表面活性剂强化含水层修复模拟的尺度提升研究

为了寻找到能够在保证模拟精度的前提下,大大提高表面活性剂强化含水层修复（Surfactant-enhanced aquifer remediation,SEAR）模型计算效率的合适的渗透系数尺度提升方法,在概略介绍拉普拉斯-外壳法的基础上,利用算术平均尺度提升法与拉普拉斯-外壳法建立大尺度模型,与小尺度模型进行对比.结果表明,拉普拉斯-外壳法所建模型对含水层污染物残余质量的最大计算误差在所有情况下均优于算术平均尺度提升法,含水层非均质性越强,拉普拉斯-外壳法优越性越明显;并且拉普拉斯-外壳法对于污染羽质心位置与形状的刻画效果也更好.大尺度模型能大幅度减小SEAR的计算成本,应用算术平均尺度提升法可减少至原计算时间的6.5%左右,应用拉普拉斯-外壳法可减少至4.5%左右.     

乡镇尺度下河流生态系统健康评价:以宜昌市良斗河为例

为探明乡镇尺度下河流健康状况,采用层次分析法、BP神经网络和赋分法评价良斗河河流健康程度。健康等级评价结果表明:全流域8个样点中,有50%的样点为Ⅰ级,37. 5%为Ⅱ级,12. 5%为Ⅲ级。健康状况较好的样点主要分布在河流上游,随径流河流健康状况逐渐变差,良斗河河流生态系统健康状况具有较强的空间异质性。单因子评价结果显示:引起各乡镇河段生态系统健康状况变化的主要因素各不相同,水环境指标的影响最为突出,是良斗河健康评价中必不可少的指标类型。     

艾比湖区域景观格局与河流水质关系探讨

为进一步明确景观格局对河流水质的影响.本研究选择新疆艾比湖区域为研究对象,以28个水质采样点为中心,建立100、200、300、400 m的河流缓冲区,并提取土地利用/覆被-景观格局数据.首先,通过主成分分析获得水环境的主要水质变量.其次,利用多元线性回归探讨研究区不同宽度缓冲区土地利用/覆被-景观格局变化对河流水质的影响,获得水质管理的有效缓冲区.结果表明：①2015年5月,在艾比湖区域测得的18个地表水水质指标中提取TDS、SO₄^2-、NH₄⁺-N、HCO₃^-、Na⁺和TP这6个水质指标.②对斑块密度（PD）、最大斑块指数（LPI）、边缘密度（ED）、景观形状指数（LSI）、蔓延度指数（CONTAG）进行统计分析,发现人类活动在4个缓冲区内强弱不均.③本文在不同尺度的缓冲区下,将PD、LPI、ED、LSI、CONTAG和TDS、SO₄^2-、NH₄⁺-N、HCO₃^-、Na⁺、TP分别进行相关性分析,发现300m缓冲区相关性最为显著.④在300m缓冲区内,通过多元线性回归分析,将TDS、HCO₃^-与其各自对应的景观指数的关系进行定量化表达,进一步探明区域流域地表水与周围一定缓冲区范围内的景观格局的内在关系.     

岷江上游小流域多尺度NDVI与地形的关系研究

基于2015年OLI遥感影像和DEM数据,运用二维小波变换研究了岷江上游干旱河谷渭门小流域NDVI与地形因子的多尺度耦合关系。结果表明：（1）渭门小流域NDVI的空间分布特征为东南低西北高、河谷低山地高。多尺度下低频部分NDVI与地形因子的空间相似性和相关性大小均为坡向 > 高程 > 坡度。高程、坡度与NDVI低频系数的最强相关性出现在较大尺度,而坡向与NDVI低频系数的最强相关性出现在较小尺度。（2）NDVI的空间波动性随着分解尺度的增大而增强,但波动性的强弱与地形因子并未表现出明显的空间相似性。高频部分NDVI与各地形因子的相关性随小波分解尺度的变化规律不明显。（3）NDVI的空间分布特征是由高程、坡度和坡向共同决定,但是各因子对NDVI的控制作用大小随尺度发生改变。小波变换可以揭示出NDVI和地形因子的多尺度特征,对干旱河谷植被景观的合理布局,提高生物多样性,生态环境保护和农业产业规划具有重要意义。     

