三峡水库库首水温监测及初步分析

水温是评价水库水生态系统影响的重要水质参数之一,为研究三峡水库库首水温分布状况,于2011年在距三峡大坝约为35 km处,对三峡水库建成后各个运行期库首水温进行了详细监测。研究发现：在已确定的三峡工程常规调度运行方式下, 12~4月库首底部形成明显的低温区域,3月表层和底部水温之差为全年的最大值208℃,最大温度梯度为0156。5月底部低温区迅速减弱,表层和底部水温之差小于10℃。6~9月期间,低温区一直处于减弱的趋势,水体垂向掺混逐渐增强,库首水温垂向分布基本均匀一致。但进入10月后,由于上游来流水温较低,水体由于密度较大而潜入底部对低温区域起到了加强的作用,致使表底层温差达到146℃。根据2012年3~5月对三峡水库库首茅坪断面水温监测数据可知,在横向断面上,水温几乎没有差别。在分析三峡水库库首水温空间分布时,可以近似认为其横向水温分布基本一致。为研究三峡大坝的建成对河道水温的改变以及坝前是否存在水温分层现象提供依据和参考     

降水量时间序列变化的小波特征

利用小波变换对降水量时间序列的多时间尺度变化及突变特征进行了探讨。小波变换不仅能将降水量时间序列的频率特征在时间域上展现出来，清晰地给出各种时间尺度的强弱和分布情况以及早涝变化趋势和突变点，而且还能分析出其主要周期。以新安江流域黄山地区主汛期(5—7月)和年降水量为例，计算表明，其年际及年代际时间尺度在时域中分布不均匀，具有明显的局部化特征；同时分析出主汛期降水具有8年、19年左右的周期，年降水存在6年、19年左右的周期；研究还表明，主汛期降水与年降水的时间尺度变化比较接近。     

长江源区浮游植物群落结构及分布特征

地处青藏高原腹地的长江源区是长江流域的水源涵养地和生态系统的天然屏障,同时也是自然生态系统最敏感、生态环境十分脆弱的地区,浮游植物作为水体生态系统中的初级生产者,其群落结构对反映水体质量具有重要的指示作用。为探究长江源区水环境特性和浮游植物群落特征,于2018年3月份与10月份对长江源区10个典型河段的水环境因子与浮游植物群落组成进行了系统调查。结果显示:10月份各调查河段流速、浊度、水温及电导率等水环境参数均比3月份高;同一月份中,楚玛尔河的浊度、盐度、电导率等水环境参数均显著高于其余河段;两个月份各调查河段的pH、溶解氧以及亚硝酸盐氮等指标差异不显著。采样调查共鉴定出浮游植物4门28属58种,其中以硅藻、绿藻和蓝藻物种数占优,分别占总数的79.3%、10.4%和8.6%。调查期间,长江源区浮游植物密度在6.06×10~4～39.90×10~4 cells·L~(-1)之间,平均生物量为0.59 mg·L~(-1)。浮游植物优势种有美丽颤藻(Oscillatoria formosa)、普通等片藻(Diatoma vulgare)、脆杆藻(Fragilaria sp.)、针杆藻(Synedra sp.)、舟形藻(Navicula sp.)、桥弯藻(Cymbella sp.)、小球藻(Chlorella sp.)等。两个月份Shannon-Wiener多样性指数(H’)均值分别为3.06和3.12,Margalef丰富度指数(D)均值为1.17和1.52,Pielou均匀度指数(J)均值为0.90和0.82。结合水体营养盐指标、浮游植物密度及多样性指数等指标对水质评价,长江源区水质总体呈无污染或轻度污染状态。     

