杭州湾南岸20 a水质净化功能变化及预测

区域水质净化功能及其影响因素的研究,对深入了解区域水质净化潜力,指导因地制宜的区域总体规划方案与环境保护措施具有重要的现实意义.研究区位于杭州湾南岸,是陆海相互作用的典型区域,承载着重要的经济发展及生态环境功能.基于收集的地形和土地利用类型数据,结合基于站点的气象数据,采用生态系统服务和权衡的综合评估模型（InVEST模型）中的水质净化模型,研究杭州湾南岸氮（N）、磷（P）的负荷量、输出量和净化量的时空演变特征,探索不同发展情境下研究区域水质净化功能的差异.结果表明,时间上,N和P的输出量以及净化量在两年中存在明显差异,相比2000年,2020年研究区域N总负荷量减少276.72 t,输出量减少140.86 t,净化量减少137.86 t;P总负荷量增加93.65 t,输出量增加28.91 t,净化量增加64.74 t;空间上,N、P输出量空间分布趋势大致相同,总体呈现北高南低以及南部部分区域为高值的特征,与土地利用类型密切相关;基于不同情景的模拟分析表明,在自然发展优先情景下,研究区N、P的输出量分别为1 682.36 t和115.50 t,在经济发展优先情景下,区域N、P的输出量分别增加约83.02%和79.93%,在环境保护情景下,区域N、P的输出量分别减少约为79.96%和56.44%.因此环境保护发展优先情景,能有效地减少区域N和P的输出,提高水质净化功能.研究结果为制定区域陆海统筹的规划方案,促进研究区域内经济和生态的协同发展提供了坚实的理论基础.     

深圳市2015~2021年雨源型河流水质时空变化及其对降雨的响应

雨源型城市河流水容量偏小,缺乏动态补充水源,易受污染.基于深圳市2015~2021年全市（不含深汕）9大流域的21个水质指标数据和逐日降雨数据,利用单因子指数评价、综合污染指数、层次聚类分析和Pearson相关分析等方法,研究深圳市河流水质时空分布特征及特征污染物对降雨的响应关系.结果表明：①2015年全区大部分断面水质都是劣Ⅴ类水,2018年10月后河流水质总体得到大幅度改善,与2018年深圳市开展治水专项活动背景一致,到2021年约62%的断面水质达Ⅰ~Ⅲ类水标准;②深圳市（不含深汕）西部人口稠密地区的水质污染较东部更严重,河口和支流下游水质污染较上游更严重;③深圳市坪山河、龙岗河、茅洲河和深圳河的水质受降雨的影响显著;④深圳市河流的主要特征污染指标是DO、COD、BOD₅、NH₄⁺-N、TP、高锰酸盐指数、石油类和阴离子表面活性剂;对于坪山河和龙岗河,降雨使TP和NH₄⁺-N指标浓度升高;对于茅洲河,降雨使TP和COD指标浓度升高;对于深圳河,降雨使COD、TP和NH₄⁺-N指标浓度升高.以上结果能够揭示深圳市雨源型河流水质时空变化情况及其对降雨事件引发的非点源污染的响应关系,为深圳市打造更高品质水环境提供科学参考.     

黄河流域生态系统服务价值时空演化及影响因素

探析生态系统服务价值的外部时空演化及内在影响机制,对理解区域生态系统问题和提升人类生态福祉具有重要意义.基于格网数据,利用当量因子法与归一化植被指数（NDVI）对黄河流域的生态系统服务价值进行测度,分析流域沿线城市生态系统服务价值的时空格局演变,并在利用地理探测器确定主要影响因素的基础上,构建地理加权回归（GWR）模型,探讨各影响因素的空间异质性.结果表明：①2000~2020年黄河流域生态系统服务价值先上升再下降最后上升,呈现“南部高于北部”和“下游低、上中游高”的空间分布格局,且调节服务对流域生态系统服务价值的贡献最大.②地理探测结果表明,各因素的影响程度存在差异,社会因素对黄河流域生态系统服务价值的解释作用最强,经济因素次之,自然因素的解释作用最弱,且上游的高值区主要与河流湖泊有关,中游的高值区主要与山地有关.③GWR模型结果表明,人口密度、土地垦殖率与生态系统服务价值呈负相关,年均降水量呈正相关,作用强度均由东向西递增;单位面积GDP与整体生态系统服务价值呈负相关,但在上游区域呈正相关.     