济南白泉泉域地下水位动态对降水响应的年内时滞分析

利用1990~2011年间济南白泉泉域内4个碳酸盐岩裂隙岩溶水及泉域内及北侧3个松散岩孔隙水水位动态观测资料与同期降水数据,采用相关分析、交叉小波分析方法对研究区地下水位动态与降水的关系进行了研究。结果表明:1相关分析可概略的描述水位动态对降水响应的滞后特征。2交叉小波分析表明,全时段岩溶水观测点水位动态对降水时滞为101.41~141.56d,孔隙水为114.14~185.37d,泉域径流区及排泄区的各点对降水的滞后明显,且岩溶水径流路径越长,水位动态越滞后。3高降水时段岩溶水动态时滞为80.80~118.31d,孔隙水为128.59~167.52d,说明年降水量及降水组合形式对水位时滞有影响,总体降水量越大则地下水位响应越快。地下水位对降水响应的定量描述,可耦合入地下水位预测模型,从而对地下水资源的保护及合理开发利用起到积极作用。     

长三角城市群PM2.5时空变化和影响因素分析

为协调经济发展与环境污染之间的矛盾,实现经济社会的可持续发展.以长三角城市群为研究区,基于PM_2.5浓度和气象数据,分析PM_2.5浓度的时空变化规律,并利用小波相干（WTC）、偏小波相干（PWC）和多小波相干（MWC）,评估PM_2.5与气象因子在时频域中的多尺度耦合振荡.结果表明：①②③④⑥⑤⑦⑧⑨⑩长三角城市群PM_2.5浓度年均值由西北向东南梯度递减,高值区域空间范围逐年缩小.PM_2.5浓度季节均值与年均值的空间分布特征相似,并且具有冬季最高,夏季最低,春秋过渡的特点.② PM_2.5浓度从2015~2021年逐年下降,达标率逐年上升.PM_2.5浓度差异逐年缩小,具有动态收敛性特征.PM_2.5浓度在夏季的收敛性大于冬季.PM_2.5浓度日均值具有U型振荡特征,整个研究期间PM_2.5浓度等级为优和良的天数占比分别为49.72%和41.45%.③ PM_2.5与气象因子的相干性在不同时频域上存在差异.时频尺度不同,影响PM_2.5的主控因子也不尽相同.在所有时频尺度上,WTC结果表明风速可作为解释PM_2.5变化的最佳变量,PWC结果表明温度可作为解释PM_2.5变化的最佳变量.④时频尺度越大,多变量组合解释PM_2.5变化的相互作用越强,而温度和风速的协同作用可以更好地解释PM_2.5变化.结果可为长三角城市群空气污染防治提供参考.     

阿奇霉素和铜对活性污泥古菌群落和ARGs的胁迫影响及后效应

抗生素和重金属复合污染已成为环境领域的研究热点,而关于复合污染对活性污泥系统的生态效应研究聚焦于细菌群落,忽略了仍然发挥重要作用的古菌群落.通过选择阿奇霉素(azithromycin,AZM)和金属铜(Cu)为研究对象,ρ(铜)维持在环境浓度水平(1 mg·L-1),探究低温下不同ρ(AZM)(0.05～40 mg·L-1)对古菌群落、抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes,ARGs)及其交互作用的短期影响及其后效应.结果表明,随着AZM浓度增加,古菌多样性上升,丰富度下降,且在后效应期间有一定恢复;基于微生物全尺度分类发现不同浓度的AZM导致了微生物群落结构的改变,古菌群落结构分为3个组别,而后效应影响不明显;复合污染对丰富类群种群结构的影响大于稀有类群,其中条件稀有菌属(conditionally rare taxa,CRT)与整个古菌群落结构的变化一致;不同类型微生物中均存在抗性与恢复特性不同的特定菌属,对AZM和铜复合污染的响应不同,且丰富类群对复合污染的抗性明显高于稀有类群,其中甲烷鬃菌属(Methanosaeta)、甲烷杆菌属(Methanaohacterium)和甲烷八叠球菌属(Methanosarcina)是优势的抗性菌属;通过预测分析共得到29种ARGs,且复合污染会引起ARGs的增殖,尤其是高浓度下,但是其对各ARGs亚型的影响存在差异;在胁迫效应和后效应的交互网络中,微生物间、ARGs间及两者之间多为共现模式,其中,条件丰富菌属(conditionally abundant taxa,CAT)是微生物交互网络中的关键菌属;而稀有菌属(rare taxa,RT)在胁迫效应中处于重要生态位;ARGs间的共现与互斥模式均存在;多种古菌属与ARGs呈现正相关,是其潜在古菌宿主,且甲烷短芽孢杆菌(Methanobrevibacter)和甲烷叶菌属(Methanaolobius)可能携带多种ARGs.综上,本研究可为污水处理系统抗生素与重金属复合污染的风险评价及ARGs的削减提供新的思路与理论依据.     

