近三十年中国非点源污染研究现状与未来发展方向探讨

非点源污染是我国面临的重要环境问题之一,其影响范围广,污染不易控制,因此受到研究者和管理者越来越多的关注.中国非点源污染研究呈起步晚、速度快、范围广的发展特点,近十年来相关论文发表已达到一定数量,但是现有研究多是针对非点源污染体系中某些方面进行探究,缺少从全国尺度和长时间序列角度对我国非点源污染研究现状的梳理和总结.本文从全球主要文献库中检索了1988—2018年我国非点源污染的相关文章,挑选出1354篇文章进行统计分析,对于年发文数量、研究区所属省份、研究区所属流域、研究对象和研究方法分别进行统计展示.对我国近三十年非点源污染研究现状与存在问题进行总结,其中农业非点源污染需要继续深入探究其机理,城市非点源污染研究深度不足,研究地区有较大差异,研究方法存在复杂性与实用性的矛盾.未来中国非点源污染研究仍会以农业和农村非点源为主要研究对象;城市非点源将得到进一步发展;非点源污染物的防治与利用将成为重要的研究目标和研究方向;在国家实施的长江大保护战略及黄河生态保护高质量发展战略中,非点源污染也是关键研究问题;全球变化对非点源污染的影响也将是未来研究不可忽视的问题.本文对近三十年中国非点源污染研究规律进行了总结,探究发展变化原因,并提出未来发展方向,为污染源控制以及污染管理提供科学建议和决策支持.     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

长江中游近岸表层沉积物重金属污染特征分析及风险评估

为了探究长江中游近岸沉积物中重金属污染情况,2020年6月对长江中游14个采样断面的沉积物进行样品采集并测定沉积物中汞（Hg）、镉（Cd）、砷（As）、铜（Cu）、铅（Pb）、铬（Cr）和锌（Zn）等7种重金属元素的含量.首先分析了长江中游近岸表层沉积物重金属含量的空间分布特征,然后采用相关性分析方法（CA）、主成分分析法（PCA）和正定矩阵因子分解法（PMF）相结合的途径分析表层沉积物中重金属的来源,最后采用地累积指数法（I_geo）、潜在生态风险指数法（RI）和沉积物质量基准法（SQG）对重金属进行了风险评价.结果显示,Hg、Cd、As、Cu、Pb、Cr和Zn的平均含量分别为0.13、0.77、11.20、36.45、36.40、83.99和124.21 mg·kg^-1,其中Cd和Pb的平均含量超过背景值的1.72和1.35倍;PCA提取了前3个主成分（累积贡献率85.16%）,结合CA结果显示重金属Cd、As、Cu、Pb和Zn来源一致,Hg和Cr来源一致;PMF模型将7种重金属元素的污染源分成3个因子并得到因子的贡献率,并且工业和生活废水、煤炭燃烧、采矿业3个因子的综合贡献率为41.96%、32.48%和25.55%;地累积指数法（I_geo）评价结果显示,Cd是主要重金属污染物,处于轻度污染程度等级,Hg、As、Cu、Pb、Cr和Zn等6种重金属元素处于无污染等级;潜在生态风险指数法评价结果显示,Hg的最高风险等级为中等生态风险等级,位于城陵矶和新厂采样点,Cd的最高风险等级为强生态风险等级,位于牯牛沙水道和武汉上采样点,As、Cu、Pb、Cr和Zn在14个采样断面均属于低生态风险等级.综合潜在生态风险指数（RI）为62.59~138.59,其中处于低微和中度风险等级的采样点分别占总采样点的71.43%（10个采样点）和28.57%（4个采样点）,整体上长江中游干流污染不严重;沉积物质量基准法（SQG）评价结果显示,长江中游沉积物等级为Ⅰ级,定性评价为优,显示长江中游14个采样断面的沉积物对底栖生物没有毒性作用.综合以上结果,长江中游重金属污染不严重,Cd为重点防治的重金属元素.     

