陕西省生态环境景观格局脆弱性及空间关联研究

基于地理信息系统GIS和景观格局指数分析Fragstats,研究陕西省生态环境景观格局脆弱性及空间关联,结果显示:2001年、2006年和2011年,陕西省景观格局脆弱度分别为0~7.406 6、0~7.970 5和0~8.034 8,呈下降的趋势,高脆弱区面积逐渐减小,低脆弱区和较低脆弱区面积逐渐增大.2001年、2006年和2011年的全局Moran`s I 指数分别是0.792 8、0.692 1和0.679 9,呈不断减少的趋势,景观格局脆弱度存在较强的正相关现象.局部空间自相关表明,2001年"高-高"值的区域主要分布在陕西中部和南部,2006年"高-高"值的区域分布在除中南部以外的区域,2011年"高-高"值的区域分布在除中西部以外的区域.     

交通仿真与GIS在尾气扩散模拟中的应用研究

以机动车尾气扩散模型为核心,采用集成微观交通仿真平台PARAMICS和地理信息系统建立城市道路交通环境模拟系统(UTESS)的方法,将交通仿真技术与GIS技术应用到机动车尾气污染扩散模拟中。以广州市为例,给出了该系统的验证过程与应用实例。文章通过模拟道路下风侧接受点逐时的CO与NOX浓度进行验证,模拟值与实测值的平均相对误差分别为25.1%和15.6%;应用实例采用UTESS模拟路网上空10m高度的CO浓度分布,模拟结果较好的反映了不同路段交通流对CO浓度空间分布的影响。     

A land use regression for predicting NO2 and PM10 concentrations in different seasons in Tianjin region,China

Land use regression (LUR) model was employed to predict the spatial concentration distribution of NO2 and PM10 in the Tianjin region based on the environmental air quality monitoring data. Four multiple linear regression (MLR) equations were established based on the most significant variables for NO2 in heating season (R2 = 0.74), and non-heating season (R2 = 0.61) in the whole study area; and PM10 in heating season (R2 = 0.72), and non-heating season (R2 = 0.49). Maps of spatial concentration distribution for NO2 and PM10 were obtained based on the MLR equations (resolution is 10 km). Intercepts of MLR equations were 0.050 (NO2, heating season), 0.035 (NO2, non-heating season), 0.068 (PM10, heating season), and 0.092 (PM10, non-heating season) in the whole study area. In the central area of Tianjin region, the intercepts were 0.042 (NO2, heating season), 0.043 (NO2, non-heating season), 0.087 (PM10, heating season), and 0.096 (PM10, non-heating season). These intercept values might imply an area’s background concentrations. Predicted result derived from LUR model in the central area was better than that in the whole study area. R2 values increased 0.09 (heating season) and 0.18 (non-heating season) for NO2, and 0.08 (heating season) and 0.04 (non-heating season) for PM10. In terms of R2, LUR model performed more effectively in heating season than non-heating season in the study area and gave a better result for NO2 compared with PM10.     

气相色谱法测定水中甲萘威

通过改进预处理方法,采用带氮磷检测器的毛细柱气相色谱仪测定水中甲萘威的含量,得到了较好的精密度和准确度。     

建设项目环评审批中的“带图运行”初探

本文在分析环评审批管理中对图件的运用需求基础上,提出“带图运行”的基本含义,结合建设项目环评审批流程,以地理信息系统和流程审批系统为基础,讨论了环评审批中“带图运行”运用的基本思路,并针对存在的问题提出相关建议。     

中国西北地区NPP变化及其对干旱的响应分析

为探究多年来中国西北地区NPP（植被净初级生产力）变化及其与干旱的关系,基于改进的MOD17A3数据,利用变化率分析、Mann-Kendall统计检验方法及GIS分析方法,对2000-2015年中国西北地区及其各省区NPP的地域分异规律及变化特征进行了研究;同时,利用PDSI（帕尔默干旱指数）与NPP数据实现了NPP对干旱的响应分析.结果表明:2000-2015年,中国西北地区NPP分布格局基本一致,整体上呈自西北向东南逐渐增加趋势,但各省区NPP的增幅不同,其中,以甘肃省的增幅最为明显,宁夏回族自治区和陕西省其次,青海省再次,新疆维吾尔自治区增幅最不明显.中国西北地区NPP增加区域主要分布于甘肃省、宁夏回族自治区南部及陕西省中北部,减少区域主要分布于新疆维吾尔自治区天山中段哈尔克山一带及陕西省中部.PDSI与NPP的相关性分析显示,中国西北地区81.71%区域的NPP与PDSI呈正相关;同时,NPP对PDSI变化响应结果显示,由于人为因素的影响,部分地区NPP与干旱程度变化呈现异向关系,说明人为因素开始成为中国西北地区NPP的重要影响因素.研究显示,2000-2015年中国西北地区NPP整体呈现增长态势,年增长速率约为0.59 g/m2,新疆维吾尔自治区天山中部及阿尔泰山一带NPP变化较为剧烈,多年NPP变化率均低于-20%;与此同时,干旱仍旧是制约中国西北地区NPP增长的主要因素.      

