2000~2021年黄土高原生态分区NEP时空变化及其驱动因子

净生态系统生产力（NEP）是陆地生态系统碳源/汇定量评价的重要指标.以黄土高原地区及6个生态分区（黄土高塬沟壑区A1、A2副区,黄土丘陵沟壑区B1、B2副区、沙地和农灌区（C区）和土石山区及河谷平原区（D区））为研究对象,结合遥感、气象、地形和人类活动数据,采用相关性分析、多元回归残差分析和地理探测器等方法,估算区域NEP并分析其时空变化特征及气候、地形、人为因子对NEP时空变化的影响.结果表明,在时间尺度上,2000~2021年,黄土高原NEP多年平均值（以C计）为104.62 g·（m²·a）^-1.黄土高原及各生态分区NEP均呈增长趋势,其中,黄土高塬沟壑区A2副区NEP年均增长率最大,为9.04 g·（m²·a）^-1;沙地和农灌区NEP年均增长率最小,为2.74 g·（m²·a）^-1.除沙地和农灌区为弱碳源外,其余各生态分区均表现为碳汇.在空间尺度上,黄土高原年均NEP呈现东南高西北低的分布格局,碳汇高值主要分布在黄土高塬沟壑区南部,碳源区主要分布在黄土高塬沟壑区北部、沙地和农灌区的大部;NEP的空间变化有显著差异,高增幅主要分布在A2副区中南部以及B2副区的西南部.黄土高原及各生态分区NEP时间变化受人为因素影响最大,人类活动数据与NEP的相关系数均大于0.80,且人为因素对NEP的贡献率均在50%以上;NEP的空间变化受气象因子的影响较大,降水、太阳辐射是影响空间变化的主导因子.总之,黄土高原NEP的时空变化受自然因素和人类社会因素共同影响.研究结果可为黄土高原陆地生态系统减排增汇及实现双碳目标提供参考.     

黄河流域生态环境脆弱性评价、空间分析及预测

生态环境脆弱性是制约经济可持续、高质量发展的重要因素。以2005—2018年黄河流域73个城市为研究对象,构建了黄河流域生态环境脆弱性的评价指标体系,采用主成分分析计算了黄河流域生态环境脆弱指数,并依据自然断点法将评价结果分为极度脆弱、重度脆弱、中度脆弱、轻度脆弱、微度脆弱五类。进一步通过空间相关分析揭示了黄河流域生态环境脆弱性的时空演变特征,并利用CA-Markov模型对黄河流域2025年生态环境脆弱性进行了预测。结果表明：（1）黄河上、中、下游生态环境脆弱性分别表现“低—中—高”的分布特征,且生态环境脆弱性变化趋势存在区别：上游虽差异较大但波动相似,中游波动方向相反,下游在2016年之后整体呈下降趋势。（2）黄河流域生态环境脆弱性存在空间相关性,上游呈现低—低聚集,下游呈现高—高聚集,中游空间相关性不显著。（3）预测2025年黄河流域中游地区重度脆弱有所扩张,下游地区极度脆弱向中心区域明显收缩。黄河流域生态环境的治理与保护并非一朝一夕之事,也并非某一流域单独能够完成的,黄河上、中、下游要根据不同的自然条件制定与之相适宜、符合整体发展需要的治理与保护措施。     

基于VSD模型的区域生态系统脆弱性评价——以广西西江经济带为例

生态系统脆弱性受到自然与人文因素双重影响。以广西西江经济带为例,采用VSD模型,通过暴露度、敏感性和适应能力分解脆弱性,构建包含自然和人为因素25 个指标的评价体系,开展脆弱性评价与分区。结果表明,不脆弱区、一般区、脆弱区、很脆弱区和极脆弱区分别占11.31%、22.63%、27.60%、24.39%和14.07%,东西部地区脆弱性较高,中部地区脆弱性较低;自然因素导致的脆弱区主要分布于东西部山区,人为因素主导的脆弱区分布于中部盆地的城镇及其周边;经济带约53%的建设用地分布于很脆弱区和脆弱区,未来新增建设用地需要重点向不脆弱区和一般区转移。根据分区结果和诱因差异,提出了不同类型区开发与保护的相关建议。     

陕西省生态环境景观格局脆弱性及空间关联研究

基于地理信息系统GIS和景观格局指数分析Fragstats,研究陕西省生态环境景观格局脆弱性及空间关联,结果显示:2001年、2006年和2011年,陕西省景观格局脆弱度分别为0~7.406 6、0~7.970 5和0~8.034 8,呈下降的趋势,高脆弱区面积逐渐减小,低脆弱区和较低脆弱区面积逐渐增大.2001年、2006年和2011年的全局Moran`s I 指数分别是0.792 8、0.692 1和0.679 9,呈不断减少的趋势,景观格局脆弱度存在较强的正相关现象.局部空间自相关表明,2001年"高-高"值的区域主要分布在陕西中部和南部,2006年"高-高"值的区域分布在除中南部以外的区域,2011年"高-高"值的区域分布在除中西部以外的区域.     

