城市土地利用类型与PM2.5浓度相关性研究——以武汉市为例

随着我国工业化的不断发展,在我国的主要经济发展地区的雾霾天气不断爆发,使我国的大气环境日益恶化,严重影响了人们的日常生活和身体健康。PM2.5作为雾霾的重要组成成分,也日渐成为环境领域的研究热点问题。随着全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用与生态环境的相关研究,因此无论从法律和社会经济发展的角度,还是从生态资源保护与环境可持续发展的角度,土地利用与PM2.5的相关研究都显得相当重要。研究目的:分析武汉市各类用地类型与PM2.5浓度的相关性程度。研究方法:使用ENVI与ArcGIS对武汉市2013年MODIS气溶胶产品进行空间分析与插值处理,再应用SPSS将其与武汉市2013年10个观测点的PM2.5浓度数据作相关性分析,以证实MODIS气溶胶厚度与PM2.5浓度的相关性,并建立两者的线性回归方程,然后利用计算后的武汉市整体PM2.5浓度分布与各土地利用类型进行相关性研究。研究结果:武汉市PM2.5浓度有明显的空间分布特征,绿化面积比例与PM2.5浓度呈显著负相关,建设用地面积比例与PM2.5浓度呈显著正相关,未利用地面积比例虽然与PM2.5浓度呈正相关,但相关性较低,而耕地与水体对PM2.5浓度没有显著影响。研究结论:土地利用类型对武汉市PM2.5浓度的分布有显著的影响,其与搭载MODIS传感器的遥感卫星监测方式的结合能成为研究大范围特定区域PM2.5浓度空间格局的新方法,并且增加城市绿化面积,控制建设用地规模能有效减少PM2.5浓度。     

南京秋冬季非难熔性亚微米颗粒物来源解析

利用Aerodyne高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪（HR-ToF-AMS）对南京北郊秋冬季非难熔性亚微米气溶胶（NR-PM₁）的化学组分（包括有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐和氯化物）和特征进行实时在线监测,并利用多元线性模型（ME-2）对其中复杂的有机物进行来源解析.观测期间,有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、氯化物对NR-PM₁的贡献分别为42%,28%,15%,13%和2%.有机物解析出6类有机气溶胶：烃类有机气溶胶（HOA）、烹饪类有机气溶胶（COA）、生物质燃烧有机气溶胶（BBOA）、高氧化有机气溶胶（MO-OOA）、低氧化有机气溶胶（LO-OOA）、液相反应生成氧化有机气溶胶（aq-OOA）,平均浓度分别占总有机气溶胶的18%,14%,19%,19%,11%和19%.通过不同污染事件的对比结果表明,本次观测期间二次气溶胶在污染时期占比会明显上升并且液相反应对二次组分的形成有显著的促进作用.     

北京市不同季节室外细菌气溶胶分布特征及其环境影响因素分析

为了解北京市室外细菌气溶胶的分布特征,基于培养法分析了2020年9月—2021年5月不同季节细菌气溶胶浓度及粒径的分布特征,探讨气象因素(温度和相对湿度)和空气颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)对细菌气溶胶分布特征的影响. 结果表明:①北京市室外细菌气溶胶平均浓度为447.10 CFU/m3 (每立方米空气中的菌落形成单位),呈春季〔(648.55±537.24)CFU/m3〕>冬季〔(324.50±181.99)CFU/m3〕>秋季〔(319.59±305.07)CFU/m3〕的特征,不同季节细菌气溶胶浓度差异不显著. ②北京市室外约80%的细菌气溶胶直径大于2.1 μm,细菌气溶胶浓度在第2级(粒径为4.7~7.0 μm)显著降低,峰值粒径出现在第1级(粒径>7.0 μm). 粒径大于7.0 μm的细菌气溶胶在春季与秋季以及春季与冬季之间均存在统计学差异 (p均小于0.05). 可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶(≤4.7 μm)比例近50%(冬季、秋季、春季占比分别为61.0%、58.9%、41.6%),冬季空气中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例最高. ③Spearman相关性分析表明,室外环境细菌气溶胶浓度与相对湿度呈显著负相关(p<0.05),与PM₁₀浓度呈显著正相关(p<0.05),表明细菌气溶胶浓度受气象因素和空气污染物的影响. 研究显示,北京市室外环境中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例近50%,冬季细菌气溶胶暴露风险最高.      

基于遥感数据估算近地面PM2.5浓度的研究进展

卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)具有广泛的空间覆盖度和相对较高的时空分辨率. 基于AOD与PM_2.5的相关关系来估算PM_2.5浓度已成为监测近地面PM_2.5的有效途径,其估算结果较可靠,能够为治理PM_2.5污染提供数据基础和科学依据. 从反演AOD数据集和PM_2.5浓度估算模型2个方面进行梳理归纳,从卫星轨道运行类型角度分析各类传感器的产品特征,并对缺失AOD的插补方法进行分类评价;对PM_2.5浓度的估算模型进行比较分析,指出不同模型的优缺点和适应性. 结果表明:①各类卫星传感器均具有特定功能及优缺点,其中地球同步轨道(GEO)卫星的快速发展,使其在估算PM_2.5浓度的应用上越来越广泛. ②插补后的AOD比AOD初始产品具有更连续的时空分布和更高的准确性,基于模型的多变量估算不仅可以实现数据的全面覆盖,还可以获得更好的估算精度. ③组合模型成为估算PM_2.5浓度的重要方法,机器学习模型的加入能够有效提高PM_2.5浓度的估算精度. 研究显示,利用AOD估算近地面PM_2.5浓度不仅弥补了地面PM_2.5监测的空间不连续性,更有助于解析PM_2.5浓度的时空分布特征及污染来源.      

