城市扩展下大气污染物浓度的空间格局变化趋势研究--以乌鲁木齐市为例

城市环境污染是由于人类的生产和生活活动造成,而不断的城市扩展势必导致环境污染物浓度的空间变化。乌鲁木齐市作为中国西部的内陆城市,由于特殊的地理位置和能源结构,在发展经济的同时也造成了严重的大气环境污染,也给人们的生产生活带来了严重的影响。为了治理污染当地政府采取了一系列措施。分析了2004-2009年城市3个不同区域（市南区、市中区和市北区）大气环境质量监测点位的数据,研究了在城市不断扩展的前提下,污染物浓度在空间上的迁徙变化趋势。结果表明,PM10、SO2和NO2污染最严重的时段均出现在冬季采暖期（12月至来年1月）,主要是因为采暖消耗大量原煤和高逆温频率所致。其峰值分别达到0.379、0.510、0.120 mg·m-3。随着城市空间结构的不断北扩,PM10和SO2的浓度呈现出向北迁徙的趋势,原本污染最严重的市南区浓度逐步下降,而市北区呈现出不断增加的态势。NO2浓度则表现出不断南迁的趋势,即原本 NO2浓度高的市北区变化不大,而市南区和市中区则呈现出快速增加的态势。说明大气环境中的污染物浓度随着城市空间结构的调整和人类活动频率的不断增加,正发生着空间上迁徙变化。由于污染排放源的差异性,导致大气污染物浓度在空间上的不同。通过分析得出,乌鲁木齐市的大气环境污染主要是“煤烟型”污染,随着产业的空间分布和城市的扩展,污染物浓度在空间上呈现出了不同的迁徙变化特征,是今后城市发展和环境治理值得关注的问题。     

Can environmental heterogeneity explain individual foraging variation in wild bottlenose dolphins (<Emphasis Type="Italic">Tursiops</Emphasis> sp.)?

Because behavioral variation within and among populations may result from ecological, social, genetic and phenotypic differences, identifying the mechanism(s) responsible is challenging. Observational studies typically examine social learning by excluding ecological and genetic factors, but this approach is insufficient for many complex behaviors associated with substantial environmental variation. Indian Ocean bottlenose dolphins (Tursiops sp.) in Shark Bay, Western Australia show individual differences in foraging tactics, including possible tool use with marine sponges and social learning may be responsible for this diversity. However, the contributions of ecological factors to the development of these foraging tactics were not previously investigated. Here, we determined the relationship between ecological variables and foraging tactics and assessed whether differences in habitat use could explain individual differences in foraging tactics. We monitored 14 survey zones to identify how foraging tactics were spatially distributed and matched behavioral data to the ecological variables within each zone. Three of four foraging tactics were significantly correlated with ecological characteristics such as seagrass biomass, water depth, presence of marine sponges and season. Further, individual differences in habitat use were associated with some tactics. However, several tactics overlapped spatially and previous findings suggest demographic and social factors also contribute to the individual variation in this population. This study illustrates the importance of environmental heterogeneity in shaping foraging diversity and shows that investigating social learning by ruling out alternative mechanisms may often be too simplistic, highlighting the need for methods incorporating the relative contributions of multiple factors.     

城市湿地公园植物群落空气负离子浓度及影响因素——以花溪十里河滩国家城市湿地公园为例

国家湿地公园是我国自然保护地体系的重要组成部分,在调节气候、改善人居环境等方面具有重要作用. 空气负离子（NAI)浓度是衡量一个地区空气清洁度的重要指标. 为探究花溪十里河滩国家城市湿地公园不同群落NAI浓度的时间动态变化特征,以湿地公园内10种不同植物群落结构中NAI浓度为研究对象,测定NAI浓度的日变化及季节动态变化,比较不同群落结构内不同季节NAI浓度差异. 研究结果表明：1)四季NAI浓度日变化形式为春、冬季为“双峰型”,夏、秋季为“三峰型”,均呈现早晚高、中午低的特征. 不同植物群落NAI浓度四季均值大小依次为为夏（966.5±23.06） ion·cm⁻³>秋（487.4±23.04） ion·cm⁻³>春（471.28±7.88） ion·cm⁻³>冬（356.72±25.19） ion·cm⁻³;2）在湿地公园绿地中不同植物群落结构区域的NAI浓度均值大小为乔灌草（567.61±23.84） ion·cm⁻³>乔灌（483.51±56.08） ion·cm⁻³>乔（479.52±47.37） ion·cm⁻³>草（311.51±41.52） ion·cm⁻³,其中桂花—海桐—鸢尾常绿乔灌草NAI浓度年均值（696.54±21.31） ion·cm⁻³最高,是对照点的2.8倍. 不同植物群落类型区域的NAI浓度大小为常绿植物群落区域（600.27±38.34） ion·cm⁻³>落叶植物群落区域（504.12±45.39） ion·cm⁻³>水边植物群落区域（426.26±36.68） ion·cm⁻³,常绿植物群落区域和水边植物群落区域差异性显著（P<0.05). 3）相关因子中乔木数量、乔木半径/乔木冠下高度、乔木冠下高度、乔木半径、总绿量、乔木冠层体积、灌木体积、湿度、温度和光照季节均值与NAI浓度呈显著正相关,湖边距离、光照、温度和湿度季节均值呈显著负相关. 由此可见,湿地公园中NAI释放最多的季节和植物群落结构为夏季和常绿乔灌草结构,游人最佳的出行时间为早晨（8：00—10：00）及傍晚（16：00—18：00）. 本研究为NAI含量时间动态模式及其驱动因素提供了新的见解,有助于当地市民选择合适的出行时间来开展湿地游憩活动,同时为湿地园林绿地规划设计优化提供基础科学依据.     

