三江平原地貌因子及其主要环境地质问题

地貌因子有其不可替代的作用和功能,是决定环境的主要因子,是生态地质环境中最积极最活跃的主导支力条件;是生态平衡的重中之重;是生态地质环境的基础,并影响其它因子或成份.如地貌因子或成份发生了变化,其它因子或成份就会发生一系列连锁反应;地貌因子发生变化或失去平衡,其它因子也会发生变化或失去平衡.文本论述了三江平原地貌特征,详细地分析了地貌的作用,阐明了有关地貌的主要环境地质问题.     

组态视角下协同创新驱动城市土地绿色利用效率提升的路径选择北大核心CSCDCSSCI

创新驱动发展战略下协同技术创新是提升城市土地绿色利用效率的重要手段。在理论层面从环境、投入、产出和互动四个维度构建协同创新影响城市土地绿色利用效率的整合性框架后,以中国284个城市为案例,运用模糊集定性比较分析法探讨协同创新驱动城市土地绿色利用效率提升的多元实现路径。研究表明:①单个协同创新条件的一致性水平位于0.4928~0.8388范围内,表明单个条件均不构成影响城市土地绿色利用效率的必要条件。②条件组合的充分性分析显示,创新环境、创新投入、创新产出和协作互动条件“多重并发",形成协同创新驱动城市土地绿色利用效率提升的4种路径,具体归纳为投入主导型、区域互动支撑下的资本赋能型及环境和投入连接下的主体互动转化型3种差异化模式。③条件因素的普适性和替代性分析显示,经济软环境、人力资本投入和物质资本投入是影响高水平城市土地利用效率最具有普遍性的因素,成果市场化和区域互动之间存在替代关系。④囿于各地区经济发展水平和资源稟赋,中国东、中、西部地区协同创新对城市土地绿色利用效率的驱动路径呈现出显著异质性特征。地方政府应根据自身发展特点和资源禀赋,从组态视角着力于多重协同创新条件的适配以“因地制宜"地制定城市土地绿色高效利用政策和措施。     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

蚯蚓对城镇污泥堆肥过程中微型动物群落演替的影响

采用实验对比和除趋势对应分析（DCA）等方法,以城镇污泥中的微型动物为对象,研究蚯蚓对堆肥过程微型动物群落演替的影响.结果表明,蚯蚓仅影响微型动物群落数量,对演替进程无明显影响.堆肥过程微型动物群落演替可分为3个阶段：第1阶段（0~10 d）,固着类纤毛虫为优势类群阶段,该阶段微型动物变化多受限于环境的改变,蚯蚓影响较小;第2阶段（10~30 d）,固着类纤毛虫和轮虫向肉足虫和线虫为优势类群的过渡阶段,该阶段蚯蚓对线虫数量有一定的限制;第3阶段（30 d后）,肉足虫和线虫为优势类群阶段,该阶段蚯蚓对有壳肉足虫的增长产生了明显的抑制作用.群落多样性指数结果显示,蚯蚓在第1和第2阶段作用不明显,在第3阶段增加了微型动物的多样性和均匀度,减小了优势物种的优势程度.对固着类纤毛虫的同化作用是蚯蚓稳定堆肥环境、促进有机质降解的重要因素.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.