2014年京津冀地区PM2.5浓度时空分布及来源模拟

采用模式(CAMx)模拟与污染物、气象观测资料相结合的方式,分析了2014年京津冀地区PM2.5时空分布及来源特征.结果表明:PM2.5具有较为明显的时间变化规律,呈秋冬高、春夏低的规律和双峰型分布的日变化特征;重污染日PM2.5高浓度(PM2.5>150μg/m3)主要分布在太行山前的华北平原区,特别是北京、保定、石家庄一线,而太行山、燕山等西部及北部山区PM2.5浓度明显低于平原区;重污染日京津冀地区PM2.5平均浓度在150μg/m3以上的面积约占总面积的73%;重污染日北京、天津、石家庄市的PM2.5外来输送率分别为58%、54%、39%;2014年10月6~12日京津冀地区发生的一次重污染过程中污染物由南向北输送,区域输送对于各地区PM2.5浓度有着十分重要的影响.     

夏季太湖浊度分布特征及其在水－沉积物界面识别中的应用

基于2014年8月对太湖61个采样点的浊度和各物理化学指标的测定,分析夏季太湖浊度空间、垂直分布特征及其影响因素,利用实测的湖泊底层浊度垂直分层对水－沉积物界面进行定量识别.结果表明,夏季太湖浊度表、中、底层浊度平均值分别为(28.3±21.4), (23.0±13.3), (31.7±15.0) NTU,总体分布趋势为太湖北部贡湖湾、梅梁湾最大,其次为西部及湖心区,较低值出现在胥口湾及东太湖;线性回归分析表明,表、中、底层浊度分别与叶绿素a、无机悬浮物、总悬浮物浓度的拟合关系最好;基于浊度垂直分层定量识别的太湖水－沉积物界面厚度均值为(156.4±53.5) mm,其中贡湖湾及太湖西部厚度最大,其次为湖心区及梅梁湾,东太湖、胥口湾、竺山湾界面厚度最小,界面厚度与中层浊度存在显著的正相关(R2=0.552),风浪引起的频繁的沉积物再悬浮将增加水－沉积物界面厚度.太湖浊度的垂直分层可用于水－沉积物界面的定量识别,为水－沉积物界面营养盐交换和物质循环研究提供科学依据.     

北京市六环内绿色空间滞蓄雨水径流功能的变化评估

面对日益频发的城市内涝问题,科学认识绿色空间控制雨水径流的作用具有重要意义。论文以北京市六环内区域为研究区,评估了2000-2010年绿色空间滞蓄雨水径流的功能及其变化。结果表明：2000-2010年北京城市绿色空间减少198.49 km²,主要表现为农田和荒草地面积减小,五到六环内绿色空间缩减最为严重,且最大斑块指数（LPI）和聚集度指数（AI）均减小,景观破碎化趋势明显。绿色空间夏季滞蓄雨水径流量由2000年的1.32×10⁸ m³增加到2010年的1.46×10⁸ m³,但雨水滞蓄率相应地由23.43%下降到16.89%,这与绿色空间面积减小和景观格局变化有关。此外,五到六环内绿色空间滞蓄雨水径流能力最高,滞蓄率高达22%~32%,且逐年呈降低趋势;二到三环内绿色空间滞蓄雨水能力最低,需要重点加强暴雨内涝防治。这主要与不同环路内绿色空间的面积和斑块连通性有关。因此,建议优化调整北京市六环内绿色空间的组成结构和景观格局,充分发挥其滞蓄雨水径流功能,以降低城市内涝风险。     

