新疆喀什噶尔河流域水资源质量保护及对策

喀什噶尔河流域水环境系统十分脆弱, 运用环境容量总量控制、水质模型等方法进行了重点河段污染物控制量计算, 合理的划分水功能区, 拟订可行的水资源保护目标, 确定了污染物总量控制方案, 为水资源保护、水资源的可持续利用提供依据.     

香河县生态环境变化分析

该文运用景观生态学理论和方法,分析香河县景观生态系统特征变化和存在的生态环境问题,针对香河县自然生态系统退化、水资源减少和水体污染等问题,提出改善生态环境的对策与建议。     

建筑物基础抗水土腐蚀的防护措施研究

建筑物基础防水土腐蚀的措施．关系到建筑物的安全性与耐久性。本文根据国家有关标准的规定．对建筑物基础的腐蚀类型与腐蚀性评价问题进行归纳与论述．并针对不同的腐蚀类型与腐蚀性等级要求,给出了天然地基基础和桩基础的具体防护措施。     

全国海岸带地质环境综合数据集

全国海岸带地质环境综合数据集为海岸带综合地质调查工程的数据成果,按照陆海统筹的总体思路设计,重点实现海陆调查专业学科全覆盖,技术方法手段全覆盖。数据内容主要包括野外综合调查、野外综合施工、野外动态监测、样品测试4大类,共计数据表130个,数据177 592条。其中野外综合调查类包含9个数据表,9 006条数据;野外综合施工类包含68个数据表,89 551条数据;野外动态监测类包含28个数据表,12 305条数据;样品测试类包含25个数据表,66 730条数据。本数据集为海岸带自然资源统一管理、国土空间规划和用途管制以及生态保护修复等提供高效精准的数据服务。     

新和地1井复杂地层水泥封孔护壁造斜技术

新和地1井在钻进1314.00～1419.98 m孔段时钻遇巨厚破碎带,地层高度破碎、大倾角、富含水系,孔壁掉块、水敏坍塌现象严重。钻进时孔内阻力大,钻具放不到底,孔内事故多发,破碎带难以钻穿。为处理孔内事故并钻穿巨厚破碎带,采用水泥封孔护壁造斜技术。受孔内复杂因素影响,特别是1358.76～1396.46 m破碎带内水系对水泥浆的稀释和冲蚀破坏作用,前期多次水泥封孔失败,浪费了大量物资及工期。现场通过试验,总结出了一套有针对性的、实用的技术方案,解决了现场的水泥封孔技术难题,提高了水泥封孔护壁造斜的成功率。新和地1井深孔复杂地层水泥封孔护壁造斜技术对今后施工类似工程具有一定的参考意义。     

川西甲基卡大型锂资源基地绿色调查及环境评价指标体系的建立

在资源、环境和经济协调发展的大背景下,发展绿色矿业已成为国家战略重点推进并得到了广泛认同。大型资源基地绿色调查及环境评价指标体系的建立、模型的技术实现将为解决生态脆弱区找矿部署与环境保护瓶颈问题发挥重要作用。本文将绿色调查与环境评价两方面工作有机结合,分四个层次构建指标框架,通过3S技术提取生态环境现状及变化信息,结合连续三年的地表水、土壤等多环境介质野外调查取样分析数据,对经过验证的、成熟的评价方法进行优化,运用更兼容、可扩展的Python语言编程建立了基于支持向量机的大型锂资源基地环境评价模型。运用该模型,将大型基地环境现状划分为环境较差区、环境一般区、环境较好区、环境良好区四类区域,总体准确率达97.77%。结果表明,本文建立的该套有针对性的评价指标体系能够对川西大型锂资源基地的环境现状作出有效的评价,通过技术创新实现了大型锂资源基地环境现状"像元级"可视化分级,较客观地反映了甲基卡矿区及周边资源开发环境问题与影响范围,在一定程度上可辅助规范大型基地矿产资源开发利用的管理及决策。     

