成渝经济区土地利用变化特征与驱动力分析

以成渝经济区2000年、2005年、2010年3个时期的土地利用数据为基础,应用RS和GIS技术,提取成渝经济区各种土地利用类型数量、土地利用类型动态度及土地利用转移矩阵,分析2000—2010年成渝经济区土地利用变化数量及转移特征;应用偏最小二乘回归方法,结合社会经济数据,构建土地利用变化的偏最小二乘回归模型,分析成渝经济区土地利用变化驱动力。结果表明,研究期间成渝经济区人工表面、林地和耕地面积变化十分显著,其中,人工表面面积增加2 337.03 km²,林地面积增加2 719.15 km²,耕地面积减少5 840.27 km²,耕地主要转换为林地和人工表面;人口压力的加剧是成渝经济区土地利用变化的最主要驱动因素,社会经济快速发展为次强驱动因素,国家调控政策的实施对土地利用变化也具有重要的驱动作用。     

模糊综合评判法在水质评价中的应用——以松花江流域为例

社会的快速发展在给人类带来经济效益的同时,也给环境尤其是水环境造成极大的压力,水质问题是当今社会亟待解决的重大难题之一。水质是诸多因素影响的结果,具有一定程度的不确定性,所以在水质评价中需要综合考虑模糊因素。本文采用模糊综合评判法对松花江流域八个断面水质进行评价,引入数学隶属度的概念,针对多种评价因子指标值大小表示的污染程度不同,采用两种隶属度计算公式,且客观定量地确定各污染因子的权重,从而确定水质类别。     

新疆天山北坡低层大气稀释扩散能力的季节性差异和量化研究

随着我国重点区域空气质量水平的整体改善,新疆天山北坡的污染问题日显突出. 为了探究当地低层大气稀释扩散能力的季节性差异及其对污染的影响,综合运用多种观测资料,对PM_2.5污染和气象条件的季节性差异及二者之间的联系进行了系统分析,并利用区域空气质量模型开展数值试验,对低层大气稀释扩散能力进行了量化. 结果表明:①天山北坡主要城市冬季(12月—翌年1月)和春夏季(5—8月)PM_2.5浓度最大可相差10.8倍. 对环流形势、地面气象要素、下垫面和低层大气层结等气象条件分析发现,低层大气稀释扩散能力是造成PM_2.5浓度差异较大的首要外因. ②天山北坡主要城市春夏季的低层大气稀释扩散能力远高于冬季,最高为冬季的4.9倍;稀释扩散能力的逐月变化表明,稀释扩散能力最强和最弱月份最大相差5.6倍. 而同处北方的京津冀地区,春夏季与冬季最大相差2.0倍. 研究显示,合理利用低层大气稀释扩散能力的季节性差异,施行系统性的错峰生产,竭力减少冬季大气污染物排放,将是改善天山北坡城市空气质量的有效途径.      

农业土地利用转变对土壤团聚体组成及碳、氮含量的影响

为探究农业土地利用转变对土壤团聚体组成、稳定性及有机碳（SOC）、全氮（TN）含量变化的影响,选取玉米地、玉米地转变为姜地、稻田和稻田转变为姜地4种农业土地利用类型为研究对象,对土壤水稳性团聚体的组成、稳定性及SOC、TN含量进行测定与分析.结果表明： ①玉米地转变为姜地后,>0.25 mm粒级的大团聚体减少21.48%（p<0.01）,>0.25 mm稳定性团聚体的含量（DR_0.25）显著降低53.39%;稻田转变为姜地后,大团聚体差异不显著,<0.053 mm粒级的粉黏团聚体增加8.93%（p<0.01）;冗余分析和相关分析表明,土壤含水量是团聚体组成和 稳定性的重要影响因素;②玉米地转变为姜地后,0.25~1 mm粒级团聚体中SOC、TN含量分别减少52.68%、50.98%,粉黏团聚体（<0.053 mm）中SOC和TN含量增加约2倍（p<0.01）;稻田转变为姜地后,>0.25 mm的大团聚体和0.053~0.25 mm的微团聚体中的SOC、TN含量均减少（p<0.05）,其中,大团聚体碳氮比与团聚体组成和稳定性存在相关关系（p<0.05）;③所有处理均为大团聚体SOC、TN贡献率最高,转变后的姜地较玉米地、稻田的土壤粉黏团聚体的SOC、TN贡献率显著增加,尤其是较玉米地的粉黏团聚体SOC、TN贡献率增加3倍（p<0.01）;④平均质量 直径（MWD）和几何平均直径（GMD）与大团聚体的SOC、TN含量呈显著正相关（p<0.05）,分形维数（D）与MWD及1~2 mm粒级大团聚体的SOC、TN含量呈显著负相关（p<0.01）,DR_0.25与大团聚体的SOC、TN含量呈显著正相关（p<0.01）.总体上,玉米地和稻田两种用地转变为姜地后,土壤团聚体的组成发生较大变化,团聚体稳定性变化虽不显著,但大团聚体中SOC、TN含量降低,粉黏团聚体中SOC、TN含量增加.本研究的开展对农田科学管理和可持续生产具有重要的指导意义.     

