生态风险分析在农田肥力评价中的应用

生态风险分析属于生态学研究的热点问题之一。本文探讨了生态风险的内涵,定义了生态系统的风险：生态系统的风险是其生态因子所导致的不良事件发生的概率及其后果的严重程度。研究了农田生态系统产生的生态风险——土壤肥力退化风险,将生态风险的理论引进农田生态系统的风险评价中．建立了风险评价指标体系．构建了土壤肥力风险评价的实用数学模型,给出了一种度量土壤肥力风险的简单、合理的科学方法．并就具体实例进行了分析研究。计算结果表明,在评价地区所选的24个样区中,生态风险很大者占样区总数的12．5％,生态风险较大的占33．3％．生态风险一般的占37．5％．风险较小的占16．7％。其中风险很大和较大的一些样区,应是所论样区中土壤改良治理的重点样区。就各样区不同土壤肥力因子存在的风险也给出了定量结果。以上风险分析结果,为土壤肥力风险评价和土壤改良治理提供了定量依据。     

中国森林健康生态风险评价

我国森林每年都在遭受诸如过度砍伐、火灾、病虫鼠害、酸雨、气象灾害等各种形式的干扰．这些干扰对我国森林生态系统的健康状况造成很大的威胁．因此,如何有效地管理我国的森林资源,特别是对森林的生态风险管理,提高森林生态系统抵御风险的能力,是森林生态系统健康研究和森林可持续管理的首要任务之一．森林健康生态风险评价是描述和评价人为活动、自然灾害和环境污染等胁迫因子对森林生态系统结构和功能、森林生态系统的健康状况产生不利影响的可能性和危害程度的评估,是森林资源管理的一个重要环节．以我国森林生态系统为例,探讨森林健康生态风险评价的研究方法,并以森林火灾、病虫害和酸雨为生态风险源,运用生态风险评价方法,分析了这些风险源对森林健康的主要危害,对我国森林健康的风险进行了综合评价,并提出不同森林风险区的管理策略．     

合肥市区城市森林景观格局分析

运用3S技术在分析合肥景观特点的基础上,研究了合肥市区17．6km^2范围内的城市森林景观特点及与其它景观单元间关系。结果表明,主要景观要素分为建筑与硬质铺装表面、城市森林斑块、一般绿地、道路、水面五大类景观背景为建筑及铺装表面,占总面积的73．13％;道路为典型的廊道景观,约占6．89％;研究区城市森林斑块共408块,计161．16hm^2,占总面积的9．8％,平均面积0．396hm^2、最大面积12hm^2,斑块形状复杂、近圆度小,其中48％的班块属于面积<500m^2的小班块,>1hm^2的城市森林班块只占8．6％;水面斑块147块,计149．93hm^2,占总面积的8．54％,平均面积1．02hm^2,最大面积16hm^2;一般绿地斑块255块,计39．74hm^2,占2．26％,最大面积3．86hm^2,平均面积0．1558hm^2．Shanlnon-Weiner景观多样性指数和均匀度均偏低,分别为0．9284和0．5768。另外,城市森林与一般绿地两类景观要素的总优势度达0．39,由于这两类景观斑块的尺度变化范围大,比较破碎,小尺度的斑块所占比例高,又主要集中在西区,分布不均匀,故对环境的影响作用受到限制,文中引用自然森林的内部生境概念,确定合肥城市森林斑块出现内部环境的l临界面积为9800m^2,研究区拥有城市森林的内部生境总面积为31．69hm^2,仅为城市森林面积的19．7％,不利于对物种提供更多的生境,提出应用内部生境的大小来划分城市森林斑块,建立城市森林小班块-中斑块-大斑块-特大斑块的尺度等级体系,据此提出,研究区各尺度的城市森林斑块面积比为2：2：2：3。同时提出合肥东北部应增加城市森林面积,尽可能建设1．5～3．0hm^2的片状城市森林。     

