长江流域雨季特征时空变化规律及遥相关分析

利用1960—2020年长江流域126个气象站点的降雨数据,采用滑动t检验法确定长江流域各站点的雨季起讫时间和雨季降雨量的时空分布规律,揭示了长江流域雨季特征变化与海表温度及大气环流的相关性。结果表明:长江流域的雨季开始时间、结束时间以及雨季降雨量具有明显的年代际和空间变化特征。从空间分布上看,雨季特征具有从东南向西北递减的带状分布规律;从时间变化规律上看,雨季特征具有明显的波动性。雨季特征的变化规律与海表温度及太平洋北部的反气旋密切相关,升高的海表温度会导致长江流域雨季开始时间延迟、结束时间提前以及降雨量减小,研究结果对掌握长江流域雨季特征与海表温度的遥相关性具有重要意义。     

污水处理系统微生物群落时空分布和构建机制研究进展

探索微生物群落时空分布和构建机制一直是环境微生物生态学研究的目标和挑战。近年来,微生物生态学规律和理论逐渐在工程系统中得到应用,分类群-面积关系、分类群-时间关系和距离-衰减效应等规律已在污水处理系统的微生物群落分布中得到验证。随着研究的发展,微生物时空分布研究已从群落分布规律的发现和描述,拓展到驱动群落分布的因素,即群落构建机制的探索。介绍了污水处理系统微生物群落时空分布规律和构建机制的研究进展,并对未来的方向进行了展望,强调了将生态理论和工程实践相结合的重要性。未来应在污水处理系统核心微生物研究、微生物群落的生物多样性、构建机制与污水处理性能的关联、多组学技术在微生物时空分布和构建机制研究中的应用等方面有所突破。     

长三角地区PM2.5区域性污染时空变化特征

为定量分析长三角地区PM_2.5区域性污染的变化特征,建立适用于长三角地区的PM_2.5区域污染划分标准,基于2015—2020年长三角地区41个城市日均ρ(PM_2.5)开展区域污染变化趋势研究,并针对长三角PM_2.5重度区域污染开展了时空变化以及网络特征分析. 结果表明:①2015—2020年长三角三省一市年均ρ(PM_2.5)降幅均在25%以上,城市ρ(PM_2.5)分布呈北高南低的特征,南北城市之间ρ(PM_2.5)差异较大,ρ(PM_2.5)最高值与最低值相差35~46 μg/m3. ②2015—2020年长三角PM_2.5区域污染天数比例为16.9%~35.9%,以轻度污染为主,不同年份中度和重度污染天数比例差异较大,且主要出现在秋冬季,轻度、中度和重度污染天数均呈波动下降趋势. ③与2015年相比,2019年和2020年PM_2.5区域污染天数分别减少了38和69 d,且PM_2.5重度区域污染持续天数和重度及以上污染城市数量均呈减少趋势. ④PM_2.5重度区域污染日,长三角城市之间表现出较强的污染关联性,并可划分为4个子群. 以连云港市为代表的子群1位于长三角地区北部,PM_2.5污染相对较重,受长三角区域内输送影响较小,但对区域内其他城市有一定的输送影响;以宁波市为代表的子群2和以南京市为代表的子群4受长三角区域内输送影响较大,并指示了东路沿海和中路两条污染传输通道;以安庆市为代表的子群3位于内陆地区,污染独立性相对较强,受长三角区域内输送影响较小,同时对长三角其他城市影响也较小. 研究显示,长三角地区PM_2.5污染改善显著,但重度区域污染尚未消除,中北部城市的联防联控将对改善PM_2.5区域污染起积极作用.      

基于UV-Vis辽河保护区地表水DOM的时空分布特征

为探讨辽河保护区地表水中DOM（dissolved organic matter,溶解性有机质）组成、腐殖化程度及时空变化,采集辽河保护区上游至下游及主要支流入辽河干流河口处丰水期和枯水期地表水样品,基于UV-Vis（紫外-可见吸收光谱）揭示地表水中DOM结构组成的时空变化特征. 结果表明:①从季节上看,辽河保护区地表水丰水期DOC（dissolved organic carbon,溶解性有机碳）浓度(11.73 mg/L)高于枯水期(6.76 mg/L),且丰水期DOM中类蛋白质组分相对浓度高于枯水期,而类腐殖质组分的相对浓度较低;从空间上看,辽河保护区支流DOC平均浓度高于干流浓度,且丰水期地表水DOM中类蛋白物质与类腐殖质浓度增加. ②基于UV-Vis特征参数可知,辽河保护区地表水中DOM主要以内源释放为主;从季节上看,丰水期降水量和地表径流增加,DOM的芳香性、分子量、腐殖化水平降低;从空间上看,辽河保护区地表水DOM的腐殖化程度沿河流上游至下游呈现逐渐递减趋势,且支流DOM腐殖化程度较高,具有较高的芳香性及疏水性. 研究显示,河流地表水中DOM的芳香性与分子量大小受周边沿岸生态环境系统、生物条件、土地利用类型等因素影响,不同类型地表水中DOM具有显著差异.      