巢湖表层沉积物重金属生物有效性与生态风险评价

以巢湖表层沉积物为对象,对重金属(Cd、Cr、Cu、Zn、Ni和Pb)总量及形态进行分析并运用潜在风险指数法和风险评价编码两种方法对巢湖表层沉积物重金属的生态风险进行了评价.结果表明,巢湖表层沉积物中的重金属含量表现为西部湖区高,东部湖区低的特征,其中南淝河入湖区重金属含量是全湖的1.09~1.21倍.BCR形态分析表明,巢湖表层沉积物中Cr、Ni和Cu以残渣态为主(分别占总量82.99%、63.63%和54.25%),Cd和Zn以弱酸提取态为主(分别占总量55.96%和35.84%),Pb以可还原态和可氧化态为主(分别占总量39.66%和24.56%).潜在生态风险危害指数(RI)表明,南淝河入湖河口区域具有较大生态风险(RI值范围为351.54~381.17).风险评价编码方法(RAC) 的结果显示,Cd处于极高风险水平,Zn基本处于高风险水平,Cu 和Ni处于中低风险,Pb处于低风险水平,Cr各采样点均处于无风险.因此, 对需着重考虑对南淝河入湖湖区的Cd和Zn元素的重点治理.     

利用大型土柱自然淋溶条件下研究土壤重金属的迁移及形态转化

为研究不同重金属在土壤中的迁移和形态转化,通过分层填装土柱,在土柱0~5 cm深度范围内添加Pb、Ag、Bi、In、Sb和Sn等重金属污染土壤,并在自然条件下淋溶4 a,分析各重金属在红壤、潮土、黑土和砂土中的迁移速率及其形态组成. 结果表明:①在>30 cm深度范围内,红壤、潮土和黑土中各重金属质量分数与其相应本底值相比变化不大;与试验前土壤相比,砂土整个剖面中6种重金属质量分数均较高. ②6种重金属在4种土壤中的残留率表现为砂土<潮土<黑土<红壤;对于0～10 cm土壤中Pb的残留率,在潮土中大于Ag和Sb,在黑土中大于Ag,在红壤中大于In,在砂土中则大于Sn. ③模拟试验后残留在土柱中的重金属主要分布在土壤表层(0～30 cm),而深层(>30 cm)较少;6种重金属在红壤、潮土、黑土和砂土中的残留率平均值分别为98.0%、65.1%、65.9%和56.5%. ④与添加污染土壤之前相比,试验后土壤中残渣态等稳定形态重金属质量分数较低,其中Pb、In和Sb均以碳酸盐结合态和有机金属络合态为主,Ag和Sn分别以有机金属络合态、双氧水可提取有机结合态和有机金属络合态、无定形铁锰氧化物结合态为主,而Bi则以碳酸盐结合态和双氧水可提取有机结合态为主. 结果显示,红壤中Pb的迁移风险较低,潮土和黑土中Ag、Sb的迁移风险较高,而砂土中Sn和Sb的迁移风险需要格外关注.      

发达地区乡村聚落空间重构的特征与机理研究——以苏南为例

乡村重构是乡村地理学研究的新内容,乡村聚落空间重构是在城镇化背景下,乡村受到各种内外因素的共同作用,引起乡村聚落空间格局出现阶段性的转变,是乡村转型发展的过程.论文通过建构乡村聚落空间重构的测度指数和理论框架体系并以苏南地区为案例进行实证分析.研究表明:乡村聚落空间重构受乡村系统内外综合因素共同作用,城镇化、工业化、政府调控、乡村自身的更新改造和空间生产等因素不同程度地影响着乡村聚落空间重构,且不同的重构阶段,乡村聚落空间形态和作用机制存在差异,未来乡村聚落空间重构的路径应是基于多重作用力和不同作用模式基础上的、以城乡资源空间重构为导向的综合创新路径,研究有助于丰富乡村地理学的理论与实践.     

