武汉市耕地非农化的空间自相关分析

经济发展和城市扩张使包括耕地在内的大量开放空间被不断侵蚀,随着人们对耕地非市场价值和生态功能认识的不断加深,如何合理高效可持续地利用耕地被广泛关注。采用空间自相关分析方法从乡镇尺度定量研究了武汉市耕地非农化的空间关系,以探讨快速发展时期平原城市耕地非农化空间关系的变化及其原因。研究表明:(1)全局Morans I显示武汉市耕地非农化在1990~2011年的4个时期均呈现出显著的全局空间自相关,其聚集强度以2005年为分界点,前3个时期不断加强后有所下降;(2)通过EB修正的武汉市耕地非农化的LISA图显示武汉市耕地非农化的聚集区域由开始处于区域外围的LL型聚集为主导逐步转变为处于城乡交错区域的LH+HH型聚集为主导;(3)通过绘制不同时期不同聚集类型的重心移动路径可以发现LH+HH型聚集均出现先向东南再向东北移动的趋势,这种耕地非农化趋势与区域的产业布局有密切关系。通过空间自相关分析掌握武汉市耕地非农化的空间特征是开展耕地保护和实现耕地合理利用的基石,根据研究结果可以确定重点和优先管制区域以提升土地利用管制效果,协调好城市建设和耕地资源保护间的关系。     

皖江区域城市能级与生态环境协调度的测度和发展趋势研究

随着城市能级的不断提高,城市生态环境问题也日益突出,二者间协调发展成为城市发展一致的追求。以皖江区域10个城市作为研究地域单元,构建了城市能级与生态环境的指标体系,并建立了城市能级与生态环境的协调度模型。在此基础上,对皖江区域2002~2011年的城市能级与生态环境协调度进行了测度,研究发现过去10a皖江区域城市能级与生态环境的协调度处于较低水平。根据测定的协调度数据,建立了协调度自回归预测模型,并运用该模型探究了未来10a皖江区域城市能级与生态环境协调度的发展趋势,结果表明皖江区域城市能级与生态环境的协调度发展水平经过拮抗期和基本协调期后不断提高,将于2019年前后趋近高质协调发展阶段,即城市能级与生态环境两个系统有序互动发展的态势。     

黄河流域生态环境脆弱性评价、空间分析及预测

生态环境脆弱性是制约经济可持续、高质量发展的重要因素。以2005—2018年黄河流域73个城市为研究对象,构建了黄河流域生态环境脆弱性的评价指标体系,采用主成分分析计算了黄河流域生态环境脆弱指数,并依据自然断点法将评价结果分为极度脆弱、重度脆弱、中度脆弱、轻度脆弱、微度脆弱五类。进一步通过空间相关分析揭示了黄河流域生态环境脆弱性的时空演变特征,并利用CA-Markov模型对黄河流域2025年生态环境脆弱性进行了预测。结果表明：（1）黄河上、中、下游生态环境脆弱性分别表现“低—中—高”的分布特征,且生态环境脆弱性变化趋势存在区别：上游虽差异较大但波动相似,中游波动方向相反,下游在2016年之后整体呈下降趋势。（2）黄河流域生态环境脆弱性存在空间相关性,上游呈现低—低聚集,下游呈现高—高聚集,中游空间相关性不显著。（3）预测2025年黄河流域中游地区重度脆弱有所扩张,下游地区极度脆弱向中心区域明显收缩。黄河流域生态环境的治理与保护并非一朝一夕之事,也并非某一流域单独能够完成的,黄河上、中、下游要根据不同的自然条件制定与之相适宜、符合整体发展需要的治理与保护措施。     

