哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

不同低碳氮比废水中好氧颗粒污泥的长期运行稳定性

为了研究好氧颗粒污泥系统处理低碳氮比废水的长期运行稳定性,采用低碳氮比（C/N）条件下逐步增加碳氮负荷的进水方法,分别在反应器A和B中接种好氧颗粒污泥,考察其长期运行过程中的理化性质、处理性能及应对冲击负荷的稳定性.其中A反应器的碳氮比一直维持在2,而B则由4逐步降至2.结果表明,在4℃存储30d的好氧颗粒污泥,经过25d的培养,其活性基本恢复,A、B反应器化学需氧量（COD）和氨氮（NH₄⁺-N）的去除效率均达到90%以上.在其后的稳定阶段,B反应器COD和NH₄⁺-N去除率达到90%以上,实现了完全硝化;而A反应器COD去除率仅80%左右,虽然NH₄⁺-N去除率最终也达到90%以上,但仅实现短程硝化.在冲击负荷阶段,A和B反应器COD去除率仍维持在80%以上,但是NH₄⁺-N去除受到很大冲击.A反应器NH₄⁺-N去除效率恶化,B反应器仅实现了部分硝化.整个运行过程,好氧颗粒污泥的物理性质受到的影响不大,A和B反应器的污泥容积指数（SVI₃₀）分别维持在60 mL ·g^-1和75 mL ·g^-1左右,混合液悬浮固体（MLSS）在5g ·L^-1和3.7g ·L^-1左右.颗粒污泥微生物群落分析表明,B反应器相对于A反应器丰富度和多样性更高.同时B反应器具有更高丰度的Zoogloea属,在颗粒中能产生更多的胞外蛋白促使颗粒结构更稳定,保证系统的长期稳定运行.以上结果表明,与C/N为2的好氧颗粒污泥系统相比,C/N为4的系统脱碳硝化效果好,抗冲击负荷能力强,更有利于颗粒污泥的长期稳定运行.     

潮土细菌及真菌群落对化肥减量配施有机肥和秸秆的响应

为了研究化肥减量配施有机肥和秸秆对华北麦玉轮作田潮土细菌和真菌群落的影响,在天津市宁河区试验基地开展田间定位施肥试验,采用Illumina高通量测序技术比较了5种施肥模式（单施化肥处理,F;化肥减施处理,FR;化肥减量与秸秆配施处理,FRS;化肥减量与有机肥配施处理,FRO;化肥减量与有机肥和秸秆配施处理,FROS）下土壤细菌及真菌群落的组成、多样性和结构差异,并结合土壤理化性质分析,探究不同施肥处理下驱动细菌和真菌群落变化的关键土壤环境因子.结果表明,FRO处理显著提高了土壤SOM含量.FROS处理的TP含量显著高于FRS处理,增加了13.33%.FRO和FROS处理AP含量较其它处理显著增加,NH₄⁺-N含量显著高于化肥处理（F和FR）.各施肥处理土壤中优势细菌门类均为变形菌门（Proteobacteria）、放线菌门（Actinobacteria）、绿弯菌门（Chloroflexi）和酸杆菌门（Acidobacteria）,优势真菌门类均为子囊菌门（Ascomycota）.在化肥减量配施有机肥（FRO）的基础上添加秸秆（FROS）显著降低了放线菌门（Actinobacteria）的相对丰度.FRS和FROS处理均显著降低了芽单胞菌门（Gemmatimonadetes）的相对丰度.FROS处理显著提高了浮霉菌门（Planctomycetes）和疣微菌门（Verrucomicrobia）的相对丰度.对于真菌群落而言,有机肥（FRO和FROS）的施入显著提高了子囊菌门（Ascomycota）的相对丰度.与FR处理相比,FROS处理显著降低了被孢菌门（Mortierellomycota）和油壶菌门（Olpidiomycota）的相对丰度,且FRS处理同样显著降低了油壶菌门（Olpidiomycota）的相对丰度.FROS处理的细菌群落Shannon多样性指数显著高于F和FR处理,分别增加了1.26%和1.25%,Chao1指数较F处理显著增加了4.51%,细菌Shannon多样性指数与AP和NH₄⁺-N含量显著正相关（P<0.05）.与FR处理相比,FRS、FRO和FROS处理显著降低了真菌群落Shannon多样性指数,分别达到29.85%、24.94%和25.73%,真菌Shannon多样性指数与AP含量显著负相关（P<0.05）.细菌群落结构在FROS处理下显著区别于F、FR和FRO处理,土壤SM、TP、pH和AP是导致细菌群落结构变化的主要驱动因子;真菌群落结构在FRO和FROS处理下显著区别于F和FR处理,真菌群落结构变化主要受土壤TN、AP和TP的驱动.综上所述,添加有机肥和秸秆改变了土壤理化性质,进而改变了土壤细菌和真菌群落组成,土壤真菌对有机物料的敏感程度高于细菌,细菌和真菌群落结构均受到土壤P的调控,在潮土农业耕作中应引起充分重视.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响

