成都龙泉山地区建设用地生态适宜性评价

随着景观格局与生态过程之间的关系日益受到重视,传统的评价方法已经不能满足生态适宜性评价的发展需要。本文以成都市龙泉山地区为例,从景观类型、生态功能、生态价值、土壤侵蚀敏感性和地质灾害敏感性5个方面建立评价指标体系,分别采用最小累积阻力模型和模糊综合评判法描述水平生态过程和垂直生态过程下的生态适宜性,综合两种评价结果进行建设用地的生态适宜性评价。研究结果表明,模型机理的差异使评价结果有着很大的区别,两种方法的综合应用可以有效弥补彼此的不足,本文将研究区的生态适宜性评价结果划分为禁止开发区、严格限建区、一般限建区、重点开发区和优化开发区5个分区,各区的面积分别为259．70km^2、793．89km2、1220．35km2、739．68km2和490．42km2。以往的生态适宜性评价方法往往单一地考虑水平或者垂直生态过程,本文构建的这种综合水平和垂直生态过程的评价方法为生态适宜性评价的方法研究提供了有益的尝试和补充。     

《应用与环境生物学报》征稿简则

一、本刊简介由中国科学院主管,中国科学院成都生物研究所主办,科学出版社出版。中国科学院成都生物研究所所长吴宁担任主编,来自中国、美国、英国、加拿大、新西兰等国家的69位知名科学家和专家组成编委会、上千位相关领域的知名科学家和专家组成审稿队伍。     

典型工业区土壤多环芳烃污染特征及影响因素

为完善我国典型工业区土壤多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)污染特征数据库,系统采集了成都市4个典型石油加工类工业区表层土壤样品,采用高效液相色谱法分析16种美国环保署优先控制PAHs的含量和组分特征.结果表明,4个工业区表层土壤(0～30 cm)中多环芳烃总含量范围为191. 2～1 604. 2μg·kg-1,平均含量(583. 6±365. 6)μg·kg-1;各工业区土壤PAHs均主要以中环PAHs和高环PAHs为主,各单体PAHs中以菲、芘、荧蒽和苯并[b]荧蒽为主要特征因子,且均存在潜在的污染风险.同时,采用数理统计方法分析土壤有机质及土壤颗粒粒径与PAHs含量的相关性,并揭示土壤PAHs赋存影响因素.结果表明,在土壤污染含量较高地块,土壤有机质是PAHs较好的吸附剂,能够在一定程度上预测土壤PAHs的迁移转化行为及土壤生态风险(PAHs致癌性);与有机质相比,土壤粒径与PAHs的相关性较低,总体表现为砂粒与PAHs含量无显著相关性,粉粒与之弱正相关,黏粒与之弱负相关.通过本研究,为此类区域的土壤修复实践或学术研究提供依据.     

面像识别技术的开拓者——成都银晨网讯科技有限公司

我们这个时代是一个新技术不断涌现、不断成熟、不断应用的时代,科学技术进步对人们生活方式的影响是深刻而显著的,生物特征识别技术的成熟和应用就是其中一例。随着计算机技术的日益普及和人们对安全验证控制的广泛需求,“生物识别”技术以其“与人不可分割”的安全特性将会得到极大的发展和日益广泛的应用。     

综合信息

上海本同股份有限公司成立;深圳市森盾电子有限公司;上海亨达公司迁址;迪信安防产品研讨会在西安举行;深圳信安捷公司设成都分公司力拓西部市场……     

成都市城镇体系空间结构研究

成都市位于四川盆地的成都平原上,是我国为数不多的较典型的同心圆城市之一。目前,成都市的城市发展已经进入了工业化与城市化中期阶段。从空间结构理论入手,对成都市城镇体系的空间结构进行分析,结果显示：行政辖区内的14个郊县（区）呈现具有黄金分割特征的五边形结构,并可划分为5个五边形。它们分别是：龙泉驿-新都-郫县-温江-双流5个近郊县、区构成的卫星城镇环;大邑-崇州-邛崃-蒲江-新津5个郊县构成的远郊城镇环;以都江堰为共同顶点,由近郊卫星城镇与远郊县、区构成的2个五边形城镇环（郫县-新都-青白江-彭州-都江堰、郫县-温江-崇州-大邑-都江堰）,以及成都主城区东、南部尚待形成的五边形城镇体系结构。在理论上论证了成都市向东、向南发展的客观性、必然性。     