1615—1619年中国蝗灾时空演化及环境背景研究

基于对历史文献资料的梳理,针对1615—1619年我国发生的重大旱、蝗、涝等群发灾害,以蝗灾为主线,复原蝗灾事件的时空演化过程,解析其发生的气候背景和社会响应。结果表明：（1）蝗灾事件呈现五年的发生发展衰亡周期,县次波动明显,1616和1617年为峰值年份;（2）蝗灾以中、高等级发生为主,核心区域为黄淮海平原,热点地区为山东、河南、安徽等;空间上呈现“北密南疏”、“北方主导”的分布格局;（3）蝗与旱、涝的空间叠加显示,旱-蝗组合集中分布于黄淮海平原及其毗邻地区,涝-蝗组合则呈零星分布,旱蝗并发的频次高于涝蝗,旱蝗关系更紧密;（4）蝗灾频发与大发伴生饥荒、疫灾,体现了灾异的时空传递与承继,且次生灾害的出现存在滞后效应;（5）在寒冷期,蝗灾与温度呈现正相关,与降水呈现负相关。     

中国市域旅游流网络结构空间分异及其效应研究——基于携程旅行网的大数据挖掘

大数据驱动的旅游流网络结构研究是旅游流深化研究的主要方向之一。利用网络爬虫技术抓取携程旅行网上中国市域尺度的旅游线路及相关数据,在构建O-D矩阵的基础上,揭示网络结构指标的空间分异及其效应。中国市域旅游流网络具有以下特征：网络同质性较小;不同主题类旅游流流量总体上遵从东多西少、东南多西北少的总体格局;中国市域旅游流网络形成了五大高值集聚区,分别为长三角城市群、泛珠三角地区、云南内部、青海—甘肃交界地区、北疆地区;中国市域旅游流网络还具有显著的资源—经济指向性,“结构”效应总体不显著。未来需要进一步重视区域旅游网络化的发展特征,在尊重空间规律的基础上,发挥核心组团的辐射作用,发挥“资源—经济”的双核驱动,促进跨区域旅游合作。     

森林植被影响径流形成机制研究进展

径流形成机制研究在水文学领域中具有十分重要的意义,且受到越来越广泛的重视。水文环境以及水文通量的空间异质性和时间变化性导致了水文过程的尺度依赖性和非线性特征,没有对水文过程较为清晰的认识,就不能将某一地区某一流域森林植被变化水文生态效应的研究结果简单地外推到其他地区和其他流域。开发基于物理过程分布式参数水文模型可以为认识森林植被变化的生态学后效和客观评价森林植被水文生态效益提供可行的工具。但是要实现这一目标,研究森林植被影响径流形成机制是问题的核心所在。另一方面,认识森林影响径流形成机制有助于研究水文学中的尺度问题。研究森林植被影响径流形成机制的主要方法包括水文测验、同位素示踪和动力水文学计算等,研究的空间尺度则为坡面与流域相接合。从已有的研究成果来看,森林植被影响径流形成机制可以概括为:①森林流域径流形成为变动源区产流机制;②森林流域径流形成主要受饱和地表径流、亚表层径流和地下径流的控制;③森林流域径流形成机制是相互作用和相互转化的;④优先流在森林流域径流形成中起到了至关重要的作用。     

岷江柏林下土壤物理性质及其地理空间差异

对现存岷江柏分布区土壤物理性质的空间差异性研究表明 ,土壤容重理县居群最小 ,最大的为茂县居群 ,理县居群与茂县、马尔康、丹巴居群间有显著性差异 .土壤总孔隙理县居群较大 ,但其孔隙组成中毛管孔隙与非毛管孔隙比 (CP NCP)较小 ;金川、小金、马尔康和丹巴居群虽土壤总孔隙不大 ,但其孔隙组成较合理 ;茂县居群土壤总孔隙小 ,非毛管孔隙数量又大 .土壤持水量直接与土壤孔隙状况有关 ,最大持水量和毛管持水量理县居群最大 ,茂县居群土最小 ,茂县居群土壤持水量与其它居群间有显著性差异 .土壤自然含水量是土壤孔隙状况与持水能力的综合体现 ,0～ 2 0cm层土壤自然水量顺序为 :丹巴 >金川 >小金 >理县 >马尔康 >茂县 ,茂县居群与其它居群土壤自然含水量有显著性差异 .建议在干旱河谷区实施造林规划时 ,选择土体较稳定、人为干扰少、种植初期有水源保障的阴坡或半阴坡 .图 5表 3参 2 4     

