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11.
为全面了解松花江流域不同地形分区内底栖动物群落对水质指标的响应规律,识别不同分区水质指标指示物种的差异,于2016—2018年对松花江流域97个采样点的水质指标〔EC、ρ(DO)、ρ(CODMn)、ρ(NH3-N)、ρ(TN)、ρ(TP)〕和大型底栖动物群落进行调查分析,采用临界指示物种分析法(threshold indicator taxa analysis,TITAN)分别探讨松花江流域山区、丘陵区和平原区水质指标的生态阈值,当污染物浓度超过负响应阈值时敏感种密度降低,当超过正响应阈值时耐受种也会受到明显影响,底栖动物群落结构会发生显著变化.将TITAN法所得的负响应阈值作为触发底栖动物群落发生变化的最低值,正响应阈值为底栖动物群落的耐受极限值.结果表明:①松花江流域水质指标在不同地形分区内的阈值不同,除ρ(DO)和ρ(CODMn)外,其他指标负响应阈值均表现为山区 < 丘陵区 < 平原区,ρ(DO)则表现相反,ρ(CODMn)在丘陵区出现最高阈值(5.46 mg/L)、山区出现最低阈值(4.01 mg/L).除ρ(DO)以外,其他指标的正响应阈值均呈山区 < 丘陵区 < 平原区的趋势,ρ(DO)正响应阈值的变化趋势则与之相反.②松花江流域内超过50%的采样点水质指标值均超过其负响应阈值,超出正响应阈值的采样点比例在6%~40%之间,说明流域受到一定的干扰,但干扰程度不严重.③同一物种在不同地形分区内对水体理化指标的指示方向可能相反.萝卜螺属在丘陵区为ρ(NH3-N)的正响应指示物种,在平原区则转变为负响应指示物种;短沟蜷属在丘陵区为ρ(TN)和ρ(TP)的正响应物种,在平原区则转变为负响应物种.研究显示,大型底栖动物群落结构的分布特征是影响水质指标阈值指示物种识别的主要原因,而不同分区的自然地理状况、栖境状况和水质状况则是造成大型底栖动物群落结构分布差异的主要因素. 相似文献
12.
为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO32-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO3-Ca型为主,其次为HCO3-Mg型.NH4+、SO42-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO2指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH4+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH4+、NO3-、NO2三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析. 相似文献
13.
为了揭示柳州城区春冬季PM2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型(HYSPLIT)对春冬季柳州市PM2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法(WPSCF)和轨迹浓度权重法(WCWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,(1)在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;(2)春冬季PM2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;(3)春季后向轨迹PM2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;(4)春季,柳州市PM2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域. 相似文献
16.
全球海洋初级生产力在海洋环境要素的驱动下呈现不同的时空分布特征,但在不同的海域两者之间的关联模式并不清晰。本文从地理时空规则挖掘的角度,利用1998年1月—2016年12月之间的序列多源遥感产品数据,探讨了全球海洋初级生产力和海洋表面温度、海面高度异常、海面降雨、混合层深度和ENSO(El Ni?o-Southern Oscillation)事件的时空关联模式。研究结果表明:1)在西赤道太平洋,海面高度异常降低、海面降雨异常降低和混合层深度异常升高会提升真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常升高。2)在中赤道太平洋,海面高度异常升高、海面降雨异常升高和混合层深度异常降低会抑制真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常降低。3)在东赤道太平洋,海面高度异常升高和海面降雨异常升高会抑制真光层营养盐供应、混合层深度异常升高降低了铁元素含量,从而导致海洋初级生产力的异常降低。4)在南太平洋,浮游植物丰度与营养盐呈负相关,海洋表面温度异常升高/异常降低会提升/抑制微生物光合作用效率、海面高度的异常升高/异常降低会抑制/提升真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常升高/异常降低。5)厄尔尼诺事件相较于拉尼娜事件更容易引起海洋初级生产力的异常变化。 相似文献
17.
