城市扩展过程对湿地影响的情景模拟研究——以河北怀来为例

在复杂多变的环境下,情景模拟法因其能考虑突发干扰的影响并能聚焦长期规划而表现出突出的优势。怀来是北京重要的水源地和环境保护屏障,2022年北京-张家口冬奥会的筹办将可能加快怀来的经济发展和城市扩展,进而对湿地的空间压力产生重要影响。因此,论文利用情景模拟法,结合城市扩展模型（land use scenario dynamics-urban,LUSD-urban）和湿地空间压力模型,模拟了趋势外推、城市规划和冬奥会3种情景下怀来未来城市扩展对湿地的空间压力。结果显示城市扩展导致怀来湿地空间压力增大,湿地平均压力从2000年的0.399增加到2013年的0.439,增长了10.03%。同时,湿地空间压力高于0.5的像元比例从6.73%增加到17.42%。3种情景下,2013—2030年怀来的湿地空间压力将增长0.002~0.005。冬奥会的举办将为怀来湿地带来更大的空间压力,冬奥会情景下湿地压力的热点区面积最大,为83.74 km²,是3种情景下共有热点区面积的1.44倍,新保安镇、土木镇和沙城镇的非城市用地面临的空间压力较大。因此,怀来县在未来制定城市规划时应充分考虑县内湿地生态系统,在保护湿地资源的基础上有效促进经济的发展。     

塘-人工湿地生态系统处理城市地表径流的初期运行

以武汉市桃花岛塘和人工湿地组合生态处理系统为研究对象,探讨了该系统处理城市地表径流的初期运行,结果表明:塘和人工湿地组合生态系统可以有效的处理城市地表径流,复合潜流人工湿地系统具有独特的除氮效果。     

环杭州湾地区城市扩张的遥感动态监测

以环杭州湾地区为研究对象,应用决策树和形状指数相结合的方法从TM影像中分别提取了2003年和2006年的城镇用地信息,并对杭州市、绍兴市和宁波市的城市扩张特点进行了分析和研究。通过精度检验,城镇用地总体Kappa系数都在0.87以上,说明该方法提取城镇信息是行之有效的。2003年环杭州湾地区的城镇用地面积为914.04km²,2006年为1 286.1km²,4年间城镇用地净增了372.06km²,主要城市用地净增了192.6km²;杭州市、绍兴市、宁波市市区面积增加了43.7 km²;而其它县城与开发区增加了145.6 km²;说明小城市在环杭州湾地区城市化进程中处于主导地位;而大城市的作用则相对较小。杭州市、绍兴市城市扩张明显,其中尤以杭州市下沙区和绍兴市袍江工业园区的扩张最显著;宁波市城市扩张最小,特别是余姚城区。扩张方向上,杭州市主要向西北和北面扩张;宁波市在各个方向上的扩张比较平均。     

成都平原城市热岛效应的遥感分析

将AVHRR第4通道数据经过辐射校正,再计算得到等效辐射亮温。用城市与郊区的亮温之差代表热岛温度,并以摄氏温标表示。采用统计、平面等值线和三维立体等方法,统计分析了成都平原12个城市的热岛最大强度!Tmax;分析了成都市白天和夜间城市热岛的动态变化规律,从宏观上形象地展示了成都平原的城市热岛现象及其特点。研究证明:利用NOAA/热红外遥感数据进行城市热岛效应的快速监测和宏观动态分析是可行的。     

哈尔滨松北区城市湿地的生态安全分析

以哈尔滨松北区城市湿地为研究对象,选择10个指标,采用因子分析法和聚类分析法,研究了松花江发生污染事故前后城市湿地的生态安全状况.结果表明:发生污染前哈尔滨松北区城市湿地东区的生态安全程度最高,发生污染后中区的生态安全程度最低;西区的抗干扰能力较差.各主因子中以水因子的下降幅度最大,说明水污染直接影响了哈尔滨松北区城市湿地的生态安全.最后有针对性地提出了哈尔滨松北区城市湿地的生态安全对策.      

