基于MATLAB GUI的土壤质地类型自动识别系统

土壤质地类型反映了不同粒径颗粒在土壤中的分布,是土壤的最基本性质之一,直接影响土壤中水、气、热和溶质的迁移特征,因此确定土壤质地类型是土壤调查中最基础的工作.我国常用的土壤质地分类标准有美国制、国际制、卡庆斯基制和中国制标准,其中美国制和国际制土壤质地分类需借助平面三角坐标系来确定,不利于批量土壤样品的土壤质地分类.现...     

水淹频率增加对闽江口湿地土壤有机碳及其活性组分的影响

研究河口湿地土壤有机碳及其活性组分对水淹频率的响应,对认识海平面上升背景下湿地土壤碳循环具有重要意义.本文以闽江河口湿地为研究区,测定了区内6、7和8月高潮滩(偶尔水淹,H样地)和中潮滩(频繁水淹,M样地)表层土壤有机碳(SOC)及其活性组分-微生物生物量碳(MBC)、易氧化有机碳(EOC)及可溶性有机碳(DOC)的含量,并进一步通过原位培养方法(H样地植物-土壤移动到M样地进行培养)分析了水淹频率增加对SOC及其活性组分的影响.结果表明:H样地SOC、EOC、MBC和DOC含量平均值分别为45.11 g·kg-1、30.21 g·kg-1、385.29 mg·kg-1和749.98 mg·kg-1,总体显著高于而M样地SOC、EOC、MBC和DOC含量(p0.05),高出的比例分别为161.81%、136.2%、200.6%和710.86%;野外培养90 d后,SOC和EOC均无显著变化,而MBC和DOC随培养时间延长,影响逐渐增大,90 d培养后,两者均显著下降,下降比例分别为28.21%和93.84%;此外,SOC及其活性组分在一定程度上受到土壤理化性质的影响,除EOC外,SOC、MBC和DOC均与p H、TN和TP呈显著相关(p0.01).这些结果表明,在较长时间尺度,水淹频率可以直接影响SOC及其活性组分,也可能通过影响p H、TN和TP等因子,间接影响SOC及其活性组分.     

基于“质心”迁移的典型城市群氮排放-干沉降输送过程研究

含氮化合物的排放、输送和沉降是生物地球化学氮循环的关键过程，对生态系统和气候变化具有重要影响.其中输送过程的定量化表征一直是困扰沉降来源识别的突出难点之一.为此，本研究采用WRF-EMEP模型模拟2015年我国大气氮干沉降时空分布特征，通过标准差椭圆（SDE）"质心"迁移法定量分析京津冀地区（BTH）、长江三角洲（YRD）和珠江三角洲（PRD）3大典型城市群的氮排放-干沉降输送过程，评估不同区域大气氮干沉降输送过程的季节差异和影响因素.研究结果表明，我国典型城市群氮干沉降通量呈现出散布于城市群周边50~200 km地区的空间分布格局，其中氧化态氮（NO_y）和还原态氮（NH_x）沉降的年平均通量水平分别为8.5 （6.0~22.0） kg ·hm^-2·a^-1和10.2 （6.0~31.0） kg ·hm^-2·a^-1.氧化态氮和还原态氮的输送方向均受大气环流运动主导：在同一城市群，各季节氧化态氮和还原态氮的输送方向保持一致；在不同城市群，二者的输送方向具有季节性差异：京津冀地区氮沉降春秋冬三季多向东及东南方向迁移，夏季向南迁移；受西太平洋副热带反气旋环流影响，长三角地区春夏季氮沉降向西迁移；珠三角地区氮沉降在春夏季往偏北方向迁移，秋冬两季向西南方向迁移.氧化态氮和还原态氮的输送距离受其化学性质主导：在相同气象条件下，氧化态氮传输距离约为还原态氮传输距离的1~2倍，使得氧化氮多沉降在城市群的域外，而还原态氮主要沉降在排放源周边区域.其中，不同城市群氮沉降的输送距离有一定差异，除夏季外，京津冀地区（127~541 km）和长三角地区（108~374 km）的输送距离高于珠三角地区（57~285 km），其中京津冀地区和珠三角地区沉降主要在域外，即两地的氮排放更易输送到周边地区.因此，在开展氮沉降生态效应相关研究时，应关注周边地区对本地氧化态氮输送的影响.     

