油脂对红壤结构性质与水流运动特征的影响

本文通过室内灌水入渗试验,研究了灌溉水油脂浓度（0,1.0,3.0和10.0g/L）、灌水频率（1d1次,2d1次,4d1次）和灌溉模式（纯清水灌溉,纯含油脂灌溉水灌溉,含油脂灌溉水-清水交替灌溉）对受灌土壤结构性质与水流运动特征的影响.结果显示,随灌水进入到受灌土壤中的油脂主要集中在优先流通道中快速运动,优先流湿润锋处的土壤油脂浓度较高且不受灌溉水中油脂浓度的影响,表明即便是采用较低油脂浓度的灌溉水灌溉,依然对地下水系统存在较高的污染风险;高频率、低定额的含油脂灌溉水灌溉有利于进入到受灌土壤中的油脂向深层土壤运动,使得斥水性土层厚度增大,从而导致入渗水流运动的不确定性及地下水系统的污染风险均增大;油脂对受灌土壤团聚体的再团聚作用只有在其浓度较高时才能形成,含油脂灌溉水-清水交替灌溉因降低了受灌土壤的油脂浓度反而导致土壤团聚体分散和破碎.研究成果对再生水和原污水农田灌溉制度设计具有参考价值.     

巢湖水体组分垂向分布特征及其对水下光场的影响

富营养化湖泊不同组分垂向分布及其对水下光场的影响是湖泊水环境遥感领域亟待开展的内容.利用巢湖野外实测数据,分析水体不同组分垂向分布特征,结合Hydrolight辐射传输模型模拟研究水体不同组分垂向分布对漫衰减系数Kd的影响.结果表明,巢湖水体悬浮物以及有色可溶性有机物CDOM垂向分布较为均一,水面未发生藻华现象时叶绿素a垂向分布符合高斯正态分布,漫衰减系数Kd受叶绿素a以及无机悬浮物的显著影响,其垂向变化复杂多样,以往以水体光学性质均一为前提计算得到的Kd仅仅表示其衰减的平均情况,不能精确反映水下光场的垂向变化,因此研究水体组分垂向分布特征及其对漫衰减系数Kd的影响是开展藻类垂向分布异质性对水下光场影响机制研究的前提和基础.     

天山云杉天然林分土壤呼吸速率的时空变化规律分析

天山云杉(Picea schrenkiana var.tianschanica(Rupr.)Chen et Fu)是构成天山山地森林生态系统的主体。在天山中部,从天山云杉在此区域分布的底线开始,结合天山云杉自然分布特征,沿每隔约100m的海拔梯度选择典型地段设置样地。根据远红外气体分析原理,采用LI-6400-09土壤呼吸室和LI-6400便携式光合作用测量系统,于2006年6-9月,测定了天山云杉天然林分在生长季内土壤呼吸速率随海拔高度和时间的变化规律。在空间上,林分的土壤呼吸速率并非随海拔高度呈线性增加或减少的关系,而是有规律的波动,在海拔1950～2110m之间,土壤呼吸速率是随着海拔高度的增加而降低,在2110～2428m之间是随着海拔高度的增加而升高,在海拔2428m处达到最大的呼吸速率值后又降低。不同海拔高度林分的土壤呼吸速率主要受土壤表面空气相对湿度及土壤温度的影响。在时间上,林分的土壤呼吸速率在生长季内随不同月份的变化为单峰曲线,其最大值出现在7月份;生长季内土壤呼吸速率与土壤温度呈显著负相关,与土壤表面空气相对湿度呈极显著正相关。而林分土壤呼吸速率的日变化在各时间点上的大小排序为7月>6月>8月>9月。它的变化与土壤温度具有极显著的正相关性,与土壤表面空气相对湿度具有显著的负相关性。     

土壤优先流的理论研究和试验分析

在活动流场模型的基础上建立了新的溶质运移控制方程,研究了流场分形特征参数的计算方法;采用4组染色示踪试验资料,分析了活动流场模型模拟土壤水流运动和溶质运移宏观非均匀特征的适用性.模拟分析表明,活动流场模型能较准确地捕捉到土壤中的优先流特别是不稳定流的宏观运动特征;土壤存在大孔隙结构的情况下,水流和溶质将更快的迁移到深层土壤,活动流场模型模拟计算的入渗深度偏小,但大于连续性模型的模拟计算结果;当土壤中的大孔隙结构较少时,活动流场模型模拟预测的土壤含水率分布和溶质浓度分布与实测结果比较一致.     

基于eDNA技术的渭河浮游动物多样性及关键种生态位特征

环境DNA（eDNA）技术作为水生态系统生物多样性监测的新手段,能够从微观角度对生物群落结构特征进行分析.基于渭河干流eDNA浮游动物OTUs分类信息数据及水环境参数,采用多样性指数、非度量多维尺度分析、聚类分析和关联网络分析等方法,探究了浮游动物的多样性和群落结构变化特征,揭示了关键种的生态位分化及其环境适应性.结果表明,浮游动物群落在物种组成、丰度、多样性和空间异质性方面均存在显著差异（P<0.01）.Chao1指数、ACE指数、Shannon指数和Simpson指数的均值分别为22.25、22.38、2.32和0.68,下游生物多样性明显高于上游.群落中的关键种与其他物种间连接度较高,具有高节点度、中心性和模块化特征.关键种（类）的OTUs生态位宽度B_i变化范围为0.38~0.80,中生态位种类占全部关键种（类）的63%,生态位重叠程度总体较高.水环境要素与浮游动物群落结构和生态位变化密切相关,其中总氮和水温是其主要限制因子,对浮游动物群落结构变化具有重要影响.     

