紫色土丘陵坡地土壤微生物群落的季节变化

采用稀释平板法和Biolog-ECO微平板技术,以剌槐（Robinia pseudoacacia）天然次生林为研究对象,研究湖南省衡阳市紫色土丘陵坡地表层（0~10 cm）土壤微生物群落的季节变化特征。结果表明：1）夏季,土壤微生物总数,细菌数量、真菌数量和放线菌数量最高,分别为16.34×106、16.09×106、10.43×104和14.64×104 cfu·g-1干土,春季次之：11.61×106、11.45×106、5.00×104和10.65×104 cfu·g-1干土,秋季最低：5.87×106、5.78×106、4.67×104和4.08×104 cfu·g-1干土,春、夏和秋3季的差异达显著水平（P<0.05）;2）在培养168 h时,土壤微生物C源平均颜色变化率（Average well color development, AWCD）以夏季最高（1.20）,春季次之（0.88）,秋季最低（0.83）;3）土壤微生物功能多样性表现为夏季明显高于春、秋2季（P<0.05）,夏季的Patrick丰富度指数（R）（28）、Shannon-Wiener指数（H）（3.22）、Simpson指数（D）（0.96）和McIntosh指数（U）（8.20）显著高于春、秋2季（P<0.05）,而春、秋2季的R（23,24）、H（3.06,3.08）、D（0.95,0.95）和U（5.90,5.91）无显著差异（P>0.05）;4）氨基酸类、聚合物类和羧酸C源类是衡阳紫色土丘陵坡地土壤微生物偏好且利用率较高的C源类型;5）主成分分析表明,土壤微生物群落的C源利用可分为2类,一类在夏季,另一类在春、秋2季,其得分系数的分布范围分别为（2.59~6.00,2.43~5.09）和（-7.65~-1.90,-6.38~-3.43）。研究结果为科学评价湖南省衡阳市紫色土丘陵坡地土壤生境质量退化和恢复过程中微生物特征的变化提供了本底值参考。     

预测沉积物-水微宇宙系统中化学品浓度变化的多介质模型

沉积物-水微宇宙系统是经济合作发展组织(Organisation for Economic Co-Operation and Development,OECD)颁布的化学品测试准则中推荐的试验系统之一,可用来测试化学品对底栖生物的慢性毒性。为了在试验前对化学品的浓度变化进行预测,进而确定试验方法,以摇蚊慢性毒性试验系统为例,采用环境多介质模型的建模方法,构建了一种可通过化学品理化性质和试验系统参数,对化学品在沉积物-水试验系统中浓度变化进行预测的模型。结合试验数据和文献资料,给出了模型中试验系统参数的推荐取值,并使用Matlab软件中的Simulink工具对模型进行编程和求解。以此模型为基础,给出了模型在3个方面的应用,即预测蓄积时间、预测平衡时间以及拟合试验数据。对80种已有或假想化学品的蓄积时间和平衡时间进行了计算,得出的范围分别为1~204 d和1~73 d。此外,适当修改模型结构和模型参数,也可将其应用于其他暴露场景中。但使用模型对化学品浓度进行预测时发现,模型仅对沉积物中化学品浓度的预测结果较为准确,而对水中化学品浓度的预测结果与实测值相差1~2个数量级。模型对浓度的预测精度未来仍需进一步提高。上述研究结果完善了沉积物-水微宇宙系统试验方法。     

长江近口段沿岸刀鲚生物量的时间格局

为了解长江刀鲚Coilia nasus资源的变动状况,探讨沿岸水域对刀鲚资源的保育作用,于2002~2013年间用定制张网对长江靖江段沿岸鱼类作了每月2~3个样本的采集。分析结果显示,12a采集的369份样品中,刀鲚的出现频率达94.6%,分别占总渔获数量和重量的5.18%和5.46%。刀鲚平均CPUEN和CPUEW有16.7±19.9尾和106.6±109.5g,是沿岸鱼类群聚的优势种或次优势种。但其年资源量并不稳定,最高的2010年是最低2002年的5.4陪。平均体长123.6±37.0mm,平均体重仅7.5±8.2g。0+龄组占78.9%,1+龄组占20.7%,2+龄仅出现在4、5月份,且仅占当月个体数的3.0%,幼体是沿岸刀鲚群体的主要组成成分。从0+龄个体的月度体长分布看,当年孵化的幼鱼大多栖息在河岸水域,沿岸生境在维持刀鲚幼鱼资源上具有重要作用。分析显示,4月1日至6月30日的长江禁渔期虽可保护约42.6%的幼鱼个体,但从保护效果看,还因适当延长沿岸水域的禁渔时间。维护沿岸水域的生境完整性,也是保护长江刀鲚幼鱼资源的重要措施。     