2015-2019年成渝城市群臭氧浓度时空变化特征及人口暴露风险评价

近年来O₃污染给人类健康带来了很大威胁.本文利用2015—2019年中国环境监测总站的O₃地表监测数据,通过Global Moran''s I和Getis-Ord G^*指数等方法,分析了成渝城市群O₃浓度的时空变化特征,并利用空间插值和LandScan人口格网分布数据,基于人口暴露风险模型对该地区的O₃人口暴露风险进行了评价.结果表明：①2015—2019年成渝城市群O₃浓度总超标比例为6.9%,年际变化呈先上升后下降趋势,逐月变化呈"双峰型",5月和8月达到峰值,12月最低,季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季,日变化呈"单峰型",8：30左右开始升高,16：00左右达到峰值;②2015—2019年成渝城市群O₃浓度呈现出由成都及周边城市为污染中心向以成都市和重庆市为首尾的"带状"污染空间格局发展的趋势,且空间自相关性较强,逐步形成以成都市和重庆市为双中心的高浓度集聚特征;③2015—2019年成渝城市群平均O₃人口暴露风险指数处于较低风险,但空间分布差异较大,人口暴露高风险地区主要集中于成都市、内江市、自贡市、德阳市、泸州市北部及重庆市主城区,低风险地区主要集中于东西片区、绵阳市北部及成渝城市群边界,中部高风险区域有向西南方向转移的趋势,重庆市南部有高风险向极高风险转化的趋势,同时,成都市和重庆市存在显著的高风险指数集聚特征.     

基于Model-3/CMAQ模式的本溪市大气细颗粒物数值模拟

为探究北方山区城市大气细颗粒物污染特征,应用气象模式WRF耦合空气质量模式CMAQ对本溪市2016年PM_2.5空间分布特征、化学组分特征及主要污染源贡献情况进行分析.本溪市SO₂、NO_x、TSP的工业排放量分别达到5.2×104、4.1×104、16.1×104 t.结果表明,模拟值与监测值变化趋势基本一致,模拟效果较好. 1月ρ（PM_2.5）明显高于7月,空间分布均呈现"西高东低"态势,高值区出现在人口稠密的市区附近. 1月ρ（PM_2.5）本地源贡献率表现为钢铁（35.7%）>供暖（12.5%）>居民（7.5%）>移动（5.2%）>秸秆（2.0%）>电力（0.4%）;7月为钢铁（48.6%）>移动（9.2%）>建材（3.5%）>居民（2.8%）>电力（1.5%）.受气候、地貌及大气污染物排放特征影响,1月区域传输特征明显,外来源贡献为24%,高于7月的14%.另外,1月和7月本溪市PM_2.5组分中二次粒子（SO₄2-、NO₃-、NH₄+）占比分别为29%和32%,碳组分（OC、EC）占比分别为43%和37%,碳气溶胶污染严重.研究显示,本溪市大气细颗粒物污染具有明显的季节性变化特征,1月部分区域浓度超标主要是由于以钢铁行业为主的工业排放造成,加之本溪市1月以西北风为主且风力较大,市区位于西部低海拔地区,来自中部城市群的污染物在向东南方向传输过程中受到高海拔山区阻隔,从而形成污染物积聚效应.      

