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341.
太行山脉不同量级降雨侵蚀力时空变化特征 总被引:5,自引:0,他引:5
基于太行山脉及其周边地区76个气象监测站点1954-2016年逐日降雨数据,建立了基于不同量级侵蚀性年降雨量模拟年降雨侵蚀力的简易模型,并采用气候倾向率、小波周期分析、重心模型、Co-Kriging插值、Mann-kendall非参数趋势检验以及突变分析等方法,分析了不同量级降雨侵蚀力时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1)太行山脉地区年降雨侵蚀力简易模型为y=0.182x11.095+5.463x20.982+9.401x31.017+15.258x4-26.753,且多年降雨侵蚀力呈小幅上升趋势,10年间上升了2.4 MJ·mm·hm-2·h-1·a-1,同时存在约20年的主周期和6年的小周期变化,并在1996年发生显著突变;中雨和大雨侵蚀力63年间均呈上升趋势,而暴雨和特大降雨侵蚀力呈下降趋势;春秋两季主要受中雨和大雨侵蚀力的影响,而夏季则主要受特大降雨侵蚀力的影响。(2)太行山脉地区各量级降雨侵蚀力最大值主要分布于太行山脉东南部以及五台山地区,最小值主要分布于地区的东北部;运用重心模型发现各量级降雨侵蚀力重心在春夏季节整体向东部以及东北部地区进行迁移,而秋冬季节则向南部以及西南地区迁移,形成一个循环,且与冬夏季风的控制时间相符。(3)太行山脉地区不同量级降雨侵蚀力与侵蚀性降雨量均呈显著正相关(P<0.01),大雨和特大降雨侵蚀力分别与纬度、海拔呈显著负相关(P<0.05),这主要与副热带高压移动、地形、海拔以及自然地理环境等因素有关。 相似文献
342.
文章基于2015~2017年3年来甘肃省国控监测站的PM_(2.5)数据,采用GIS的空间分析方法,揭示甘肃省城市PM_(2.5)的时空分布特征。结果显示:近年来甘肃省城市空气中PM_(2.5)的整体呈下降趋势,且呈现明显的季节变化特征;根据季节变化特征分析,扬尘在甘肃西部地区的PM_(2.5)数值中的贡献率较大;甘肃省冬季城市的PM_(2.5)严重超标; PM_(2.5)高浓度集聚地带主要位于兰州市附近,以兰州市为中心,表现出以兰白都市经济圈向四周减弱的趋势。 相似文献
343.
岩溶山区城镇化进程的土地利用景观格局演变特征——以贵阳市为例 总被引:1,自引:0,他引:1
基于多期贵阳市土地利用现状数据,运用景观生态学原理系统研究了城镇化进程中贵阳市景观格局时空演变特征。结果表明,城镇化进程中建设用地景观面积持续增加,耕地、林地和草地景观面积减少。城市建设用地景观早期集中于贵阳市中部,其它呈零星点状分布;中期以南部和西北部为主,逐渐由零星点状向带状发展;后期由带状向四周拓展的区位演变特征。城镇化进程中景观蔓延度和景观形状呈下降趋势,斑块数和破碎度增加,景观形状趋于规则;景观多样性和均匀度随城镇化推进有所上升,景观异质性增强。景观格局变化受控于国家政策、城市发展理念与规划调整。 相似文献
344.
北京市PM2.5时空分布特征及其与PM10关系的时空变异特征 总被引:1,自引:0,他引:1
PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5)与其它污染物间关系进行建模的过程中,缺乏同时考虑时间异质性与空间异质性,从而不能准确地描述依赖关系的时空变异特征.为此,首先借助于空间聚类分析技术,对北京市2014年PM_(2.5)浓度的聚集结构进行探测,在此基础上,通过聚集结构来分析PM_(2.5)季节性时空分布特征.然后,利用地理时空加权回归对北京市PM_(2.5)与PM_(10)季节平均浓度间关系进行建模,依据回归结果分析PM_(2.5)-PM_(10)间关系的时空变异特征.实验结果表明,春夏季节PM_(2.5)污染程度及空间变异程度均低于秋冬季节,各季节PM_(2.5)浓度均表现为北部浓度低、南部浓度高的空间分布特征;地理时空加权回归具有更好的拟合效果,由回归系数进一步可发现,春夏季PM_(2.5)-PM_(10)相关性低于秋冬季PM_(2.5)-PM_(10)相关性;各季节均表现为西北部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性高于东南部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性. 相似文献
345.
为认识山东省环境空气中O3的污染现状,基于2015~2019年国省控环境空气自动监测站的O3监测数据、2019~2020年4~9月气象代表站的气象数据及邻近环境空气站的O3监测数据,探究了山东省O3时空分布特征及与气象因素的关系.结果表明,山东省O3污染日益突出,年均ρ(O3-8h)(90百分位)和ρ(Ox)(O3 与NO2之和)升高速率分别为7.6μg·(m3·a)-1和7.0μg·(m3·a)-1,年均ρ(PM2.5)、ρ(CO)(95百分位数)和ρ(NO2)均逐步下降,下降速率均小于ρ(O3)上升速率.03污染呈现夏季高冬季低的"M型"或"倒V型"月变化特征,在6月或9月达到峰值,且污染月呈提前出现趋势.山东省年均ρ(O3-8h)(90百分位)呈现"内陆高,沿海低"的特点,并有区域均匀性发展趋势.相关性分析表明,山东省ρ(O3-8h)总体与日最高温度呈正相关,与相对湿度、气压和风速呈负相关,其中日 最高温度和相对湿度是O3-8h主控气象因子,气象因素对不同城市O3-8h超标率的影响具有显著差异. 相似文献
346.
