基于最小数据集的成都平原某区土壤养分综合评价体系的构建

成都平原是我国重要的粮食、蔬菜、水果产地,进行土壤养分综合评价有利于了解区域土壤养分空间分布、丰缺程度,对区内土地的合理利用、养分变化监测具有重要作用。为此,本文基于土壤地球化学数据,通过相关分析、主成分分析、Norm值计算,构建了研究区土壤养分综合评价的最小数据集(MDS),并对比了国内16个MDS土壤养分评价体系。结果表明:研究区土壤pH均值为6.44,有机质、碱解氮、有效磷、速效钾达到丰富的样品占比分别为10.67%、40.19%、47.59%、41.89%。研究区土壤养分综合评价的MDS为有机质、全磷、Zn、Co,能够较好反映全数据集对土壤养分综合评价的信息。通过MDS土壤养分评价,研究区土壤养分综合评价指数得分均值为0.578 3,低于0.3的区域面积占比为2.25%,得分高于0.6的区域面积占比为40.49%,土壤肥力较好。在土壤养分评价体系中,有机质和磷(全磷或有效磷)是MDS的重要指标。     

成都市夏冬季大气胺颗粒物的单颗粒质谱研究

基于单颗粒气溶胶质谱（SPAMS）对成都市夏冬两季大气胺颗粒进行了综合观测,结合ART-2a算法及人工合并,2个季节大气中的胺颗粒都可分为7类,各类颗粒贡献的季节差异明显,燃烧源颗粒（如EC）在夏季贡献较大,而老化的有机碳颗粒（OCa）贡献在冬季显著升高.两季节平均质谱差减进一步证明夏、冬季分别以燃烧源和老化的胺颗粒为主.因高温分解,夏季胺颗粒占比在正午出现明显的低值,而下午的燃烧活动（如生物质燃烧）对该占比提升作用明显;冬季胺颗粒占比在白天显著高于夜间.随污染加重,胺颗粒数在夏冬两季均快速增加,其中夏季EC颗粒升高最为明显,污染最重时贡献可达47%;冬季升高最明显的是老化程度更高的OCa颗粒,当PM_2.5浓度达到200μg/m³以上时,其贡献比例可达37%.因此,由于污染源和气候条件的差异,成都市大气胺颗粒形成机制和理化特征季节差异巨大.     

成都市臭氧污染特征及气象成因研究

为研究成都市臭氧(O3)污染特征及其气象成因,对2014—2016年成都市6个国控环境监测站和同期气象台站逐小时地面观测数据进行了研究分析.结果表明:近4年来成都市O3污染日趋严重,O3年均浓度不断上升,较2013年升高51.2μg·m-3.O3浓度存在明显的季节变化特征:春、夏季较高,秋、冬季则较低,且各季节O3浓度变化具有很强的长期持续性特征.O3浓度日变化特征呈明显的单峰型分布,8:00出现最低值,15:00—16:00出现峰值,超标时段主要出现在13:00—17:00.O3浓度变化与紫外辐射、气温呈正相关关系,与相对湿度、风速呈负相关关系,且当紫外辐射大于12 MJ·m-2、气温高于15℃、相对湿度低于65%、西风或偏东北风控制时,成都市容易发生高浓度O3污染.     

污染条件下成都市PM_(2.5)干沉降速率的模拟分析

利用成都市三瓦窑、沙河铺国控环监站2015年9月—2016年8月逐时PM_(2.5)监测数据,结合同期双流国际机场公布的地面气象要素(风场、温度、湿度和压强)以及温江站风速探空资料,首先统计分析了成都市风场、温度和湿度的基本特征,然后计算了污染条件下PM_(2.5)干沉降速率,并建立了适用于不同季节的GIFM模型和多元回归预测模型。结果表明:基本气象要素场的配置以及特殊地形导致了成都市PM_(2.5)干沉降环境恶劣,同时四季差异较大;污染条件下PM_(2.5)干沉降速率约为0.02~0.1 cm/s,表现为冬季<秋季<年<春季<夏季,四季的主要影响因子也不同,秋冬为湿度和压强,春季为温度,夏季为风速,且湿沉降强度过大时,会出现PM_(2.5)干沉降速率的"虚高"现象;GIFM模型和多元回归模型均能很好地预测污染条件下的PM_(2.5)干沉降速率,其预测能力均是夏季最好,冬季最差,春秋次之,通过对比分析表明GIFM模型的预测能力在各季节均优于多元回归模型。     