京津冀及周边地区“2+26”城市臭氧的季节性变化规律

城市臭氧(O₃)污染已成为当前主要的大气污染问题之一,也是空气污染防控面临的新挑战. 然而,基于长时段连续监测数据的O₃浓度季节性变化规律及成因解析仍较薄弱. 本文基于2014年3月1日—2021年2月28日空气质量在线监测平台日尺度数据,通过偏相关等方法探讨京津冀及周边地区“2+26”城市O₃的季节性变化规律. 结果表明:①“2+26”城市2014—2020年O₃年均浓度上升速率为3.82 μg/(m3·a),呈现先上升后下降的趋势,下降速率小于上升速率;O₃浓度的季节性变化特征表现为夏季>秋季>春季>冬季. ②2014—2020年O₃轻度污染天数占比最大且呈上升趋势,除北京市外,其他城市夏季O₃中度污染天数上升趋势明显. ③2017—2020年O₃浓度与CO、NO₂浓度的显著负相关性在夏季和冬季有所增强. O₃与SO₂浓度的关系由2014—2017年春季、夏季和秋季的显著负相关变为2017—2020年夏季和冬季的显著正相关(P<0.05). ④春季和秋季O₃浓度与日均气温呈显著正相关,夏季和冬季O₃浓度与相对湿度呈显著负相关,与日均风速的相关性则相对较弱. 研究显示,“2+26”城市O₃污染协调治理成效显著,需在保持现有NO_x控制力度基础上强化VOCs控制,加强SO₂治理,进一步遏制夏季O₃浓度上升.      

基于InVEST-PLUS模型的碳储量空间关联性及预测——以广东省为例

构建土地利用碳储量数据库,基于InVEST模型Carbon模块,得到广东省1990~2020年碳储量时空分布情况.用Moran’s I指数和Getis-Ord Gi^*分析格网尺度下碳储量时空分布特征,用Anselin Local Moran’s I得到LISA集聚图.然后运用PLUS模型和14个土地利用驱动因子预测2050年土地利用及其碳储量分布.结果表明,土地利用变化直接影响区域碳储量高低,林地、草地等具有生态服务功能地类碳密度最高,分别是188.44,329.34Mg/hm².碳储量空间格局整体呈现出中部低、北部高、东西中等的特点.碳储量空间分布特征与土地利用特征一致,碳储量显著高值集聚区域分布在建设用地少、生态用地多且连片的粤北地区,显著低值区域分布在国土开发强度和生态用地破碎化程度高的珠三角地带.在自然发展情景下,到2050年广东省土地利用碳储量将减少4327.21万Mg,随着国土空间进一步开发,环珠江口沿岸城市碳储量持续下降.增加植被生态系统碳储量,是实现碳中和的重要手段之一.要继续维持粤北山区生态保护屏障的重要地位,减缓珠三角城市土地开发强度,提高建设用地集约节约能力,形成平衡协调的土地利用和碳储量格局.     