贵州省丹寨县某铅锌矿区土壤重金属污染生态风险评价

对贵州省丹寨县某铅锌矿及周边土壤重金属污染进行调查,分析了铅锌矿区土壤中6种重金属的总量和形态,用潜在生态指数法、次生相与原生相比值法对重金属的生态风险进行评价。结果表明,0～10 cm土壤中Pb、Zn、Mn、Cu、Hg和Cd含量是贵州土壤背景值的5.69、3.91、0.80、0.58、9.64和1.50倍。与《土壤环境质量农田用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15168—2018)相比,尾矿堆积区土壤中Pb、Zn和Cd含量均高于风险筛选值; 10～20 cm土壤中Pb、Zn、Hg和Cd含量高于贵州省土壤重金属背景值,尾矿堆积区、尾矿堆积区的农田和尾矿附近河流区下游土壤中Zn和Cd含量超过风险筛选值。形态分布主要以残渣态为主,可交换态以Exc-Pb占比最高(20.9%);碳酸盐结合态以CARB-Zn占比最高(26.2%);铁锰氧化物结合态以RED-Mn占比最高(31.8%);有机结合态以OM-Mn占比最高(48.7%)。生物可利用态表现为ZnPbHgCdCuMn,潜在生物可利用态表现为MnPbCdHgZnCu。潜在生态指数评价表明,尾矿堆积区的农田、尾矿堆积区下游村寨和尾矿附近河流区下游的单项潜在生态风险处于高生态风险等级,Hg对潜在生态危害指数的贡献率达60.9%;次生相与原生相比值法评价显示,土壤中Mn和Cd的生态风险最大。     

南方红壤侵蚀区土壤肥力质量的突变——以福建省长汀县为例

以南方红壤侵蚀区典型区域福建省长汀县为研究区,将土壤肥力质量10个因子作为内部因子,坡度、植被覆盖度、水土流失强度等作为外部因子,构建土壤肥力质量演变的尖点突变模型,并分析土壤肥力质量演变分别与土壤肥力质量等级、水土流失强度、坡度和植被覆盖度的关系.研究结果表明:1)90个样点中,突变的样点共27个,占30％,稳定的样点共63个,占70％;2)突变样点主要对应于土壤肥力质量等级1和等级2(分别占突变样点总数的48.15％和33.33％)、水土流失微度和轻度(分别占37.04％和44.44％)、坡度5-10.和10-15.(分别占37.04％和40.74％)、植被覆盖度＞0.4和0.3-0.4(分别占48.15％和37.04％);分叉集△与土壤肥力质量等级、水土流失强度、坡度和植被覆盖度都呈极显著(P＜0.01)相关关系,皮尔逊相关系数绝对值的大小顺序为:水土流失强度＞植被覆盖度＞土壤肥力质量等级＞坡度;突变主要发生于土壤肥力质量等级较高、水土流失强度较轻、坡度中等、植被覆盖较好的地点;3)土壤肥力质量演变时间相对较长,应根据中间过渡状态来判断是否产生突变;土壤肥力质量处于突变状态时可用较小投入产生较大效益,在关注严重水土流失区生态恢复与重建的同时,不应忽视突变区的治理.     

基于GIS 的北京市水土流失生态风险评价

水土流失是一种类型的生态风险, 因此将水土流失与生态风险评价相结合, 定义水土流失生态风险评价的概念, 提出评价的方法和步骤, 构建水土流失生态风险评价模型, 并以北京市为例进行了应用实践。结果表明, 北京市水土流失生态风险等级分布有如下特点: 山区高风险区域主要位于怀柔与密云交界处、平谷东北部极少部分区域, 面积占0.28%; 中度风险区域主要位于房山、怀柔南部、密云西部和平谷东北部, 面积占6.50%; 剩下大部分区域为轻度风险或较安全, 面积占78.48%; 城区为安全, 面积占14.74%。用典型灾害点对生态风险评价结果进行验证, 验证结果表明评价模型的可靠性较高, 基本符合实际情况。     

贵州重点地区土壤和水体中汞的生态风险

分析了贵州省土壤和地表水体中汞含量空间分布状况,分别采用地累积指数法和潜在生态危害指数法评价了土壤中的汞污染程度和潜在生态风险;采用单因子法表征了水体总汞污染程度,应用安全阈值法对水体活性汞和甲基汞进行生态风险评价.结果表明:贵州省汞矿区及涉汞行业毗邻区域土壤中总汞污染程度较高,涉汞区23个点位中严重污染、重污染和偏重污染水平分别占78.26％、13.04％和8.70％,且均为极度生态危害.非涉汞区除青山坡土壤中汞的生态风险极强外,其他区域土壤中汞的污染程度不高,生态风险属于可接受水平.贵州省汞开采与冶炼、铅锌冶炼、有机化工等行业已造成毗邻水体出现较严重的汞污染,且污染范围有扩大和延伸的趋势,但对水生生物有直接影响的活性汞和甲基汞的生态风险较小.     

