崇明岛典型土地利用方式对土壤有机碳和酶活性的影响

为了研究上海崇明岛不同土地利用方式对土壤有机碳以及酶活性的影响,对冬小麦地、蔬菜地、柑桔地和冬绿肥地4种土地利用方式的土壤进行了调查、样品测定和分析。结果表明,土地利用方式对有机碳和4种酶活性的影响极显著。冬小麦地总有机碳和活性有机碳质量分数均最高,分别为19.23g·kg^-1和2.26mg·g^-1,柑桔地土壤脲酶、碱性磷酸酶、纤维素酶和蛋白酶等4种酶活性均高于其他3种土地利用方式,表明采用秸秆还田式的冬小麦地,可以增加土壤总有机碳和活性有机碳质量分数;常年处于免耕状态的柑桔地可以使土壤酶活性增强。     

辽河流域工业废水污染物排放的时空变化规律研究

采用等标污染负荷法,针对改革开放和产业结构大调整前后的5个典型年份,从工业污染源空间特征出发分析了辽宁省辽河流域工业废水污染物排放的变化趋势,并讨论了重点污染物排放的时空变化规律。结果表明：辽河流域工业污染源主要分布在辽宁中部城市群及沿海地区,且有不断集中的趋势;工业废水排放总量以及污染物排放总量都呈不断减少的趋势;辽河流域主要污染物为COD、氨氮、挥发酚和石油类,有机污染物排放量高于无机污染物;重金属类污染物变化较大,1985—1999年重金属类以汞为主,2002—2005年期间重金属类以镉、铅和六价铬为主,2008年重金属类以铅、砷和六价铬为主;氨氮、COD的主要排放区域变化不大,挥发酚、石油类、铅、砷的主要排放区域变化很大,污染物排放区域转移趋势明显。     

中国农村居民食品消费碳排放的时空格局及其影响因素

在全球气候变化背景下,研究居民食品消费碳排放具有重要的意义。本文基于全国和地区农村居民家庭食品消费量调查数据及其人均食品消费碳排放的测算,运用ArcGIS空间统计分析、地理探测器因子探测等方法,分析2000—2019年中国农村居民家庭食品人均碳排放的时空格局及其驱动因素。结果表明：①碳排放结构中升降因素叠加,人均碳排放量增速不明显。②人均碳排放量存在空间集聚效应,但集聚程度呈下降趋势。③人均碳排放量、直接与间接排放量空间分异的影响因素不同。其中,人均碳排放量主要受到猪牛羊肉消费量、食品消费支出的影响。建议从优化农村居民的饮食结构,适度减少猪牛羊肉的消费量、增加综合碳折算系数较低的禽肉、蛋类、牛奶和鱼类等动物性食品的消费量,以及加强人均碳排放量较高地区饮食结构调整和优化的指导等方面,减少农村居民食品消费的人均碳排放量。     

中部3省城市建设用地功能时空演化特征

定量识别区域城市建设用地功能演化特征与模式,是推进可持续城市建设用地开发利用与管理、助力新型城镇化等国家战略的重要基础。从人口承载、生产与消费、公共服务3个方面构建了城市建设用地功能评价指标体系与模型,以地级市为研究单元探究了2000~2014年期间我国中部3省多尺度城市建设用地功能演化特征与模式。研究结果表明:(1)中部3省城市建设用地人口承载、生产与消费、公共服务和综合功能总体呈改善趋势,但演化过程复杂;(2)不同尺度尤其是城市群地区城市建设用地功能演化特征差异明显。沿长江和城市群地区城市建设用地功能演化强度高,但城市群地区空间异质性较强;(3)城市建设用地功能演化以复合型演化模式为主,演化格局复杂。其中,城市建设用地人口承载功能演化模式类型最多,且局部地区呈衰退型演化格局;城市建设用地生产与消费、公共服务功能和综合功能演化模式类型相对较少,且大多集中连片分布,武汉城市建设用地综合功能加速改善型演化特征显著。如何深入探究城市建设用地功能演化模式形成机理,并系统制定多级城市建设用地可持续利用管理策略,是实现我国新型城镇化和"美丽中国梦"等战略的重要任务。     

长江经济带土地城镇化时空格局及其驱动力研究

研究长江经济带土地城镇化时空格局演变及驱动因素,对长江经济带新型城镇化建设具有重要的理论及实践意义。测度了1994~2014年长江经济带121个地级市土地城镇化水平,并利用探索性空间数据分析方法(ESDA)探究其时空格局演变特征,最后运用偏最小二乘回归分析模型(PLS)探讨了土地城镇化空间格局差异形成的主要驱动因素。研究结果表明:时序演变上,长江经济带土地城镇化水平总体上呈现不断上升的趋势,并表现出阶段性变化特征;空间演化上,长江经济带土地城镇化水平空间差异明显,主要表现为:空间自关联性显著,且土地城镇化热点区域作为极化的核心,集聚趋势由东北向西南方向逐渐递减;长江经济带土地城镇化水平时空差异受到经济发展水平、产业结构升级、人口规模、固定资产投资和区位条件等因素的共同作用影响。     

Identification and spatial patterns of coastal water pollution sources based on GIS and chemometric approach

Comprehensive and joint applications of GIS and chemometric approach were applied in identification and spatial patterns of coastal water pollution sources with a large data set （5 years （2000-2004）, 17 parameters） obtained through coastal water monitoring of Southern Water Control Zone in Hong Kong. According to cluster analysis the pollution degree was significantly different between September-next May （the 1st period） and June-August （the 2nd period）. Based on these results, four potential pollution sources, such as organic/eutrophication pollution, natural pollution, mineral/anthropic pollution and fecal pollution were identified by factor analysis/principal component analysis. Then the factor scores of each monitoring site were analyzed using inverse distance weighting method, and the results indicated degree of the influence by various potential pollution sources differed among the monitoring sites. This study indicated that hybrid approach was useful and effective for identification of coastal water pollution source and spatial patterns.     