Using Public Participation Geographic Information Systems to Identify Places of Watershed Service Provisioning

In this study, we used public participation geographic information systems methods to collect spatial data identifying places that stakeholders in Mobile Bay, Alabama think are important providers of watershed services. These methods allowed us to spatially analyze participatory data from general public respondents and directly compare them with other scientific data in a geographic information systems database. This study identified which places in the region participants believe are important providers of specific watershed services, including fish nurseries, storm protection, flood protection, and water quality protection, which would likely have public support for conservation. Additionally, we assessed the accuracy of participant watershed service identification using land cover data to identify inconsistencies and participant knowledge gaps. This information can be used to target outreach education efforts. We found that the accuracy with which participants correctly identified places with the necessary land cover to provide each service varied considerably. We believe this to be a useful tool for managers to elicit stakeholder input and to identify knowledge gaps regarding the provisioning of watershed services.     

基于PSRM模型的京津冀地区生态脆弱性时空演变

京津冀地区作为中国三大城市群之一,经济实力雄厚,但其生态脆弱性问题十分突出,为达到经济-社会-生态综合发展,对京津冀地区生态环境现状进行分析显得尤为重要.基于PSRM模型,选取PM_2.5、PM₁₀和土壤侵蚀强度等19项代表性指标,结合序关系法、CRITIC法、锡尔系数、热点分析和地理探测器等方法探究京津冀地区生态脆弱性时空演变特征及影响因素.结果表明,京津冀地区在2009~2019年：①生态脆弱性先升后降,脆弱区大体呈现"东北-西南"走向,东北、西南部生态环境优于中南、西北部;②空间相关程度呈"V"形浮动,冷热点区域与脆弱性空间格局基本一致;③研究区内生物丰度、PM₁₀和人类干扰指数对京津冀地区生态脆弱性影响力较大.最后根据生态脆弱性分析结果,对京津冀地区生态环境与可持续发展提出建议.     

面向二/三维城市形态指标的PM2.5浓度调控模拟

城市形态可影响空气污染的源分布与扩散过程,但如何通过优化城市形态指标缓解城市空气污染一直缺少实用的定量方法与模型.故以长沙市为例,定量分析了二/三维城市形态指标对主城区PM_2.5浓度分布的影响,提出了一种关键因子指标驱动下的城市空气质量优化调控模型（UFR-AQOM）,开展了指标阈值与空气质量目标双约束下的城市PM_2.5浓度情景模拟实验.结果表明,长沙市主城区PM_2.5浓度高值区呈现"一轴两区四节点"的空间格局,商业服务用地与道路交通用地、高斑块密度与高用地容积率网格PM_2.5浓度相对较高.三类城市形态因子指标中,开发强度对城市PM_2.5浓度空间变化的影响程度最大,景观格局、用地功能次之,多因子共同作用比单因子影响更加显著.顾及因子指标贡献差异与交互作用的UFR-AQOM模型可有效用于城市PM_2.5浓度的优化调控模拟（R²=0.65,RMSE=1.40 μg·m^-3）.面向PM_2.5浓度达标约束要求,长沙市主城区宜加强周长面积分维数与斑块密度等景观格局指标的全面管控,同时应考虑对工业占比与水域占比等城市用地功能指标和用地容积率等城市开发强度指标的分区优化调控.研究成果将为面向空气质量改善的国土空间规划指标调控提供决策支持.     

径迹法累积测定室内外氡浓度

使用ＣＲ－３９探测器和探杯型氡监测器,对本所办公楼地下室及办公室内外氡浓度进行了２－６个月春夏秋冬不同季节的累积测定。对收集后的ＣＲ－３９随机扫描读数方式对结果的影响做了比较。结果表明地下室氡浓度高于其他层,室内高于室外。除个别情况外,随机扫描的影响在统计涨落范围内。