亚热带城市河流浮游细菌群落的季节演替及构建机制

细菌是河流生态系统的重要组成部分,在污染物降解、物质循环和能量流动等方面扮演着重要角色.然而亚热带城市河流细菌群落的季节演替和构建机制(确定性和随机性过程)仍不明晰.以流溪河及广州珠江段为研究对象,采用16S rRNA高通量测序分析探讨了不同季节(丰水期和枯水期)水体细菌群落的变化及其构建机制.结果表明：不同季节水体细菌群落的组成存在显著差异,丰水期,变形菌门和异常球菌-栖热菌门的丰度更高;而枯水期,拟杆菌门和厚壁菌门的丰度更高.细菌群落的α和β多样性同样具有显著的季节差异,T、NH₄⁺-N、TOC、pH、EC、DO、NO₃^--N和DSi是影响细菌群落季节变化的主要环境因子.水体细菌群落的生态网络具有典型的模块化结构,物种间以正相关作用(合作关系)为主,且丰水期物种间的合作关系强于枯水期.随机性过程主导了细菌群落的构建,尤其以扩散限制贡献最大,且细菌群落在枯水期面临的扩散限制要高于丰水期.     

南京北郊PM2.5中有机组分的吸光性质及来源

对南京北郊2018年9月~2019年9月PM_2.5中有机组分的吸光性质进行了研究,并利用PM_2.5化学组成及主成分分析法分析该地区吸光性有机碳（棕碳,brown carbon,BrC）的主要来源.结果表明,水溶性有机碳（water-soluble organic carbon,WSOC）和甲醇可提取有机碳（methanol extractable organic carbon,MEOC）在365 nm处光吸收系数（Abs_365,w和Abs_365,m）的平均值分别为（3.22±2.18）Mm^-1和（7.69±4.93）Mm^-1.Abs_365,w和Abs_365,m分别与WSOC（r=0.72,P<0.01）和MEOC（r=0.62,P=0.04）的质量浓度显著相关,均表现为冬高夏低,夜高昼低的时间变化特征.这可归结于冬季和夜间的气象特征（例如边界层高度降低和大气稳定度升高）、冬季一次源排放的增加以及夏季和白天更强的"光漂白作用".Abs_365,m/Abs_365,w的年均值（2.60±0.92）远高于MEOC/WSOC（质量浓度比值,1.37±0.30）,表明MEOC中非水溶性组分的吸光作用更强,在BrC的吸光作用中占主导地位.WSOC、MEOC、Abs_365,m和K⁺均未表现出强相关性（r<0.60）,因此生物质燃烧不是该地区BrC的主要一次来源.WSOC和MEOC质量吸收效率（MAE_365,w和MAE_365,m）及其比值（MAE_365,m/MAE_365,w）的季节变化和Abs₃₆₅相同.MEOC中非水溶性组分的MAE₃₆₅［（4.10±5.15）m²·g^-1］分别是MAE_365,w和MAE_365,m的6.0和2.9倍,支持BrC的吸光作用受非水溶性有机组分主导这一推断.和WSOC的埃氏吸收指数（Å_WSOC）相比,MEOC的埃氏吸收指数（Å_MEOC）随时间变化更显著,这可能与非水溶性吸光组分排放的季节变化有关.主成分分析结果显示,本研究PM_2.5中有机组分的吸光作用主要来源于二次形成过程和人为活动相关的一次排放,而不是生物质燃烧.     

