我国微生物农药的应用现状

对微生物农药的概念、种类及其作用机理进行了综述,其中重点介绍了微生物农药的分类,同时对我国目前使用的几类微生物农药的研究应用状况进行了阐述,并提出微生物农药现存的问题及其解决方案,指出微生物农药的发展前景是乐观的。     

北京市近年来大气降尘变化规律及趋势

根据北京市多年监测的降尘数据,对北京市城近郊区及远郊区的降尘量进行了统计分析,找出了北京市近15年来降尘的总体变化规律;利用方差分析方法检验了不同季节降尘的显著性差异,发现春季降尘量最大;找出了不同功能区的降尘变化规律,发现工业区的降尘量最大,而且不同行政区的功能区之间也存在差别。最后根据秩相关系数法对其进行了趋势分析,结果表明,北京市的降尘呈下降趋势。     

近五年东海县地表水质量状况及趋势研究

通过对2010—2014年东海县地表水例行监测数据的分析,应用综合污染指数法对其进行评价,并运用秩相关系数法预测其变化趋势。结果表明,2014年东海县地表水整体水质状况良好。2010—2014年,东海县地表水整体水质呈不显著上升趋势,西双湖水库、石安河、龙梁河呈现显著上升趋势,英疃水库水质呈不显著下降趋势。     

2010—2019年台州市市区降水化学组成特征及变化趋势

为了解台州市市区大气降水化学成分组成特征及变化规律,对2010—2019年台州市市区降水监测数据进行了统计分析。结果表明:2010—2019年降水样品pH为4.20～4.84夏高冬低,强酸性降水频率下降显著,电导率平均值为3.16 mS/cm。SO₄^2-和NO₃^-是降水中最主要的阴离子,NH₄⁺和Ca²⁺是降水中最主要的阳离子。Ca²⁺浓度在2018年开始有所抬升,SO₄^2-和NO₃^-浓度整体呈波动下降趋势。SO₄^2-与NO₃^-浓度比均值为1.50,呈下降趋势,同大气中SO₂与NO₂的质量浓度比变化趋势基本一致。SO₄^2-和NO₃<...     

京津冀区域臭氧污染趋势及时空分布特征

为研究京津冀区域的臭氧(O_3)污染情况及其时空分布特征,对2013—2015年京津冀区域13个城市80个国家环境空气监测点位的监测数据进行了统计分析。结果表明:2013—2015年,京津冀区域O_3污染状况整体呈加重趋势,其中2014年污染状况最为严重。13个城市中O_3污染最严重的城市为北京和衡水,连续3年均超标,且处于上升态势中。区域内不同城市O_3污染趋势并不相同。京津冀区域O_3浓度变化呈明显的季节变化特征,春末和夏季的O_3污染最严重。O_3-8 h(臭氧日最大8 h均值)年均值的高值区主要分布在北京中北部、承德和衡水等,2013—2015年第90百分位O_3-8 h的高值区均集中分布在北京。O_3的浓度峰值时间要晚于NOx2~5 h。O_3在春、夏季呈单峰分布,白天15:00左右出现最大值,在秋、冬季浓度较低,全天波动不大。     

2016—2020年西安市近地面臭氧污染变化趋势及分布特征

利用2016—2020年陕西省环境空气质量自动站的臭氧监测数据,分析西安市大气环境中臭氧污染的时间变化趋势及空间分布特征。从时间分布来看,西安市臭氧年均质量浓度呈先上升后下降的波动变化趋势,且浓度值略高于全国平均水平;臭氧月均浓度具有明显的季节变化特征,月超标天数和月均质量浓度均在6月达到峰值;臭氧质量浓度日变化规律在全年和四季完全一致,均呈单峰型,日内小时平均质量浓度超标最多时段集中在15:00—16:00;臭氧与NO₂、CO均呈“此消彼长”的负相关关系。从空间分布来看,西安市12个国控评价点位的O₃-8 h浓度分布变化大致分为单峰型和持续递减型,浓度主要集中在40～80μg/m³;国控点和省控点的臭氧浓度时间分布趋势一致,空间分布存在区域性差异;全市20个区县(开发区)的臭氧污染呈现南北中心城区高、东西远郊区低的空间分布特征。总之,西安市臭氧污染的时空分布主要受到气象条件、污染物排放和城市布局差异的综合性影响。     

