基于GIS技术开发的DSS系统数据结构设计

“省级环境决策支持系统”是以GIS为基础,以模型方法为驱动的环境信息系统,其中涉及的环境信息具有数量巨大和门类繁多的特点。该文探讨了设计此系统空间数据和属性数据结构所遵循的基本原则和基本方法。      

基于MGWR的黄河流域土壤有机碳密度和影响因素分析

土壤有机碳作为最大陆地碳库,其空间分布特征和影响因素对于全球碳循环过程具有重要影响.基于土壤有机碳密度数据,结合环境因子,使用多尺度地理加权回归（MGWR）模型预测了黄河流域土壤有机碳密度（SOCD）和影响因素.结果表明：①黄河流域0~20 cm和0~100 cm的SOCD范围分别为0~14.82 kg ·m^-2和0~32.39kg ·m^-2,均值分别为3.48 kg ·m^-2和8.07kg ·m^-2,储量则分别为2.76 Pg和6.48 Pg;②各生态系统类型中,0~20 cm的SOCD从大到小依次为：森林>水体与湿地>其他>草地>农田>聚落>荒漠,0~100 cm的SOCD从大到小依次为：水体与湿地>森林>其他>草地>农田>聚落>荒漠,SOCR从大到小皆为：草地>农田>森林>荒漠>水体与湿地>聚落>其他;③黄河流域SOCD的分布主要受常数项、剖面曲率、NDVI和降水的影响,曲率和粉砂对深层的SOCD的分布也具有重要影响;此外,降水、NDVI和常数项（除森林外）是影响各生态系统的主要因素,曲率和粉砂则仅对荒漠和其他生态系统具有重要影响.研究结果得出了黄河流域SOCD的空间分布和影响因素,可为黄河流域碳平衡、土壤质量评价和生态治理恢复与巩固提升提供科学依据.     

中国碳排放及影响因素的市域尺度分析

评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO₂排放量的影响.通过构建模拟人均CO₂排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO₂排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO₂排放量的局部影响.结果表明：(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO₂排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO₂排放量对各因素的敏感性从高到低依次为：人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO₂排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用...     

基于地统计模型的上海大气污染物多建模方法的比较

地统计模型被广泛应用于环境空气污染物暴露模拟,但不同建模方法及其模拟结果之间的对比研究较少.基于上海2016~2019年55个环境空气监测点位的NO₂和PM_2.5观测数据,以及交通路网、排放源兴趣点和卫星数据等地统计变量,应用偏最小二乘回归（PLS）、监督学习线性回归（SLR）和机器学习随机森林（RF）这3种建模方法创建年暴露模型,并进一步应用普通克里金插值（OK）法分析模型残差,构建复合模型.应用交叉验证对模型的模拟效果进行检验,选取每一种建模方法的最优模型结构（是否应用OK）作为最终模型.结果表明,NO₂模型中表现最好的是RF-OK （R_mse²为0.70~0.82）和PLS-OK模型（R_mse²为0.78~0.84）;PM_2.5模型中PLS模型（R_mse²为0.62~0.71）优于SLR-OK （R_mse²为0.40~0.79）和RF-OK （R_mse²：0.31~0.56）模型.应用3种建模方法对上海1 km网格开展年暴露模拟和对比,NO₂模型间模拟结果的相关性（r为0.82~0.91）高于PM_2.5模拟结果的相关性（r为0.66~0.96）.基于3种模型2019年的模拟结果,评估了上海NO₂和PM_2.5的人群暴露水平.     

Sex‐specific and dose‐response relationships of urinary cobalt and molybdenum levels with glucose levels and insulin resistance in U.S. adults

Growing studies have linked metal exposure to diabetes risk. However, these studies had inconsistent results. We used a multiple linear regression model to investigate the sex-specific and dose-response associations between urinary metals (cobalt (Co) and molybdenum (Mo)) and diabetes-related indicators (fasting plasma glucose (FPG), hemoglobin A1c (HbA1c), homeostasis model assessment for insulin resistance (HOMA-IR), and insulin) in a cross-sectional study based on the United States National Health and Nutrition Examination Survey. The urinary metal concentrations of 1423 eligible individuals were stratified on the basis of the quartile distribution. Our results showed that the urinary Co level in males at the fourth quartile (Q4) was strongly correlated with increased FPG (β = 0.61, 95% CI: 0.17–1.04), HbA1c (β = 0.31, 95% CI: 0.09–0.54), insulin (β = 8.18, 95% CI: 2.84–13.52), and HOMA–IR (β = 3.42, 95% CI: 1.40–5.44) when compared with first quartile (Q1). High urinary Mo levels (Q4 vs. Q1) were associated with elevated FPG (β = 0.46, 95% CI: 0.17–0.75) and HbA1c (β = 0.27, 95% CI: 0.11–0.42) in the overall population. Positive linear dose-response associations were observed between urinary Co and insulin (P_nonlinear = 0.513) and HOMA–IR (P_nonlinear = 0.736) in males, as well as a positive linear dose-response relationship between urinary Mo and FPG (P_nonlinear = 0.826) and HbA1c (P_nonlinear = 0.376) in the overall population. Significant sex-specific and dose-response relationships were observed between urinary metals (Co and Mo) and diabetes-related indicators, and the potential mechanisms should be further investigated.     

