气候变化和人类活动对伊逊河流域径流变化的影响

借助Mann-Kendall趋势检验和突变检验对气象水文序列进行一致性分析,划分基准期（1961—1979年）和影响期（① 1980—1989年、② 1990—1999年、③ 2000—2016年）,利用基准期校准的可变下渗容量（VIC）模型,采用步进式方法,探究气候变化和人类活动对伊逊河流域径流变化的波动影响过程。结果表明:研究区近56年年均气温显著升高,年降水量无明显变化趋势,流域年径流量下降趋势明显,季节尺度上流域非汛期降水量增加显著。气候变化和人类活动均会对径流产生显著影响且作用机理复杂,步进式方法对影响机理的研究较传统方法更能体现其变化过程;在降水丰沛的影响 ② 期,冬季降水量增加会显著增加流域径流量,而在降水略少的影响 ① 期和 ③ 期,蒸发量增加以及土壤含水量降低使得流域径流减少;人类活动耗水在影响 ① 期和 ③ 期引起流域径流减少并且影响作用逐渐增强,影响 ② 期由于城镇化和耕地扩张使得流域产流能力增强导致径流增加。深入研究气候变化和人类活动对径流的影响机制,可为流域水资源管理和规划提供理论依据。     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.     

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。     

我国中部地区大气CO2柱浓度时空分布

基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO₂时空分布特征进行研究,结果表明：由GOSAT反演的中部地区2010~2013年大气CO₂年均柱浓度由389.36×10^-6增长到396.52×10^-6,年均绝对增长率达2.39×10^-6/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO₂柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10^-6,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO₂变化.     

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。