19世纪是我国特大暴雨洪水发生期

本文用大量资料,论述了我国七个江河历史首位洪水均发生在19世纪。而且,洪水泛滥使得平原地区的水系迁移、湖泊淤缩极为严重。同时,存洪水年前后,伴随着一系列寒冷、干旱的气候异常现象。     

上海市郊区农业土地流转类型与土地利用变化响应差异性研究

在对农业用地流转机制进行深入分析的基础上，将农业土地流转市场划分为三种类型：政府引导型、集体推动型和农户主导型。进而结合农户调查数据，通过建立农业土地非耕地化流转的驱动力模型。分析不同类型的农业土地流转市场对于耕地利用变化的影响。模型运行结果表明：政府引导的农业土地流转导致耕地面积大幅减少，集体推动的流转有利于提高耕地利用效率。农户主导的农业土地流转促使了粮食作物种植面积的减少。最后以模型运行结果为依据，从保护农民土地权益、维持耕地总量平衡的角度提出相关建议。     

Study on Simulating Spatial Distribution and Varying Patterns of Urumqi＇s Population

In this paper, an approach to simulate the spatial distribution of urban population is proposed using urban land use and population statistical data through the geographical information systems （GIS）. Then, the spatial population distribution of Urumqi as a case is simulated by the approach mentioned above and its varying patterns are analyzed by the raster population surface. As a result, producing raster population surface is more accurate and natural than the traditional choropleth map of population density. Concerning the spatial population distribution of Urumqi, the population density declines from south to north and the population distribution mainly presents＇ ＂T-type＂, the population distribution presents multicentre agglomeration and the population distribution of the districts shows different features. The population density varies significantly with the increase in the distance from central business district （CBD）. Finally, it is found in this paper that the development history of districts, terrain and traffic road are main factors that have an influence Urumqi＇s population distribution. This paper tries to provide more accurate population data for the plan and management of urban land, traffic and public facilities in order to enrich the researches on urban population distribution.     

基于ESDA的京津冀地区草地变化空间分异

论文以县域为基本研究空间单元,借助GIS软件与Geoda空间统计分析软件,利用ESDA方法,对京津冀地区县域草地资源数量变化的总体与局域空间差异进行了分析。结果表明:①1980-2000年京津冀地区草地动态变化系数的Global Moran’s I为0.184 4,α = 0.05时呈显著的空间正相关,草地变化呈现出较明显的空间集聚特征;②时段Ⅰ(1980-1995年)到时段Ⅱ(1995-2000年)的全局Moran指数有所增加,表明草地变化在空间分布上集聚的趋势在增强;③各县域Local Moran’s I的Grid图反映了京津冀地区草地变化在局域空间上的均质性,尤其是高值区域与低值区域的集聚特征十分显著;④LISA集聚4种类型中,正相关的"H-H"类型区、"L-L"类型区占主体部分,二者约占总数的70%以上,其中,在时段Ⅱ,"H-H"关联的县域主要聚集在西北部山区,而中部的平原区域则表现出明显的"L-L"关联特征。     

新标准下的城市空气质量变化

2012年2月29日,新的《环境空气质量标准》（GB3095-2012）颁布了,新标准不但增加了PM2.5等评价指标,     

上海市大气总汞季节变化特征及与气象条件的关系

2008年到2010年对上海市西南部大气中总汞(TGM———Total Gaseous Mercury)的污染水平进行监测,结果表明TGM日均浓度为ND~57.23ng/m(3(7.79±3.29)ng/m)3。TGM呈现出一定的季节性变化特征,浓度最高的是秋季,然后依次是冬季、春季、夏季,平均浓度分别为(9.30±2.48)、(8.32±2.79)、(7.78±2.33)、(2.16±3.29)ng/m3。TGM浓度受东南风向影响最大,其次为西北和东北风向。在置信水平为95%的情况下,TGM浓度与日平均温度呈正相关性,而与日温差、相对湿度、日相对湿度差、风速无显著相关性。但TGM浓度分别与日均O3浓度和NO2浓度均呈显著正相关。利用HYSPLIT_4模型对TGM浓度高值与低值几天的空气气团来源轨迹进行反演,结果发现高低浓度日的气团来源略有差别,总体上看,冬季、春季和秋季受北方气团影响较大,夏季则受我国东部海域影响,具体的局部和长距离输送的贡献需要进一步研究。     