淮河流域农业非点源污染空间特征解析及分类控制

农业非点源污染是导致流域水质恶化的重要原因,识别流域内关键源区并加以重点控制是流域非点源污染治理的最有效手段.以淮河流域为研究对象,采用清单分析法核算了流域173个县(市、区)的畜禽养殖、农村生活、农田种植、水产养殖4种污染源化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放量和排放强度.利用SPSS和GIS软件对污染排放强度进行聚类分析、敏感性评价及空间解析,解析出流域非点源污染的敏感地区、重点污染源及其空间分布特征,并依据污染源贡献大小对流域进行分类控制.结果表明,2009年淮河流域农业非点源COD、TN、TP排放量分别为206.74×104t、66.49×104t、8.74×104t;排放强度分别为7.69、2.47、0.32 t·hm-2;COD、TN、TP排放比重分别为73%、24%、3%.识别出COD、TN、TP的主要贡献污染源为畜禽养殖和农村生活;解析出淮河上游沙河、颍河、北汝河、贾鲁河以及清潩河等子流域为整个流域非点源污染的敏感区和优先控制区,畜禽养殖为流域优先控制区中的重点污染源.畜禽污染型和综合污染型分别是流域污染贡献率最高和控制难度大的污染类型.     

晋西黄土区林草复合界面雨后土壤水分空间变异规律研究

利用统计学方法对晋西黄土区林草复合系统界面上雨后表层（0～10 cm）、亚表层（10～20 cm）和20～40 cm土层土壤水分空间变异性进行研究。结果表明：草地、林地以及二者组成的林草界面的土壤水分含量、变异系数差别均不大,土壤水分含量随着深度的增加而减少,但土壤水分变异系数则相反;移动窗口法分析表明,林草界面对表层和亚表层的土壤水分影响范围均为4.0 m;草地土壤质量含水量的变异函数模型可以拟合成高斯模型,林地和林草界面则可以拟合球状模型,草地土壤水分总体空间异质性要大于林地和林草界面,草地土壤水分变异函数的平均变程为10.96 m,林草界面及林地土壤水分的平均变程分别为5.37 m和4.31 m。对于描述界面土壤水分分布情况,克立格制图直观性强,具有良好效果。     

榆林地区植被时空分异特征及其影响因素研究

植被作为反映陆地生态系统和气候的重要指标,对研究全球或区域生态环境变化具有重要作用。以地处黄土高原生态脆弱区的榆林市为研究区,基于地理探测器模型,选取坡向、坡度、气温、降水和土壤类型5类自然因子,土地利用类型、人口密度和GDP 3类人文因子,分析榆林地区植被空间分异特征及其驱动力,并揭示了促进植被生长影响因子的最适宜特征。结果表明,（1）研究区2000—2018年植被覆盖趋向改善,NDVI呈现增加趋势,增速为0.11/10a,2008年以后植被增长较为明显;NDVI在2018年中高等级（0.6—0.8）面积比2000年中高等级面积明显增加;中高等级集中于榆林市东部黄土丘陵区,中低等级（0.2—0.4）集中于榆林市西北部的风沙区,植被覆盖呈现东部高西北低的空间分布特征。（2）人口密度和气温因子较好地解释植被NDVI空间分异性,是影响NDVI空间分异性的主要因子,GDP、土地利用类型和坡度是次级影响因子,其他因子对NDVI空间分异存在间接影响;坡向、降水和土壤类型因子与其他自然、人文因素对植被空间分布影响存在显著性差异。（3）自然、人文因子对榆林市NDVI的影响存在交互作用,因子之间的交互...     

降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响

针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义.     

Impacts of pollution heterogeneity on population exposure in dense urban areas using ultra-fine resolution air quality data

Traditional air quality data have a spatial resolution of 1 km or above, making it challenging to resolve detailed air pollution exposure in complex urban areas. Combining urban morphology, dynamic traffic emission, regional and local meteorology, physicochemical transformations in air quality models using big data fusion technology, an ultra-fine resolution modeling system was developed to provide air quality data down to street level. Based on one-year ultra-fine resolution data, this study investigated the effects of pollution heterogeneity on the individual and population exposure to particulate matter (PM_2.5 and PM₁₀), nitrogen dioxide (NO₂), and ozone (O₃) in Hong Kong, one of the most densely populated and urbanized cities. Sharp fine-scale variabilities in air pollution were revealed within individual city blocks. Using traditional 1 km average to represent individual exposure resulted in a positively skewed deviation of up to 200% for high-end exposure individuals. Citizens were disproportionally affected by air pollution, with annual pollutant concentrations varied by factors of 2 to 5 among 452 District Council Constituency Areas (DCCAs) in Hong Kong, indicating great environmental inequities among the population. Unfavorable city planning resulted in a positive spatial coincidence between pollution and population, which increased public exposure to air pollutants by as large as 46% among districts in Hong Kong. Our results highlight the importance of ultra-fine pollutant data in quantifying the heterogeneity in pollution exposure in the dense urban area and the critical role of smart urban planning in reducing exposure inequities.