福建省生产废水和生活污水污染物排放的驱动力及其时空分异

采用对数平均迪氏指数方法,区分生产和生活两个体系,构建时空分解分析模型,追踪了福建省9个设区市2011—2019年水污染物排放变化的关键驱动力及其贡献的时空差异.结果显示：研究期内福建省工业废水污染物排放持续减少,并且各驱动力贡献的区域差距明显变小,趋于平衡;生活污水污染物排放量仍保持高位,各驱动力贡献的区域差距基本保持不变.其中,经济规模扩张是福建省水污染物排放的主导驱动力,主要源于福州、厦门、泉州经济赶超发展影响;城镇化发展对区域生活污水污染物排放的驱动影响表现为增排效应,以福州和厦门尤为显著;工业化发展对区域工业废水污染物排放的影响效应由正驱动逐渐转变为负驱动,这主要归功于三明和泉州产业结构调整优化的拉动 效应;技术效应一直是福建省水污染物排放控制的重要驱动力,但部分地区已逐渐步入生活污染物技术减排攻坚期.     

长三角重点生态功能县域生态资产损益核算

限制开发的重点生态功能县域承担着生态保护与经济发展双重使命,如何实现生态与发展互促共进及生态产品价值化是当前面临的极大难点,生态资产损益核算为量化区域资源有偿使用、生态保护修复、生态文明绩效评价等提供了有效途径。以浙江省嵊州市作为长三角地区重点生态功能区的典型县域,基于栅格尺度评估了近20年生态资产存量与流量时空动态变化,并利用地理探测器结合人类活动类型监测分析了生态资产损益的驱动因素。结果表明：2000—2018年,由于森林生态资产质量降低及面积减少,嵊州市近60%区域的生态资产存量呈减少趋势,而生态资产流量总价值与单位面积价值均增益10%以上。相对于自然因素,社会经济因素对嵊州市生态资产损益平均贡献度更大,为17%。县域城镇化导致粮食供给轻微减损,70%以上乡镇生态资产增益,特别是石璜镇生态保护成效较突出。     

因子回归和交互联合探索区域植被覆盖度的影响因素——以三江源地区为例

利用SPOT VEGETATION数据获取的归一化植被指数（NDVI）,分析三江源地区植被覆盖度（FVC）的空间异质性,围绕自然和人类活动因素,基于因子回归与交互作用联合探索自然因素和人为因素对三江源地区植被覆盖的影响.结果表明：（1）三江源地区植被覆盖度整体呈现明显的空间异质性;（2）总体上FVC空间分布的影响因素表现为自然环境因素>人类活动因素;（3）降水是影响三江源地区FVC的主要驱动因子,解释力达0.777;（4）因子交互发现：驱动解释系统呈现双因子增强,说明从系统的角度来看不存在独立起作用的因子,年降水量与其他因子的交互作用最强;（5）降水梯度影响了三江源地区FVC空间异质性的解释程度.随着降水增加,因子解释力趋稳,在降水量较多的三江源东部地区,FVC趋向于更易受高程和气温的影响;（6）数据结果亦验证了因子独立的全局最优筛选仅仅是模拟因变量特征的最优函数,其解释效果与因变量的驱动解释不能完全等同.     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.     

武宁县森林扰动及驱动因子分析

森林扰动是影响陆地生态系统的重要因子,也是影响全球碳循环的重要因素.以江西省武宁县为例,利用1986-2011年14景Landsat TM/ETM+遥感影像,通过扰动指数(disturbance index,DI)时间序列轨迹分析提取森林扰动信息,并引入经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法定量分析了森林扰动的时空变化规律,利用GIS深入分析了自然和社会驱动因子影响.结果表明,武宁县森林扰动在1986-1998年较强,扰动面积以1992年为最大,以地区性扰动为主;2000年以后则趋于平缓,扰动以砍伐和森林火灾为主;在空间上,扰动主要发生在近道路、低海拔、低坡度和近水地区,并受地形和交通的制约,城镇化逐渐成为该地区森林扰动的一个不可忽略的驱动因子.     

