《土地利用现状分类》国家标准的解读

2007年8月,我国新的土地利用分类系统(《土地利用现状分类)》首次作为国家标准颁布,标志我国土地利用研究的深入和土地管理水平的提高。为促进其更好地实施应用,论文对该标准进行了全面解读。在介绍《土地利用现状分类》国家标准主要内容的基础上,将新的分类标准与原有的《土地分类(试行)》标准进行了比较分析,指出了新的分类在土地利用类型的归并、调整等方面的改进之处及存在的问题,提出了新旧分类系统过渡和衔接的建议,为下一步国家制订新标准的实施细则提供了依据。     

不同土地利用类型土壤多环芳烃的纵向污染特征及来源解析

为研究城郊地区不同土地利用类型土壤多环芳烃(PAHs)的纵向污染特征,对南京市郊菜地、林地、居民点、城镇用地、水田和工业区这6个不同土地利用类型土壤各1剖面(0～100 cm)的15种优控PAHs进行研究,分析了PAHs的纵向分布和组成特征、影响因素和来源.结果表明,6个采样点剖面∑₁₅PAHs含量分别为：菜地69.3～299.2μg·kg^-1、林地20.8～128.3μg·kg^-1、居民点30.7～142.1μg·kg^-1、城镇用地185.6～1 728.7μg·kg^-1、水田208.3～693.0μg·kg^-1和工业区165.6～739.2μg·kg^-1.居民点和林地没有污染,菜地污染水平较轻,水田和工业区污染水平中等,城镇用地污染较严重.除居民点和城镇用地以外的采样点土壤PAHs集中分布在表层或次表层,但在深层仍有检出,且各采样点各深度大多以高环PAHs为主. PAHs的分子特性及成分含量、土壤的理化性质和土地利用方式均会影响P...     

论小于63μm粒级作为水体颗粒物重金属研究介质的合理性及有关粒级转换模型研究

粒度是影响水体颗粒物中重金属含量的重要因素。研究了与此有关的两个问题：１．对各种粒度校正方法进行了讨论，论证了以小于６３μｍ粒级作为水体颗粒物中重金属研究介质的合理性：２．由于我国文献中大量资料是关于小于５０μｍ粒级颗粒物的，为使其与小于６３μｍ粒级数据有对比性，我们采集了我国东部自北至南地理、水文条件显著不同的十数条河流共２７个表层沉积物样品，对Ｃｕ、Ｐｂ、Ｚｎ、Ｃｄ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｆｅ、Ｍｎ等７种重金属元素在小于５０μｍ和小于６３μｍ两种粒级中的含量进行了分析，以简约主轴法回归模型Ⅱ建立了两种粒级中重金属含量的回归模型。     

南京城郊不同土地利用类型农业土壤多环芳烃污染特征及风险评价

以南京市城郊不同土地利用类型的农业土壤(水田、菜地和林地)为研究对象,测定了16种PAHs的含量.结果表明,苊烯(Acy)在所有土壤样本中均未被检出,南京城郊农业土壤15种ω(PAHs)的范围在24.49～925.54μg·kg^-1之间,平均值为259.88μg·kg^-1.PAHs含量由高到低依次为：林地>水田>菜地,总体上以高环PAHs(HMW)含量为主.不同土壤理化性质对PAHs的影响表明：土壤有机碳(TOC)和黏粒(clay)含量与PAHs存在一定的相关性,pH和全氮(TN)与PAHs无明显相关性.毒性当量法和CSI指数法表明,南京城郊农业土壤中PAHs生态风险较小,但是林地中应当给予一定的重视.增量终身癌症风险(ILCR)进行健康风险评价表明,儿童健康的威胁风险略大于成人,林地的总的致癌风险(CR)明显高于菜地和水田,仍处于可接受的范围内.对成人进行了蒙特卡洛模拟表明,确定性健康风险的风险分析低估了PAHs的健康风险.敏感性分析结果表明,对CR总方差影响最大的输入参数是暴露频率EF(占50.7%).     

