基于STIRPAT模型的环境压力空间差异分析——以能源消费为例

定量分析区域人文驱动力对环境的影响,对认识我国区域环境压力及其影响因素具有一定的科学意义.利用STIRPAT模型,以人口数量、富裕度为自变量,以能源消费总量为因变量,应用岭回归函数拟合得到环境压力模型.以研究结果为依据,利用Mapinfo7.0软件分别绘制人口数量和富裕度对环境压力影响的空间差异图.结果显示,不同省份间人口数量和富裕度对环境压力影响存在显著差异.尽管各省份人口数量对环境压力都产生线性正效应影响,但影响强度有明显差异,最大者是最小者的8.079倍.富裕度对环境压力影响,有正效应或者负效应;有线性作用或者弹性作用.30个考察对象中,北京、上海、四川、新疆4个省市的富裕度二次项系数为负,这说明,在数据观测范围内以上4个省市的结果支持富裕度与环境压力间存在倒\"U\"型环境库兹涅茨曲线的观点;但这4个省市的环境压力并没有出现下降,这是由于各种人文驱动力影响的净效应决定了环境压力变化趋势.人口数量的增长对环境压力的上升存在较强正效应,因此,控制人口数量的速度对改善环境压力将起到关键作用.     

祁连山高山草甸土壤CO2通量的时空变化及其影响分析

采用Li-6400便携式光合作用测量系统连接Li-6400-09土壤呼吸室,在2004年生长季节对祁连山高山草甸土壤CO₂通量沿海拔梯度进行了野外定位试验,统计分析了水热因子及根系生物量对高山草甸土壤CO₂通量特征的可能影响.结果表明,土壤CO₂通量存在明显的空间变化规律, 沿海拔梯度土壤CO₂通量随着海拔梯度的增加而逐渐减小,其变异系数逐渐增加;就日变化而言,土壤CO₂通量晚间维持在较低水平,02：00～06：00最低,在07：00～08：30开始升高,11：00～16：00达到峰值,16：00～18：30开始下降,整个过程呈单峰曲线.土壤CO₂通量的日平均值介于(0.56±0.32) ～ (2.53±0.76) μmol·(m²·s)^-1.从季节变化来看,土壤CO₂通量均以夏秋季较高,春冬季排放量较低,7～8月份达到最大值［4.736 μmol·(m²·s)^-1］,6月与9月份次之,5月与10月份基本一致,整个生长过程总的变化趋势呈单峰曲线形式.高山草甸土壤CO₂通量在植物生长季与10 cm土壤温度、土壤含水量、根系生物量都存在不同程度的正相关关系,表明高山草甸土壤CO₂通量的空间变异主要受温度、水分和植物根系的综合影响.     

O3-BAC深度处理工艺中细菌群落时空分布及动态变化规律

为弄清饮用水O3-BAC深度处理工艺过程中细菌群落的时空分布和动态变化规律,本研究以我国南方某O3-BAC深度处理工艺水厂为研究对象,采用NovaSeq6000高通量测序技术对夏季和冬季各工艺单元出水及滤砂和活性炭生物膜等细菌群落进行解析.结果表明,出厂水pH、浊度、CODMn、菌落总数等指标均满足《生活饮用水卫生标准...     

广州市大气可吸入颗粒物(PM10)中多环芳烃的季节变化

采集广州五山、荔湾(2002-06-12～2003-06-31)2个采样点共112个PM10样品进行了GC/MS分析,结果表明:2采样点全年多环芳烃浓度范围为8.11～106.26 ng·m-3,呈现出夏季低冬季高的特征.PAHs化合物的相对分布也呈明显的季节变化,5～6环PAHs的比重夏季比冬季高,而3～4环PAHs的比重冬季比夏季高.冬季PAHs可分为2种模式,不同模式之间PAHs的浓度和分布特征有明显的差异.统计结果表明,广州市多环芳烃浓度变化主要受气象条件的影响,风速(当温度<20℃时)和温度(当温度＞20℃时)是影响多环芳烃浓度最主要的因素.此外,本研究还表明,汽车尾气排放是广州市大气颗粒物多环芳烃污染最主要的污染来源.     

南京城市边缘带化工园区土壤重金属污染评价

为揭示城市边缘带强烈人为活动对土壤环境质量的影响,以南京化工园附近20km2区域为研究区,网格化精确布点,采集表层土壤样品共计54个,并对其重金属Cu、Zn、Pb、Cr、Cd、Hg、As含量进行了测定分析.结果表明,研究区表层土壤中除Hg 外的其它6种重金属含量均未超过国家二级标准;Hg是本区表层土壤重金属污染的主要因子.另外,应用地统计学的克里格方法对研究区内表层土壤污染的空间变异特征进行了分析,并讨论了研究区域的潜在污染源及其污染途径.结果表明,研究区内局部土壤重金属污染主要由蔬菜土壤高强度利用及农化产品投入所致,同时不排除污染水灌溉的影响.     