钦州湾枯水期富营养化评价及其近5年变化趋势

利用近5年枯水期现场调查的结果,采用富营养化指数法对该海湾富营养化程度进行评价并探求其变化趋势。结果表明近5年钦州湾枯水期富营养化指数的变化为0.08~10.2,其空间分布表现为沿着盐度梯度从茅岭江或钦江河口往外富营养化逐渐减轻。从2006年到2010年钦州湾富营养化从贫营养化往中度和重富营养化程度发展,富营养化显逐渐加重的趋势,在近两年河口区达到了重富营养化程度。陆源径流污染源的输入是富营养化空间分布的主要决定因素,而近5年富营养化逐渐加重的趋势主要是由不断增加的磷酸盐导致。海湾富营养化程度的增加并没有引起浮游植物生物量的急剧增加,但却增加了赤潮等生态灾害的风险。     

2017年上半年北京市及周边地区空气质量特征分析

依托北京市、廊坊市和保定市高密度的地面空气质量监测、气象要素监测以及PM_2.5化学组分监测和后向轨迹分析等手段,对2017年上半年三地的空气质量进行分析。研究发现：三地中北京市空气质量较好,保定市较差。分污染物来看,保定市SO₂浓度水平明显高于廊坊市和北京市,颗粒物PM₁₀和PM_2.5也呈现保定市最高、北京市最低的规律。从污染物日变化来看,CO、SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5呈双峰型分布,O₃呈单峰型分布。从区域整体分布规律来看,PM_2.5和SO₂呈现明显的"南高北低"特征。PM_2.5化学组分分析结果表明：1—4月燃煤对该区域空气质量的影响较大,5—6月机动车排放的影响更为凸显。后向轨迹分析结果表明：在2017年上半年到达北京市的气流中有24%来自于北京市南部,且这些气流多为低空传输,表明区域传输对于北京市空气质量具有一定的影响。     

Varying Stable Nitrogen Isotope Ratios of Different Coastal Marsh Plants and Their Relationships with Wastewater Nitrogen and Land Use in New England, USA

The stable nitrogen isotope ratios of some biota have been used as indicators of sources of anthropogenic nitrogen. In this study the relationships of the stable nitrogen isotope ratios of marsh plants, Iva frutescens (L.), Phragmites australis (Cav.) Trin ex Steud, Spartina patens (Ait.) Muhl, Spartina alterniflora Loisel, Ulva lactuca (L.), and Enteromorpha intestinalis (L.) with wastewater nitrogen and land development in New England are described. Five of the six plant species (all but U. lactuca) showed significant relationships of increasing δ ¹⁵N values with increasing wastewater nitrogen. There was a significant (P < 0.0001) downward shift in the δ ¹⁵N of S. patens (6.0 ± 0.48‰) which is mycorrhizal compared with S. alterniflora (8.5 ± 0.41‰). The downward shift in δ ¹⁵N may be caused by the assimilation of fixed nitrogen in the roots of S. patens. P. australis within sites had wide ranges of δ ¹⁵N values, evidently influenced by the type of shoreline development or buffer at the upland border. In residential areas, the presence of a vegetated buffer (n = 24 locations) significantly (P < 0.001) reduced the δ ¹⁵N (mean = 7.4 ± 0.43‰) of the P. australis compared to stands where there was no buffer (mean = 10.9 ± 1.0‰; n = 15). Among the plant species, I. frutescens located near the upland border showed the most significant (R ² = 0.64; P = 0.006) inverse relationship with the percent agricultural land in the watershed. The δ ¹⁵N of P. australis and I. frustescens is apparently an indicator of local inputs near the upland border, while the δ ¹⁵N of Spartina relates with the integrated, watershed-sea nitrogen inputs.