针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

长江经济带突发水污染风险分区研究

长江经济带突发水污染事件频发,对区域人群健康和生态安全造成严峻挑战.环境风险分区是环境风险管理的基础和有效工具.本研究以2015年为基准年,基于环境统计数据、DEM数据、水质监测断面数据和基础地理数据,综合考虑了水系流向、水系级别及水质等因素,以1 km×1 km的网格为基本单元,对长江经济带开展突发水污染风险分区.结果表明:①高风险区面积为3348.9 km~2,占评估区总面积的0.16%;较高风险区面积为26030.7 km~2,占比1.27%;中风险区面积为97971.1 km~2,占比4.79%;低风险区面积为1916838.7 km~2,占比93.77%;②从沿长江干流两岸分布来看,高风险区面积沿长江上游至下游呈逐渐增加趋势,主要集中分布在重庆市中部、湖北省东部、安徽省东部、江苏省中西部、浙江省北部、上海市西部等地;③从沿长江主要支流两岸分布来看,高风险区主要分布在嘉陵江南段、乌江南段、汉水东段、湘江北段、赣江北段等.研究结果可为长江经济带生态环境管理提供科学依据.     

典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

京津冀大气污染的时空分布与人口暴露

经济的快速发展和城市化导致京津冀地区的空气质量不断恶化,已经引起学术界广泛的关注.为了揭示近年来京津冀地区大气污染状况,本研究基于中国空气质量在线监测分析平台发布的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2和O_3_8 h_max长期监测数据,采用统计学的方法分析了2014—2018年京津冀13个市这6种污染物的时空变化特征,结合各城市人口数据,评估了在此背景下该地区PM_(2.5)和O_3_8 h_max的人口暴露风险.结果表明:京津冀地区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2近年来整体上呈下降趋势,而O_3_8 h_max则呈上升趋势.总体而言,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2表现为冬季最高、春秋季次之、夏季最低的特征,而O_3_8 h_max则表现为夏季春季秋季冬季的特点,并在月变化上呈倒"V"型,从1月份开始逐渐上升,在6月份达到峰值,而后又逐渐下降.空间上,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2呈现南高北低的分布特征,而O_3_8 h_max在2014—2016年呈现北高南低的分布特征,但在2017—2018年则呈现南高北低的分布特点.此外,京津冀北部地区PM_(2.5)的来源主要是一次气溶胶,而二次气溶胶是中部地区PM_(2.5)的主要来源.除秦皇岛、承德和张家口外,其他城市细粒子在颗粒物中占的比重较大.随着近年来PM_(2.5)浓度的降低,暴露于高浓度的PM_(2.5)中的人口比例逐年减少,但距离年平均浓度限值还相差很远.除2014年外,暴露在O_3浓度超标情况下的人口在2015—2017年逐渐上升.     

土地整治对工业区周边土壤微生物多样性和群落结构影响分析

为探究土地整治对重金属污染环境下土壤理化性质及其中微生物的影响,本文基于Illumina高通量测序技术,对比分析了工业区周边土地整治区内外的土壤微生物群落结构和多样性.结果表明:①从土壤性质来看,土地整治区重金属污染状况和土壤质量均优于非整治区.②从土壤微生物群落结构来看,水田土壤微生物群落主要的菌门为变形菌门、绿弯菌门、酸杆菌门,而土地整治可能降低了变形菌门相对丰度,提高了绿弯菌门和酸杆菌门的相对丰度,同时在属水平上也提高了鞘脂单胞菌属、地杆菌属的相对丰度.③从土壤微生物多样性来看,土地整治区中土壤微生物多样性和功能性明显得到改善,但随着重金属污染程度的升高,改善效果逐渐减弱.④Spearman相关性分析表明,Cd、Hg、Pb、pH、AP是影响微生物群落的主要环境因子,而硫杆菌属、芽孢杆菌属、鞘脂单胞菌属与多种重金属元素表现出显著的正相关关系.本研究证实了土地整治有助于改善土壤微生物多样性和功能性,并提升土壤质量.