基于T-S模糊神经网络的大沽河水质变化特征分析研究

基于T-S模糊神经网络,利用大沽河2010年-2015年水质监测数据,选取溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷对水质具有重要影响的6项指标,建立适用的水质评价模型,对大沽河水质变化特征进行分析.结果显示:上游水质评价结果明显优于中游、下游水质评价结果,网络评价水质等级变化趋势同真实指标数据变化趋势一致.验证结果充分表明了T-S模糊神经网络用于水质变化特征分析是可行、有效的.     

三峡库区水体中可溶性C、N变化及影响因素

为了解三峡库区水体中可溶性C、N的变化,本研究于2011年3月至2012年8月在三峡水库涪陵段进行了每周一次的水样采集,分析其中可溶性C、N成分的变化及其来源特征.结果表明,库区水中DOC浓度范围为0.64~9.07 mg·L~(-1),且有明显的季节变化,表现为:夏季春季、秋季冬季,DOC年入库总量为1.78×109kg,入库量具有与浓度相似的季节变化趋势;DTN的浓度范围为2.59~4.35 mg·L~(-1),春季冬季夏季秋季,年入库总量为1.32×109kg,入库量的季节变化特征:夏季秋季春季冬季,其中DON、NO-3-N分别占DTN的30.35%~63.45%、35.87%~67.72%.DOC受降水和温度的影响明显,水中DOC主要来自外源输入,春季、夏季降雨径流其外源输入量增加,而秋季、冬季则内源贡献有所增加;DTN受人为排放和水体稀释的影响相对较大.相关分析表明,DOC与DON呈显著负相关(P0.05),通常以DOC/DON比值反映水中DOM的来源,库区DOC/DON范围为0.35~7.28,DOM来源具有明显的季节特征.夏季DOC/DON较高,DOM主要来自流域侵蚀;冬季DOC/DON较低,DOM主要来自生活污水排放和内源现场产生;春季、秋季DOC/DON介于两者之间,DOM来源包括流域侵蚀、生活污水排放及现场产生等.     

川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例

基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

上海崇明地区大气分形态汞污染特征

2014年3月~2015年2月对上海崇明东滩湿地公园的气态零价汞(GEM)、活性气态汞(RGM)和颗粒态汞(PBM)分别进行了为期1a的连续监测.GEM、RGM和PBM的年平均浓度分别为(2.75±1.13)ng·m~(-3)、(13.39±15.95)pg·m~(-3)和(21.89±40.42)pg·m~(-3),明显高于对应北半球背景值浓度.GEM浓度在夏季最高(3.65 ng·m~(-3)),受自然源排放影响较大,秋冬季较低,受人为源排放影响较大;RGM浓度在春季最高,冬季最低,主要受风速风向的影响;PBM浓度在秋冬季节明显高于其他季节,受秋冬季节较多的细颗粒物重污染过程的影响.GEM和PBM浓度均夜间较高,白天较低,主要受空气气团混合作用影响.RGM浓度在下午较高,主要是由于GEM在下午的光氧化作用加强,利于RGM的生成.GEM和PBM浓度在偏西风向上浓度较高,受上海、江苏等地人为源排放影响较大.RGM浓度在东南风向上浓度明显高于其他方向,这是因为RGM主要来源为人为排放,其浓度受风速影响较大,东南风向上平均风速较小,持续的弱风及停滞的空气不利于RGM的扩散.     

太原晋祠地区果园土壤呼吸的年际变化及其温度敏感性

太原晋祠地区曾经是著名的稻米之乡,随着晋祠泉的断流,区内土地利用从之前的以水稻田为主转变为以玉米和果园为主.因此,研究土地利用变化后土壤呼吸对于准确估算区域碳循环具有一定意义.基于此目的,本研究以原来为稻田、现为果园利用方式的样地为对象,对其土壤呼吸进行了7 a(2006~2012年)、每月1~3次的定位观测,分析了土壤呼吸的年际、季节变化及其与环境因子年际、季节变化的关系.结果表明,土壤呼吸与土壤温度的季节变化与天数的关系可以用3参数高斯方程模型进行拟合.土壤呼吸的季节变化与土壤温度的季节变化关系为极显著的指数关系,但其与土壤水分季节变化的关系不显著.土壤呼吸速率年平均值为(5.32±3.31)μmol·(m~2·s)-1;碳通量年平均值为1 690.2 g·m-2,在1 294.0~2 006.0g·m~(-2)之间变化,年际均值差异不显著.土壤呼吸的温度敏感性指数(Q_(10))值的年际变化以5、10和15 cm温度测定深度计算分别在1.54~2.20、1.68~2.48和1.82~2.46之间;土壤温度10℃对应的土壤呼吸(R_(10))值的年际变化在2.37~2.81、2.43~3.13和2.59~3.47μmol·(m~2·s)-1之间;Q_(10)和R10值均随土壤温度测定深度增加而增加.Q_(10)的年际变化与10 cm深度的土壤温度(T_(10))的年际变化关系极显著(P=0.016),与其它因子的关系不显著;在拟合方程中增加土壤水分因子不能提高对Q_(10)年际变化的预测精度,说明在本样地水分对Q_(10)的影响较小.R10值的年际变化与环境因子的年际变化关系不显著.与土壤呼吸与土壤温度的单因素模型相比,土壤温度和土壤水分的双变量指数模型可以提高预测土壤呼吸季节变化的准确性.研究结果可以为本地区及同类地区的土壤呼吸估算提供一定参考.     

