官厅水库典型入库河流(洋河)表层沉积物重金属赋存形态特征

官厅水库曾是北京市重要的饮用水源地之一,洋河作为官厅水库重要入库河流,沉积物污染直接影响水库的水质安全.以洋河水系表层沉积物为研究对象,利用BCR三步连续提取法分析沉积物中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn形态特征,并基于重金属形态的评价方法(次生相原生相分布比值法-RSP和风险评估指数法-RAC),评价了洋河水系表层沉积物中重金属的污染程度与风险水平.结果表明,在整体研究区域,6种重金属均以残渣态(B4态)为主,在次生相中(除B4以外的其他3种形态),Cd、Cu、Ni、Pb和Zn均以可还原态(B2态)为主,Cr以可氧化态(B3态)为主.在空间分布上,Cd在干流中游段和支流清水河段以B2态为主;Zn在干流中游段以B2态和弱酸提取态(B1态)为主,在支流清水河段以B2态为主.RSP结果表明,洋河水系表层沉积物中Cd和Zn为轻度污染,Cr、Ni、Cu和Pb无污染.但Cd和Zn在支流清水河段均为重度污染等级,其可能主要来源于区域化工原料及化学品制造行业.RAC结果表明,整体上洋河水系表层沉积物中Cd和Zn对水环境构成中等风险,Ni和Cu构成了低风险,而Cr和Pb基本无风险.     

利用多信息源提高半干旱地区TM影像的森林类型制图精度:以北京西部山区为例

以地处半干旱地区的北京西部山区为例,利用研究区森林类型的季相特征、已有的少部分林相图、Google Earth免费影像数据等信息选择不同坡向的相同森林类型做训练样本,通过加入其他辅助数据(海拔和坡向数据),来提高Landsat TM影像的森林类型分类精度,同时对比了基于像元和面向对象方法提取森林类型的效果。结果表明:1)就半干旱山区的森林类型划分来说,TM影像的TM4、TM5、TM4-TM2及辅助数据DEM和坡向可作为TM影像森林类型划分的最佳数据源。2)单独加入海拔信息,阔叶林的提取精度提高23%,针叶林和混交林的分类精度只提高了4%~5%;单独加入坡向信息,阔叶林的提取精度只提高21%,但是针叶林和混交林的分类精度则分别提高了13%、18%,显著优于单独加入海拔信息的效果。同时加入海拔信息和坡向信息,至少可以准确区分出约70%以上的针叶林、阔叶林和混交林。3)就本研究区而言,坡向比海拔更有效地辅助提高森林分类精度。4)就混淆矩阵数据而言,面向对象的分类方法比基于像元分类结果总体精度低3%,Kappa系数低4%,但面向对象的分类结果更加符合研究区实际情况。该研究对中分辨率影像应用于半干旱山区森林类型划分具有一定的借鉴意义。     

抗生素抗性基因环境效应的研究进展

介绍了环境中抗生素抗性基因的来源、检测方法以及在沉积物中残留水平,提出了制药废水、医疗废水、水产养殖、人畜粪便和市政污水是环境中抗生素抗性基因的主要来源。随后深入讨论了其毒性效应以及生态风险评价方法,指出了我国在当前研究中尚存在的不足,同时对抗性基因的未来研究重点提出了建议。     

官厅水库沉积物中大量元素的历史分布特征

以官厅水库沉积物为研究对象,建立年代序列,解析有机质及TOC、TN、TS的含量和沉积通量的年变化,探明官厅水库大量元素的历史沉积特征.结果表明:采用210Pb和137Cs测定官厅水库线性沉积速率分别为0.33 cm·a-1和0.32 cm·a-1,累积质量沉积速率从1954年水库建成后缓慢递增到1980年左右的0.156 g·cm-2·a-1,之后递减至当前的0.090 g·cm-2·a-1.沉积物中有机质含量为36.8~100.7 g·kg-1,在水库南部库区略高;有机质沉积通量在时间尺度上随年代呈先增加后减少,与沉积物沉积速率年变化趋势相似.沉积物中TOC含量为1.18%~7.83%,TN含量为0.04%~0.73%,TS含量为0.07%~0.50%.TOC和TN的沉积通量在20世纪90年代左右出现峰值,而TS沉积通量呈逐渐下降趋势.总体而言,官厅水库沉积物中C、N、S等大量元素呈连续分布,其沉积通量主要受沉积速率影响,颗粒物沉积过程可能在污染物迁移转化中扮演重要角色.