沿海资源富集区景观格局脆弱度的时空演变特征分析

探究最佳尺度下景观格局脆弱度的时空演变特征,有助于生态环境保护和功能优化.选择沿海资源富集区招远市为研究区,以2008年、2013年、2018年三期土地利用数据为基础,借助信息损失评价模型和半变异函数确定最佳空间粒度和幅度,构建了研究区景观格局脆弱度评价模型;运用普通克里金插值方法,得到研究区景观格局脆弱度分布图;利用...     

天津市滨海新区湿地景观格局变化及驱动力分析

湿地是生态系统的重要组成部分,是人类最重要的生存环境之一。天津滨海新区拥有丰富的湿地资源,但近年来随着经济的发展,人类活动的增强及相关政策的执行,湿地资源受到严重威胁。为全面掌握滨海新区近年来的湿地景观格局动态变化历程,本文以1986年、1996年、2006年和2016年TM遥感影像为主要数据源,运用遥感等技术手段,对滨海新区近30年来湿地景观格局时空演化进行动态分析、质心分析及指数分析,并简要讨论了湿地景观变化的主要驱动因子。结果表明：近30年间滨海新区湿地退化情况严重,累计退化面积达524.762 km²,其中2006?—?2016年湿地面积减幅最大,高达407.947 km²,减少区域集中分布在环渤海地带的淤泥质沙滩和浅海水域,转化后类型以建设用地为主。景观动态分析及质心分析结果表明：景观整体变化特征为破碎度逐渐增强、景观形状日趋复杂、景观生态功能日益减弱、景观分布向均衡化发展,整体湿地质心不断向内陆推移。驱动力分析结果显示：经济发展、人口增长和政策调控等人为因素是该时期景观格局变化的主要驱动因素。     

基于景观格局的三峡库区生态脆弱性评价

三峡库区是我国的生态环境敏感脆弱区,进行生态脆弱性评价对于掌握其生态脆弱特征和识别生态环境问题具有重要意义. 基于遥感 (RS)和地理信息系统(GIS)空间分析技术,综合考虑景观格局和区域生态2类影响因素,进行三峡库区生态脆弱性评价. 结果表明:①景观类型中,脆弱度由高到低依次为水体、林地、旱地、草地和水田. ②景观破碎度与区域生态脆弱性之间的相关性显著,反映了人类活动对三峡库区生态环境的干扰剧烈. ③三峡库区生态脆弱区可划分为——Ⅰ区(0.171 500≤EVI＜0.191 225),Ⅱ区(0.191 225≤EVI＜0.210 950),Ⅲ区(0.210 950≤EVI＜0.230 675),Ⅳ区(0.230 675≤EVI≤0.250 400). 其中,Ⅲ区和Ⅳ区生态脆弱程度较高,主要分布在水域及其岸边带、高海拔区域和岩溶地貌区域. 特殊的地形地貌是三峡库区生态环境敏感脆弱的重要因素,而人类行为干扰是造成生态环境退化的决定性因子.      

西北干旱荒漠生态区脆弱性动态监测及驱动因子定量分析

全球气候变化和人类活动双重胁迫下,西北干旱荒漠生态区的脆弱生态系统发生了深刻变化。论文在充分考虑研究区生态环境背景特征（沙漠化、盐渍化、风力侵蚀、干旱等灾害严重）的基础上,引入极端气候灾害因子（指示气候变化）和大尺度景观格局指数（指示人类活动对生态景观的干扰）,构建了西北干旱荒漠生态区的生态脆弱性评价体系,并对研究区2000—2013年的生态脆弱性时空变化格局及其驱动机制进行了定量分析和讨论。研究结果表明：西北干旱荒漠生态区的生态脆弱性总体上处于中-重度脆弱状态;其生态脆弱性空间分布格局总体上呈现自东向西递减的趋势,西部局部地区则呈现“E”字型格局,该分布格局主要受西北内陆地区大气环流以及三山夹两盆的特殊地貌影响;2000—2013年,西北干旱荒漠生态区生态脆弱性呈现减小趋势,其生态脆弱性变化状况受气温、降水以及人类活动影响显著。研究成果可以为西北干旱荒漠生态区的生态保护和治理提供决策支持。     

