2. 中国科学院大学资源与环境学院, 北京 100049
2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049
重点生态功能区以保持并提高生态产品供给能力为主体功能定位, 是关系全国或较大范围区域生态安全的重要功能类型, 平衡环境保护与开发建设之间的关系以保持并提高生态产品供给能力, 是增强重点生态功能区内整体生态功能、促进经济社会可持续发展的焦点与难点(李芝雯, 2020).特别是在青藏高原生态屏障, 高原生态系统结构复杂和功能稳定性偏低, 生态恢复和演替过程尤为缓慢, 对气候变化及人为干扰响应极为敏感(李宝林等, 2014;黄耀欢等, 2016).然而, 近年来青藏高原人口和经济规模迅速增长, 受人口城镇化、旅游人口短涌入、过度放牧和草场空间扩张、以及不合理的生产生活(旅游)活动影响(高清竹等, 2005;张婷婷, 2011), 使重点生态功能区内原本脆弱的生态环境受到更大冲击(Fan et al., 2010;方创琳等, 2015;徐增让等, 2017;易嘉伟等, 2019).随着人类活动对青藏高原环境系统的影响持续增强, 研究环境污染源排放特征与空间管控模式, 对科学协调保护与利用、切实加强重点生态功能区环境保护和治理水平具有重要意义.
人类活动具有强烈的区位指向, 导致人为污染物排放在空间上呈现显著的空间分异和空间关联特征(Zhou et al., 2021), 科学测算各类生产生活过程的污染排放强度是人为污染负荷解析与环境空间管控的前提和关键.单因子排放强度是在一定社会经济条件下, 针对特定部门或特定污染物的排放总量或人均/地均排放量进行测算(Menyah et al., 2010;Yin et al., 2011;Zirogiannis et al., 2018), 常是通过排放因子法、主成分分析法、直接测量法等解析特定污染物的排放水平与来源结构(Gomez et al., 2018; 夏思佳等, 2018;闫东杰等, 2019), 运用熵值法等综合评价模型对多项污染物指标进行集成分析(Maane-Messai et al., 2010;Jia et al., 2020).在合理估算污染排放强度的基础上, 对污染负荷进行空间形态与时空变化分析, 可以直观反映区域内污染源的污染排放特征(肖宇婷等, 2021).局部地域的排放强度往往会影响区域整体排放强度, 降尺度、分区域研究污染物排放特征能够更好地揭示环境污染排放的空间异质性(Zhou et al., 2021).
分区管理与分类指导是环境空间管控的基本原则(施红英, 2019).明确不同区域的环境污染模式, 并利用相关政策工具提供特异性管控方案, 能够有效缓解环境污染压力.国内外的空间性环境规划从水功能区划、大气功能区划、生态功能区划等单项要素区划(Hall et al., 2002;Innes et al., 2007;孙小银等, 2010;蔡佳亮等, 2010), 发展到环境功能区划、三线一单等综合性区划(Mclaren et al., 1998;张惠远, 2009;王金南等, 2014), 均为实现精准化、系统化污染源头管控与实时监测创造了有利条件.但现有的空间性规划更多是在宏观尺度提出多个功能空间, 一个功能空间内部涵盖多个管控单元, 如环境功能区划的聚居环境维护区内部包括有工业园区、生活居住区、农业生产区等(许开鹏等, 2017), 管控单元类型混乱, 无法针对同一个环境功能区精准落实统一的环境政策.理应进一步挖掘能够将污染源空间与地域功能空间单元相附着的技术方法和研究成果, 与其它空间性规划相匹配, 强化环境空间管治的效能.
基于此, 本文以青藏高原重要的生态安全屏障区藏东南为例, 基于土地利用现状的环境污染源识别, 选择固体废弃物、水污染物和大气污染物等主要污染指标, 定量测算不同人为污染源的污染物排放强度, 评估不同环境污染源的空间分异特征与胁迫效应, 并面向污染源排放强度和多尺度管控精度提出分级空间管控方案, 针对主要环境污染源的空间耦合交互特征, 探索差异化空间管控模式, 以期为重点生态功能区及青藏高原的人为污染源排放精准管控与环境治理探索新路径.