基于城市扩展的呼和浩特市综合生态风险评价

城市化过程中建设用地的扩展势必会侵占耕地、草地等生态用地,破坏生态系统的结构和功能,因此明确城市扩展中的生态风险变化对城市用地规划和风险防控具有重要意义。本研究以呼和浩特市区为对象,基于城市扩展建立"因子—暴露—影响—响应"的生态风险综合评价体系,对研究区1990、2001、2010和2016年生态风险进行时空评价和风险分级。结果表明:呼和浩特市城市用地规模不断扩大,扩展速率和强度呈上升趋势;各辖区建设用地扩展强度大小及变化趋势有明显差异;时间上,呼和浩特市及其四辖区的综合生态风险值呈上升趋势;呼和浩特市风险等级由较低演变为中,风险值与建设用地扩展强度间有较强的关联性;空间上,综合生态风险等级以建成区为中心由内向外逐渐降低,风险值的空间变化受建设用地扩展强度影响显著;呼和浩特市面积占比最大的风险等级由较低演变为中;四辖区的各风险等级占比情况差异明显,风险值大小总体表现为玉泉区回民区赛罕区新城区,与建设用地扩展强度表现一致。     

甘肃省生态环境敏感性评价及其空间分布

为了促进生态环境建设和保护,实施宏观规划和管理,研究以甘肃省为案例,从方法论的角度,利用生态环境现状调查资料和相关研究成果进行了生态环境敏感性的综合评价,辩识出了甘肃省主要生态环境敏感区域。研究结果表明：(1)在生态环境调查的基础上,应用GIS空间分析方法进行生态环境敏感性评价具有可操作性和结果的可靠性。(2)甘肃省的生态环境敏感性区域分布比较广泛,极敏感区占全省面积的1．1％,高度敏感区占57．4％。其中水土流失极敏感区占0．21％,高度敏感区占24．6％,主要集中在黄土高原,甘南高原南部和北部,陇南山地的西礼盆地、徽成盆地等地区;沙漠化极敏感区面积占0．8％,高度敏感区面积占33．1％,主要集中在甘肃北部、安西中部地区和肃北的东南部;土壤盐渍化基本无极敏感区,高度敏感区域占1．1％,主要集中在疏勒河中下游、黑河中游以及石羊河下游。对于这些敏感区域的保护,应该是生态环境保护和建设的重中之重。     

放牧对沙质草地生态系统组分的影响

对内蒙古科尔沁沙质草地5年的放牧试验结果表明,过牧对草地生态系统的危害很大,连续5年过牧使草地生物多样性、植被盖度、高度和初级生产力分别较禁牧区低87．9％、82．1％、94．0％和57．0％,草地现存生物量仅为禁牧区的2．1％,土壤粘粒、C、N含量和微生物、小型动物数量也较之降低6．0％、31．9％、25．0％、95．0％和75．9％,地表紧实度提高274．0％,特别是次级生产力从第3年转为负增长,使草地产出功能完全破坏,封育对沙质草地十分有益,封育5年草地各项指标均有大幅度增加,轻牧和中牧下的植被盖度、高度、土壤状况处于禁牧区和重牧区之间,其中轻牧区植被情况要好于中牧区,但次级生产力低于中牧区,根据多年调查和本次试验结果可以认为,内蒙古东部半干旱沙质草地牧草的利用率应为45％～50％,草地载畜量以3～4羊单位·hm^-2比较适宜。     

气候变化对中国东北主要森林类型的影响

应用林窗模型-FAREAST,模拟未来气候变化对中国东北主要类型森林演替动态的影响.根据大气环流模型ECHAM5-OM和HadCM3预测的气候变化资料,模拟选择了目前气候情景、增暖情景、增暖且降水变化情景3种气候情景.结果表明:维持目前气候不变,东北森林树种组成和森林生物量基本维持动态平衡.气候增暖不利于东北主要森林类型生长,主要针叶树种比例下降,阔叶树比例增加;温带针阔混交林垂直分布带有上移的趋势;增暖幅度越大,变化越明显.气候增暖基础上考虑降水变化,东北森林水平分布带有北移的趋势,降水对低海拔温带针阔混交林影响不大.     

多气候情景下中国森林火灾风险评估

森林火灾风险主要取决于致灾因子、承灾体以及防灾减灾能力,综合评估和预测森林火灾风险是制定科学的林火管理政策的基础.本文基于经典自然灾害风险模型和可获取数据构建森林火灾风险评估模型与指标体系,评估过去和未来的森林火灾风险.未来气候情景数据包括RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0和RCP 8.5下5个全球气候模式(GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、 MIROC-ESM-CHEM和NorESM1-M)日值数据.根据最高温度、最小相对湿度、平均风速和每日降水量分别计算1987—2050年历史观测数据和未来气候情景下各格点每日火险天气指数系统中各个指数.结果表明: 1987—2010年,森林火灾风险高和很高的区域分别占21.2%和6.2%,主要分布在大兴安岭和长白山地区、云南大部分区域和南方零散分布的区域.森林火灾可能性高和很高的区域主要分布在东北和西南地区,分别占森林面积的13.1%和4.0%.与观测时段相比,2021—2050年RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0和RCP 8.5情景下森林火灾可能性高和很高的区域分别增加0.6%、5.5%、2.3%和3.5%,华北地区增幅明显.气候变化引起的森林火灾高风险区域有些增加,RCP 8.5情景下增幅最明显(+1.6%).     

