太湖叶绿素a浓度分布的时空特征及其影响因素

基于2005—2009年20次太湖采样期间的水质监测数据,研究了太湖叶绿素a浓度的主要分布特征,分析了水环境因子对叶绿素a浓度分布的季节性和空间性影响.结果表明,太湖叶绿素a浓度分布的空间差异较大,主要表现为梅梁湾、竺山湾、太湖西部和西南部湖区为叶绿素a浓度距平经验正交分解(EOF)第一模态空间分布的显著正值区,太湖湖心和东南湖区则为负值区;影响叶绿素a浓度的因子有水温、溶解氧、总氮、磷酸根和总磷,但总磷和水温的影响相对更为显著,而各季节叶绿素a浓度的影响因子则略有差异;影响藻类生长的因子存在较大的空间分布差异,但总磷、水温和溶解氧是其主要限制性因子,氮类营养盐的影响则处于次要地位.     

基于CLUE-S和灰色线性规划的嘉兴北部土地利用优化配置研究

构建基于CLUE-S与灰色线性规划混合模型的土地利用优化配置方法,在导入区域政策、社会经济、生态目标和土地利用现状等条件下,进行土地利用数量结构与空间布局的统一优化,并以嘉兴北部地区为例进行实证研究,共设置现状趋势情景、规划目标情景和规划可持续情景这3种模拟情景.规划可持续情景侧重社会经济环境效益,故对建设用地快速增长和农用地持续减少起到明显调控作用,可实现生态敏感区环境和粮食安全的双重保护,是理想的土地利用优化方案.CLUE-S模型与灰色线性规划的耦合能够兼顾现状条件和区域发展目标,模拟土地利用的数量和空间变化,是解决土地资源优化配置问题的有效方法.     

A regional-scale sustainable development index: the case of Baja California Sur,Mexico

Sustainable development, as a multi-dimensional concept, is difficult to measure. Some efforts using indicators and indices have appeared in recent years, but most were developed on a national scale. Use of sustainability indicators has proven valuable for attaining better management of the environment by minimizing information gaps and maximizing community capabilities in terms of economic, social, environmental, and institutional sustainability dimensions. However, at least in the case of developing countries, the potential exists that national sustainability measures, based on national level indicators, may mask problems in sub-national zones with highly unsustainable conditions. This paper proposes a methodology to evaluate sustainable development at a local level, the use of which could be helpful in comparing different regions within a country or even among different countries. National sustainability indicators should result from a combination (whether additive or proportional) of regional sustainability indicators, as developed in this paper.     

辽西风积土路基振陷研究及数值模拟

随着铁路车辆轴重增大、速度提高以及行车密度加大,长期行车必然使路基产生较大的累积塑性变形,因此对路基振陷的进一步研究已刻不容缓。本文主要以辽西高速铁路沿线的风积土路基为研究对象,取其原状土,通过室内常规土工试验获取风积土的基本物理和力学参数;根据试验结果,对风积土在长持时动荷载下的振陷量进行回归分析,进而得出预测振陷的方法;基于MIDAS软件,进行风积土路基在列车振动荷载下的振陷的数值模拟,根据模拟过程中参数的调整,得出风积土路基振陷量随参数的变化关系;最后,提出针对风积土路基抗振设计和隔振措施,进而得到用于指导风积土路基抗振和隔振措施的统一设计方法。     

Inferring extinction of mammals from sighting records, threats, and biological traits

For species with five or more sightings, quantitative techniques exist to test whether a species is extinct on the basis of distribution of sightings. However, 70% of purportedly extinct mammals are known from fewer than five sightings, and such models do not include some important indicators of the likelihood of extinction such as threats, biological traits, search effort, and demography. Previously, we developed a quantitative method that we based on species' traits in which we used Cox proportional hazards regression to calculate the probability of rediscovery of species regarded as extinct. Here, we used two versions of the Cox regression model to determine the probability of extinction in purportedly extinct mammals and compared the results of these two models with those of stationary Poisson, nonparametric, and Weibull sighting-distribution models. For mammals with five or more sightings, the stationary Poisson model categorized all but two critically endangered (flagged as possibly extinct) species in our data set as extinct, and results with this model were consistent with current categories of the International Union for the Conservation of Nature. The scores of probability of rediscovery for individual species in one version of our Cox regression model were correlated with scores assigned by the stationary Poisson model. Thus, we used this Cox regression model to determine the probability of extinction of mammals with sparse records. On the basis of the Cox regression model, the most likely mammals to be rediscovered were the Montane monkey-faced bat (Pteralopex pulchra), Armenian myotis (Myotis hajastanicus), Alcorn's pocket gopher (Pappogeomys alcorni), and Wimmer's shrew (Crocidura wimmeri). The Cox model categorized two species that have recently disappeared as extinct: the baiji (Lipotes vexillifer) and the Christmas Island pipistrelle (Pipistrellus murrayi). Our new method can be used to test whether species with few records or recent last-sighting dates are likely to be extinct.     