城市生态安全评价及部分城市生态安全态势比较

以我国35个大中城市生态环境系统为研究对象,选取资源环境压力、环境状态和人文环境响应3个亚系统的23个指标,通过数据标准化处理、指标权重确定和生态安全评价指数模型构建,测算城市生态安全水平;再选取不同生态安全等级的福州、深圳等9城市,分析环境压力、状态和响应3项目对我国城市生态安全影响大小.结果表明,3项目的权重分配差异不大,反映这3个方面对城市生态安全的重要程度相似.按评价指数大小排序结果显示,福州、深圳两城市生态环境的安全态势居所有城市之首;有7个城市生态环境达到安全等级;其余26城市为生态临界安全或不安全状态.我国城市环境状态对于决定城市生态环境安全程度具有重要的作用.各城市压力指数值差异不大,人文环境响应指标值相对较低,反映我国城市环境压力、状态和响应指标对城市生态环境安全贡献的差异,其中人文环境响应项目的贡献最小.     

成渝城市群臭氧污染特征及影响因素分析

为研究成渝城市群O_3污染特征及其影响因素,对成渝城市群15个城市2015—2016年国控环境监测站点和国家气象台站数据进行了研究.结果表明,研究区域15个城市均存在不同程度的O_3超标现象.2015—2016年成渝城市群O_3污染形势愈发严峻,春末及夏季污染最为严重,且在7月达到O_3浓度峰值(118μg·m~(-3)),O_3污染空间分布呈片状,以资阳为中心的遂宁、眉山、成都等城市为O_3污染较为严重的区域.颗粒物、NO_2及CO均与O_3有显著相关性,其中,颗粒物与O_3浓度在冬季呈负相关,在夏季则表现为正相关.太阳辐射、气温、相对湿度及流场均是影响O_3浓度的重要因子,强辐射、高温及低湿易形成较高浓度的O_3,相对湿度对O_3浓度的影响呈先升后降的关系.     

北京城市大气CO2浓度变化特征及影响因素

北京大气CO₂浓度日变化强烈,全年北京时间15:00时前后为全天最低值,最高值则出现在夜间,日变化幅度为23.2～39.0μmol·mol^-1,夏季和秋季日变化幅度比冬季和春季大.北京城区大气CO₂浓度季节变化明显,最大值出现在冬季,月平均浓度为421.5～441.0μmol·mol^-1;最小值则在夏季,月平均浓度367.4～371.6μmol·mol北京CO₂浓度的季节变化幅度明显高于附近的华北兴隆区域站和瓦里关山大陆本底站等的相应值,其原因是北京CO2浓度季节变化主要受人为取暖活动控制,同时植被的季节变化也起一定作用.1993～1995年北京大气CO₂浓度上升较快,平均增长率为3.7%·a^-1,1995年平均浓度达到最高,为409.7±25.9μmol·mol,随后缓慢下降.     

城市道路机动车尾气污染物扩散模型研究概况

介绍了国外几个主要城市道路机动车尾气污染物扩散模型,以及模型的分类、特点和发展过程。同时,简要介绍了国内学者利用主要扩散模型对于城市道路机动车污染物的研究。     

城市生态系统承载能力初步研究——以江苏省吴江市为例

城市作为一个复合生态系统,其承载能力的涵义与资源、环境承载力相比有很大差别。论文在探讨城市生态系统承载力内涵及各子系统相互关系的基础上,从承载力与压力指数的角度构建城市生态系统承载能力评价模型。以江苏省吴江市为例,建立承载力与压力指数评价的层次结构指标体系,应用评价模型对吴江市1990-2004年的城市生态系统承载水平进行评价。结果表明:吴江市在研究时段内生态系统承载能力与社会经济发展经历了由不协调到相对协调的过程。在选取的各分量指标中,环境容纳指数的平均贡献率高达38.68%,是提高城市生态系统承载力及抑制生态系统压力增长的重要因素;资源消耗的平均贡献率为54.45%,说明社会经济发展导致的资源消耗仍然是生态系统压力的主要来源。