三江源植被碳利用率动态变化及其对气候响应

本文基于MODIS GPP/NPP数据估算了三江源植被碳利用率（CUE）,结合气象数据和高程数据采用一元线性回归和相关分析法,探讨了2001~2017年三江源植被CUE的时空变化特征及植被CUE对气温、降水量和蒸散量变化的响应.结果表明：（1）三江源植被CUE年内3~10月表现为先增加后降低的变化趋势,其中6月植被CUE最高.（2）三江源年植被碳利用率位于0.73~1,平均水平为0.85;植被CUE空间上呈现北高南低,西高东低的分布特征.（3）整体上,三江源4~10月植被碳利用率与同期气温、降水量和蒸散量分别呈现正相关、负相关和负相关关系,降水量是影响三江源植被CUE变化的主要影响因素,气温为次要因素,蒸散量影响程度最小.     

某润滑油污染场地健康风险评估

总石油烃(total petroleum hydrocarbons, TPH)是烃总量的一个表征,包含各种烃类化合物,对人体具有极大的危害.通过对四川省某润滑油厂拆迁场地采样调查,分析了污染物分布特征,在明确未来规划用途的条件下,用分馏法以高碳石油烃毒性参数对污染地块的石油烃进行了风险评估.结果表明,场地主要污染物为石油烃C10～C40,主要污染区域为生产车间、室外原油堆放区、油桶堆放区、油罐堆放区和废水处理池.不同功能区石油烃C10～C40垂直分布特征不同,同一土壤层不同功能区域石油烃C10～C40污染程度也不同.对不同组成成分的石油烃C10～C40进行风险评估,其评价结果也不同.总的来说HI(脂肪族∶芳香族含量比为100∶0)＜HI(脂肪族∶芳香族含量比为79.4∶20.6)＜HI(脂肪族∶芳香族含量比为0∶100).当脂肪族∶芳香族含量比为100∶0和79.4∶20.6时,石油烃C10～C40总危害商＜1,石油烃C10～C40浓度在人体健康可接受的范围内,不需要进行土壤风险控制值计算;当脂肪族∶芳香族含量比为0∶100时,石油烃C10～C40总危害商＞1,存在非致癌风险;综合非致癌效应的土壤风险控制值为8 168.58 mg·kg-1 .     

2000～2015年川西高原植被EVI海拔梯度变化及其对气候变化的响应

川西高原植被系统受地形因子影响在垂直方向上空间特征差异明显。以MODIS EVI遥感数据作为植被动态监测指数,结合高程数据分析2000～2015年川西高原植被EVI沿海拔梯度的变化规律,然后根据川西高原内部及附近39个气象站点的气温和降水资料开展川西高原植被EVI变化对气候变化的响应研究。结果表明:(1)川西高原近16年生长季植被EVI以0.8%/10 a的速率波动增加,沿海拔梯度具有先升高后降低的特点,垂直分布特征差异显著;(2)川西高原植被EVI变化趋势整体处于稳定状态,改善面积多于退化面积。在1 000 m的低海拔区域,由于人类活动的干扰,植被退化严重;中等海拔范围内水热条件充足,利于植被生长,植被逐渐得到改善,局部地区有轻微退化现象;在4 000 m的高海拔地带,植被EVI波动幅度较低并趋于稳定;(3)不同高程区间内植被EVI变化受气候影响不同,川西高原高海拔地区植被生长主要受气温控制,而中等海拔地区受降水影响较大。(4)在0.05显著性水平下,川西高原植被EVI变化受非气候因子驱动的面积分布较广,约84.22%;受气候因子驱动的面积占比为15.78%,气温对植被生长和分布的驱动作用强于降水驱动作用。     

2010～2019年雅鲁藏布江中游植被变化及其对气候因子的响应——以拉林铁路段为例

基于2010~2019年MOD13Q1/NDVI数据,结合研究区地形、1∶100万植被类型图和气象数据,采用趋势分析法、相关分析方法,探讨在气候变化背景下雅鲁藏布江拉林铁路段植被覆盖的时空演变规律及植被与气温、降水的相关性研究。结果表明,2010~2019年研究区生长季NDVI值呈波动上升趋势,增速为0.2%/10a; NDVI值呈四周高中部低,区域植被覆被改善面积(65.66%)大于退化面积(34.34%);植被覆盖变化与同期的降水呈正相关关系,与气温呈负相关;研究区植被生长对降水较气温更敏感,且西部冲积平原、山南宽谷及米林宽谷的灌丛、草原、高山植被和少量的针叶林对水热条件响应较强。     

四川盆地PM2.5浓度时空变化特征遥感监测与影响因子分析

四川盆地因其独特的地形地貌、静风和高湿等气象条件,导致盆地内部大气污染物扩散难度大,随着城市化与工业化进程加快,区内PM_2.5污染日益加重,四川盆地已成为国家大气污染防治的重点地区之一.基于PM_2.5浓度遥感反演产品,采用空间自相关分析与灰色关联分析方法,研究了四川盆地PM_2.5浓度的时空分布特征及其影响因素.结果表明,四川盆地PM_2.5浓度具有显著的空间聚集性,高-高聚集类型分布集中,低-低聚集类型分布较为分散;针叶林对PM_2.5的吸收抑制作用明显高于灌丛和草地等其他植被类型.研究认为,影响四川盆地PM_2.5浓度的主要气象因子是风速和气温,人口密度与经济规模则是影响四川盆地PM_2.5浓度的主要人类活动因子,产业结构及其规模变化对四川盆地PM_2.5浓度也产生一定影响.