长三角城市群机动车污染物排放清单建立及特征研究

为研究长三角城市群机动车污染物排放特征,本研究应用COPERTⅣ模型估算1999—2017年长三角城市群机动车污染物CO、NMVOC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、CO_2、CH_4、N_2O、NH_3和SO_2排放因子,建立排放清单,并对其排放特征展开分析,结果表明:1999—2017年不同污染物时间变化趋势存在差异,污染物CO、NMVOC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)和CH_4排放量呈现先增长后下降的趋势,但开始下降的年份不同,CO_2和NH_3排放量增长趋势显著,2017年相对于1999年分别增加621%和3925%,N_2O和SO_2排放量总体呈上升趋势并在特定年份下降明显;污染物排放空间分布与路网分布基本一致,沿海地区的排放强度要明显大于内陆地区,特别是长江下游、杭州湾和太湖附近的城市最为明显;轻型客车为污染物CO、NMVOC、CO_2、CH_4、N_2O和NH_3的主要贡献车型,重型货车和重型客车为污染物NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2主要贡献车型;长三角城市群各城市机动车污染物排放量的差别主要与各城市机动车保有量有关,上海市各污染物贡献率下降幅度明显,机动车污染物主要贡献城市除了省会城市和直辖市之外,其余城市的污染物排放也不容忽视.     

铁浓度诱导的三角褐指藻生长和生化组分变化

采用试验生态学方法,以海洋硅藻三角褐指藻(Phaeodactylum tricornutum)为研究材料,设置一系列铁浓度处理(3.15mg·L-1、6.30 mg·L-1、9.45 mg·L-1、18.90 mg·L-1和34.65 mg·L-1),着重测定藻液光密度(OD450)、比生长率、藻细胞密度、藻生物量、叶绿素含量和蛋白质含量等生理生化指标,探讨铁浓度对海洋微藻生长特性和生化组分的影响.结果表明,铁浓度对三角褐指藻的生长状况产生了显著的影响.三角褐指藻经培养48 h后,不同铁浓度下的藻液光密度(OD450)存在显著的差异,6.30 mg·L-1铁浓度下的藻液光密度值(OD450)最高,而随着铁浓度的进一步升高,藻液光密度值(OD450)却明显降低;比生长率和藻细胞密度在3.15 mg·L-1到9.45 mg·L-1铁浓度范围内随着铁浓度升高而增大(最大值分别约为0.609 d-1和1200×104 cell·mL-1),但高于9.45 mg·L-1的铁浓度显著降低了比生长率和藻细胞密度;在试验所设置的铁浓度范围内,藻生物最表现出随铁浓度的升高而增大的趋势,34.65 mg·L-1铁浓度下的藻生物量高达0.460 mg·ML-1.同样地,微藻叶绿素a含量和蛋白质含量也明显地受到铁浓度的影响.在3.15 mg·L-1到18.90 mg·L-1铁浓度范围内,叶绿素a含量逐渐增高(最大值为2.41 mg·L-1);同样地,蛋白质含量在9.45 mg·L-1.铁浓度下达到最大值(0.153 mg·mL-1),而随着铁浓度的逐渐升高,叶绿素和蛋白质含量却明显降低.研究结果表明.铁浓度诱导海洋微藻的生长及代谢发生变化.一定较高浓度的铁显著地促进了藻细胞的生长繁殖和藻细胞化学组分的转化和积累.这些发现将有利于加深认识铁浓度在海洋生态系统中扮演的角色,进一步明确赤潮爆发的生理生态机制,从而有助于人们采取有效的预测、预防和管理措施以降低赤潮的危害.     

我国东部沿海三大城市群热岛变化及其与城市群发展的关系

随着城市化进程的快速推进,城市群已经成为区域空间的重要组织形式.为揭示我国东部沿海京津唐、长三角和珠三角三大城市群热岛变化与城市群发展的关系,利用MODIS地表温度产品数据和DMSP/OLS夜间灯光数据,对2001-2013年这3个城市群的热岛效应与区域发展二者之间的关系进行研究.结果表明:2001-2013年,3个城市群的热岛斑块面积均有较大幅度的增加,并且在空间上逐渐相连接,形成热岛城市带;RHⅡ（区域热岛指数）不断升高,京津唐城市群、长三角城市群、珠三角城市群分别升高0.051、0.070、0.101,其热岛状况不断加剧.随着城市群的发展,城区对周边区域的辐射作用不断加强,建成区边缘的城郊过渡带是地表温度增加最为显著的区域.总体而言,城市群的扩展是其区域热岛效应的主要成因,表征城市扩展变化的夜间灯光亮度平均值差值与表征热岛变化的地表温度平均值差值之间存在对数关系,表现出先快后慢的趋势.      

