烟台市环境受体PM2.5四季污染特征与来源解析

于2016～2017年四季在烟台市3个点位采集了PM_(2.5)样品,分析了其质量浓度和化学组分特征.利用CMB模型对受体进行解析,并利用后向轨迹和PSCF对传输气流和潜在源区进行了分析.结果表明,烟台市监测点位冬季、春季、夏季和秋季的PM_(2.5)平均质量浓度分别为(89. 45±56. 80)、(76. 78±28. 44)、(32. 65±17. 92)和(57. 32±24. 60)μg·m~(-3). PM_(2.5)浓度表现出明显的季节变化特征(P 0. 01).全年PM_(2.5)各源类分担率大小依次为:二次硝酸盐源(20. 3%)城市扬尘源(15. 7%)机动车排放源(14. 9%)燃煤源(13. 8%)二次硫酸盐源(12. 8%) SOC(6. 1%)建筑水泥尘源(5. 5%)海盐源(2. 9%),可以看到烟台市以二次源、扬尘、机动车排放源和燃煤源为主要污染源.春季硝酸盐源和城市扬尘源是重要贡献源类,夏季硫酸盐源贡献突出,燃煤源在秋冬季占比突出.烟台市气流输送和潜在源区也呈现出明显的季节变化:冬季主要受烟台市短距离输送的影响;夏季主要受烟台东部沿海和本地的影响;春秋季主要受山东东北部和东部沿海地区的区域传输和烟台市本地源的影响.     

三峡库区非点源污染氮磷负荷时空变化及其来源解析

三峡库区是我国重要水源保护区,也是长江流域经济迅速发展区域之一.非点源污染是库区水环境恶化的主要原因,因此研究库区非点源污染状况对于区域的生态安全以及可持续发展具有重要意义.研究采用改进输出系数模型,估算库区1990~2015年的非点源氮磷污染负荷总量,分析非点源氮磷污染的时空变化特征,并通过计算各污染源的贡献率确定主要污染来源.结果表明,氮磷污染负荷量在空间上均呈现库区腹地高,库尾次之,库首最低的分布特征;氮磷污染负荷总量在时间上均呈现先增加后降低的趋势,在2000年达到最高值,2015年降到最低值;各污染源对氮磷污染负荷量的贡献率按从大到小依此为：土地利用、农村生活以及畜禽养殖;其中,旱地这种土地利用类型是非点源氮磷污染的主要来源.     

金水河流域矿物元素生物地球化学交换模式

通过对金水河流域矿物元素生物地球化学交换模式的研究,得到以下结论：（1）在不同空间位置的矿物元素对河水的水质贡献率不相同。河水成分贡献主要来源于硅酸盐风化,在金水河流域生态系统不同空间位置矿物元素对河水水质贡献率方程为：YRiverwater=0.242＋0.203 XRain＋0172 XLitter＋0.471 XSoilwater（r2=0.55）。（2）固-液相界面（土壤-土壤水溶液）离子交换过程拟合表明：离子交换过程符合二、三次曲线模型。（3）区域内碳酸盐岩含较少的Na＋和K＋,且受酸雨等影响。Na＋在土壤-土壤溶液之间的分配行为可能加重土壤盐碱化的趋势。土壤和枯枝落叶层HCO3-和TDS值均处于稳定的范围内。（4）输入性污染分析表明,流域内土壤基本表现出物理性质改善;但却表现出贫养化和生物地球化学性质恶化的极化趋势。人为活动输入污染物影响显著,在全球变化背景下,酸雨和干旱加剧了水溶液组成的变化。     

基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取

森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相（2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日）特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。     

重污染天气下电力行业排放对京津冀地区PM2.5的贡献

利用CAMx(区域空气质量模型)中的PSAT(颗粒物源示踪技术),分析了重污染天气下分区域、分行业的污染物排放对京津冀地区PM_2.5的贡献,设计了分行业排放的环境影响效率系数(EESCR)计算方法,并对“电能替代”(以电力行业产能替代民用能源消耗)情景方案下的排放进行模拟分析. 结果表明:在重污染天气背景下,电力行业排放对京津冀地区ρ(PM_2.5)的贡献率较低,各地均低于10%,并且区域排放的贡献次序为京津冀以外地区>京津冀其他城市>当地,这与电力行业高架源排放的特征有关,而工业和民用行业对区域排放的贡献次序相反. PM_2.5主要组分和前体物的分行业EESCR计算结果表明,电力行业ESSCR值均在y=1/2x趋势线之下,远低于其他行业,因此优先控制其他行业排放才是改善京津冀地区空气质量的关键.电能替代的情景模拟结果表明,电能替代是有效降低京津冀地区ρ(PM_2.5)的可行方式. 研究显示,充分利用电力行业高架源排放的特点和便于集中处理的行业优势,尽力降低因产能增长带来的排放增量,实施电能替代可成为改善区域空气质量的有效途径之一.      

