滦河秋季大型底栖动物群落结构空间格局与关键环境影响因子识别

掌握水生生物的空间分布特征及其关键影响因子是科学制定生物多样性保护策略的基础.于2016年秋季对滦河53个样点开展了大型底栖动物和环境因子的现场调查,分析了大型底栖动物群落结构与空间分布特征,并识别出影响大型底栖动物物种空间分布的关键环境因子.结果表明:①滦河（河北省）共采集并鉴定出大型底栖动物206种,隶属于8纲22目70科144属,以纹石蚕（Hydropsyche sp.）和东方蜉蝣（Ephemera orientalis）为优势种.②根据滦河大型底栖动物群落结构相似性,53个样点在空间上被分为3组.第1组分布在滦河干流的中下游及支流下游,无指示物种;第2组分布在支流上游,指示种为纹石蚕、朝大蚊（Antocha sp.）和中华小长臂虾（Palaemonetes sinensis）;第3组分布在滦河干流中上游,指示种为东方蜉蝣和中华齿米虾（Neocaridina denticulate sinensis）.③第3组的分类单元数显著高于第1组和第2组;第1组的多样性指数显著高于第2组;第1组的均匀度指数显著高于其他2组.单因素方差分析（one-way ANOVA）发现,pH、TN、底质、河道变化、水质状况和河岸土地利用类型等环境因子在第2组与第3组之间差异显著,第2组明显高于第3组.典范对应分析（CCA）表明,栖境复杂性、河水水量状况和河岸土地利用类型是影响滦河大型底栖动物空间分布的关键环境因子.研究显示,降低河岸带干扰强度、恢复河道生境多样性是未来滦河大型底栖动物多样性保护恢复的重要管理措施.      

不同裂解温度稻壳生物炭对阿特拉津的吸附行为及机制

为探究不同裂解温度下稻壳生物炭的结构和性质差异及其对阿特拉津（AT）的吸附作用机制和构-效关系,以稻壳为原料在300、500和700℃下制备稻壳生物炭（分别记为RH300、RH500、RH700）,通过电镜扫描、元素分析仪、比表面积分析仪和傅里叶变换红外光谱分析仪等对3种稻壳生物炭进行结构表征分析,并采用批量等温吸附法研究稻壳生物炭对AT的吸附特性.结果表明:裂解温度由300℃升至700℃时,稻壳生物炭中w（C）由48.81%升至64.67%,w（H）、w（N）和w（O）则由3.22%、1.45%和34.66%分别降至0.89%、0.92%和16.29%,原子比H/C、O/C和（O+N）/C值均降低.可见,随着裂解温度升高,稻壳生物炭的芳香性增强,亲水性和极性降低,且比表面积和孔体积增大,平均孔径减小.3种稻壳生物炭对AT的吸附均可用Freundlich和Langmuir两种等温吸附模型进行较好地拟合（R≥0.948,P < 0.01）,吸附作用及非线性程度与生物炭的比表面积（SSA）、芳香性（H/C）、亲水性（O/C）和极性〔（O+N）/C〕呈良好的指数关系,大小表现为RH700 > RH500 > RH300.稻壳生物炭对AT的吸附机制主要包括分配作用和表面吸附,分配作用强度与生物炭的极性和炭化程度有关;而表面吸附作用与AT的分子大小有关,3种稻壳生物炭对AT的表面吸附除表面覆盖外,还存在多层平铺、毛细管现象和孔隙填充等.研究显示,裂解温度是影响生物炭吸附有机污染物的重要因素,在综合考虑成本和制备工艺的同时,适当提高裂解温度可增强生物炭对有机污染物的吸附作用.      

