黄河三角洲浅层地下水化学特征及形成作用

黄河三角洲高效生态经济区开发建设和黄河下游生态调度均需要了解当地地下水化学特征.在沉积环境分区和补-径-排系统分区的基础上,采用数理统计与地统计、Piper三线图和离子比例系数等方法,对黄河三角洲浅层地下水化学特征及成因进行了系统研究.结果表明,①主要水化学参数Na+、Mg2+、Ca2+、Cl-、SO24-、HCO3-和TDS的质量浓度分别介于0.1～25.0g.L-1、3.6～3 815.0 mg.L-1、5.6～3 377.0 mg.L-1、0.1～45.1 g.L-1、24.2～4 947.0 mg.L-1、62.6～850.0 mg.L-1和0.4～80.7 g.L-1之间,各离子质量浓度均值进一步表明区域内Cl-、Na+和TDS质量浓度很高,而HCO 3-、CO23-和K+质量浓度很低.②Cl-和TDS质量浓度沿地下水流向逐渐增大,二者均呈现显著的方向性空间变异和空间分布一致性,揭示了Cl-是浅层地下水水质的主控离子.③从补给区到排泄区,浅层地下水水化学类型由Na+-Mg2+-Ca2+-Cl--SO42-等复杂类型快速过渡到Na+-Mg2+-Ca2+-Cl-(或Mg2+-Na+-Ca2+-Cl-)及Na+-Mg2+-Cl-型,并在海岸滩涂区演化成Na+-Cl-这一简单类型的水.④混合、蒸发浓缩、溶滤、阳离子交替吸附作用及人类活动的影响是黄河三角洲地区浅层地下水化学成分形成的主要作用.该地区浅层地下水化学特征形成的关键驱动因素是黄河入海流路的变迁和海水入侵.     

内蒙古东乌珠穆沁旗草甸草原生态环境时空演变分析

选取内蒙古东乌珠穆沁旗满都胡宝拉格草甸草原为研究区,在遥感和GIS技术的支撑下,以景观生态学理论为指导,通过分析该地区近15年来四个时期景观类型的空间格局、演化态势和变化规律,从景观视角挖掘出格局信息与生态环境变化之间的内在关联性,运用马尔科夫链模型对未来草原景观格局变化的趋势进行了模拟和预测,并分析了该地区生态环境变化的驱动机制,为科学利用和保护草地资源、保证区域可持续发展提供了科学依据。     

基于3S技术的新疆金山金矿开发景观格局动态变化研究

在阐述3S技术特点的基础上,以新疆金山金矿项目研究区为例,介绍了3S技术在景观格局信息提取的技术要求、数据收集和工作流程,并对研究区景观格局的提取结果进行了动态变化预测与分析.实例研究证明,3S技术是景观生态学研究的重要技术工具,应用3S技术开展景观格局动态评价,可以准确、快速地提取景观格局的主要特征指标,掌握景观格局现状、预测其动态变化特征、揭示其变化规律,满足区域景观格局研究的要求.     

基于地理探测器的甘肃省植被覆盖时空变化及驱动力分析

准确量化人类活动和气候变化对生态环境退化的作用,探讨不同驱动因子的主次关系,是当前区域生态环境研究中的热点。本文基于1982—2015年的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),结合自然因素和人为因素,选取15个涵盖气候、地形地貌、社会经济等方面的因子,采用趋势分析法和地理探测器模型,对甘肃省植被NDVI的时空变化特征及驱动力进行探测。结果表明：甘肃省NDVI在空间上呈现从东南向西北递减,且低植被覆盖度区域和高植被覆盖度区域呈现“两极化”的分布规律,分别占全省植被面积的39.2%和17.8%。省内大部分地区NDVI呈现增长趋势,植被显著改善区域主要集中在陇东、陇中地区。降水量、植被类型、人均粮食占有量、土壤类型、土地利用类型是甘肃省NDVI空间分布的主要驱动因子,解释力均大于0.5,且双因子的叠加作用大于单因子的作用。本研究有助于揭示不同因子对甘肃省植被变化的驱动机制,为生态环境建设和资源利用管理提供科学参考。     

2003~2013年中国湿地变化的空间格局与关联性

以全国两次湿地资源调查数据为基础,借助ArcGIS可视化平台,采用标准差椭圆和空间自相关等方法,分析中国湿地变化的空间格局,揭示湿地变化的空间关联性.结果表明：①中国湿地存在明显的动态变化和分区特征,总湿地椭圆中心向正西方向移动,自然湿地与人工湿地的空间分异程度在增加;②人工湿地变化不存在显著的空间自相关性,自然湿地变化则存在显著的空间正相关性,表现出空间集聚状态,并产生了1个热点集聚区分布于青海、西藏和四川,1个独立热点区分布在内蒙古和1个冷点区分布在河南.Moran''s I统计表明自然湿地变化表现出空间变化上的连续性,人工湿地变化表现为空间随机性;③自然湿地保护效果表现出湿地保护高效区、低效区和不稳定区三大类分级特征,可细分为5小类.Moran统计能有效识别自然湿地变化的空间关联性,划定湿地保护效果,从而有利于明确湿地保护的地区差距,为系统制定湿地保护与管理决策提供依据,也为湿地保护效果评定研究提供新方法应用.     

