综合水质标识指数法在海拉尔河水质评价中的应用研究

水质评价是水环境治理的重要基础性工作.水质综合标识指数法涵盖了综合水质类别、定量污染程度、水环境功能区达标等信息,是将定性与定量评价相结合,能够对综合水质做出合理的解释,不会因个别指标导致过分评价.研究将海拉尔河划分为3个控制单元,根据2003年-2012年水质监测数据,采用综合水质标识指数法识别各控制单元主要污染因子,并分析海拉尔河水质时空变化规律.研究结果表明海拉尔河从上游至下游综合水质标识指数逐渐升高,上游水质较好,中游和下游主要污染指标为高锰酸盐指数和COD.2003年-2012年,海拉尔河高锰酸钾指数、BOD5、氨氮和总磷的污染减轻,化学需氧量污染略微减轻但仍存在超标风险.     

基于GeoDA的江苏省长江总磷空间关联度分析研究

利用地理空间分析方法和空间分析软件,采用2006年-2015年江苏省长江10个干流和45个入江支流监测点位的总磷浓度数据的年平均值,分析了江苏省长江干流和支流总磷浓度的空间相关性及其时空演变特征.分析发现长江总磷污染呈现全局正相关,相关指数总体呈现先减小后增加的趋势,直至2015年增至最大,干流总磷污染的重心先向西北后向西南移动,支流总磷污染的重心先向西北再向东南移动,重心移动幅度不大,并且二者均有向北面移动的趋势,同时移动幅度接近,长江干流总磷污染与支流的汇入是密不可分的.     

基于"3S"的南京市大气污染源清单网格化空间分配研究

基于GIS、RS、GPS集成技术,依据南京市10大类大气污染源排放和空间分布特征,采用合适的空间分配方法,根据各排放源的相关权重分配因子,构建了南京市2015年大气污染源排放清单1 km×1 km的网格化空间数据库,并基于GIS平台叠加显示形成了2015年南京市大气污染源1 km×1 km空间分布图.结果表明,此次空间分配结果与南京市GDP、路网、人口、农业等相关分布特征相互吻合,说明本研究网格化空间分配方法较为合理可靠,可满足后续空气质量模拟的需求.     

许昌市臭氧污染趋势及时空分布特征研究

为研究许昌市的臭氧(O3)污染情况及时空分布特征,对2014年-2016年许昌市3个国家环境空气监测点位的监测数据进行了统计分析.结果表明:2014年-2016年,许昌市O3污染状况整体呈加重趋势,2016年污染最为严重;O3浓度和超标天数均具有明显的季节变化特征,春末和夏季的O3污染最为严重;不同季节的O3、NO2、NO和NOx浓度日变化也不尽相同,同时O3具有明显的日变化特征,呈单峰型分布,峰值出现在14:00~15:00;并且O3与NO2具有较好的相关性.     

2013 — 2016年西安市臭氧时空变化特性与影响因素

臭氧污染主要是由前体物氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOC）的过量排放引起的,通过NO_x/?SO₂的比值可得知西安地区已经受到了光化学烟雾型污染的影响,大气中臭氧含量与NO_x的含量相关性较高;西安13个站点的8小时平均浓度分布变化大体可分为单峰变化和持续递减类型,浓度主要集中在0?—?90 μg???m^?3,不同站点臭氧含量相差较大;2013?—?2016年,高新西区臭氧超标天数最多,为146天,是超标天数最少的兴庆小区的2倍多。高浓度臭氧主要出现在高温度、低湿度、实时风向为东南风或南风的天气。此外,治理臭氧污染必须限制机动车尾气排放,同时研究表明来自秦岭的植物VOC对于西安臭氧浓度影响很大。     

山西省2015年细颗粒物的污染状况和空间分布

大气污染因其对人体健康、生态环境和气候变化的影响而成为全球关注的环境问题,细颗粒物（PM_2.5）是雾霾产生的主要原因之一。为全面掌握山西省细颗粒物的污染状况与空间分布格局,本文运用统计学方法和Arc GIS技术,根据环境空气质量评价技术规范,对2015年山西省57个空气质量指数监测站提供的PM_2.5实时数据进行处理分析。结果表明：山西省PM_2.5的浓度有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬、春、秋、夏;PM_2.5月平均浓度最高值分别出现在1月和12月,且高值中心都位于运城;在空间分布上则表现为南部高于北部。全省11个地市级城市有9个超过国家二级标准,超标指数达到72%。聚类分析结果表明：山西省城市可以分为两大类,一类为产业结构转型良好的城市,如阳泉、朔州、吕梁、大同;另一类为第二产业发展粗放,工业污染严重的区域。     

