春玉米产量、氮肥效率及土壤矿质氮对施氮的响应

为了提高氮肥增产效益,减少对环境的污染,通过田间试验研究了施氮量对春玉米产量、氮肥效率及土壤矿质氮的影响。结果表明,施氮量较低时,春玉米籽粒产量随施氮量增加显著增加,当施氮量高于180kg·hm2时,产量保持不变或有减少趋势。氮肥农学利用率、氮素吸收效率、氮素偏生产力和氮收获指数均随着施氮量增加显著降低,氮肥表观利用率和氮肥生理利用率均先增加后降低。从苗期到收获期,施氮处理0～60cm土层硝态氮含量呈现“上升一下降一上升一下降一稳定”的变化趋势,而60～120cm土层硝态氮在春玉米生长后期有增加的趋势。随着土层加深,土壤硝态氮含量呈波浪式下降,施氮量240kg·hm-2和300kg·hm-2处理在60～100cm土层硝态氮含量均显著高于其他处理。随着施氮量增加,0～120cm土层硝态氮累积量显著增加,当施氮量超过240kg·hm-2时,土层中累积的硝态氮存在着较大的淋溶风险。综合考虑产量、氮肥效率和环境效应,179—209kgN·hm。是本试验条件下春玉米的合理施氮量。     

Source apportionment of PM2.5 and visibility in Jinan, China

Atmospheric extinction is impacted by the chemical composition of particles. To better understand the chemical composition of PM_2.5 (particles with diameters of less than 2.5 μm) and its relationship with extinction, one-month sampling campaigns were carried out in four different seasons from 2013 to 2014 in Jinan, China. The seasonal average concentrations of PM_2.5 were 120.9 (autumn), 156.6 (winter), 102.5 (spring), and 111.8 μg/m³ (summer). The reconstructed PM_2.5 chemical composition showed that sulfate, nitrate, chlorine salt, organic matter (OM), mineral dust, elemental carbon (EC) and others accounted for 25%, 14%, 2%, 24%, 22%, 3% and 10%, respectively. The relationship between the chemical composition of PM_2.5 and visibility was reconstructed by the IMPROVE method, and ammonium sulfate, ammonium nitrate, OM and EC dominated the visibility. Seven main sources were resolved for PM_2.5, including secondary particles, coal combustion, biomass burning, industry, motor vehicle exhaust, soil dust and cooking, which accounted for 37%, 21%, 13%, 13%, 12%, 3% and 1%, respectively. The contributions of different sources to visibility were similar to those to PM_2.5. With increasing severity of air pollution, the contributions of secondary particles and coal combustion increased, while the contribution of motor vehicle exhaust decreased. The results showed that coal combustion and biomass burning were still the main sources of air pollution in Jinan.     

黄河源区积雪变化时空特征及其与气候要素的关系

基于1979~2016年积雪深度数据和同期气象站点的降水、气温观测资料,分析了黄河源区年均雪深和积雪天数的时空间演变规律,采用弹性系数法和相关性分析法研究降水、气温对积雪的影响及其空间规律.结果表明,黄河源区积雪期集中在11月到次年4月,源头以及西北高山区积雪初日较早,终日较迟,同时也是年均雪深高值区,积雪天数较长.研究期（1979~2016）内黄河源区面均降水量呈现不显著的减少趋势,下降率为-2.43mm/10a,气温显著上升.面均年均雪深和积雪天数都呈现下降趋势,但趋势在0.05水平上不显著.积雪天数对积雪期降水、气温的弹性系数分别为0.513和-1.347,年均雪深的弹性系数分别为0.696和-0.219,高山寒冷的研究区上游的年均积雪对降水、气温变化更为敏感.降水减少是黄河源区积雪天数下降的主要影响因素,贡献率约为77.2%.积雪期降水和气温对年均雪深变化的贡献率分别为43.7%和56.3%.降水对黄河源区西部和北部年均雪深变化的贡献率较高,在南部和东部气温是影响年均雪深的优势因素.     