中国代际降水区域变化差异分析

利用中国气象中心160站点的夏季降水实际观察资料,对中国半个世纪的降水变化按年代进行了系统分析,并对各地的代际降水量变化趋势进行了区域对比。结果发现,降水变化幅度大的区域主要集中在季风区,而非季风区的年代际降水相对稳定。在多数情况下,以四川为中心的区域的降水量变化与东北的北部一致,东南沿海与渤海湾沿岸区域一致。季风区降水量变化的区域差异,可能既受季风的年代际强弱变化的影响,又受微地形的影响。     

上海市大气降水中~(210)Pb、~7Be的变化特征

7Be、210Pb等放射性核素已被广泛应用于区域及全球物质传输途径示踪的研究中。2009年8月到2010年10月在上海市普陀区华东师范大学校园设采样点采集了51场大气降水样品,分析了单次降水事件中7Be和210Pb的含量以及湿沉降通量的变化特征,并对比不同季节的变化特征。结果表明:1)单次降水事件中7Be的浓度变化范围为0.21~5.99 Bq/L,210Pb浓度的变化范围为0.01~0.90 Bq/L。7Be和210Pb的月均浓度具有明显的季节变化特征:7Be的浓度高值出现在冬季,夏季浓度最低;210Pb浓度高值出现在秋、冬季节,夏季浓度最低;7Be/210Pb高值主要出现在春、秋季节。2)7Be、210Pb沉降通量与降水量有一定相关性,但单次降水事件7Be和210Pb浓度与降水量并没有很好的相关性。7Be和210Pb沉降通量存在着较好的相关性,指示7Be、210Pb沉降路径有着较好的一致性。     

基于多采样点的南京市PM2.5中的水溶性砷分析

对南京市的18个采样点进行PM_(2.5)样品采集,并利用电感耦合等离子体质谱仪以及液相电感耦合等离子体质谱联用仪分别对样品中的总砷和4种水溶性砷进行测量,在此基础上研究PM_(2.5)中砷的形态及其时空分布特征.结果表明:南京市PM_(2.5)中的砷以无机砷为主,有机砷为辅.无机砷以三价砷(As(III))为主,五价砷(As(V))为辅,As(III)/As(V)的平均值为0.39±0.03.有机砷以二甲基胂酸(DMAs(V))为主,所有样品均未检出甲基胂酸(MMAs(V)).总砷(As_T)、As(III)、As(V)和DMAs(V)的年平均浓度分别为6.90、0.99、3.20和0.03 ng·m~(-3).PM_(2.5)中的砷浓度具有明显季节变化:总砷和As(V)最大浓度出现在冬季,As(III)最大浓度出现在夏季,DMAs(V)只在夏季出现.T检验表明:As(III)、总砷和DMAs(V)年平均浓度在城区和郊区之间存在显著差异.空间变异系数的计算结果表明DMAs(V)的空间变化最大,其空间变异系数为0.6.总砷和3种水溶性砷年平均浓度由大到小排列为:农村郊区城区.道路采样点和城市背景点的总砷年平均浓度比为0.92,说明城区交通源对PM_(2.5)中砷污染的贡献不明显.As(III)和As(V)的主要排放源可能为燃煤电厂和钢铁冶炼厂,而DMAs(V)可能主要来源于生物挥发产物的二次生成.     

南京市水环境承载力情景预测研究

了解区域水环境承载力未来发展状况,有助于支撑区域生态文明建设。以南京市为研究区域,构建基于社会经济-水资源-水环境复合系统的水环境承载力指标体系,建立区域适用的系统动力学模型,设计未来发展的6种可能情景;在此基础上,将遗传算法用于投影寻踪优化,构建遗传投影寻踪方法,预测2017—2030年不同发展方案下的水环境承载力。结果表明:2017—2030年各方案下南京市水环境承载力均呈上升趋势,各方案对水环境承载力的提升效果表现为综合方案(30.1%)>节水方案(28.5%)>水污染治理方案(24.2%)>经济优化方案(24.0%)>原始方案(21.3%)>人口增长方案(12.5%)。原始方案中水环境承载力稳步提升,2027年开始超过Ⅰ级,即在现状发展模式下,南京市社会经济发展的规模处于水环境承载力可支撑的规模范围内;综合方案下,水环境承载力最快达到Ⅰ级;人口增长方案下,水环境承载力发展水平显著受阻,在预测期内始终未达到Ⅰ级。南京市若采取人口增长、经济优化、水资源节约与水污染治理协同发展模式,其水环境承载力将会快速提升。     

碱蓬湿地CH4排放通量及影响因素研究

2008年4月至10月,以辽河口碱蓬湿地为研究区域,采用静态箱—气相色谱法对CH4排放通量进行了原位测定,分析了碱蓬湿地CH4排放通量的季节变化特征,同时研究了地表温度、土壤有机质含量及碱蓬的地上生物量对排放通量的影响。结果表明,碱蓬湿地是CH4的排放源,CH4排放呈单峰型变化趋势,7月排放通量最大为55.29μg/(m2.h)。CH4排放通量与土壤温度、土壤有机质含量及碱蓬地上生物量密切相关。CH4排放通量与地表温度之间呈显著的指数相关关系;土壤有机质含量及碱蓬地上生物量的变化与CH4排放通量的季节变化呈二次正相关关系。