江苏省陆栖濒危脊椎动物物种丰富度及分布格局

采用实地调查与资料收集相结合的方法,以县(市)为基本地理单元建立江苏省陆栖濒危脊椎动物二元分布数据库;基于GIS技术,研究濒危动物物种丰富度格局;依据地理单元中物种组成的相似程度进行聚类分析,探讨江苏省濒危动物相似性分布格局。结果显示,江苏省陆栖濒危脊椎动物共有35科62属83种;西南部丘陵山区、盐城、连云港及启东地区濒危物种丰富度较高,江苏中部地区(主要为泰州和淮安)濒危物种丰富度较低,这与江苏省生物多样性分布热点基本一致,濒危物种丰富度与总物种丰富度之间呈极显著正相关关系(P<0.01,n=73),Pearson相关系数为0.869;依据物种组成相似性,当组间距离分别为23.8、20.6、18.8时,江苏省73个基本单元可聚为3、4、5组,该聚类结果表明江苏省陆栖濒危脊椎动物分布受自然地理亚区、地形地貌以及人为活动的共同影响。     

地表水水源地突发水污染风险评价方法现状

饮用水水源地与人民的生命安全和社会经济的稳定发展联系非常密切,突发水污染事故严重威胁着水源地饮用水安全。突发水污染事故具有不确定性和模糊性,对不同类型的水源地影响侧重点不同;引发突发水污染事故的因素可以分为人为因素和非人为因素,突发水污染事故多为人为因素所引发;评价方法分为3种类型,分析了分别适用于大尺度河流型的体系构建法和小尺度湖库型的模型模拟法,指出体系构建法综合宏观的特点,以及模型模拟法微观量化的评价方式,综合评价法则结合了这2种方法的优点;分析了评价方法的不足并对发展趋势做出展望,以期为水源地保护工作者提供对水源地突发水污染事故选择评价方法的思路。     

基于激光雷达分析2020年冬季镇江地区一次大气污染过程

利用气溶胶激光雷达观测结果,结合环境监测站污染物浓度数据、气象观测资料及HYSPLIT后向轨迹模式结果,综合分析2020年1月17—22日镇江市一次大气污染过程。结果显示,此次污染过程前期天气形势稳定,不利于污染物的清除及扩散,后期受偏北风影响,北方污染物向镇江输送,使得本地污染物持续累积,污染不断加重。特征雷达图分析表明此次污染为以PM2.5为主的二次污染。激光雷达显示污染日消光系数为0.0~0.9 km-1,消光系数垂直廓线日变化特征明显,气溶胶粒子主要堆积在0.6 km高度以下,并且很好地揭示了污染气团从高空逐渐下沉最终与本地污染叠加的过程,与HYSPLIT模式解析的污染气团来源结果基本一致。     

冬季南京城区气溶胶化学组分和吸湿性观测

大气气溶胶的吸湿特性改变了颗粒物的粒径、光学性质、云凝结核活性,进而对大气能见度、地面辐射强迫和人体健康产生重要影响。针对长三角腹地城市南京重污染天气频发现象,笔者使用吸湿串联电迁移差分分析仪(H-TDMA)结合在线气体组分及气溶胶监测系统(MARGA)和相关气象数据对冬季南京城区气溶胶吸湿增长特性进行外场观测研究。结果表明:灰霾期间SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度分别为(17.57±9.07)(26.16±11.39)(13.61±6.68)μg/m~3,非灰霾期间为(9.62±3.58)(12.12±7.51)(5.78±3.59)μg/m~3,前者是后者的2倍。水溶性组分质量浓度大小依次为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Ca~(2+)Na~+Mg~(2+)。其中NO_3~-的贡献最大,占PM_(2.5)的29%,其次是SO_4~(2-)占14%,NH_4~+占8%。其他水溶性组分(Cl~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+))约占PM_(2.5)的5.9%。SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度没有明显日变化且保持在较高水平。观测期间气溶胶的不同粒径段粒子吸湿增长因子概率密度分布(GF-PDF)均呈双峰,随粒径增大,强吸湿组粒子的吸湿性增大,而弱吸湿组的吸湿性减弱。其中,40 nm粒径段粒子强、弱吸湿增长因子分别为1.335±0.03和1.054±0.008,80 nm粒径段为1.348±0.03和1.053±0.011,40 nm较80 nm粒径段的粒子弱吸湿峰更为明显。灰霾期间粒子的吸湿增长因子分别为1.307±0.08和1.413±0.07,非灰霾期间为1.230±0.03和1.300±0.03。冷锋过境时气溶胶弱吸湿组谱分布没有明显的变化,强吸湿组谱分布明显向弱吸湿方向偏移,吸湿性减弱。灰霾期间和整个观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度分别为(87.56±25.87)(69.31±28.75)μg/m~3,灰霾期间主要的二次气溶胶质量浓度占PM_(2.5)的66%,而粒子的平均吸湿增长因子从1.325±0.03降低到1.301±0.07。特殊时段春节期间弱吸湿组粒子的吸湿性增大,而强吸湿组粒子的吸湿性减弱。其中110 nm粒径段粒子强吸湿组吸湿增长因子明显下降,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度也发生明显下降,吸湿增长因子和水溶性化学组分的变化呈良好一致性。     

镇江市金山湖沉积物磷元素分布特征研究

以镇江市金山湖为研究区域，于2019年1月（冬季）和2019年7月（夏季）采集了10个点位的表层沉积物样品，参照欧洲标准测试测量组织建立的沉积物磷形态分析方法（SMT）测定沉积物总磷（TP）、无机磷（IP）、有机磷（OP）、铁/铝-磷（Fe/Al-P）和钙-磷（Ca-P）质量分数，研究金山湖表层沉积物磷元素及其赋存形态的季节分布特征。结果表明，金山湖表层沉积物中TP质量分数在冬、夏季分别为727.39~1 073.70 mg/kg和700.90~1 002.17 mg/kg，处于中等污染水平；金山湖表层沉积物磷以IP为主，IP在TP中的占比在冬、夏季分别为68.58%~88.86%，73.09%~87.21%；除了Fe/Al-P以外，OP作为生物有效磷源，其冬、夏季质量分数分别为69.37~190.93 mg/kg和108.45~210.42 mg/kg；其平均值分别为129.01，160.15 mg/kg。金山湖冬、夏季沉积物各形态磷质量分数所占比例均表现为Ca-P>Fe/Al-P>OP，表明该研究区域沉积物以Ca-P占优势。金山湖表层沉积物pH值呈现弱碱性，通过Ca-P直接释放到上覆水中的磷较少，故金山湖沉积物磷元素的潜在风险较小。各形态磷的相关性分析结果发现，冬季沉积物TP与Fe/Al-P、IP呈极显著正相关（P<0.01）。夏季沉积物TP与IP、Fe/Al-P之间呈极显著正相关（P<0.01），与Ca-P呈显著正相关（P<0.05）。此外，金山湖沉积物OP、Fe/Al-P以及Ca-P的来源不一致。pH值对沉积物IP会产生一定影响，而其余磷形态则受pH值的影响程度较小。