山东黑泥湾潮间带沉积物重金属分布及其环境效应

对山东黑泥湾潮间带沉积物的重金属(Cu、Pb、Cd、Zn、Cr、As和Hg)和有机质进行了分析,并运用Hiikanson潜在生态危害系数法对其潜在生态危害程度进行评估.结果表明:整个区域存在Pb污染,Cr和Cu污染见于黑泥湾南部;重金属潜在生态危害程度轻微;重金属污染来源主要受环境背景值、人为活动控制.     

霍甫水丝蚓对太湖梅梁湾沉积物影响——水界面无机氮、磷交换

根据太湖梅梁湾大型底柄动物的自然分布特征,运用沉积物-水微宇宙的实验方法评估了霍甫水丝蚓(Limnodrilus hoffmeristeri)对太湖沉积物无机氮和磷释放的影响,通过对比分析沉积物和上覆水无机氮浓度、沉积物和上覆水之间无机氮的循环规律及沉积物中无机氮的剖面特征在有/无水蚯蚓活动背景下的差异,探讨了寡毛类底...     

北美国家的湿地恢复及对中国太湖恢复的启示

以美国旧金山海湾带和加拿大安大略省沼泽湿地生态恢复为例,探讨了其成功经验,并指出了我国太湖恢复建设主要存在五个方面问题：理论技术体系相对滞后;恢复工程实施系统性缺乏;投融资方式单一化;恢复管理体系不完善;公众参与力度薄弱。据此提出相关建议,力求探索完善我国太湖生态恢复的有效路径。     

深圳湾TIN和PO43--P数值模拟及减排效果分析

采用EFDC模型建立深圳湾三维水动力和营养盐模型,模拟总无机氮(TIN)和正磷酸盐(PO43--P)等主要营养盐在深圳湾不同水文条件下的输运规律.计算结果表明,TIN和PO43--P的计算值和实测多年月均值枯、丰水期都吻合较好.内陆河流TIN和PO43--P减排方案的计算表明,珠江口TIN提高至三类海水标准是深圳湾水体...     

基于稀疏表达的水体遥感反射率高光谱重构及其应用

高光谱重构技术可以有效地突破多光谱卫星传感器波段设置的限制,获得更多更有效的地物光谱信息.本研究基于稀疏表达方法提出了一种针对水体遥感反射率的高光谱重构算法,以太湖、杭州湾的原位水体光谱数据为数据源,在5种常用水色传感器(Sentinel-2A MSI、MERIS、MODIS Aqua、GOCI以及ⅦRS)上进行了高光谱重构实验,最后将该算法应用于GOCI数据,进行了算法适用性验证.结果表明:(1)基于稀疏表达的高光谱重构算法可以在不利用实测光谱数据的情况下实现高光谱重构,光谱重构精度高于多元回归光谱重构算法;(2)基于稀疏表达的高光谱重构算法在5种水色传感器上都取得了较好的效果,平均相对误差均在10%以下,均方根误差均在0.005 sr-1以下;(3)相比于原始GOCI多光谱数据,经稀疏表达高光谱重构后的GOCI数据在叶绿素a浓度和总悬浮物浓度估算精度上有不同程度提升.其中对叶绿素a浓度估算而言,平均相对误差从80.6%减少至51.5%,均方根误差从12.175μg·L~(-1)减少至7.125μg·L~(-1);对悬浮物浓度估算而言,平均相对误差从19.1%减少至18.8%,均方根误差从29.048 mg·L~(-1)减少至28.596 mg·L~(-1).     

辽东湾河口区海洋垃圾赋存特征及管理对策

海洋垃圾已引起国际社会的广泛关注,是当前环境领域热点问题之一.为揭示我国渤海近岸海域海洋垃圾的赋存特征及其分布规律,于2018年丰水期（8月）在辽东湾河口区海域布设6个长度为5~10 km的调查断面,利用拖网同时采集海面漂浮垃圾与海底垃圾,初步调查辽东湾近岸海域海洋垃圾分布和组成特征,并对海洋垃圾来源进行了分析.结果表明:①辽东湾海面漂浮垃圾数量密度为67个/km2,质量密度为741 g/km2;海底垃圾数量密度为19个/km2,质量密度为2 544 g/km2.②在所收集的各类海洋垃圾中,塑料类垃圾数量占比约为50.9%,其中海底塑料类垃圾数量占比（62.1%）明显高于海面漂浮塑料垃圾数量占比（37.5%）.③由塑料垃圾形态特征和表面带有的标识判断,辽东湾近岸海域塑料垃圾主要是来源于生活塑料垃圾（84.9%）和渔业垃圾（15.1%）.在此基础上,建议加强源头管理以减少塑料垃圾进入海洋,主要包括完善当前海洋垃圾分类方法、加强渔业塑料垃圾回收、提升公民保护海洋环境意识和制定国家海洋塑料垃圾行动计划等.      