夏季强降雨期间千岛湖有机碳的时空分布特征及影响因素

近年来,极端降雨事件在全球发生的强度和频率不断增加,这可能对大型深水水库水体有机碳的时空分布产生深远影响. 为探究强降雨事件对千岛湖有机碳的时空分布特征及影响机制,于2020年5—8月逐月采集了典型大型深水水库——千岛湖100个调查点位水样,分析了千岛湖夏季水体总有机碳(TOC)、溶解性有机碳(DOC)和颗粒有机碳(POC)浓度的时空分布特征和影响因素,重点探讨了强降水过程对有机碳浓度、通量和储量的影响. 结果表明:①2020年5—8月千岛湖TOC、DOC和POC浓度平均值分别为2.06、1.73 和0.33 mg/L,随着强降雨开始,5—7月TOC、DOC浓度呈逐渐上升趋势,而雨量急剧下降的8月(几乎无雨),浓度也随之显著下降;水平分布上,5—7月有机碳浓度高值在全库的分布范围逐渐扩大,整体具有河流区到湖泊区逐渐降低趋势. ②新安江入库碳通量(F_TOC、F_DOC、F_POC)约占全库25条主要河流总入库碳通量的69%,降雨期间5—7月总入库F_TOC分别是8月的11、36和41倍;5—8月有机碳储量(R_TOC、R_DOC、R_POC)平均值分别为44 611、38 452和6 159 t,6月、7月的总入库碳通量均占当月全库水体碳储量的1/5,所占比例分别8月的35和28倍. ③DOC和POC浓度与叶绿素a(Chla)、悬浮颗粒物(SS)、有机悬浮颗粒物(OSS)、无机悬浮颗粒物(ISS)、COD_Mn和TP浓度均呈极显著(P<0.01)正相关,与透明度(SD)呈极显著(P<0.01)负相关. 研究显示:千岛湖有机碳主要受浮游植物内源生产过程以及外源输入过程共同决定,而这两个过程受水文气象因素的综合影响,强降雨过程是千岛湖有机碳时空变化的关键驱动力;强降雨也是有机碳通量升高的关键控制因子,并且高入库碳通量会对全库水体碳储量产生强烈冲击.      

长江与黄河流域碳排放效率时空演变特征及路径识别探究

为深入探究同类型地理单元碳排放效率的区域异质性,利用考虑非期望产出的MinDS模型、Malmquist指数分析2005—2017年长江与黄河流域城市碳排放效率的静态与动态特征与差异,从流域间、流域内比较视角探究长江与黄河流域碳排放效率的空间集聚特征与演化规律,通过随机效应模型对不同城市类型碳排放效率的影响因素进行面板回归分析. 结果表明:①2005—2017年,长江与黄河流域碳排放效率平均值分别为0.785、0.747,碳排放效率总体处于较低水平;碳排放效率呈先降后升的“U”型变化趋势,且2012—2017年处于“U”型上升区段. ②长江流域碳排放效率呈下游>上游>中游的中间低、两端高的空间分布格局特征,黄河流域呈下游>中游>上游的空间递增格局特征. 长江流域碳排放效率高值区呈现城市群集聚趋势,低值区较分散;黄河流域碳排放效率低值区以宁夏沿黄城市群为中心沿黄河干流向周边扩散,高值区规模较小且分散. ③长江与黄河流域碳排放效率的Malmquist指数均呈上升趋势,表征技术革新的技术进步指数是长江与黄河流域碳排放效率提升的主要内生驱动力,而表征要素组合、管理水平的技术效率指数则对碳排放效率提升作用不显著. ④根据技术效率指数与技术进步指数在碳排放效率提升中的作用差异,可将研究对象划分为六类城市. 经济发展水平、产业结构是影响两大流域碳排放效率提升的共同因素. 研究显示,长江与黄河流域碳排放效率变动既有整体的相似性又有内部的差异性,既要考虑产业结构等因素对两大流域碳排放效率提升的普遍影响,还要注意城镇化水平等因素的差异化影响,以实现两大流域碳减排与效率提升政策设计的“因地制宜、分类施策”.      