大型水利工程对洞庭湖区水资源开发利用的影响

洞庭湖区北靠长江,南汇湘、资、沅、澧四水,水资源总量相对丰富,然而近年来在气候变化与人类活动的双重驱动下,开始呈现"旱涝并存、旱涝交替"的特征,水资源供需矛盾逐渐加剧。为探讨上游大型水利工程(主要为三峡工程与四水流域控制性枢纽工程)的运行对洞庭湖区水资源开发利用的影响,结合近50a来长江干流及四水水位与水资源情势的演变规律和总体趋势,对比分析了不同时间节点下洞庭湖区水位与水资源总量的年际、年内变化特征,以期从众多的影响因子中辨识出大型水利工程的影响,为湖区水资源的合理开发与保护提供一定依据。结果表明:三峡工程建成运行初期,对于洞庭湖区的水资源开发利用产生了一定的不利影响,且影响主要集中在荆南三口地区,而四水工程的影响相较之下并不显著。     

鄱阳湖流域水文效应对气候变化的响应

以鄱阳湖流域为研究区,以地表 地下耦合的分布式水文模型WATLAC为模拟工具,探讨流域水资源对气候变化的响应。水文模型以2000～2008年为模拟期,以流域河道日径流量来率定（2000～2005年）与验证模型（2006～2008年）并取得了满意的模拟效果。基于此,假定未来气候变化情景方案,通过径流量、土壤蒸发量和基流量来探讨气候变化对流域水资源的影响。结果表明,径流量与基流量对降雨变化有着较强的敏感性,而土壤蒸发量对温度变化的敏感性较强。在降雨一定条件下,水文变量均与气温变化近似呈线性关系;在气温情景一定条件下,水文变量均与降雨变化呈非线性关系。随着降水的减少,气温对径流、土壤蒸发和基流的影响也随之减弱;气温对上述变量的显著影响主要表现在降水增加的情况下。相同的气温变化情景下,降水增加比降水减少对径流量的影响更加显著,降水减少比降水增加对土壤蒸发量与基流量的影响更加显著,表明降水变化对水文变量有着不同程度和方向的影响作用     

岷江上游生态脆弱性评价

岷江上游流域是我国典型的生态脆弱区之一,由于地质变化频繁、高差显著、气候干旱,加上人为活动影响,生态脆弱性的表现十分明显。通过对其生态环境脆弱性因素及成因机制的分析,构建了由土地生产力、地表起伏度、干燥度指数、土壤侵蚀强度、草场退化荒漠化率、物种消失率等14个指标组成的岷江上游生态脆弱性的评价指标体系;根据本地区生态环境现状、全国和四川省情况及奋斗目标,建立了Ⅰ到Ⅲ级的评价标准体系;利用模糊数学聚类方法对评价指标进行分析计算,得出了岷江上游生态环境为第Ⅲ级,即生态环境非常脆弱的结论。评价结果符合岷江上游地区的生态环境状况。     

地域系统研究进展与展望

在述评国内外地域系统研究的基础上．分析了目前在“生态”框架下进行综合地域系统研究中存在的问题。①生态区是一个开放系统。任何尺度下的生态区都是由不同的生态系统组成。因此生态区的同质性是相对的，导致区划单元界线划定存在分歧。②受基础数据资料精度的限制．指标选取较多考虑是否能够满足数理统计需要而在一定程度上忽视了生态学上的意义和作用。③人类活动在生态区中既受到自然因子的制约．也对自然因子产生偏移，区域社会经济发展模式是自然、人文因子综合作用的结果．因而生态区包含自然因子和人文因子的信息。文中指出掌握自然-人文因子相互作用机制实现自然-人文因子的拟合是综合地域系统研究的核心．运用自然-人文因子空间化技术进行多源数据的融合是划分综合地域系统必须解决的关键技术．同时对将自然-人文空间化技术手段应用于综合地域系统划分中需要解决的问题进行了探讨。     

