安徽省八里河流域水质污染时空变化研究

为掌握八里河流域污染成因、污染集中期和重污染地带,在八里河流域设置了7个河道监测断面及33个地下水监测点位,连续1年监测了地表水COD、氨氮、TP和地下水氨氮、硝酸盐、亚硝酸盐,分析了八里河流域水质时空变化趋势,提出了相应的污染控制措施。结果表明:受淀粉加工污染影响,各项指标在10～12月迅速上升,COD在第二年4月以后逐渐降低恢复至正常值,氨氮和TP难以达标;地表水污染以柳沟最为严重,五里湖沟次之,第三湖沟水质相对最好;淀粉废水还会通过淋滤进入浅层地下水,造成地下水氨氮污染;氨氮污染最初主要集中在流域西南方,逐渐向全流域扩散。针对当地突出的红薯淀粉加工废水污染问题,建议推广低污染的淀粉生产技术,制定适用于八里河流域的规范化与标准化农业面源污染控制技术,构建小流域农业面源污染控制系统与管理模式。     

渤海海峡北部沿岸流季节变化特征

本文基于渤海海峡北部沿岸一观测站点长时间序列海流观测数据分析了海峡北部沿岸流的季节变化特征。冬夏两季余流平均流速均呈现表层最大,中层最小,底层较中层略微增大的分布态势。冬夏底层余流均存在跨等深线向岸的分量,表明底层水向岸的运动是两季都存在的现象。对余流用矢量经验正交分解得到的第一模态空间分量显示,两季余流主要是沿着等深线变化的,冬季各层余流主体变化步调一致,夏季表层与其他各层变化位相相反。风应力是引起余流变化的因素之一,但并不是主要因素。交叉谱分析亦表明,冬季余流变化滞后风应力18 h,与风应力在周期为6 d的波动成分上相关性显著;夏季余流变化滞后风应力9 h,与风应力在周期为0.8 d的波动成分上相关性显著。     

气候变化和人类活动对武江流域年径流及最大日流量影响的定量分析

针对气候变化与人类活动对流域年径流及最大日流量变化影响的定量识别问题,以华南湿润区武江流域为例,分别采用HIMS（Hydro-Informatic Modeling System）模型和敏感性系数法,从日和年尺度定量模拟和评估气候变化与人类活动对流域年最大日流量和径流变化的影响过程及贡献率。结果表明：HIMS模型在武江流域适用性良好,日尺度模型率定期和验证期的纳西效率系数分别为0.85和0.77,水量平衡误差绝对值分别为3.1%和3.3%;两种方法均表明气候变化是引起流域年径流量增加的主要因素,人类活动导致了流域径流量的减少,但贡献率较小。气候变化与人类活动导致了流域年最大日流量的增加,气候变化对年最大日流量增加的贡献率为94%,而人类活动的贡献率则为6%。相较于年均径流量,气候变化对年最大日流量的影响更为显著。     

芦苇植株对湿地温室气体排放的影响及其日变化特征

利用静态箱-气相色谱法对夏季(7月、8月和9月)长江河口湿地芦苇植被CO_2、CH_4和N_2O的叶面通量、茎秆扩散速率以及沉积物通量的日变化进行研究。结果显示,通过芦苇叶片排放的N_2O与CH_4的量分别为2.99μg/(m~2·h)和15.36μg/(m~2·h),CO_2则呈现白天吸收(-120.86 mg/(m~2·h))、夜间排放(69.39 mg/(m~2·h))的特点。芦苇茎秆N_2O、CH_4和CO_2平均扩散速率分别为1.96μg/h、142.45μg/h和10.69 mg/h,沉积物平均排放通量为N_2O 8.18μg/(m~2·h)、CH_41.58 mg/(m~2·h)、CO_2169.66 mg/(m~2·h)。芦苇茎秆和沉积物界面CH_4和CO_2的排放均呈现出明显的"单峰型"昼夜变化规律,其排放峰值集中在日照及温度最高的9:00至15:00。芦苇植株是影响温室气体排放变化的因素之一。芦苇植株在光合作用下吸收CO_2并促进CH_4的排放,而芦苇发达的根系及茎秆是温室气体排放的主要途径。同时,Pearson相关性分析表明温度对芦苇群落CH_4和NO2的排放影响显著,但与CO_2通量的相关性不明显。土壤氧化还原电位对3种气体的排放均有显著影响。     

重庆九龙坡城区和城郊大气污染物浓度特征研究

为了解重庆市九龙坡区城区和城郊大气污染物浓度特征,分析了城区和城郊国控空气站点2014年3月~2015年2月典型污染物的浓度变化。结果表明,除O_3表现出夏高冬低的季节变化趋势外,其它污染物均表现出冬高夏低的季节变化趋势。PM_(2.5)污染最严重,城区和郊区日均值超标率分别为31.4%和33.4%。城区和城郊的PM_(2.5)浓度之间没有显著性差异(p0.05),城郊O_3浓度显著高于城区(p0.01),NO_2、SO_2、CO和PM_(10)则是城区显著高于城郊(p0.01)。     

连续采样与五日法采样效果及费用的对比分析

通过对连续采样与五日法采样五种方法监测结果及所需费用的比较，得出连续采样方法监测结果更具有代表性，合理性，一次性投资大，但运行费用并不高的结论。     

深圳市几种空气污染物浓度日变化特征分析

通过对深圳市2002年8月至2003年8月五种空气污染物浓度日变化特征、相互关系及不同天气条件下的变化,与人们活动的关系等进行分析,试图找出深圳空气污染的主要成因及变化规律,为环境规划决策提供科学依据。     

2017年上半年北京市及周边地区空气质量特征分析

依托北京市、廊坊市和保定市高密度的地面空气质量监测、气象要素监测以及PM_2.5化学组分监测和后向轨迹分析等手段，对2017年上半年三地的空气质量进行分析。研究发现：三地中北京市空气质量较好，保定市较差。分污染物来看，保定市SO₂浓度水平明显高于廊坊市和北京市，颗粒物PM₁₀和PM_2.5也呈现保定市最高、北京市最低的规律。从污染物日变化来看，CO、SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5呈双峰型分布，O₃呈单峰型分布。从区域整体分布规律来看，PM_2.5和SO₂呈现明显的"南高北低"特征。PM_2.5化学组分分析结果表明：1—4月燃煤对该区域空气质量的影响较大，5—6月机动车排放的影响更为凸显。后向轨迹分析结果表明：在2017年上半年到达北京市的气流中有24%来自于北京市南部，且这些气流多为低空传输，表明区域传输对于北京市空气质量具有一定的影响。