干旱区水—能源—粮食纽带系统协同演化——以中国西北地区为例

水、能源、粮食是人类社会发展的基本保障,三者之间的紧密联系成为近年来国内外学者关注的重点。通过对水—能源—粮食纽带系统协同演化机制的探究,能更好地厘清三者之间的相互关系,对实现社会高质量发展具有重要意义。基于自组织理论,从水、能源、粮食三个角度构建理论模型,运用哈肯模型分阶段地对中国西北地区水—能源—粮食纽带系统协同发展的演化机制进行探究,并在此基础上分析水—能源—粮食纽带系统协同得分的时空分异规律。结果表明：（1）2000—2010年间,中国西北地区水—能源—粮食纽带系统协同演化的序参量是水资源子系统,其主导着整个系统的演化方向,而能源子系统、粮食子系统处于从属地位。在协同得分的时空变化规律上,西北五省区协同得分整体呈上升趋势,但各地区得分差距较大。（2）2011—2018年间,中国西北地区水—能源—粮食纽带系统协同演化的序参量是水资源子系统和能源子系统,两者共同主导着水—能源—粮食纽带系统的协同演化,粮食子系统则处于从属地位。在协同得分的时空变化规律上,西北五省区协同得分仍保持平稳上升趋势,省际间得分差距明显缩小。     

可燃物化学性质对燃烧释放PM2.5元素成分的影响

通过自主设计的燃烧装置,对云南省6种典型乔木树种的不同器官(枝、叶、皮)室内模拟阴、明燃两种燃烧过程,收集燃烧排放颗粒物(PM_2.5)并测定K、Mg等8种元素排放因子,比较不同燃烧状态释放PM_2.5中元素含量的差异,同时分析各元素排放因子与可燃物自身元素含量之间的相关性.结果表明:可燃物中K、Mg和Ca元素含量较高,范围为(137.74~4670.70) mg/kg,微量元素Mn含量突出;阔叶可燃物元素含量普遍高于针叶,器官间元素含量差异显著;燃烧释放PM_2.5中K、Na元素排放因子较高,范围为(0.4269~4.9321)~(0.6311~3.0856) mg/kg,微量元素Zn较高、Cu最少,范围为(0.0409~0.3670)~(0.0029~0.0458) mg/kg,常量元素高于微量;树种间元素排放因子表现针叶高于阔叶,器官间较可燃物自身差异增大;燃烧状态对排放因子存在影响,常量元素普遍表现为明燃>阴燃,微量元素无明显规律;PM_2.5与可燃物各元素含量比值中,Na元素最高,其余元素占比普遍0~1%范围,微量元素含量比高于常量,针叶高于阔叶;可燃物的化学性质对其排放特性影响显著,可燃物与PM_2.5的元素间相关性较高,相关水平普遍达0.600以上,器官间不同元素相关水平表现为:常量元素普遍高于微量元素,针叶略高于阔叶,叶>皮>枝,明燃高于阴燃.     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.     

碱处理对污泥产甲烷与中间产物氨基酸的影响及两者相关性研究

以剩余污泥为底物,研究了碱处理pH对污泥有机物溶出,水解产生的氨基酸种类和构型以及厌氧消化产甲烷的影响。分别采用2种动力学模型对产甲烷过程进行拟合,并利用Spearman分析考察了氨基酸与产甲烷之间相关性。结果显示：碱处理pH为11时COD溶出率最大,最终累积产甲烷量较空白组提高了1.4倍。改进Gompertz模型对产甲烷过程拟合效果较好,拟合系数均在0.989以上,误差范围在3.9%以内。碱处理可提高水解产物氨基酸含量和种类,溶出的氨基酸同时具有L型和D型,其中L、D-Cys含量最高。L型氨基酸含量高于其对映体(Thr除外),Thr的外消旋化程度(D/(D+L))最高(54.0%),其次为Cys (45.5%)和Ala (44.0%)。氨基酸中D-Leu、D-Asp、L-Thr和L-Cys含量与甲烷产量之间有较强的相关性,其Spearman系数分别为0.894、0.9、0.9和0.9(P<0.05)。这为后续研究氨基酸及其构型对厌氧消化产甲烷的影响提供理论参考,为调控厌氧消化提供新的思路。     

