贵州高原水库浮游生物群落稳定性及其环境驱动因子辨识

为了解贵州高原水库环境下,浮游动物及浮游植物群落稳定性情况,水库水质变化影响浮游生物稳定性的过程. 于2020年10月和2021年的4、6、8月对3座不同营养型水库（花溪水库、构皮滩水库和海龙水库）的浮游生物群落变化及水质变化进行研究,结合时滞分析（TLA）研究浮游动物和浮游植物群落稳定性,使用方差分解分析（VPA）探究两个群落对环境变化的响应,揭示水库浮游生物群落变化的驱动因子. 结果表明,3座水库的综合营养指数（TLI）均值为44.07、44.68和50.25. 花溪水库和构皮滩水库为中营养型水库,海龙水库为富营养型水库. 总共鉴定出浮游动物轮虫51种,轮虫39种,桡足类3种和枝角类9种. 其中轮虫丰度最多,占85.96%. 浮游植物鉴定出7门73种,蓝藻门16种,绿藻门32种,硅藻门16种,甲藻门3种,裸藻门4种,隐藻和金藻门各1种. 其中蓝藻门和硅藻门丰度占比最大,分别为66.2%和27.35%. 浮游动物和浮游植物群落Bray-Curtis距离的绝对偏差中位数（MAD）分别为：花溪水库0.67和0.65、构皮滩水库0.80和0.69、海龙水库0.85和0.47,值越大说明群落的变异越大. TLA结果中浮游动物的斜率绝对值大于浮游植物的绝对值,斜率绝对值分别为0.018和0.004,斜率绝对值越大群落变异速度越快. 浮游动物群落相对浮游植物群落稳定性更低,对环境变化的响应更敏感,变异程度更大. 水库的富营养状态程度越高,这种现象越明显. VPA显示,花溪水库和海龙水库浮游生物群落变化主要受到水温和富营养化因子影响. 构皮滩水库浮游生物群落变化主要受到水温和化学因子的影响. 花溪水库的驱动因子为水温、TP、高锰酸盐指数和SD. 构皮滩水库驱动因子为水温、NO₃^--N和pH. 海龙水库的驱动因子为水温和TP. 水温和营养盐是影响水库浮游生物群落稳定性的主要原因.     

2013~2020年甘肃省PM2.5健康负担的时空变化趋势及驱动力

为评估大气污染防治行动计划以来,甘肃省PM_2.5相关健康影响的时空变化趋势及其驱动因素,应用最新的全球暴露死亡模型（GEMM）估算了2013~2020年甘肃省归因于PM_2.5的健康负担,并通过因素分解法进一步探讨了PM_2.5归因死亡长期变化的主要原因. 结果表明,2013~2020年,甘肃省人口加权PM_2.5浓度下降了34.57%,暴露于PM_2.5年均浓度超过35 μg·m^-3的人口比例从72.89%大幅下降至11.61%. 研究期间,甘肃省PM_2.5归因死亡人数从12 826（95%CI：7 840~17 408）人下降至9 814（95%CI：6 407~13 036）人,下降了23.48%;其中,缺血性心脏病的归因死亡人数有所增加（12.11%）,而中风、慢性阻塞性肺病、肺癌和下呼吸道感染的归因死亡人数呈下降趋势;60岁及以上人群的归因死亡人数占80%以上;中东部地区的PM_2.5归因死亡人数显著高于河西地区,且大部分地区呈下降趋势;人口规模、年龄结构、基线死亡率和PM_2.5浓度在归因死亡人数变化中的贡献分别为-1.26%、16.16%、 -9.84%和-28.55%,人口老龄化和PM_2.5浓度降低是PM_2.5归因死亡增加和减少的主要因素. 甘肃省积极的清洁空气政策减轻了PM_2.5污染造成的健康负担,但在人口老龄化加剧的趋势下,未来需要大幅降低PM_2.5浓度才能避免更多的归因死亡.     

