模糊综合评价法在钢铁企业安全投资合理性评价中的应用

为了对钢铁企业安全投资进行模糊综合评价,建立了钢铁企业安全投资的评价体系,确定各因素的权重。得出模糊综合评价矩阵,可对各因素进行评价分析;得出某钢铁企业安全投资现状分数为83.9分,等级为较好,需着重加强安全培训、劳保品、工业卫生等人因素方面的投资;在环境方面的投资较合理。     

三峡库区中低产土壤重金属含量及其与小麦吸收的关系

三峡库区中低产土壤的Hg,As,Cr,Pb,Cu五个重金属含量（除渝北区外），均在国家土壤环境质量标准内，属自然背景值一级标准。Cd和Zn高于全国土壤中的平均含量和背景值含量，属二级标准。土壤的重金属含量与土壤母质类型，pH值，阳离子交换量，有机质，无定形铁和物理性粘粒有关，同时存在一定的地域分布。重庆近郊的土壤所有重金属含量相对较高。土壤重金属的可给态或有效性含量极低，锌和铜不是过量，而是不足。小麦籽粒中As,Cr,Pb,Zn,Cu含量低于国家食品对重金属限量标准和小麦籽粒背景值标准，Hg,Cd含量高于国家规定标准。籽粒中的Cu,Zn含量是小麦茎叶中的2.0-2.2倍，而茎叶中的Hg,Pb,As,Cr,Cd含量明显高于籽粒。     

降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响

针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析

定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析（PCA）方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型（APCS-MLR）得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大.     

典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

水质监测频率与极端气候对高原湖泊入湖河流氮磷通量估算的影响

河流是流域氮磷营养盐的主要输出途径之一,准确掌握其通量变化和驱动因素对流域营养盐管理具有重要意义.本研究以滇池主要入湖河流宝象河为例,基于周水质观测数据和逐日水量数据,构建了河流氮磷通量LOADSET模型.估算了宝象河不同时间尺度（日、季、年）TN和TP的通量,评估了4种低频水质采样和极端气候指数对河流氮磷通量计算的影响.结果表明：①2018年宝象河的TN和TP年通量分别为270.49 t和11.19 t,存在显著的年内差异,夏季是通量最高的季节,分别占TN和TP年通量的40.78%和41.96%.②基于LOADEST模型的低频水质采样的氮磷估算结果与高频采样差异较小,宝象河TN、TP通量估算受采样频率影响较小.③宝象河的TN和TP通量变化受连续5日最大降水量、平均最低气温、平均最高气温、最低气温、最低气温极大值、最高气温极小值和平均温差7种极端气候指数的显著影响.     

农户分化、技术约束与耕地保护技术选择差异——基于不同约束条件下的农户技术采纳理论分析框架

在不完全要素市场和农户分化背景下,探索不同类型农户、耕地保护技术约束与技术选择之间内在行为逻辑,以期为保障我国耕地质量可持续发展提供参考。利用Probit和Logit方法,通过微观数据剖析不同类型农户技术选择意愿、行为逻辑及不同约束条件下的技术选择差异。研究表明：纯农户、I类兼业户和II类兼业户在耕地保护意愿方面具有统一性,但随着非农收入的增加农户耕地保护意愿逐渐降低;在行为逻辑方面,异质性农户耕地保护技术选择上差异显著,不同类型农户的禀赋特征与不同耕地保护技术间存在非对称性和偏差,主要受不同技术属性和风险偏好的约束。因此在耕地保护技术实施与推广应用时,应当更多地考虑不同农户禀赋优势与农户风险偏好程度。