2 数据与方法(Data and methods) 2.1 研究区概况以藏东南林芝市作为典型案例区, 该区地处雅鲁藏布江中下游, 地理坐标为92°09′43″~98°18′30″E, 27°33′02″~30°40′26″N, 平均高程3100 m (林芝市人民政府, 2020), 地势呈西北部高、东南部低, 雅鲁藏布江、尼洋河等主要河流贯穿全市(图 1).林芝市域包括1区6县, 共计54个乡镇、498个行政村, 土地总面积11.46×104 km2.林芝境内具有典型的高山峡谷与山地河谷地貌, 气候类型复杂多样且立体性突显, 植物物种资源丰富, 是世界生物多样性最典型地区之一, 西藏自治区境内80%的森林资源分布于此, 森林覆盖率高达53.6%, 隶属藏东南高原边缘森林生态功能区, 是国家青藏高原生态屏障的重要组成部分.
截至2019年底, 林芝市总人口23.8万人, 主要集中在巴宜区、米林县等中心区县;国民生产总值172.5亿元, 约占西藏全区1/10, 人均GDP达72458元, 仅次于西藏自治区首府拉萨市.林芝市的农牧业占经济总量比重较高, 以粗放型农牧业和林下原始采集业为主;境内旅游资源丰富, 2019年累计接待国内游客864万人次, 旅游收入达72亿元, 旅游业成为增长最快、关联度最高的产业(林芝市统计局, 2020).与此同时, 藏东南生态环境极其重要且敏感, 随着经济社会发展及人类活动强度增强, 当地生态环境压力呈加大趋势, 揭示各类环境污染源的污染物排放特征、环境胁迫效应并实施分级管控, 对促进藏东南经济、社会和环境可持续发展具有重要价值.
2.2 数据来源研究数据主要包括以下两类: ①地理要素数据, 包括数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)、土地利用图和行政区划图.DEM数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心, 县级行政区数据精度为30 m网格;土地利用图来源于当地自然资源管理部门土地利用变更数据(2015、2018年)和第三次土地利用现状调查数据(2019年);行政区划图提取于土地利用图, 包括县、乡镇和行政村界线.②社会经济与污染物排放数据, 包括城乡常住人口、旅游人口、畜禽养殖、农业种植、工业生产等, 来源于林芝市第二次全国污染源普查报告(2018年)、环境质量报告书(2018年)、《林芝市统计年鉴》、《西藏自治区统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》等.此外, 作者于2020年8月前往林芝市开展实地调研, 对统计数据以及图件数据中缺实部分进行补充搜集.
2.3 研究方法 2.3.1 环境污染源空间识别环境污染源通常是指造成环境污染的污染物发生源, 一般分为人为污染源和非人为污染源两类, 环境污染源空间则是向环境排放有害物质或对环境产生有害影响的空间场所, 在同一环境污染源空间内, 产生的污染物种类、性质及其储运和治理措施基本相同.基于地域功能类型和土地利用方式差异, 结合人类生产生活排放污染物的性质及其来源特点, 可将环境污染源空间识别为生产空间、生活空间两类人为污染源空间, 以及生态空间为主体的非人为污染源空间, 并进一步划分为3大类、7亚类和21小类, 形成的三级分区体系及其与现行环境空间管控体系的关系如图 2所示.对环境污染源空间的管控深度因层级而异, 在省级、市级层面侧重战略性、协调性, 污染源空间管控以一级和二级类管控为主体;而在市级、县级层面则侧重实施性, 污染源空间管控宜降尺度至三级类管控.鉴于2000年以来人类活动对青藏高原环境系统的影响加剧, 人为污染源已成为区内环境状况局部改变甚至恶化的主因(樊杰等, 2015;白阳等, 2016;周侃等, 2021), 本文侧重将人为污染源空间作为污染物排放量测算与环境功能管控分级的主要空间单元.
人为污染源空间的主要污染物分类测算以排放因子法为基础(赵海霞等, 2016;周芳等, 2019;徐晨曦等, 2020;王文鹏等, 2021;周侃等, 2021), 参考国家、西藏自治区和林芝市的污染源产排污系数手册, 确定不同污染行为下不同污染物的排污客体、排污系数以及去污效率, 并对基础公式进行二次修正, 优化得到适用于林芝市主要污染物排放测算的计算方法(表 1).同时, 将分类测算结果与林芝市的环境统计数据对比, 两者的相对误差控制在5%以内, 使估算精度满足空间效应分析与分级管控区划分需求(周侃等, 2021).本文涉及到的主要水体污染物包括有化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、总氮(TN)和总磷(TP), 主要大气污染物包括有二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)、细颗粒物(PM2.5)、挥发性有机物(VOCS)和氨气(NH3).固体废弃物因数据限制, 无法就各个污染源空间进行排放量计算, 故未在下文进行详细研究.