非粮化利用下耕地土壤重金属分布特征、生态风险和来源解析

为探索非粮化利用下耕地土壤重金属含量分布特征和潜在生态风险.以非粮化问题突出的环杭州湾典型区域为例,采集并测定254个耕地0～20 cm表层土壤样品,分析粮食、苗木、蔬菜和水果这4种不同耕地利用类型的8项土壤重金属含量分布特征,通过内梅罗综合指数法和潜在生态风险指数法进行生态风险评价,并利用PMF模型解析重金属来源.结果表明,研究区耕地As、Cr、Cd、Cu、Hg、Ni和Zn含量平均值都高于土壤背景值,整体处于轻度污染状态,存在中度生态风险,其中Hg、Cd和As的单因素污染风险相对较高;不同耕地利用类型土壤重金属含量差异显著,潜在生态风险水平依次为：苗木>水果>蔬菜>粮食,非粮化利用会造成一定的重金属污染生态风险;研究区土壤重金属来源包括工业源(36.8%)、自然源(28.4%)、大气沉降源(21.4%)和农业源(13.4%).综合认为,化肥和农药施用量增长是耕地非粮化造成土壤重金属含量升高的直接原因,而耕地周边的工矿企业三废扩散和煤炭等能源燃烧导致的污染物大气沉降,更加速了研究区土壤重金属含量上升.     

基于生态功能的滨海湿地土壤质量综合评价方法构建及实证分析

构建了基于生态功能的滨海湿地土壤质量综合评价方法,并以胶州湾滨海湿地为研究对象,评价了其各土地利用类型的各生态功能(生物多样性维持功能、养分维持功能、碳储存功能)指数以及综合质量指数.结果表明：(1)研究区内生境质量在时空上,总体呈现出较低的水平;各类土地利用类型中,沿海滩涂具有较高的生境质量水平,而建设用地表现出最低的生境质量水平.(2) 1990～2019年,未利用地向耕地或草地转化有利于碳储量增加,而建设用地持续转入是导致碳储量减少的主要因素.(3)研究区的土壤养分状况总体为中等水平,耕地土壤养分状况最优,而建设用地和未利用地处于中等偏下水平.(4)整体上,不同土地利用方式下土壤质量存在显著差异,土壤质量综合指数从大到小表现为：耕地>林地>滩涂>未利用地>草地>养殖池>建设用地.结果表明,在不同土地利用方式下人为干扰的程度和过程对土壤生态质量的影响差异明显.     

厦门湾沙滩沉积物微塑料污染特征

微塑料（MPs）广泛存在于各种环境介质中,目前已经成为全球性环境问题.为了解海湾沙滩沉积物中微塑料的污染特征,揭示微塑料沉积规律及其影响因素,在厦门湾选择了5个典型沙滩,根据潮汐变化,同时在高潮线、中潮线和低潮线分层采集了0~10、10~20和20~30 cm的沉积物柱状样品,研究了沙滩沉积物中微塑料水平与垂直分布特征.结果表明,厦门湾沙滩45个沉积物样品中均检出微塑料,微塑料丰度范围为39~260 n ·kg^-1,平均丰度为（114±26） n ·kg^-1;微塑料形状主要为纤维状、碎片状、颗粒状和泡沫状,其中纤维状占比最大;主要成分为聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）、赛璐芬（cellophane）和聚乙烯（PE）;微塑料的颜色包括透明、蓝色、黄色、黑色和白色等.从统计结果可以看出,微塑料的平均丰度因沙滩位置、潮间带位置和采样深度的不同呈一定的规律,并且波浪、潮汐、岸线形状、风、游客数量和海漂垃圾清洁等自然和人为多种因素均影响沙滩微塑料的丰度和分布.研究成果有助于了解沙滩沉积物中微塑料的污染特征及来源,为微塑料的陆海传输提供依据,对海漂垃圾及岸滩垃圾收集提供数据支撑.     

Spatial and Temporal Patterns of Low Streamflow and Precipitation Changes in the Chesapeake Bay Watershed

Spatial and temporal patterns in low streamflows were investigated for 183 streamgages located in the Chesapeake Bay Watershed for the period 1939–2013. Metrics that represent different aspects of the frequency and magnitude of low streamflows were examined for trends: (1) the annual time series of seven‐day average minimum streamflow, (2) the scaled average deficit at or below the 2% mean daily streamflow value relative to a base period between 1939 and 1970, and (3) the annual number of days below the 2% threshold. Trends in these statistics showed spatial cohesion, with increasing low streamflow volume at streamgages located in the northern uplands of the Chesapeake Bay Watershed and decreasing low streamflow volume at streamgages in the southern part of the watershed. For a small subset of streamgages (12%), conflicting trend patterns were observed between the seven‐day average minimum streamflow and the below‐threshold time series and these appear to be related to upstream diversions or the influence of reservoir‐influenced streamflows in their contributing watersheds. Using multivariate classification techniques, mean annual precipitation and fraction of precipitation falling as snow appear to be broad controls of increasing and decreasing low‐flow trends. Further investigation of seasonal precipitation patterns shows summer rainfall patterns, driven by the Atlantic Multidecadal Oscillation, as the main driver of low streamflows in the Chesapeake Bay Watershed.