基于底栖动物群落特征的再生水回用河道环境质量评价

为更加全面地分析污水处理厂再生水回用于城市河道的生态安全性并评价其生境状态,该研究在宁波市某再生水回用河道的生态修复段进行了水质监测和底栖动物采样调查,通过计算Wright指数和综合水质标识指数对研究河段水质状况进行了分级评价。结果表明,再生水输入河道生态修复段后,河道常规水质指标稳定达到水环境功能区目标,Wright指数与其他自然水体相比也无明显差异。底栖动物指数与常规水质指标相结合的评价方法,可为再生水回用于景观河道的生态效应提供更为全面、合理的评价依据。     

一种基于小波变换和LSTM的大气污染物浓度预测模型

针对现有大气污染物浓度预测模型存在预测精度不高、污染物种类单一等不足的问题,通过小波分解将高维大气污染物数据转换为低维数据,再对分解序列建立长短期记忆网络（LSTM）预测模型,最后通过小波重构将分解序列重构为污染物时间序列,建立了1种基于小波变换（WT）的LSTM大气污染物预测模型（WT-LSTM）,用以预测目标区域内的次日平均ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）。采用长沙市2015—2018年10处国控站点的数据进行验证,结果表明:相对于LSTM、多元线性回归（MLR）和基于WT的WT-MLR模型,WT-LSTM的均方根误差和绝对平均误差均下降了50%,其对PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和O₃的污染等级预测准确率均在80%以上。     

邯郸市新冠疫情前后空气质量指数(AQI)对比与疫情防控期间大气污染特征分析

2020年初COVID-19疫情爆发,我国采取一系列管控措施使大气污染物排放量明显降低.为了解疫情期间减排活动下邯郸市大气污染特征,采用统计学变量分析方法与特征雷达图对疫情爆发前(12月、1月)、疫情防控期间(2-4月)、疫情防控后(5月、6月)以及2019年同期大气污染情况进行对比分析.并进一步估算防控期间大气污染物的减排量,通过后向轨迹聚类分析气团的迁移轨迹来探讨人为减排对空气质量的影响.结果 表明,2020年2月疫情管控开始后,环境空气质量与2019年同期相比明显好转,2月份AQI值降幅约为50％,3、4月份两年差距逐渐缩小;疫情防控期间较疫情爆发前空气质量也有较大幅度提升,防控结束后AQI值有小幅度回弹;防控期间PM2.5、PM10、 SO2、NO2、CO的日平均浓度值均有较大幅度下降,在2月份下降最为明显,降幅分别为51％、55％、62％、41％、33％;O38 h平均浓度与气温呈显著正相关(0.747),疫情期间浓度呈上升趋势,在4月底达到的峰值(238 μg·m-3).北京市空气污染相对较轻,邯郸市与石家庄市较为严重,整体上受颗粒物的污染较明显.邯郸市2、3、4月份特征雷达图属于偏综合型,2月燃煤、生物质燃烧排放的污染物偏高,4月份来自工厂的NO2和SO2浓度偏高.疫情防控前期各污染物排放量均有较大幅度降低,与2019年2月的气团移动轨迹来源特征相似,说明人为减排对环境空气质量提升效果显著.     

近3年西双版纳州勐腊县大气污染基本特征及污染原因分析

对西双版纳州生态环境局勐腊分局2017年8月-2020年8月逐日空气质量数据的分析表明,2-4月是勐腊县空气质量指数（Air Quality Index,AQI）频繁达到二级及以上的时段,空气质量分指数（Individual Air Quality Index,IAQI）能够达到二级及以上标准的污染物为PM_2.5、PM₁₀、O₃、SO₂中的一种或几种,PM_2.5、PM₁₀污染较为严重,PM_2.5对空气质量的影响最大,可使空气质量达到重度污染,混合污染出现比例远大于单一污染.2019、2020年3-4月勐腊县轻度及以上连续污染日数超过5 d的5次过程中,4次污染过程的主要潜在源区在勐腊上风方向老挝西北部及泰国与其相邻的区域,权重潜在源贡献因子（Weight Potential Source Contribution Function,WPSCF）大于0.6的区域与同年3、4月泰国西北部、老挝西北部的火点密集区有较好的对应关系,4次污染过程与老挝西北部及泰国与其相邻区域的生物质燃烧关系密切;1次污染过程的主要潜在源区主要在当地,当地建筑施工、交通运输、生物质燃烧和餐饮行业细颗粒物的排放会导致勐腊县空气质量出现明显下降.为验证勐腊县连续污染过程受到了周边国家烧荒的影响,利用逐日气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Thickness,AOT）对2020年3月23-4月9日的污染过程进行了个例分析,发现AOT大值区位于勐腊上风方向,高浓度污染物持续稳定地向勐腊传输导致勐腊出现持续重污染.     