上海沿海防护林空气负离子水平测定

空气负离子被誉为“空气维生素”,是衡量空气质量的重要指标。为了探讨城市防护林改善人居环境的效应,选择上海南汇地区的沿海防护林作为研究对象,对空气负离子水平进行了分析测定。结果表明,不同土地利用方式、林分内不同空间空气负离子分布呈现显著差异;负离子水平随林分树种不同而变化。不同土地利用方式下负离子浓度表现为：林地〉小区〉...     

Preparation of solar-enhanced AlZnO@carbon nano-substrates for remediation of textile wastewaters

Photoactive aluminum doped ZnO(AlZnO) was synthesized by sol-gel method.After that,AlZnO photocatalyst was deposited on five carbon-based materials(CBMs) using ultrasonic route followed by solid-state mixing using ball mill.The CBMs used were poly aniline(PANI),carbon nitride(CN),carbon nanotubes(CNT),graphene(G),and carbon nanofibers(CNF).The crystal phases,elemental compositions,morphological,and optical properties of the AlZnO@CBMs composites were investigated.Experimental results revealed that two of AlZnO@CBMs composites exhibited superior bleaching efficiency(100% removal) and photocatalytic stability(three cycles) for 50 μmol/L Methylene Blue(MB) contaminated water after 60 min irradiation in visible light at pH 6.5,0.7% H_2O_2,and 5 g/L inorganic salts.Under optimum conditions,AlZnO@CBMs nanocomposites were employed for the treatment of mixed dyestuffs composed of MB,Methyl Orange(MO),Astrazone Blue FRR(BB 69),and Rhodamine B(RhB) dyes under dark,ultraviolet,visible,and direct sunlight.For mixed dyestuffs,the AlZnO@G achieved the highest dye sorption capacity(60.91 μmol dye stuffs/g) with kinetic rate 8.22 × 10~(-3) min~(-1) in 90 min via multi-layer physisorption(Freundlich isotherm) on graphene sheet.In additions,AlZnO@CN offered the highest photo-kinetic rate(K_(photo)) of～54.1 × 10~(-3) min~(-1)(93.8% after 60 min) under direct sunlight.Furthermore,the selective radical trapping experiment confirmed that the holes and oxidative superoxide radicals are crucial on dyes photodegradation pathway.Owing to their superior performance,AlZnO@G and AlZnO@CN nanocomposites can offer an effective in-situ solar-assisted adsorption/photocatalytic remediation of textile wastewater effluents.     

黄河口新生湿地土壤Fe和Mn元素的空间分布特征

2009年5月,在今黄河入海口北部的新生湿地区域,依据植被类型设置9个采样区,研究了不同植物群落下湿地土壤Fe和Mn含量的空间分布特征.结果表明,不同类型湿地土壤的Fe、Mn含量在水平分布上由三棱蔗草-朝天委陵菜湿地到光滩呈波动上升趋势,在垂直分布上则表现为不同的波动变化特征.成土母质决定湿地土壤Fe、Mn含量的空间分布,而海水、植被和土壤细颗粒对其也有重要影响.相关分析表明,Fe、Mn之间以及二者与粉粒、TN、NO-3-N和有机质呈极显著正相关(P<0.01),与黏粒呈显著正相关(P<0.05),说明Fe、Mn与N具有较好的共存性,土壤细颗粒和有机质是影响土壤Fe、Mn分布的主导因素.黄河口新生湿地的Fe含量范围为16.49~33.11 g·kg-1,均值为22.54 g·kg-1,与苏北潮滩湿地,中国黄土高原黄土和中国土壤的背景值相近,但略低于长江口湿地,红树林湿地和内陆湖泊湿地.Mn含量范围为305.87~711.39mg·kg-1,均值为451.09 mg·kg-1,低于中国黄土高原黄土和中国土壤的Mn含量背景值.