根据各类人为污染源的固废、水体及大气污染物排放量, 由高到低依次划分为5个空间等级, 并为每个等级分别赋值为5、4、3、2、1, 即各人为污染源的污染物排放单项特征值, 一定程度反映排放强度;其次, 尽管不同环境污染物性质不同, 不能直接合并, 但对整个环境系统的污染影响有积累效应, 故在综合评价时考虑对3类污染物的排放单项特征值等权求和, 综合得到各个污染源的污染物排放集成特征值;第三, 根据集成特征值的数值大小、人为污染源的空间分布特征和环境污染特征, 划定分级管控区;最后, 结合生态保护红线方案, 在集成特征值为0的区域中将重要的生态保护区单独划出, 作为特殊管控区.
(9) |
式中, Ei为第i个人为污染源空间的集成特征值;
如图 3所示, 2018年林芝市的固体废弃物排放量达58.59×104 t;水污染物中COD排放量最高, 为13.37×104 t, 其次为TN, 排放量为0.51×104 t;大气污染物中PM2.5排放总量最高, 为0.29×104 t, 其次为NH3, 排放量为0.15×104 t, 常见的SO2和NOx排放量相对较低, 基本在0.06×104 t左右.
进一步分析主要污染物排放的区县分异, 结果如图 4所示.林芝市的人为污染物排放主要集中在人类活动强度较大、人口密度相对较高的西部河谷地区, 包括有市辖区属地巴宜区、以发展工业为主的工布江达县以及西藏粮食基地波密县.2018年, 3个区县的COD、NH3-N、PM2.5和NH3排放量依次占全市总量的69.36%、68.76%、54.27%和60.53%.米林县、朗县等因有G318国道等高级道路贯穿, 人口规模处于全市中等, 且因丰富的旅游资源积极发展旅游业等, 通过当地居民和外来游客的日常活动产生一定体量的污染物排放.两地的COD、NH3-N、PM2.5和NH3排放量分别为2.46×104、0.02×104、0.08×104和0.03×104 t, 居民和游客的污染排放比例在50∶1.墨脱县、察隅县等属于人口分布较为稀疏的区县, 因人类活动导致的污染物排放量也相对较低, 尤其是墨脱县, 主要污染物排放量占比均小于1%.
林芝市人类活动的空间集中度较高, 人为污染源的三级空间单元包括工业制造场所、采矿场所、城镇居住区、商业与服务场所等, 常在市区、县城、镇区等地呈现“点状”分布(图 5a).林芝市城镇常住人口为10.31×104人, 1万人以上重点城镇的土地面积为1.32×104 km2, 以八一镇为核心, 米林镇、扎木镇、工布江达镇、郎镇等为次核心, 已逐步形成了“一核多点”的人口分布格局.城镇生活空间的水污染物以COD和NH3-N为主, 排放量分别为1550.29 t和177.82 t;大气污染物则以PM2.5和VOCs为主, 分别为1748.58 t和726.14 t.在工业生产方面, 林芝市的工业企业规模较小, 现有218家企业仍在产, 涉及非金属矿采选业、农副食品加工业、食品制造业、纺织业等19个行业, 主要分布在巴宜区、察隅县和工布江达县.COD和PM2.5是工矿生产空间的主要水、气污染物, 排放量分别达40.98 t和1015.38 t.
林芝市现已基本形成了以巴宜区为中心, 以G318国道为主干, 省道、县道及机场快速路为辅助干线的交通运输体系, 整体呈“树枝状”条形空间分布(图 5b).高等级道路两侧作为乡镇、村庄的主要集中分布区, 因人为活动产生大量污染物排放, 在空间上形成线状污染分布格局.目前, 林芝市公路里程已达6749 km, 公路密度最高的在巴宜区, 达到1.72 km/万km2.全市机动车保有量在34377辆, 以微小型客车为主, 是NOx和VOCs的主要污染源, 排放量分别达到1774.12 t和360.18 t.随着交通基础设施建设的日益完善, 外来游客进入林芝的可达性大幅提升, 在旅游景点和公路沿线将造成大量环境污染物排放.2018年, 林芝市旅游人次达到864万人次, 游客人数与当地人常住人口的比重高达22.73%, 游客停留期间产生大量生活垃圾和生活污水, 对林芝市的污染处理能力造成较大压力.
