农用地土壤重金属污染调查最优网格尺度及布点优化方法

为探索土壤重金属污染调查最优网格尺度和布点优化方法,在中南地区某老工业园区附近农田进行了土壤采样分析,通过构建70 m×70 m、100 m×100 m、160 m×160 m和200 m×200 m 4种网格,采用Matheron矩估计法试验和地统计学方法,对土壤中镉(Cd)的污染空间位置估计精度进行分析验证.结果表...     

济南市局地环流数值预报试验研究

利用多尺度气象耦合模式对济南市城市热岛和山谷风局地环流进行了数值预报试验,其预报和实测日均风速比值总体平均为1.18±0.39,风向差值总体平均为45±30°,温度差值总体平均为0.32±0.25(°C)。     

生态系统评价的若干问题探讨

对生态系统的评价可分为两类，一是对生态经济状态的评价，二是对生态经济服务功能的评价，前者主要是在生态评价研究的初期，侧重于对生态系统所处的形势的评价；后者是在最近几年发展起来的，侧重于对生态系统所提供的产品和服务的价值评价，文章概述了方面评价的国内外研究进展，并在评价目的，评价尺度，评价参与者，评价的方法和技术手段等方面进行了探讨。     

汾河流域景观破碎化时空演变特征

以1990年、2000年、2015年遥感影像解译数据为基础,利用Fragstats 4.2软件分别采取标准法和移动窗口法获取最佳分析尺度;在此基础上探索各景观指数空间分异特征,揭示流域景观破碎化时空演变过程;采用空间自回归模型分析景观破碎化的影响因子。结果表明：随着粒度和幅度的改变,部分景观指数呈现一定规律性,90 m栅格大小、900 m方形窗口尺寸为研究区最佳分析尺度;斑块密度、蔓延度、有效网格大小、香农多样性指数在三个时期均存在空间集聚效应,且空间集聚类型分布形态具有较强的相似性;1990-2015年汾河流域景观破碎化空间分布格局发生明显变化,破碎化集聚区域呈现碎斑化;坡度、高程、距建设用地距离是影响三个时期流域景观破碎化的主要影响因素。     

社区尺度的北京中心城区应急避难场所布局合理性研究

应急避难场所是应对城市突发公共事件的重要灾民安置设施,应急避难场所的布局合理性直接影响城市应急防灾能力与效果.基于社区尺度、入口供给、分段阈值,采用高斯两步移动搜寻法和反向高斯两步移动搜寻法,研究北京中心城区应急避难场所的可达性与拥挤度,并结合服务面积比、服务人口比、服务人口缺口等指标评价北京中心城区应急避难场所的布局合理性.结果表明,对避难场所可达性好的社区连片存在于首都功能核心区及其临近区域,呈蘑菇形分布,东城区全域可享受避难服务;对避难场所不具可达性的社区主要存在于中心城区边缘地带,但西城、海淀相邻地区也有部分社区对避难场所不具可达性.中心城区避难场所的拥挤度也存在较大差异,城区避难场所拥挤度均值为16.17,避难服务竞争激烈.总体上,北京中心城区的避难场所布局上仍然存在不均衡性,不能完全满足城区居民的避难需求.建议合理利用已有绿地、学校、广场等资源规划建设新的避难场所,或改扩建已有避难场所,以满足更多居民的避难需求.     

香溪河流域人类活动净磷输入量及其影响因素

为了阐明三峡库区第一大支流香溪河流域人类活动对磷输入的影响程度,收集流域所涉及的2001~2019年的乡镇统计数据,运用改进的人类活动净磷输入（NAPI）模型,分析了该流域NAPI的发展趋势.结果表明：在时间尺度上,香溪河流域2001~2019年的NAPI整体呈下降趋势;在空间尺度上,NAPI呈现东北部高于西南部的趋势,影响香溪河流域NAPI的主要乡镇为黄粮镇、峡口镇和昭君镇,占香溪河流域NAPI的63.8%;河流磷输出占NAPI的百分比为10.7%~79.5%;从NAPI结构上看,影响香溪河流域NAPI主要的影响因素为磷肥施入量,占香溪河流域NAPI的46%~68%,次要影响因素为食物磷和磷化工及磷矿开采导致磷素释放量,分别占香溪河流域NAPI的14%~32%和16%~24%;从NAPI影响因素上看,NAPI与人口密度和耕地面积占比均呈极显著正相关（P<0.001）,而在小流域研究尺度上,NAPI与河流磷输出的相关性不显著（P>0.05）,不具有直接的响应关系.因此,香溪河流域磷素管理应优先考虑重点区域（黄粮镇、峡口镇和昭君镇）,控制化肥施用量,并提高工厂污染物排放标准.     

