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921.
淮河流域致洪暴雨特征及预警指标分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对1950~2000年的个例分析,总结了淮河流域致洪暴雨的天气学特征和判别指标;根据区域降水量与王家坝站的水位分析,确定了淮河流域致洪暴雨的预警指标. 相似文献
922.
为解决果粮间作经营的中后期常出现的作物减产和资源浪费的矛盾,有必要分析果粮人工植物群落中各生态元的时空变化过程,揭示果粮间作经营中矛盾的产生、发展乃至激化的过程,寻求合理的间作作物组合,并进行优化调控,在岷江上游干旱河谷区,选择处于不同经营阶段(3a,5a,10a,18a,28a)而经营管理条件基本一致的的9种苹果与粮食作物间作模式,调查测定了每一模式各阶段的果树的生长及其苹果产量,各间作粮食作物的生物量、总生物量、作物固定的总能量及其光能利用率、经济产量和经济收入等指标,揭示了苹果和各粮食作物28a内的生物生产力的动态变化及其特点,找到了果树不同经营阶段的合理间作物组合,提出了该区不同经营阶段的最佳模式类型.对果粮间作的作用、理论基础及优化调控指标及其不确定性等问题也进行了讨论 相似文献
923.
最大熵模糊综合评价法在污灌区土壤重金属污染等级划分中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
以开封市化肥河污灌区为例,运用最大熵模糊综合评价法开展了土壤重金属(Cu、Zn、Cr、Pb、Cd、Ni、As)污染评价.结果表明: 在污灌区13个样点中,属于3级重污染的样点达11个,占总样点数的84.62%,只有位于化肥河上游的两个样点属于2级水平,污染较轻;在所有污染因子中,Cd和As的污染最为突出,其中Cd平均权重值为0.541 9,是最主要的污染因子.与内梅罗法综合指数法评价的结果相比较,最大熵模糊综合评价法能够显示更多的土壤污染信息,引入目标函数和隶属度,重视不同污染因子的权重,具有更高的准确性. 相似文献
924.
探究城市化对PM2.5浓度的非线性影响及其驱动机制,对城市的大气污染治理具有重要意义.基于2002~2020年长江中游城市群的遥感数据和统计数据,采用空间自相关、系统动态面板回归模型和时空地理加权回归模型等方法,揭示长江中游城市群PM2.5浓度的时空演变,并探究不同空间尺度下城市化对PM2.5浓度的驱动机制.结果表明:①2002~2020年长江中游城市群PM2.5浓度整体呈下降趋势,在空间上大致呈“北高南低”的分布格局.②热点城市有向长江中游城市群西部扩张的趋势,冷点城市空间相关程度有所增强.③PM2.5浓度与经济城市化、土地城市化和人口城市化之间分别存在“N”型、倒“U”型和“U”型曲线关系.第二产业和能源消耗对PM2.5浓度变化呈显著促进作用,降水和植被能够有效地削弱PM2.5污染.④各城市化因子在局部的整体驱动效应均发生了转化,其主要影响区域集中在长江中游城市群的东南、西北和西南等边缘地带城市.结合长江中游城市群的城市发展现状和区域特征,推进产业绿色转型,合理规划城市空间布局和人口分布,增强基础设施建设将有助于实现城市发展和环境保护之间的协调发展. 相似文献
925.
集中采集洞庭湖、洪湖和赤湖表层沉积物样品并检测其中10种重金属含量,使用地理信息系统表征空间分布,利用地累积污染指数法(Igeo)、富集因子法(EF)和潜在生态风险指数法(RI)协同评估重金属积累的潜在风险,并利用相关性分析(Pearson)和主成分分析(PCA)溯源.结果表明,Cd元素的污染状况和潜在生态风险最为严重,东洞庭湖、洪湖和赤湖中ω(Cd)的平均值分别为2.85、1.59和3.57 mg·kg-1,分别是对应省份土壤背景值的25.87、11.36和37.58倍,均超出风险筛选值(0.6 mg·kg-1),其中赤湖超出风险管制值(3.0 mg·kg-1).除Cd外,洪湖中的As值得关注,赤湖中的Cu、As、Zn和Pb都不容忽视.三湖的潜在生态风险排序为:赤湖(RI=1 127)>东洞庭湖(RI=831)>洪湖(RI=421).重金属来源主要是工矿业冶采、农业生产和水产养殖等,部分重金属(Mn和Cu)为自然源.研究对长江中游典型湖泊沉积物重金属防控具有重要意义. 相似文献
926.
