神农架主峰南坡猕猴桃种质资源调查及保护策略

巴东县北部神农架主峰南坡的送子园原始森林保护区内具有种类繁多的猕猴桃种质资源，经调查发现共分布有中华猕猴桃（A.chiensis)、美味猕猴桃（A.deliciosa)、革叶猕猴桃(A．rubricalis var.coriacea)、葛枣猴桃(A．ploygama)、京梨猕猴桃(A．callosa var．henryi)、软枣猕猴桃(A．arguta)、巴东猕猴桃(A．tetramera var.badongenisis)、紫果猕猴桃(A．arguta var.purpurea)及紫果新变型、绵毛藤山柳(Clematoclthra lanosa)10种(包括变种、变型)。简述了各种类的植物学性状和果实经济性状，种质资源分布的主要特点以及生态环境，指出由于砍伐森林和环境条件的恶化使猕猴桃资源已受到威胁和破坏，提出保护策略的重点是提高全民的生态保护意识；可持续开发利用资源；加大科技对猕猴桃资源保护支撑的力度。其主要保育措施：一是在保护区内就地进一步加强物种全面保护；二是省级以上科研单位分区建立猕猴桃后种质资源圃，对濒危物种或持有物种进行迁地保护；三是开展超低温保存技术的研究，建立种子和花粉基因库。并建立完善与国际接轨的信息数据库平台，便于国际合作与交流。     

长江三峡地区坡地发育初步研究

坡地发育是地貌学研究的基本问题之一。三峡地区坡地发育的研究对三峡库岸稳定性的评估和三峡移民的土地开发具有十分重要的意义。首先从概括坡地发育的研究进展，阐述科学家们对坡地发育的不同看法入手，引出三峡地区坡地发育的特殊性。初步研究三峡地区的坡地发育具有分段式分进的特点，包括中山峰陡坡的剥蚀后退过程，山顶缓坡的风化剥蚀夷平的过程，上段斜坡的片流坡地侵蚀过程，下段陡坡的剥坡后退过程，山麓堆积缓坡的剥蚀过程等。通过分析三峡地区坡地的五种坡段的成因、现状、发展趋势以及它们对三峡库区的稳定性和三峡移民的土地开发的影响，预测未来的三峡库岸，大部分为剥蚀陡坡，部分为崩塌滑坡陡坡，三峡沿岸城镇开发建设的重点将是库岸有坡地的防护工程。     

新冠肺炎疫情期间我国居民佩戴口罩防护行为研究

口罩作为阻隔病毒传染的物理方式之一,其能阻断病原体经飞沫传播,同时具有双向隔离保护作用.佩戴口罩对于公众防范新型冠状病毒（2019-nCoV）感染的风险和维持人体基本健康具有重要意义.为了解新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称“新冠肺炎”）疫情期间我国居民佩戴口罩的行为模式特征,基于新冠肺炎疫情期间我国人群环境暴露行为模式调查,分析全国31个省（自治区、直辖市）居民在新冠肺炎疫情期间佩戴口罩的行为特征,并探讨不同潜在风险人群佩戴口罩行为模式的差异性.结果表明:①在新冠肺炎疫情期间,我国人群外出佩戴口罩的比例在99%以上,显著高于非疫情期间的口罩佩戴率（16.05%）,其中,医务人员以及与人群广泛接触群体的口罩佩戴率最高（100%）.②居民以仅佩戴医用外科口罩、仅佩戴一次性使用医用口罩以及佩戴医用外科口罩和一次性使用医用口罩3种模式为主,占31种口罩佩戴模式的60%以上.③新冠肺炎疫情期间,不同职业人群、不同所属人群以及不同疫情地区人群佩戴口罩的比例均存在显著差异.④新冠肺炎疫情期间,我国居民佩戴口罩的更换频次多为累计使用时长4 h更换一次和累计使用时长24 h更换一次.⑤人群外出佩戴口罩的比例随新冠肺炎疫情严重程度的升高而增加.尽管新冠肺炎疫情分布特征和管控措施存在差异,但居民佩戴口罩行为均表现良好,其中居住地不存在疑似病例的人群比居住地存在疑似病例的人群的口罩佩戴率更高,说明人群佩戴口罩行为与疫情的发展可能存在一定的相互作用.研究显示,新冠肺炎疫情期间我国人群佩戴口罩这一防护行为总体执行较好.      