Chlorobenzenes in waterweeds from the Xijiang River （Guangdong section） of the Pearl River

The Xijiang River is the major source of water for about 4.5 millions of urban population and 28.7 millions of rural population. The water quality is very important for the health of the rural population. The concentration and distribution of chlorobenzenes (CBs) in both water and waterweeds collected from 4 stations in the Xijiang River (Gangdong section) of the Pearl River in April and November were determined. The result showed that nearly every congener of CBs was detected. The total contents of CBs (∑CBs) in the river water ranged from 111.1 to 360.0 ng/L in April and from 151.9 to 481.7 ng/L in November, respectively. The pollution level of CBs in the water in April was higher than that in November. The contents of ∑ CBs in waterweeds ranged from 13.53×102 μg/g to 38.27×102μg/g dry weight (dw). There was no significant difference between April and November in waterweeds. The distribution of CBs in roots, caulis, and leaves of Vallisneria spiralis L. showed different patterns. The leaves mainly contained low-molecular-weight CBs(DCBs), whereas the roots accumulated more PCBs and HCBs. The average lgBCFlip (bioconcentration factor) of CBs ranged from 0.64 to 3.57 in the waterweeds. The spatial distribution character of CBs in the Xijiang River was: Fengkai County ＜ Yunan County ＜Yun'an County ＜ Gaoyao County according to the ∑CBs, and the pollution deteriorated from the upstream to the downstream of the Xijiang River. Further analysis demonstrated that the discharge of waste containing CBs may be the main source of CBs pollution in the Xijiang River.     

基于XGBoost-LME模型的京津冀地区近地面臭氧浓度估算

高时空分辨率的近地面臭氧浓度分布数据对监测和防控大气臭氧污染,提高人居环境具有重要意义. 使用TROPOMI-L3 NO₂、 HCHO产品和ERA5-land高分辨率数据作为估算变量,构建XGBoost-LME模型估算京津冀地区近地面臭氧浓度. 结果表明：①在估算变量中地表2 m温度（T2M）、2 m露点温度（D2M）、地表太阳向下辐射（SSRD）、对流层甲醛（HCHO）和对流层二氧化氮（NO₂）是影响京津冀地区近地面臭氧浓度的重要因素,其中T2M、SSRD和D2M相关系数分别达到0.82、0.75和0.71. ②XGBoost-LME模型相较其它模型,其各项指标均为最优,十折交叉验证R²、MAE和RMSE分别为0.951、 9.27 μg·m^-3和13.49 μg·m^-3,同时,该模型在不同时间尺度均表现良好. ③在时间上,2019年京津冀地区近地面臭氧浓度存在显著的季节性差异,四季浓度变化为：夏季>春季>秋季>冬季,2019年该地区近地面臭氧月均浓度总体呈现出先上升后下降的倒“V”趋势,其中9月呈现小幅上升趋势,全年最大值出现在7月,最小值在12月;在空间分布上,2月和3月京津冀全域近地面臭氧浓度分布基本为同一水平,1、11和12月呈现出不显著的北高南低的空间分布趋势,其余月份该地区近地面臭氧浓度空间分布均呈现出南高北低的分布特征,高值区主要在南部海拔较低、人口密集和工业排放量较大的平原地区,低值区则主要在北部海拔较高、人口稀疏、植被覆盖率高和工业排放量低的山地地区.     

基于Hankel-DMD的城市交通事故风险时空预测

为解决城市交通事故风险时空分布预测任务中时空关联性捕捉困难的问题,提出基于动态模态分解(DMD)的城市交通事故分析时空预测模型,模型利用总最小二乘法去除交通事故数据中的噪声,应用结合Hankel矩阵的动态模态分解模型(Hankel-DMD)捕捉交通事故风险的时空关联性,对交通事故风险的时空分布进行预测。研究结果表明：DMD框架能够为高维预测任务提供低秩解决方案,从高维数据中捕捉时空关联性;Hankel-DMD模型在预测评价指标平均绝对误差和均方根误差方面的表现明显优于统计学及机器学习等方法;Hankel-DMD模型产生的动态模态和特征值,对事故风险系统的时空动态特征具有一定的可解释性,同时验证Hankel-DMD模型的适用性。     

Distribution patterns of octylphenol and nonylphenol in the aquatic system at Mai Po Marshes Nature Reserve, a subtropical estuarine wetland in Hong Kong

Spatial and temporal distribution of octylphenol （OP） and nonylphenol （NP） in Mai Po Marshes, a subtropical estuarine wetland in Hong Kong, were investigated. Surface water samples were collected every month from 11 sites during the period of September- December 2004. Concentrations of OP and NP ranged from 11.3 to 348 ng/L and from 29 to 2591 ng/L, respectively. The high levels of NP and OP were found in November and December than in September and October. The levels of OP and NP have no significant spatial differences except September. Total organic matter in the sediments appeared to be an important factor in controlling the fate of these compounds in the aquatic environment.