基于TLSER和QSPR关系预测PAHs和PCBs的LDPE膜-空气分配系数

有机污染物在被动采样材料与环境介质之间的平衡分配系数(K_P),是测定环境中有机污染物浓度的重要参数,但K_P值大部分都需要经过繁琐的实验测定获取,无法逐个测定数量繁多的污染物,因此需开发一种预测K_P值的方法。为此,搜集整理了一些多环芳香烃(PAHs)和多氯联苯(PCBs)的低密度聚乙烯(LDPE)-空气分配系数(K_PA)的实测值,基于理论线性溶解能(TLSER)和定量结构性质关系(QSPR),利用逐步多元线性回归(MLR)分别构建了预测K_PA值的模型。模型的决定系数R2adj分别为0.927和0.956,交叉验证系数Q2LOO分别为0.915和0.946,外部系数Q2ext分别为0.913和0.960。结果表明,2种模型具有良好的拟合优度、稳健性和预测能力,并解释了模型的机理。所构建的2种模型均可用来预测应用域内有机污染物的LDPE膜-空气分配系数。     

阳澄湖水源中典型嗅味物质测定与来源分析

以阳澄湖水源为研究对象,采用固相微萃取-气质联用法测定水中2-甲基异莰醇(2-MIB)、土臭素(GSM)、2,4,6-三氯苯甲醚(2,4,6-TAC)、2,3,4-三氯苯甲醚(2,3,4-TAC)、2,3,6-三氯苯甲醚(2,3,6-TAC)、2-异丙基-3甲氧基吡嗪(IPMP)、2-异丁基-3甲氧基吡嗪(IBMP)、β-环柠檬醛、β-紫罗兰酮、异氟尔酮等10种典型嗅味物质,并分析可能的来源藻类.以2018年1月-12月阳澄湖水源中优势藻种为基础,建立以上述嗅味物质为变量的多元线性回归模型.结果表明,水源中2-MIB、GSM、β-环柠檬醛、β-紫罗兰酮、异氟尔酮5种嗅味物质与直链藻、针杆藻、鱼腥藻、色球藻、颤藻、微囊藻、束丝藻7种藻类有较强的相关性.     

突发事件下城市群应急医疗床位共享建模

为给突发事件下城市群应急医疗床位共享提供理论依据,针对突发事件下城市群应急医疗床位共享问题,阐述突发事件下城市群应急医疗床位共享的必要性和可行性,并运用Multi-Hub理论,建立应急医疗床位在城市群集中的优化网络模型,并分析其内涵。在此基础上,采用基于层次分析法的线性回归方法,对多出救点、单个资源、多受灾点的应急医疗床位共享进行优化与讨论,并采用排队分配原则进行应急医疗床位具体去向的落实。研究结果表明:基于Multi-Hub理论的应急医疗床位区域集中优化模型与基于层次分析法的线性规划应急医疗床位调配优化模型,对突发事件下城市群应急医疗床位的共享具有优化和指导作用,能够提高突发事件下城市群应急医疗床位共享的效率,排队分配法能够在不超过医院容纳限度的前提下,保障应急救援的有序性和及时性。     

基于Box Behnken设计的煤导热系数分析与预测

为研究分析水分、固定碳及密度3个因素对煤导热系数的影响,选取多个矿井不同煤质的煤作为实验煤样,使用NETZSCH LFA457型激光导热系数测试仪进行测定,并引入二次响应曲面试验设计思想,采用Design Expert软件进行煤质指标的Box Behnken试验设计,按设计表筛选实验数据,构建了导热系数多因素、多水平影响下二次回归响应曲面模型,并对不同采样地点的煤导热系数进行了分析与预测。结果表明:二次回归方程P值小于0.000 1,极显著,失拟项为0.072 4,不显著,回归方程具有统计学意义;当水分在0.9%~10.9%,固定碳在49.3%~83.6%,密度在1.2~1.92 g·cm³之间,对煤的导热系数一次项影响程度为密度>固定碳>水分;二次项影响程度为固定碳和密度>水分和密度>水分和固定碳,且固定碳和密度之间存在交互作用,水分和密度、水分和固定碳之间无交互作用;应用响应曲面模型预测的煤导热系数误差为4.3%,满足精度要求。     

中国暖季近地面臭氧浓度空间格局演变及主要气象驱动因素

中国的近地面臭氧（O₃）浓度在2015~2018年间持续升高,已成为仅次于颗粒物的重要大气污染物.基于中国337个城市2015~2018年暖季（4~9月）的实时O₃浓度数据和气象数据,利用趋势分析、空间自相关、热点分析和多尺度地理加权回归（MGWR）,研究了2015~2018年中国暖季地表O₃浓度的空间演变格局,探讨了气象因素对其驱动的空间差异性.结果表明：①中国暖季O₃浓度整体呈显著升高趋势（P<0.05）,平均升高速率为0.28 μg·（m³·a）^-1,其中超过55%的城市O₃浓度每年升高0.50 μg·m^-3;②O₃浓度存在明显的区域差异,高值区（平均浓度>60 μg·m^-3）分布在华东、华北、华中和西北部分地区;低值区（平均浓度<20 μg·m^-3）分布在华南和西南地区;③O₃浓度变化趋势在空间上存在位于华东、华北、西北以及华中地区的热点区域和位于西南、华南（广西）以及东北地区的冷点区域;④气温是中国暖季O₃变化的主要气象驱动因素,其对华北、西北和东北地区O₃浓度的影响显著高于其他地区;除广西、云南和江西部分地区外,O₃浓度与气温呈显著正相关;O₃浓度在华南、华东和华中大部分地区与风速呈显著负相关,O₃浓度在华北和东北部分地区与风速呈显著正相关;除辽宁、山东、河北、甘肃、广东及西南部分地区外,O₃浓度与云层覆盖度呈显著负相关;除西北和西南部分地区外,O₃浓度与降水呈显著负相关.