东江源流域不同空间尺度景观格局对水质影响分析

以东江源流域为研究区,基于水质监测和土地利用类型数据,综合运用景观指数法、相关性分析和冗余分析,研究了2017~2019年水质空间变化特征,揭示了东江源流域景观格局与水质的响应关系.结果表明：①东江源流域水质整体偏好,但寻乌水总氮污染仍旧严重,截至2019年,全部监测点总氮年均浓度都超过Ⅲ类水质标准限值.②景观水平上,水质与景观形状指数、斑块个数和香农多样性指数呈正相关,与最大斑块指数和聚集度指数呈负相关.类型水平上,建设用地是东江源流域总氮和总磷输出的主要来源;林地景观形状指数和斑块个数与氨氮呈正相关,林地斑块个数与总磷呈正相关,林地最大斑块指数和聚集度指数与总磷呈负相关;草地斑块个数与总磷呈正相关,草地聚集度指数与总磷呈负相关.③重视监测点2000 m缓冲区范围内景观格局的优化,增强林草地连通性,合理配置城镇污水集中处理设施,强化废弃矿区治理,加强耕地集约化处理,在耕地集中分布区域增强其岸边防护林建设,有助于提高东江源流域水生态功能.     

关中平原城市群PM2.5时空演变格局及其影响因素

PM_2.5作为大气污染的主要来源,其时空演变格局和影响因素对于大气环境质量调控具有重要意义.基于2000~2020年PM_2.5遥感反演数据,采用空间自相关和数理统计方法分析关中平原城市群PM_2.5时空演变特征,以海拔、年均气温和人均GDP等10种因子为自变量,结合地理探测器和多尺度地理加权回归（MGWR）模型对PM_2.5污染影响因素进行空间分异探究.结果表明：①2000~2020年,关中平原城市群PM_2.5浓度总体呈下降趋势.浓度高值区集中在研究区中东部,低值区集中在研究区西部.热点区域集中在临汾市和运城市,冷点区则集中在天水市和宝鸡市.②自然因子在关中平原城市群PM_2.5污染中占主导地位,2020年PM_2.5浓度主控影响因子按解释力大小排序依次为：海拔>年均气温>地形起伏度>年均相对湿度>年降水量>人均GDP>植被覆盖度>能源消耗指数.③主控影响因子按照作用尺度大小排序依次为：植被覆盖度>年均气温>能源消耗指数>年降水量>地形起伏度>海拔>人均GDP>年均相对湿度.其中人均GDP、地形起伏度、能源消耗指数和年均气温主要为正向作用,植被覆盖度、年降水量、海拔和年均相对湿度主要为负向作用.研究得出了关中平原城市群PM_2.5时空演变格局和影响因素,可为相关部门制定大气污染防治政策提供决策依据,同时丰富实证研究.     

基于多尺度排列熵和极限学习机的风机叶片覆冰故障检测方法*

针对风机叶片结冰故障检测中状态数据维度高和检测率低的问题,提出1种使用功率数据驱动的多尺度排列熵（multiscale permutation entropy,MPE）和极限学习机（extreme learning machine,ELM）的风机叶片结冰故障检测方法。首先,使用多尺度排列熵提取功率数据的多重尺度特征,得到特征向量;随后,采用极限学习机,结合环境温度,对结冰故障进行检测;最后,通过使用某风电场的数据采集与监视控制系统（supervisory control and data acquisition,SCADA）对数据进行仿真。研究结果表明:所提方法的故障检测率达到100％,同时虚警率仅有0.14％,表明所提方法在风机叶片的覆冰故障检测中的有效性。研究结果可为风机叶片覆冰故障检测提供1种有效方法。