乌鲁木齐城市化进程与大气污染关系研究

以乌鲁木齐市为研究区,选取乌鲁木齐市2004—2013年11项城市化指标以及3项大气污染指标,得出城市化水平综合指数以及大气污染水平综合指数。将城市化综合水平作为解释变量,SO2、NO2、PM10污染综合指数、大气污染综合指数分别作为被解释变量,分析城市化水平与大气污染状况,分别对其进行二次曲线回归分析以及三次曲线回归分析,得出乌鲁木齐市2004—2013年城市化进程与大气污染之间的演化规律。     

昌吉市不同景观土壤动物群落结构

为了解不同利用方式土地的春季土壤动物群落结构,于2007年3月至6月对昌吉市周围的5种土地,即天然林、人工林、草地、农田、废弃地进行取样调查,共捕获土壤动物2 046只,隶属3门10纲24目.分析表明:土壤动物优势类群为昆虫纲(Insecta)、蛛形纲(Arachnida)、弹尾纲(Collembola),常见类群为腹足纲(Gastropoda)、寡毛纲(Oligochaeta)、软甲纲(Malacostraca)和双尾纲(Diplura)等,其他均为稀有类群.5种不同利用方式土地土壤动物群落物种多样性和均匀度指数有一定的差异,草地的物种多样性最大,废弃地的多样性最小,体现了群落的复杂性与多样性.垂直分布显示土壤动物具有明显的表聚现象.根据土壤动物群落聚类的结果,可将5中土地分为2组,即草本植物种植型、林地型.显示了土壤动物群落对土壤利用方式的响应情况.     

天山北坡典型荒漠草地退化特征及其成因

以天山北坡典型荒漠草地为研究对象,利用"点-线-面"的方法,结合景观生态学的原理,以人类活动频繁的城市和农业为主要研究点,设置横竖样带分析典型荒漠草地19 a间的动态变化,进而从自然社会因子角度探讨荒漠草地退化成因。结果表明:1990-2008年间,研究区域荒漠草地面积急剧下降,而农业及其它用地面积增加。同时,荒漠草地覆盖度也明显下降,特别是中覆盖度和高覆盖度草地植被变化较大。从自然因素和社会因素角度分析草地退化原因,起主导作用的是人类的活动和不合理的资源利用导致草地面积减少、覆盖度降低。因此,通过对天山北坡草地退化特征及其成因分析的研究,以期为合理利用、科学管理天然草地提供理论基础。     

区域尺度地形因素对奇台绿洲土壤盐渍化空间分布的影响

在对土壤盐分实测分析的基础上,研究新疆天山北坡奇台绿洲盐碱土的分布特征同SRTM数据提取的地形信息的相关性,探讨了区域尺度基于地形因子的土壤盐碱化分异规律. 结果表明:研究区土壤盐化与碱化并存,主要盐分类型为硫酸钠盐和氯化钠盐. 盐分在垂直剖面上呈V型分布,硫酸盐具有明显的表聚性. 在区域尺度上,地形对当前盐碱土分布的空间格局起主要作用,低于680 m高程的缓坡区为积盐区,高于740 m高程的陡坡区为碱化区. 研究区的碱化是典型的脱盐碱化,盐化和碱化的演化趋势表现为明显的逆向特征,即盐分随着海拔高度的降低而增高,pH则随着海拔高度的降低而减少. 地形因素对表层(0～20 cm)和中层(＞20～60 cm)土壤盐分分布格局影响较大,随着深度的增加,相关性下降. 高程与大部分盐分指标呈极显著相关,其对盐渍化程度、各盐分离子空间分布格局的影响作用大于坡度.      

基于决策树分类的塔里木河下游沙漠化动态变化分析

运用决策树分类法对1990年,2000年,2006年3期遥感影像进行分类,寻求生态输水对塔里木河下游沙漠化进程的影响.结果表明,2000年生态输水后沙漠化速度减缓,但沙漠化进程仍在继续.沙漠化变化方向主要为非沙漠化→轻度沙漠化→中度沙漠化→重度沙漠化→极重度沙漠化,生态输水后正向变化减小,逆向变化量增加.沙漠化变化区域主要集中在绿洲边缘和河道两侧,生态输水后变化区域离绿洲边缘和河道更近.沙漠化与距河道距离密切相关,距河道越远沙漠化退化越严重;生态输水后,距离河道1 km内的沙漠化得到抑制并出现逆转.      

近60年新疆库尔勒市的气候变化特点分析

根据库尔勒市气象局和研究区安装的自动气象站的气象资料,采用滑动平均、距平分析、线性回归等方法,分析库尔勒市近60年的气候变化的基本特征,结果表明：（1）库尔勒市平均温度有4暖3冷的冷暖变化阶段,该地区平均气温呈上升趋势,特别是20世纪90年代以后气温明显增加;近10年的气温变化较大,比前50年的平均值上升了1℃;平均气温存在着明显的线性升温趋势。（2）库尔勒市年降水量变化趋势不是很明显,有2多4少的干湿变化阶段。近10年的降水量与前50年的降水量相比较偏少了2．4mm;年降水量不存在明显的线性变化趋势。（3）库尔勒市平均极端最高最低气温呈上升趋势,60年来该地区最高气温上升率与南疆最高气温上升率一致。近10年的极端最高最低气温与前50年的分别上升0．36℃和1．2℃,最低气温的上升对年平均气温的升高贡献最大。（4）通过比较库尔勒市气象站提供的气象数据和自动气象站提供的数据可以看出,该区域一定程度上受到城市热岛效应和人为干扰,因此需要在城市周边的某些地区安装气象仪器,以提高气象数据的精确性。     

