洋河流域不同土地利用类型土壤硒(Se)分布及影响因素

基于洋河流域土地利用方式、海拔高度、土壤、植被类型等采集流域上下游171个代表性表层土壤(0~10 cm),系统地分析了土壤总硒(Se)含量、分布及影响因素.结果表明,洋河流域土壤总Se含量(以干重(dw)计,下同)在0.02~3.24mg·kg-1之间,几何平均值为0.30 mg·kg-1,高于北京平原(0.20 mg·kg-1)、河北平原(0.19 mg·kg-1)和全国平均值(0.29mg·kg-1).洋河流域少Se(0.13~0.18 mg·kg-1)土壤主要分布在怀安县、宣化县以及怀来县,多数地区土壤处于足Se水平(0.18~0.45 mg·kg-1),除此之外,在万全县、兴和县、天镇县及阳高县分布有富Se(0.45~2.0 mg·kg-1)土壤.不同土地利用类型中Se含量有所差异,Se平均含量由高到低分别为:林地城镇工矿用地草地农业用地,其中农业用地平均含量为0.28 mg·kg-1.成土母质、土壤类型对洋河流域Se含量影响较小.黏粒含量与洋河流域表层土壤中Se相关性最好.Se含量随海拔增高显著增加,随p H增加显著减小.TOC、Fe和Al含量也是影响土壤Se含量的重要因素.     

稻田灌溉河流CH4和N2O排放特征及影响因素

随着农业氮肥大量施用,大量碳氮营养物质以淋溶或径流形式进入周边灌溉水体,使其成为甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)的重要排放源.以我国东南部地区典型稻田灌溉河流为研究对象,于2014年9月至2016年9月连续两年原位观测表层水体CH4和N2O溶存浓度及其排放通量,旨在明确稻田灌溉河流CH4和N2O的排放特征、排放强度及其主要驱动因子.结果表明,观测期内c(CH4溶存)的年平均值为(390.57±43.95)nmol·L-1(92.80～1 577.54 nmol·L-1),c(N2O溶存)的年平均值为(40.23±3.20)nmol·L-1(10.05～75.40 nmol·L-1).CH4和N2O的排放通量(年平均)分别为(20.73±6.08)mg·(m2·h)-1和(34.30±7.12)μg·(m2·h)-1.CH4和N2O溶存浓度和排放通量整体上均呈现出春夏排放高,秋冬排放低的季节变化趋势.两年CH4累计排放总量为(3 876.30±1 153.96)kg·hm-2,N2O累计排放总量为(5.74±0.98)kg·hm-2.两者持续性全球增温潜势(SGWP,以CO2-eq计)平均为(87.99±15.73)t·(hm2·a)-1.CH4排放通量与水温、底泥可溶性有机碳(DOC)显著正相关,而与水体溶解氧(DO)显著负相关;N2O排放通量与水温、水中铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3--N)显著正相关,而与水体DO显著负相关.该研究可为科学估算我国农业灌溉流域CH4和N2O排放总量提供数据支撑和重要参考.     

环境监测水和废水现场采样的影响因素探讨

环境监测工作是现代环境监测、生态保护工作的重要组成部分,要求在进行水和废水采样时尽量排除各类干扰因素,确保检验结果更贴近真实情况。本文针对环境监测工作中水及废水采样工作进行探索,重点分析各类影响采样工作质量因素,结合专业知识和实际情况提出避免和降低这些干扰因素影响的策略,供相关环境监测工作人员参考。     

浅谈交流输变电工程周围地形对监测的影响

本文对输变电工程周围地形对监测的影响进行讨论,以变电站工频电磁场、噪声监测为例,对布点中遇到的问题进行分析,提出应对措施。对实际工作中准确应用《交流输变电工程电磁环境监测方法》进行讨论,并对监测方案制定提出建议,给出适当的处理方案。     

环境管制对企业环境技术创新的影响

因为政府所使用的环境管制会对企业环境技术的创新造成极其严重的影响,但是一些学者认为政府通过对环境管制进行实施,更加利于企业对环境技术进行创新,也有些学者认为政府通过对环境管制进行实施,会对企业环境技术的创新造成一定的影响,从而会对企业环境技术创新的动力进行大幅度的减少。本文主要结合环境管制对企业环境技术创新的影响,不断深入的探究其对企业环境技术创新的影响因素,从而确保通过采取相应的措施对其所存在的影响进行有效的解决。     

大气环境监测的分析与思考

国内早期的发展只注重经济建设方面,而忽略对环境的保护,导致大气污染的情况日益加剧,雾霾现象越来越严重,对人体健康造成严重的危害。为了治理大气污染,让天空回归蓝天白云,需要采取科学合理的治理方案,特别是要做好环境监测的准备,保证监测数据的精准,为治理大气污染做好保障。本文分析了当下的大气环境监测存在的不足,根据这些不足之处探讨有效的改进方式,如完善监测系统、加大投入资金和人才,加强各地、各国的合作交流,从而保证大气监测数据的可靠,真正做到合理高效的治理。     

矿产资源规划环境影响简要评价

矿产资源作为我国重要的能源,对我国的经济发展有直接的影响,根据我国相关部门出台的政策,重新总结了矿产资源规划与开发的思路。在矿产资源规划方面,应该根据我国土地资源部制定的相关要求与准则,针对不同种类的矿产资源进行规划。因此,本文主要对矿产资源规划环境影响进行简要评价,希望能够为相关工作人员提供新的思路。     

城镇污水处理厂尾水排放水环境影响及对策

城镇污水处理厂虽将污水处理实现达标排放,但进入其他水体后,出水中残留的氮、磷对地表水来说依然浓度较高,影响水体自净能力。本文以某污水处理厂为例,通过地表水监测,分析城镇污水处理厂尾水排放对水环境影响及对策,对水环境保护具有积极的现实意义。     

气候变化和人类活动对东部沿海地区NDVI变化的影响分析

植被是陆地生态系统的重要组成部分,特别是在人类活动密集地区,良好的植被覆盖对于维持区域生态环境稳定、增进居民生活福祉和促进社会经济可持续发展意义重大.基于归一化植被指数(NDVI)、气温、降水和太阳辐射数据,采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,探究了1982～2019年中国东部沿海地区NDVI时空变化特征及其与气候因子的关系,评估了气候因素和人类活动等非气候因素对NDVI变化的影响.结果表明：(1)1982～2019年研究区NDVI变化趋势具有明显区域性、阶段性和季节性差异,就区域平均而言,2000年以前(第一阶段)的生长季NDVI比2001年以后(第二阶段)增加更快,而两阶段春季NDVI增加速率均为各季节最快;(2)同一阶段NDVI与各气候因子的关系在不同季节存在差异,而同一季节NDVI的主要气候控制因子在不同阶段也不一致,并且NDVI与气候因子的关系具有很大空间差异.总体上,1982～2019年研究区生长季NDVI的增加与气温的持续上升关系紧密,第二阶段降水和太阳辐射的增加也产生了积极作用;(3)相比于人类活动等非气候因素的影响,气候变化对近38年来研究区生长季NDVI变化的...     

基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O₃)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为：32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放...