巢湖周边表土中有机质、全氮和全磷空间分布及其相关性

测定了巢湖周边3 528 km2范围内60个混合土样中的有机质(organic matter,OM)、全氮(total nitrogen,TN)和全磷(total phosphorus,TP)含量,通过GS 7.0+地统计学分析软件、Surfer 8.0及Mapinfo 8.5软件研究了这3种营养盐的空间分布,并使用SPSS 17.0软件对各指标间的相关性进行了分析.结果表明:①巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)平均值依次为19 500、1 027和483 mg.kg-1,东巢湖表土中ω(OM)和ω(TN)均值高于西巢湖,而磷矿的存在导致了ω(TP)均值西高东低;②位于巢湖西南的杭埠-丰乐河和白石天河周边表土中(TP)本底值较高,且水土流失十分严重,巢湖面源污染管理必须高度重视该两河的TP控制;③在线性模型下,巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)的块金值/基台值依次为0.015、0.202和0.128.巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)具有极强的空间自相关性,三者Pearson检验为两两显著相关,巢湖周边表土中ω(TN)和ω(TP)可由ω(OM)通过文中所得的公式估算,精度能满足日常管理需要.     

锡林河流域地表水痕量元素的时空分布

为更好地理解锡林河流域水文循环过程,在2006～2008年锡林河主要径流期内13个河水断面(10个位于锡林河干流,3个位于3条支流)取得的248个水样,应用高分辨电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)进行了Al、As等20种痕量元素的分析测定,利用分析结果对流域内痕量元素时空分布特征进行了分析.结果表明,锡林河河水中痕量元素平均质量浓度大部分在0.1～10μg.L-1之间;大多数痕量元素浓度值介于大气降水和地下水之间,并且十分接近地下水浓度,说明地表水同时受大气降水和地下水补给并主要依靠地下水补给.时间上,地表水痕量元素年内、年际变化均不大,就年内而言,大部分元素浓度变化在4、5月较大,7、8月较小;大部分元素在2007年间浓度略小.在空间上,从上游到下游,大多数痕量元素浓度呈上升趋势,地下水的补给、河水的蒸发等造成了元素富集的变化.     

黄河口新生湿地土壤Fe和Mn元素的空间分布特征

2009年5月,在今黄河入海口北部的新生湿地区域,依据植被类型设置9个采样区,研究了不同植物群落下湿地土壤Fe和Mn含量的空间分布特征.结果表明,不同类型湿地土壤的Fe、Mn含量在水平分布上由三棱蔗草-朝天委陵菜湿地到光滩呈波动上升趋势,在垂直分布上则表现为不同的波动变化特征.成土母质决定湿地土壤Fe、Mn含量的空间分布,而海水、植被和土壤细颗粒对其也有重要影响.相关分析表明,Fe、Mn之间以及二者与粉粒、TN、NO-3-N和有机质呈极显著正相关(P<0.01),与黏粒呈显著正相关(P<0.05),说明Fe、Mn与N具有较好的共存性,土壤细颗粒和有机质是影响土壤Fe、Mn分布的主导因素.黄河口新生湿地的Fe含量范围为16.49~33.11 g·kg-1,均值为22.54 g·kg-1,与苏北潮滩湿地,中国黄土高原黄土和中国土壤的背景值相近,但略低于长江口湿地,红树林湿地和内陆湖泊湿地.Mn含量范围为305.87~711.39mg·kg-1,均值为451.09 mg·kg-1,低于中国黄土高原黄土和中国土壤的Mn含量背景值.     

我国VOCs的排放特征及控制对策研究

挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是一类具有刺激性、致畸、致癌、致突变作用、易燃易爆的有机物,对人体和生态系统健康有很大危害.本文从工业固定源、机动车尾气排放源和日常生活源等角度分析不同排放源的VOCs排放特征,绘制并分析了我国重点区域重点行业VOCs排放的空间分布格局,甄别出东部沿海地区VOCs 2010年总量和单位面积均高于中西部地区,且工业产生源有明显差异.进一步归类分析了欧美等发达国家针对VOCs排放控制的政策法规,对比分析我国目前治理VOCs的有关法规和标准,提出了现阶段我国VOCs管理存在的问题,并提出了相应的控制对策建议.     

基于多区域投入产出(MRIO)的中国区域居民消费碳足迹分析

近年来,居民消费活动和环境的关系逐渐受到关注,而与温室气体排放相关的研究更是其中的热点.因此,本文采用“居民消费碳足迹”概念来定义特定居民消费活动所导致的直接和间接温室气体排放的总和,主要包括CO2、CH4、N2O3种温室气体;构建了基于环境扩展的多区域投入产出(Multiregional input-output,MRIO)模型的碳足迹核算方法,并以2007年中国8个区域为例对其居民消费碳足迹的数量、构成、分布及转移进行了分析.结果显示,2007年全国居民消费碳足迹总量达到31.74亿t(以CO2当量计).此外,碳足迹还呈现出区域差异明显、间接排放大于直接排放、城乡差距过大等特征.人均碳足迹方面,发展水平较高的京津、东部沿海地区明显高于相对滞后的西北、西南区域.研究还对碳足迹的区域分布和转移进行了深入探讨.结果发现,东北、京津、西北和西南区域转移收支为负,表示这些区域为其他区域承担的排放大于其他区域为其承担的排放;剩余的北部沿海、东部沿海、南部沿海和中部区域情况则正好相反.这些结果对现阶段中国制定具体区域消费政策或分配碳减排责任等具有参考价值;本研究的方法论也适用于研究其他环境因子及足迹因子与居民消费的关系.     