澜沧江流域梯级水库建设下水体营养盐和叶绿素a的空间分布特征

澜沧江梯级水库群建设对流域水生态环境产生了一定的影响,将流域水体划分为自然河道段和水库段.为了探究梯级水库建设后澜沧江流域不同类型水体氮、磷营养盐和叶绿素a浓度的空间变化规律以及叶绿素a浓度与环境因子之间的关系,于2017年6月对澜沧江流域生态环境进行了调查分析.结果表明,澜沧江水体总氮质量浓度变化范围为0.37~1.22 mg·L^-1,均值为0.70 mg·L^-1;总磷质量浓度变化范围0.01~0.19 mg·L^-1,均值为0.04 mg·L^-1.单因素ANOVA分析表明,总氮空间差异显著,表现为支流段 > 水库段 > 自然河道段;但总磷没有明显的空间差异.澜沧江水库段水体叶绿素a浓度变化范围为2.6~10.2μg·L^-1,均值为5.8μg·L^-1.Pearson相关性分析结果显示,水体叶绿素a浓度与总磷浓度、水温和真光层与混合层之比（Z_eu/Z_mix）等具有显著相关性,其中与Z_eu/Z_mix的相关性最高（R²=0.689,P=0.001）,表明水温分层驱动下的Z_eu/Z_mix是影响澜沧江水库水体中浮游植物生长的关键性指标.     

宁武亚高山湖泊细菌群落的时空格局及驱动机制

受人类活动和气候变化的影响,亚高山湖泊生态系统日趋退化,导致微生物群落生物多样性和结构改变.本研究以宁武亚高山湖泊公海(GH)水体细菌群落为研究对象,通过Q-PCR和DGGE技术分析了不同季节和不同深度的水体中细菌群落多样性分布格局,探究细菌群落的时空动态及其多样性维持机制.结果表明,温度(T)、酸碱度(p H)、溶解氧(DO)、电导率(EC)、盐度(SAL)和铵态氮(NH4+)在每个月的不同采样深度间均有显著差异.细菌群落丰度具有明显的时空动态,其中8月的丰度最高,11月最低;在水体中层(2、4和6 m)的丰度较高,表层和底层(0 m和8 m)相对较低.细菌群落α多样性指数在各月份和不同深度间均有显著性差异,从4～12月整体上呈现先减少后增加的趋势.相似性分析(PERMANOVA)结果表明,不同深度之间细菌群落的空间分布格局明显不同(P 0. 001).冗余分析(RDA)和方差分解(VPA)结果表明在不同深度下,细菌群落多样性格局是环境选择和扩散限制共同作用的结果,但是环境选择的相对作用更强,其中水体无机氮(NO3-、NO2-和NH4+)浓度是主要的影响因子.总之,宁武亚高山湖泊公海中细菌群落多样性有明显的时空分布格局,环境选择作为主要因素驱动了细菌群落的多样性格局.     

基于地理探测器的中国国家级开发区时空演化过程及其驱动力研究

各种类型的开发区是我国改革开放的“试验田”和经济快速发展的重要空间载体,其空间分布格局一直是国内外关注的热点问题,但对其中长时间尺度的空间演化过程研究相对较少,而后者是理解中国经济空间演化的重要基础。运用最邻近指数、核密度指数和地理探测器等方法,总结了中国国家级开发区空间演化的过程及其驱动力因子。研究的主要结论是：各类国家级开发区的时空演化经历了三个阶段,即起步试点阶段、稳步推进阶段和快速推广阶段;政策上实现了从试点探索到面上推广;空间上呈现出从东部沿海向沿江、沿边以及内陆不断拓展,从东部向中西部推进,从省会城市向地级市递进的特征;开发区的时空演化格局是距离、城市等级、经济实力、开放程度等因素综合作用的结果,其中城市等级、开放程度和经济发展水平是核心影响因子,距离和经济密度是次级影响因子;不同类型的开发区核心驱动因子既存在共同性,同时因为定位、功能不同也具有差异性。     