洱海流域乡镇尺度上人类活动对净氮输入量的影响

人类活动引起的氮素过量输入已经成为引起水体富营养化及其他生态危害的主要原因.为了研究人类活动对流域氮素的影响,本文基于洱海流域16个乡镇行政单元的统计数据,考虑流动人口的影响,利用NANI模型估算洱海流域乡镇尺度的人类活动净氮输入量(net anthropogenic nitrogen inputs,NANI).结果表明,2014年洱海流域NANI总量为29.81×10~3t,单位面积输入强度(以氮计)为10 986 kg·(km~2·a)-1,显著高于我国平均水平.当地旅游人口带入的食品氮输入为0.26×10~3t,占到了流域居民食品氮输入的8%.从氮素的输入量的构成来看,肥料输入是最大的贡献源,占到了流域净氮输入的47%,其次为食品饲料的净氮输入.在空间分布上,乡镇单元的NANI分布呈现明显区域化特征,从流域整体上看呈现北高南低的特点.耕地或人口集中的乡镇NANI强度偏高,洱海流域具有较大的氮素污染风险.     

太原冬季PM2.5影响霾污染的关键尺度谱特征

PM_(2.5)普遍被认为是导致霾形成的主要污染物之一.利用2016年11~12月在太原市人工降雨防雹办公室观测获得的气溶胶数谱资料、小店区气象站提供的气象要素资料以及小店区环境监测站提供的PM质量浓度资料,探讨了PM_(2.5)影响霾污染的关键尺度谱特征.结果表明,观测期间霾污染频发,且程度严重,重度霾占25.35%.相对湿度高于80%、风速小于1.5 m·s~(-1)是霾频繁发生的有利条件,特别是重霾;中度霾和轻度霾在相对湿度40%~80%、风速小于1.5 m·s~(-1)时也会频繁发生;轻微霾主要发生在相对湿度20%~40%,风速为1.25~2.55 m·s~(-1)时.霾天PM_(2.5)平均质量浓度为209.45μg·m~(-3),是非霾天气的3倍,且随着霾等级增加,PM_(2.5)质量浓度和PM_(2.5)/PM_(10)比值不断增加.低湿环境下PM_1是影响霾的关键粒子;高湿环境下PM_(0.5)是影响轻微霾、轻度霾和中度霾的关键粒子,而影响重度霾的关键粒子则是PM_1.高湿环境下表面积浓度对能见度的贡献率下降,但是气溶胶吸湿增长增大了粒子尺度,导致消光效率因子增大,从而弥补了表面积浓度的不足;粒子尺度参数的增加是高湿时PM_(2.5)影响霾污染的重要因素.     

天山山区TRMM降水数据的空间降尺度研究

山区降水是干旱区水资源的重要补给源,但由于山区地形复杂、监测困难造成资料缺乏,水文预报的误差较大。近年来,TRMM3B43降水数据得到了大量应用,但受其较低空间分辨率的影响,使得应用精度受到限制。论文以2001—2010年TRMM3B43数据为基础,结合提取的7个数字地形因子（经度、纬度、坡度、坡向、海拔、地形开阔度、地形起伏度）,构建了天山山区年、季的降水主成分-逐步回归降尺度模型。分析结果表明：主成分-逐步回归降尺度模型有效地将TRMM3B43数据的空间分辨率由0.25°×0.25°提高到1 km×1 km。通过站点实测降水数据对比验证,决定系数均在0.85以上,降尺度后的数据精度显著优于原始TRMM3B43数据。该方法对研究干旱区空间降水精细化具有一定参考意义。