土地利用和土地覆盖变化研究模型综述

本文综述了全球变化研究中土地利用和土地覆盖变化（ＬＵＣＣ）的主要模型,重点介绍了植被模型和引入社会驱动力的ＬＵＣＣ模型,并归纳出ＬＵＣＣ模型的以下发展趋势：①新一代的ＬＵＣＣ模型应该能够模拟ＬＵＣＣ的主要社会经济和自然驱动力,包括从ＬＵＣＣ到驱动力和全球变化的主要反馈关系；②具有明确的空间关系,能够以适当的空间分辨率,比较好地预测长期的（５０～１００ａ）土地利用和覆盖变化及有关的生物物理参数,如植被特征、资源的积聚和退化等；③能够更好地认识ＬＵＣＣ与其主要驱动力之间的关系在局地、区域和全球尺度上的动态和后果；充分考虑土地利用和覆盖变化对政策、技术进步、人口增长、经济发展、市场变化等社会变量的灵敏性,此外,还应注意意识、信仰等文化因素的影响；④发展新的ＬＵＣＣ建模方法,使ＬＵＣＣ模型能够与其它类型的全球变化模型,特别是气候模型建立联系。     

Se(Ⅳ)和Se(Ⅵ)对小白菜生长及生理效应的影响

用盆栽试验研究了不同含量Se(Ⅳ)和Se(Ⅵ)对小白菜生长和生理效应的影响.结果表明,不同含量Se(Ⅳ)和Se(Ⅵ)对小白菜体生长和生理代谢的影响不尽相同.低含量硒（Se(Ⅳ)<10.0 mg·kg-1、Se(Ⅵ)<5.0 mg·kg-1）能够促进小白菜的生长,使其根变粗, 诱导脯氨酸的产生,阻止丙二醛（MDA）的合成,增强白菜的抗逆性,使其生物量明显提高;高含量硒会抑制小白菜的生长,导致植物体内脯氨酸合成下降,MDA含量增加,叶及根系生长受到抑制,地上和地下部干重显著急速下降（p<0.01）.小白菜根长、叶面积等生长指标均随Se(Ⅳ)和Se(Ⅵ)含量的增大而显著下降（p<0.01）;抑制小白菜根系生长的Se(Ⅳ)含量为60 mg·kg-1,明显高于Se(Ⅵ)含量（20.0 mg·kg-1）.相同硒含量下,Se(Ⅳ)处理的小白菜地上部干重为Se(Ⅵ)的1.1~3.0倍,说明本试验条件下Se(Ⅵ)的生物有效性和毒性均大于Se(Ⅳ).Se(Ⅵ)处理小白菜地上部分的硒含量显著高于地下部分,而Se(Ⅳ)处理小白菜地下部分的硒含量显著高于地上部分,小白菜地上和地下部分对Se(Ⅵ)的吸收量均显著高于Se(Ⅳ).综合生长和生理因子分析表明,地上部分生物量是反映Se(Ⅳ)及Se(Ⅵ)处理土壤上小白菜生长状况的理想指标.     