基于百度指数的长江三角洲虚拟旅游流流动特征和影响因素分析

旅游流是游客在空间区域内的集散过程所带来的一系列经济社会发展效应,是旅游系统的神经中枢和纽带.传统旅游流研究多集中于现实旅游流,对虚拟旅游流涉及较少,数据获取多依靠调查问卷与景区提供,具有局限性.文章基于百度指数,在保证数据容量与准确度的基础上以长江三角洲为研究对象,构建O-D虚拟旅游流矩阵探究区域虚拟旅游流流动特征,并利用地理加权回归(GWR)模型从流入市域、流出市域两方面,分析不同市域的虚拟旅游流影响因素.结果 表明:(1)长江三角洲虚拟旅游流空间分布不均,流动性较强,形成以合肥、南京、苏州、杭州、上海为核心节点的放射状网络.(2)A级景区数量、住宿和餐饮业从业人员以及公路里程可以较好的解释流入虚拟旅游流市域分布.其中,A级景区对流入虚拟旅游流影响最为显著,住宿和餐饮业的发展对长江三角洲西北部虚拟旅游流的流入具有推动力,而公路里程对整个长江三角洲流入虚拟旅游流影响最小.(3)私人汽车拥有量、社会消费品零售总额、互联网宽带用户接入量对流出虚拟旅游流有较强的影响.社会消费品零售总额代表的经济因素是市域虚拟旅游流流出的决定因素,经济越发达的区域,人们的出游意愿越强烈,也更愿意利用网络抓取旅游信息流追求高质量旅游出行行为.     

基于BP神经网络的鄱阳湖水位模拟

考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示：综合考虑流域五河及长江来水（汉口或九江）的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度（R2和Ens）可达090以上,各站点的均方根误差（RMSE）变化范围约050～10 m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数（Ens）和确定性系数（R2）显著降低,且低于050,均方根误差（RMSE）也明显增大（124～288 m）,意味着综合考虑流域五河与长江来水是获取结构合理、精度保证的鄱阳湖水位模型的重要前提。同时建议针对鄱阳湖湖盆变化对水位的影响,尽可能选择一致性较好的长序列数据集来训练和测试BPNN模型。所构建的BPNN神经网络模型可进一步结合流域水文模型,用来预测气候变化与人类活动下流域径流变化对湖泊水位的潜在影响,也可作为一种有效的模型工具来回答当前鄱阳湖一些备受关注的热点问题,如定量区分流域五河与长江来水对湖泊洪枯水位的贡献分量,为湖泊洪涝灾害的防治和对策制定提供科学依据     

Energy use,blue water footprint,and greenhouse gas emissions for current food consumption patterns and dietary recommendations in the US

This article measures the changes in energy use, blue water footprint, and greenhouse gas (GHG) emissions associated with shifting from current US food consumption patterns to three dietary scenarios, which are based, in part, on the 2010 USDA Dietary Guidelines (US Department of Agriculture and US Department of Health and Human Services in Dietary Guidelines for Americans, 2010, 7th edn, US Government Printing Office, Washington, 2010). Amidst the current overweight and obesity epidemic in the USA, the Dietary Guidelines provide food and beverage recommendations that are intended to help individuals achieve and maintain healthy weight. The three dietary scenarios we examine include (1) reducing Caloric intake levels to achieve “normal” weight without shifting food mix, (2) switching current food mix to USDA recommended food patterns, without reducing Caloric intake, and (3) reducing Caloric intake levels and shifting current food mix to USDA recommended food patterns, which support healthy weight. This study finds that shifting from the current US diet to dietary Scenario 1 decreases energy use, blue water footprint, and GHG emissions by around 9 %, while shifting to dietary Scenario 2 increases energy use by 43 %, blue water footprint by 16 %, and GHG emissions by 11 %. Shifting to dietary Scenario 3, which accounts for both reduced Caloric intake and a shift to the USDA recommended food mix, increases energy use by 38 %, blue water footprint by 10 %, and GHG emissions by 6 %. These perhaps counterintuitive results are primarily due to USDA recommendations for greater Caloric intake of fruits, vegetables, dairy, and fish/seafood, which have relatively high resource use and emissions per Calorie.