3.2.3 面状人为污染源空间受自然资源和产业结构影响, 林芝市第一产业发展增速仍保持在10%以上, 重要支柱为种植业和畜牧业.林芝市农牧生产活动呈小集聚、大分散的特点, 因农牧活动导致的污染物排放呈面状负荷, 对自然环境消纳能力要求高, 人为污染源的三级空间单元包括农村居住区、畜禽养殖场、农业耕作区和林果种植区(图 5c).在农村生活方面, 全市共计489个行政村, 农村常住人口13.14万人, 主要位于工布江达县、波密县和察隅县.农村能源消费以传统生物质能源为主, 燃烧产生大量SO2、PM2.5等;农村居民常将生活污水直排至农田、水体, 造成大量的COD排放.在农业种植方面, 全市现有耕地193.69 km2、园地58.51 km2.种植业的水污染物排放以NH3-N和TN为主, 排放总量分别为0.37 t和4.45 t, 各区县污染排放占比与种植规模相当;大气污染物以NH3为主, 排放量达55.64 t, 察隅县和波密县排放量占比超过20%.在畜禽养殖方面, 全市规模以上的生猪、奶牛、蛋鸡、肉鸡的年均养殖量分别为2.63万头、0.09万头、4万羽和3.2万羽.因粪污处理技术滞后, 畜禽粪便常自然分散堆积, 造成固废排放高达48.84×104 t, 产生的主要水、气污染物为COD和NH3, 分别达13.11×104 t和0.15×104 t.
3.3 环境功能分级管控及组合模式以人为污染源空间对环境系统造成的污染累积量为基础, 兼顾生态系统自身的重要性和脆弱性程度, 采用定性和定量相结合的方法, 对林芝市的污染源空间进行分级管控、分区保护.即通过综合评价等方式计算得到不同污染源空间的污染物集成特征值, 利用Jenks自然间断点分级法进行初步分级.对于无法直接定量计算的污染源空间, 在和其它类似空间进行比较后划入适当的分级管控区.对于污染物种类、性质和治理措施等类似的污染源空间, 尽可能划归到同一个分级管控区内.由表 2可知, 林芝市大部分地域属于生态空间, 需要高强度的生态环境管控, 根据重要性可划分为○和Ⅰ两个分级管控区, 主要分布在海拔高于3500 m的区域, 相对不适宜人类生活;其它地域属于生产和生活功能空间, 管控强度基本与污染排放量相匹配, 由高到低可划分为Ⅴ、Ⅳ、Ⅲ、Ⅱ等4个分级管控区, 平均分布在海拔3000 m以下地区.整体来说, 分级管控区的环境管控应以内部的污染源空间为直接管控对象, 综合考虑污染排放强度与空间效应, 选择集中管控或就地管控等方式, 提高管控效率.
进一步地, 针对藏东南主要环境污染源的空间耦合交互特征, 可提取城乡生活集聚型、农牧业生产集聚型和休闲旅游集聚型3种典型区(图 6), 并提出与之相适配的差异化空间管控模式, 具体包括: ①城乡生活集聚型.城乡生活集聚型的空间分布与人口分布基本一致, 主要集中在中心城区、县城和中心镇.因城镇功能复杂(包括生活居住、商业服务、工业生产、交通运输等), 内含多个不同性质的人为污染源空间, 故集成得到的分级管控区等级也相对较高, 以Ⅳ级和Ⅲ级管控区为主, 但同时分布有少量的Ⅴ级管控区.其中, 城乡生活居住产生的污染物包括有生活垃圾、生活污水和能源燃烧废气等, 其中, 居民生活对林芝市主要水污染物排放的贡献率较低, 各类污染物占比低于5%, 但对大气污染物排放的贡献率极高, 主要污染物(除NH3以外)占比均超过90%.林芝市的工业并不发达, 因行业类型限制, 河谷地带的工业生产以NOx和PM2.5排放为主, 排放总量占比超过20%.交通运输场所是全市NOx和VOCs排放的主要场所, 排放量占比分别达到43.69%和59.26%, 且呈树枝状扩散分布.