基于Informer的PM2.5浓度预测

针对现有PM_2.5浓度时序预测模型预测精度不高的问题,基于Informer建立了1个Seq2Seq的单站点PM_2.5浓度多步时序预测模型,以历史污染物数据和气象数据为输入,实现对未来一段时间PM_2.5浓度的预测。所构建模型基于ProbSparse (概率稀疏)自注意力机制提取所输入的序列信息,能够广泛地捕获输入序列的长期依赖信息,并对影响因子之间复杂的非线性关系进行建模,从而提高预测准确度。采用北京市2015-2019年逐小时空气污染物数据与气象数据进行模型训练、验证和测试,建立与循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)的对比实验并与其他现有研究方法进行比较,结果表明:对未来1~6 h的PM_2.5浓度时序预测,Informer的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和可决系数(R2)指标均为最好,实现了较为准确的预测。     

2018-2019年兰州市近地面臭氧浓度变化特征及其影响因素分析

选取兰州市城区4个环境空气质量国控站点2018-2019年的监测数据和兰州市气象站同期的观测资料,分析了兰州市O₃浓度的时空分布特征,并探讨了气象因素和相关污染物对ρ(O₃-8 h)的影响。结果表明:1)兰州市城区各站点ρ(O₃-8 h)的月变化和ρ(O₃)小时值的日变化均呈单峰型,ρ(O₃-8 h)高值出现在4-8月,ρ(O₃)小时峰值出现在15:00左右;2)相关污染物与ρ(O₃-8 h)均呈负相关,ρ(O₃-8 h)随ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(PM_2.5)的增加而降低;3)高温、低湿的环境有利于兰州市城区O₃的生成,而特殊的地形条件导致在一定风速下,O₃更容易积累;4)分别建立了相关污染物和气象因子的多元线性回归方程,发现在当前气象条件和相关污染物排放现状下,气象因子对兰州市O₃的影响比相关污染物的影响更为重要。     

云浮市2018—2020年颗粒物和臭氧污染特征及污染案例研究

为探究云浮市颗粒物和臭氧(O₃)污染特征,利用多元统计分析方法分析了云浮市2018—2020年6项环境空气污染物浓度、气象因子等监测数据,并对2020年12月25—29日冬季PM_2.5和O₃污染过程进行了研究. 结果表明:①PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO月均浓度呈夏季低、冬季高的变化特征;O₃-8 h第90百分位数呈夏秋季高、冬春季低的变化特征. ②PM₁₀、PM_2.5和CO小时浓度日变化呈波浪型变化特征,PM_2.5、CO小时浓度最大值均出现在09:00,PM₁₀小时浓度最大值出现在02:00. O₃、SO₂小时浓度日变化呈单峰型变化特征,O₃、SO₂小时浓度最大值分别出现在16:00、10:00. NO₂小时浓度日变化呈单谷型变化特征,最小值出现在14:00. ③PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃小时浓度与PM_2.5小时浓度均呈正相关,说明PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃与PM_2.5具有一定程度的同源性. O₃小时浓度与NO₂、CO小时浓度呈负相关,且O₃小时浓度与NO₂小时浓度相关性更强. 夏秋季NO₂、CO、O₃、PM_2.5小时浓度与气温的相关性比冬春季的更强. SO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃小时浓度均与湿度呈负相关,其中O₃小时浓度与湿度的相关性最强,相关系数为?0.586. ④2020年12月25—29日云浮市城区PM_2.5污染受到静稳天气影响,O₃污染与28日午后太阳高温辐射以及来自珠三角地区O₃污染气团的输入影响有关. 利用ART-2a对该时段采集的颗粒物进行成分分析,得到K、EC、OC、ECOC、HM、LEV、Na、SiO₃这8种单颗粒物. 整个时段EC、OC、ECOC谱图中都存在明显的硫酸盐峰和硝酸盐峰. PM_2.5小时浓度与硫酸盐离子、硝酸盐离子、硅酸盐离子、铵离子、氯离子的数量均呈显著正相关,二次反应和老化过程对PM_2.5污染有显著影响. 研究显示,云浮市PM_2.5和O₃复合污染防控需要关注本地污染物变化特征和排放源影响,也需关注外来污染气团特别是来自珠三角地区污染气团输入的影响.