成都平原及其周边区域植被覆盖动态监测

利用Landsat TM/OLI遥感数据、DEM和地貌数据,基于像元二分模型、遥感与GIS技术对2007~2013年成都平原及周边区域的植被覆盖动态变化进行了估算,并结合高程、坡度、坡向和地貌数据,定量分析了汶川地震前、后植被受损与恢复的空间动态格局变化。研究表明:(1)植被覆盖总体良好,近一半区域的植被覆盖度均在中、高度以上,空间格局上呈现由西部的龙门山区向中部的平原区域降低的总体趋势;(2)地震造成植被受损面积约6.91×105 hm~2,集中分布于海拔324~800 m、坡度20°、东坡、南坡和西坡及山地地貌部位;(3)震后5 a,植被恢复面积约4.88×105 hm~2,主要分布海拔324~1 000 m、坡度30°、平缓坡、南坡、东坡和西坡、丘陵和大起伏山地以下区域;(4)高程、坡度和地貌对植被损毁与恢复的影响明显高于坡向。     

基于风廓线雷达对成都地区典型持续性重污染天气的研究

基于风廓线雷达数据、大气污染数据及气象数据对2017年12月17日—2018年1月3日成都地区的一次持续性重污染天气过程进行研究,并对两次污染物浓度爆发式增长阶段的污染原因及污染物来源进行了分析.结果表明:①在这次重污染天气过程中,风廓线雷达高精度的风场资料(包括水平风速、风向、垂直风速、大气折射率结构常数C■)配合其他气象要素在分析两个污染阶段污染物的累积及扩散、输送中可以发挥重要的作用,即当成都地区水平风场风速较小且风向多变时,此时受静稳型天气控制,污染物浓度会快速累积增长,而当出现较强的东北风时,可能会有沙尘污染物的输入,应注意沙尘天气的提前预警.垂直风场中垂直速度和大气折射率结构常数C■的变化往往影响着污染物浓度的变化,由于风廓线雷达具有较高的时间分辨率,因此,对污染天气过程的变化有一定的指示意义.②结合局地环流指数和边界层通风量,重新定义了一种适合成都地区风场特征的通风指数:有效通风量(EVI),从而表明第一阶段污染的主要原因是成都地区由静稳型天气控制,边界层内风场对污染物的稀释扩散能力差,导致污染物累积.③通过后向轨迹模拟并结合PM_(2.5)浓度数据进行聚类分析,认为第二阶段污染主要是东北方向携带有大量沙尘污染物的气团输送到成都地区导致的,与源于西北地区沙尘天气的沙尘输送密切相关.     

成都城市热环境的空间特点及对策

简要介绍了城市热环境的形成因素、机理和危害;基于《成都市城市热岛效应的遥感研究》成果,分析了成都城市热环境所具有的环型特征及其成因;探讨了改善热环境的方法和对策措施。这对于环境保护、城市的可持续发展,建设＂世界现代田园城市＂等具有现实意义。     

秸秆还田少免耕对冲积土微生物多样性及微生物碳氮的影响

土壤微生物是耕地质量的重要指标,为阐明秸秆还田少免耕对土壤质量的影响及其机理,在成都平原(温江)冲积水稻土区,开展了水稻–小麦/油菜轮作秸秆还田培肥定位试验(2003～2008年),在小麦生长季节,系统研究了土壤耕层微生物数量和微生物生物量的变化特征.结果表明,秸秆还田翻耕与秸秆还田免耕的土壤耕层微生物总量分别增加了51.7%、12.8%,土壤微生物数量增加主要来自土壤细菌数量的增加;从小麦全生育期看,在小麦分蘖期的增加幅度高于小麦播种期和小麦收获后,有利于促进小麦养分吸收与生长发育.秸秆还田少免耕显著增加了微生物生物量,秸秆还田翻耕和秸秆还田免耕处理土壤微生物碳总量分别比对照提高74.1%、25.8%,土壤微生物氮分别提高60.2%和12.1%.秸秆还田循环利用显著增加了土壤微生物数量和生物量,有利于土壤养分循环与转化,有利于提高土壤有机质含量并改善有机质质量,是耕地质量建设的重要途径.     

成都站金属材料土壤腐蚀原位测试研究

通过对成都材料土壤腐蚀试验站金属材料腐蚀电位、腐蚀率及土壤环境因素的原位连续测试及定期测量土壤微生物方法,研究了碳钢、铝、铜、铅的土壤腐蚀规律。探讨了土壤环境因素及土壤微生物变化规律对金属材料的腐蚀影响。     

成都市东区TSP及其重金属污染分析

采用TSP大流量采样器对成都市东区进行连续采样,对该区域大气总悬浮颗粒物的污染情况以及其中的重金属铅、镉、铜、锰、砷、汞的含量进行了分析。结果表明,成都市东区总悬浮颗粒物的超标率达到37.5%,存在中度的大气污染;TSP中重金属元素平均浓度的大小顺序为:As>Mn>Pb>Hg>Cu>Cd;TSP中重金属的含量虽未超过工作场所空气中有毒物质容许浓度值,但随着人类活动及机动车数量的增加,其排放量仍不容忽视。