凋落物对落叶松林雪盖下土壤真菌多样性的影响

为探究冬季雪盖下影响土壤微生物活性“碳亏缺”假说的全球一致性,在大兴安岭寒温带落叶松林采用人工堆雪的方法设置50 cm厚的有效雪被,并在雪被下布设不同质量的落叶松针叶作为凋落物,依据凋落物的质量分别设置自然对照组、凋落物去除组、凋落物加倍组和凋落物多倍组,用Illumina MiSeq高通量测序技术对土壤真菌ITS基因ITS1区进行测序,分析真菌群落组成结构和多样性,并结合土壤化学特征探究其相关性. 结果表明:雪盖下添加不同质量凋落物的土壤化学指标间存在显著性差异. 添加凋落物降低了土壤pH,增加了土壤有机碳(OC)、总氮(TN)、碱解氮(AN)、速效磷(AP)和速效钾(AK)含量. 其中凋落物多倍组中的OC、TN、AN、AP和AK含量均显著高于其他3组,但其pH却显著低于其他3组(P<0.05);凋落物去除组的微生物生物量碳(MBC)含量显著高于其他3组,但其TN、AN、AP和AK含量均显著低于其他3组(P<0.05). 土壤真菌测序共获得1089个可操作分类单元(OTUs),各组共有的OTUs数量为390个,特有OTUs的数量随凋落物量的增加呈递减趋势. 各组共检测到真菌11门42纲97目193科352属534种,其中伞菌纲(Agaricomycetes)的红菇属(Russula)为优势菌群. 各处理间Alpha多样性指数无显著性差异;Beta多样性和冗余分析结果表明,真菌被分为3组,其中优势菌群的相对丰度与OC、TN和AN含量均呈显著相关. 研究显示,凋落物的输入对寒温带落叶松林雪盖下土壤真菌的生物量和Alpha多样性没有显著改变,碳元素和氮元素可能是影响冬季土壤微生物活性的限制性因子.      

华南背景山区云中草酸的形成机制及影响因素

草酸(C₂)是大气颗粒物中有机物的重要组成部分,现有研究推测草酸主要来源于云中液相反应,然而,关于其云中形成机制的研究较少. 本文系统分析对比了华南背景山区的云水和云间隙颗粒物中二羧酸类物质,包括直链饱和二羧酸(C₂~C₉)、支链饱和二羧酸(iC₄~iC₆)、不饱和二羧酸〔马来酸(M)、富马酸(F)、柠康酸(mM)〕以及多官能团羧酸〔苹果酸(hC₄)、丙酮酸(Pyr)和乙醛酸(ωC₂)〕的浓度分布. 利用随机森林和多元线性回归方法进一步定量评估了草酸前体物、温度及云水性质(云水中液态水含量、pH、化学组成)对云水中草酸形成的影响. 结果表明:①云水和云间隙颗粒物中草酸的平均浓度分别为431 μg/L和27.28 ng/m3,分别占直链饱和二羧酸浓度的78.9%和70.0%,占水溶性有机碳浓度的2.4%和1.1%. ②云水中C₂/总二羧酸类物质(浓度比)与二羧酸类物质浓度比〔如C₂/(C₃~C₉)、C₂/(iC₄~iC₆)、C₂/(hC₄+Pyr+ωC₂)和C₂/(M+F+mM)〕均呈显著正相关(R2为0.47~0.76, P均小于0.01),表明C₃~C₉、iC₄~iC₆、hC₄+Pyr+ωC₂和M+F+mM可能是云水中草酸形成的重要前体物. ③前体物对云水中草酸浓度变化贡献最大,贡献率为79%,其中hC₄+Pyr+ωC₂是最重要的前体物;其次是云水性质,贡献率为20%;温度的贡献率为1%. 研究显示,云中过程是草酸形成的重要途径,其形成过程受前体物、云水性质和温度等因素的影响.      