基于空间适宜性评价和人口承载力的贵溪市中心城区城市开发边界的划定 总被引:2,自引:1,他引:1
城市开发边界的划定能够合理引导城市空间的有序发展,控制其无序蔓延。论文以典型的资源型城市贵溪市为研究区,从空间适宜性评价、人口承载力、城市规模以及城市总体规划和土地利用总体规划(简称“两规”)衔接等方面探索有效的城市开发边界划定方法。空间适宜性评价综合考虑自然、空间可达性和生态条件,运用聚类分析法确定区域内不宜作为开发建设的生态底线区域和适宜建设开发区域的高低等级,以此确定城市开发边界的发展方向。通过灰色预测GM(1,1)模型预测研究区2020年人口总量,并基于土地资源和水资源承载力验证当地所能容纳的最大人口总量,同时确定城市规模和划定城市开发边界。以空间适宜性评价、人口承载力、城市规模预测、两规衔接和空间形态控制等方法倒逼缩减建设用地,从而划定城市发展的刚性和弹性增长边界。 相似文献
18.
自然资源资产评估技术是开展自然资源资产负债表实践和实行环境责任离任审计的重要技术支撑。水资源作为一项重要自然资源,如何有效评估水资源资产是不可回避的问题。论文以深圳市为研究区域,一是采用综合污染指数法和主成分分析法,以总氮、氨氮、总磷、化学需氧量、生化需氧量、固体悬浮物为指标参数构建了深圳市综合水质指数以评价水资源综合水质。二是以该综合水质评估模型为基础,通过采用治污成本法分析综合水质与治污成本间的关系,从而构建深圳市景观水和饮用水资源的价值量评估模型。论文还以深圳市大鹏新区为试点开展了水资源价值量评估,评估结果显示,2015年大鹏新区景观水和饮用水资源的价值量分别为3.60亿、0.35亿元。 相似文献
19.
以18S rDNA V4区作为目标基因,利用自行设计的真核浮游植物鉴定引物V4(F/R),结合高通量测序技术,对辽东湾2014年四季海水中真核浮游植物多样性进行了检测.结果发现了8种潜在褐潮生物:抑食金球藻、金牛微球藻、微拟球藻、颗粒微拟球藻、细小微胞藻、密球藻、普通小球藻、钙质角毛藻,其中前2种生态风险较高,主要分布在辽东湾西南、东南两侧.除抑食金球藻和细小微胞藻为混合营养型外,其他6种均为自养型.细小微胞藻丰度最高(平均161445个/L),主要分布在秋季;其次是抑食金球藻、金牛微球藻(平均13912,13717个/L),主要分布在春季;之后为钙质角毛藻、普通小球藻(平均5498,5234个/L),主要分布在秋季;密球藻(平均1345个/L),主要分布在夏季;微拟球藻、颗粒微拟球藻最少(平均56,44个/L),冬季无分布.辽东湾潜在褐潮生物丰度与水温、水深、无机氮、N/P显著相关,其群落结构演替与环境因子关联性有待于进一步研究. 相似文献
20.
典型铅锌矿化区不同土地利用类型土壤重金属污染特征与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
选取云南者海典型铅锌矿区周边冶炼区(A)、粮食主产区(B)、保护区(C)三个区域土壤为研究对象,分析三个区域内林地(LD)和耕地(GD)土壤pH、总碳(TC)、总氮(TN)、总磷(TP)和5种重金属(Hg、Cd、Pb、Zn、Cu)含量,利用典范对应分析(CCA)研究不同土地利用类型下它们之间的关系,基于系统熵值与重金属生物毒性改进灰色聚类评价法对研究区重金属污染程度进行评价。结果表明,A、B、C三区土壤的5种重金属均超过云南省土壤背景值,且含量A区 > B区 > C区,所有土壤样品Hg、Cd、Pb、Zn、Cu平均含量分别为7.24、1.53、1 794、2 892、210 mg/kg;LD土壤重金属含量普遍高于GD。研究区土壤pH总体呈弱酸性,但A区土壤受矿业活动影响呈弱碱性。TC、TN含量和C/N值均表现出LD大于GD,但TP含量表现为GD显著大于LD (P<0.05)。CCA分析表明LD和GD土壤pH与Cd和Cu呈负相关,与Zn和Pb呈正相关,且pH对重金属含量的影响最大;TC、TP与重金属Cd和Cu在LD土壤中呈正相关,在GD土壤中呈负相关。改进灰色聚类评价结果表明重金属污染程度均表现为LD大于GD;A区污染最严重且均呈重度污染,B区次之,C区污染程度最轻。经比较本文改进的灰色聚类评价法在准确性和灵敏度方面优于传统方法。 相似文献