中国耕地资源数量变化的趋势分析与数据重建:1949～2003

由于统计方面的原因,1949年以来中国耕地资源数量变化至今尚没有一个客观的描述。针对该问题,论文对1949～2003年不同时期不同来源的耕地数据系列进行分析,认为统计数据存在问题较多的时期为1960～1985年,并采用粮食产量对耕地面积进行了分时期的反演,对于1986～1996年间的耕地数量则按照全国土地利用详查统一到1996年的结果再进行反推,由此重新刻画建国以来中国耕地资源数量变化的趋势和特征,并结合不同时段耕地相关政策对耕地数量变化的驱动作用进行分析。结果表明,1949年以来中国耕地资源数量呈现波动性变化,但在1979年之前总体上是增加的,自20世纪80年代起呈现缓慢下滑,1999年后由于生态退耕等原因引起耕地数量迅速减少,由此导致的中国粮食安全问题与耕地安全问题值得关注。在经过一段快速的大规模生态退耕时期后,中国生态退耕速度将逐步趋缓,耕地安全与粮食安全将会成为影响中国耕地数量变化的主要问题,严格的耕地保护政策势必将贯彻下去,预计2010年后中国的耕地资源数量将趋于稳定。     

降水和风对大气PM2.5、PM10的清除作用分析

对合肥2015—2017年的降水、风和PM_(2.5)、PM_(10)浓度观测数据统计研究发现,降水对PM_(2.5)、PM_(10)有一定的清除作用,尤其在秋冬季节.秋冬季节小雨、中雨分别导致PM_(2.5)和PM_(10)浓度降低23.1%、40.4%和32.0%、63.7%.雨日PM_(2.5)/PM_(10)比例上升8.4%,表明降水对PM_(10)清除作用更显著.降水前后PM_(2.5)浓度变化与降水前PM_(2.5)浓度、降水强度、降水时长密切相关.当降水强度大于4 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度高于115μg·m~(-3)时,降水对PM_(2.5)产生明显清除作用;而降水强度小于1 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度低于115μg·m~(-3)时由于吸湿增长作用极易造成PM_(2.5)浓度反弹升高;且持续3 h以上雨强介于1～4 mm·h~(-1)的降水也对PM_(2.5)产生清除作用.降水前后PM_(10)浓度变化与初始浓度密切相关,而与雨强相关性较弱.当PM_(10)初始浓度大于50μg·m~(-3),降水就对PM_(10)产生明显清除作用,且PM_(10)初始浓度越高,降水后PM_(10)浓度下降越多.风速大于2 m·s~(-1)可显著降低PM_(2.5)浓度,因此,当风速大于4 m·s~(-1)时合肥较少出现中度及以上污染,但易造成地面起尘,使PM_(10)浓度不降反升.合肥冬季严重污染主要出现在西北风向,夏季中度以上污染天气较少,主要出现在风速低于3 m·s~(-1)的东南风向.     

一系列灾后重建财政政策措施正在出台

“5·12”汶川大地震后的灾后重建工程或将赋予稳健财政政策更“积极”的色彩。5月28日,国家发改委副主任穆虹在国务院新闻发布会上表示,通过政府投入、对口支援、社会捐集,多渠道筹集灾后的重建资金。建立对口支援的机制,举全国之力,加快恢复重建。     

太行山区典型植被对土壤水势动态的影响研究

植被对土壤水动态的影响研究对认识水循环机理和合理确定土地利用方式具有重要作用。论文以崇陵实验流域为研究对象,利用负压计对太行山区的3种典型植被荒草、刺槐和侧柏覆被下的土壤水势进行观测。通过土壤水势的动态变化可以看出,土壤水势在年内存在明显的季节变化,土壤水势在3~6月缓慢下降,7~8月波动上升,9~10月下降,且3种植被在丰水年的土壤水势差异大于枯水年。从土壤水势剖面可以看出,荒草地土壤水蒸散发消耗集中在0~50cm土层,刺槐林地在0~90cm都有较大水分消耗,侧柏林地在整个土壤剖面上具有较小的水分消耗。通过降水后土壤水势的变化可以看出,刺槐林地土壤对降水入渗的反应时间最快,侧柏林地土壤在雨后的持水性最好。     

北方城市干涸河流区域资源管理与环境整治模式——以滹沱河石家庄市区段生态恢复与重建模式为例

针对城市化进程中所导致的河流干涸、景观与生物多样性丧失、生态环境恶化等问题,研究了我国北方典型城干涸河流生态恢复与环境整治模式。借助遥感、GIS技术、环境监测等手段,对研究区域--滹沱河石家庄市区段的生态环境现状进行了调查与分析,提出了“以绿代水”的生态-恢复与重建模式。在对河流进行生态输水、水资源合理管理与调度的同时,选择适宜的研究尺度,提出了恢复流域内自然植被的“绿色滹沱”模式,即:河道中心区--乡土草本滞洪补潜;缓冲区----灌木束水导流、杨柳护堤造岸;过渡区-林果防风固沙。最后,还提出了滹沱河区域环境与资源管--理的建议。论文为城市干涸河流的生态环境整治与区域资源管理提出了新的理念和途径。     