土地集约利用程度对华北潮土农田土壤微生物群落丰度和死生物物质积累的影响

土壤微生物决定着土壤生态系统的养分周转状况,其死生物物质在土壤有机碳(SOC)积累中发挥关键作用.然而,目前缺乏对土壤微生物群落丰度及其死生物物质如何响应农业土地集约利用程度调整的了解.为弥补这一知识缺口,基于土地集约化利用程度,设置小麦-玉米周年轮作(CC)、临时草地与小麦种植交替(TG)和多年生草地(PG)这3个处理开展长期定位试验,采用基于数字PCR和微生物标志物氨基糖的检测技术,以探究农业土地集约利用程度调整对土壤细菌和真菌数量,以及细菌、真菌和总微生物死生物物质C积累及其对土壤SOC封存贡献的影响,进一步明确驱动细菌、真菌和总微生物死生物物质C积累的关键因子.结果表明,与土壤细菌群落丰度相比,真菌群落丰度受到农业土地集约利用程度调整的强烈影响,随土地集约利用程度的降低而增加.在3种土地集约利用程度处理下,土壤总微生物死生物物质C均主导SOC积累,对SOC的贡献率分别达到52.78%、 58.36%和68.87%,呈现随土地集约利用程度降低而升高的趋势;真菌死生物物质C占总微生物死生物物质C的比例均大于80%,说明其对总微生物死生物物质C的绝对主导地位,且受土地集约利用程度降低...     

红壤区退化林地表土真菌群落结构对土壤改良措施的响应

真菌群落结构和多样性对于土壤改良效果具有高敏感性.研究南方红壤区侵蚀退化林表土真菌群落对有机肥、生物炭和石灰+微生物肥的响应,以明晰不同改土措施的作用.结果表明：(1)3种土壤改良措施均降低了表土真菌丰富度,其中石灰+微生物肥降低作用最大,3种土壤改良措施对表土真菌多样性也有影响,但影响不显著;(2)表土中优势真菌门为子囊菌门(Ascomycota, 31.29%～46.55%)、担子菌门(Basidiomycota, 30.07%～70.71%),优势真菌属为阿太菌属(Amphinema)和单形古根菌属(Archaeorhizomyces),3种土壤改良措施对表土真菌群落结构的影响不同,有机肥提高了子囊菌门和单形古根菌属的相对丰度,生物炭提高了担子菌门和阿太菌属的相对丰度,而石灰+微生物肥则提高了担子菌门和单形古根菌属的相对丰度;(3)土壤pH是影响表土真菌丰富度的关键因子,而表土真菌群落结构则受pH、全氮和有机碳的影响.研究结果为南方红壤区侵蚀退化林地土壤改良,林下植被生态恢复提供科学指导.     

复合污染条件下人为源VOCs的SOA生成研究进展

大气细颗粒物(PM_2.5)仍是我国空气质量持续改善的重大挑战.近年来,二次有机气溶胶(SOA)对PM_2.5的贡献日益凸显.因此,深入认识复合污染条件下SOA生成机制和影响因素可以为进一步降低PM_2.5提供重要理论依据.实验室模拟是深入认识SOA生成机制的关键途径,也是模式模拟参数化方案的可靠来源之一.主要综述了我国多污染物共存条件下典型人为源挥发性有机物(VOCs)的SOA生成研究进展,包括汽油蒸气VOCs、生物质燃烧VOCs和含氧VOCs形成SOA过程中,前体物浓度、芳香烃含量、无机气体、种子气溶胶和相对湿度(RH)等不同因素对SOA生成的影响;阐述了实际大气VOCs的SOA生成潜势及其影响因素,最后提出了目前在SOA机制研究方面存在的关键科学问题,并对未来的研究方向进行了展望.     

嘉陵江滨岸带不同土地利用类型土壤真菌群落结构与功能多样性

通过明确嘉陵江滨岸带不同土地利用类型土壤真菌群落多样性的差异,为嘉陵江生态环境保护修复提供理论依据.选择嘉陵江中下游滨岸带的人工湿地、天然湿地、林地和农田这4种典型土地利用类型作为研究样地,利用高通量测序技术对土壤真菌群落进行测序,分析不同土地利用类型对土壤真菌群落多样性、结构和功能的影响.结果表明,林地与天然湿地土壤真菌的Chao1指数显著高于其他两种土地利用类型（P<0.05）,林地土壤真菌的Shannon指数显著高于农田和人工湿地两种土地利用类型（P<0.05）;嘉陵江流域滨岸带土壤真菌被划分为15个菌门,在门分类水平上的优势真菌群落（相对丰度>0.01）分别为：子囊菌门（Ascomycota）、担子菌门（Basidiomycota）、油壶菌门（Olpidiomycota）、罗兹菌门（Rozellomycota）、被孢霉门（Mortierellomycota）和壶菌门（Chytridiomycota）;相比之下,罗兹菌门偏好选择林地生境,而油壶菌门和被孢霉门偏好选择农田,担子菌门在人工湿地具有显著优势;天然湿地中的优势功能类群为植物病原菌,人工湿地中的优势功能类群为粪腐菌,农田中优势功能类群为动物病原菌-真菌寄生菌;冗余分析表明,土壤含水率（MC）、全氮（TN）、有机碳（TOC）和碱解氮（AN）是影响真菌群落变化的主要环境因子.由此可见,林地是嘉陵江流域真菌多样性最高和功能类群最均衡的土地利用类型,其次为天然湿地,人为干扰导致嘉陵江滨岸带土壤真菌群落多样性水平降低.