环境污染区域差异及其影响因素灰色关联法分析——以山东省为例

山东省不同区域的环境污染状况差异显著,为此简要分析了山东省东、中、西部三大地区间的工业污染排放差异,并运用灰色关联法分析各地区工业污染的主要影响因素及效应。结果显示,各地区的污染主要影响因素有明显差别。东、中部地区工业污染排放主要影响是结构效应,而西部地区则主要是结构效应和规模效应。而且,同一影响因素对于不同地区的污染排放有着不同的影响。为探讨经济发展如何通过这三大效应影响环境污染排放,对结构效应、规模效应和技术效应与经济发展水平之间进行回归分析。基于以上分析,提出了环保政策创新的途径,有针对性对各地区环境污染进行治理。     

管制员疲劳状态下认知能力差异分析

为监测不同岗位管制员执勤过程中的疲劳状态,利用精神运动能力检测结合空间知觉感知测试仪设计试验方案,研究不同岗位管制员疲劳状态下的认知能力差异.结合试验获取的数据,运用K-means方法将管制员工作状态划分为清醒和疲劳.选取疲劳数据,通过KW检验理论计算并分析不同岗位间管制员疲劳状态下认知能力差异.结果表明:进近与区域管制员疲劳状态下警觉性差异度为75.495,即进近与区域管制员疲劳状态下管制员警觉性存在显著差异;进近与塔台管制员疲劳状态下注意力稳定性差异度为7.881,不存在显著差异.     

The rhythm of stereotypic behaviors in captive giant panda (Ailuropoda melanoleuca)北大核心CSCD

Stereotypy can be defined as a repetitive behavioral pattern with no apparent function or target in captivity. It is considered an abnormal behavior in contrast to the behavior in wild habitats and is often used as an important index to evaluate the captive environment, which has a significant scientific value. Many previous studies have focused on the impact of environment on stereotypical behavior; however, the rhythm of stereotypy remains unclear. To determine the mechanism of stereotypy, eight giant pandas (Ailuropoda melanoleuca) were investigated 24 h a day from Jan 2018 to Dec 2019, with focal sampling and continuous recording. No stereotypy in the juveniles was noted, while the adult giant pandas displayed different stereotypies. Mean stereotypy durations were 0.72% of the total activity in circadian rhythm, with a peak of mean durations in all seasons occurring at 7:00 am–9:00 am, while, in spring, there was a peak of mean duration at 1:00 am–3:00 am. Although there was no significant difference, mean stereotypy durations and frequencies in the night were longer than those in the daytime. Mean stereotypy frequencies in spring reached the highest level, whereas mean stereotypy durations in winter were maximal. The adult giant pandas in the daytime showed maximal mean stereotypy durations in winter and minimal mean stereotypy durations in busy seasons (summer and autumn), whereas mean stereotypy durations at night were maximal in busy seasons. Despite no significant differences among these seasons, our results suggest that the stereotypy of giant pandas may have diurnal rhythms and seasonal differences. In light of the similar captive environment between adult and juvenile giant pandas, the appearance of stereotypy may be correlated with age, which may be the effects of the environment or a strategy of adaptation. © 2022 Science Press. All rights reserved.     

北京污染物排放总量仍大幅超标

4月10日发布的（2013年北京市环境状况公报》显示,北京市主要污染物排放总量继续下降,但仍大幅超出环境容量,6项污染物中细颗粒物（PM2.5）超标最严重。从空间分布看,全市空气质量南北差异显著。位于北部、西北部的生态涵养发展区好于其他区域。通报显示,北京地表水环境质量保持稳定。     

从老鼠被毒死之后看生物多样性

正活动目的:通过活动使孩子们理解生物多样性和自己生活的关系。活动准备:找到一些图片来配合事例的讲解和问题的讨论。学生需要准备纸和笔。活动步骤:(1)老师带领学生一起做"头脑风暴",讨论我们生活中的衣食住行,还有娱乐、小说、诗歌等,这些我们每天都离不开的事物中哪些与自然有关?可以把学生分成小组,每个组以一个主题来讨论,比如有的小组围绕"吃"讨论,有的小组围绕"行"来讨论。小组要把讨论的结果记录下来,记录的方法可以多样,用文字、图表或者绘画的方式都可以。小组讨论后,每个小组派代表向大家汇报,并把结果贴在黑板上。     

安阳市近地面臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于国控环境空气质量监测站数据分析了安阳市2014～2017年不同功能分区(城市、郊区和工业)点位的臭氧(O_3)污染特征和变化规律,并研究了O_3污染的气象影响因素和潜在源分布.结果表明,2014～2017年安阳市各站点O_3年均浓度上升明显,O_3超标日的出现从2015年开始不断提前,最早在2017年4月出现;工业区点位O_3第90百分位数和平均值增长最快,年均分别增长16. 0μg·m~(-3)和13. 0μg·m~(-3),郊区点位O_3第5百分位数增长最快,年均增长13. 2μg·m~(-3);安阳市O_3月变化呈"M"型,且具有明显的空间差异;温度对O_3浓度起主导作用;气温大于23℃、相对湿度小于58%和西南偏南方向5m·s-1风速与高浓度O_3污染密切相关;不同季节O_3潜在来源差异明显,夏季主要分布在河北南部、湖北北部和沈阳北部.2017年5月首次出现O_3重污染日,工业点位O_3小时平均浓度高达405μg·m~(-3),重污染事件与西部干热气团转移导致持续高温有关.     

