安徽省区域经济差异的时空特征分析

在建立安徽省市域经济差异衡量指标体系的基础上，以安徽省17个地市为研究单元，采用层次分析法和ArcView GIS技术，探讨了安徽省市域经济差异变化的时间特征、空间格局及其发展变化过程，并对当前安徽省各市经济发展水平进行了分类。     

沁河流域水体污染物时空分异特征及潜在污染源识别

应用多种多元统计方法对晋城市沁河流域2005—2010年的水质数据(11个监测断面、24个水质指标)进行时空分异特征分析及潜在污染源识别.将聚类分析与判别分析相结合,在空间尺度上识别出重污染区和轻污染区,在时间尺度上识别出水质的年内差异性,揭示并探讨河流水质对降雨延迟的响应现象,进而将时间及空间聚类分析结果有机结合,开展时空联合分析与因子分析,有针对性地进行污染源识别.结果表明,监测断面可分成2类:A组(4个断面)及B组(其余7个断面),其中,丹河污染程度重于沁河,应当作为流域污染控制的重点;全年可分为2个时段:时段Ⅰ(7—11月)和时段Ⅱ(其它月份),时段Ⅰ水质略优于时段Ⅱ,流域面源污染或内源污染较严重;A组的典型污染指标共12项,分别为重金属、有机物、有毒有机物和其他污染物,主要来自于工业点源;B组的典型污染指标共11项,分别为重金属、有机物和生物指标,主要来自于工业和生活点源、生活和农业面源.     

黄河干流水质评价与时空变化分析

在黄河流域生态保护的实施中,分析流域的水质污染状况以及时空变化规律,成为保证流域水安全的首要任务.为了全面了解黄河流域近年来的水环境状况,基于流域8个监测断面2004～2018年的水质数据,使用Mann-Kendall(M-K)趋势检验、层次聚类分析和主成分分析等多元数据分析方法,结合改进的综合水质标识指数(WQI),...     

石家庄市大气污染物的季节性时空特征及潜在源区

为系统研究石家庄市季节性典型污染物的重污染传输特征,基于2018年12月~2019年11月46个环境监测站（PM_2.5、PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂和CO）及17个气象站（温度、湿度和风速）的小时监测数据,利用插值（IDW）和相关方法,分析污染物的季节性时空特征;并结合GDAS数据,采用后向轨迹方法,研究污染物的季度传输格局和潜在源区.结果表明：①不同季节具有典型的污染物,季节性典型污染物和污染率依次为：春季（PM₁₀,48.91%）、夏季（O₃,81.97%）、秋季（PM₁₀和PM_2.5,47.54%和32.79%）和冬季（PM_2.5,74.44%）,其与气象条件变化有显著联系;②春季PM₁₀与风速呈负相关,呈西北高、东南低的空间格局,主要传输方向为南向（53.32%）,潜在源区（WPCWT_ij≥160 μg ·m^-3）为河北（冀）中南、河南（豫）中北及山西（晋）中部,且山东（鲁）西和陕西（陕）西北部的传输也会贡献（WPSCF_ij≥0.3）市域的PM₁₀浓度;③夏季O₃与温度呈正相关,与湿度呈负相关,传输通道方向为东南-南向（54.24%）,其潜在源区呈以石家庄市为中心,沧州和菏泽为两翼的新月形区域;④秋季和冬季PM_2.5与湿度呈正相关,冬季呈西低、东高态势分布,输送方向为：秋季（东北-东南,74.75%）,冬季（西北,55.47%）,主要污染源区（WPCWT_ij≥180 μg ·m^-3）集中在冀中南、豫北和晋中西部.     

九龙江流域氮的源汇时空模式与机理初探

综合运用定位监测、野外试验、模型模拟与GIS技术等手段和方法,定量研究了南亚热带地区九龙江流域和五川小流域氮的大气沉降、河流输送(地表径流)、淋失、反硝化和氨挥发等输入输出(源汇)时空模式与机理.结果表明,九龙江流域氮"源"以化肥与饲料输入为主(占总输入125.6kg·hm-2的86%).氮"汇"以氨挥发和河流输送为主(占总输出72.9kg·hm-2的82%).氮输入后50%以上进入大气和水环境,14.5%通过河流输送至河口与近海.大气氮沉降通量为14.9kg·hm-2,其中干沉降占34%,湿沉降占66%,形成1:2的干湿沉降结构;源于化肥施用与畜禽养殖引起的强烈氨挥发,氮沉降集中在春夏两季(占全年80%),且以铵态氮为主(39%以上).氮的径流输出及河流输送受人为氮输入与水文条件的双重控制,2004年九龙江向厦门海域输送无机氮11.5kg·hm-2,其中90%发生在春夏秋季(同期流量占全年89%);五川小流域总氯径流输出负荷为67.1kg·hm-2,其中85%发生在施肥量大、降雨集中的春夏两季(作物生长期);基流与降雨径流分别贡献25%和75%.总氮淋失负荷为27.5kg·hm-2,占总输入的9%;pH<5的酸性土壤带正电荷导致氮淋失以铵态氮为主(约占40%).九龙江流域反硝化通量为7.7 kg.hm-2,而氮挥发高达42.1kg·hm-2,氨挥发主要来自化肥施用与畜禽养殖(分别贡献50%和39%).减少春夏时期肥料氮的输入(养分管理),有效截留雨季的降雨径流(水文控制)是该流域氮素管理的关键.     