阿哈水库叶绿素a时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系

为了解阿哈水库叶绿素a(Chl-a)时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系,于2012年枯水期至2013年平水期、丰水期对藻类与理化指标进行分层采样.结果表明Chl-a季节变化明显,与藻类生物量季节变化较为一致,而与丰度差别较大,平水期发生甲藻水华,浓度最高(91μg·L~(-1)),枯水期与丰水期相对较低,分别为8μg·L~(-1)与16μg·L~(-1).枯水期与丰水期水体表层Chl-a浓度略高于中、底层,表层光照、溶解氧相对充足,利于藻类生长;平水期表层Chl-a浓度远高于中、底层,易在表层聚集的甲藻水华是主要原因.大坝Chl-a浓度高于库中,这可能是大坝位于金钟河入库口,营养盐高于库中的缘故.相关性分析得出Chl-a与甲藻门呈极显著正相关(R=0.798,P0.01);Chl-a与TP、DO、pH呈极显著正相关(R=0.762,P0.01;R=0.792,P0.01;R=0.658,P0.01),与TN显著正相关(R=0.388,P0.05)与N/P、NO_3~--N显著负相关(R=-0.37,P0.05;R=-0.435,P0.05).逐步回归分析得出DO、TP、N/P为影响阿哈水库Chl-a分布的主要因子.此外热分层以及水温对Chl-a的影响也不容忽视.     

城郊农业区小流域土地利用结构对氮素输出的影响

以位于湖南省长沙市城郊农业区的金脱河流域为研究区域,通过解译2009年的Spot-5卫星遥感图获取了小流域的土地利用图;结合流域的DEM图,利用ArcGIS 9.3的水文、空间分析模块将流域划分为若干个子流域,分析各子流域的土地利用结构.从2009年12月～2010年11月在各子流域出口处采取水样,分析其TN、NH4+-N、NO3--N输出浓度、输出量的时空变化特征以及与土地利用结构、施肥等因素之间的关系.结果表明,流域径流氮素污染严重,其TN、NH4+-N输出浓度呈明显的季节变化特征,为冬季>春季>夏、秋季,而NO3--N的输出浓度的季节差异较小.流域内的土地利用结构对NO3--N的输出浓度起着重要的控制作用,林地、水面表现为源作用,水田、旱地、居民地为汇作用;不同的时间尺度上土地利用结构对其影响不同,年度尺度上对NO3--N输出影响最大的为旱地,春夏季为林地,秋冬季为旱地.TN、NH4+-N的输出浓度与土地利用结构的相关性较差,各形态氮素的输出量与纯氮施用量、人口数、养猪量表现为极显著正相关.     

北京市近郊区土壤砷累积特征

城市近郊区土地利用类型多元化,同时也承载着巨大环境压力,研究近郊区土壤污染特征对城市规划及发展有着重要意义.通过3 km×3 km网格布点,系统采样调查了北京市近郊区5～6环路之间167个样点的0～20 cm表层土壤样品中砷的含量,分析了城市近郊区土壤砷的累积特征.结果表明,北京市近郊区土壤砷含量为2.89～11.38 mg.kg-1,平均值为7.11mg.kg-1.平均值在90年代末的背景值调查数据的范围之内,但是各个分位数级别的值均小于80年代初的北京市土壤背景值调查数据.因子分析结果发现北京市近郊区土壤砷与来源于成土母质的Co、Mn和Ni元素一组.克里格插值得到的北京市近郊区土壤砷含量空间分布图表明,西北与东部及东南部分土壤砷含量较东北和西南部高,砷含量最高25%的土壤样点与点源污染有关,而砷含量最低25%的样点大多远离污染源.不同土地利用类型土壤砷的比较结果表明人类活动在一定程度上影响土壤中砷的累积,生活区与农田土壤砷含量相似且显著大于绿地和荒地.污染源对生活区和绿地与荒地土壤中砷的累积有显著影响,工厂区附近的土壤砷含量显著比远离工厂区和交通区的土壤高.因此,北京市近郊区土壤砷在整体空间分布上主要与成土母质有关,然而人类活动在一定程度上也显著增加了土壤砷的累积.     

巢湖周边表土中有机质、全氮和全磷空间分布及其相关性

测定了巢湖周边3 528 km2范围内60个混合土样中的有机质(organic matter,OM)、全氮(total nitrogen,TN)和全磷(total phosphorus,TP)含量,通过GS 7.0+地统计学分析软件、Surfer 8.0及Mapinfo 8.5软件研究了这3种营养盐的空间分布,并使用SPSS 17.0软件对各指标间的相关性进行了分析.结果表明:①巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)平均值依次为19 500、1 027和483 mg.kg-1,东巢湖表土中ω(OM)和ω(TN)均值高于西巢湖,而磷矿的存在导致了ω(TP)均值西高东低;②位于巢湖西南的杭埠-丰乐河和白石天河周边表土中(TP)本底值较高,且水土流失十分严重,巢湖面源污染管理必须高度重视该两河的TP控制;③在线性模型下,巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)的块金值/基台值依次为0.015、0.202和0.128.巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)具有极强的空间自相关性,三者Pearson检验为两两显著相关,巢湖周边表土中ω(TN)和ω(TP)可由ω(OM)通过文中所得的公式估算,精度能满足日常管理需要.