城市空间结构对PM2.5浓度分布的影响

城市空间结构影响空气流通等微环境,必然对PM_2.5分布和扩散产生影响,研究两者关系对城市规划和建设具有积极意义。基于建筑构建城市空间结构指标体系,采用克里金插值等方法研究济南市中心城区PM_2.5浓度的空间格局,运用相关分析方法基于全域和不同高程视角探究城市空间结构对PM_2.5分布的影响。结果表明:1）DEM平均值、建筑绝对高度平均值、户外活动面积与PM_2.5浓度呈负相关,建筑绝对高度最大值、建筑基底面积总和、建筑密度、占空比、建筑体积总和与PM_2.5浓度呈正相关。这些指标是影响PM_2.5分布的重要因素,城市规划布局时应重点考虑。2）不同高程和时间范围,PM_2.5分布存在时空差异。PM_2.5浓度越高,城市空间结构指标对其浓度分布的影响越明显。PM_2.5浓度空间分布的变异系数越大,PM_2.5浓度与各城市结构指标相关性越弱。3）地形高程是影响PM_2.5分布的重要因素,随着平均高程增加,城市空间结构指标与PM_2.5浓度呈显著相关的月份数量增加,且规律性更强。     

黄土高原气候变化特征及原因分析

基于黄土高原111个气象站点1961—2018年逐日气温(最低气温、最高气温、平均气温)和降水数据,采用Mann-Kendall趋势分析、Sen's斜率估计和小波周期等方法分析了气温和降水的时空变化特征,并采用小波交叉功率谱分析方法对影响区域气候的环流因素进行了分析.研究结果显示:(1)黄土高原1961—2018年平均气温以0.35℃·(10a)?1速率呈显著增加趋势,进一步分析显示气温的上升主要来自于年均最低气温的显著上升(0.39℃·(10a)?1,P<0.01);在季节变化上,平均气温、平均最低气温、平均最高气温在冬季的上升速率最为显著;研究区降水的年际、季节上的变化均不明显.(2)年均气温的突变在1995年,年均最高气温和年均最低气温分别在1995年和1994年存在突变;年降水量不存在突变.年降水量变化的主周期2—3 a和4—6 a,气温变化的周期主要为2—4 a、6—8 a、12—16 a.(3)平均气温变化主要受北大西洋年代际涛动(AMO)影响、受北大西洋涛动指数(NAO)影响较小;年降水量主要受太平洋海温指数(Nino3.4)和北极涛动(AO)影响.     

锡林河流域生长季节不同草地类型根系呼吸特征研究

采用根系生物量外推法于2005年生长季对内蒙古锡林河流域温带半干旱草原中的羊草自由放牧草原、大针茅自由放牧草原和羊草退化草原根系呼吸占土壤总呼吸的比例进行了野外测定,研究了不同草地类型土壤总呼吸、根系呼吸和根系呼吸占土壤总呼吸比例的季节变化规律,同时就根系生物量和水热因子等环境要素对上述过程的影响进行了具体分析.结果表明,3个样地根系呼吸和土壤总呼吸的季节变化规律基本一致,均表现为单峰曲线,峰值出现在7月下旬,但羊草退化草原受过度放牧的影响,根系呼吸和土壤总呼吸速率均明显高于其它2个样地;根系呼吸占土壤总呼吸的比例在生长季节内波动明显,且3个样地差异较大,但大多介于40%～50%之间,平均值为40.3%.     

杂交水稻对Cd的吸收与籽粒积累:土壤和品种的交互影响

土壤-作物-食物是人类摄取Cd的主要途径,而水稻是籽粒Cd积累最强的粮食作物.选择2种杂交水稻(普通杂交稻“汕优63”和超级稻“Ⅱ优明86”)与乌栅土和红沙泥田2种水稻土为材料,采用添加Cd(2.5 mg/kg)和不添加Cd处理进行盆栽试验,研究了水稻在成熟期对土壤中Cd的吸收及籽粒积累特点.结果表明,杂交水稻对Cd的吸收及籽粒积累依土壤、品种及两者的交互作用而变化.杂交稻对土壤中原有Cd的吸收与积累,基因型影响高于土壤类型的影响,但对外源Cd的吸收与籽粒积累,土壤类型的影响强于品种基因型,而土壤与品种间的正交互作用(Cd吸收强的超级稻种植于土壤Cd化学有效性高的红沙泥田)可使水稻籽粒Cd积累成倍提高.说明在未污染条件下,杂交稻对Cd的吸收与籽粒积累主要受品种的吸收能力控制,而在污染条件下,土壤化学性质对Cd有效性的影响成为土壤-水稻系统Cd迁移的主要控制因素.本实验显示,在酸性土壤或污染条件下,超级稻对Cd的吸收与籽粒积累十分强烈,就地消费人群的籽粒Cd暴露风险水平达到数倍于临界摄入剂量水平.加Cd处理下,汕优63中Cd滞留于根部,而Ⅱ优明86有较强的将Cd向上运输的能力,Ⅱ优明86籽粒Cd积累的不利效应远远超过其产量的增加效应.因此,在高产水稻育种中必须考虑水稻对Cd吸收的基因型差异与籽粒Cd的暴露风险,推广高产杂交水稻根据其Cd的吸收特性考虑土壤-品种的合理布局.