基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

新疆典型城-郊-乡梯度带土壤微量元素空间分布与来源

从新疆某地典型城-郊-乡梯度带采集了77个表层(0~20 cm)土壤样品,基于GIS技术与多元统计分析方法,研究各梯度带表层土壤中Hg、As、V、Co、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb和Sb等10种微量元素的空间分布特征与主要来源。结果表明:Hg元素在城区、郊区和乡村表层土壤中的平均含量均超出研究区土壤背景值,As元素在城区和郊区表层土壤中的平均含量超出背景值,Zn和Pb元素在城区表层土壤中的平均含量超出背景值,其余元素在3个梯度带表层土壤中的平均含量均低于相应的背景值。研究区表层土壤中,V、Co、Ni、Zn、Cd、Pb和Sb等7种元素的空间分布格局基本相似,均呈现沿城市化梯度带分布的地带性格局;As、Cu和Hg等3种元素的空间分布呈现岛状格局。来源分析结果表明,各梯度带表层土壤中的微量元素的来源各不相同。     

乌鲁木齐市沿城市化梯度带土壤重金属环境容量评估

文章为阐明新疆乌鲁木齐市沿城市化梯度带土壤重金属环境容量,从代表性城-郊-乡-荒地梯度带采集88个表层土壤样品,分析各梯度带土壤中Cd、Hg、As、Pb、Cu、Ni和Zn等重金属元素含量。基于GIS和综合环境指数（PI）,分析沿城市化梯度带土壤重金属环境容量特征及其空间分布规律。结果表明：研究区沿城-郊-乡-荒地梯度带表层土壤中各重金属含量有一定差异,各梯度带土壤中Hg明显富集。沿城市化梯度带土壤中重金属PI平均值从大到小依次为乡村、郊区、荒地、城区,各梯度带均表现为中容量区。土壤中各重金属单项环境容量指数空间分布规律不同,PI低值区主要分布于城区梯度带,表明城市化对土壤环境容量产生明显影响。各重金属在各年限内动态年容量和静态年容量从大到小依次为Zn、Ni、Pb、Cu、As、Hg、Cd。各梯度带土壤重金属动态年容量均呈现20 a>40 a>60 a>80 a>100 a的趋势。各梯度带土壤中各重金属元素在不同年限内平均动态年容量均大于静态年容量,土壤环境容量趋势好转。     

新疆焉耆盆地农田土壤重金属污染及健康风险评价

为研究新疆焉耆盆地绿洲农田土壤重金属的污染及潜在健康风险,选取194个样点采集土壤样品,测定As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn共7种重金属元素含量。利用地质累积指数(I_(geo))评价农田土壤污染水平,采用US EPA健康风险评价模型,对农田土壤重金属污染的潜在健康风险进行评估。结果表明,研究区农田土壤7种重金属平均含量均未超出《食用农产品产地环境质量评价标准》中的限值,但Cd、Cr、Ni、Pb和Zn含量平均值分别超出新疆灌耕土背景值的1.67、1.41、1.30、3.01和6.78倍。农田土壤中Zn呈现轻度污染,Cd与Pb呈现轻微污染,As、Cr、Cu与Ni呈现无污染态势。健康风险评估结果表明,经手-口摄入是研究区农田土壤重金属日均暴露量及健康风险主要途径。农田土壤7种重金属通过3种暴露途径的非致癌风险商(HQ)与非致癌风险指数(HI),单项致癌风险指数(CR)与总致癌风险指数(TCR)均小于安全阈值,属于可接受风险水平。研究区农田土壤重金属对儿童的非致癌风险低于成人,致癌风险高于成人。研究区农田土壤中As与Pb是最主要的非致癌风险因子,As是最主要的致癌风险因子,研究区农田土壤中As对人体的健康风险应当引起重视。     

基于地理加权回归模型的葡萄园土壤砷含量高光谱反演

以吐鲁番盆地葡萄园土壤中砷(As)为研究对象,分析15种光谱变换下的土壤光谱反射率数据与土壤As含量的相关性,构建土壤As含量预测的偏最小二乘回归(PLSR)模型和地理加权回归(GWR)模型.结果表明:葡萄园土壤原始光谱率(R)经一阶微分( FD)、平方根一阶微分(SRFD)、平方根二阶微分( SRSD)、倒数二阶微分...     