流域生态经济型防护林体系建设模式及其应用研究

在揭示流域生态经济型防护林体系建设模式内涵的基础上,指出了其核心内容是流域生态经济型防护林体系配置格局．运用综合评价模型、目标规划模型及专家系统等实用方法,建立了流域生态经济型防护林体系建设模式决策支持系统．并以山西省昕水河流域为典型实例,进行了流域生态经济型防护林体系建设模式的应用研究,较好地解决了防护林体系建设中的生产经营、措施布局、综合决策等问题,为流域的资源开发与综合治理提供科学指导．     

天保工程转移支付的森林生态效益及其影响机制

天保工程政策对天然林资源保护恢复工作具有重要意义,但是如何发挥天保工程转移支付对森林生态效益的作用机制目前还没有确切答案。本研究基于2011—2017年《中国林业统计年鉴》的面板数据,以森林管护面积和森林抚育面积作为衡量森林生态效益的指标,采用空间滞后模型和中介效应模型分析重点国有林区天保工程转移支付资金对森林生态效益的影响机制。结果表明: 二期天保工程中重点国有林区的森林资源生态效益状况逐年变好,并且各森林工业分局的森林资源生态效益存在显著的空间溢出效应;天保工程转移支付资金对重点国有林区的森林资源生态效益具有显著的促进作用,其中人力资本水平的提升和一线管护站的建设存在部分中介效应。因此,建议中央加大对天保工程转移支付资金的投入,并且林业管理部门应在提升人力资本水平与建设一线管护站两方面提高资金使用比例。     

东北东部森林生态系统土壤碳贮量和碳通量

土壤碳是高纬度地区森林生态系统最大的碳库,是森林生态系统碳循环的极其重要组分。研究了东北东部典型的6种次生林生态系统(天然蒙古栎林、杨桦林、杂木林、硬阔叶林、红松人工林和落叶松人工林)的土壤碳动态,包括(1)量化土壤有机碳(SOC)含量、碳密度及周转时间,(2)比较不同森林生态系统的土壤表面CO2通量(RS)年通量差异,(3)建立RS年通量及其分量与SOC的量化关系。研究结果表明:阔叶天然次生林和针叶人工林的SOC含量变化范围分别为52.63~66.29 g.kg-1和42.15~49.15 g.kg-1;平均SOC密度分别为15.57和17.16 kg.m-2;平均SOC周转时间分别为32a和48a。各个生态系统的RS依次为杂木林951 gC.m-2.a-1、硬阔叶林892 gC.m-2.-a 1、杨桦林812 gC.m-2.-a 1、蒙古栎林678gC.m-2.-a 1、红松林596 gC.m-2.-a 1和落叶松林451 gC.m-2.a-1。RS年通量及其分量(土壤异养呼吸和自养呼吸)与SOC含量呈显著的正相关,但其相关程度因土层不同而异(R2=0.747~0.933)。同一生态系统中,SOC含量随土深增加而降低,而SOC密度和SOC周转时间随深度增加而增大。采用统一规范的研究方法,获取大量有代表性的森林生态系统土壤碳贮量和RS的实测数据,是减少区域尺度碳平衡研究中不确定性的不可缺少的研究内容。     

台风“布拉万”对东北近天然落叶松云冷杉试验林的影响

台风是重要的森林干扰因子之一,会对森林生态系统的结构和功能产生较大的影响。2012年的台风"布拉万"对我国东北地区局部森林造成了严重的破坏。以受灾最重的吉林省汪清林业局的近天然落叶松云冷杉林为对象,采用方差分析和相关分析方法,研究林分结构和地形条件对林木株数损伤率的影响。结果表明:(1)林木损伤类型可分为折断、连根拔起、搭挂、压弯4种,其中连根拔起为最主要的损伤类型,占总损伤株数的52%,台风灾害造成的林木株数损伤率平均为14.09%。(2)径级大小对林木株数损伤率的影响显著。损伤主要发生于径级较小林分处,径级越大,其株数损伤率越小。(3)林木株数损伤率随林分密度的增加有减小的趋势,但在统计学上它们的关系不显著。(4)不同树种间的林木株数损伤率差异显著,落叶松、冷杉等针叶树种损伤株数最多。(5)林分的树种多样性指数与林木株数损伤率无显著的相关性。(6)海拔、坡度和坡位对林木株数损伤率的影响不显著,但坡向的影响显著,东北坡向林分的林木株数损伤率最大。研究结果可以为灾后森林恢复和减少风灾影响的森林培育措施提供依据。     