未铺装道路扬尘排放特征研究

在未铺装道路下风向不同高度测量PM10浓度和风速风向,同时测量上风向PM10浓度,采用暴露高度浓度剖面法计算未铺装道路的扬尘排放量,同时现场记录通过车辆的类型、车速、车轮个数等信息,计算未铺装道路扬尘PM10排放因子。分别分析车辆类型、车辆重量、车轮个数、路面粉土含量、车辆行驶速度对排放因子的影响。结果表明,大货车的排放因子最大,为362 g(/km.辆),其次为小客车、小货车和机动三轮车,分别为112、105和67 g(/km.辆);随着车辆重量的增加排放因子增大并呈线形相关性;随着车辆平均车轮个数的增加排放因子增大并呈线形相关性;分别研究了大货车、小客车和小货车排放因子与车速的关系,随着车速的增加,3种类型车辆的排放因子都增大,并有较好的线形相关性;路面尘土中粉土含量增大,道路扬尘排放因子也增大,路面尘土湿度增加排放因子减小。     

智能化有害有毒气体污染源监测仪的研究

为了快速寻找有害有毒气体污染源,利用8个红外激光气体传感器,分别安装步进电机驱动旋转的圆盘圆周上在不同的方向上对污染气体进行数据采集。同时与二维热差式风速风向传感器采集到的风速风向数据,一并送入MSC1210单片机进行数据处理和运用智能人工神经网络进行模式训练与模式识别,从而识别出污染源的位置、浓度和种类。通过GPS全球卫星定位系统和GPRS无线传输网络,把监测到的信息发送给相关部门早做处理,并报警,避免污染进一步扩散。实验表明,该智能化追索气体污染源监测仪具有良好的可靠性、安全性和实用性。     

太湖湖表反照率时空特征及影响因子

湖表反照率是影响水-气界面能量平衡和水体内部光温环境的重要因子,受到太阳高度角、云量、风速和水质等环境因子的多重影响.基于太湖中尺度涡度通量网4个涡度通量观测站点(梅梁湾、大浦口、避风港和小雷山)的辐射和风速资料,结合晴空指数和水质数据,分析上述因子对太湖湖表反照率的影响及太湖湖表反照率空间差异的原因.主要结果为:太阳高度角是控制湖表反照率日变化、季节变化的主要因子;太阳高度角低于35°且当晴空指数在0~0.1和0.4~0.6之间时湖表反照率出现高值.反照率值呈现随风速、浊度和叶绿素a浓度升高而增大的趋势,而风浪通过影响浅水湖泊浊度、叶绿素a浓度从而间接影响湖表反照率.各站点湖表反照率关系为:小雷山避风港大浦口梅梁湾,其中小雷山站位于草型和藻型湖区过渡区而梅梁湾站位于藻型湖区.反照率与叶绿素a浓度水平之间的关系对蓝藻暴发及其严重程度并不敏感.本研究为湖体反照率的参数化过程提供参考依据.     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

1980—2015年京津冀地区雁鸭类潜在栖息地连接度变化及驱动因素

近几十年来,京津冀地区湿地面积萎缩,生态功能下降,严重影响了湿地水鸟的栖息地质量及栖息地间的连接,对水鸟类的迁徙、繁殖产生较大干扰,为了从整体上定量分析近几十年来湿地栖息地质量及连接度的变化,采用MaxEnt模型（maximum entropy model,最大熵模型）,基于京津冀地区雁鸭类的出现点和环境因子反演其潜在栖息地,并根据图论法原理,利用ECA指数（equivalent connected area,等效连接指数）,度量1980-2015年潜在栖息地连接度的变化.结果表明:①1980-2015年京津冀雁鸭类潜在栖息地面积总体呈下降趋势,由1980年的6 898 km2减至2015年的3 764 km2,减少了45.0%,其中,低适宜区面积降幅最为明显,为50.5%;2009-2015年高适宜区有增加趋势.②1980-2015年雁鸭类潜在栖息地连接度呈持续下降趋势,2000年以后的连接度下降速率大于2000年以前;潜在栖息地连接结构的空间分布有向环渤海地区转移的趋势,连接结构变化最为明显的区域为京津冀中部平原地区.研究显示,区域气候趋暖变干、水资源的供需失衡、水利工程设施建设以及人口增加与经济发展带来的土地利用变化是潜在栖息地面积与连接度下降的主要影响因子,而近些年保护区的建立及生态补水措施等生态保护政策对高适宜区的退化有一定缓解作用.