基于MERRA-2资料的PM2.5主要组分污染特征及与气象条件的相关性分析

利用MERRA-2再分析数据,对1980～2020年中国区域黑碳、有机碳和硫酸盐质量浓度的空间分布特征、多时间尺度变化规律进行了分析,并进一步探讨了典型区域黑碳、有机碳、硫酸盐浓度与大气自净能力指数之间的可能联系.结果显示:中国黑碳、有机碳、硫酸盐浓度都呈西部低、中东部高的空间分布特征,且京津冀、川渝、江浙沪、两广等4个区域的污染特征具有代表性;中国黑碳、有机碳、硫酸盐浓度均呈现阶段性的年代际变化特征,1980—2020年期间经历了缓慢增加、快速增加和缓慢下降的过程;4个区域3种组分的季节变化规律有较大差异,其中黑碳浓度呈夏季低、冬季高的“U”型变化规律,有机碳和硫酸盐浓度无显著的一致性特征;大气自净能力指数与黑碳、有机碳、硫酸盐浓度的长期变化趋势上有显著的负相关关系,即大气自净能力指数越大(小),污染物浓度越低(高).     

鄱阳湖平原区农村门塘浮游藻类群落特征及其生物学评价

于2018年—2019年在鄱阳湖区周边选取4个县（区）10个村庄的典型门塘开展浮游藻类采样调查。研究共鉴定出藻类6门83种，以蓝藻门、绿藻门和硅藻门为主；浮游藻类细胞密度全年范围为7.30×104个/L～2.78×1011个/L，年均值为1.4×1010个/L，其中夏季细胞密度最大，冬季细胞密度最小；优势种主要有小环藻、微囊藻、铜绿微囊藻、卵形隐藻等，且具有较为明显的季节演替，全年优势种为小环藻；藻类多样性指数（H′）年均值为1.49，丰富度指数（M）年均值为1.92，全年水体生物学评价结果为中度污染。     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

本文主要是围绕地表水环境遥感检测展开讨论,全面介绍了水环境检测的关键技术和系统,建立改进双峰法的水体分布遥感提取方法,并以具体地区为例进行分析,采用不同方法建立解析方法,从根本上提升反演方法的区域和积极适用性,希望能够对相关人员起到参考性价值。     

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。     

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     

汽车排放共享检测——以南京市汽油车遥测试验结果为例

以南京市汽油车遥测试验结果为例,对汽油车的单次遥测数据与年检数据进行分析,结果表明,2组数据之间不存在相关性,这可能是由于车速等检测环境的差异造成的。整体遥测值的变化并不会随着年检值的增加或减少而呈现某一趋势,车辆的单次遥测数据并不具有代表性,不能作为车辆是否超标的判定依据。在对汽油车遥测不合格次数、排放限值设定、遥测年检时间间隔等分析中发现,若将汽油车的NO、CO遥测排放限值分别设为2 000×10-6和5%,当汽油车的遥测不合格次数≥5次,或汽油车的遥测不合格次数达到3次,同时这3次的遥测时间距离年检不超过60 d(遥测在前,年检在后),那么在这些遥测不合格车辆中,有80%以上的年检结果也不合格,遥测与年检的检测结果判定较为一致。虽然两者的检测方法和排放标准不同,但都能有效筛选出排放超标车辆,而且遥测法更快速,也无需停车检测,不影响车辆行驶。     

天水市紫外吸收性气溶胶时空动态的遥感监测

采用OMI传感器的气溶胶产品,分析了2006—2015年中国西部城市天水市对流层紫外吸收性气溶胶的时空分布特征。结果表明:空间上,十年间天水市的吸收性气溶胶表现出从中部向周围依次减弱的南北向带状分布规律;季节变化呈现出秋冬季高于春夏季的规律;时间上,吸收性气溶胶指数(AI)从2006年的0.075增至2015年的0.506,年均值为0.28,年均增长率为57.5%;十年间出现2次阶段性增长和2次阶段性减小;AI年际变化与天水市地方总产值相关性为0.902,第一产业对其影响最大,第三产业影响最小。     

基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演

湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。     

长江流域月降水的EEMD多时间尺度遥相关分析

基于长江流域138个气象站1961~2016年的逐月降水观测资料，应用集合经验模态分解（EEMD）方法，分别对各站点的月降水序列进行EEMD分解，然后，运用时滞相关分析和逐步变量选择的方法，以识别长江流域月降水周期振荡和长期趋势的显著影响因子，并构建多元线性回归模型对长江流域月降水进行预测。结果表明：（1）近50多年来，长江流域各站点的月降水呈现出显著的季节、年际和年代际尺度振荡特征。（2）流域内各站点月降水的长期变化趋势存在着较大的空间差异性，表现为金沙江、雅砻江、大渡河以及鄱阳湖流域是月降水长期趋势显著增加的集中区，而岷江中游以及洞庭湖流域的南部是月降水长期趋势显著减少的集中区。（3）厄尔尼诺1+2区的平均海表温度（NINO1+2）的过去模式是影响长江流域月降水周期振荡的主要气候因子，而全球平均气温距平（GlobalT）是影响长江流域月降水长期趋势的主要气候因子。（4）基于已识别的影响因子构建的月降水量预测模型在旱季的预报性能高于雨季，并在长江上游地区的预报性能高于其中下游地区。