东北森林区生态保护及生物资源开发利用技术及示范

由中央财政专项资助的项目(2016YFC0500300),面向东北林区天然林保护与经济绿色转型发展等重大需求,针对关键技术瓶颈开展技术研发和集成,建立森林生态系统与生物资源监测平台,突破重要生物资源允收量控制、关键种保护和群落定向分类等天然林保护关键技术,基于品种创新、原生境生态培育和高附加值产品工艺研发,建立全产业链技术体系与标准,支持东北林区天然林有效保护和林区经济的可持续发展。本项目预期建立天然林保护与生物资源利用全产业链技术体系与规程29套以上,育成新品种15个以上,开发生态产品16项以上,申请发明专利25项以上,生态产品全部产业转化,项目形成的技术体系将在龙江森工的伊春林区、牡丹江林区和吉林森工的长白山林区建立三大规模化示范基地,结合周边生态脆弱地区示范推广,总面积达10万hm2以上,示范区非林经济总量提高50%、人均收入平均增长1.5倍。     

基于熵权模糊物元模型的我国省域森林生态安全研究

近年来随着经济社会的快速发展,森林资源锐减和生态环境恶化等问题日益威胁到人们的生产生活,在建设生态文明的背景下研究我国省域森林生态安全状况,是关系国计民生和可持续发展的重要议题。在整理现有生态安全研究体系的基础上,独创性地提出森林生态安全压力-承压模型,应用SPSS、EXCEL等软件,通过主成分分析、熵权法和物元分析等手段对2014年我国31个省级行政单位的森林生态安全水平进行实证研究。结果表明:在压力方面,19个省级行政单位承受了较大森林生态安全压力;在承压方面,12个省级行政单位的承压能力较强;在综合评价方面,14个省级行政单位的森林生态安全水平较高。在深入探讨分析评价结果的同时,为提高我国森林生态安全水平提出对策和建议。     

Environmental Performance Analysis of Eco‐Industrial Parks in China: A Data Envelopment Analysis Approach

In pursuit of more sustainable development of industry, China has been actively developing eco‐industrial parks (EIPs) for more than a decade. However, the environmental value of these EIPs remains largely unverified. This study aimed to evaluate the environmental performance of national EIPs in China using data envelopment analysis. Eco‐efficiency and environmental performance indices were used to represent the static and dynamic environmental performance of EIPs, respectively. An environmental performance index was formed by combining measures of eco‐efficiency in a dynamic setting with the sequential Malmquist index approach. We obtained three main empirical findings. First, 34 national EIPs exhibited a cumulative environmental performance improvement of 89.4% from 2007 to 2010, which is primarily the result of eco‐efficiency change rather than environmental technical change. Second, compared with the trial EIPs, the demonstration EIPs had a higher average eco‐efficiency (0.611 vs. 0.446 in 2010) and experienced greater average environmental performance improvement (129% vs. 60%). Third, the EIPs retrofitted from high‐tech industrial development zones exhibited much higher average eco‐efficiency (0.798 vs. 0.440 in 2010) than those retrofitted from economic and technical development zones. The key measures supporting the performance improvement and policy implications for the development of EIPs are also discussed.     

Components of ecosystem evaporation in a temperate coniferous rainforest, with canopy transpiration scaled using sapwood density

Here we develop and test a method to scale sap velocity measurements from individual trees to canopy transpiration (E(c)) in a low-productivity, old-growth rainforest dominated by the conifer Dacrydium cupressinum. Further, E(c) as a component of the ecosystem water balance is quantified in relation to forest floor evaporation rates and measurements of ecosystem evaporation using eddy covariance (E(eco)) in conditions when the canopy was dry and partly wet. Thermal dissipation probes were used to measure sap velocity of individual trees, and scaled to transpiration at the canopy level by dividing trees into classes based on sapwood density and canopy position (sheltered or exposed). When compared with ecosystem eddy covariance measurements, E(c) accounted for 51% of E(eco) on dry days, and 22% of E(eco) on wet days. Low transpiration rates, and significant contributions to E(eco) from wet canopy evaporation and understorey transpiration (35%) and forest floor evaporation (25%), were attributable to the unique characteristics of the forest: in particular, high rainfall, low leaf area index, low stomatal conductance and low productivity associated with severe nutrient limitation.