天津市工业源污染物排放标准的优选

环境标准作为改善环境质量行之有效的手段,是实施污染减排的重要途径。针对天津市地方污染物排放标准的现状及问题,以天津市工业污染源为研究对象,从大气和水两方面入手,采用系统的数据分析方法,甄选出大气、水污染物中贡献率较大的行业以及特征污染因子的典型污染行业,从而提出天津市地方污染物排放标准制定的方向。     

福州鼓山茶园不同生境空气负离子浓度及其影响因子

为研究福州市鼓山茶园不同生境空气负离子浓度空间分布规律以及空气负离子与其环境因子的关系,以茶园内7种生境作为研究对象,对各生境空气负离子浓度及环境因子进行测定。结果表明,茶园内7种生境空气负离子浓度由高到低为乔木群落高海拔茶园池塘有机茶园草地空地常规茶园,其平均负离子浓度分别为924、892、770、761、754、617、601个/cm3;在观测高度范围内(50~150cm),空气负离子浓度大致存在随海拔高度升高而增加的趋势,且150cm高度处空气负离子浓度显著大于50cm高度;各生境空气负离子与相对湿度呈极显著正相关关系,与温度、风速、气压及海拔相关性不显著;鼓山茶园空气质量总体较为清洁,各生境空气质量评价系数CI均在0.50以上,且空气质量评价系数CI值大致存在随海拔高度而增加的趋势。     

泉州市不同功能区大气降尘重金属污染及生态风险评价

通过泉州市不同功能区大气降尘中重金属含量分析,发现泉州市大气降尘中重金属Pb、Zn、Cu、Cr、Cd和Ni含量的平均值分别为284.49、1628.7、112.4、126.87、2.01和106.45mg·kg-1,同福建省海岸带土壤背景值相比,均处于较高的积累水平.潜在生态风险指数法评价结果表明:重金属污染程度顺序:CdPbNiCuZnCr;不同功能区大气降尘重金属生态危害程度为:工业区商业区交通繁忙区居民区农业区.富集因子法污染评价表明:Cd、Zn的富集较严重,Pb、Ni次之,Cu、Cr在各功能区都没有富集.两种评价方法的评价结果较为一致。     

有机化学品生物富集因子定量结构-活性关系模型

依据经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用导则,将780个有机化合物,以4:1的比例随机划分为训练集(624个化合物)和验证集(156个化合物),通过多元线性回归(MLR)方法构建了一个包含12个描述符的有机化合物鱼类生物富集因子(BCF)的QSAR模型。QSAR模型的调整决定系数R2ad j=0.809,去一法交叉验证系数Q2LOO=0.803,外部验证系数Q2EXT=0.732,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力。采用欧几里德距离方法表征模型应用域,通过威廉姆斯图分析模型离群点,并对模型进行机理解释。所构建的模型,可以用于预测应用域内有机化学品的生物富集因子。     

历山山地草甸的物种多样性及其与土壤理化性质的关系

运用12种多样性指数综合分析了历山舜王坪草甸的物种多样性．随着放牧强度渐弱，物种多样性升高，土壤环境因子影响多样性指数，且有机质、N和K对各多样性指数的影响都较大．各群落多样性指数有大体一致的变化趋势，且其随Cu,K含量的增加而增加，说明土壤养分的增加有利于物种多样性的升高；而有机质和N增加群落多样性反而减少，这是因为人为干扰的影响超过了土壤环境因子的影响．综合以上分析得出，该研究地物种多样性指数的影响因子有放牧强度和土壤环境因子等，其中放牧的影响是最主要的．图3表3参15     

基于ETM+图像的植被覆盖度遥感估算模型

植被覆盖度(VFC)的定量遥感是多种地表过程研究的迫切需要.文章选用南京市一幅Landsat 7 ETM 图像,经大气校正后提取了归一化植被指数(NDVI),与地面实测的植被覆盖度进行回归分析,建立了1～4次多项式关系模型.结果表明,NDVI与VFC呈极显著的正相关关系(r = 0.874, P < 0.001).在NDVI-VFC的1～4次多项式关系模型中,模型幂次越高,拟合程度越好.综合考虑模型的精度和稳定性,3次多项式模型作为最优模型推荐使用:VFC = -1.3438 NDVI 3 0.9774 NDVI 2 0.9988 NDVI 0.1507 (R2 = 0.7961, RMSE = 0.1094),该模型精度在植被中等密集区域(VFC＝0.4～0.8)最高,植被稀疏区域(VFC < 0.4)最低,植被密集区域(VFC > 0.8)居中.模型可直接用于全图像的VFC计算,并可通过植被指数的校准,进行推广使用.     