北京市道路灰尘中污染物含量沿城乡梯度、道路密度梯度的变化特征

采用网格布点法调查了北京市六环范围内220个样点道路地表灰尘样品中的污染物含量.探讨了样点缓冲区内单位面积道路节点数、道路密度和道路灰尘中污染物含量沿城乡梯度的变化特征及各指标间的相关性.结果表明,各指标在研究区内的变幅较大.沿城乡梯度,道路和污染物主要呈现3种变化趋势:①单位面积道路节点数,道路密度,Cu、Cr和Pb沿城乡梯度降低,且开始时降低较快;②Mn和Cd沿城乡梯度变化的程度较低,均值基本维持恒定;③自中心向外围,Ni和有机碳(TOC)、总氮(TN)先随距离波动降低,随后在郊区均值缓慢增高.道路灰尘中污染物含量趋势转折点位置均大致在距城市中心点15～20 km左右.相关分析表明道路指标和道路灰尘中的Cd含量不具相关性,总硫(TS)、Mn、pH的相关性较弱,与其他各元素的相关性排序为Cu>TN>TOC>Pb>Ni>Cr,较道路密度而言,单位面积节点数和各元素间的相关性更高,该指标可指示道路灰尘中Cu、TN、TOC、Pb、Ni、Cr元素污染.     

淮河流域农业非点源污染空间特征解析及分类控制

农业非点源污染是导致流域水质恶化的重要原因,识别流域内关键源区并加以重点控制是流域非点源污染治理的最有效手段.以淮河流域为研究对象,采用清单分析法核算了流域173个县(市、区)的畜禽养殖、农村生活、农田种植、水产养殖4种污染源化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放量和排放强度.利用SPSS和GIS软件对污染排放强度进行聚类分析、敏感性评价及空间解析,解析出流域非点源污染的敏感地区、重点污染源及其空间分布特征,并依据污染源贡献大小对流域进行分类控制.结果表明,2009年淮河流域农业非点源COD、TN、TP排放量分别为206.74×104t、66.49×104t、8.74×104t;排放强度分别为7.69、2.47、0.32 t·hm-2;COD、TN、TP排放比重分别为73%、24%、3%.识别出COD、TN、TP的主要贡献污染源为畜禽养殖和农村生活;解析出淮河上游沙河、颍河、北汝河、贾鲁河以及清潩河等子流域为整个流域非点源污染的敏感区和优先控制区,畜禽养殖为流域优先控制区中的重点污染源.畜禽污染型和综合污染型分别是流域污染贡献率最高和控制难度大的污染类型.     

同呼吸 共奋斗——战略、手段、机制，一个不能少

PM2.5污染最典型的特征是污染源的多样性,针对不同污染源制定不同的防治战略是非常重要的一个步骤,同时由于介质的流动性,PM2.5污染在空间分布上呈现出明显的跨区域性,建立有效的区域大气污染控制机制已刻不容缓。     

呼和浩特地区污水厂能耗评价与碳排放分析

污水处理过程的能耗和温室气体排放方面的研究对于应对能源危机和气候危机具有重要作用。文章利用层次分析法,建立了具有4层15项指标的能耗评价体系。结合城镇污水处理系统的绿色指标体系,选取呼和浩特地区具有代表性、处理规模相近的2座中小型污水厂进行能耗评价。结果表明:处理能力利用率、处理工艺系统稳定性和污水厂高程布置所对应的3项评价指标在所选择的能耗影响因素中所占权重较大,分别为:0.143 0,0.302 4和0.145 6。进一步运用IPCC计算方法对污水处理厂进行碳排放概算,得出A、B污水处理厂的碳排放量分别为:19.401 t CO2/104t、18.378 t CO2/104t。A、B污水处理厂的实际比能耗分别为0.293 kW.h/m3、0.195 kW.h/m3。将碳排放数据与实际能耗情况对比得出:污水处理厂的能耗水平越高,单位碳排放量也越大。     

基于LandsatTM数据的济宁市水体识别方法研究

文章基于济宁市2009年LANDSAT TM影像,根据影像各波段间的相关性和地物在各影像上的灰度差异,分别采用单波段阈值法、多波段谱间关系法、改进的水体指数法(MNDWI)及HIS空间水体提取模型法对济宁市水体信息进行识别提取。在此基础上,结合归一化指数法和HIS空间水体提取模型,提出了一种综合性的水体信息提取方法,并对各方法提取结果进行了精度评价。结果表明,已有方法对济宁市水体识别存在一定的缺陷,而综合法集成了归一化指数法和HIS空间水体模型的优点,很好地弥补了已有方法的不足,对济宁市水体信息进行了较好的提取,尤其是细小水体,同时也很好地消除了建筑物、阴影、水生植被等的影响,提高了济宁市水体信息识别的精度,为更好地定量评价济宁市地表水体时空演变规律等提供帮助。