中国西北旱区农业水土资源利用情景潜力研究

西北旱区水土资源供需矛盾突出,同时作为该区农业生产的瓶颈因素,决定该区经济社会生态可持续发展,因此有必要开展西北旱区农业水土资源相结合的空间情景潜力研究。论文采用水土资源匹配指数计算分析了西北旱区现状年（2010年）农业水土资源的匹配状况,采用农业水土资源利用潜力估算方法计算了西北旱区2020、2030年RCP 8.5和RCP 4.5两种情景下的农业水土资源利用潜力,实现了西北旱区农业水土资源利用潜力的可视化表达。结果表明：2020和2030年RCP 8.5和RCP 4.5排放情景下,相对于2010年,西北旱区各省2020和2030年的总农业水资源量和种植面积均减小。西北旱区6省份2020和2030年两种情景下整体综合效益和整体潜力值均为正,表明各省种植结构整体得到了优化。2020年RCP 8.5和RCP 4.5情景下,西北旱区农业水土资源利用潜力分布范围分别在-0.10×10⁴~0.83×10⁴元/hm²之间和 -1.20×10⁴~0.97×10⁴元/hm²之间;2030年RCP 8.5和RCP 4.5情景下,农业水土资源利用潜力分布范围分别在-0.39×10⁴~2.17×10⁴元/hm²之间和-0.36×10⁴~1.66×10⁴元/hm²之间。     

影像纹理窗口大小对山地阔叶林不同群落有效叶面积指数估测的影响

森林叶面积指数是陆地表面过程和地球系统气候模型的基本参数,更是森林结构的关键参数之一,已广泛应用于辐射、植物光合作用和降雨截流估测等方面。论文以川西南山地阔叶林5种不同群落类型为研究对象,基于地面调查的112个20 m×20 m样地和SPOT 5数据,运用5种图像处理技术,包括光谱反射率、植被指数、影像单波段纹理、简单波段比纹理和主成分纹理,提取相应影像信息,建立多元回归模型估算有效叶面积指数（LAIe）。结果表明：光谱反射率、单波段纹理参数和植被指数对LAIe估测能力相对较低,利用植被指数仅获得实测LAIe约65%的精度（R²=0.65,RMSE=0.28 m²/m²）;更为有效的是运用所有比值处理的纹理特征参数值来估测LAIe,可获得实测LAIe约74%的变异（R² =0.74,RMSE=0.20 m²/m²）;改进最理想的是利用主成分处理建立的回归模型（R²=0.85,RMSE=0.10 m²/m²）。不同群落的LAIe估测,整体上相应地优于研究区结果,其中栲群落决定系数R²更是高达0.89（RMSE=0.07 m²/m²）。对于研究区阔叶林以窗口7×7、9×9比较成功,而各群落以窗口9×9较好。因此比值处理、主成分处理的纹理特征参数引入及高空间分辨率数据的使用,能显著提高LAIe估测精度。     

城市化对长三角地区极端气温影响的时空分异研究

论文利用长三角地区65个气象站1960—2014年日最高、最低气温资料,分析并比较了大城市站、一般城市站和乡村站极端气温指数变化趋势以及城市化对大城市站和一般城市站各极端气温指数趋势变化的影响。结果表明：极端气温暖指日数明显增加,冷指日数明显减少,极值指数呈微弱上升趋势。暖指数城市站比乡村站增加趋势明显,冷指数城市站比乡村站减少趋势明显。除月最低气温极小值外,其他极值指数变化趋势在城市、乡村间差异较小。大城市站冰冻日数、霜冻日数、冷（暖）昼日数和月最低气温极小（大）值城市化影响显著,一般城市站冰冻日数、霜冻日数和月最低气温极小值城市化影响显著,城市化对极端气温影响明显的是长三角北部、江苏南部和浙东南的部分城市站点。冷昼日数城市化效应在冬季较明显,暖昼（夜）日数城市化效应在夏季较明显,春季、夏季、冬季城市化对极值指数的影响显著。     

陕西省水资源供求指数和综合干旱指数及其时空分布

识别区域的干旱时空特征对于防旱抗旱具有重要指导意义。论文采用两种方法研究了陕西省干旱时空分布特征并比较了两种方法在应用中的优缺点：其一,考虑社会经济因素对干旱的影响,采用基于水资源供水和需水平衡的陕西省社会经济干旱指标（水资源供求指数）;其二,结合SPI、PDSI和SPEI的特点,运用模糊综合法建立了综合干旱指数。结果表明：陕西省干旱发生频率很高,南北多发生轻微干旱,中部多发生中重度干旱。陕西省干旱在空间上分布差异大,两种方法均表明咸阳、西安、渭南和铜川地区旱情最为严重。在水资源量存在巨大差异的地区,如商洛与榆林,仅用一种类型的干旱指标无法全面体现实际情况,两种方法的结论存在差异：综合干旱指数表明榆林干旱较重,但供求指数为轻旱;商洛供水可满足需水,但综合干旱指数为轻旱。气象干旱指数,在水资源短缺的地区或自然生态系统中,结果更贴近于实际;社会经济干旱指数——水资源供求指数,更适宜用于水资源极其丰富且供水能力强的地区。