Ⅳ级和Ⅲ级管控区内部的污染源空间污染排放以点状胁迫为主, 往往占地面积小, 污染排放量大, 后端可控性相对较强;交通运输场所的污染排放属于线状胁迫, 随人类活动轨迹变化, 污染管控难度随风险增大.故在城乡生活集聚型地区应重视污染物的“分级处理”和“资源利用”, 探索混合处理的新技术和新模式.其一, 重点建设和完善城乡居住空间的固废和污水收集和治理工艺.可在原有的处理体系下, 创新环境治理制度, 提高居民自主参与环境管控的积极性;受污染物运输成本的限制, 可设置分级处理体系, 即居民点以收集为主, 在大面积的分散区域设置合理的集中处理场所, 定期转运处理.其二, 因工业生产规模有限, 可从产业结构与技术升级角度出发, 在藏药、农副产品加工业、纺织业等重点行业, 推广清洁生产技术, 实现工业污水的循环利用, 在金属制品业、家具制造业等行业启动脱硫设施建设, 对工业固废展开专项治理, 实现减量化、资源化.其三, 在高原地区推动铁路、公路等基础设施建设的同时, 需要高度重视村与村、镇与镇之间低等级道路建设, 优先发展公共交通, 鼓励居民自觉使用公共交通, 及时淘汰污染严重的机动车, 促进车辆更新.
② 农牧业生产集聚型.农牧业生产集聚型主要分布在农业较为发达的河谷地带以及东部适合农牧业发展的区域.因农牧业发展势头强劲, 污染物排放量和排放强度也相对较高, 分级管控区以Ⅴ级和Ⅲ级管控区为主, 且分布有少量的Ⅳ级和Ⅱ级管控区.其中, 畜禽养殖场产生的固废、废水和废气量占农业源总排放量的95%以上, 整体的污染物排放存在面积小但强度大的问题, 需要高度管控, 农业种植是水污染物排放的主要污染源, 因化肥施用和水土流失造成的农业面源污染, 主要分布在耕地面积较多的区县, 排放量占比基本能够达到30%.水产养殖区仅分布在巴宜区, 因淡水养殖过程中的饵饲残留会产生极少量的水污染物排放.此外, 该区域内零散分布有农村居民点, 因空间较为分散难以做到集中处理, 农村居民的污染物排放常以自然排放为主, 存在生态破坏的隐患.
Ⅴ级和Ⅲ级管控区内部有大量的农业生产空间, 污染排放以面状胁迫为主, 分布较散且基数偏大, 往往很难实现有效的集中处理, 更需突出“源头减排”和“就地消纳”的重要性, 推进农牧区生活垃圾和污水处理配套工程、畜禽养殖污染防治工程及农业面源污染治理工程建设.一方面, 因乡村地区的农业人口分布较为分散, 污染一体化处理模式受成本和效率限制无法很好实现, 应推广就地就近处理模式.例如, 针对生活垃圾中的易腐物, 可通过低成本的堆肥方式为农业种植提供自然肥料或通过沼气发酵处理形成可燃性混合气体, 实现二次资源化利用;针对生活污水, 可对农户的家用设备进行升级改造, 或在镇区配备农村污水集中处理设备, 避免污水的直排现象.另一方面, 针对重点的农牧业, 在现有的人牧分离基础上, 可考虑将规模化的畜禽养殖场安排在农田耕种区附近, 即将畜禽排出的粪便和粪尿进行基本处理后用以浇灌农作物, 实现农牧对接和就地消纳.
③ 休闲旅游集聚型.休闲旅游集聚型主要分布在已开发的人文旅游景点和自然保护区附近, 例如雅鲁藏布大峡谷自然保护区.该区域以旅游功能为主, 但辅助有居住、生产、交通等功能, 分级管控区等级整体偏低, 以Ⅱ级和Ⅰ级为主, 但零散分布有Ⅳ和Ⅲ级.休闲游憩空间的污染物排放常随旅游业发展呈季节性波动, 旅游高峰期的污染物排放量极高, 但冷淡期极低.针对以上污染特征与管控需求, 提出的空间管控模式为“实时动态监控”+“绿色设施营造”+“游憩利用规范”.
值得注意的是, 藏东南旅游高峰期为7—10月, 停留时间为2~3 d, 期间产生的污染物排放量相较于其余月份将增加2~3倍.因此, 景区等其它公共服务设施应针对急剧上升的游客数量及其排放的污染物, 在大型景区内部可考虑增设满足景区需求的环境处理设施, 在中小型景区可重点增强生活垃圾、生活污水等的收集方式, 同时优化景区与综合污染处理站之间的转运模式, 避免人为因素导致的污染物过量排放.尽管目前大气污染问题在景区内并不严重, 但考虑到大部分景区位于自然保护地内, 仍需重视大气、水环境保护工作, 例如逐步使用电能、风能等环保型能源, 避免因能源消耗导致的大气污染问题.此外, 加强对游客旅游活动行为的积极引导, 争取从根源上尽可能避免因游客旅游活动产生的污染排放.