尕海湿地植被退化过程中有机碳及相关土壤酶活性变化特征

以青藏高原东缘尕海湿地不同植被退化程度样地为研究对象,采用定位研究与室内试验相结合的方法,研究植被退化过程对土壤有机碳和土壤酶活性的影响。结果表明：植被退化显著影响土壤有机碳含量和土壤酶活性,降低了土壤有机碳的含量和酶促反应效率,且这种影响随土层深度变化有所不同。四种植被退化阶段有机碳含量和酶活性均值总体上（0~100 cm）表现为未退化>轻度退化>中度退化>重度退化。不同土层中,20~40 cm土层的有机碳含量中度退化>轻度退化;0~10 cm土层中淀粉酶和纤二糖酶中度退化阶段活性值较高;20~100 cm土层中蔗糖酶重度退化阶段活性值最高,纤二糖酶活性重度退化>中度退化。同一退化程度土壤有机碳含量、蔗糖酶和纤二糖酶活性随土层深度增加显著降低（P<0.05）;淀粉酶和纤维素酶活性在>40 cm土层中活性值有所上升,整体呈波动下降趋势。     

基于地形位置指数的赤水河流域植被时空变化研究

地形因子和植被覆盖是区域灾害评价的关键指标,也是山区型村镇建设生态安全评估的重要内容.为探析山区型村镇建设的生态约束条件,以赤水河流域为研究对象,基于1998—2018年SPOT_VGT NDVI数据,利用地形位置指数（Topographic Position Index,TPI）和坡度位置指数方法,研究了赤水河流域植被生长季NDVI时空变化及地形分异特征.结果表明:①赤水河流域内,1998—2018年植被生长季平均NDVI呈缓慢上升趋势,斜率为0.004 7;NDVI>0.60的集中连片区域主要分布在古蔺县北部、赤水市大部和习水县西北部,占赤水河流域总面积的8.42%;Sen's slope在0.009~0.015区间时,赤水河流域植被生长增强趋势最明显,主要集中分布在赤水河中上游、二道河以及下游的大同河干流地区.②TPI在-39.4~34.3区间的面积最多,为6 221.63 km2,占赤水河流域总面积的34.05%;将赤水河流域坡度类型划分为山脊、上坡、中坡、平坡、下坡、山谷6个坡度位置类型,其中,中坡面积（7 792.02 km2）最大,占流域总面积的42.64%,表明TPI数值较小且坡度大于5°的区域是赤水河流域地形主体.③赤水河流域植被在山脊的平均NDVI最高,为0.747,且山脊平均Sen's slope最高,为0.007 2;山谷平均NDVI最低,为0.709.研究显示,赤水河流域植被分布在118.5~486.9的TPI区间或分布在山脊处时整体生长较好,且生长增强趋势最明显.      

黄河三角洲典型地区耕地土壤养分空间预测

掌握土壤养分的分布特点是实现养分优化管理的重要基础。论文选择黄河三角洲典型地区山东省垦利县为研究区,通过田间采样与实验室化验分析获取了1 278个样本（0~20 cm）的土壤碱解氮、有效磷、速效钾数据。在经典统计分析的基础上,用地统计学方法分析了土壤养分的空间变异特征,并拟合了养分的变异函数模型。利用普通克里格法（OK）、反距离权重法（IDW）、泛克里格法（UK）、径向基函数法（RBF）和局部多项式法（LP）5种方法进行空间插值,并采用独立数据集验证对插值结果进行精度评价,进而分析了各养分空间分布规律。为深入探索各方法的适用性规律,基于AN数据设计了离散、随机、聚集3种空间分布模式的数据,利用各模型的自动优化进行试验,对比分析了不同插值方法在土壤养分空间预测中的自适应性。结果表明：1）研究区碱解氮、有效磷、速效钾均为中等强度的空间变异和中等程度的空间自相关,其变异函数模型分别为球状模型、指数模型和球状模型,决定系数依次为0.951、0.892和0.787;2）在空间分布上,土壤碱解氮、有效磷、速效钾含量与地形和土地利用类型等有关,西南部地势较高,以水浇地和旱田为主,东北部沿黄农田受黄河淡水影响,耕地质量较好,而中部地区地势低平,以水田为主,养分含量偏低;3）相对于块金系数/基台值,Moran’s I是更为稳健有效的衡量土壤养分空间自相关性的方法;4）论文认为,空间分布模式、样本量、空间自相关性和空间聚集程度（最近邻比）均影响插值精度。在离散模式下,各方法自适应性均较差;在随机模式下,IDW与RBF自适应性优于OK和LP;在聚集模式下,各方法自适应性与样本量和空间自相关性有关,直至样本足够多时,4种插值方法精度接近。论文探明了研究区主要土壤养分的最佳插值预测方法,分析了土壤养分的变异特征和空间分布规律,为黄河三角洲典型地区耕地土壤养分利用管理和农业可持续发展提供了理论依据。     

