基于形态空间格局分析方法和最小累积阻力模型的北京市平原区造林工程生态格局分析

为了科学评估北京市平原区造林工程的生态影响，利用高分卫星数据获取2018—2020年北京市平原区造林面积、分布及变化信息，分析了造林工程的空间格局特征，并采用形态空间格局分析(MSPA)方法及最小累积阻力(MCR)模型，构建了北京市平原区生态网络，通过情景模拟分析造林工程对生态源地、生态廊道产生的影响。结果显示，2018—2020年北京市平原区造林工程主要沿西北东南方向实施，实现了对原有林地资源分布不均衡问题的解决。热点建设区域为北部的延庆及东南部的通州、大兴，呈现由城市边界逐步向市中心蔓延的发展趋势。在不考虑其他因素对土地利用的影响的前提下，造林工程的实施使平原区林地面积增长了9.8%。通过情景模拟发现，造林工程的实施使生态网络向连通、完整、均衡方向发展。其中，生态源地面积增长了131.0 km²,主要生态源地连通性提升了41.1%,生态廊道的分布由主要分布在西北部山区向西北、东南两个方向均有密集分布转变。综上，造林工程的生态环境效应显著，造林工程的实施对生态环境质量改善具有重要意义。     

杭州市交通干线空气中挥发性有机物研究

研究了杭州市四季交通干线空气中挥发性有机物分布和浓度特征,得出汽车尾气是市区交通干线空气中挥发性有机物的主要污染来源,且有机物浓度与交通干线繁忙程度成正比,杭州市交通干线空气中挥发性有机物污染以春季最为严重,秋季最轻。     

基于BP神经网络城市环境噪声预测及实证研究

城市噪声污染严重影响着人们的生活与工作,采用合适的方法对噪声污染进行评价并预测,进而提出有效的预防及治理措施是噪声污染防治的关键问题,文章利用灰色关联分析选取了影响环境噪声的主要因素,采用BP(Back propagation,BP)神经网络对北京市1994~2006年的环境噪声污染进行评价并预测,验证结果误差较小,说明基于灰色关联的BP神经网络能够有效地对城市环境噪声污染进行评价和预测。     

不同天气形势下杭州市空气污染特征个例分析

利用杭州市气象局观测资料、NCEP再分析资料和中尺度天气预报模式WRF的数值模拟结果,对杭州市2011—2012年春、夏、秋、冬4个季节各一天的污染天气进行分析;同时选取2012年夏季有利于污染物扩散的天气个例进行对比分析。结果表明,杭州市容易发生轻度污染的天气类型主要有4类:高压前部、高压底部、高压控制和高压后部;500 h Pa高空系统稳定,受西南气流影响,850 h Pa有暖平流,1 000 h Pa风速较小时,容易造成污染物的积累,发生空气污染现象。WRF模拟结果显示,当杭州市为偏北风且风速较小时,容易发生空气污染事件,当为偏南风且风速较大时,空气质量一般较好。温度层结分析发现,当近地层以及高空出现较为深厚的逆温层且低层温度层结呈现中性或者稳定时,不利于污染物的扩散,污染物容易在底层积累,出现近地层空气污染现象。