清江流域地表水重金属季节性分布特征及健康风险评价

为明确清江流域地表水中重金属健康危害程度,本文以清江地表水为研究对象,选取清江主要一级支流入江口及主干流设置采样断面取样,对样品中Cr、Cu、Zn、Pb、Cd、As和Mn这7种重金属进行测定分析,使用USEPA的水环境健康风险评价模型对研究区丰枯两季地表水中重金属对成人与儿童产生的健康危害进行对比评估.结果表明,研究区主要超标重金属为Mn,集中于下游丹水、沿头溪和平洛溪附近,As略有超标,集中于下游伍家河附近,枯水期各重金属浓度均略大于丰水期,但差异性不大;Cr、Cu、Zn和Cd主要为自然来源,Pb主要来源于道路交通,As主要来源于农业活动,Mn在下游主要来源于采矿业,上游至中游主要为自然来源;地表水中各重金属对成人和儿童所产生的健康危害枯水期>丰水期,主要健康风险危害区域为中游支流和干流,主要产生健康危害元素为As,儿童为主要防控人群,饮用中游支流和干流附近地表水源的村镇居民需要引起格外重视.     

浑河底泥微生物群落的季节性变化特征

为了解河流底泥微生物群落结构的季节性变化,利用PCR-DGGE技术对丰水期、平水期、枯水期浑河底泥中的微生物进行指纹图谱分析,并对优势条带进行测序和系统发育分析. 结果表明:浑河底泥微生物群落结构存在一定的时空异质性,在空间上可分为上游抚顺市地区(1~5号采样点)、中游沈阳市地区(6~11号采样点)和下游乡镇地区(12~14号采样点);平水期、枯水期、丰水期Shannon-Wiener多样性指数分别为3.04~3.88、2.66~3.66、3.04~3.45. 抚顺市地区和沈阳市地区不同水期底泥微生物Shannon-Wiener多样性指数差异较大,而乡镇地区则无明显变化趋势;平水期和枯水期底泥微生物Shannon-Wiener多样性指数从上游至下游呈先升后降趋势,而丰水期上、下游微生物多样性差异较小. 底泥微生物中以变形菌(Proteobacteria)最多,其次是拟杆菌(Bacteroidetes)和蓝藻菌(Cyanobacteria);而平水期优势种群数量最多. 研究显示,人类活动及丰水期对底泥微生物多样性有较大影响,掌握河流底泥微生物分布有助于深入了解河流物质的代谢过程.      

Contribution to biomonitoring of some trace metals by deciduous tree leaves in urban areas

Leaves of the deciduous tree species, horse chestnut (Aesculus hippocastanum L.) and Turkish hazel (Corylus colurna L.) were used as accumulative biomonitors of trace metal pollution in the urban area of Belgrade. Using differential pulse anodic stripping voltametry, trace metal concentrations (Pb, Cu, Zn, Cd) were determined at the single leaf level (ten leaves per species, per month), during two successive years with markedly different atmospheric level of trace metals. Increased trace metal concentrations in the leaves of A. hippocastanum reflected elevated atmospheric trace metal pollution, whereas C. colurna L. did not respond accordingly. The contents of Pb and Zn in soil over the same period also followed this trend. Anatomical analyses, in young as well as in old leaves of both species, indicated typical foliar injuries of plants exposed to stressful air conditions. Water relations that correspond to leaf age may have contributed to the considerable trace metal accumulation in leaves.     

Biochemical and Ultrastructural Changes in Plant Foliage Exposed to Auto-Pollution

Auto-pollution is the by-product of our mechanized mobility, which adversely affects both plant and human life. However, plants growing in the urban locations provide a great respite to us from the brunt of auto-pollution by absorbing the pollutants at their foliar surface. Foliar surface configuration and biochemical changes in two selected plant species, namely Ficus religiosa L. and Thevetia nerifolia L., growing at IT crossing (highly polluted sites), Picup bhawan crossing (moderately polluted site) and Kukrail Forest Picnic Spot (Low polluted site) were investigated. It was observed that auto-exhaust pollution showed marked alterations in photosynthetic pigments, protein and cysteine contents and also in leaf area and foliar surface architecture of plants growing at HP site as compared to LP site. The changes in the foliar configuration reveal that these plants can be used as biomarkers of auto-pollution.     

Quantification of land use/land cover changes in Pearl River Delta and its impact on regional climate in summer using numerical modeling

This study quantified land use/land cover (LULC) changes in Pearl River Delta (PRD) of South China and its impact on regional climate over the last two decades. The LULC change analyses were accomplished by applying a change detection method to a set of Landsat imagery and ancillary data acquired from 1970s to 2000. The results indicate that the urban expansion is the prevailing LULC change in the PRD. Impact of LULC change on regional climate was simulated by using a mesoscale climate model. Two different land cover datasets circa 1990 and 2000 were input to the model to investigate the impact of urbanization on regional weather and climate condition in summer 2005. The simulation results show that rapid urban expansion can substantially alter regional climate conditions in the PRD region including monthly mean temperature, precipitation, moisture, and surface heat fluxes.