北京大气降尘中微量元素的空间变异

在北京市六环内均匀布点采集了城市核心区、城市扩展区、近郊区的大气降尘.对降尘中14种稀土元素(Y、Pm除外)以及Cr、Co、Mo、Cd、Pb等5种重金属元素的化学特征进行统计分析,并结合判别分析和Spearman相关分析方法阐释了影响各区域空间变异的主要元素.最后利用三角图解法揭示空间差异的成因.结果表明,各元素含量在空间上具有明显的阶梯变化,Cr、Mo、Cd、Pb含量沿城市核心区向近郊区方向呈递减趋势,Co与14种稀土元素含量的梯度变化特征则恰好相反,由市中心向外围郊区呈递增趋势.轻稀土富集程度表现为城市核心区>城市扩展区>近郊区,Eu亏损程度相反.Mo、Co、Pb元素可用来表征区域降尘的空间差异(68.2%).LaCeSm三角图解表明北京降尘主要来源于壳源物质.PbCoMo和CrCoMo三角图解可以很好地解释不同污染源贡献程度的差别是造成降尘中微量元素在空间尺度上的差异的原因.近郊区降尘受到土壤扬尘、燃煤的影响较大.城市核心区降尘主要受到交通排放的影响.城市扩展区处于过渡带,降尘受到交通、燃煤、土壤扬尘等的影响作用居中.     

赣南某钨矿区土壤重金属污染状况研究

为研究钨矿区土壤重金属的污染现状,采集尾矿堆积区土壤样品,用ICP-MS测定土壤重金属(Cr、As、Mn和Pb)含量,采用Kriging插值法分析土壤重金属的空间分布特征,并分析测定土壤脲酶、过氧化氢酶、蔗糖酶的活性.结果表明土壤重金属的浓度均值高于背景值,Cr、As、Mn、Pb的均值分别是土壤背景值的2.26,3.06,1.85和2.59倍.空间分析表明Mn和Pb间两种元素具有较为相似的分布,Cr、As、Mn和Pb 4种重金属的空间分布相关性强,且呈条带状分布.土壤酶活性结果进一步验证重金属的污染状况,土壤酶活性低于对照样,土壤脲酶、过氧化氢酶、蔗糖酶分别是对照的7%~93%和5%~86%、11%~90%.逐步多元回归法分析表明,在Cr、As、Mn、Pb复合污染条件下,矿区土壤不同酶活性表现出抑制或者激活作用,但各重金属元素对不同的酶活性的影响系数是不一样的,蔗糖酶对复合重金属污染最为敏感. 主成分分析表明土壤酶活性的指标能较好地反映钨矿矿区土壤重金属复合污染状况.     

成都市铺装道路扬尘排放清单及空间分布特征研究

对成都市城区和郊区不同等级铺装道路共采集了96个道路扬尘样品,通过调研得到了不同等级道路车流量、平均车重和道路长度等有关活动水平数据,采用AP-42法估算该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并利用Arc GIS软件得到了道路扬尘PM10和PM2.5排放量的空间分布图。结果表明:成都市城区道路和郊区公路积尘负荷平均值分别为0.50,0.94 g/m2;郊区等外级公路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为2.59,0.63 g/VKT,城区支路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为1.15,0.28 g/VKT;基准年2012年道路扬尘PM10和PM2.5的排放总量分别为48 745.46,11 793.26 t。从空间分布看,中心城区每一网格道路扬尘PM10和PM2.5排放量最大,分别达到300,70 t以上。     

面向粮食产量空间化的多元回归分析模型中的两个关键问题探讨

为比较不同区域尺度变量对模型拟合效果的影响,在全国不分区和分区两种情况下,分别基于县级和地市级两个区域尺度上的样本构建粮食产量与水田、水浇地、旱地面积之间的多元线性回归模型,结果显示,用地市级数据作分析样本比用县级数据作分析样本好,分区建模比不分区建模效果好。因此,将全国划分为7个区,以地市级数据作为区域尺度的变量,在区域、栅格、亚栅格三个尺度上探讨变量（因变量、自变量）尺度和常数项取值这两个因素对模型应用的影响。得到以下结论：1）基于区域尺度样本构建的多元回归模型,如果常数项不为0,则不能用于空间化计算;如果常数项为0,则可以用于空间化计算;2）基于栅格尺度样本构建的多元回归模型,不论常数项是否为0,均可应用于空间化计算;3）基于亚栅格尺度样本构建的多元回归模型,不论其常数项是否为0,也均可用于空间化计算,但需要将计算结果乘以一个系数,该系数等于栅格单元面积与亚栅格单元面积的比值。上述结论对其他类型的统计数据空间化具有指导和参考价值。