乌鲁木齐市区与南郊山区颗粒物污染特征对比分析

利用2017年10月~2018年8月的PM₁₀、PM_2.5、PM₁质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市区颗粒物潜在源区.研究结果表明:①市区PM_2.5的超标天数为26d,南郊山区无PM_2.5超标,市区PM₁₀的超标天数是南郊山区的3.5倍,市区日均值及月均值质量浓度是南郊山区的2~7倍,市区呈现冬高夏低的季节特征,南郊山区春季最高;②乌鲁木齐市区PM₁₀日变化存在3个峰值,PM_2.5、PM₁为双峰型分布,南郊山区均呈双峰分布;并存在季节性周末效应;③长短两支聚类气流轨迹对乌鲁木齐市区颗粒物浓度影响较大,春夏气流来自中亚,秋冬来源于北疆周边地区;④颗粒物潜在源区分布季节特征显著,高值区主要为昌吉、巴州、吐鲁番等周边地区,西北部中亚地区也是颗粒物重要来源区域之一.     

干旱区绿洲土壤盐渍化程度遥感定量评价

土壤盐渍化是制约渭干河-库车河三角洲绿洲内部植被生长最主要的生态环境地质问题,也是影响区域农业生产的第一障碍性问题.利用Landsat TM遥感数据,构建了多维向量空间下的11个遥感定量指标.首先,采用因子分析方法分析不同程度的盐渍化与这11个指标之间的相关性,并建立因子得分模型.其次,采用Fisher逐步判别分析法从这些指标中筛选出8个与盐渍化程度密切相关的指标:氧化铁、归一化盐分指数、地表反照率、植被指数、TM1、TM5、地表温度、湿度指标,并对这些指标建立判别方程,然后对渭干河—库车河三角洲绿洲典型样区盐渍化程度进行评价,将所有的实地样本分别代入判别方程,通过分析,发现判别方程的精度较高,与实际情况较吻合.轻度盐渍化的判别精度为80.3%,中度盐渍化的判别精度为68.75%,重度盐渍化的判别精度为83.65%.中度盐渍化土地的判别精度与轻度盐渍化、重度盐渍化土地的判别精度相比较低,这与中度盐渍化的光谱特征与其它地物易混淆有关.总之,所选取的指标简单,易于获取,有利于盐渍化的定量分析与评价.     

SWAT模型融雪模块的改进与应用研究

融雪是水文过程的重要影响因素,为了对天山北坡气候极端高寒地区进行长期洪水预报预警,该研究以SWAT （土壤和水评估工具）模型为基本框架对其融雪模块进行修改,将基于物理过程的分布式融雪径流模型耦合入SWAT模型,并基于高程带对改进前后的模型进行了对比验证。通过对新疆天山北坡军塘湖河流域进行模拟、参数率定与验证后发现,原SWAT 模型在参数率定期间（2000 年1 月1 日至2004 年12 月31 日）的Nash-Stucliffe 效率系数（NSE）略低于基于物理过程的模型SWAT-JTH,但在验证期（2006 年1 月1 日至2010 年12 月31 日）,SWAT原模型NSE高于改进后的SWAT-JTH 模型。两种方法模拟效果均可以满足实际融雪模拟精度的需求。研究发现,温度因子方法（SWAT融雪模块）虽较基于物理过程的模型结构更简单,但在合理率定参数后却可以得到较好的效果。虽然现今观测和实验手段还不能满足物理过程模型精度要求,以及物理模型本身的错误叠加现象对目前的研究带来了诸多不确定性,但由于物理模型对于极端条件下的模拟及物理过程的模拟具有很大优势,未来随数据精度的提高,将继续深入该物理模型的改进研究。该研究将对高寒山区分布式融雪径流预报预警的发展起到一定的促进作用。     

学校食堂、烤肉店PM2.5的微观形貌及粒度分布

使用带能谱的高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术对食堂和烤肉店PM_2.5(细颗粒物)进行微观形貌观察,研究其数量-粒度分布、体积-粒度分布特征. 结果表明:从微观形貌看,PM_2.5主要有矿物颗粒、烟尘集合体、球形颗粒、其他颗粒(生物质、食盐、纤维)4种,其中矿物颗粒有不规则和规则2种形态. 烤肉店的PM_2.5可观察到形成链状的烟尘集合体,而食堂的可观察到更细颗粒组成的链状烟尘集合体.食堂矿物颗粒分别占颗粒物总数和总体积的69.23%、80.13%;数量-粒度分布呈双峰,主要分布在0.2~0.4μm范围内,小于0.5μm的矿物颗粒占颗粒物总数的58.90%;体积-粒度分布呈单峰,集中在在1~2.5μm.烤肉店矿物颗粒和其他颗粒分别占颗粒物总数的45.67%、44.86%;数量-粒度分布主要集中在0.2~0.4μm,小于0.5μm的矿物颗粒占颗粒物总数的39.41%;从体积-粒度分布上看,1~2.5μm内的矿物颗粒体积占颗粒物总体积的比例(32.36%)最大.