巢湖周边表土中有机质、全氮和全磷空间分布及其相关性

测定了巢湖周边3 528 km2范围内60个混合土样中的有机质(organic matter,OM)、全氮(total nitrogen,TN)和全磷(total phosphorus,TP)含量,通过GS 7.0+地统计学分析软件、Surfer 8.0及Mapinfo 8.5软件研究了这3种营养盐的空间分布,并使用SPSS 17.0软件对各指标间的相关性进行了分析.结果表明:①巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)平均值依次为19 500、1 027和483 mg.kg-1,东巢湖表土中ω(OM)和ω(TN)均值高于西巢湖,而磷矿的存在导致了ω(TP)均值西高东低;②位于巢湖西南的杭埠-丰乐河和白石天河周边表土中(TP)本底值较高,且水土流失十分严重,巢湖面源污染管理必须高度重视该两河的TP控制;③在线性模型下,巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)的块金值/基台值依次为0.015、0.202和0.128.巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)具有极强的空间自相关性,三者Pearson检验为两两显著相关,巢湖周边表土中ω(TN)和ω(TP)可由ω(OM)通过文中所得的公式估算,精度能满足日常管理需要.     

锡林河流域地表水痕量元素的时空分布

为更好地理解锡林河流域水文循环过程,在2006～2008年锡林河主要径流期内13个河水断面(10个位于锡林河干流,3个位于3条支流)取得的248个水样,应用高分辨电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)进行了Al、As等20种痕量元素的分析测定,利用分析结果对流域内痕量元素时空分布特征进行了分析.结果表明,锡林河河水中痕量元素平均质量浓度大部分在0.1～10μg.L-1之间;大多数痕量元素浓度值介于大气降水和地下水之间,并且十分接近地下水浓度,说明地表水同时受大气降水和地下水补给并主要依靠地下水补给.时间上,地表水痕量元素年内、年际变化均不大,就年内而言,大部分元素浓度变化在4、5月较大,7、8月较小;大部分元素在2007年间浓度略小.在空间上,从上游到下游,大多数痕量元素浓度呈上升趋势,地下水的补给、河水的蒸发等造成了元素富集的变化.     

黄河口新生湿地土壤Fe和Mn元素的空间分布特征

2009年5月,在今黄河入海口北部的新生湿地区域,依据植被类型设置9个采样区,研究了不同植物群落下湿地土壤Fe和Mn含量的空间分布特征.结果表明,不同类型湿地土壤的Fe、Mn含量在水平分布上由三棱蔗草-朝天委陵菜湿地到光滩呈波动上升趋势,在垂直分布上则表现为不同的波动变化特征.成土母质决定湿地土壤Fe、Mn含量的空间分布,而海水、植被和土壤细颗粒对其也有重要影响.相关分析表明,Fe、Mn之间以及二者与粉粒、TN、NO-3-N和有机质呈极显著正相关(P<0.01),与黏粒呈显著正相关(P<0.05),说明Fe、Mn与N具有较好的共存性,土壤细颗粒和有机质是影响土壤Fe、Mn分布的主导因素.黄河口新生湿地的Fe含量范围为16.49~33.11 g·kg-1,均值为22.54 g·kg-1,与苏北潮滩湿地,中国黄土高原黄土和中国土壤的背景值相近,但略低于长江口湿地,红树林湿地和内陆湖泊湿地.Mn含量范围为305.87~711.39mg·kg-1,均值为451.09 mg·kg-1,低于中国黄土高原黄土和中国土壤的Mn含量背景值.     

我国VOCs的排放特征及控制对策研究

挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是一类具有刺激性、致畸、致癌、致突变作用、易燃易爆的有机物,对人体和生态系统健康有很大危害.本文从工业固定源、机动车尾气排放源和日常生活源等角度分析不同排放源的VOCs排放特征,绘制并分析了我国重点区域重点行业VOCs排放的空间分布格局,甄别出东部沿海地区VOCs 2010年总量和单位面积均高于中西部地区,且工业产生源有明显差异.进一步归类分析了欧美等发达国家针对VOCs排放控制的政策法规,对比分析我国目前治理VOCs的有关法规和标准,提出了现阶段我国VOCs管理存在的问题,并提出了相应的控制对策建议.     

小型封闭水体环境因子与叶绿素a的时空分布及相关性研究

以崇明岛前卫村的一个小型封闭富营养化水体为对象,自2007年7月~2011年9月进行了约4 a的野外观测,研究了物化因子、水动力因素和叶绿素a(Chl-a)的时空分布特征及其相关性.结果表明,该水体Chl-a含量具有明显的时空差异性.Chl-a含量与水温、浊度、TN和TP均呈显著正相关关系,水温和营养盐是影响浮游植物季节动态的主要因素,浊度的季节变化是浮游植物生长的结果表征.Chl-a的空间差异性与不同水域水动力条件的差异有关,受风影响显著的水域(北河道)流速多分布在0.08~0.22 m·s-1范围内,Chl-a含量显著较低(平均浓度为53.11μg·L-1).从流速与Chl-a的关系分析来看,流速与Chl-a浓度呈显著负相关关系,流速总体分布在0~0.10 m·s-1的水域Chl-a含量显著偏高(平均浓度为35.30μg·L-1).该结果表明较大强度的水动力条件能够对富营养化封闭水体中浮游植物生长产生显著的抑制作用,可为相关水体的水华防治提供有益借鉴.     

