基于探索性数据分析的汉丰湖富营养化驱动因子研究

为了探究汉丰湖富营养化驱动因子和营养状况，基于2014年水质监测数据，应用探索性数据分析方法初步研究了汉丰湖水动力条件与环境因子的相关性、水质主成分、相关环境因子熵权和营养健康指数。回归分析结果表明：水位与透明度呈正相关，流量与DO呈负相关，与流速呈负相关的因子为Chla、CODMn、NH+4-N和DTP；主成分分析提取的3个主成分分别反映了营养盐、有机污染以及藻类信息；DO、TN和TP的熵权表明汉丰湖水体的富营养状况受制于耗氧有机污染和氮、磷营养盐；营养健康指数S1>S3>S6（湖心）>S7（湖尾）>S5（湖首）>S4>S2。汉丰湖水体营养状况介于中营养到轻富营养，其中南河营养状态较高，湖心营养程度高于湖首和湖尾。减少有机污染物、营养盐的输入和改善局部水域的水动力条件可抑制藻类生长，有利于防治富营养化。 关键词： 探索性数据分析；汉丰湖；富营养化；驱动因子；水动力条件；主成分；熵权；营养健康指数     

基于时间序列法的滇池流域新宝象河污染风险预测

入湖河流是滇池流域主要污染物的输送途径,为减少入湖污染负荷,需保证入湖断面水质达标。以新宝象河入湖河口2005—2017年的水质数据为基础,使用描述统计方法分析年度水质波动,采用单因素方差分析法对水温、降雨、污染物浓度进行季节性差异分析,并应用时间序列法对多年水质情况建立模型。结果表明,入湖污染最严重的时间是2007年,之后除总氮外其他污染物浓度迅速下降,直至2014年入湖河口水质达到地表水Ⅳ类标准,满足了规划的要求。河流的水温和区域降雨量具有显著的季节差异性,污染物浓度受降雨、回补水等各种因素的影响,总体呈现春季较高、秋季较低的现象。时间序列模型预测结果显示CODCr超标风险最大,为了预防超标的情况出现,提出了相应的防控措施,包括提升旁路治理能力、优化湿地调蓄、启动面源拦截等。     

生态足迹影响因子的定量分析

人口的膨胀和人类工业化进程的加剧，使得人类向自然界获取越来越多的资源，同时向环境源源不断的输入废弃物，已经严重超过了自然生态系统的供给能力和环境容量，生态环境日益恶化，水土流失、草场退化、植被消亡、生物多样性锐减、全球变暖等情况已经严重到难以遏制的地步，危及到人类自身的生存。在和平与发展成为世界两大主题的今天，人们越来越关注可持续发展的问题。在现有资料的基础上，利用主成分分析方法，定量地讨论了中国各省（区市）1999年生态足迹大小与其影响因子间的关系。结果表明，生态足迹的大小是各省（区市）的大中型企业个数、全社会固定生产投资等众多因子共同作用的结果，其中总人口和GDP是生态足迹大小的主要影响因子，其因子载荷量分别达到了0.940和0.913。值得一提的是非农业人口与生态足迹的相关系数超过了农业人口，这说明由于消费模式和生活水平等的差异，非农业人口对生态足迹的影响大于农业人口对生态足迹的影响。在此基础上建立了生态足迹影响因子的多元线性回归模型，以期为生态足迹在进行区域可持续发展评价的方法上提供新的思路。     

滇池鲤鱼的背景元素调查

通过滇池鲤鱼与松花坝水库和国内外同类鲤鱼的元素含量对比,确认滇池鲤鱼受工业污水的危害影响主要是As、Se。鱼体As、Se含量目前已经超过正常值,Ni、Cr、Cu、Fe、Pb比正常值偏低,其它元素属正常值范围。为了避免过多的元素富集,建议滇池鲤鱼以半年到一年为生长捕捞期为宜。     

生态足迹研究现状及基于净初级生产力的计算方法初探

生态足迹是一种有效的再生资源更新能力的定量测度方法，其主要用于评估给定年，给定技术条件下生物圈的再生能力能否满足人类消费需求。本研究对国内外生态足迹模型的理论假设、生态足迹、生物承载力、生态盈余、生态赤字进行了简要介绍；在对国际组织发布的生态足迹报告以及生态足迹文献发表情况进行统计的基础上，回顾了国内外的生态足迹计算方法——基于净初级生产力的计算方法，并与现有的基于全球农业生态区的计算方法进行了比较，探讨了两种方法的优缺点；最后对生态足迹今后的研究重点提出了一些看法和展望。     

三江平原地貌因子及其主要环境地质问题

地貌因子有其不可替代的作用和功能,是决定环境的主要因子,是生态地质环境中最积极最活跃的主导支力条件;是生态平衡的重中之重;是生态地质环境的基础,并影响其它因子或成份.如地貌因子或成份发生了变化,其它因子或成份就会发生一系列连锁反应;地貌因子发生变化或失去平衡,其它因子也会发生变化或失去平衡.文本论述了三江平原地貌特征,详细地分析了地貌的作用,阐明了有关地貌的主要环境地质问题.     

亚热带稻田土壤碳氮磷生态化学计量学特征

为了解稻田土壤中是否存在稳定的土壤有机碳(C)、氮(N)和磷(P)比值,基于亚热带区110个水稻土剖面和587个发生层的土壤调查数据库,在区域尺度上分析了典型水稻土C∶N∶P比值的生态化学计量学特征,并应用相关分析和冗余分析,研究水稻土C∶N∶P比值与土壤-环境因子(地形和母质、土壤发生层、土壤类型和土壤理化性质)的关系.结果显示,亚热带区稻田土壤C∶N、C∶P和N∶P的剖面加权平均值分别为12. 6、49和3. 9,C∶N∶P为38∶3. 2∶1.不同母质起源、不同土壤亚类和不同发生层的水稻土C∶N变异相对较小;但C∶P和N∶P的变异很大,两者均值也远低于全球(186和13. 1)和中国土壤(136和9. 3)的C∶P和N∶P的平均水平.尽管稻田土壤剖面的C∶N∶P相对不稳定,但由于稻田表土生物与环境相互作用强烈,表土C∶N相对稳定(14. 2).这反映长期水耕熟化作用下,稻田表土中C和N仍存在紧密的耦合作用.然而,在稻田土壤剖面上,C∶P和N∶P并不稳定,SOC与全P含量、全N与全P含量也无显著相关性,表明环境变化可能导致土壤C∶N∶P解耦.地形、土壤质地、氧化铁和容重是调控稻田土壤剖面C∶N∶P的关键土壤环境因子.     

郑州市春季大气污染过程VOCs特征、臭氧生成潜势及源解析

利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日～5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%.     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.