甘肃省作物布局演变及其对区域气候变暖的响应

根据甘肃省1985-2005年的气候资料和同时期主要作物播种面积等统计资料,利用快速聚类分析方法分析了气候变暖背景下甘肃省主要作物的种植格局和种植界限演变情况。结果表明:过去20 a里特别是进入20世纪90年代,在河西地区,玉米和棉花播种范围扩张趋势明显,种植面积比重显著增加,春小麦种植面积比重快速降低,种植范围大幅向祁连山浅山区退缩,种植结构的这种调整使玉米和棉花逐渐取代小麦成为河西主要作物,并最终导致该区主要作物种植格局从以小麦为主转变为以玉米和棉花为主;在中部地区,春小麦面积逐年缩小,冬小麦和杂粮种植扩张,玉米的种植比例逐年上升,马铃薯种植逐渐形成规模,形成了以小麦和玉米为主的种植格局;在东南部地区,春小麦和冬小麦面积逐年缩小,玉米、冬油菜和其他喜温的经济作物种植比例逐年上升。相关分析表明,上述作物种植格局的变化与气候变暖带来的积温增加及积温带北移东扩密切相关。     

1980—2010年温榆河的水环境质量时空演变特征

以温榆河流域的主要超标污染物 COD 和氨氮为研究对象,通过历史数据和现场调查,系统研究了1980—2010年间温榆河的水环境质量时空演变特征.结果表明,温榆河流域水环境质量经历了清洁-污染-重度污染-污染遏制的过程,但水质现状均不达标;温榆河流域水环境质量好坏依次是上段>下段,温榆河>坝河>清河,并且Pearson相关分析表明,温榆河下段COD和NH+4-N浓度主要受清河影响;温榆河流域COD污染逐步遏制(超标倍数<1)、NH+4-N污染凸显(超标倍数8～20),耗氧物质处于从COD为主向NH+4-N为主转换的阶段;支流清河和坝河不仅是温榆河干流入河污染负荷的首要输入途径,而且支流上污水集中处理设施的排水是温榆河干流的首要补给来源(70.1%),其运行状况与升级改造对改善温榆河水环境质量至关重要.     

里约峰会与中国的绿色未来——后里约＋20时代：为可持续发展注入新的活力

充满博弈与妥协的谈判过后,里约＋20峰会开启了可持续发展的新进程。我们面临着世界政治经济格局深度调整、全球资源与环境恶化的严峻挑战,也迎来了改变生产与消费方式、走绿色发展道路、建设高水平生态文明的新机遇。     

三峡库区大宁河沉积物营养盐时空分布及其与叶绿素的相关性分析

为研究大宁河底泥营养盐时空分布与藻细胞分布的关系,本研究在大宁河选择4个代表性的取样点:菜子坝、白水河、双龙和大昌,利用垂直重力采泥器,按照2 cm厚度分层选取底泥,检测底泥中总氮,氨氮、硝态氮、亚硝态氮、总磷、无机磷、有机磷和叶绿素的垂向分布,分析叶绿素与营养盐的相关性.结果表明,菜子坝底泥0.0~2.0 cm总氮浓度最高,白水河底泥2.0~4.0 cm的总氮浓度最高;菜子坝底泥2.0~4.0 cm氨氮浓度最高,1和2月白水河底泥4.0~6.0 cm浓度较高;硝酸氮和亚硝酸氮(除3月)在菜子坝底泥2.0~4.0 cm浓度最高;氨氮、硝酸氮和亚硝酸氮浓度在同一个采样点底泥4.0 cm以下分层差异不显著;白水河底泥总磷0.0~6.0 cm呈增加趋势,菜子坝底泥表层的总磷和无机磷的浓度显著高于其它分层,而且每一分层中总磷、无机磷浓度都高于其他3个取样点相应的分层;有机磷在菜子坝和大昌的浓度高于白水河和双龙的浓度,但是同一采样点底泥不同分层的有机磷浓度差异不显著;同一深层底泥中的叶绿素a浓度在大昌最高,其次是白水河,再次菜子坝,双龙处的叶绿素浓度最低;只有1月在大昌取样点处无机磷和叶绿素a的浓度显著正相关,相关系数为0.87,底泥中的营养盐不是影响底泥藻细胞分布的主要影响因素.     