安徽省八里河流域水质污染时空变化研究

为掌握八里河流域污染成因、污染集中期和重污染地带,在八里河流域设置了7个河道监测断面及33个地下水监测点位,连续1年监测了地表水COD、氨氮、TP和地下水氨氮、硝酸盐、亚硝酸盐,分析了八里河流域水质时空变化趋势,提出了相应的污染控制措施。结果表明:受淀粉加工污染影响,各项指标在10～12月迅速上升,COD在第二年4月以后逐渐降低恢复至正常值,氨氮和TP难以达标;地表水污染以柳沟最为严重,五里湖沟次之,第三湖沟水质相对最好;淀粉废水还会通过淋滤进入浅层地下水,造成地下水氨氮污染;氨氮污染最初主要集中在流域西南方,逐渐向全流域扩散。针对当地突出的红薯淀粉加工废水污染问题,建议推广低污染的淀粉生产技术,制定适用于八里河流域的规范化与标准化农业面源污染控制技术,构建小流域农业面源污染控制系统与管理模式。     

全球海洋初级生产力与海洋环境要素时空关联模式挖掘分析

全球海洋初级生产力在海洋环境要素的驱动下呈现不同的时空分布特征,但在不同的海域两者之间的关联模式并不清晰。本文从地理时空规则挖掘的角度,利用1998年1月—2016年12月之间的序列多源遥感产品数据,探讨了全球海洋初级生产力和海洋表面温度、海面高度异常、海面降雨、混合层深度和ENSO（El Ni?o-Southern Oscillation）事件的时空关联模式。研究结果表明:1）在西赤道太平洋,海面高度异常降低、海面降雨异常降低和混合层深度异常升高会提升真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常升高。2）在中赤道太平洋,海面高度异常升高、海面降雨异常升高和混合层深度异常降低会抑制真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常降低。3）在东赤道太平洋,海面高度异常升高和海面降雨异常升高会抑制真光层营养盐供应、混合层深度异常升高降低了铁元素含量,从而导致海洋初级生产力的异常降低。4）在南太平洋,浮游植物丰度与营养盐呈负相关,海洋表面温度异常升高/异常降低会提升/抑制微生物光合作用效率、海面高度的异常升高/异常降低会抑制/提升真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常升高/异常降低。5）厄尔尼诺事件相较于拉尼娜事件更容易引起海洋初级生产力的异常变化。     

基于机器学习的细粒度空气质量时间预测器

针对空气质量状况的预防和治理,提出了基于线性回归的空气质量预测方法。作为时间预测器,更多的是考虑本地的历史数据、过去与未来的状况,挖掘空气质量随时间变化的关系以及变化趋势,为了选取最优的特征,对数据进行分析,找到与空气质量变化关系密切且存在线性关系的特征,以此特征来建立线性回归模型,并使用Cross-Validation方法进行评估验证。实验结果表明线性回归方法能够有效地预测到空气质量的变化趋势,效果良好,具有较强的实用性。     

未来气候变化对武夷山自然保护区毛竹异戊二烯排放速率的影响

采用全球气候模式Nor ESM1-M产生的RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5气候变化情景数据和植物异戊二烯排放计算模型,模拟分析了未来气候变化对武夷山自然保护区毛竹(Phyllostachys pubescens)异戊二烯排放速率的影响.结果显示,气候变化下武夷山自然保护区气温上升,年降水量和辐射强度波动较大,呈增加或下降趋势.毛竹异戊二烯平均日排放速率在未来气候变化情景下比基准情景下高约30μg·g~(-1)·d~(-1),在RCP8.5情景下比基准情景下高约48μg·g~(-1)·d~(-1);毛竹异戊二烯日排放速率在未来气候变化情景与基准情景下的差异在1~90 d和301~365 d较小,在91~300 d差异较大;相比基准情景,未来气候变化情景下毛竹异戊二烯日排放速率在1~190 d(平均增加15%以上)和271~365 d(平均增加20%)增幅较大,在191~270 d增幅较小,在RCP8.5情景下增幅最大(平均增加17%).另外,毛竹异戊二烯年排放速率在未来气候变化情景下比基准情景下约高10000μg·g~(-1)·a~(-1)以上,在RCP8.5情景下比基准情景下约高13%.研究表明,未来气候变化将使毛竹异戊二烯排放速率增加.