衡阳市区和衡山背景站臭氧浓度变化规律的对比分析

选取衡阳市区和衡山背景站臭氧自动监测数据,分析两地的臭氧污染特征。对空气质量的优良率情况、臭氧作为首要污染物的变化情况、臭氧浓度的日变化特征、典型时段的浓度变化特征、臭氧浓度的月际变化特征和臭氧与PM_(2.5)的关联情况等进行了分析。结果表明,多云及阴雨天气时,衡阳市区的臭氧浓度日变化幅度大于衡山背景站。夏季,衡阳市区和衡山背景站的臭氧浓度的日变化特征规律差异较大,臭氧浓度分布比较分散,前者为典型的单峰形,后者则波动平缓。冬季,日变化幅度不大,但衡阳市区的臭氧浓度明显低于衡山背景站。衡山背景站和衡阳市区的臭氧基本同步变化,但日均值高于衡阳市区。     

京津冀地区一次污染过程的星载地基激光雷达联合观测分析

针对2018年3月9—15日京津冀地区的一次空气重污染过程,进行了基于地基颗粒物激光雷达组网的星载-地基联合观测分析。颗粒物激光雷达观测到污染前期为局地污染累积过程,中期有明显的污染物区域传输过程,北京受太行山沿线城市污染输送影响较大。风廓线激光雷达观测结果表明:此次污染过程近地面主要为偏南风且风力较弱,冷空气到来时风向转为较强东北风,导致污染消散。微波辐射计观测到保定在污染过程中出现持续6 d的逆温层,同时在污染过程中近地面相对湿度较高,逆温层被打破后污染开始消散。在污染过程的各个阶段中,污染团的空间分布与变化特征均被很好地反映出来,可见地天联合观测对污染物的累积与输送研究有较大的意义,能对京津冀及周边地区的大气污染联防联控提供有力支持。     

消毒水使用对汽车VOC检测结果的影响

以84消毒液为例,研究其对皮革、塑料、发泡、地毯、密封条几种典型汽车材料的袋子法VOC检测结果的影响。经过实验结果分析:84消毒液直接喷在样品上对袋子法VOC检测结果存在影响;84消毒液喷在用PE缠绕膜包装的样品上对袋子法VOC检测结果无影响。     

基于Landsat 8遥感数据的天津市地表温度反演

以Landsat 8遥感数据为数据源,进行天津市地表温度反演研究。首先采用单通道算法反演地表温度,并利用均值标准差法进行温度分级。然后建立不同温度等级面积比例的估算模型。再通过随机样点,从不同温度等级和土地覆盖类型2个角度,分别建立并比较不同类样点的地表温度与各指数的拟合模型。结果表明:次高温区域面积比例与人口密度、人均GDP都具有较高的决定系数;地表温度与NDVI、BAEM的二元线性回归决定系数高于地表温度与单一指数的决定系数;将样点分类后,低温点与MNDBI的决定系数高于其他温度等级样点,水域和植被样点与各种指数的决定系数高于其他地物类型样点。     

神农架大九湖后生浮游动物群落结构和水质评价

大九湖是南水北调中线工程的重要水源涵养地之一。为了解实施生态修复工程后浮游动物群落结构特征及水质污染情况，于2014年11月（枯水期）、2015年5月（平水期）和9月（丰水期）进行了3次采样调查。研究表明:共检出后生浮游动物36种，其中桡足类2种、枝角类5种和轮虫29种，轮虫丰度在3次采样中均占总丰度的80%以上，仅有的几种枝角类和桡足类也是小型种类或以幼体为主。11月优势种是寡污-β中污型-螺形龟甲轮虫（Keratella cochlearis）和晶囊轮虫（Asplachna sp.）；5月优势种为寡污-β中污和β中污型-螺形龟甲轮虫、迈氏三肢轮虫（Filinia maior）、无棘螺形龟甲轮虫（Keratella cochlearis tecta）、广生多肢轮虫（Polyarthra vulgaris）和萼花臂尾轮虫（Brachionus calyciflorus）；9月优势种是β-中污型-裂足臂尾轮虫（Brachionus diversicornis）、迈氏三肢轮虫和剪形臂尾轮虫（Brachionus forficula）。冗余分析（RDA）表明高锰酸盐指数(CODMn)是影响后生浮游动物污染类型分布的最关键环境因子。 关键词： 大九湖；后生浮游动物；污染类型；高山湿地湖泊     

