基于RAMS-CMAQ模拟的2019年初威海市大气污染反弹成因研究

威海市是山东省东部最典型的沿海城市,也是中国、日本、韩国大气污染相互传输影响的重要通道.虽然威海市大气质量已连续4年达标,但其污染仍时有反弹.2019年1-2月威海市大气NO₂和PM_2.5浓度反弹率分别达48.5%和35.0%,明显高于山东省内陆地区和京津冀地区平均水平.通过对同期空气质量例行监测数据和气象资料统计分析、空气质量模型RAMS-CMAQ模拟和后向轨迹聚类等方法定量剖析了威海市大气污染反弹的原因.结果表明,威海市2019年1-2月空气污染反弹与气象条件及其相关联的污染物区域输送有较大的相关性,与2018年同期相比,冷空气活动弱、降水量偏少、风速偏低、受来自山东内陆和京津冀相对高污染区污染输送影响偏多是造成本次污染反弹的主要诱因.RAMS-CMAQ模拟显示,相同排放源假定下,由气象条件及其引起的区域传输造成的PM_2.5和NO₂浓度反弹,2019年1、2月较2018年同期PM_2.5浓度增加值分别为8、3 μg·m^-3,分别占总反弹率的53%、37.5%,NO₂浓度增加值分别为10、7.5 μg·m^-3,分别占总反弹率的58.8%、40%.说明威海市空气质量受外来输送明显、扩散条件及区域污染输送是空气质量评估不容忽视的重要因素.     

亚热带高山森林土壤典型重金属的空间分布格局及其影响因素:以云南哀牢山为例

为探究微量重金属元素的分布格局与局地气候、人类活动、植被分布和土壤发育差异等影响因素的关联作用,本文以云南哀牢山迎风坡（西坡）与背风坡（东坡）850~2650 m之间的9个海拔高度的森林样地为研究对象,重点探讨了迎风坡与背风坡森林表层土壤中典型重金属海拔分布格局差异及其主控因素.结果表明,土壤中Cd、Sb、As、Cr和Pb的含量及富集因子较高;东西坡土壤层中Cd、Sb和西坡Pb的含量具有较明显的海拔分布模式,其含量随海拔升高而增加;同一海拔西坡土壤层中Cd、Sb、As和Cr的含量显著高于东坡的相关含量.相关分析和主成分分析结果显示,Cd和Sb分布格局变化主要受控于大气输入沉降与土壤有机质的强结合作用,高海拔区域存在明显的"冷捕集"效应（cold-trapping）,As和Cr的分布变化主要来源于土壤母质风化差异,而Pb的分布差异受基岩矿物风化控制.研究结果强调了大气沉降输入、降水与植被的综合效应（如"冷捕集"效应、促进冠层过滤、凋落物沉降与岩石风化等）对偏远高山土壤中微量重金属分布格局的影响作用.     

太湖水体Chl-a预测模型ARIMA的构建及应用优化

叶绿素a（Chl-a）是湖泊浮游植物生物量的重要指标,其含量能反映水中浮游植物的丰度和变化规律.以1999年12月~2019年8月太湖水体Chl-a和环境因子的逐月监测数据为基础,运用主成分分析方法探讨了Chl-a与环境因子的关系,据此建立了Chl-a与主要环境因素之间的多元线性逐步回归模型及自回归综合移动平均模型（ARIMA）.结果表明：①太湖Chl-a浓度存在着明显的季节变化,且总体处于上升趋势.总磷（TP）、高锰酸盐指数、月均气温（MAT）和月度降雨量（MR）与Chl-a浓度存在较好的变化同步性,总氮（TN）和氨氮（NH₄⁺-N）则表现出明显的滞后性.②主成分分析结果表明,太湖水体藻类暴发条件不仅仅是基于N和P等限制性因素,而是发展为TN、NH₄⁺-N、TP和高锰酸盐指数、MR和MAT等多元因素的综合影响.③两种模型经验证比较,基于1999~2019年逐月资料建立的Chl-a浓度的ARIMA模型模拟效果和预测精度明显优于所建立的多元线性逐步回归模型,特别是在考虑主要环境因素作为自变量及优化自变量取值情况下其预测效果得到进一步提升.建立的ARIMA（0,1,1）（0,1,1）模型将有助于太湖藻类暴发的预报和预警,并为及时有效地安排水资源调度及调控等水环境管理措施提供依据.     