兰州市不同径粒大气颗粒物污染特征及气象因子的影响分析

空气污染程度与就诊率、呼吸道发病率及死亡率等有着密切的联系。兰州市在上世纪末曾被喻为卫星上看不到的城市,它的大气污染程度一直以来为人们所关注。利用2013年国家环保部公布的兰州市5个监测点（涵盖了4区1县）大气细粒子PM10及PM2.5的监测数据,针对全年的日均PM2.5与PM10质量浓度并结合了同期的气象因子进行分析研究,结果表明：春冬季为兰州大气中两种颗粒物的污染的高峰期（春季峰值为3月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为309和103μg· m-3,超标倍数为1.062与0.436;冬季峰值为11月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为203和85μg· m-3,超标倍数为0.353与0.7）,夏秋季为低谷（波谷为9月份,PM10及PM2.5的月均值为96和39μg· m-3,均低于国家标准）。PM2.5与PM10质量浓度比值均在0.4与0.5之间,呈一定的线性关系,大气污染较轻。当温度在-3~0℃之间时,大气中PM2.5与PM10质量浓度变化较剧烈。露点温度高于-3.15时,使得PM10的质量浓度下降明显;当日均露点温度高于1.85时,PM2.5的质量浓度随着露点温度的增大而降低,说明湿沉降对着两种粒子的清除作用明显。降水对大气中的两种颗粒物均呈现清除作用,但是在降水后PM10质量浓度迅速回升,但PM2.5质量浓度却变化不大。风向偏西时,大气中细颗粒污染物浓度增加。风速的增加对PM2.5有一定的清除作用,但由于兰州市的地貌特征,使得大气中PM10的质量浓度增加。上述结果为兰州市大气污染的监测与治理及大气污染预报提供了重要的依据。     

山西芦芽山林线附近土壤水分空间分布特征及其影响因素

于2008年植被生长季,在芦芽山荷叶坪亚高山草甸及森林-草甸过渡带内布设观测样带,应用FDR土壤剖面水分测量仪测量10～40 cm深度土壤含水量,并分析其空间分布特征和影响因素。结果表明:(1)根据所处位置及地上植被状况可将样带分为林地样带和草甸样带,林地样带土壤含水量随深度增加呈先升高后降低的变化趋势,草甸样带则恰好相反。(2)10和40 cm深度为土壤含水量稳定层,20和30 cm深度为活跃层,且林地样带10 cm深度土壤含水量小于草甸样带,20、30和40 cm深度土壤含水量则大于草甸样带。(3)降雨发生后,阴坡上部树岛样带土壤含水量增幅最大,阳坡上、中、下部草甸样带土壤含水量增幅也较大;不同土层深度比较而言,10cm深度土壤含水量增幅最大,20、30和40 cm深度土壤含水量增幅较为接近,土壤含水量对降雨的响应存在1～2d的时滞。(4)10、20和30 cm土壤含水量变化值与坡度呈显著正相关,30、40 cm土壤含水量变化值与初始土壤含水量呈显著负相关,20、30 cm土壤含水量变化值与地形湿度指数呈显著负相关。研究区内土壤含水量空间分布格局及其动态变化受植被和降雨影响显著,初始土壤含水量、坡度以及地形湿度指数对其也有一定影响。     

黄土丘陵区沙棘的蒸腾特性及影响因子

结合1998年半干旱黄土丘陵区安塞的观测资料,对沙棘（Hippophae rhamnoidesL.)的蒸腾特性及影响因子进行了分析。结果表明：（1）沙棘蒸强度具有明显的日变化和季节变化,安塞4－6龄沙棘5－9月份的月份均值为0．6346gg^-1h^-1;（2）沙棘蒸腾强度与气候因子（气温、相对湿度、光合有效辐射）间有显著的相关关系;相关系数为0．9544－0．9692,其中光合有效辐射对蒸腾强度影响最大,气温次之,相对湿度最小;沙棘蒸腾强度的季节变化与降雨量及林地土壤水分间有十分显著的相关关系。相关系数为0．9629－0．9809;（3）沙棘蒸腾强度与气孔导度间有十分显著的相关关系。气孔导度增大,沙棘蒸腾强度增大,反之则减小,相关系数为0．9791,这为分析沙棘蒸腾对环境因子的响应程度,分析沙棘最适的水分生态条件,提高沙棘抗旱造林成活率,水分利用效率提供了科学依据。图6参4参11     

坡面尺度上地貌对α生物多样性的影响

为了解地貌在坡面尺度上对α生物多样性的影响,采用主观采样法在陕北吴起县合家沟流域不同地貌部位进行了样地调查.利用SPSS16.0统计软件先后对各地貌部位物种组成及各物种的重要值、地形因子要素间、地形因子和群落α多样性之间分别做了聚类分析、相关分析和多元回归分析.结果表明:(1)地貌部位相似的群落聚类在一起,说明地形因子是影响物种组成、群落结构、生态系统等的重要因素.(2)海拔和坡位,坡向和坡度,地形指数和海拔、坡位、坡形之间的Pearson 相关系数均大于0.8,双尾显著性检验概率小于0.05.(3)影响α生物多样性指标香农-维纳指数的地形因子按重要性从大到小依次是:坡位、坡向、海拔、坡形、坡度、地形指数,进一步分析得出在黄土高原丘陵沟壑区,沟沿线、光照、土壤水分和养分在影响α生物多样性指标上依次递减.(4)通过多元线形回归检验,得出坡位、坡向、坡形、海拔这四个地形因子与群落α生物多样性关系密切,建立的回归模型显著性检验可信度大,与样本数据的拟合度高.各地形因子数据归一处理后的回归方程为:香农-维纳指数=2.417-0.581×坡形-1.333×坡位+1.449×海拔+0.631×坡向.地形地貌特征在黄土丘陵区表现明显,研究它对生物多样性的影响可为该区植被恢复提供参考,但由于调查样地尺度较小,在应用推广上尚待进一步研究.