成都市某厂镍,钴污染对居民体内镍,钴负荷影响的调查

镍和钴都是人体所必需的微量元素,但负荷过大则有害。1933年Bridge首先报道了镍污染对镍精炼工所造成鼻癌和肺癌的危害。随着工业的发展,镍和钴的应用日益增多,常造成环境污染,对居民健康亦能引起多方面的危害。大气中镍、钴污染主要经呼吸道进入人体,并迅速分布于全身各器官,且有一定的蓄积性。故选择发镍和发钴含量作为指标。我们于1988年5至6月对成都市某厂周观察区和对照区的中、小学生进行了发镍和发钴含量测定,以探索大气中镍,钴污染与人体负荷水平的关系。     

街道地表物的累积与污染特征：以成都市为例

本文研究了成都市区74km~2范围内地表物的累积规律和污染特征.结果表明,街道地表物累积受土地用途影响;地表有机物受人类活动的影响;重金属受城市交通的影响.粒径分布研究发现街道地表物小于360μm的微粒占70％,且各种污染物主要吸附于细小的微粒上.使用地表污染物边坎累积模型计算了街道地表物和各种污染物的累积量.成都市区每天累积地表物达111吨,BOD,达78kg,COD达411kg,克氏氮6kg和总磷2kg.     

成都市大气颗粒污染物与气象要素的关系

通过对2004年成都市API指数及API>100日数百分数的再分析,探讨了大气颗粒物污染季节分布、区域分布状况与气象要素的相互关系,并尝试用因子分析法研究了污染物浓度年际变化与气象因子的关系。研究表明,大气污染的季节分布为冬季>春季>秋季>夏季;API>100时数百分数的季节变化状况为春季>冬季>秋季>夏季,区域分布为城西北>城东>城北>城中心>城东南>城西>城南。城市发展对风向的改变比较明显,对风速的改变不明显。大气颗粒污染物年际变化与气象因子的相关性研究表明,PM10浓度与SO2、NOX、湿度、气压呈正相关,与风速、蒸发量、温度呈负相关关系。     

成都市大气细颗粒物组成和污染特征分析(2012-2013年)

为了解成都市大气细颗粒物的污染特征,于2012年5月-2013年5月在成都市城区开展了每6 d采集1次样品的长期颗粒物观测.利用十万分之一分析天平、热光碳分析仪、离子色谱、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分别分析了颗粒物样品的质量浓度、有机碳/元素碳、水溶性离子、无机元素等,同步收集了污染物在线观测数据、气象数据和卫星遥感数据.结果表明,采样期间,成都市可吸入颗粒物(PM₁₀)和细粒子(PM_2.5)浓度颗粒物浓度分别高达(129.7±76.4)和(91.6±54.3) μg·m^-3,PM_2.5中以二次无机离子(SNA,43.6%)和有机物(OM,31.2%)污染最为突出,其次为土壤组分(Soil,13.8%)、元素碳(EC,5.0%)和微量元素(Trace,0.8%);1月、3月、5月和10月是污染较重的月份.通过比较揭示了不同污染源影响下的典型污染特征.生物质燃烧期间,成都城区PM_2.5浓度达214.3 μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀比达0.89,其中OM贡献增加至57.2%,K⁺浓度达8.7 μg·m^-3,OC/EC比达8.3,SNA比重下降;而沙尘传输期间,PM_2.5浓度为122.6 μg·m^-3,仅占PM₁₀浓度的0.28,PM_2.5中土壤组分比例剧增至77.3%,SNA和无机元素的比重明显下降;静稳天气下PM_2.5浓度为261.0 μg·m^-3,各组分比重并无明显变化,硝酸盐和铵盐比例稍有增加.