中国西南地区金属矿开采对矿区土壤重金属影响的Meta分析

金属矿开采是土壤重金属的最主要来源之一.以往针对单个或少数几个金属矿区的研究尚不足以有效支撑大尺度特别是跨省域尺度内矿区土壤重金属污染的治理.本研究针对我国金属矿产资源丰富的西南地区（云南省、四川省、贵州省、重庆市和西藏自治区）,搜集了有关金属矿开采对土壤重金属影响的文献,采用Meta分析量化了不同情景模式（即不同子区域、矿种和土地利用类型）下金属矿开采对周边土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的影响,最后利用失安全系数与漏斗图检验了研究数据的发表性偏倚.结果表明,我国西南地区金属矿开采整体上显著增加了表层土壤中重金属含量［ES₊（weight effect size）=1.53］,重金属增加量由高到低顺序为：Cd （4109.80%）>Pb （741.49%）>Hg （452.90%）>Zn （420.70%）>As （278.10%）>Cu （138.69%）>Ni （16.18%）,Cr无显著影响;四川和云南采矿对土壤Cd （ES_+四川=4.16;ES_+云南=3.20）和Pb （ES_+四川=3.47;ES_+云南=2.54）的影响较高,贵州采矿对土壤Hg （ES₊=2.80）的影响最高;金属矿开采对耕地土壤（ES₊=1.42）的影响较高;铅锌矿和锡矿开采显著增加了土壤中Cd、Pb和Zn的含量,铜矿开采显著增加了土壤Cu、Cd和Pb的含量;以上重金属中,Pb和Zn的研究结果受发表性偏倚的影响（P<0.05）.本研究结果可为西南金属矿区土壤环境保护提供更多的有效信息.     

北方农牧交错带土地利用及景观格局变化特征

基于1988,1995和2000年3期Landsat TM数据,采用遥感,GIS和景观生态学方法,运用土地利用转移矩阵、景观格局分析软件Fragstats3.3,对北方农牧交错带土地利用及景观格局变化进行了动态研究.结果表明:①减少的耕地主要转为草地,增加的耕地也主要源于开垦草地;②耕地转为草地的空间分布较均匀,草地转为耕地的区域差异明显;③1988—1995年和1995—2000年2个时段参加变化的土地数量差异显著;④增加的沙地主要源于草地退化;⑤景观异质性上升,结构趋向均衡化,稳定性增强,受人类干扰程度在加大.      

淮南矿区土地利用变化对区域景观格局的影响

以淮南矿区5期遥感影像图作为基本信息源,利用土地利用转移矩阵和景观格局指数分析了淮南矿区的土地利用变化及其对区域景观格局的影响。土地利用变化相关结果表明:1980 — 2015年淮南矿区及区域土地利用变化主要表现为耕地的减少,建设用地、水域的增加。矿区耕地面积减少117.6 km~2,其中46.7%的面积转换成建设用地,51.2%转换成塌陷水域,其所在区域(流域)耕地减少了274.4 km~2,有63.1%转换成建设用地,33.1%转换成水域。将矿区增加的塌陷水域面积还原作为无采矿活动的对照,分析采矿活动对区域景观格局的影响,结果表明:采矿活动使得区域景观多样性指数增加了0.07,矿区土地利用变化使得区域景观多样性增加、优势度减小,区域景观格局更加趋于多样、均衡。     

无常规水文监测高寒湿地纳帕海水量波动模拟分析

论文以无常规水文监测高寒湿地纳帕海为例,基于流域产汇流的时滞效应,建立了湿地区气候因子(日累计降水量)与水文因子(湿地明水量)之间的经验关联模型,以模拟湿地水文情势的波动。研究首先通过对1990-2011 年不同时相的48 期纳帕海湿地Landsat TM/ETM+遥感数据进行解译,提取明水景观变化信息;再利用研究区1988-2011 年逐日降水数据经过统计计算后生成的不同时间步长日累计降水量与48 期明水面积序列进行回归分析,筛选出最佳时间步长日累计降水量并获得其与明水面积之间的经验关联模型;进而借助纳帕海湿地明水面积与明水量之间的经验方程建立湿地明水量-最佳日累计降水量关联模型。模拟结果表明:8-9 月是纳帕海湿地的主汛期,9 月多年平均明水量可达866.11×10⁴ m³;干、湿季明水量差异较大,干季平均明水量为95.91×10⁴ m³。上述模拟结果能够与遥感影像解译所获取的信息和实地调查信息保持基本一致,说明此模型能够较好地模拟研究区水文情势波动,为无监测高寒湿地水文情势研究提供了一种新的思路,同时也为该地区湿地洪灾防范提供了数据基础和方法指导。