2016~2020年山东省空气质量时空分布特征及影响因素分析

基于2016～2020年山东省城市空气质量监测结果,结合人口密度和城镇化率等社会经济数据以及风速、气温和相对湿度等气象要素,综合应用地理加权回归模型（GWR）、多尺度地理加权回归模型（MGWR）和小波分析等方法,探究山东省空气污染物的时空分布特征及其与社会经济和气象要素的关系.结果表明：（1）近5年来山东省空气质量整体呈好转趋势,除O₃外,SO₂、 NO₂、 PM_2.5和PM₁₀等污染物浓度逐年降低.空气污染物分布存在明显的空间差异,沿海地区污染物浓度更低.（2）山东省PM_2.5与人口密度和第二产业占比具有极显著的正相关关系（P<0.01）,而与城镇化率呈极显著负相关关系（P<0.01）.同时,这种相关关系在空间上存在尺度差异,人口密度、民用汽车量和工业用电量与PM_2.5空间关系较平稳,而城镇化率和第二产业占比对PM_2.5的影响的空间异质性较高.（3）气象要素对菏泽和威海两市PM_2.5     

基于APCS-MLR模型的沱河流域污染来源解析

水污染来源的精准识别一直是水环境管理的热点和难点问题,为了解沱河流域水质特征与污染来源,该研究基于16个监测点位月尺度水质数据,采用绝对主成分-多元线性回归（APCS-MLR）模型,解析污染来源及其主要贡献.结果表明:①COD是年度超标因子,总磷和氟化物在部分月份超标,水质从汛期至11月较差.②城镇生活与城市径流是影响沱河水质的主要驱动因子,其方差贡献率达24.7%,其次为环境背景值、农村生活源、畜禽养殖业+河道内源和种植业源,其方差贡献率分别为19.6%、9.9%、8.8%和7.6%.③从最主要的超标因子COD来看,城镇生活与城市径流是主要污染源,贡献率达60%;从总氮、总磷和氨氮指标来看,种植业、农村生活和畜禽养殖业为主要污染源,总计贡献率分别为56%、54%和57%.研究显示,加快污水管网的建设完善,控制城镇污染物的排放、收集和处理是沱河水质达标的当务之急,应重点加强对农田径流和畜禽养殖污染的有效管控.      

偏最小二乘回归方法在土地利用结构研究中的应用

针对当前LUCC研究中存在的数据间多重相关性和样本量不足的问题,论文将一种新型的多元统计数据分析方法---偏最小二乘回归引入到研究中。该方法可以有效地克服上述缺陷,并能实现多种数据分析方法的综合应用。为检验方法的功能及实用性,论文以苏锡常地区为例,对区域的土地利用结构及其影响因子进行了定量分析。结果表明,偏最小二乘回归是进行土地利用结构研究的一种十分有效的工具,在地学领域有广阔的应用前景。     

三峡库区典型小流域氮磷流失特征

为揭示三峡库区农业非点源物氮、磷流失的一般规律,以三峡库区秭归县的张家冲小流域为研究对象,自2005年1月至2006年4月,在自然降雨条件下,同步观测降雨、地表径流量,并对2次降雨径流的全过程进行了氮、磷浓度的测定,对降雨过程中径流量及污染物浓度随降雨-径流变化过程进行了监测研究.结果表明,长期干旱后的初期降雨径流中的氮、磷浓度明显高于雨季径流中的浓度,且氮、磷浓度变化与流量变化呈现出大致相同的趋势.降雨初期,氮、磷浓度随径流量的增大而升高;随着流量的继续增大,浓度呈现出下降趋势.对浓度随流量变化过程的监测表明,与基流中的浓度相比,总氮和硝态氮的浓度变化幅度较小,而氨氮和总磷浓度变化的幅度较大,其最大值分别是其最小值的10和67.5倍.溶解性的氨氮排放主要受降雨条件的制约,而径流中的磷主要是以颗粒态存在通过对径流量和氮、磷排放负荷的多项式回归分析表明,TN、TP、NH4 -N和NO3--N的排放负荷和径流量之间存在着多项式关系,R2分别为0.9545、0.9740、0.9677和0.9504.     

典型行业再利用土壤重金属含量分布、来源解析及生态风险评价

为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型（APCS-MLR）和正定矩阵因子分解模型（PMF）解析其污染来源.结果表明：①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1（Cu、Zn和Pb）为金属制品和汽车制造混合源,源2（Ni和Cd）为电镀企业来源,源3（Hg）主要为化工企业来源,源4（As）为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为：Hg（1.54）>Ni（1.32）>Cd（1.21）>Cu（0.96）>Pb（0.64）>Zn（-0.33）>As（-1.02）;潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注.     