京杭大运河中下游段天然水化学变化特征及驱动因素

为揭示京杭大运河天然水化学特征及人为活动的影响,于2019~2020年采集徐州至嘉兴段主要城市站点河水测试,同时收集苏锡常段1959~1962年和1975~1977年的水化学数据与沿线主要城市近年的社会经济数据,在此基础上进行了分析.结果表明,研究区水化学类型主要受流域碳酸盐岩风化作用,但K⁺+Na⁺当量浓度占总阳离子高达40.39%,高于一般地表水,说明运河天然水化学已受到人为因素的显著影响.空间上,运河主要离子质量浓度、总硬度和总碱度从徐州站向下游总体上有减小的趋势,但在无锡和苏州站各参数显著升高;分析苏锡常段60年来的水化学变化发现,其Na⁺和SO₄^2-分别升高了约16倍和12倍,总溶解固体（TDS）也升高了近3倍,同时苏锡常段河水目前（Ca²⁺+Mg²⁺）/HCO₃^-比值普遍大于1,显著高于1959~1962年,反映了人类活动影响的结果.结合运河流域社会经济发展情况的分析显示,人为活动排放的硫氧化物加速了流域碳酸盐岩的风化,这是导致这一变化的主要因素.进一步统计分析表明,城市生活污水和工业废水的排放等是造成大运河天然水化学盐渍化的主要驱动因素.本研究可为协调城市发展和保护大运河流域水生态环境提供科学基础.     

东南沿海地区土地利用转换态势与机制分析

引进土地利用动态度、利用优势度和类型复杂度评判指标,重点揭示20世纪90年代东南沿海地区土地利用类型转换程度、时空差异及其机制。研究表明:东南沿海地区耕地减少122.2×10⁴hm²,建设用地增加85.9×10⁴hm²。土地利用类型转换态势受区域经济社会发展水平及其结构变动的深刻影响。市场经济体制的完善和个体股份机制的创新为沿海土地利用类型快速转换提供了政策平台。人口增长与技术进步是土地利用类型转换的原动力,并通过推进各类产业园区(包括开发区)、中心村镇建设而作用于土地利用类型转换的全过程。     

江苏省碳排放影响驱动因素分析——基于STIRPAT模型

江苏省作为全国经济快速发展的省份之一,也面临着日益严峻的生态环境问题。运用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》提出的计算方法(简称IPCC法),计算了该省1996—2012年规模以上工业能源消费的碳排放总量,并以此为因变量,选取了第二、三产业从业人数,人均GDP,城市化率,土地变化等人口和经济因素作为碳排放的影响因子,基于改进的可拓展、随机性环境影响评估(STIRPAT)模型分析了不同因素对江苏省碳排放的影响程度。结果表明,第二、三产业从业人数,人均GDP,城市化率,建设用地总量,能源消费总量每上升1%,分别会引起碳排放总量增加0.131%、0.248%、0.290%、2.198%、0.530%。土地利用方式的变化、能源消费水平、城市化水平依次是影响江苏省碳排放的主要因素,应以主要影响因素为突破口,协同次要因素,采取合理的措施来降低碳排放量。     

不同燃料汽车排放超细微粒特性的实验研究

利用底盘测功机和粒径范围0.015~0.7 m的扫描迁移微粒测定仪 SMPS,对柴油出租车、柴油小巴车、汽油私家车和LPG出租车进行了高低怠速和10 kmh-1到70 kmh-1不同运行工况条件下排放的超细微粒粒径分布试验研究。研究表明：不同燃料车在不同工况条件下排放的细微粒尤其是超细微粒特征呈现显著的不同。柴油车贡献更多的是粒径在30～150 nm的核模态和积聚模态微粒,LPG和汽油车贡献更多的是15～30 nm的核模态微粒。总体上,柴油车比汽油车和LPG燃料车排放更多的微粒数和微粒质量;柴油车、汽油车和LPG车排放的SMPS可测细微粒总数、总质量分别约为(0.3~3.6) 108 cm-3,0.03~0.6 gcm-3;2.3×104~1.2×107 cm-3,8×10-5~0.1 gcm-3; 8.2×103~8.8×106 cm-3, 1.7×10-5~0.09 gcm-3;对所有测试汽车,在低怠速和低行驶速度时,排放微粒数少,在高怠速和高行驶速度时,排放微粒数多。     