基于EFDC的长江常州段污水排江浓度场数值模拟

长江感潮河段水流与污染排放引起的浓度场复杂多变,基于EFDC(Environmental Fluid Dynamic Code)模型,采用正交曲线网格拟合自然河道边界,建立了长江常州段的水动力和水质模型。采用现场同步实测资料,与计算结果比对,证明该模型在水动力和水质两个方面都与实测数据吻合较好,满足了实际工程的需要;同时由于长江水流运动较快,一阶降解动力学已经满足了化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)和总磷(TP)浓度计算要求,可以不考虑它们复杂的生化反应过程。     

分层开采工艺对地表沉降的影响研究

分层开采是厚煤开采的经典工艺,这种工艺对地表沉降的影响比较复杂。通过测试原岩物理力学参数,利用有限元软件flac3D对分层和一次采全高时地表沉降进行了数值模拟。结果表明,如果采高较小,砌体梁距煤层较近,且采完上分层后长时间停采,给顶板再生留足时间,分层开采较一次采全高对地表沉降影响要小。     

基于SHERPA的环境空气质量减排情景模拟评估

分析了SHERPA综合评价模型的基本原理和主要建模理念,重点介绍了其在环境空气质量减排情景模拟评估方面的作用,以及在排放源与受体关系(SRR)方面的处理方法,比较了其与欧盟常用的其他情景模拟模型的优缺点。SHERPA模型的特点是空间灵活性较好,对于任何给定地点,可以快速评估不同地区对该研究地点空气质量的影响。SHERPA模型的3个主要功能为污染物来源分析、决策支持和情景模拟。基于SHERPA模型对法国环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2年均浓度进行污染来源分析、决策支持分析和减排情景模拟评估,展示了模型在环境治理措施优先级筛选和政府间联合治理措施协调建议方面的功能和作用,以期为中国环境空气质量预测预报、环境质量管理措施的制定和成效评估等环境服务与管理工作提供借鉴。     

基于探索性数据分析的汉丰湖富营养化驱动因子研究

为了探究汉丰湖富营养化驱动因子和营养状况，基于2014年水质监测数据，应用探索性数据分析方法初步研究了汉丰湖水动力条件与环境因子的相关性、水质主成分、相关环境因子熵权和营养健康指数。回归分析结果表明：水位与透明度呈正相关，流量与DO呈负相关，与流速呈负相关的因子为Chla、CODMn、NH+4-N和DTP；主成分分析提取的3个主成分分别反映了营养盐、有机污染以及藻类信息；DO、TN和TP的熵权表明汉丰湖水体的富营养状况受制于耗氧有机污染和氮、磷营养盐；营养健康指数S1>S3>S6（湖心）>S7（湖尾）>S5（湖首）>S4>S2。汉丰湖水体营养状况介于中营养到轻富营养，其中南河营养状态较高，湖心营养程度高于湖首和湖尾。减少有机污染物、营养盐的输入和改善局部水域的水动力条件可抑制藻类生长，有利于防治富营养化。 关键词： 探索性数据分析；汉丰湖；富营养化；驱动因子；水动力条件；主成分；熵权；营养健康指数     

Difference in the net value of ecological services between natural and artificial forests in China

Land degradation is a global problem that seriously threatens human society. However, in China and elsewhere, ecological restoration still largely relies on a traditional approach that focuses only on ecological factors and ignores socioeconomic factors. To improve the effectiveness of ecological restoration and maximize its economic and ecological benefits, a more efficient approach is needed that provides support for policy development and land management and thereby promotes environmental conservation. We devised a framework for assessing the value of ecosystem services that remain after subtracting costs, such as the opportunity costs, costs of forest protection, and costs for the people who are affected by the program; that is, the net value of ecosystem services (NVES). To understand the difference between the value of a resource and the net value of the ecosystem service it provides, we used data on VES, timber sales, and afforestation costs from China's massive national afforestation programs to calculate the net value of forest ecosystem services in China. Accounting for the abovementioned costs revealed an NVES of ¥6.1 × 10¹² for forests in 2014, which was 35.9% less than the value calculated without accounting for costs. As a result, the NVES associated with afforestation was 55.9% less than the NVES of natural forests. In some regions, NVES was negative because of the huge costs of human-made plantations, high evapotranspiration rates (thus, high water opportunity costs), and low forest survival rates. To maximize the ecological benefits of conservation, it is necessary to account for as many costs as possible so that management decisions can be based on NVES, thereby helping managers choose projects that maximize both economic and ecological benefits.