4 讨论(Discussion)藏东南属青藏高原重要的生态安全屏障区, 95%以上的地域范围均为生态保护空间, 但区域人为污染源空间仍承担有限的人类生产生活功能, 对自然生态环境系统造成威胁.本文核心在于解析藏东南环境污染源空间的污染排放强度, 重点提出环境污染源空间和分级管控区2个空间概念, 分别代表“分区”和“分级”在空间上的意义.其中, 环境污染源空间以地域功能和土地利用方式为基础, 强调人为污染物排放属性及处置特征的同质性, 是环境空间管控的直接对象;分级管控区则是同一管控等级下污染源空间的集合, 更多强调不同污染源排放空间在整个环境管控体系中的管控等级和强度.在此基础上, 本文进一步明确不同污染源排放的空间形态, 即点状、线状、面状的空间胁迫特征.“点状”更多体现的是空间集中度较高特点, “线状”体现流动扩散性较高的特点, “面状”则是体现人为污染物排放“小集聚、大分散”特点.
环境污染源空间及分级管控区显示, 呈“点状”分布的中高等级管控区内贡献了重点生态功能区的主要污染物排放.其中, 在以点状人为污染源空间为主的高等级(Ⅴ级、Ⅳ级)管控区内, 以占林芝市域0.047%的土地面积承载了全市99.91%的主要水污染物和85.71%的大气污染物;在中等级(Ⅲ级)管控区则贡献了0.07%的水污染物排放和14.29%的大气污染物排放.总之, 从不同空间胁迫特征出发, 有利于制定更具针对性的环境污染源管控对策.对中高等级管控区及其包含的污染源空间精准管控, 且针对点状和线状环境胁迫的空间特征推动环境质量、污染排放和执法监督等管控手段精准落地, 可有效缓解重点生态功能区的生态环境压力.
未来研究有待深化的方面包括有: 将环境功能分级管控区划与其它空间性区划相结合, 明确不同管控区的可持续发展模式, 形成重点生态功能区适用的人类生产生活要素优化配置方案;通过文献查询、实地调研、大数据等方式, 丰富完善不同时间段的社会经济及环境污染数据, 以揭示长时间序列下藏东南环境污染排放的时空变化过程;针对人文游憩空间产生的污染物排放的季节性波动特征进一步进行微观尺度研究, 包括月度特征、分景区特征等, 为环境污染处理能力优化提供更有针对性的对策建议.
5 结论(Conclusions)1) 藏东南环境污染排放整体偏低, 在空间上呈现西高东低的分布差异.巴宜区、工布江达县、波密县等雅鲁藏布江和雅尼河的河谷地带, 是全市环境污染排放最高的区域;察隅县、墨脱县等东部地区各类自然保护地广布, 以生态保护为主的地域功能决定了其人为污染物低排放特征.
2) 藏东南环境污染源的空间单元共有3个一级类、7个二级类、21个三级类.工矿生产空间和城镇居住区的污染排放以点状胁迫为主, 在城镇化和工业化作用下承载了全市90%的大气污染物排放;交通运输场所和人文游憩空间以线状胁迫为主, 污染物随污染源分布呈扩散性排放, 且因旅游业发展呈季节性波动;农业种植区、畜禽养殖场和乡村居住区则以面状胁迫为主, 农牧业生产活动成为水污染物排放的主要污染源.
3) 藏东南环境污染源空间按污染排放强度和管控等级由高到低, 可依次划分为Ⅴ级、Ⅳ级、Ⅲ级及Ⅱ级分级管控区;按生态保护重要性程度, 生态空间可划分为Ⅰ、○共2个分级管控区.其中, 城乡生活集聚型的环境管控等级高, 以Ⅳ级和Ⅲ级管控区为主, 宜实施以“分级处理+资源利用”的管控模式;农牧业生产集聚型的环境管控以Ⅴ级和Ⅲ级管控区为主, 因农牧业规模大及分布较散, 宜实施以“源头减排”和“就地消纳”的管控模式;休闲旅游集聚型的分级管控等级以Ⅱ级和Ⅰ级为主, 管控模式为“实时动态监控+绿色设施营造+游憩利用规范”.