川渝地区甲醛柱浓度时空变化及其影响因子的相关性分析

基于Aura-OMI HCHO数据,研究川渝地区2009—2017年甲醛柱浓度变化及影响因素.结果表明:9年间川渝地区甲醛浓度变化总体较为平稳,与全国其他地区相比,浓度均值较低.年变化中,四川省甲醛浓度整体高于重庆市,川渝两地的年均最高值分别出现在2011年和2012年,且2015年重庆出现最大下降速率.整个研究区在最高值变化中,1月、2月及11月出现极高值.9年间甲醛浓度整体先上升后下降,浓度等级二级一级三级其他级别,绝对高值集中分布在康定和雅安交界一带,季节变化呈现春季秋季夏季冬季的规律,与全国其他地区夏季最高有所不同.稳定性方面,研究区中部偏西波动较大,东西两部较为稳定,康定和雅安交界处为高波动区,川西西部、川东平行岭谷和重庆为低波动区,其他地区为中等波动区.地形、气候和风向等自然因素的综合作用对甲醛浓度值的大小及空间分布贡献极大,自然地理条件尤其与极端高值高且集中的特点关系密切.社会经济因素中,生产总值增长速度和能源消费总量增长率与四川省和重庆市两地的甲醛浓度变化正相关关系较强,木材加工及草制品业与之负相关关系较强,而纺织业、化学原料和化学品制造业、石油和核燃料加工业只与四川省甲醛浓度有较强的负相关性,重庆相对较弱.     

浙江2001—2016年露天生物质燃烧排放污染物时空格局

生物质露天燃烧排放烟气颗粒物对大气环境、生态系统和人类健康有重要影响. 该研究基于MODIS - MCD64A1数据提取2001—2016年浙江省森林、灌丛、草地火灾面积和作物秸秆火点数据,结合植被类型、生物质密度和燃烧效率,运用排放因子法,估算16年间浙江区域露天生物质燃烧排放污染物总量. 结果表明,2001—2016年浙江区域露天生物质燃烧总量为58.78 mt,其中乔木、灌木、草本、水稻、小麦、玉米、豆类和油菜燃烧总量分别为202.18 kt、10.43 kt、300.10 t、46.66 mt、1.94 mt、2.45 mt、3.45 mt和4.06 mt. 森林和秸秆火次数分别为1783次和23257次,森林火灾多集中在浙江南部区域,秸秆火多集中在浙江北部区域. 森林和草地火灾次数主要集中在3月和10月,作物秸秆火点主要集中在5、7和8月份,占全年75%以上. 各污染物CO₂、CO、NO_x、VOCs、PM_2.5、TC、OC和EC排放总量分别为667.20、26.40、1.13、4.92、5.12、2.85、2.59和0.23 mt. 该研究揭示了浙江地区生物质露天燃烧排放污染物的时空变化,为深入揭示生物质燃烧对区域环境影响提供数据支持.     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

黄土丘陵沟壑区生态风险时空动态及其风险分区—以陕西省米脂县为例

目前,黄土丘陵沟壑区等生态脆弱区生态风险评估已成为地理学与生态学应对生态系统管理的研究热点之一。以黄土丘陵沟壑区米脂县为研究区,构建“风险概率—敏感性—损失度”（PSI）的三维评价框架,并以子流域为评价单元进行数据整合,分析了米脂县2009-2015年准则层与综合生态风险的时空分异及其重心转移,并基于风险主导因子给出米脂县风险防范分区及降险对策。结果如下：（1）2009-2015年风险概率分别为49.93%、52.92%,有上升趋势;生境敏感性分别为0.61、0.60,下降了1.6%,生境质量趋好;损失度分别为0.42、0.46,损失度增加。（2）生态风险呈现中间高南北低的空间分布;研究期间生态风险值分别为0.14、0.15,风险有所升高;风险重心向西南转移跃入银州川道且风险演化主体方向为西北—东南走向。（3）风险预警区、生态恢复区、预警恢复兼顾区、自然调控区面积占比分别为7.53%、6.57%、23.86%、62.04%。基于风险主导因子的风险防范分区可有效进行风险消解,促进区域生境的可持续。     

黄河流域空气质量时空分布及影响因素分析

本文基于2015—2018年空气质量监测数据,研究了黄河流域空气质量的时空变化特征,量化分析了影响黄河流域空气质量空间分布的主要因素。结果表明:(1)2015—2018年,黄河流域空气质量总体趋于改善,除O3-8h外,PM2.5、PM10等污染物浓度均不同程度下降;(2)空气质量不达标天数未有明显减少,以O3-8h为首要污染物的持续时间明显延长,并且污染天数与PM2.5的差距逐渐缩小;(3)PM2.5、PM10浓度呈现东高西低的分布格局,O3-8h污染区域逐渐扩大并呈持续连片分布,热点城市主要分布在流域下游,冷点城市主要分布在流域上游;(4)平均气温、平均风速、人口密度和城镇居民人均可支配收入是影响PM2.5空间分布的主要因素;地形起伏度、降水量、平均气压和人口密度是影响PM10空间分布的主要因素,累积解释率为65.9%;平均气压、地形起伏度、日照时间和平均风速是影响O3-8h空间分布的主要因素。