基于比较优势理论的中国区域种养结构时空格局演变分析

研究种植业与养殖业的生产格局及演变趋势是优化种养结构的重要基础,对保障我国粮食安全具有重要意义。基于全国2000年和2017年335个地市的种养业生产数据集,利用比较优势理论分析了我国主要作物和畜产品区域比较优势的时空格局演变。结果显示:（1）近 17年,种植业和养殖业生产的区域比较优势空间格局上均无显著变化,肉类产出的优势区域呈扩散趋势;（2）饲料粮（玉米和大豆）生产的优势区域与精饲料消耗为主的牲畜（猪、禽类）优势区域并不匹配。为提升我国农业生产的种养结合水平,提出以下建议:区域种植业和养殖业的结构需进行合理化调整;根据区域种植业规模来确定养殖业规模;在区域尺度上合理布局有机肥加工厂;加强有机肥施用技术的研发;加大对养殖企业粪污处理方面的监管力度。     

我国主要粮产区PM2.5、PM10时空分布特征及影响因素——以河南省为例

利用2018年河南省PM_2.5、PM₁₀监测数据,结合统计学方法及克里格插值技术,分析河南省PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征及影响因素,结果表明:（1）PM_2.5、PM₁₀日均、月均浓度均呈现出“U”型变化特征,PM_2.5/PM₁₀月均值呈现出“W”型变化特征,PM_2.5、PM₁₀季均浓度及其比值均呈现出冬季>秋季>春季>夏季的规律;（2）PM_2.5、PM₁₀月均浓度的空间分布差异较大,而年均浓度则呈现出相似的分布规律,PM_2.5/PM₁₀季均值呈现出不同的空间分布规律,总体上东部及东南部较高,中西部区域较低;（3）PM_2.5、PM₁₀与NDVI、年降水量呈显著负相关,与人口密度、第二产业占比呈显著正相关。研究结论可为粮产区大气污染防治及粮食安全生产提供重要的科学依据。     

秦岭生态屏障产水服务时空演变特征及驱动要素

秦岭是我国重要的“中央水塔”,是南水北调的重要水源地。基于InVEST模型评估2000—2018年秦岭地区产水服务,分析其时空演变特征,利用相关性分析和地理加权回归方法（GWR）探究不同因素对秦岭地区产水服务变化的影响。结果表明：秦岭地区多年平均产水量为235.16 mm,19年间产水量呈现微弱下降趋势,产水量在空间上表现为由南部向北减少的特点。秦岭地区产水量波动程度和变化趋势都较弱,产水服务整体比较稳定。各因素对产水量的影响具有明显的空间异质性,降水主导的范围最大（33.18%）,且集中分布于产水量较多的秦岭南侧。其次为NPP（17.90%）和实际蒸散量（16.71%）,两者在中北部地区是主要影响因素。研究结果对促进区域生态安全和可持续发展具有一定的指导意义。     

中国水禽产业时空演进及影响因素——基于全要素生产率增长视角

水禽产业快速发展离不开技术进步的贡献。准确审视水禽产业全要素生产率的时空演进规律,探讨不同阶段水禽全要素生产率（TFP）的提升策略十分重要。基于中国水禽体系产业经济团队的调研数据和固定观测点数据,结合有关年鉴整理出水禽的投入和产出数据,运用GIS技术分析后得出结论：2010—2018年水禽产业时空演进特征为“东退西进,北向南移”。结合永续盘存法和索洛余值,运用数据包络分析法（DEA-Malmquist）估算全国29个省份水禽TFP指数,比较各地区的TFP增长率和贡献率,进而分析此期间的时空演进规律,结果显示：2014年TFP增长率大幅下跌,2015年又逐渐上升,2016年以后才趋于平稳增长,概括水禽TFP增长率的时空变化规律为先降后升的“U”型走势。运用Tobit模型分析其变动的影响因素,结果表明：受H7N9突发事件影响,水禽产业劳动力投入和资本投入发生了改变,主要影响因素为水电及燃料动力投入、基础设施维护及新增投入、疫苗防疫及医疗投入等,这些因素对水禽TFP增长的时空变动影响显著,进一步说明水禽技术效率有待提升,风险规避机制有待完善。     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.