亚热带丘陵小流域土壤有效磷空间变异与淋失风险研究

肥料过施导致的土壤磷素累积和淋失是农业面源污染的重要方面.以湖南省长沙县金井镇脱甲河小流域(52 km2)为研究区,采用高密度布点采样、Arc GIS软件和属性相似反距离加权插值法研究了亚热带丘陵小流域表层(0~20 cm)土壤有效磷(Olsen-P)含量(以P计,下同)的空间分布特征与磷素的淋失风险.结果表明,菜地、果园、稻田和茶园土壤Olsen-P平均含量为62.0、16.1、14.4和13.7 mg·kg-1,是林地(平均含量为2.36 mg·kg-1)的5.8~26.3倍.5个土地利用类型土壤Olsen-P含量均具有高等变异水平和中等程度的空间自相关性(块基比C0/(C0+C)=50%),这与区内地形地貌、土壤母质、人工施肥等具有密切关系.根据土壤0.01 mol·L-1Ca Cl2浸提态P和Olsen-P的非线性关系可确定区内红壤和水稻土P的淋失风险临界值分别为69.97和98.40 mg·kg-1,并据此对脱甲河小流域土壤磷素淋失的风险进行了定量评价,结果表明旱地土壤具有明显较高的淋失风险,其中中等以上的比例占36.4%,而稻田土壤仅有0.2%,为中等以上淋失风险.因此,控制旱地(尤其是菜地)磷肥的投入是降低亚热带丘陵小流域土壤P淋失风险和减轻农业面源污染的关键.     

渭河陕西段沉积物中总磷、总氮时空分布特征及其影响因素研究

为探究沉积物中总磷、总氮的时空分布特征及其影响因素,以渭河陕西段5个研究点为例,分别于2013年夏季(6月)和冬季(12月)进行两次采样,通过野外实验对水温、p H、电导率、溶解氧、流速等环境因子的测定,结合室内实验对沉积物中总磷、总氮含量的测定和粒度分析,研究沉积物中总磷、总氮的时空分布特征,以及各环境因子与其相关性.结果表明,大多数研究点沉积物中总磷、总氮含量在垂向上呈现先减小后增大再减小的趋势;在季节上呈现夏季含量高于冬季含量的趋势,其中各研究点夏季沉积物中总磷含量平均值为15.79 g·kg-1,总氮含量平均值为5.50 g·kg-1,而冬季沉积物中总磷含量平均值为5.91 g·kg-1,总氮含量平均值为2.46 g·kg-1;通过沉积物氮、磷元素含量与各环境因子的相关性分析,发现影响沉积物中总磷、总氮含量的环境因子主要有温度、p H、电导率和溶解氧.     

寒区典型湿地浮游植物功能群季节变化及其与环境因子关系

安邦河湿地是一个典型的寒区湿地,本文运用功能群的方法对其浮游植物季节变化进行研究,并运用多元分析方法分析其与环境因子的关系.安邦河湿地共有浮游植物种8门104种,划分为14个功能群,分别是C、D、E、F、H1、J、Lo、M、MP、N、P、SN、X1和Y.其中重要功能群是C、D、E、J、Lo、N、P和Y.浮游植物的功能群组成季节变化明显,春季以功能群E和Lo生物量所占比例最大,分别为27.45%和20.49%;夏季以功能群D、J、P占优,为28.59%、18.53%和19.47%;秋季以功能群J、P为主,占39.65%和13.34%.可见,安邦河湿地浮游植物功能群的季节变化呈现为E+Lo→D+J+P→J+P的特点,反映了水环境特征:春季低水温低营养盐、夏季高水温高营养盐且水体混浊、秋季水温和营养盐均较高.运用冗余分析(RDA)分析浮游植物功能群与环境因子之间的关系,结果显示水温(WT)、无机氮(DIN)和溶解性磷酸盐(SRP)是安邦河湿地浮游植物功能群季节变化的主要环境因子.     

北京城6区大气颗粒物质量浓度变化规律研究

为较好地了解当前北京城6区大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度的污染水平及变化规律,根据2013年3月11日至2014年2月28日城6区12个空气质量实时监测点连续、实时的监测结果,构建多点位、完整时间序列的颗粒物质量浓度数据资料.应用数理统计分析手段,对当前北京城6区大气颗粒物质量浓度的频数分布、相关性和逐时变化特征进行分析,并结合全年实际气象特征,对引起大气颗粒物质量浓度变化的因素进行了初步探讨.结果表明,2013年3月至2014年2月北京城6区大气颗粒物污染较为严重,且PM2.5和PM10质量浓度具有特别显著的线性相关关系,全年相关系数达0.9,10年间无显著变化;二者年均值达91.7 μg/m3和116.9 μg/m3,分别超标162％和67％;二者质量浓度比达78.4％,10年间同比增长约20％.颗粒物质量浓度逐时变化受季节变化影响明显,总体呈现夜间最高、白天最低的趋势,变化周期为7～9h.研究表明,影响颗粒物质量浓度变化的因素包括春季的大风和生物粒子、夏季的湿热和降雨、秋季和冬季的逆温现象和降雪等气象因素及规律性的人为源因素.