多尺度分割与特征优选下的盐碱地提取

土地盐渍化作为一种土壤灾害,严重制约着社会经济与农业的发展。对盐碱地进行实时监测,可为盐碱地的评价改良提供科学依据。由于盐碱地的信息复杂、提取精度不高,因此本文以高分六号(GF-6)卫星遥感影像为数据源,采用分形网络演化算法(fractal net evolution approach,FNEA)进行影像对象的多尺度分割,从面向对象的角度减少高分影像分类结果中的椒盐噪声问题,通过计算图像对象的局部方差和变化率来确定适宜的盐碱地分割尺度。利用基于特征选择的相关性算法(correlations-based feature selection,CFS)与Relief F算法分别对由光谱、纹理、形状、遥感指数构成的初始特征空间进行特征优选,精简特征子集,解决特征数量冗余问题,以此来优化随机森林对盐碱地提取精度。结果表明:CFS约简后的特征子集更小,精度更高,说明在盐碱地提取过程中,筛选特征数目能够减小冗余数据对提取精度的影响。CFS优化后的随机森林对盐碱地的提取效果较好,该方法总体分类精度达到83.7%。     

2014~2017北京市气象条件和人为排放变化对空气质量改善的贡献评估

2014～2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11～12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11～12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4～10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014～2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估.     

20世纪云南省人员震亡基本特征分析

系统收集、整理了云南省人员震亡资料;在对资料可用性分析的基础上,以资料较为丰富的20世纪作为研究重点,分析了云南省人员震亡的时空分布,探讨了震亡与震级、烈度关系,总结了20世纪云南省人员震亡4个方面的基本特征,可供认识云南省下一轮强震活跃期人员的震亡情况参考。     

中国SO_2排放对日本SO_2浓度及硫沉降的影响

利用相关文献及来自酸沉降网的中、日两国各观测站点的SO2监测资料,分析了近十年来中国SO2的污染现状、趋势及排放量对下风向日本各观测站点SO2浓度及硫沉降量的影响。结果表明,通过文献分析可知,2001—2009中国的SO2年均质量浓度分布在40~50μg/m3,总体呈下降趋势;中国部分城市的SO2年均浓度与中国SO2排放量的相关性总体高于日本各观测站点的SO2年均浓度与中国SO2排放量的相关性,中国的SO2排放对日本各观测站点的SO2年均浓度影响总体较小;情景模拟分析发现,中国SO2排放量对日本各观测站点SO2年均浓度的贡献率在7.5%~44.0%,平均贡献率为22.6%;中国SO2排放量对日本各观测站点硫沉降的贡献率在8%~41%,平均贡献率为22.1%。     

Characterizing ionic species in PM2:5 and PM10 in four Pearl River Delta cities, South China

PM_(2.5)and PM_(10)samples were collected at four major cities in the Pearl River Delta(PRD),South China,during winter and summer in 2002.Six water-soluble ions,Na~ ,NH_4~ ,K~ ,Cl~-,NO_3~- and SO_4~(2-)were measured using ion chromatography.On average,ionic species accounted for 53.3% and 40.5% for PM_(2.5)and PM_(10),respectively in winter and 39.4% and 35.2%,respectively in summer. Secondary ions such as sulfate,nitrate and ammonium accounted for the major part of the total ionic species.Sulfate was the most abundant species followed by nitrate.Overall,a regional pollution tendency was shown that there were higher concentrations of sulfate, nitrate and ammonium in Guangzhou City than those in the other PRD cities.Significant seasonal variations were also observed with higher levels of species in winter but lower in summer.The Asian monsoon system was favorable for removal and diffusion of air pollutants in PRD in summer while highly loading of local industrial emissions tended to deteriorate the air quality as well.NO_3~-/SO_4~(2-) ratio indicated that mobile sources have considerably contribution to the urban aerosol,and stationary sources should not be neglected. Besides the primary emissions,complex atmospheric reactions under favorable weather conditions should be paid more attention for the control of primary emission in the PRD region.