2018~2022年海河流域总氮浓度时空变化特征及驱动因素分析

京津冀地区是环渤海区域经济、资源与环境矛盾最为尖锐的地区,入海河流携带丰富总氮输入渤海湾,是引起海湾富营养化的主要陆源输入.将京津冀海河流域划分成112个（2018~2019年）和187个（2020~2022年）控制单元,结合欧式距离分析法和K-均值聚类分析法,系统分析2018~2022年京津冀地区海河流域地表水总氮浓度时空变化特征.结果表明,区域总氮年均浓度表现为先降低（2018~2020年）再缓慢升高（2021~2022年）的趋势,其中,2021年6月至2022年6月总氮浓度上升显著;年内总氮浓度则呈现“U”型分布特征,丰水期浓度较低,枯水期浓度较高.相较于枯水期,丰水期高浓度区间的控制单元数减少,低浓度控制单元数增加.相较于平水期（3~5月）,平水期（10~12月）控制单元的总氮浓度更高.浓度梯度超过10 mg·L^-1和0~1 mg·L^-1的控制单元具有明显的空间迁移特征,超过10 mg·L^-1控制单元质心中部向东北方向转移,0~1 mg·L^-1的控制单元质心由中部向中南部转移.识别出控制单元总氮浓度变化表现出3种模式,1种U型和1种W型模式表现出汛期总氮浓度升高的特征.流域总氮浓度时空分布特征受土壤蓄积氮量、降雨和气温等因素的共同作用,2021年后总氮浓度显著上升,则是受到当年夏季极端降雨事件的短期冲刷,以及暴雨后地下水抬升影响造成.     

北京市气溶胶的时间变化与空间分布特征

以MODIS气溶胶遥感数据与同期AERONET监测数据为基础,应用统计分析、对比分析、时间序列分析等技术手段,研究了北京地区气溶胶的时间变化和空间分布特征.结果表明,气溶胶MODIS遥感反演数据和同期AERONET监测数据吻合较好,Pearson积矩相关系数为0.789,误差为ΔAOT550=-0.077AOT+0.03.北京地区气溶胶550nm光学厚度AOT和细粒比η的时间变化规律性明显:夏季以城市污染气溶胶为主,光学厚度最高,且具细粒特征;春季城市污染气溶胶和春季沙尘共存,光学厚度比较高,且粗粒占一定比例;冬季以采暖燃煤气溶胶为主,光学厚度不高,但是粗粒占较大比例;秋季大气清澈,气溶胶平均光学厚度仅为0.34.空间分布方面,主要受植被覆盖和产业结构等因素影响,位于西部北部山区的延庆、密云、怀柔和门头沟区气溶胶的光学厚度低,位于东南部平原地区的昌平、顺义、通县、大兴和房山区气溶胶光学厚度总体较高.     

土地集约利用空间分异研究中指标标准化方法研究

土地集约利用空间分异研究中指标标准化通常采用极差标准化等方法,这类方法默认各区域集约临界值相同,从而使得评价中区位好的区域土地集约水平高于区位差的区域。基于级差地租Ⅰ和级差地租Ⅱ理论提出新的指标标准化方法,指出传统指标标准化方法的问题,并以重庆市耕地集约利用空间分异为例进行实证比较。研究充分考虑了不同区域因禀赋差异造成的单项指标理想值(临界值)的差异,弥补了传统指标标准化方法的不足,有助于完善土地集约利用空间分异的研究。研究表明:土地利用集约度是一个相对概念,其参照物为区域土地集约临界点,理论基础是级差地租Ⅱ;区位不同导致区域间土地利用强度存在差异,它是级差地租Ⅰ的一类现象,这类差异可称为"禀赋差异";每个区位点适度指标标准化值Y与该区位指标现状值x₁₁和集约临界点x₁有关,与其他区位指标现状值无关;传统标准化方法将指标现状值或现状平均值设为集约临界值,没有考虑不同区位集约临界点差异,因而空间分异结果更符合土地收益空间分异规律;重庆市耕地集约利用度空间分异研究表明该方法在空间分异、集约度绝对值和区县集约度比较等方面优于传统方法,更符合不同区县耕地利用实际。     

THE INFLUENCE OF CLIMATE VARIATION ON THE ESTIMATION OF LOW FLOWS USED TO PROTECT WATER QUALITY: A NATIONWIDE ASSESSMENT1

ABSTRACT: Historical flow records are used to estimate the regulatory low flows that serve a key function in setting discharge permit limits through the National Pollutant Discharge Elimination System, which provides a nationwide mechanism for protecting water quality. Use of historical records creates an implicit connection between water quality protection and climate variability. The longer the record, the more likely the low flow estimate will be based on a broad set of climate conditions, and thus provides adequate water quality protection in the future. Unfortunately, a long record often is not available at a specific location. This analysis examines the connection between climate variability and the variability of biologically based and hydrologically based low flow estimates at 176 sites from the Hydro‐Climatic Data Network, a collection of stream gages identified by the USGS as relatively free of anthropogenic influences. Results show that a record of 10 to 20 years is necessary for satisfactory estimates of regulatory low flows. Although it is possible to estimate a biologically based low flow from a record of less than 10 years, these estimates are highly uncertain and incorporate a bias that undermines water quality protection.