基于车载平台的济南市道路环境黑碳污染特征研究

为深入了解济南市主城区道路环境黑碳(BC)污染的时空规律,并评估机动车等对BC排放的影响,该研究利用车载平台和微型黑碳仪在济南市主城区开展了为期一个月的道路BC走航观测并分析其时空分布特征. 结果表明:①济南市主城区道路环境BC小时平均浓度为7.29 μg/m3,且昼夜呈双峰特征,双峰分别出现在04:00—08:00和18:00—22:00,该时段处于道路柴油车行驶及人群出行时段. ②源自化石燃料燃烧的BC占比为82.55%,来自生物质燃烧的BC占比为17.45%. ③BC道路环境浓度呈主干道(7.27 μg/m3)>次干道(6.56 μg/m3)的特征,柴油车占比较大的北园高架上的BC平均浓度(7.18 μg/m3)高于汽油车占比较大的经十路(5.64 μg/m3). ④BC浓度峰值多出现在清晨/深夜交叉路口附近,距十字路口5~10 m时观测的BC浓度最高,表明BC浓度除了受车流量影响外,还受到路况、车型、车速、气象条件等因素的影响. 研究显示,相比汽油车,济南市道路环境BC污染的时空分布特征主要受重型柴油车车辆数、出行时间和行驶路段的影响.      

浙江省O3浓度时空格局及驱动因子

气象因子对臭氧(O₃)浓度有重要影响,为探索O₃浓度时空变化及相关因子,利用多元线性回归和后向轨迹聚类分析2014—2019年浙江省O₃浓度和气象因子数据. 结果表明:①浙江省O₃浓度时空分布不均匀,季节性变化差异显著,总体呈夏季>秋季>春季>冬季的特征,年均值呈上升趋势;春季、夏季、秋季和全年O₃浓度均于07:00左右达最小值,之后呈上升趋势,至15:00达峰值后降低,冬季O₃浓度最小值出现时间较其他季节晚1 h左右. 高浓度O₃主要分布在浙江省东北部及北部区域. ②多元线性回归模型结果表明,多元线性回归模型影响因子和拟合效果存在季节性差异,其中,春、秋两季蒸发量对O₃浓度的贡献率均超过20%,夏季相对湿度对O₃浓度的贡献率超过40%,秋季日光照时长对O₃浓度的贡献率超过40%,秋、冬两季NO₂浓度对O₃浓度的贡献率均超过35%. 春季多元线性回归模型均方根误差(RMSE)、均方绝对百分比误差(MAPE)和变异解释量(R2)分别为0.213、26.45%和0.422,夏季分别为0.234、30.49%和0.359,秋季分别为0.169、24.02%和0.445,冬季分别为0.154、34.14%和0.419. 研究表明,浙江省O₃浓度具有显著的时空分布特征,多元线性回归模型拟合结果在浙江省春、秋两季显著优于夏、冬两季.      

江苏省海岸带近30年人类干扰指数时空变化特征

为探究县级以上海岸带区域人类干扰指数（human interference index, HII）的时空变化特征及生态意义,本文利用遥感数据和地理信息系统技术,对HII计算方法进行一定的改进,使其更适合大范围研究区的计算,并分析了1990－2020年江苏省海岸带HII的时空变化特征及其关键驱动因素,最后以HII与选取的代表性指标的相关性分析结果探讨了HII的生态意义。研究结果表明:（1）研究区内各县、市HII在空间分布上,由北向南呈先下降、后升高、再下降的趋势,1990年、2000年、2010年和2020年研究区的HII为0.2800、0.3620、0.1804、0.2917;（2）人工建筑的扩张和滩涂围垦是影响HII高值区空间分布的关键驱动因素;（3）相关性分析结果表明,研究区内的斑块经历了集聚到破碎化再到集聚的过程,且HII具有一定的生态意义。本研究结果可为江苏省海岸带地区人类活动的调控和生态系统管理提供更多的空间信息和理论指导,也为计算大尺度空间的HII提供了思路。