景观格局对河流水质影响的尺度效应Meta分析

景观格局决定了陆域污染物的源汇过程,是影响河流水质状况的关键因素.由于尺度效应,不同尺度下景观格局与河流水质关系的研究结果不尽相同.然而,景观格局对河流水质影响的尺度效应问题尚缺乏系统研究.收集了国内外4 041条研究数据,采用Meta分析法定量分析了不同尺度下景观格局对河流水质的作用特征,识别了影响河流水质的关键时间和空间尺度以及景观指数.结果表明,相对于降水事件、平水期和年际尺度,丰水期下景观格局对河流水质的影响最大;相对于流域尺度,缓冲区尺度的景观格局对河流水质的影响更大;丰水期-缓冲区尺度是景观格局影响河流水质的关键时空耦合尺度.与耕地、水域、草地以及流域整体景观相比,林地和城镇用地的景观格局对河流水质的影响更大;破碎度是影响河流水质最重要的景观格局因子.在河流水质治理中,应重点考虑缓冲区的景观配置,增加缓冲区林地面积、减少林地和水域的斑块密度和减少城镇用地的面积占比和聚集度,以有效保护河流水质.     

2017~2021年苏皖鲁豫交界区域PM2.5和O3时空变化特征及影响因素

苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM_2.5和O₃污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探讨了该区域PM_2.5和O₃浓度的时空变化特征及气象影响.结果表明：①2017~2021年区域PM_2.5浓度呈现逐年下降趋势,PM_2.5浓度月均值呈现“U型”分布,冬季PM_2.5浓度仍维持高位.O₃-8h-90%浓度呈现波动下降趋势,O₃-8h-90%浓度月均值变化呈“M型”分布,夏秋季O₃污染程度未有好转.②与2017年相比,2021年PM_2.5-O₃复合污染天数减少了52 d,但PM_2.5污染仍占主导地位.③PM_2.5和O₃污染区域主要集中在区域中部和北部城市,且中部城市PM_2.5和O₃污染程度均改善显著.④采用Moran''s I指数和LISA指数分析了区域PM_2.5和O₃-8h-90%浓度的全局和局部空间自相关性,PM_2.5和O₃-8h-90%浓度均具有空间相关性,PM_2.5浓度主要表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象,且高值-高值聚集有从中部向西部转移的现象,2020年和2021年O₃-8h-90%浓度表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象.⑤结合气象要素数据,利用KZ滤波方法量化排放源与气象条件对区域PM_2.5和O₃-8h浓度的贡献,两者主要受到污染物排放影响,贡献率分别为101.0%和99.3%,表明污染物减排是驱动区域空气质量改善的主要因素.此外,气象条件对PM_2.5浓度的贡献在一、四季度为正值,二、三季度为负值,而对O₃-8h浓度的影响则反之,且气象条件对不同城市PM_2.5和O₃-8h浓度的影响程度存在较大差异.     

城市土壤和地表灰尘重金属污染研究进展与展望

随着城市化和工业化的不断推进,城市土壤和地表灰尘重金属污染日趋严重,对城市环境和人类健康构成威胁,已成为国内外城市环境研究的热点问题.从重金属污染水平及其时空特征、污染源解析方法、生态和健康风险这3个主要方面,对国内外城市土壤和地表灰尘重金属研究成果进行了梳理和归纳.分析了当前研究存在的不足,并对未来研究进行了展望,即研究土壤和地表灰尘重金属在不同条件下的相互影响机制,通过丰富验证方法加强重金属来源解析模型结果的可靠性研究,加强来源驱动下重金属化学形态差异和地表灰尘短期累积污染过程的研究,完善暴露参数并深入探究重金属的化学形态对其生态和健康风险的影响,以提高风险预测水平.     

西安市大气污染物时空演化特征及对人体健康评价

西安市是我国西北政治、经济和文化中心,工业发达,但空气污染事件对社会经济的高质量发展带来极大挑战,探究该地区大气污染特征并厘清其对人体健康产生的影响至关重要.对西安市2015~2021年大气污染物的时空趋势变化特征进行分析;其次,利用空气质量指数（AQI）、综合空气质量指数（AAQI）和空气质量健康指数（HAQI）结合AirQ_2.2.3 模型量化各污染物对人体的健康效应.结果发现,研究区整体空气质量呈良好状态,各大气污染物呈现下降态势.污染物主要以PM₁₀ 、PM_2.5 和O₃ 为主,地形特征和人为排放的混合式污染是研究区的主要污染特征.AAQI和HAQI相较于AQI对污染水平表现出较好的分类效果,HAQI揭示研究区全年约有80 %左右的人口暴露于不健康的空气中,其中冬季暴露于不健康空气中的人群最多,其次为秋季、春季,夏季最少.AirQ_2.2.3 模型量化出归因于PM_2.5 、PM₁₀ 、SO₂ 、CO、NO₂ 和O₃ 的总死亡率比例分别为0.99 %、2.04 %、0.41 %、1.72 %、8.76 %和3.67 %,且呼吸系统和心脑血管疾病死亡率的可归因比例与总死亡率变化规律较为一致.     