珊瑚岛礁海岸多尺度波流运动特性研究新进展

珊瑚岛礁海岸波流动力复杂、地貌形态特殊、工程响应未知, 波浪传播变形和波生环流对建筑物安全、地形地貌演变、防灾减灾和生态环境保护都有重要影响。本文从大范围大洋海脊导波与岛礁波浪俘获、中等尺度的礁坪-潟湖-裂口系统波流特性、建筑物前沿的局部波流特性及工程响应等三种不同空间尺度上综述了波流运动特性研究的新进展, 主要包括深水大范围的海脊波浪引导与岛礁波浪俘获的理论解析、礁坪-潟湖-裂口系统整体物理模型实验、基于大水槽实验的建筑物影响下波流演化过程及越浪量和波浪力计算方法, 并提出亟需深入研究的重点内容。     

海洋生态修复研究进展与热点分析

海洋生态修复是遏制海洋生态系统退化的重要途径,受到全球越来越多学者的关注。本研究以科学引文索引(Science Citation Index Expanded,SCIE)数据库为数据源,采用文献计量统计分析方法,结合VOSviewer知识图谱可视化分析软件,定量分析了1980—2019年国际上在海洋生态修复领域发表的相关文献,梳理了近40年来该领域研究的发展脉络、前沿热点和未来方向。结果表明,近40年间,海洋生态修复领域的发文数量随时间呈上升趋势,尤其2000年后增长速度加快,以北美洲、大洋洲、欧洲国家居多,其中美国占绝对领先地位。海洋生态修复领域涉及的学科主要有环境科学、生态学、海洋及淡水生物学等,Journal of Coastal Research、Restoration Ecology、Ecological Engineering和Estuarine,Coastal and Shelf Science是该领域的主要发文期刊。当前海洋生态修复研究热点主要包括植被恢复、海洋生物种群恢复、滨海湿地修复与生物地球化学、气候变化与生态系统管理等主题,其中关于缓解和适应气候变化、生态系统的自然恢复途径、生态系统服务功能提升等方面的研究愈来愈受到关注,是未来一段时间内海洋生态修复领域的研究热点。随着我国《国民经济和社会发展第十四个五年规划》拉开序幕以及海洋生态文明建设不断深化,我国海洋生态修复研究将驶入快车道,建议在应对气候变化的海洋生态修复、区域性海洋生态系统修复规划、海洋生态退化机理与修复关键技术、适应性管理等方面加强研究和探索。     

Prediction of vegetation anomalies over an inland river basin in north‐western China

Vegetation cover plays an important role in linking the atmosphere, water, and land and is deemed as a key indicator in the terrestrial ecological system. Therefore, it is of great importance to monitor vegetation dynamics and understand the mechanisms of vegetation change, including that driven by climate change. This study examines (a) the evolution of vegetation dynamics over the Heihe River Basin in the typical arid zone in north‐western China using nonparametric Mann–Kendall test and Thiel Sen's slope; (b) the relationships between remotely sensed vegetation indices (normalized difference vegetation index [NDVI] and enhanced vegetation index [EVI]) and hydroclimatic variables based on correlation analysis; and (c) the prediction of vegetation anomalies using a multiple linear regression model. For the analysis, the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer NDVI/EVI product and the gridded daily meteorological data at a spatial resolution of 0.125° over the period 2001–2010 are considered. The results indicate that vegetation cover improved over a large proportion during 2001–2010, with a significant trend towards warm and wet, characterized by an increase in average annual temperature and precipitation by 0.042 °C/year and 5.8 mm/year, respectively. We test the feasibility of NDVI and EVI in quantifying the responses of vegetation anomaly to climate change and develop a statistical model to predict vegetation dynamics in the basin. The NDVI‐based model is found to be more reliable than the EVI‐based model, partly due to the vegetation characteristics and geomorphologic properties of the study region. The proposed model performs well when there is no lag time between meteorological factors and vegetation indices for grassland and cropland, whereas 1‐month lead time prediction is found to be best for forest. The soil water content is introduced as an extra explanatory variable, which effectively improves the prediction accuracy for different land use types. In general, the predictive ability of the proposed model is stable and satisfactory, and the model can provide useful early warning information for regional water resources management under changing climate.