青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较

年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM₁₀和PM_2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM₁₀及PM_2.5的污染特征. 采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM₁₀和PM_2.5的贡献,利用统计学方法比较PM₁₀和PM_2.5的污染源. 结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM₁₀中,SO₄2-、NO₃-、EC和OC主要富集在PM_2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM₁₀中的分担率较PM_2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM_2.5中的分担率较PM₁₀中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM₁₀与PM_2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM₁₀和PM_2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似.      

Efficiency of composite sampling for estimating a lognormal distribution

In many environmental studies measuring the amount of a contaminant in a sampling unit is expensive. In such cases, composite sampling is often used to reduce data collection cost. However, composite sampling is known to be beneficial for estimating the mean of a population, but not necessarily for estimating the variance or other parameters. As some applications, for example, Monte Carlo risk assessment, require an estimate of the entire distribution, and as the lognormal model is commonly used in environmental risk assessment, in this paper we investigate efficiency of composite sampling for estimating a lognormal distribution. In particular, we examine the magnitude of savings in the number of measurements over simple random sampling, and the nature of its dependence on composite size and the parameters of the distribution utilizing simulation and asymptotic calculations.     

环境规制对碳排放时空格局演变的作用路径研究——基于东北三省地级市实证分析

基于2005-2016年东北三省36个地级市面板数据,定性分析环境规制与碳排放的时空格局演变特征,并利用中介效应分析法定量研究环境规制对碳排放的影响及作用路径。结果表明：（1）从各城市对比来看,环境规制强度呈现出明显的市域差异,碳排放量呈先增加后减小态势。（2）从空间格局来看,环境规制强度呈现由北向南逐渐增强的态势,区域间差异逐渐增大。环境规制的高水平类型分布集中,城市数量最多;低水平类型均位于黑龙江省北部,城市数量最少。碳排放量的高水平类型集中分布在辽东半岛以及大庆市和吉林市等石油型、冶金型城市,低水平类型城市数量呈波动增加,主要分布在东北北部,且向南逐渐扩散。（3）东北三省严格的环境规制不仅直接抑制碳排放,也可以通过优化产业结构和精简粗放投资间接抑制碳排放,地方政府竞争则会减弱环境规制对碳排放的抑制效应。     

广西PM2.5时空分布特征及污染天气类型

研究区域ρ（PM_2.5）的时空分布特征和污染天气类型的关系是开展大气污染防治和空气质量预报预警的关键支撑技术之一.基于2015—2016年广西14个城市环境空气质量日监测数据和相关气象资料,分析了2015—2016年广西空气质量概况和污染的基本特征,采用EOF（经验正交函数）分析和后向轨迹聚类分析方法表征了广西ρ（PM_2.5）时空分布模态,统计了广西两年间24次区域范围（3个及以上连片城市）大气轻度及以上污染过程,分析了不同污染过程的天气类型和空气质量变化特点.结果表明:PM_2.5是广西大气污染首要污染物,ρ（PM_2.5）年均值呈北高南低的区域特征,月际变化基本呈正V字型分布;EOF分析和后向轨迹聚类分析显示,广西ρ（PM_2.5）的时空结构主要有3种模态,其方差贡献率分别为78.9%、5.7%和3.7%,基本反映了广西ρ（PM_2.5）变化的时空模态的主要特征,桂林和玉林两年间的后向轨迹聚类很好地解释了第二和第三模态的南北浓度和东西浓度异常反相位分布特征;广西14个城市两年间PM_2.5区域性污染天气类型主要有10种,其中污染天气类型中占比较大的是弱冷高压脊型（24.4%）、均压场型（20.2%）、高压后部型（16.1%）和高压后部配合西南暖低压型（8.5%）,是引发广西大范围大气污染的典型天气类型.研究显示,广西大气污染具有地域性、季节性和南北输送特征,污染过程的天气形势变化具有一定规律性.      

抚仙湖硅藻群落的时空变化特征及其与水环境的关系

抚仙湖是我国重要的深水型淡水湖泊且水体水质总体处于I类水平,近年来在流域开发、全球变暖等影响下其生态环境功能呈现退化的趋势,需要对湖泊生物的群落组成、分布模式及其驱动因子进行系统评价.本研究于2015年选取抚仙湖的南、中、北湖区共3个采样点开展了表层水体硅藻群落和水环境特征的逐月分析.样品中共发现硅藻31个属、166个种且以浮游类型为主,其中云南特有硅藻种Cyclotella rhomboideo-elliptica基本消失.硅藻群落结构的逐月变化在3个采样点中均呈现明显的季节演替特征,其中1、2月优势种主要为Fragilaria crotonensis,3月优势种为Aulacoseira granulata,4月C.ocellata与F.crotonensis同为优势种,而在其余月硅藻群落结构较为单一且优势物种皆为C.ocellata(相对丰度占~80%).而空间尺度上,硅藻优势属种分布和群落结构具有较高的一致性.主成分分析显示,不同湖区的硅藻群落结构组成和水体环境在时间尺度上存在较大差异,而在空间尺度上差异较小;冗余分析和变差分解等分析结果进一步表明,影响群落结构时空变化的主要驱动因子是气象与物理因子(包括水温、风速和透明度),共解释了硅藻群落变率的27.6%,表明了该深水湖泊水体热力分层的厚度与持续时间是影响硅藻群落构建的重要过程.同时,湖泊营养水平与水体离子浓度也对硅藻群落结构产生了明显影响,分别解释了硅藻群落变率的21.2%和9.4%.因此,持续的区域变暖和流域开发明显影响了抚仙湖的生物群落构建与生态系统健康,对抚仙湖的生态保护不仅需要控制营养盐等流域污染物的输入,同时应该积极应对气候变化的长期影响.