基于高分1号影像的森林植被信息提取

实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明：采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。     

兰州市南山季节性土壤微生物特征及影响因素

为了探究不同季节和不同植被类型对土壤微生物分布的影响,以兰州市南山不同海拔的两种植被类型为研究对象,采用稀释涂布平板法测定了土壤微生物的季节动态变化特征.结果表明：研究区内细菌数量占微生物总数的96.22%~99.80%,远高于真菌和放线菌数量.土壤微生物类群随季节变化呈现明显差异,其总数整体表现为夏季最高,为89.22×10⁶cfu/g soil,分别是春、秋、冬季的12.02、3.28、2.74倍,其中夏季细菌数量最高,真菌与放线菌数量均在春季达到最大值.人工林样地土壤微生物数量略低于荒坡,环境因子中土壤含水量和有机碳含量高于荒坡.随着海拔的升高,pH值逐渐上升,土壤温度、有机碳与全氮含量逐渐下降,土壤微生物总数则呈现先减少后增加的趋势.相关分析表明,不同季节各微生物类群与环境因子的相关系数各有不同,春季放线菌与有机碳,秋季真菌与有机碳、全氮均呈极显著正相关（P<0.01）.冗余分析表明,环境因子中有机碳与第一物种轴的相关系数最高,为0.520,说明土壤有机碳含量是影响土壤微生物类群分布的主导因素.     

Study of Meteorological Aspects and Urban Concentration of SO2 in Atmospheric Environment of La Plata, Argentina

This article presents and discusses SO₂ (ppbv) concentration measurements combined with meteorological data (mainly wind speed and direction) for a five-year campaign (1996 to 2000), in a site near an oil refinery plant close to the city of La Plata and surroundings (aprox. 740.000 inh.), considered one of the six most affected cities by air pollution in the country. Since there is no monitoring network in the area, the obtained results should be considered as medium term accumulated data that enables to determine trends by analyzing together gas concentrations and meteorological parameters. Preliminary characterization of the behaviour of the predominant winds of the region in relation with potential atmospheric gas pollutants from seasonal wind roses is possible to carry out from the data. These results are complemented with monthly averaged SO₂ measurements. In particular, for year 2000, pollutant roses were determined which enable predictions about contamination emission sources. As a general result we can state that there is a clear increase in annual SO₂ concentration and that the selected site should be considered as a key site for future survey monitoring network deployment. Annual SO₂ average concentration and prevailing seasonal winds determined in this work, together with the potential health impact of SO₂ reveals the need for a comprehensive and systematic study involving particulate matter an other basic pollutant gases.     

Modeling the spatial pattern of farmland using GIS and multiple logistic regression: a case study of Maotiao River Basin, Guizhou Province, China

Land use change is an important topic in the field of global environmental change and sustainable development. Land use change modeling has attracted substantial attention because it helps researchers understand the mechanisms of land use change and assists regulatory bodies in formulating relevant policies. Maotiao River Basin is located in the province of Guizhou, China, which has a developed agricultural industry in the karst mountain areas. This paper selected biophysical and social–economic factors as independent variables, and constructed a multiple logistic regression of farmland spatial distribution probability by random sampling. Then, by using GIS technology and integrating the 2000 data, this study predicted the farmland spatial pattern. When the predicted map was compared with the actual farmland map for 2000, we noted that 71% of the simulation is in accordance with the 2000 farmland pattern. The result satisfactorily proves the reasonability and applicability of our model.