上海市城区典型道路行驶特征研究

对上海市城区快速干道、主干道和次于道等3种典型道路上的机动车行驶特征和交通状况进行试验和调查，得出了上海市城区各类道路上机动车行驶特征参数和交通密度。结果显示，上海市城区各类道路综合行驶特征为平均速度低，加减速频繁。其中又以主干道交通状况最差。文中的数据和结论不仅可以用于上海城市交通规划，而且对控制道路两旁机动车污染具有重要意义。     

经济发达区农村居民点整理驱动力与模式——以浙江省嵊州市为例

农村居民点整理是优化用地布局、集约利用土地和建设社会主义新农村的重要措施。以经济发达区的浙江省嵊州市为例,研究农村居民点整理的驱动力和模式。研究表明:1996-2005年嵊州市农村居民点用地呈先增加后减少的变化趋势,农村居民点整理的政策驱动力包括耕地占补平衡政策和土地整理折抵建设用地指标异地调剂政策,经济社会驱动力包括市(县)域经济发展、城市化与农村经济社会发展。"三方共建"模式的特点是政府相关部门、村集体经济组织和村民三方共同出资共同实施。模式构成的关键因素反映出上述驱动力的影响作用。典型案例效益明显,如新增耕地率66.67%,资金平衡度228%,土地集约利用度提高176%等,耕作半径变化小,对人口城镇化和传统村落文化无显著影响。     

黄土高原中尺度流域基流变化驱动因素分析

针对黄土高原基流的动态变化特征和驱动因素问题,以昕水河流域为例,采用数字滤波法（3次,α=0.925）分割基流,利用Mann-Kendall、Pettitt、小波分析和Hurst法分析该流域基流的趋势性、突变性、周期性和持续性特点,采用双累积曲线法对基流变化驱动因素进行分析。结果表明,昕水河流域多年平均基流量为0.45亿m³,基流指数为0.368;流域年基流量呈显著下降趋势（P<0.01）,在1985年发生突变;基流变化周期为27年,预计未来基流仍有进一步减少趋势（H>0.50）。流域降水和人类活动是基流变化的根本原因,人类活动通过植被覆盖度的变化、地下水的开发、煤矿开采和水土保持措施等方式影响基流。与第一阶段相比,第二、第三阶段降水和人类活动对基流的影响比例分别为25.89%、74.11%和0.37%、99.63%。进入21世纪,人类活动逐渐成为影响基流变化的主要因素。     

Effects of cognitive distraction on speed control in curve negotiation

Objective: Maintaining a lower speed is recommended for curve negotiation and it has been shown that cognitive distraction may impair driving performance. This study examines the effects of different levels of cognitive distraction on the speed control of drivers negotiating a curve.

Methods: Experiments were conducted on a 6 degrees of freedom driving simulator with 28 participants. A comparison of the speed and acceleration from 300 m before to 100 m after the curve was performed for baseline driving (without distraction) and 3 levels of cognitive distractions using n-back tasks.

Results: The speed was significantly higher at the highest level of cognitive distraction (8%) than in baseline driving from the beginning of the curve to 50 m after it and the ratio of the highest level to the baseline was even greater throughout the range. The average acceleration was significantly higher than the baseline at the highest and the medium levels (80 and 70%, respectively) from 250 m before the curve to the one-quarter curve and from 250 to 150 m before the curve, respectively. It was also found that the point of deceleration was significantly delayed at the highest level of cognitive distraction and occurred only after the middle of the curve, whereas deceleration in baseline driving occurred just before entering the curve.

Conclusions: The impairment due to cognitive distraction was confirmed in this study but was only significant at a high level of cognitive distraction. The highly distracted drivers failed to perceive the curve in advance, resulting in a slower response to changes in the roadway. The findings indicate that acceleration may be an indicator of cognitive distraction while negotiating curves. A driver is prone to cognitive distraction and the driving performance is affected when driving requires excessive attention such as curve negotiation.