天津滨海新区秋冬季大气污染特征分析

为了解天津滨海新区大气污染物浓度水平和污染来源,2009年9月1日~2010年2月28日对NOx、CO、SO2、O3、PM2.5、PM10进行了连续在线观测,并同步观测了气象要素.结果表明,秋冬季上述污染物最高日均值(秋冬平均值±标准差,O3为日小时均值最大值)分别达到300.7(65.4±52.9)×10-9、7.278(1.324±1.169)×10-6、53(13±12)×10-9、95(28±21)×10-9(体积分数)和287.4(62.3±53.6)μg/m3、1421.4(161.9±136) μg/m3. NOx和SO2秋季低于冬季,O3和PM10反之. CO和PM10相对国家二级标准超标率为2%和38%,PM2.5相对WHO标准(75μg/m3)超标率为31%.季节统计日变化显示CO和NOx为早晚双峰型,SO2为中午的单峰型,O3为午后单峰型,且秋季日变化振幅远大于冬季, PM10为早晚双峰型,但冬季比秋季晚出峰2~3h.除冬季PM10,大气污染物浓度49%~74%的逐日变化由气象要素影响.滨海新区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,西南方向气流易造成污染物积累,其次是东北方向,而东和东南气流最有利于污染物扩散;各污染物具体表现为NOx主要受局地源控制;SO2主要受外来输送影响;CO和PM2.5同时受本地源和外来源的共同影响;PM10秋季表现为本地源污染,而冬季为本地源和外来源的共同影响.     

象山港海洋病毒时空分布特征及其环境影响因素

分别于2007年的7月(夏季)、11月(秋季)与2008年的1月(冬季)、4月(春季)采集样品,研究了象山港海域的水样(表层海水和上覆水)中的浮游病毒及沉积物中的底层病毒丰度的时空分布特征,并采用主成分分析及多元逐步回归分析方法研究了影响浮游病毒丰度时空分布的主要因素,结果表明,调查期间象山港海域表层海水、上覆水及沉积物样品中浮游(底层)病毒丰度实测值的变化范围为6.48×104~1.01×108cells/mL,均值分别为1.55×107,1.03×108,1.13×108cells/mL.季节分布特征为秋季 > 夏季 > 春季 > 冬季.病毒丰度垂直分布表现为上覆水均大于表层海水;平面分布均为从港底到港口递减、养殖区高于非养殖区、电厂附近海域出现较高值的趋势.近岸人类活动的陆源污染及水产养殖污染是造成此空间分布特征的主要原因.溶解氧、水温及叶绿素a是制约表层海水浮游病毒丰度的主要影响因素;营养盐含量及浮游细菌丰度是制约上覆水中浮游病毒丰度的主要影响因素,沉积物中的病毒丰度与细菌丰度具有显著正相关性(P < 0.01).     

基于MODIS数据的河南省冬小麦产量遥感估算模型

小麦是世界上最重要的粮食作物,小麦生产对中国的粮食保障起着十分重要的作用,及时、准确、大范围对小麦产量进行监测预报,对于农学经济发展和粮食政策制定具有极为重要的现实意义。对作物产量进行遥感监测的原理是建立在其遥感特征基础之上的,通过建立作物长势指标与遥感信息的定量关系,可实现对作物产量的监测预报。文章基于2009年MODIS遥感数据和气象数据,利用Arcgis和ENVI提取纯小麦像元,并提取纯小麦像元对应的NDVI、NPP和LAI,获取分县NDVI、NPP和LAI均值,利用统计软件对产量数据和分县遥感参数均值进行数据整理和分析,建立了河南省冬小麦产量估算模型。以往研究多采用遥感图像上某像元和地面调查点进行研究,具有很大的不确定性,文章以县为单位,对冬小麦平均单产和县域内冬小麦种植像元遥感参数的均值进行相关研究,提高了模型模拟精度。同时文章选用多种遥感参数和多项气象因子建立估产模型,避免了针对一个参数进行估产的局限性。在最佳时相的选择上,根据冯美辰（2010）以往的研究结果,从4月以后,5月8日和4月20Et植被指数和产量相关性最大,4月份之前冬小麦处于返青到拔节期,对产量来说还有很多不确定闪素,因此文章选用5月8El和4月20日进行冬小麦估产研究。结果表明,5月8日的估产模型优于4月20日,加入气象冈子的遥感气象估产模型优于只采用遥感参数进行估产的遥感模型。利用2010年产量数据对模型精度进行检验,遥感气象模型预测精度在70．2％N99．7％之间,平均精度为90．7％;遥感模型预测精度在68．1％到95．5％之间,平均精度为83．9％。表明遥感气象模型模拟精度更高,其精度可以满足大面积估产要求,可以对产量预报提供科学参考。     