深圳市不同区域大气CO2变化特征与来源分析

于2020年12月1日~2021年12月1日分别在深圳市大学城和路边站两点位对大气CO₂和CO浓度进行了为期1a的观测.本次观测期间内两点位大气CO₂平均浓度分别为432×10^-6和439×10^-6,均呈现了“秋冬季高、春夏季低”的季节变化特征与“昼低夜高”日变化特征,且日变化特征在早晚高峰期受到交通源排放的显著影响.此外,通过引入CO₂和CO的净变化值得到大学城和路边站两点位的ΔCO₂/ΔCO值分别为136.8~184.8、59.0~119.3,结果表明机动车排放对深圳市大气CO₂贡献突出.     

2018-2019年兰州市近地面臭氧浓度变化特征及其影响因素分析

选取兰州市城区4个环境空气质量国控站点2018-2019年的监测数据和兰州市气象站同期的观测资料,分析了兰州市O₃浓度的时空分布特征,并探讨了气象因素和相关污染物对ρ(O₃-8 h)的影响。结果表明:1)兰州市城区各站点ρ(O₃-8 h)的月变化和ρ(O₃)小时值的日变化均呈单峰型,ρ(O₃-8 h)高值出现在4-8月,ρ(O₃)小时峰值出现在15:00左右;2)相关污染物与ρ(O₃-8 h)均呈负相关,ρ(O₃-8 h)随ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(PM_2.5)的增加而降低;3)高温、低湿的环境有利于兰州市城区O₃的生成,而特殊的地形条件导致在一定风速下,O₃更容易积累;4)分别建立了相关污染物和气象因子的多元线性回归方程,发现在当前气象条件和相关污染物排放现状下,气象因子对兰州市O₃的影响比相关污染物的影响更为重要。     

江苏省海岸带近30年人类干扰指数时空变化特征

为探究县级以上海岸带区域人类干扰指数（human interference index, HII）的时空变化特征及生态意义,本文利用遥感数据和地理信息系统技术,对HII计算方法进行一定的改进,使其更适合大范围研究区的计算,并分析了1990-2020年江苏省海岸带HII的时空变化特征及其关键驱动因素,最后以HII与选取的代表性指标的相关性分析结果探讨了HII的生态意义。研究结果表明：（1）研究区内各县、市HII在空间分布上,由北向南呈先下降、后升高、再下降的趋势,1990年、2000年、2010年和2020年研究区的HII为0.2800、0.3620、0.1804、0.2917;(2)人工建筑的扩张和滩涂围垦是影响HII高值区空间分布的关键驱动因素;（3）相关性分析结果表明,研究区内的斑块经历了集聚到破碎化再到集聚的过程,且HII具有一定的生态意义。本研究结果可为江苏省海岸带地区人类活动的调控和生态系统管理提供更多的空间信息和理论指导,也为计算大尺度空间的HII提供了思路。     

甘肃南部典型城镇PM2.5浓度及水溶性离子特征分析

为研究甘肃南部城镇PM_2.5及水溶性离子（WSIIs）浓度水平,于2019年4月—2020年2月在甘肃成县按季度进行PM_2.5样品采集,分析了其变化特征,并运用相关和主成分分析法进行来源解析.结果表明：采样期间甘肃成县PM_2.5年平均质量浓度为（57.2±26.9） μg·m^-3,表现为冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特征,冬季质量浓度约为夏季的1.9倍,全年空气质量优良率为81%,其中夏季达100%.WSIIs质量浓度呈现SO₄^2->NO₃^->Na⁺>NH₄⁺>Ca²⁺> K⁺>Cl^->Mg²⁺的特征.SNA是浓度水平最高的3种水溶性离子,占8种主要水溶性离子浓度的70.1%.ρ（NO₃^-）/ρ（SO₄^2-）平均值为0.6,表明工农业生产及化石燃料燃烧排放等固定源是颗粒物污染的主要来源.新型冠状病毒疫情期间人员管控对PM_2.5和水溶性离子中SNA质量浓度影响显著,PM_2.5平均质量浓度降幅达44.2%.源解析表明,PM_2.5中WSIIs主要来自化石燃料燃烧、生物质燃烧及二次源和道路建筑扬尘等.