基于主成分-聚类分析模型的生态环境脆弱性分析:以平潭综合实验区为例

目前对平潭综合实验区(平潭主岛)脆弱性评价方面的研究仅有地下水系统的脆弱性研究,对生态环境方面的脆弱性研究尚未见诸文献中。针对此情况,文章首先从自然因素、人为干扰因素和环境因素3个方面构建了生态环境脆弱性指标体系,然后运用主成分-聚类分析模型对平潭综合实验区的生态环境脆弱性进行分区。脆弱性分区结论为平潭综合实验区总体为中强度脆弱,其中极强脆弱区为白青乡,强度脆弱区为北厝镇和苏澳镇,中度脆弱区为中楼乡、澳前镇和敖东镇,轻度脆弱区为平原镇、潭城镇和流水镇,微脆弱区为芦洋乡。文章从增加防护林的面积和种类、调整优化土地利用结构、开展生态功能区划和生态环境保护规划的编制工作三方面提出了降低研究区域生态环境脆弱性的对策措施。     

贫困退出背景下返贫脆弱性评价——融合区域与个体的新视角

精准识别返贫脆弱性,预防和化解返贫风险是“后扶贫时代”的工作重点。基于区域与个体尺度融合的新视角,运用BP神经网络法、熵值法和偏相关分析法对六盘山、秦巴山和大别山三大集中连片特困区进行返贫脆弱性评价与影响因素分析。研究发现：（1）三大集中连片特困区返贫脆弱度大致呈现由西向东递减的空间格局;（2）三个典型县区域和个体返贫脆弱性评价结果均显示古浪县>新县>栾川县;（3）高返贫风险县域中,高生态暴露度特征最为显著,而高返贫风险家庭中,生计动力不足特征最为明显;（4）区域返贫脆弱性主导因子为自然环境禀赋和经济发展水平,个体返贫脆弱性主导因子则为家庭劳动力综合素质、家庭收入、生计来源多样性、家庭成员健康状况和婚姻成本等。     

中国典型城市机动车排放演变趋势

选择中国12个典型城市建立1990~2009年机动车排放清单,分析各城市机动车排放历史演变趋势.结果显示,1990~2009年,研究各城市CO、VOCs、NOx和PM排放因子分别降低57%~81%、53%~78%、22%~74%和31%~76%.20年间,各城市CO和VOCs排放量总体在2000年后陆续达到增长峰值后开始下降,总量分别增长1.0倍和1.4倍;NOx和PM排放量总体保持持续增长,分别增长3.2倍和3.3倍.各城市汽油车是CO和VOCs排放主要贡献源,LDA-G、MDTB-G和HDTB-G对各城市机动车CO和VOCs排放的贡献和分别为约70%~90%和约50%~85%,其中LDA-G的排放贡献明显提高.LDA-G、MDTB-G、MDTB-D和HDTB-D贡献了80%~90%的NOx排放,其中MDTB-D和HDTB-D的排放贡献率从平均57.8%上升为72.7%.对于PM,MDTB-D和HDTB-D占排放的70%~90%.此外,部分城市摩托车排放的贡献不容忽视.     

小兴安岭泥炭藓沼泽生态系统中的汞

研究了小兴安岭汤旺河流域中的泥炭、土壤和植物样品的汞,泥炭地总汞的平均含量为65.8～186.6ng/g;高于黑龙江土壤A层汞平均含量,也高于美国佛罗里达大沼泽国家公园和瑞典Birkeness湿地的含量.甲基汞平均含量为0.16～1.86ng/g;约占总汞的0.2%～1.4%,泥炭地总汞最高浓度出现在5～10cm深处,为186.6ng/g,甲基汞最高浓度出现在10～15cm处,为1.86ng/g,均随深度增加而减少.甲基汞含量与总汞没有很强的相关性(P=0.05,r=0.28)     

国外保护矿业环境的矿业立法择优

勘探尤其是开采对环境的污染和破坏是比较典型的,为此,世界绝大多数国家制订了独立于矿产资源法的《矿业法》,从立法资源上保证保护矿业环境的法律构建.国外《矿业法》以源头控制、全过程控制、无过错和合力等立法原则,贯通于行政特许权授予为主并综合运用矿业主体激励、市场力量、公众参与等其他管理方式之中,构建成立体性保护矿业环境的法律制度.国外矿业法择优显得我国取代《矿业法》的《矿产资源法》关于矿业环境保护的规定过分“吝啬“.     

鸭绿江口潮滩沉积物间隙水中的营养盐

通过对鸭绿江口潮滩区2个采样点采集的柱状样分析、培养实验,测定了沉积物间隙水中的营养盐和沉积物中的S^2-结果表明,鸭绿江口潮滩区沉积物间隙水中的NO₃^-含量平均值为3.0μmol/L,垂直分布变化不大.PO₄^3-和SiO₃^2-的含量范围分别为0.8～70.4μmol/L,111.6～1054.3μmol/L,且两者垂直变化类似,随沉积物深度的增加先增加后下降.沉积物中硫化物的分布是随深度增加,含量升高.鸭绿江口潮滩区沉积物Eh、pH的测定结果显示,在13cm以下,Eh降为负值,沉积物还原性逐渐增强.而pH自上而下变化不大.由分子扩散公式计算结果表明,鸭绿江口潮滩区营养盐均由沉积物向上覆水扩散.     