地铁施工阶段险兆事件自愿上报意愿影响因素研究

为提高地铁施工阶段险兆事件自愿上报水平,研究地铁施工阶段险兆事件自愿上报意愿的影响因素,通过文献查阅和访谈等方法归纳出险兆事件自愿上报意愿的影响因素,建立险兆事件自愿上报意愿指标体系。基于组合赋权法计算的权重对各指标进行重要性排序,并提出提高险兆事件自愿上报水平的对策建议。结果表明:认知水平、未对上报者和当事人保密、存在责备及苛责文化和无惩罚制度没有充分落实是地铁施工阶段险兆事件自愿上报意愿的关键影响因素。     

ISM耦合ANP矿工安全注意力衰减影响因素模型

为了减少煤矿安全事故的发生,从“纵向过程观”角度,引入矿工安全注意力控制空间、安全信息分配空间和安全行为结果空间,建立矿工安全注意力衰减影响因素模型。首先,基于文献研究,建立矿工安全注意力衰减影响因素体系,一共包含12个指标;其次,利用解释结构模型（ISM）构建矿工安全注意力衰减的3级递阶有向图;最后,采用网络层次分析法（ANP）构建矿工安全注意力衰减影响因素的权重模型,并借助Super Decision（SD）软件求解。结果表明:安全自制力、行为习惯、工作负荷、风险应对力以及安全信息刺激频率为表层直接影响因素;安全认知、工作要求、作业环境特征、安全信息变化多样性和风险感知力为中层间接影响因素;管理方式和安全信息刺激强度为深层根本影响因素。主要影响因素有:安全认知、安全自制力、行为习惯、管理方式、安全信息刺激频率以及风险感知力。     

水稻土中外源Cd老化的动力学特征与老化因子

选择5种不同性质的水稻土,通过外源添加制备了6个不同浓度梯度的Cd污染土壤,研究了外源Cd在几种水稻土中的老化动力学特征与影响因子;同时利用盆栽实验,结合Log-logistic分布模型,研究了5个不同老化时间(14、30、60、90和180d)与土壤中Cd对二种不同Cd敏感性水稻生长毒性的影响.结果表明,不同浓度外源Cd进入土壤后,0.05mol/L EDTA-2Na浸提的有效态Cd含量随着老化时间的增加而逐渐下降;与14d处理相比,老化30d后土壤中有效态Cd降幅达21.5%(红壤)~38.0%(黑土);老化90d后,土壤中Cd进入慢反应阶段. 基于二级动力学方程的拟合参数显示,土壤中Cd的老化特征表现为有效态Cd含量在30~60d内快速降低,随后变化减缓,经过90d的老化后,土壤中有效态Cd含量逐渐趋于平衡.基于老化动力学方程参数(C∞及K2)与土壤性质间的相关性分析表明,土壤pH值是影响Cd有效态含量变化的主控因子,其次是土壤CEC和OC含量.在不同性质土壤中,随着老化时间的增加,土壤中外源Cd对水稻生长毒性的半抑制浓度(EC50)值显著升高;与14d老化处理相比,经过180d老化后土壤中Cd对水稻生长毒性的EC50增加72.1%~195.0%;在大于90d的长期老化过程中,土壤pH值对Cd老化过程的影响逐渐降低,而CEC的影响逐渐上升,尽管如此,土壤中Cd老化过程的主要影响因子仍然是土壤pH,而与测试的2种水稻品种无关.     

基于CA-SEM的煤矿安全事故风险因素结构模型

围绕煤矿安全风险管理的内涵,通过因子分析和层次聚类分析,识别煤矿安全事故风险主要包含人因风险、管理风险、信息风险、环境风险和设备风险5个风险因素层的22项风险因子。以人因风险层的6个风险因素为内源潜变量,其他4个风险层的16个风险因素为外源潜变量,构建煤矿安全事故风险因素的CA-SEM模型。运用SPASS17.0和AMOS7.0剖析各风险因素层以及各风险因子对煤矿安全事故风险的综合影响及其作用机理,从而为实现煤矿本质化安全提供决策依据。