白阳, 白志鹏, 李伟. 2016. 青藏高原背景站大气VOCs浓度变化特征及来源分析[J]. 环境科学学报, 36(6): 2180-2186. |
鲍超, 刘若文. 2019. 青藏高原城镇体系的时空演变[J]. 地球信息科学学报, 21(9): 1330-1340. |
蔡佳亮, 殷贺, 黄艺. 2010. 生态功能区划理论研究进展[J]. 生态学报, 30(11): 3018-3027. |
陈妤凡, 徐勇. 2021. 区域环境功能管控区划方法及应用[J]. 地理学报, 76(3): 676-692. |
成升魁, 沈镭. 2000. 青藏高原人口、资源、环境与发展互动关系探讨[J]. 自然资源学报, (4): 297-304. DOI:10.3321/j.issn:1000-3037.2000.04.001 |
Fan J, Wang H Y, Chen D, et al. 2010. Discussion on sustainable urbanization in Tibet[J]. Chinese Geographical Science, (3): 258-268. DOI:10.1007/s11769-010-0258-y |
樊杰, 徐勇, 王传胜, 等. 2015. 西藏近半个世纪以来人类活动的生态环境效应[J]. 科学通报, 60(32): 3057-3066. |
方创琳, 李广东. 2015. 西藏新型城镇化发展的特殊性与渐进模式及对策建议[J]. 中国科学院院刊, 30(3): 294-305. |
高清竹, 李玉娥, 林而达, 等. 2005. 藏北地区草地退化的时空分布特征[J]. 地理学报, 60(6): 965-973. DOI:10.3321/j.issn:0375-5444.2005.06.009 |
Gomez C D, Gonzalez C M, Osses M, et al. 2018. Spatial and temporal disaggregation of the on-road vehicle emission inventory in a medium-sized Andean City: Comparison of GIS-based top-down methodologies[J]. Atmospheric Environment, 179: 142-155. DOI:10.1016/j.atmosenv.2018.01.049 |
Hall O, Arnberg W. 2002. A method for landscape regionalization based on fuzzy membership signatures[J]. Landscape & Urban Planning, 59(4): 227-240. |
黄耀欢, 赵传朋, 杨海军, 等. 2016. 国家重点生态功能区人类活动空间变化及其聚集分析[J]. 资源科学, 38(8): 1423-1433. |
Innes J E, Connick S, Booher D. 2007. Informality as a planning strategy[J]. Journal of the American Planning Association, 73(2): 195-210. DOI:10.1080/01944360708976153 |
Jia Z, Qiang W, Wang Y, et al. 2020. The spatial characteristics and spatial effect of industrial pollution agglomeration in Lanzhou-Xining urban agglomeration[J]. Economic Geography, 40: 68-75+84. |
贾秀兰, 唐剑. 2011. 藏族传统文化与四川藏区生态和谐发展研究[J]. 西南民族大学学报(人文社会科学版), 32(6): 55-58. DOI:10.3969/j.issn.1004-3926.2011.06.010 |
江洪, 张艳丽, James R. 2003. 干扰与生态系统演替的空间分析[J]. 生态学报, (9): 1861-1876. DOI:10.3321/j.issn:1000-0933.2003.09.020 |
李宝林, 袁烨城, 高锡章, 等. 2014. 国家重点生态功能区生态环境保护面临的主要问题与对策[J]. 环境保护, 42(12): 15-18. DOI:10.3969/j.issn.1674-1021.2014.12.005 |
李芝雯. 2020. 如何加强国家重点生态功能区环境保护与经济发展的和谐与协同[J]. 商业文化, (23): 80-81. |
林芝市人民政府. 林芝概况-林芝简介[EB/OL]. http://www.linzhi.gov.cn/linzhi/zmlz/201812/619ee1659dfe4e499dae551b7add7d0e.shtml, 2020-12-04/2021-5-25
|
林芝市统计局. 2019年林芝市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]. http://www.linzhi.gov.cn/tjj/c103535/202011/d25f190820dd4616a557248f75866f75.shtml, 2020-11-25/2021-5-25
|
Maane-Messai S, Laignel B, Motelay-Massei A, et al. 2010. Spatial and temporal variability of water quality of an urbanized river in Algeria: The case of Soummam Wadi[J]. Water Environment Research, 82: 742-749. DOI:10.2175/106143009X12465435982854 |
苗毅, 刘海猛, 宋金平, 等. 2020. 青藏高原交通设施建设及影响评价研究进展[J]. 地球科学进展, 35(3): 308-318. |
Mclaren D, Bullock S. 1998. Tomorrow's World: Britain's Share in a Sustainable Future[M]. London: Routledge.