基于改进LUR模型的区域土壤重金属空间分布预测

以江苏省常州市金坛区为例,借鉴传统LUR模型思路,考虑土壤重金属的源汇关系,加入土壤属性因子,构建LUR-S模型模拟预测了研究区土壤重金属含量空间分布,并与传统LUR模型及普通克里格插值模型结果进行对比,结果表明:(1)研究区土壤重金属含量受到以土地利用为主的源因子及反映重金属在土壤中赋存环境的汇因子的共同影响.就源影响因子而言,土壤Cu、Zn含量分别与2 000 m缓冲区内交通用地面积、2 000 m缓冲区内城市建设用地面积极显著相关(P0.01);就汇影响因子而言,土壤Cr、Cu、Zn含量与OM、Corg、TC、TN极显著相关(P0.01).(2)研究区土壤重金属Pb、Cr、Cu、Zn空间分布预测的LUR-S模型方程R2较传统LUR模型分别提高了0.041、0.406、0.102、0.501,精度检验R2较普通克里格插值模型分别提高了0.147 7、0.011 6、0.231 0、0.081,RMSE较普通克里格插值分别减少了2.413、0.631、1.112、2.138,表明考虑了源汇关系的LUR-S模型预测精度高于传统LUR模型和普通克里格插值模型;(3)LUR-S模型对污染较低、变异较小重金属空间分布预测的适用性较好,而对污染较高、变异较大重金属则较差.     

快速城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异探讨：以浙江省义乌市为例

已有城市扩张文献多将建设用地视为单一对象,而较少考虑不同类型的建设用地可能受差别化的驱动因素的影响。针对此,论文以浙江义乌为例,采用无序多分类Logistic回归模型,分析了2006—2014年间义乌商住用地与工业用地扩张所受驱动力的差异。结果表明：商住用地与工业用地扩张均受到自然环境、社会经济区位、邻域状态及空间政策等多重因素的综合影响,但也存在明显的内部差异：一是驱动商住用地扩张的因素并不必然作用于工业用地,反之亦然;二是作用于两类用地扩张的同一驱动因素,其作用方向也可能截然相反;三是对两类用地扩张具有相同作用方向的驱动因素,其作用强度也往往不同,并形成了义乌“产城分离”的城市发展格局。论文揭示了城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异特征,对现有驱动力研究进行了一定拓展,能够为城市规划和城市用地分类管理提供科学依据和直接参考。     

五大连池药泉湖水质评价

采用主成分分析法在2010年平水期对五大连池药泉湖6个采样点的8个水质指标进行分析,同时研究药泉湖水体污染的空间分布特征。结果表明:高锰酸盐指数是影响药泉湖水质的首要因子,即有机污染对水体污染的贡献最大;瀑布出水口采样点污染最严重,该出水口为药泉湖观光景区入口,因此要密切关注药泉湖人为点源污染,加大景区环境管制力度。     

Evaluation of accuracy of linear regression models in predicting urban stormwater discharge characteristics

Stormwater runoff has been identified as a source of pollution for the environment, especially for receiving waters. In order to quantify and manage the impacts of stormwater runoff on the environment, predictive models and mathematical models have been developed. Predictive tools such as regression models have been widely used to predict stormwater discharge characteristics. Storm event characteristics, such as antecedent dry days （ADD）, have been related to response variables, such as pollutant loads and concentrations. However it has been a controversial issue among many studies to consider ADD as an important variable in predicting stormwater discharge characteristics. In this study, we examined the accuracy of general linear regression models in predicting discharge characteristics of roadway runoff. A total of 17 storm events were monitored in two highway segments, located in Gwangju, Korea. Data from the monitoring were used to calibrate United States Environmental Protection Agency＇s Storm Water Management Model （SWMM）. The calibrated SWMM was simulated for 55 storm events, and the results of total suspended solid （TSS） discharge loads and event mean concentrations （EMC） were extracted. From these data, linear regression models were developed. R2 and p-values of the regression of ADD for both TSS loads and EMCs were investigated. Results showed that pollutant loads were better predicted than pollutant EMC in the multiple regression models. Regression may not provide the true effect of site-specific characteristics, due to uncertainty in the data.     

上海某饮用水源地不同形态氮的时空分布研究

在2010~2012年进行的上海某水源地水质监测资料的基础上,应用纳氏试剂分光光度法等分析方法研究该水源地2011年1~10月总氮、氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮等不同形态的氮素在水体中的空间分布规律及时间变化规律。并就其氮的来源、迁移转化机理和对氮的迁移转化有较大影响的因素进行研究和分析,得出该水库水体中各种形态氮以硝酸盐氮为主,平均占总氮的71.6%,氨氮及亚硝酸盐氮各占总氮的4.39%及0.95%;水体中的温度、光照条件、溶解氧、点位位置分布、水深等是影响各氮形态含量与分布的重要环境因子。