北京市道路灰尘中污染物含量沿城乡梯度、道路密度梯度的变化特征

采用网格布点法调查了北京市六环范围内220个样点道路地表灰尘样品中的污染物含量.探讨了样点缓冲区内单位面积道路节点数、道路密度和道路灰尘中污染物含量沿城乡梯度的变化特征及各指标间的相关性.结果表明,各指标在研究区内的变幅较大.沿城乡梯度,道路和污染物主要呈现3种变化趋势:①单位面积道路节点数,道路密度,Cu、Cr和Pb沿城乡梯度降低,且开始时降低较快;②Mn和Cd沿城乡梯度变化的程度较低,均值基本维持恒定;③自中心向外围,Ni和有机碳(TOC)、总氮(TN)先随距离波动降低,随后在郊区均值缓慢增高.道路灰尘中污染物含量趋势转折点位置均大致在距城市中心点15～20 km左右.相关分析表明道路指标和道路灰尘中的Cd含量不具相关性,总硫(TS)、Mn、pH的相关性较弱,与其他各元素的相关性排序为Cu>TN>TOC>Pb>Ni>Cr,较道路密度而言,单位面积节点数和各元素间的相关性更高,该指标可指示道路灰尘中Cu、TN、TOC、Pb、Ni、Cr元素污染.     

淮河流域农业非点源污染空间特征解析及分类控制

农业非点源污染是导致流域水质恶化的重要原因,识别流域内关键源区并加以重点控制是流域非点源污染治理的最有效手段.以淮河流域为研究对象,采用清单分析法核算了流域173个县(市、区)的畜禽养殖、农村生活、农田种植、水产养殖4种污染源化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放量和排放强度.利用SPSS和GIS软件对污染排放强度进行聚类分析、敏感性评价及空间解析,解析出流域非点源污染的敏感地区、重点污染源及其空间分布特征,并依据污染源贡献大小对流域进行分类控制.结果表明,2009年淮河流域农业非点源COD、TN、TP排放量分别为206.74×104t、66.49×104t、8.74×104t;排放强度分别为7.69、2.47、0.32 t·hm-2;COD、TN、TP排放比重分别为73%、24%、3%.识别出COD、TN、TP的主要贡献污染源为畜禽养殖和农村生活;解析出淮河上游沙河、颍河、北汝河、贾鲁河以及清潩河等子流域为整个流域非点源污染的敏感区和优先控制区,畜禽养殖为流域优先控制区中的重点污染源.畜禽污染型和综合污染型分别是流域污染贡献率最高和控制难度大的污染类型.     

新安江流域土地利用结构对水质的影响

以新安江上游流域为研究区域,用该流域2010年5月TM遥感影像图作为底图,通过实地野外调查获取了新安江流域的土地利用图.运用ArcGIS的水文、空间分析功能,将流域划分为8个子流域,并分析各子流域的土地利用结构.根据2010年1～12月的水质监测数据,分析TN、TP、高锰酸盐指数、NH4+-N、粪大肠菌群的时空变化特征,以及与土地利用结构之间的定量关系.结果表明,TN和NH4+-N有明显的时间变化特征,为枯时期>丰水期>平水期,而其他几种指标没有明显的时间变化.在空间上,整体上呈现出渔梁、浦口污染最为严重.流域内土地利用结构与水质之间的相关关系表现为:耕地、水体、建筑用地起源作用,林地、草地起汇作用.在年度上看,耕地对TN、NH4+-N、高锰酸盐指数影响最大,草地对TP影响最大;不同水期上,枯水期和丰水期,对各指标影响最大的土地利用类型为耕地,在平水期,对TN、TP、粪大肠菌群影响最大的土地利用类型分别为耕地、草地、林地.     

三峡库区大宁河枯水期藻细胞的时空分布

本研究旨在为三峡库区大宁河藻华预警提供基础数据,于2011年4～9月期间在大宁河流域选择4个取样点开展藻细胞时空变化研究.藻细胞在时间序列表现为:4～9月,藻种主要以蓝藻、绿藻和硅藻为主,藻密度呈逐步递增趋势;在此期间4个取样点的蓝藻比重均逐步增大,硅藻比重逐步降低,绿藻比重变化不显著.藻细胞在空间分布上表现为:藻密度与水温和叶绿素呈极显著相关,相关系数分别为0.97和0.95,与光照、溶解氧、pH值和可溶性磷盐呈显著相关,相关系数分别为0.87、0.83、0.82、0.82;菜子坝在整个试验期间0 m处藻密度比其他水层的藻密度高,白水河在6月和7月的2.0 m处藻密度最高,双龙在7、8和9月的0 m和2.0 m处藻密度较高,大昌在整个试验期间,藻密度变化不大;不同藻细胞在垂向水层中的比重也随时间的变化而改变,可能是不同藻细胞适合不同生态环境所致.     

基于单颗粒质谱信息气溶胶分类方法的研究进展

气溶胶质谱仪在对气溶胶颗粒的监测过程中会产生大量单颗粒的化学成分和粒径信息,基于这些质谱数据能够推测颗粒的来源。而对气溶胶来源的分析,很大程度上是由颗粒的种类决定的,故对海量数据的分类就成为不可忽略的步骤。针对气溶胶质谱仪采集到的数据,概述了用于气溶胶分类的多种方法的理论核心、分类步骤及各自的优缺点等。据此可为今后气溶胶分类方法的研究提供建设性意见。