南昌市大气降水化学特征及来源分析

为分析南昌市大气降水离子来源和源区,对南昌市2016年4—9月大气降水样品主要阴阳离子的组成进行了测定分析,并运用PMF（正定矩阵因子分解）模型分析来源和TrajStat软件模拟后向轨迹.结果表明:NH₄+和Ca2+是南昌市大气降水中的主要阳离子,加权平均浓度为65.3和23.9 μmol/L,分别占阳离子总量的57%和21%;SO₄2-和NO₃-是主要阴离子,加权平均浓度为60.4和25.3 μmol/L,分别占阴离子总量的56%和23%.c（NH₄+）、c（Ca2+）、c（K+）、c（Mg2+）、c（Na+）、c（Cl-）、c（NO₃-）之间均存在着较为显著的相关性,说明它们之间可能有相似的来源或形成化合物共同存在.结合PMF模型分析结果表明,Na+、Cl-很明显受到了海盐的影响,也部分受土壤和二次污染影响;K+、Mg2+、Ca2+大部分来自于土壤,海盐、二次污染也贡献了一部分的K+;SO₄2-、NH₄+和NO₃-是组成大气二次颗粒物的主要成分,主要由二次污染源贡献;煤燃烧贡献了主要的F-和部分SO₄2-.后向轨迹模型分析表明,南昌市大气降水主要受局地降雨气团影响,5月、8月、9月受陆源及人为影响较大,海源性离子经过内陆上空时被稀释或沉降,导致6月、7月来自于海洋上空的降雨气团对南昌影响不大.研究显示,SO₄2-对南昌市大气降水的影响逐渐增大导致降雨类型逐渐由混合型向硫酸型转化,人为影响是造成大气污染的主要原因.      

TRMM卫星降水数据在雅鲁藏布江流域的适用性分析

以雅鲁藏布江流域为研究区,利用16个气象站点的实测降水量在月尺度和日尺度上验证了TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)卫星降水数据的精度,并在此基础上基于TRMM月降水数据分析了雅鲁藏布江流域的降水时空分布特征。结果表明:在整体上,TRMM月降水数据与站点实测降水量相关系数R=0.902,斜率K=0.849,数据精度较高,数值上比站点实测降水量略微偏低;就单个站点而言,大部分站点相关系数较高,偏差较小,但波密站相关系数相对较低,江孜站和南木林站数据偏差相对较大。TRMM日降水数据与站点实测降水量相关系数R=0.466,斜率K=0.451,数据精度较低,与站点实测降水量一致性较差。在降水空间分布上,雅鲁藏布江流域整体呈现由西向东逐渐递增的趋势,不同区域间差异极其明显;在降水时间分布上,大部分降水集中在6至9月,12月至第二年2月很少有降水发生。     

我国14个站点降水中甲酸和乙酸浓度及对酸性的贡献

为了较全面地掌握我国大气降水中有机酸含量及其对降水酸性的贡献,于2007年全年在我国14个区域代表性较好的站点采集了降水样品,利用离子交换色谱法分析了样品中的甲酸和乙酸2种重要有机酸的浓度,对所得各站数据进行了统计分析,计算了2种酸的湿沉降通量和对降水酸性的相对贡献.观测到的14个站点甲酸和乙酸平均浓度范围分别为0.96～3.43μmol/L和0～5.13μmol/L,接近国外偏远地区观测结果,也接近我国过去短期观测结果的低端值.比较显示,偏远地区有机酸含量低于城市附近地区.估算的甲酸和乙酸湿沉降通量范围分别为0.38～4.18mmol/(m2.a)和0.06～5.87mmol/(m2.a),南方站点有机酸湿沉降通量大于北方.有机酸对降水酸性的贡献范围是0.02%～51.6%,总平均贡献为2.95%,这一结果表明,虽然我国酸雨主要是硫、氮排放造成的,但有机酸在部分地区及部分时段甚至有很显著的致酸作用,应该成为酸雨观测研究内容之一.     

连续流动分析法测定降水中铵盐的可行性研究

铵盐是降水监测的重要指标之一,它对降水中的酸性物质具有中和作用。将连续流动分析法应用于降水中铵盐的检测,并对该方法的检出限、精密度、加标回收率等一系列实验室质量要求进行了测定;在此基础上,用连续流动分析法和国家标准分析方法进行比对试验。对测试结果进行数理统计分析后证明,连续流动分析法与国标方法无显著性差异。     

基于降水等级分异方法的低影响开发小区雨水径流污染负荷削减率的评估

为定量评估低影响开发(LID)技术对雨水径流污染负荷的削减率,选取嘉兴市柳岸禾丰小区作为LID小区,与其临近且下垫面类型相似的浅水湾小区作为传统小区,同步监测小区的外排水量和TP浓度,根据降水等级分异计算2个小区同等降水情景下单位面积污染负荷量,再以传统小区的单位面积污染负荷量为基准核算LID小区的雨水径流污染负荷削减率。结果表明：小雨时,LID设施可消纳其服务范围内的所有径流及所携带的污染物,污染负荷削减率达100%;当降水量增至超过LID设施功能阈值时,污染物削减率开始降低,中雨时降至67%,大雨时降至46%,年均雨水径流污染负荷削减率约为66%。整体来看,LID设施雨水径流污染负荷削减率表现出明显的降水等级差异。采用降水等级分异的方法能够减少降水等级所造成的误差,确保评估结果的精准程度,为小区LID设施建设提供可靠的决策依据。