新疆喀什市城乡交错带耕地土壤重金属污染风险评价

从新疆喀什市城乡交错带采集20个耕地土壤样品,测定其中Cd、Cr、Ni和Pb等4种重金属元素的含量。采用内梅罗污染指数(NPI)、潜在生态风险指数(RI)、生态风险预警指数(IER)以及健康风险评价模型,对耕地土壤重金属的污染及生态、健康风险进行评估。结果表明:1)研究区耕地土壤Cd、Cr、Ni和Pb平均含量分别超出新疆灌耕土背景值的3.25,1.55,1.1,1.29倍,Cd呈现中度污染,Pb、Cr和Ni呈现轻度污染,NPI呈现重度污染。2)各重金属元素单项生态风险指数平均值从大到小依次为:Cd>Pb>Cr>Ni,均处于轻微风险水平。耕地土壤RI呈现轻微生态风险,IER呈现中等预警态势,Cd对NPI和RI的贡献较大,是耕地土壤主要的污染因子。3)耕地土壤4种重金属通过3种暴露途径的非致癌风险熵(HQ)与非致癌风险指数(HI)均小于安全阈值范围,属于可接受风险水平。Cr是最主要的非致癌风险因子,研究区耕地土壤中Cr对人体的健康风险应当引起重视。     

和田市城区PM2.5化学组成特征及来源分析

为了解中国极干旱区域和田市城区大气PM_2.5的组成特征及污染水平,于2014年1-12月采集和田市城区大气PM_2.5样品,并用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）、离子色谱仪（IC）、电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）及元素分析仪分析其中PAHs（多环芳烃）、金属元素、水溶性无机离子、OC（有机碳）和EC（元素碳）等化学组分.结果表明,采样期间和田市城区大气PM_2.5质量浓度年均值为（770.11±568.01）μg/m3,呈夏季最高、冬季最低趋势;金属元素、水溶性无机离子、OC、EC、∑₁₆ PAHs（总多环芳烃）分别占PM_2.5质量浓度的15.292%、9.789%、4.246%、0.331%、0.015%.利用PMF（正交矩阵因子分解法）分别对PM_2.5中PAHs和金属元素、水溶性无机离子、OC、EC进行来源解析表明,PAHs主要来源为煤和汽油燃烧排放（13.91%）、生物质燃烧（33.98%）、天然气燃烧（52.11%）;金属元素、水溶性无机离子、OC、EC的主要来源为土壤尘（56.49%）、油类燃烧（25.49%）、机动车排放（10.09%）、燃煤及生物质燃烧（7.93%）.研究显示,采样期间沙尘对和田市城区大气PM_2.5组成影响较大,是该地区大气污染来源的主要因素.      

乌鲁木齐市地表灰尘微量元素污染及生态风险

文章从乌鲁木齐市交通区、公园、文教区和居民区采集了83个地表灰尘样品,测定其中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Mn、Ni、Pb和Zn等9种微量元素的含量。采用负荷污染指数法和潜在生态风险指数法,评价了乌鲁木齐市地表灰尘中微量元素污染及潜在生态风险。结果表明:(1)研究区地表灰尘中Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn等元素富集明显,其含量分别为新疆土壤背景值的2.0、1.35、1.38、8.24、1.28、2.09和3.26倍;(2)乌鲁木齐市地表灰尘中Hg和Zn呈现重度污染,Pb呈现中度污染,Cd、Cr、Cu和Ni呈现轻度污染,As呈现轻微污染,Mn呈现无污染;各功能区地表灰尘中微量元素负荷污染指数平均值均呈现轻度污染;(3)地表灰尘中各微量元素单项生态风险指数从大到小依次为Hg、Cd、Pb、As、Cu、Ni、Zn、Cr、Mn,地表灰尘中微量元素综合生态风险指数平均值呈现较强生态风险。各功能区地表灰尘中微量元素生态风险指数从大到小依次为文教区、公园、交通区、居民区。Cd和Hg是研究区地表灰尘中主要的生态风险因子。     

基于BM和PMF模型的库尔勒市地表灰尘重金属来源解析

在新疆库尔勒市采集54个代表性地表灰尘样品,分析其中Hg、Cd、As、Pb、Cr和Cu 等6种元素含量。采用重心模型（BM模型）和正矩阵分解模型（PMF模型）,分析地表灰尘重金属元素主要来源。结果表明：库尔勒市地表灰尘中Hg、Cd、As、Pb、Cr和Cu等元素的含量重心均偏离几何中心,地表灰尘中重金属元素含量分布存在不均衡性。研究区地表灰尘中Hg和Pb受到工业、交通来源及煤炭燃烧等混合污染源的影响,As受到成土母质的影响,Cd、Cr和Cu主要受到交通排放的影响。BM模型在确定地表灰尘重金属污染来源研究上有一定的应用前景。     

新疆伊犁河灌区土壤地球化学特征研究

根据2009年伊犁河灌区土壤监测和取样分析资料,运用半方差函数与克里格插值法,对伊犁河灌区土壤盐分和主要离子组成特征与空间分布情况进行研究.结果表明,研究区0～3 cm土层含盐量约占0～60 cm土层含盐量的60.19％,土壤盐分剖面分布呈现表聚性.土壤各层盐分质量比与主要离子质量比呈现强烈的空间变异性.表层土壤主要离子总体上在东西向和南北向上呈二阶趋势效应.从克里格插值结果可以看出,研究区表层土壤离子组成的空间分布格局基本相似,即各离子质量比最高值均出现在研究区的中、西部区域,并形成了区域土壤的积盐中心.