红色旅游发展效率评价及影响因素研究——以黔北黔西红色旅游区为例

红色旅游发展效率表征旅游区红色旅游高质量发展水平。以黔北黔西红色旅游区为研究对象,借助DEA模型及Malmquist指数对2014—2019年该区域17个县（市、区）的红色旅游发展效率进行测度,同时利用核密度函数和多元线性回归模型分别剖析了其空间演化特征与关键影响因素。研究发现：（1）研究区域内红色旅游发展效率整体偏低,受技术进步的积极影响,多数县（市、区）红色旅游发展效率呈稳步提升状态;（2）红色旅游发展效率具备空间集聚性和异质性的特征,整体呈现“M”型双峰分布,区域分布差异较大;（3）技术创新、红色旅游资源优势度、交通便利性是影响该区域红色旅游发展效率的主要因素,政府对旅游经济干预程度、经济发展水平和人才规模对该区域红色旅游发展效率的影响较小,产业结构对改善该区域红色旅游发展效率的积极影响尚未凸显。     

黄河源植被时空变化及其对地形和气候的响应

基于2000~2019年MODIS归一化植被指数（NDVI）遥感数据,辅以同期气温、降水和地形数据,通过最大值合成、趋势分析及相关分析法,分析了黄河源区植被的时空变化特征及其对地形和气候变化的响应.结果表明：黄河源区植被NDVI整体处于中高水平,但空间差异显著,呈现由东南向西北递减的空间分布格局;近20a来,植被总体上呈现出变好的趋势.植被对高程和坡度响应明显,随着高程的增加,植被NDVI呈现先增加后减少的趋势,但在3500~4100m区间植被NDVI变化不显著;此外,植被NDVI随着坡度的增大呈现出先增大后减小的变化趋势,且在24~26°坡度带植被NDVI达到最大值.黄河源区植被受气温和降水的共同影响,与降水相比,气温对黄河源区植被变化的影响更为显著.     

风域视角京津冀生态廊道空间格局识别

在风域视角下,分析大尺度生态廊道形成的关键因子,构建最小累计阻力模型和通风效益评测模型,以京津冀为研究区,利用气象、遥感及其他基础地理数据等,阐述研究区近地面风场特征,识别区域内生态廊道空间格局,结果表明：研究区全域近地面多年平均风速为2.07m/s.冬季,研究区多年平均风速呈张家口坝上—北京—天津沿海高两侧低格局,主导风向为偏北风;夏季,多年平均风速呈现西北部和东南部高,中东部和西南部低的格局,主导风向为偏南风.冬季,在研究区筛选出34个社会经济源地,识别出5条一级生态廊道,走向从西北向东南或从北向南,7条二级生态廊道,走向主要从西向东;夏季,在研究区筛选出68个生态源地,识别出5条一级生态廊道,走向从东南向西北或从南向北,6条二级生态廊道,走向主要从东向西.合并精简冬夏连通性能较好的生态廊道,优选出5条一级生态廊道,总长度3073.04km,以南北向为主,5条二级生态廊道,总长度1582.06km,以东西向为主,初步形成京津冀“五纵五横”生态廊道格局.     

京津冀区域臭氧时空分布特征及其背景浓度估算

为研究京津冀区域臭氧时空分布特征,并估算区域传输贡献,对2017~2019年京津冀区域68个国控站点资料进行主成分分析,并采用TCEQ法估算京津冀区域及细分的次区域内O₃背景浓度.结果表明,京津冀区域O₃浓度整体上呈现南高北低态势,地理位置的差异及其距离对于各城市臭氧浓度的均匀性分布影响较大.经最大方差法旋转后,主成分分析结果可将京津冀区域划分为河北省中南部、京津冀北部以及渤海西岸地区等3个稳定的次区域.对3个次区域分别采用TCEQ法估算O₃背景浓度,计算得到3个次区域本地生成O₃浓度依次为71,60,59μg/m³,区域背景浓度占O₃日最大8h浓度的比值依次为34.3%,39.4%,42.2%.京津冀区域O₃本地生成占主导,区域传输也不容忽视.     