掌握降水及降雨侵蚀力的时空分布和演变特征对于揭示区域气候变化规律,有效预防和科学评估水土流失等环境问题具有重要意义。基于34个气象站点1961—2015年的降水日值数据,采用降雨侵蚀力计算模型、Mann-Kendall检验、小波分析和Kriging空间插值等研究方法,分析研究了山东省内山地、丘陵和平原等不同地形区的降水和降雨侵蚀力时空变化特征。结果显示:近55年间,全省及各地形区的降水量和降雨侵蚀力均呈波动下降趋势,年内分配均集中在夏季,降雨侵蚀力在时间尺度上存在25年左右的变化周期。空间上,降水和降雨侵蚀力均呈现鲁中南山区>胶东半岛丘陵区>鲁西北平原区;分界线由东北至西南沿福山—莱阳—淄博—定陶等站呈“S”型贯穿山东省,界线东南侧降雨侵蚀力高,西北侧降雨侵蚀力较低。其原因主要是受海拔和地形的影响,东南季风携带湿润气流受胶东半岛丘陵及鲁中南山地的阻挡抬升,致使“S”型分界线东南侧迎风面降水及降雨强度相对较高;西北侧背风面形成焚风效应,降水及降雨侵蚀强度较低。该结果可为山东省水土流失空间特征分析奠定数据基础,同时为区域水土资源利用与调控及生态环境保护与改善提供决策支撑。 相似文献
347.
长江流域小型水库数量多分布广,具有重要的生态经济效益,探明小型水库水质对环境变量的响应规律对于提升水库水质具有非常重要的意义.基于长江上游36个小型水库枯水期水质数据,运用相关分析和冗余分析等研究方法,将环境变量划分为景观配置指标、景观组成指标和水库特征指标这三大类,探明其对水质指标变化的影响.结果表明:(1)旱地是NO-3-N、TN和TP的主要来源;居民点是TP物质的主要来源;水田、林地和荒草地对水库N、P的截留和净化具有正向作用;(2)旱地最大斑块指数与水库TN和NO-3-N浓度显著正相关,水田散布与并列指数、林地散布与并列指数与水库NO-3-N和TN浓度显著负相关;旱地斑块密度与TP物质含量显著正相关;林地最大斑块指数与TP含量显著负相关;(3)水库库容、水库平均深度和水库形状指数对水库水质提升具有显著的正向作用;(4)水库环境变量中,景观配置指标对水库水质指标变化的解释率最高(24%),其次是水库特征指标(11%),最后为景观组成指标(9%).流域... 相似文献
348.
京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征 总被引:1,自引:1,他引:0
二次组分是造成京津冀城市群冬季PM2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017~2021年冬季京津冀城市群二次PM2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM2.5的影响因素.结果表明,2017~2021年冬季京津冀区域PM2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM2.5下降幅度最大,二次PM2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM2.5和二次PM2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键. 相似文献
349.
研究流域径流量变化可为水资源科学调配、利用开发、水旱灾害防治、水环境污染整治和国民经济可持续发展等提供重要依据.但近年来受全球变暖影响,极端气候事件,尤其是极端降雨的发生频率和强度出现了变化,直接或间接影响径流量变化.运用SWAT模型模拟1965~2019年间长江流域径流时空变化规律,分析了不同极端降雨条件下径流对降雨的响应.结果表明,1965~2019年间长江流域径流变化并不显著,流域总径流和中下游径流均经历了"枯-丰-枯-丰"4个阶段.极端降雨情景模拟发现,50 a一遇极端降雨下,长江上、中和下游代表性子流域日均径流变化率分别为6200%、21%和15%,月均径流变化率为355%、5%和1.3%,年均变化率为78%、1%和0.24%.而100 a一遇极端降雨下,3个子流域日均径流变化率分别为8000%、25%和17%,月均径流变化率为437%、7%和1.5%,年均变化率为96%、1.2%和0.28%.研究结果可为流域水资源管理和利用及洪涝灾害预测与防控等提供理论依据. 相似文献
350.
由于喹诺酮类(QNs)药物在人类医学中的重要性,世界卫生组织将其列为“最重要的抗菌药物”.鉴于此,为阐明土壤中喹诺酮类抗生素时空分布特征及其风险,分别于2020年9月(秋季)和2021年6月(夏季)采集了18份表层土壤样品,并采用高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS/MS)分析测定了土壤样品中的QNs抗生素含量,明晰了QNs时空分布特征及其环境影响因子;并采用风险商值法(RQ)进行了QNs生态风险和抗性风险评估.结果表明:(1)由2020年9月(秋季)至2021年6月(夏季), QNs含量平均值呈现下降趋势[秋季和夏季ω(QNs)平均值分别为94.88μg·kg-1和44.46μg·kg-1];中部(S9~S15)土壤中QNs含量最高而其他区域较低;(2)土壤中粉粒平均占比并无显著变化,而黏粒和砂粒平均占比分别呈升高和下降趋势;总磷(TP)、氨氮(NH+4-N)和硝氮(NO-3-N)含量平均值呈下降趋势;(3)相关分析结果表明,QNs含量与土壤粒径、亚硝... 相似文献