嘉兴南湖不同湖区浮游动植物群落结构特征与环境因子关系

为了解不同区域生态修复后环境因子对浮游动植物群落分布的影响,于2021年1月（竣工后）对南湖A、 B、 C、 D和S区的环境因子及浮游动植物开展调查.结果表明,生态修复区较未修复区水体总氮（TN）、溶解性总氮（DTN）、氨氮（NH⁺₄-N）、硝氮（NO^-₃-N）、总磷（TP）和溶解性总磷（DTP）浓度显著降低,溶解氧（DO）显著增高（P<0.05）.研究区浮游植物种类以绿藻和硅藻为主,浮游动物种类以原生动物和轮虫为主.修复区浮游植物生物量较未修复区低,浮游植物与浮游动物物种数升高.聚类与主坐标分析显示修复区浮游动植物群落差异显著（P<0.05）,其中A区和B区游动植物结构较为相似.冗余分析（RDA）结果显示,DO、 NO^-₃-N、 pH和水温（WT）是影响浮游植物群落分布的主要环境因子;DO、 NO^-₃-N、 NH⁺₄-N和TP是驱动浮游动物群落分布的主要环...     

博斯腾小湖最低生态水位与水量盈缺分析

近年来,博斯腾湖小湖水位大幅波动引发了湖区生态环境问题,基于最低生态水位的湖泊水量盈缺分析对小湖水量调度和生态保护有积极意义。基于1991—2019年达吾提闸实测小湖水位数据,结合湖盆DEM数据和遥感NDVI数据,分别采用年保证率设定法、湖泊地形分析法和曲线相关法计算小湖区最低生态水位;并利用其他水文、气象和农业活动和湖区水量调控数据,使用主成分分析法解析小湖缺水的主要驱动因子。结果表明:博斯腾湖小湖最低生态水位为1047.18 m,多年平均满足率为31.03%。1991—1998年、2005—2015年和2017年间博斯腾小湖区发生了生态缺水,平均缺水量为0.69×108 m3。上游来水量是小湖生态需水保证情势的主要驱动因素,农业活动和宝浪苏木水量调节活动次之,气候变化影响相对较小。2000年之前,生态缺水主要由湖区水位调控产生;2000年之后,灌区农业取水成为生态缺水主要诱因。该研究结果可以为博斯腾湖小湖水量调控和湿地生态系统恢复保护提供科学依据。     

太湖底泥疏浚的水环境质量风险性分析

采用基于因子分析的主成分分析法将五里湖的16个水质参数概括为5个主成分,研究了各主成分以及其综合主成分在疏浚前后的变化,并以此为依据就底泥疏浚对水环境质量的影响进行了评价.结果表明,疏浚过程中,五里湖疏浚区的综合主成分得分最高,为1.15,水质综合排名在最后,水体色度和污染指数(F1)也达到最高值5.0;同时对照区综合主成分得分以及水体污染和色度指数(F1,F2)也相应升高,水质质量明显下降;这说明疏浚运作具有促进表层沉积物发生再悬浮和扩散作用,以及沉积物中内源性营养盐和重金属离子的释放作用.采用Monte Carlo随机采样法,利用平衡分配模型模拟和预测了疏浚过程中悬浮沉积物中重金属离子释放的阈值,结果表明疏浚过程中大部分重金属离子由悬浮沉积物向水体中释放的风险性较高,可信度达到90%以上,尤其是重金属离子Ni²⁺以及非金属污染物As释放的风险性较大,其可能的释放量分别分布在各自地表水环境质量标准EQS的28.6%～+∞之间和34%～+∞之间,说明底泥疏浚具有导致五里湖水体环境质量短期恶化的风险.此外,Monte Carlo随机采样分析方法应用也许可为湖泊底泥疏浚生态风险评价提供一条新的途径.     

典型行业再利用土壤重金属含量分布、来源解析及生态风险评价

为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型（APCS-MLR）和正定矩阵因子分解模型（PMF）解析其污染来源.结果表明：①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1（Cu、Zn和Pb）为金属制品和汽车制造混合源,源2（Ni和Cd）为电镀企业来源,源3（Hg）主要为化工企业来源,源4（As）为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为：Hg（1.54）>Ni（1.32）>Cd（1.21）>Cu（0.96）>Pb（0.64）>Zn（-0.33）>As（-1.02）;潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注.     

