苏州市区灰霾现象形成的气象条件分析

随着社会和经济的快速发展,灰霾现象的发生有逐渐上升趋势,严重影响城市形象和群众的身心健康。苏州市的灰霾现象发生频率1—2月最高,7—8月最低。通过寻找形成灰霾现象的主要气象控制因子,有助于判别不同气象条件在灰霾天气形成中的作用。采用基于因子分析的主成分提取方法,将6个气象因子观测资料整合为3个主成分,并逐一揭示4个典型季节各主成分的支配因子在灰霾天气形成中的作用。结果表明,热量条件是影响1—2月、4—5月和7—8月霾日形成的主要气象条件。动力条件是10—11月霾日形成的主要气象条件,水分条件影响相对较弱,仅起辅助作用。     

北京市社会化环境监测机构发展现状调查与监管建议

通过多角度调研发现,越来越多的社会化环境监测机构(以下简称社会化机构)投入环境监测行业,且社会化机构的营收、数量、人均产值逐年上升,表明该行业正处于蓬勃发展期且规模效应显著,社会化机构做大做强更有利于其发展.目前,多数社会化机构属于小微企业,近3年的技术人员流动率高达50％,使得社会化机构需在人员要素上投入更多精力与成...     

稻田不同种类有机肥施用对后季麦田N2O排放的影响

以稻麦轮作系统为对象,研究水稻生长季基肥施用不同有机物料对后季麦田N₂O排放及年轮作系统CH₄和N₂O综合温室效应的影响.结果表明:与施用化肥(化肥处理)相比,施用菜饼加化肥(菜饼处理)对后季麦田N₂O排放量无影响;施用小麦秸秆加化肥(小麦秸秆处理)导致后季麦田的N₂O排放量减少15%;施用牛厩肥加化肥(牛厩肥处理)和猪厩肥加化肥(猪厩肥处理)分别增加29%和16%.就稻麦年轮作生长季总体而言,菜饼、牛厩肥和猪厩肥处理稻麦生长季N₂O排放总量较化肥处理分别增加6%、17%和7%,然而,小麦秸秆处理N₂O排放总量减少16%.20a或500a时间尺度上各处理稻田CH₄排放和该轮作周期水稻和小麦生长季N₂O排放的总GWP值由大到小的顺序分别为:菜饼处理>小麦秸秆处理>牛厩肥处理>猪厩肥处理>化肥处理或菜饼处理>牛厩肥处理>猪厩肥处理>小麦秸秆处理>化肥处理.单位产量的GWP以作物残体处理最高,农家肥其次,化肥处理最低.因此,稻田基施不同种类有机物料都相应地增加稻麦轮作系统CH₄和N₂O排放的综合温室效应.     

天津中心城区环境空气挥发性有机物污染特征分析

为研究天津中心城区挥发性有机物的污染特征,在天津中心城区布点26个,分别对春、夏、秋、冬四季进行了系统采样.天津中心城区共检出挥发性有机物80余种,检出率大于80%的物质主要为烷烃、苯系物和卤代烃.天津中心城区挥发性有机物总浓度(体积分数,下同)季节变化特征为:春季(110.43×10-9)>秋季(93.73×10-9)>冬季(73.37×10-9)>夏季(60.43×10-9).统计结果表明,城区挥发性有机物总浓度主要集中在30×10-9~90×10-9之间,在此区间4个季节的样品百分比均在50%以上.天津中心城区不同季节VOCs组成存在一定差异.含氧有机物和烷烃是VOCs主要组成物质,两者浓度百分比之和4个季节均在50%以上.对苯系物和卤代烃这两类主要污染物,进行了季节变化分析.     

《环境监测 分析方法标准制修订技术导则》(HJ 168—2010)对土壤环境监测标准制修订适用性探讨

针对土壤环境监测的复杂性和特殊性,从空白试验、检出限、方法验证、质量控制和标准文本等方面,指出了《环境监测分析方法标准制修订技术导则》《HJ 168—2010》对土壤环境监测标准制修订工作的适用性和执行中存在的问题。提出,为保证土壤标准制修订质量和标准执行质量,应研究适宜土壤监测方法标准的质量控制指标体系和评价体系,及时修订《HJ 168—2010》或发布补充要求;对现有土壤监测方法标准进行技术评估,加强对于土壤标准制修订工作的指导和监管。     

江苏句容水库农业流域水塘和河流N_2O排放速率的研究

在句容水库农业流域的水塘和河流中,用密闭箱法于2007年8、11月和2008年2、5月采集水体表面排放的N2O气样,研究水塘和河流N2O排放速率的季节变化及其影响因素.结果显示,水塘N2O的排放速率范围在-0.42～16.76μg.m-.2h-1之间,河流N2O排放速率在0.29～8.41μg.m-.2h-1之间.由于...     

