济南市PM2.5中二次组分的时空变化特征及其影响因素

为分析济南市PM_2.5中二次组分的时空变化和影响因素,对济南市春季(2019年5月16—25日)、秋季(2019年10月15—24日)和冬季(2019年12月17—2020年1月16日)4个典型点位的PM_2.5样品进行连续采样,并测定了PM_2.5中水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明:物流交通区的二次组分质量浓度最高(56.13μg·m^?3),钢铁工业区的二次组分浓度比城市市区高,但是二次组分占比较城市市区低,清洁对照点的浓度和占比最低;济南市4个功能区SO₄^2?和NO₃^?转化率均高于0.1,除清洁对照点外,城市市区、钢铁工业区和物流交通区的SO₄^2?转化率明显高于NO₃^?转化率;济南市春季、秋季和冬季的ρ(NO₃^?)/ρ(SO₄^2?)分别为0.67、2.57和1.98,春季PM_2.5浓度以固定源贡献为主,秋季和冬季以移动源贡献为主;运用ISORROPIA热力学模型分析了含水量和pH对二次组分生成的影响,含水量会随着污染增大而增大,酸度和含水量对二次无机组分的转化机理产生影响,酸度会抑制二次无机组分的生成,而含水量会促进二次组分的生成;后向轨迹聚类分析结果表明,占比最高的轨迹(29.2%)来自东北方向的滨州和东营,基于潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT)分析PM_2.5中二次组分质量浓度的潜在污染源区域,SO₄^2?的主要贡献源区在济南市区北部的济阳区和东北方向的滨州、东营等,NO₃^?和NH₄⁺的主要贡献源区在济南市区北方向的济阳区、东北方向的章丘区和南方向的莱芜区等。该研究结果可为中国北方城市细颗粒物进一步的治理和防控提供数据支撑和理论依据。     

污水中喹诺酮类抗生素分布及与环境变量的相关性研究

利用固相萃取-高效液相色谱串联质谱法（SPE-HPLC-MS/MS）对广西九洲江地区的6个污水处理厂的进水和出水中的喹诺酮类抗生素（QNs）进行检测,分析不同处理工艺对QNs的去除情况,并对检出的QNs进行冗余分析,探究其与环境变量之间的相关性。结果表明,污水处理厂进水中诺氟沙星（NFX）检出浓度最高,其次是环丙沙星（CPX）、氧氟沙星（OFX）和恩诺沙星（EFX）,QNs在进水和出水时的质量浓度分别为252.1~1 374.9 ng/L和44.4~147.1 ng/L;污水中QNs的总去除率为66.6%~92.5%;Na⁺、K⁺和总有机碳（TOC）与多数QNs呈正相关关系,Ca²⁺、Mg²⁺、pH值与多数QNs呈负相关关系。     

森林、茶园和菜园3种土地利用类型下的蝴蝶群落物种与功能多样性比较研究

土地利用变化是蝴蝶多样性丧失的重要原因,为探究森林转变为茶园与菜园后蝴蝶多样性的变化特点,于2019年4—10月采用样线法在江苏宝华山逐月调查了上述3种土地利用类型下的蝴蝶多样性。调查结果显示,共监测到蝴蝶5科47属62种;森林的Shannon Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数和Pielou均匀度指数均高于茶园和菜园,但Simpson优势度指数茶园最高;功能丰富度指数（F_ric）、二次熵指数（RaoQ）都是森林显著高于其他2种土地利用类型,但菜园的F_ric显著高于茶园;功能离散度指数（F_div）和功能均匀度指数（F_eve）3种土地利用类型间无显著差异。蝴蝶群落物种和功能多样性与植被类型及其时空变化有明显的相关性,土地利用变化等人类活动对蝶类群落多样性有破坏作用。     

云南气象灾害的时空分布规律

云南主要的气象灾害有旱灾、洪灾、冷灾、雹灾、风灾和雷灾等6类,它们造成的经济损失超过地震灾害和地质灾害,是云南最大的自然灾害.6种主要气象灾害有明显的时空分布特征.旱灾区主要集中在滇东北、滇东、滇北和滇中地区;洪灾区主要集中在滇东北、滇东南、滇南和滇西南地区;冷灾区主要分布在滇东北、滇西北、滇东和滇中地区;雹灾区主要分布在滇东北、滇东、滇南、滇西北以及滇中局部地区;风灾区主要集中在滇东北、滇南地区;雷灾区主要集中在滇南、滇东南及滇北局部地区.旱灾以春季和初夏最为严重,洪灾主要出现在夏季和秋季,冷灾主要出现在冬春季和夏季,雹灾主要出现在春季和夏季,风灾主要出现在春季和夏季,雷灾主要出现在夏季和春季.     