我国四个港湾疏浚物石油污染

文中叙述了１９８８￣１９９０年间，我国４个港湾－大连湾、天津港、深圳湾及珠江河段各疏浚区疏浚物中油类污染调查及分布状况。文中介绍了站位布设原则，样品采集、样品处理、分析测试方法。进行了沾污疏浚物油类出溶出实验，认为油类溶出实验是估价疏浚物油类污染的程度的重要手段。讨论了４港湾疏浚物油类污染水平。大连湾海域疏浚物石油污染明显，珠江河段，深圳湾及天津港疏浚物稍受影响，基本上是清洁的。     

上海城郊夏季大气VOCs在臭氧生成中的作用

为研究上海市夏季臭氧高发季节大气VOCs在臭氧生成中作用,选取2018年5～8月大气臭氧较高的时段,在淀山湖科学观测研究站对103种挥发性有机物、臭氧和氮氧化物等环境污染物进行观测.结果表明,上海臭氧高发季节大气平均φ(VOCs)为32.7×10-9,羰基化合物是VOCs的主要组分,所占质量分数达35.0％.羰基化合物...     

深圳市夏季臭氧污染研究

以2009年8月为例分析了深圳市夏季臭氧污染情况及污染气象特征,基于二维空气质量模式对臭氧污染控制进行数值模拟. 结果表明:深圳市８月各监测点均存在臭氧超标现象,污染形势严峻;副热带高压控制和热带气旋外围下沉气流是造成夏季出现高浓度臭氧的主要天气过程,此时大气边界层混合层高度在500～800 m,且近地面风速约在5 ms以内,不利于污染物扩散;臭氧的生成受前体物挥发性有机物(VOC)和氮氧化物(NO_x)排放的共同影响,其中VOC排放的影响较大,深圳市臭氧控制应以降低VOC排放量为重点,模拟得出对VOC和NO_x按25∶1～40∶1的比例协同减排可有效降低臭氧污染.      

我国企业信息化建设中角色关系的思考

我国企业信息化建设中存在三类角色分别是企业、管理咨询公司和信息化产品开发商,他们各有优势和不足.只有三方面互相影响、互相促进、改变三者之间的"挤压关系",建立新的服务、协作、监督关系,企业信息化才能顺利进行.本文通过对这三类角色各自特点的分析和比较,深刻的思考了在我国企业信息化建设中这些角色之间的关系.     

固体吸附热脱附-气相色谱法测定环境空气中苯系物的不确定度研究

对固体吸附/热脱附-气相色谱法测定环境空气中的苯系物的结果从标准溶液引入、各种量器引入、重复测定样品引入、标准工作曲线拟合引入、加标回收率引入、采样过程中引入、试剂纯度引入7方面进行了不确定度评定,得出样品重复测定、采样过程和各种量器引入的不确定度占比最大.因此,在实验测定中,要提高操作人员的技能,尽量减少配制标准溶液时各种量器引入的误差,严格控制实验室温湿度条件;规范采样流程,在采样前要对大气采样器的流量进行校准,才能降低固体吸附热脱附-气相色谱法测定苯系物的合成不确定度.     

Hydrocarbons in particulate samples from wildfire events in central Portugal in summer 2010

In summer 2010, twenty eight(14 PM_(2.5)samples plus 14 samples PM_(2.5–10)) smoke samples were collected during wildfires that occurred in central Portugal. A portable high-volume sampler was used to perform the sampling, on quartz fibre filters of coarse(PM_(2.5–10)) and fine(PM_(2.5)) smoke samples. The carbonaceous content(elemental and organic carbon) of particulate matter was analysed by a thermal–optical technique. Subsequently, the particulate samples were solvent extracted and fractionated by vacuum flash chromatography into three different classes of organic compounds(aliphatics, polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs) and carbonyl compounds). The organic speciation was performed by gas chromatography–mass spectrometry(GC–MS). Emissions were dominated by the fine particles, which represented around 92% of the PM_(10). A clear predominance of carbonaceous constituents was observed, with organic to elemental carbon(OC/EC)ratios ranging between 1.69 and 245 in both size fractions. The isoprenoid ketone6,10,14-trimethyl-2-pentadecanone, a tracer for secondary organic aerosol formation, was one of the dominant constituents in both fine and coarse particles. Retene was the most abundant compound in all samples. Good correlations were obtained between OC and both aliphatic and PAH compounds. Pyrogenic processes, thermal release of biogenic compounds and secondary processing accounted for 97% of the apportioned PM_(2.5)levels.