江苏降水pH值的特征分析

研究江苏省降水pH值的分布特征。主要采用数理统计和对比分析等方法。江苏酸雨从北向南快速加重,出现酸雨的概率,徐州低于,淮安接近,南京和常州高于全省酸雨发生概率22.8%。年、月、旬、日平均pH值徐州、淮安、南京、常州之间有一部分相关,但大部分相关不明显。徐州的平均pH值随时间变化最不稳定,南京次之,淮安再次之,常州最稳定。在近10多年来降水过程中出现碱雨的概率约是酸雨的1.6~6.5倍。污染物的排放随时间变化虽然具有一定的区域性集中特征,但主要以局部变化为主;具有时间上相对集中的阶段性特征。环境污染物的排放量随时间变化徐州最不稳定,南京次之,淮安再次之,常州最稳定。看到江苏酸雨形势已相当严重的同时必须看到出现碱雨的频率约是酸雨的1.6~6.5倍,降水碱化问题是必须要重视的一个重要事实,应当引起人们的高度重视,加强其对环境影响的研究,提高污染物的综合治理水平。     

常州市酸雨概况分析

采用数理统计和对比分析的方法，研究了常州市近14年来的酸雨情况。结果表明，常州市出现酸雨的频率达37．8％，明显高于全省平均水平，是全省酸雨较重的区域之一。同时，年、月、旬、日的pH平均值随时间的分布具有明显的周期性。造成的原因主要是降水酸化，应当引起社会各界的高度重视。     

蓝藻水华强度的显著相关环境因素识别模型

为识别蓝藻水华强度的显著相关环境因素,克服现有研究中因变量选择不合理、时间与空间精度较低等问题,构建了以蓝藻水华强度等级为因变量,以水质、水文和气象3类监测指标为自变量的多元线性回归模型,并将该模型应用于太湖蓝藻水华研究.基于水华面积和集聚强度数据,用7级量表生成水华强度等级值,使因变量具有宏观性,避免了仅使用叶绿素a浓度等类似指标表示水华强度所体现出的微观性不足.该数据集的时间精度达到每天采样2次,空间精度则达到太湖湖湾内的某个水域空间范围.因此因变量具有适度宏观性,而自变量的值则与因变量的值在较高的时间和空间精度基础上严格对应.模型的分析结果显示,太湖大贡山水域蓝藻水华强度与气温和硝酸盐浓度呈显著正相关,与风速、湿度和电导率呈显著负相关.上述结论与该研究领域的主流结论一致,验证了该模型的有效性.