土地集约利用空间分异研究中指标标准化方法研究

土地集约利用空间分异研究中指标标准化通常采用极差标准化等方法,这类方法默认各区域集约临界值相同,从而使得评价中区位好的区域土地集约水平高于区位差的区域。基于级差地租Ⅰ和级差地租Ⅱ理论提出新的指标标准化方法,指出传统指标标准化方法的问题,并以重庆市耕地集约利用空间分异为例进行实证比较。研究充分考虑了不同区域因禀赋差异造成的单项指标理想值(临界值)的差异,弥补了传统指标标准化方法的不足,有助于完善土地集约利用空间分异的研究。研究表明:土地利用集约度是一个相对概念,其参照物为区域土地集约临界点,理论基础是级差地租Ⅱ;区位不同导致区域间土地利用强度存在差异,它是级差地租Ⅰ的一类现象,这类差异可称为"禀赋差异";每个区位点适度指标标准化值Y与该区位指标现状值x₁₁和集约临界点x₁有关,与其他区位指标现状值无关;传统标准化方法将指标现状值或现状平均值设为集约临界值,没有考虑不同区位集约临界点差异,因而空间分异结果更符合土地收益空间分异规律;重庆市耕地集约利用度空间分异研究表明该方法在空间分异、集约度绝对值和区县集约度比较等方面优于传统方法,更符合不同区县耕地利用实际。     

皖南地区铜陵市大气颗粒物污染特征及潜在源研究

利用2018年3月—2021年2月环境和气象数据对皖南地区铜陵市大气颗粒物的污染特征和潜在贡献源进行了系统性研究.铜陵市大气颗粒物污染具有明显的季节变化特征,冬季污染物浓度最高,PM_2.5和PM₁₀平均为（60.3±31.0）μg·m^-3和（89.2±42.2）μg·m^-3.计算发现PM_2.5/PM₁₀超过0.5,铜陵市的大气颗粒物污染问题与细颗粒物关系密切.后向轨迹聚类分析表明铜陵市大气颗粒物的输送路径具有季节性差异.春季以西北、东北和西南方向气流为主,占比83.73%;夏季以东南和南部方向气流为主,占比82.90%;秋季以东北气流为主,占比51.00%;冬季则是以北方和西北气流为主,占比69.81%.其中,冬季气流轨迹所对应的PM_2.5和PM₁₀的浓度最高,平均为59.7和92.0μg·m^-3;夏季最低,平均为23.8和43.8μg·m^-3.潜在源贡献因子（WPSC...     

深圳市不同区域大气CO2变化特征与来源分析

于2020年12月1日~2021年12月1日分别在深圳市大学城和路边站两点位对大气CO₂和CO浓度进行了为期1a的观测.本次观测期间内两点位大气CO₂平均浓度分别为432×10^-6和439×10^-6,均呈现了“秋冬季高、春夏季低”的季节变化特征与“昼低夜高”日变化特征,且日变化特征在早晚高峰期受到交通源排放的显著影响.此外,通过引入CO₂和CO的净变化值得到大学城和路边站两点位的ΔCO₂/ΔCO值分别为136.8~184.8、59.0~119.3,结果表明机动车排放对深圳市大气CO₂贡献突出.     

排放和气象对疫情前后武汉不同类型点位大气污染物的影响

采用随机森林算法剥离了排放和气象对6种大气污染物(SO₂、 NO₂、 CO、 PM₁₀、 PM_2.5和O₃)浓度的贡献,识别了疫情前后武汉市中心城区、郊区、工业区、三环线交通点和城市背景点这5种类型点位的大气污染物浓度变化.结果表明,与管控前相比,管控期间PM_2.5/CO、 PM₁₀/CO和NO₂/CO分别减小了10.8～21.7、 9.34～24.7和14.4～22.1倍,表明排放对PM_2.5、 PM₁₀和NO₂贡献减小;O₃/CO增加了50.1～61.5倍,表明二次生成增加明显.解除管控后排放对各类污染物的贡献均增加.管控期间,受一些不可间断工序的运行影响,工业区PM_2.5降幅最小(20.5%).与管控期间相比,解除管控后居民生活、交通出行和工业生产等基本恢复,使5种类型站点PM_2.5     

沈阳臭氧污染时空分布特征及变化趋势

以沈阳2013—2015年臭氧(O_3)监测数据为基础,从地域差异及时间变化上分析了沈阳O_3浓度变化特征。结果表明:沈阳城市外围O_3浓度高于城市中心;O_3浓度变化具有明显季节特征,夏季O_3浓度最高,冬季最低;O_3浓度日变化呈单峰分布,谷值出现在06:00,峰值出现在14:00;O_3浓度出现明显"周末效应",周末白天O_3浓度高于工作日O_3浓度,夜间差异不大。     

Analysis of Wet Precipitation of Air Pollutants in Mumbai (India)

Bulk precipitation samples at Mumbai (India) were collectedduring the monsoon seasons of 1991 to 1996 and analysed forionic concentrations using an Ion Chromatograph DIONEX model100. The variability of sulphate to nitrate ratio in rainwaterfluctuates in a wide range from 1.5 to 20 and governed by thesulphate concentrations in the sample. The regression analysisof the data reveals that in the bulk precipitation at Mumbai, SO₄ ^2- is becoming increasingly important relative toNO₃ ^-. The role of meteorological influences onscavenging of air pollutants by rain water has been tried toexplain the phenomena. The computed wet deposition rates for Sand N during 1991–1996 show that the S deposition is higherthan N in all the years. There is a wide fluctuation indeposition rates of S ranging from 2 to 55 kg km² per annum.     

天津市中心城区空气污染物时间变化规律的研究

根据空气质量标准，分析了SO2、NO2和PM103项污染物不同季节，不同时期，不同时段变化规律、达标状况以及为制定相应的防治措施提供参考依据。