厦门市填海造地的遥感PCA识别及其驱动机制研究

基于遥感主成分分析(PCA),论文提出一种快速、准确及经济地识别填海造地时空分布的新方法。并以厦门市港湾地区为例,将1993与1996年,1996与1998年,1998与2001年,2001与2003年、2003与2006年共6期遥感影像融合后经PCA分析得出5个时间段内填海造地的空间分布信息,并结合相应阶段的城市发展战略进行分析。选取工业总产值、人口、港口货物吞吐量等统计数据作为填海造地行为的社会经济驱动因子进行回归分析,得出政策导向、工业的快速发展以及人口的增加等是厦门港湾地区填海造地的主要驱动因素。最后提出基于驱动机制和未来情景分析的港湾地区填海造地优化调控的政策建议。     

三峡库区太阳能资源基本特征及其演变

利用1961-2007年的日照时数建模计算了三峡库区的太阳辐射,在此基础上对库区的太阳能资源作了全面分析和评价。结果表明：库区年总辐射量介于3200～4400MJ/m²,与德国等太阳能利用大国相当;“下游多,上游少”是资源空间分布的基本特征,且在秋、冬季差异更为明显;资源的年变化具有“夏大冬小”的特点,同时呈典型“双峰结构”,最大和次大峰值分别出现在8月和5月;库区上游太阳能季节差异大,而中、下游四季差异相对较小;库区太阳辐射以散射辐射为主（平均为64%）,上游尤其明显;1961-2007年,资源量与直射比均呈明显下降趋势,且在夏、冬季下降尤为显著,分析表明这与轻雾日数和霾日数的增加有关;自20世纪90年代初起,资源量开始回升,有利于库区太阳能的开发利用。     

青山水库底泥磷释放与库区水体磷浓度的关系

通过对青山水库底泥磷释放特性的实验结果分析,对照库区水体浓度监测的数据,确定了库区各测点底磷释放量与水体浓度之间的关系,进而为库区环境总量控制与各支流的分配计算提供了依据。同时也为防止水库的进一步富营养化,进而改善水质提供了新的思路。     

2018—2021年安徽省PM2.5和O3时空分布特征及其健康风险分析

利用2018—2021年安徽省空气质量监测数据分析了PM_2.5和O₃时空分布特征及其引发的健康风险。结果表明:从时间分布来看,2018—2021年安徽省PM_2.5年均值下降25.5%,而O₃-8 h年均值则保持持平;PM_2.5和O₃-8 h月均值具有明显的季节变化特征,PM_2.5月均质量浓度和超标天数均在冬季达到最大值,O₃-8 h月均值和超标天数则在夏季达到最大值。从空间分布来看,PM_2.5、O₃-8 h年均值和超标天数均为皖北最高,其次为皖中,最后为皖南。夏季O₃是主要的健康风险因子,冬季PM_2.5是主要的健康风险因子。当PM_2.5超标时,除2021年皖北地区外(PM₁₀是主要的健康风险因子),PM_2.5均是主要的健康风险因子;当O₃-8 h超标时,O₃是主要的健康风险因子。     

基于土地利用变化的忻州市生态格局时空变化分析

为了厘清改革开放以来忻州市各类生态系统及生态系统格局的时空特征,使用忻州全市1980、2000、2018年的土地利用和覆盖(LULC)二级分类数据,经过土地转移矩阵和景观格局指数计算,探讨分析了忻州市改革开放以来近40年的LULC及格局的长时间序列时空变化特征,以揭示忻州市的生态环境变化态势。研究区近40年来以城镇用地和其他建设用地增加为主,其他各类减少,城镇化和人口增长带来的土地和生态压力主要集中在草地、耕地以及湿地上;其中2000—2018年的变化更剧烈,人类活动对自然的干扰加剧,但同时在这一阶段已经开始了森林、湿地的保护,开展经济发展与生态文明同步建设。