常州夏冬季PM2.5中无机组分昼夜变化特征与来源解析

为探讨常州大气气溶胶中无机组分的昼夜变化特征,在夏冬两季分别连续采集1个月的PM2.5样品,对比分析了11种水溶性离子和13种重金属元素的昼夜特征和来源.结果表明,夏冬两季PM2.5平均质量浓度白天高于夜间,水溶性离子占比夜间稍高于白天.冬季水溶性离子占PM2.5的比例(44%~45%)高于夏季(31%~36%),而重金属元素呈现相反的季节性特征(冬季白天3.03%,夜间2.29%;夏季白天4.40%,夜间4.51%).SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是主要的二次离子,占总水溶性离子77%~85%,说明常州市大气污染呈二次污染为主的复合污染特征.夏季强太阳辐射的光化学反应导致白天SO_4~(2-)占比(49.0%)稍高于夜间(41.1%),而白天高温NH_4NO_3分解,使NO_3~-浓度白天(1.98μg·m-3)远低于夜间(5.10μg·m-3).NH_4~+与SO_4~(2-)、NO_3~-之间好的线性相关性及预测NH_4~+与实测NH_4~+的比值接近1,表明NH_4~+主要以(NH4)2SO4,NH_4NO_3和NH4Cl形态存在.离子平衡表明夏季颗粒物呈弱碱性,冬季呈中性.Fe、Al和Zn这3种重金属元素占比最大,Fe和Al元素白天占比明显高于夜间,Zn正好相反.无机组分相关性及主成分分析表明,无机组分都来自二次生成、扬尘和交通等排放源,表现一定的季节性和昼夜变化特征.     

气候和土地利用/覆被变化对宁波地区生态系统产水服务的影响

提供水资源是重要的生态系统服务功能之一,对区域经济和生态系统的可持续发展具有重要作用.近年来,人类活动对水资源的需求量增加,加之水环境污染和水资源浪费现象严重,造成了部分地区的缺水问题.在此背景下,本文以宁波地区为例,研究气候变化和土地利用/覆被变化对生态系统产水服务的影响.首先,利用InVEST模型中的产水量模块,估算了区域的产水量.然后,利用情景分析的方法设计6种情景,分析了气候变化和土地利用/覆被变化对区域产水量的影响.最后,量化了气候和土地利用/覆被变化这2种因素对生态系统产水服务的贡献程度,并讨论了形成机制.研究表明:①2000—2015年,宁波地区的降水量增加了6.44%,潜在蒸散量减少了8.35%.城镇化导致建设用地面积增加了120%,耕地面积减少了22.37%.在气候变化和土地利用/覆被变化的共同作用下,平均产水量增加了10.91%.②气候变化对生态系统产水服务的影响更为显著,而土地利用/覆被变化的影响较小.其中,2000—2015年气候变化对宁波地区产水量的贡献率高达97.56%,而土地利用/覆被变化的贡献率仅为2.44%.③城镇生态系统的产水量高于其他生态系统类型,农田生态系统的产水量高于森林和草地生态系统.因此,城镇化会增加产水量,退耕还林还草会导致产水量的减少.     

川渝地区甲醛柱浓度时空变化及其影响因子的相关性分析

基于Aura-OMI HCHO数据,研究川渝地区2009—2017年甲醛柱浓度变化及影响因素.结果表明:9年间川渝地区甲醛浓度变化总体较为平稳,与全国其他地区相比,浓度均值较低.年变化中,四川省甲醛浓度整体高于重庆市,川渝两地的年均最高值分别出现在2011年和2012年,且2015年重庆出现最大下降速率.整个研究区在最高值变化中,1月、2月及11月出现极高值.9年间甲醛浓度整体先上升后下降,浓度等级二级一级三级其他级别,绝对高值集中分布在康定和雅安交界一带,季节变化呈现春季秋季夏季冬季的规律,与全国其他地区夏季最高有所不同.稳定性方面,研究区中部偏西波动较大,东西两部较为稳定,康定和雅安交界处为高波动区,川西西部、川东平行岭谷和重庆为低波动区,其他地区为中等波动区.地形、气候和风向等自然因素的综合作用对甲醛浓度值的大小及空间分布贡献极大,自然地理条件尤其与极端高值高且集中的特点关系密切.社会经济因素中,生产总值增长速度和能源消费总量增长率与四川省和重庆市两地的甲醛浓度变化正相关关系较强,木材加工及草制品业与之负相关关系较强,而纺织业、化学原料和化学品制造业、石油和核燃料加工业只与四川省甲醛浓度有较强的负相关性,重庆相对较弱.     

中国PM2.5序列惯性特征及政策含义

基于北京、成都、广州、上海、沈阳5大城市2009~2017年的小时PM_2.5质量浓度监测数据,利用AR模型、未知内生结构断点检验和TAR模型等方法实证分析了PM_2.5序列惯性特征、结构变化和放大效应.研究发现,5大城市PM_2.5序列惯性均较强,其中成都PM_2.5序列惯性最强,北京、上海和广州在2009~2017年之间发生了结构性变化.5大城市的PM_2.5序列存在明显的非线性,各大城市PM_2.5总体在低区制运行,而且惯性特征明显,但不存在明显的放大效应,这就意味着雾霾防治不需要考虑PM_2.5序列的放大效应,未来政策应当更加聚焦于低区制下PM_2.5序列惯性特征.