中国暖季近地面臭氧浓度空间格局演变及主要气象驱动因素

中国的近地面臭氧（O₃）浓度在2015~2018年间持续升高,已成为仅次于颗粒物的重要大气污染物.基于中国337个城市2015~2018年暖季（4~9月）的实时O₃浓度数据和气象数据,利用趋势分析、空间自相关、热点分析和多尺度地理加权回归（MGWR）,研究了2015~2018年中国暖季地表O₃浓度的空间演变格局,探讨了气象因素对其驱动的空间差异性.结果表明：①中国暖季O₃浓度整体呈显著升高趋势（P<0.05）,平均升高速率为0.28 μg·（m³·a）^-1,其中超过55%的城市O₃浓度每年升高0.50 μg·m^-3;②O₃浓度存在明显的区域差异,高值区（平均浓度>60 μg·m^-3）分布在华东、华北、华中和西北部分地区;低值区（平均浓度<20 μg·m^-3）分布在华南和西南地区;③O₃浓度变化趋势在空间上存在位于华东、华北、西北以及华中地区的热点区域和位于西南、华南（广西）以及东北地区的冷点区域;④气温是中国暖季O₃变化的主要气象驱动因素,其对华北、西北和东北地区O₃浓度的影响显著高于其他地区;除广西、云南和江西部分地区外,O₃浓度与气温呈显著正相关;O₃浓度在华南、华东和华中大部分地区与风速呈显著负相关,O₃浓度在华北和东北部分地区与风速呈显著正相关;除辽宁、山东、河北、甘肃、广东及西南部分地区外,O₃浓度与云层覆盖度呈显著负相关;除西北和西南部分地区外,O₃浓度与降水呈显著负相关.     

环境管理手段对企业排污行为调控力度的定量化研究

在构造出反映企业排污行为和若干环境管理手段的统计特征量的基础上,提出以统计特征量之间的回归分析来定量化研究环境管理手段对企业排污行为调控力度的方法．对1993 ～1997年度镇江市26家COD 重点排放企业的研究表明：排污收费、环保补贴、执法检查、行政干预4 种环境管理手段都对企业的 COD 排放行为起到了明显的调控作用,调控力度由大到小依次为环保补贴、排污收费、执法检查和行政干预．     

基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析

定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析（PCA）方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型（APCS-MLR）得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大.     

基于遥感影像的江西省水体资源和水产养殖结构空间异质性分析

为系统掌握江西省水体资源结构和水产养殖基本特征,论文通过遥感技术获取了2012年各县域的水体面积,并划分为不同的水体类型。通过全局和局域空间自相关,分析了89个县（市）水产养殖典型要素的空间异质性以及空间差异程度。针对空间关联及非均质性的现象,运用地理加权回归揭示了水体资源大小、养殖方式、平均单产水平和渔业专业养殖人员数量对养殖产量的影响程度。结果表明：江西省水体资源类型以大水面为主,占总面积的70%,其次为水库山塘,占21.26%,小型池塘面积占9%。水资源结构地区差异明显,北部区域以大水面为主,南部以山塘水库为主。养殖产量和面积表现出空间集聚分布特征（P<0.01）,但各县域的聚集性分布也表现出不同的模式,彭泽县、都昌县、鄱阳县、南昌市辖区、南昌县、丰城市、进贤县和余干县8个县域,均为高-高分布类型,养殖面积和产量分别占到总量的34.55%、35.42%。从养殖品种结构上,特种养殖产量主要集中在上饶市、九江市、南昌市和宜春市,占69.84%,但特种养殖产量所占比例与水体资源大小的相关性下降,水资源较少的东部山区丘陵地带依据区位特征发展鳖、蛙产业,特种养殖比例较高。从水产养殖驱动力分析,水体面积对养殖产量的影响程度最大（中位值为0.46）,其次是小型池塘面积（中位值为0.36）、专业养殖人口数量（中位值为0.26）,3个因素与养殖产量均为正相关,其中水体面积和小型池塘面积对养殖产量的影响程度从南向北递减,专业养殖人口对养殖产量的影响程度从南向北递增。影响程度的空间异质性变化可能与养殖方式和品种结构有关。平均单产水平对养殖产量的贡献较弱（中位值为 -0.003）,各地区影响强度差别不明显。分析结果有助于系统了解江西省水体资源分布和养殖结构,对优化产业规划布局有重要的指导意义。     

基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.