|
Menyah K, Wolde-Rufael Y. 2010. Energy consumption, pollutant emissions and economic growth in South Africa[J]. Energy Economics, 32: 1374-1382. DOI:10.1016/j.eneco.2010.08.002 |
孙小银, 周启星. 2010. 中国水生态分区初探[J]. 环境科学学报, 30(2): 415-423. |
汪玺, 师尚礼, 张德罡. 2011. 藏族的草原游牧文化(Ⅱ)——藏区的草原和生产文化[J]. 草原与草坪, 31(3): 1-4+14. DOI:10.3969/j.issn.1009-5500.2011.03.001 |
王金南, 许开鹏, 迟妍妍, 等. 2014. 我国环境功能评价与区划方案[J]. 生态学报, 34(1): 129-135. |
王文鹏, 王占祥, 李继祥, 等. 2021. 兰-白城市群主要大气污染物网格化排放清单及来源贡献[J]. 环境科学, 42(3): 1315-1327. |
夏思佳, 刘倩, 赵秋月. 2018. 江苏省人为源VOCs排放清单及其对臭氧生成贡献[J]. 环境科学, 39(2): 592-599. |
肖宇婷, 谌书, 樊敏. 2021. 沱江流域污染负荷时空变化特征研究[J]. 环境科学学报, 41(5): 1981-1995. |
徐晨曦, 陈军辉, 李媛, 等. 2020. 四川省基于第二次污染源普查数据的人为源大气污染源排放清单及特征[J]. 环境科学, 41(10): 4482-4494. |
徐增让, 张镱锂, 成升魁, 等. 2017. 青藏高原区域可持续发展战略思考[J]. 科技导报, 35(6): 108-114. |
许开鹏, 迟妍妍, 陆军, 等. 2017. 环境功能区划进展与展望[J]. 环境保护, 45(1): 53-57. DOI:10.3969/j.issn.1674-8069.2017.01.017 |
闫东杰, 丁毅飞, 玉亚, 等. 2019. 西安市人为源一次PM2.5排放清单及减排潜力研究[J]. 环境科学研究, 32(5): 813-820. |
易嘉伟, 杜云艳, 涂文娜. 2019. 基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘[J]. 地球信息科学学报, 21(9): 1367-1381. |
Yin Y, Zhang Y, Liu X, et al. 2011. Temporal and spatial variations of chemical oxygen demand in Lake Taihu, China, from 2005 to 2009[J]. Hydrobiologia, 665: 129-141. DOI:10.1007/s10750-011-0610-y |
张惠远. 2009. 我国环境功能区划框架体系的初步构想[J]. 环境保护, 4(2): 7-10. |
张婷婷. 2021. 基于GIS的青海湖流域LUCC生态系统服务价值分析[D]. 西宁: 青海师范大学
|
赵海霞, 王淑芬, 崔建鑫, 等. 2016. 城镇生活污染排放系数调查与核算——以常州市为例[J]. 环境科学学报, 36(7): 2658-2663. |
郑雪梅. 2009. 中国从"欧美环境管理"中学什么[J]. 环境经济, (Z1): 80-83. |
Zhou K, Wu J X, Liu H C. 2021. Spatiotemporal variations and the determinants of water pollutant discharge in the Yangtze River Economic Belt, China: A spatial econometric analysis[J]. Environmental Pollution, 271: 116320. DOI:10.1016/j.envpol.2020.116320 |
周芳, 金书秦, 张惠. 2019. 西藏农业面源TN、TP排放的空间差异与分布特征[J]. 中国农业资源与区划, 40(1): 35-41+67. |
周侃, 刘汉初, 樊杰, 等. 2021. 青藏高原国家公园群区域人类活动环境胁迫强度与空间效应——以三江源地区为例[J]. 生态学报, 41(1): 268-279. |
Zirogiannis N, Hollingsworth A J, Konisky D M. 2018. Understanding excess emissions from industrial facilities: Evidence from texas[J]. Environmental Science & Technology, 52: 2482-2490. |