长沙地区PM2.5传输路径和潜在源区时空分析

长沙地区是长江中下游重要的经济发展核心区,受本地排放与外来源输送等多因素的共同作用,其大气污染状况一直都是区域乃至国家高度重视的生态环境问题.前期研究揭示了长沙地区大气污染的扩散规律,为进一步研究该地区大气细颗粒物（PM_2.5）外来源特征,采用拉格朗日混合型单粒子轨迹模式（HYSPLIT）探究2013—2020年长沙地区PM_2.5外来源区分布特征,继而采用轨迹聚类、潜在源贡献因子分析（PSCF）、浓度权重轨迹（CWT）方法等从年、季节等不同尺度分析区域PM_2.5时空分布规律及其外来污染物输送源特征.结果表明,在国家与地区大气污染联防联控等政策的驱动下,2013—2020年长沙地区年均PM_2.5浓度由81.80 μg·m^-3下降至42.96 μg·m^-3并呈显著季节差异,大气污染防治措施成效显著.季节尺度上,PM_2.5浓度主要呈现冬高夏低的态势,冬季最高（81.48 μg·m^-3）,其次为秋季（50.90 μg·m^-3）与春季（47.39 μg·m^-3）,最小值出现在夏季（25.74 μg·m^-3）;另一方面,2013—2020年长沙地区外来源潜在源区主要分布于湘东北、赣西北、豫南和鄂中地区.具体而言,春、秋、冬三季大气污染物主要来源于蒙古国西南部的长距离西北气流,分别占当年轨迹比重的4.73%、12.93%、12.66%,而夏季大气污染物主要来源于南海南部的中长距离南方气流,占当年轨迹比重的19.06%.     

张家口地区水资源与环境问题研究现状

作为2022年冬奥会的主办地之一,张家口是一个水资源匮乏的地区,水资源的不合理开发利用导致该地区水资源短缺和水环境恶化等问题日益突出。本文对张家口地区水资源分布和开发利用现状、水资源承载力和脆弱性评价、地表水污染与风险评价和地下水环境质量的研究进展进行系统论述,并归纳总结了该地区水资源脆弱性、地表水以及地下水资源和环境质量方面所存在的问题。针对这些问题,建议在今后的研究中着重从以下几点入手:(1)面对气候变化和人类活动导致的水资源脆弱性问题,需要加强地表水和地下水资源(包括水量和水质)的联合评价;(2)采用定期监测的方法,加强水体关键水质指标如DO、COD、BOD、氮磷等时空分布特征及来源研究,确定水体及沉积物污染源和污染渠道;(3)开展宏观和微观机制综合研究,从时间和空间角度上确定地下水环境质量分布特征;(4)对于地下水中NO_3~--N和F浓度异常区,采用水化学特征和环境同位素技术,深入探讨水文地球化学特征及形成演化规律,结合地下水流系统识别NO_3~--N和F的污染来源、途径以及形成机理。本文为张家口地区水资源、水环境等综合管理与调控,全力保障2022年冬奥会期间的水资源和生态环境安全提供科学依据。     

重庆市农业转型发展的时空演进及问题区识别——基于全要素生产率视角

研究农业全要素生产率时空演进规律对于合理制定农业转型升级政策具有重要意义。在使用DEA-Malmquist指数模型测算出重庆市37个县（区）2000-2016年农业全要素生产率增长的基础上,结合空间分析方法和核密度估计方法考察农业TFP的时空演进特征,并识别出问题区域。研究表明：（1）2000-2016年间重庆市农业全要素生产率呈上升趋势,农业TFP指数呈“U”型和阶段性波动的变化趋势,并且表现出明显的空间不平衡性。（2）农业TFP指数增减趋势与技术进步指数的变化趋势基本一致,技术进步是影响农业全要素生产率的主要因素。（3）从全市来看,农业TFP的核密度曲线不断向右移动,且波峰高度持续上升,波峰形态由“单峰”分布向“多峰”分布转变,说明重庆市农业全要素生产率的地区差距在考察期内呈增大趋势。（4）依据TFP增长、技术进步和技术效率的关联关系,识别出三种类型的问题区域,并针对每类问题区域提出农业转型发展的政策建议。