兰州城区大气PM2.5污染特征及来源解析

为探究兰州城区PM_(2.5)的污染特征及其来源,分别在兰州市城关区和西固区设置PM_(2.5)采样点,于2013年10月(非采暖期)和12月(采暖期)采集样品并进行分析,得到了PM_(2.5)及其16种化学组成的质量浓度.结果表明,兰州城区PM_(2.5)污染水平较高,平均质量浓度为129μg·m~(-3).样品无机元素平均质量浓度为:SCaFeAlMgPbZnMnTiCu,其中S、Ca、Fe、Al的质量浓度在1μg·m~(-3)以上,是主要元素组分;样品各无机元素质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,城关区高于西固区.样品水溶性离子平均质量浓度为:SO~(2-)_4NO~-_3NH~+_4Cl~-K~+Na~+,其中SO~(2-)_4、NO~-_3、NH~+_4的质量浓度在10μg·m~(-3)以上,是主要离子组分;样品各水溶性离子质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,西固区高于城关区.富集因子(EF)分析结果表明,元素Al、Ca、Mg、Ti的EF值均小于1以自然来源为主;元素Cu、Pb、S、Zn的EF值显著大于10,表明这4种元素在PM_(2.5)中高度富集,且主要源于人为活动造成的污染.主成分分析结果表明,交通排放源、生物质燃烧源、土壤源和二次粒子对兰州城区大气PM_(2.5)贡献显著.     

基于主成分分析的云南省生态脆弱性评价

人口资源环境矛盾造成了脆弱生态环境问题突出。以典型生态脆弱区云南省为研究区,根据导致该省生态环境脆弱的自然-结果表现因素,构建科学客观地评价指标体系,运用主成分分析法进行生态脆弱性分析评价。以生态脆弱度大小为依据,对云南省16个地（州）、市生态脆弱性进行了分区,划分为极强度、强度、中度、轻度脆弱区4个区。评价结果显示,极强度、强度、中度、轻度生态脆弱区分别占全省面积的5.84%、27.84%、43.08%、23.24%。为生态脆弱性评价提供了一个可行的方法,同时应用生态脆弱性分区结果可为后续的生态环境恢复重建工作、制定综合治理策略及区域可持续发展规划提供依据。     

基于开发需求的安徽沿江地区生态经济分区

从压力、状态和人类响应3个方面,构建了生态经济分区指标体系,结合经济开发需求的评价结果,以县(市、城区)为基本评价单元,利用主成分分析与系统聚类的方法,根据自上而下的专家定性评估,遵循空间邻近性原则,将安徽沿江地区划分为7个生态经济类型,即:合肥污染防治与城镇生态优化区、巢滁湖泊湿地保护与平原生态农业区、马芜铜宣工业污染防治与城镇生态优化区、宣南生态农业与水土保持区、安庆平原农业与湿地生态保护区、池州森林保育与生态农业区以及皖西水源保护与森林保育区.     

大型钢铁厂及其周边土壤多环芳烃污染现状调查、评价与源解析

采用气相色谱-质谱联机方法(GC-MS)分析了东北某钢铁厂及周边居住区、风景区共11个采样点表层土壤样品16种多环芳烃(PAHs),结果表明,钢铁工业区16种PAHs(∑PAHs)浓度范围为3.39×103—1.54×105ng·g-1,平均浓度3.21×104ng·g-1;居住区∑PAHs浓度范围为587—6.70×103ng·g-1,平均浓度3.82×103ng·g-1;风景区千山∑PAHs浓度385 ng·g-1.∑PAHs和Bap浓度均呈工业区>居住区>风景区趋势.与国内外其他研究结果相比,该钢铁工业区及其周边居住区土壤PAHs污染相对较为严重,11个采样点中有9个采样点土壤∑PAHs为严重污染,4个采样点苯并(a)芘(Bap)浓度超过加拿大土壤质量基准.利用特征比值法(Diagnostic Rate)和主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对钢铁工业区及其周边地区土壤进行了源解析,结果表明,钢铁工业区土壤中PAHs主要来源于焦炉、燃煤、柴油燃烧等污染源,周边地区土壤除受工业污染源排放影响外,机动车汽油、柴油污染排放也有重要影响.     

中国省际资源节约指数的空间差异研究

论文首次利用改进的"节约指数"并结合图形数据,对中国各省区资源消耗现状进行定量分析。结果表明:中国资源节约指数空间差异明显,总体上东部比西部节约、中部过渡(除山西外);低于全国平均节约水平的省域约占2/3,其中大部分在西部地区;此外,经济发展水平越高的省域,资源环境绩效水平相对越好。研究结果揭示了中国不同省域建设节约型社会的节约水平和资源利用效率差异,同时也为促进区域协调发展以及经济社会的可持续发展提供依据。     

基于主成分分析法的黄河口及其邻近水域水质评价

于2013年6、7、10月在黄河口及邻近水域进行了3个航次的环境调查,获取了盐度、营养盐、COD及重金属等指标数据,利用主成分分析法(PCA)研究该海域的水质状况,并分析影响该海域水质的主要驱动因子.结果表明:应用主成分分析将14项调查指标转换提取为4种主成分,共解释了67.31%的结果.相关分析表明,影响该水域水质的主要驱动因子为氮营养盐、盐度、SiO32--Si和砷.主成分综合得分分析表明,黄河口及邻近水域2013年10月、7月、6月水质污染状况依次降低;空间上总体呈现出以黄河入海口为中心,向邻近海域递减,河口附近及南部水域污染较严重的格局.黄河径流污染物是主要污染源,应加强黄河口及其上游的水环境保护,从而改善黄河口及邻近水域水质状况.