巢湖是我国水污染防治的重点水体,但近年来一直处于较高的富营养化水平.以巢湖二级支流店埠河流域内的地表水和地下水为研究对象,测试不同水体水化学组成和氢氧同位素值,综合运用数理统计、Piper三线图、Gibbs图和离子比值等方法,分析其季节性和空间变化特征,探讨地表水和地下水的水化学特征和形成机制.结果表明,①大气降水是店埠河流域地表水和地下水的主要补给来源,地表水的蒸发分馏效应比地下水更显著.不同时期,地表水比地下水更富集氢氧稳定同位素.地表水和地下水中氢氧稳定同位素均呈季节性变化特征,丰水期相对富集,枯水期相对贫化.②店埠河流域地表水和地下水均为弱碱性水,地表水中各离子浓度明显小于地下水,地表水中阳离子以Ca2+和Na+为主,地下水中阳离子以Ca2+为主,水体中的优势阴离子均为HCO3-.地表水的水化学类型以HCO3·Cl-Na·Ca型水为主,地下水以HCO3-Na·Ca型水为主.③地表水和地下水主要水化学指标浓度具有一定的时空差异性.从丰水期到枯水期,地表水中TDS、K+、Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-和SO42-浓度整体呈现上升趋势.地下水中Na+、Ca2+和Mg2+浓度整体变化不大,略有增加趋势,Cl-、SO42-和NO3-浓度整体呈上升趋势.从上游到下游,地表水中主要水化学指标浓度呈现先减小后增大的趋势,NO3-浓度增幅最大.地下水在径流方向上主要水化学指标浓度整体变化不大,但呈现出排泄区大于补给区的规律.④水体水化学特征的形成主要受水-岩作用控制,同时还受到人为因素影响.水-岩作用主要为硅酸盐岩、盐岩和碳酸盐岩等矿物的风化溶解.污水处理厂污水、生活污水和粪肥等污染物已明显改变了局部水体的水化学特征.⑤与2016年相比,地表水中的NO3-浓度已有不同程度地减少,当地政府进行的氮污染控制工作已取得一定成效,但仍需在店埠河下游、部分支流(定光河和马桥河)和部分居民点加强对污水及粪肥的污染防控. 相似文献
927.
明晰城市形态对于碳排放的影响机制,是实现城市碳减排的重要前提.以长江经济带为例,在阐述城市形态对于碳排放作用机制的基础上,利用多源数据定量评估城市形态,并分别采用空间计量模型和地理探测器在全局和分区域尺度评估2005~2020年城市形态对于碳排放的影响.结果表明:①2005~2020年,碳排放量由2365.31 Mt上升至4230.67 Mt,但增速呈逐渐放缓的趋势.其在空间上呈现两极分布格局,高值区主要集中在上海和重庆等核心城市,低值区集中在四川和云南西部地区.②建设用地面积在15年间整体扩张,建设用地人口密度呈下降趋势;城市破碎度不断降低且各市之间差异逐渐缩小;城市形状的平均规则程度有所提升,且各市紧凑度显著增加.③城市规模在全局尺度对碳排放有显著的正向作用,城市破碎度在2005年对碳排放有显著负向效应,但在随后年份负效应减弱,城市紧凑度指标在研究时段内与碳排放呈显著负相关性.④斑块类型面积、斑块密度和有效网格大小对上游城市碳排放的影响最为显著;有效网格大小、平均周长面积比和斑块类型面积在中游城市影响程度较高;有效网格大小、同类邻接百分比和最大斑块指数则是促进下游城市碳减排的关键因素.不同区域城市应当综合考虑各城市形态指标对于碳排放的影响,继而优化其城市形态以推动可持续发展. 相似文献
928.
探究土壤微生物的海拔分布格局及其驱动机制对理解气候变化下陆地生态系统的响应至关重要.土壤微生物群落的海拔分布格局随空间尺度有所差异,为此分别沿大通河流域干流流向(海拔梯度1 000 m)和山体坡面(海拔梯度500 m)设置了两种空间尺度的样带,利用高通量测序技术分析土壤细菌群落结构和多样性沿海拔的分布特征,基于FAPROTAX数据库分析氮循环功能类群的海拔分布,探讨驱动土壤细菌群落沿海拔分布的关键环境因子.结果表明:①土壤理化性质沿海拔分布有显著差异,总氮(TN)和硝态氮(NO3 -)含量与海拔正相关(P < 0.01),土壤容重(BD)、pH与海拔负相关(P < 0.001);②细菌群落OTU丰度沿海拔升高显著增大(P < 0.01),丰富度和多样性指数沿海拔增大,但趋势不显著(P > 0.05);③细菌群落以酸杆菌门(Acidobacteria)、变形菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)为优势门,其相对丰度随海拔升高分别增加、减小和微弱减小;④参与氮循环的功能类群共13种,以硝化作用、好氧氨氧化和好氧亚硝酸盐氧化作用为主,随海拔升高响应规律不同,其中硝化作用细菌丰度显著增加(P < 0.01),好氧氨氧化和硝酸还原细菌丰度微弱增加,而参与含氮化合物异化还原的细菌丰度先增后减;⑤冗余分析表明海拔(ELEV)、pH和氨氮(NH4 +)是驱动门水平土壤细菌群落的主要因子,Mantel分析表明土壤细菌氮循环优势类群均受海拔驱动(P < 0.01).⑥流域和坡面尺度上细菌群落α-多样性沿海拔的规律一致,但土壤性质、氮循环功能菌群丰度和主要环境影响因子均不同.因此从不同空间尺度探究土壤微生物的海拔分布格局具有重要意义. 相似文献
929.
场地污染对人体健康和生态环境造成了严重危害,理解其时空分布规律是污染评估和场地修复的基础.为此基于场地采样数据,利用最优尺度地理探测器分析长三角地区有机污染物时空分布规律及其驱动因素.结果表明:①长三角场地有机污染物空间分布存在显著的尺度效应,其最佳地理探测尺度格网为8000 m;②长三角污染物空间分布的主控因子最主要来源于生物场,其次来源于化学场;③在土壤0~20 cm深度,蔗糖酶含量、脲酶含量、微生物量氮、全氮含量和离子交换量等对有机污染物空间分布的解释力较大.在土壤20~40 cm深度,对有机污染物空间分布解释力较强的因子是土壤湿度、人口和全氮含量等.随着土壤深度的加深,水动力场的因子解释力增强.④春季里人口、全氮含量和多酚氧化酶含量等对有机污染物空间分布解释力较强.秋季里有机污染物的空间分布更复杂,因子之间表现出更强烈的非线性增强现象和双因子增强现象. 相似文献
930.