成渝城市群紧凑度与碳排放强度时空演变及协调发展

研究成渝城市群紧凑度与碳排放强度的时空演变及协调发展水平,对于实现社会绿色低碳高质量发展至关重要.运用综合评价、碳排放恒等式、耦合协调度和地理探测器等方法对2010~2020年成渝城市群紧凑度与碳排放强度的时空分异、协调发展和驱动因素进行分析.结果表明:①成渝城市群紧凑度持续上升,从2010年的0.18升至2020年的0.22,总体增长22.22 %,其中经济紧凑度的贡献率逐年增强.各城市紧凑度区域差异显著,高值区集中在城市群西北部的成都、德阳和绵阳以及西南部的自贡、内江和泸州,低值区分布在中部,雅安是城市群内紧凑度最低的地区.②成渝城市群碳排放强度逐年降低,在研究期内下降幅度达39.57 %,城市群南部的碳排放强度整体高于其他区域,成都和重庆两市常年为低值区,碳排放强度的区域差异在逐渐缩小.③城市紧凑度与碳排放强度的耦合度从拮抗阶段转为磨合阶段,耦合协调度从2010年的0.21升至2020年的0.69,两系统逐渐走向良性协调发展.城市群西北部（成都、德阳和绵阳）与川南两市（自贡和泸州）的耦合协调度整体较高.产业结构、科技创新、城镇化水平、政府干预和环境宜居对两系统的耦合协调度都具有显著影响.④优化产业结构、强化科技支撑、提升城镇化发展质量、实施积极的政策引导和建设绿色屏障是促进成渝城市群紧凑度与低碳度协调发展的有效途径.     

基于可解释机器学习的青藏高原草地物候变化多因素影响分析

气候变化背景下,青藏高原植被物候发生显著改变.然而,影响物候的水热因素众多,目前较少有研究关注多因素对青藏高原物候的影响效应,导致对青藏高原物候变化机制认识不足.为此,研究通过遥感数据解译,在对2002~2021年青藏高原草地物候时空变化特征分析的基础上,聚焦降水、气温、海拔和土壤等多方面,利用可解释机器学习方法（SHAP）揭示物候变化的主导因素,并量化分析多因素对物候的交互影响.结果表明:①青藏高原分别有56.32 %、67.65 %和65.50 %的草地表现出生长季开始时间（SOS）提前、生长季结束时间（EOS）延迟和生长季长度（LOS）延长趋势;②青藏高原草地SOS和LOS主要受水分条件影响,3月0~10 cm土壤水分对SOS提前和LOS延长起促进作用的范围分别在10~25 kg·m^-2和15~25 kg·m^-2之间,峰值分别在20 kg·m^-2和18 kg·m^-2左右;EOS则主要受温度影响,9月和10月温度越高对EOS延迟促进作用越强,并分别在高于8 ℃和-0.5 ℃时达到峰值;③水热等因素对物候的影响存在非线性交互效应,3月0~10 cm土壤水分达到20 kg·m^-2后,更有利于低降水和低海拔地区SOS提前;10月温度高于0 ℃后较好的水分条件更有利于EOS延迟;3月0~10 cm土壤水分在12~22 kg·m^-2之间时,高降水地区LOS更长.研究表明,可解释机器学习方法可为物候变化的多因素影响定量分析提供一种新的方法.     

近20年兰西城市群生态系统服务价值对土地利用转型的时空响应

快速城市化和人类活动加剧了对现代城市群中各种生态系统服务退化的威胁,探索城市群尺度下的生态安全状况具有重要意义.以兰西城市群为研究区,选择2000、2005、2010、2015和2020年土地利用数据,引入景观生态风险指数,运用土地利用转移矩阵、单位面积价值当量因子法和双变量空间自相关分析法,分析兰西城市群土地利用变化特征,阐明土地利用转型引起的生态风险变化对生态系统服务价值的影响.结果表明:①2000~2020年间兰西城市群土地利用类型主要以草地、耕地和林地为主.建设用地面积扩张明显,主要来源于耕地和草地;6种土地利用类型交叉转化较强,土地利用变化总面积为6646.05 km²;②从空间变化上来看,兰西城市群生态系统服务价值空间格局未发生明显转变,但区域差异性显著,总体呈现西北高、东南低的分布特征;③从时间变化上来看,兰西城市群生态系统服务价值呈逐年增长的趋势,总价值流向从1864.59亿元增长为1921.56亿元,总增值56.97亿元;④兰西城市群近20年生态风险指数整体呈上升的趋势,生态风险区以低生态风险区和较低生态风险区占主导地位;生态系统服务价值与生态风险指数有显著的正向空间相关性.本文旨在揭示土地利用方式对生态系统服务价值和生态风险影响的认识,为区域生态风险管理和土地利用政策制定提供重要参考,进而促进黄河流域生态环境高质量发展.