基于WRF-CMAQ模型的辽宁中部城市群PM2.5化学组分特征

为了探究北方寒冷地区城市PM_2.5化学组分特征,采用WRF-CMAQ模型对辽宁中部城市群2019年1月、4月、7月、10月及一次重污染过程（2019年1月11—14日）的PM_2.5化学组分展开模拟分析.结果表明:WRF-CMAQ模型分析下SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度模拟值与监测值的相关系数（R）在0.63~0.82之间,PM_2.5组分中SO₄2-、NO₃-、NH₄+、EC、OC浓度的相关系数（R）在0.59~0.88之间,WRF-CMAQ模型对大气污染物及PM_2.5主要化学组分的模拟效果较好,可以反映PM_2.5及其组分的时空变化特征.通过对模拟结果的进一步分析发现,辽宁中部城市群PM_2.5中SNA（SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的合称）的占比为37%,与成渝城市群、长三角地区、京津冀地区城市相比,PM_2.5二次污染程度较低,一次污染仍是PM_2.5的主要来源.1月、4月、7月、10月PM_2.5中[NO₃-]/[SO₄2-]（质量浓度比）分别为0.62、0.44、0.15、0.50,表明该区域的燃煤污染对PM_2.5的贡献大于机动车尾气的贡献,该现象在秋冬季尤为明显;硫氧化率（SOR）普遍处于较高水平,分别为0.34、0.54、0.61、0.58,表明该区域燃煤排放的SO₂更易对PM_2.5产生贡献.同时,全年OC/EC（质量浓度比）的平均值为3.6,说明碳气溶胶的贡献主要来自机动车尾气的排放与化石燃料燃烧.通过分析2019年1月11—14日重污染过程PM_2.5组分浓度的逐小时变化发现,该时段中SOR与NOR分别是1月平均值的1.2与2.0倍,NOR的提升导致PM_2.5中NO₃-浓度占比上升了8%,超过SO₄2-的占比,这表明该重污染过程中机动车尾气对PM_2.5的贡献超过平常时段.研究显示,辽宁中部城市群的大气污染呈燃煤与机动车尾气为主的复合型污染特征,尤其在重污染天气下,实施工业限产的同时,加强机动车限行尤为重要.      

2013年10月长株潭城市群一次持续性空气污染过程特征分析

2013年10月21~31日长株潭城市群经历了一次持续性空气污染过程.利用地面空气质量监测资料、地面气象资料及探空资料综合分析了此次污染过程与大气环流、边界层气象条件之间的相互关系,并利用卫星遥感火点监测资料和HYSPLIT4模式,分析了此次过程大气污染物的来源及输送路径.结果表明,过程前期(21~26日),污染物缓慢积累,过程后期(27~31日),PM2.5、CO、NO2等焚烧特征污染物浓度急剧升高,秸秆焚烧污染物的长距离输送是后期空气污染加重的主要原因.火点监测和后向轨迹分析表明,过程前期气流主要流经长株潭城市群东北方向的安徽、湖北等地,流经地区火点分布较少,后期气流主要流经长株潭城市群东南方向的江西等地,流经地区火点分布较多.高压均压场背景环流导致的稳定大气层结、南北冷暖气流对峙造成的地面静小风,是长株潭城市群污染过程发展、维持和加强的重要条件,污染物长距离输送对长株潭城市群区域空气质量有重要影响.