美国加州南岸地区空气质量监测系统运行管理与借鉴

借鉴加州南岸空气质量监测管理经验（特别是运行管理模式）对于现阶段我国城市环境空气质量监测管理具有极高的参考价值。简要介绍了加州南岸空气质量管理局（ SCAQMD）的空气质量监测现状、监测网络布局、颗粒物采样方法和相关质量管理体系。对现行的环境空气质量指数、管理架构和PM2?5考核方法进行了综合比较,建议从4个方面借鉴SCAQMD经验：试行“空气质量管理区”模式;开展专项研究网络建设;逐步开展手工监测采样和颗粒物化学组分分析;提升数据挖掘水平,服务管理决策。     

低浓度含磷水体除磷填料的选择研究

通过对不同填料进行初筛,选择红瓦、环保砖和水泥砖作为研究对象,对低浓度含磷水体进行磷吸附能力试验研究.结果表明,Langmuir 和Freundlich方程均能合理地描述低浓度含磷水体中各填料的等温吸附特性,Langmuir方程中3种填料对磷的理论饱和吸附量由大到小依次为：红瓦（38.13 mg·kg^-1）>环保砖（25.79 mg·kg^-1）>水泥砖（8.85 mg·kg^-1）,Freundlich方程中反应吸附能力的K值由大到小的规律同Langmuir方程的饱和吸附量一致.一级动力学方程、Elovich方程和双常数速率方程均能很好地描述填料对磷素的吸附动力学特征,从可决系数来看,Elovich型方程的拟合效果最好.从磷释放及其安全性分析,3种填料没有向水体释放磷,释放的重金属元素非常低,不会对水体造成二次污染.各填料出水均偏碱性,因此,选择湿地植物时必须具有较强的耐碱性.综合考察得出,红瓦和环保砖可作为处理低浓度含磷水体的除磷填料.     

红壤区退化林地表土真菌群落结构对土壤改良措施的响应

真菌群落结构和多样性对于土壤改良效果具有高敏感性.研究南方红壤区侵蚀退化林表土真菌群落对有机肥、生物炭和石灰+微生物肥的响应,以明晰不同改土措施的作用.结果表明：(1)3种土壤改良措施均降低了表土真菌丰富度,其中石灰+微生物肥降低作用最大,3种土壤改良措施对表土真菌多样性也有影响,但影响不显著;(2)表土中优势真菌门为子囊菌门(Ascomycota, 31.29%～46.55%)、担子菌门(Basidiomycota, 30.07%～70.71%),优势真菌属为阿太菌属(Amphinema)和单形古根菌属(Archaeorhizomyces),3种土壤改良措施对表土真菌群落结构的影响不同,有机肥提高了子囊菌门和单形古根菌属的相对丰度,生物炭提高了担子菌门和阿太菌属的相对丰度,而石灰+微生物肥则提高了担子菌门和单形古根菌属的相对丰度;(3)土壤pH是影响表土真菌丰富度的关键因子,而表土真菌群落结构则受pH、全氮和有机碳的影响.研究结果为南方红壤区侵蚀退化林地土壤改良,林下植被生态恢复提供科学指导.     

Growth responses of Picea mongolica seedlings to defoliation rate

Picea mongolica W. D. Xu. is an endemic species in China. The spruce forest is only found in semi-arid habitat in Inner Mongolia Autonomous Region of China. Based on the simulative defoliation experiment, it was proved that Picea mongolica seedlings had the compensatory and overcompensatory effects under the certain defoliation rate. The results of variance analysis on growth indexes showed that in PM I (natural regeneration seedlings under Picea mongolica forest), the differences of H1 (height in June 23 ) and H2 (height in September 3) were extremely significant, and the difference of D(diameter at the breast height) were not significant. In PM Ⅱ (artificial regeneration seedlings under Betula platyphylla Suk. forest), the difference of H1 was significant, the difference of H2 was not significant, and the difference of D was extremely significant. The regression equations were established and the compensatory and overcompensatory points were obtained. In PM I, the compensatory points of H1, H2, and D were 0.7628, 0.7436, 0.5725, and the overcompensatory points were 0.6056, 0.5802 and 0.2909 respectively. In PM Ⅱ, the compensatory points of H1, H2, and D are 0.5012, 0.3421, 0.2488, and the overcompensatory points are 0.4137, 0.2633 and 0.0747 respectively. These results suggested that the induction of compensatory growth mechanisms in spruce seedlings required a threshold level of defoliation, and the insects in Picea mongolica forest could be controlled in a certain de clree.