A Proposed Aquatic Plant Community Biotic Index for Wisconsin Lakes

The Aquatic Macrophyte Community Index (AMCI) is a multipurpose tool developed to assess the biological quality of aquatic plant communities in lakes. It can be used to specifically analyze aquatic plant communities or as part of a multimetric system to assess overall lake quality for regulatory, planning, management, educational, or research purposes. The components of the index are maximum depth of plant growth; percentage of the littoral zone vegetated; Simpson's diversity index; the relative frequencies of submersed, sensitive, and exotic species; and taxa number. Each parameter was scaled based on data distributions from a statewide database, and scaled values were totaled for the AMCI value. AMCI values were grouped and tested by ecoregion and lake type (natural lakes and impoundments) to define quality on a regional basis. This analysis suggested that aquatic plant communities are divided into four groups: (1) Northern Lakes and Forests lakes and impoundments, (2) North-Central Hardwood Forests lakes and impoundments, (3) Southeastern Wisconsin Till Plains lakes, and (4) Southeastern Wisconsin Till Plains impoundments, Driftless Area Lakes, and Mississippi River Backwater lakes. AMCI values decline from group 1 to group 4 and reflect general water quality and human use trends in Wisconsin. The upper quartile of AMCI values in any region are the highest quality or benchmark plant communities. The interquartile range consists of normally impacted communities for the region and the lower quartile contains severely impacted or degraded plant communities. When AMCI values were applied to case studies, the values reflected known impacts to the lakes. However, quality criteria cannot be used uncritically, especially in lakes that initially have low nutrient levels.     

Research on Methods of Ecological Security Assessment of the Middle and Lower Reaches of Liaohe River Based on GIS

1INTRODUCTIONResources and environment crisis are accompanied byincreasing economic development pressures and rapidpopulation growth in many countries of the world(RobSwart,1996).Ecological security is a hotspot.Majorityof scholars have taken in the hot discussions of ecologicalsecurity of different regions,most of which is differentfrom their background of subjects(Alex F.Mc Calla,1999;Xiao Duning,Chen Wenbo and Guo Fuliang,2002).With the development of GIS,GPS,RS and modeltechno…     

1986～2008年中国区域环境质量变化差异研究

从污染物排放量、污染物处理能力和单位土地面积的污染物排放量等方面选取中国28个省市区的18项环境指标数据,运用主成分分析、标准差、Mann-Kendall和聚类分析法,研究1986～2008年间中国区域环境质量差异及格局变化.研究表明,这期间中国区域环境质量差异呈现波动缓慢上升,分为1986～2000、2000～200...     

在TiO_2催化剂上苯酚光催化氧化反应研究2多相光催化氧化与直接光解反应的比较

在ＴｉＯ２悬浆体系，中压汞灯作用下，通过苯酚降解过程中总碳浓度变化及二氧化碳生成速度的变化规律，研究了光催化氧化与直接光解反应的不同，并着重比较了当反应条件如催化剂量、气相氧浓度以及光强度变化对两种反应的影响．实验结果证明了两种反应的历程和产物各不相同．多相光催化氧化更有利于有机物分子的降解，而光解作用会引发聚合反应．同时也说明充分利用太阳能不仅是开发光催化水处理技术的重要途径，也是抑制直接光解加快催化氧化的有效措施．     

基于GIS的西辽河流域生态安全空间分异特征

生态安全评价与预警研究具有空间特性、非线性和随机性,研究过程中必须处理大量的空间信息,而空间分析和空间数据管理正是GIS的优势,它使各环境要素的分布态势及彼此之间的拓扑关系一目了然,并且图文并茂地展示全流域的生态安全格局.在充分研究西辽河流域生态环境的基础上,讨论了基于GIS的西辽河生态安全空间差异的评价方法.①拟定“压力-状态-响应”(P-S-R)指标体系,实地调查并收集资料;②数字化流域,运用模糊AHP和综合比较法赋权并量化计算;③建立西辽河流域生态安全指数GRID数据库,通过GIS的空间Interpolate运算和Assembly分析,阐述生态安全的空间分异特征.     

中国高等级旅游景区资源多尺度时空差异及其影响因素

以中国337个地级以上城市内的5A和4A级景区为研究对象,通过构建总体分异指数（GDI）并采用探索性空间数据分析（ESDA）等方法,从省级、城市群、城市等不同空间尺度,对2001—2019年中国高等级旅游景区资源时空演化特征进行综合分析。结果表明：（1）4A级景区主导了中国高等级旅游景区数量与增长率的变化趋势,2015年之后增长速度进入相对平缓状态;（2）时序上,中部和东北地区的各省份高等级旅游景区数量较少,但增长率较高,而西部省份则均相对较高,东部省份则是数量最多但增长率最低,到2017年西部超过东部,数量最多;城市规模与高等级旅游景区数量呈正比,与增长率呈反比;（3）空间上,中国高等级旅游景区分布密集程度逐年升高,呈现出主要依托东部沿海地区与中部地区城市群集聚分布的特征,且空间热点、次热点地区占主导地位,形成了“两点集聚—多极多区—集群集聚”的空间演化格局;（4）GDI指数随着研究尺度的缩小而增大,空间尺度越小,高等级旅游景区资源的差异越大;（5）中国高等级旅游景区空间分布主要受社会、经济、资源等因素相互作用的影响,其中人口规模、旅游经济、人文资源是共同的最为关键的因子。研究结果可为优化中国景区资源空间布局以及旅游业高质量及区域协调发展提供一定参考。     

长江水质的区域差异与产业发展的关系

长江水质状况受到河流自然属性和流经区域产业特点的综合影响，区域差异十分明显；长江入江污水量的时空分布与沿江各省市产业发展水平及年际变化有密切关系；长江流域经济发展应与保护水质相协调，为控制污染，必须实施一整套相关对策。     

北京地区偏南风和偏东风条件下污染特征差异

为探究污染的控制风向特征差异及其长期演变趋势,对2014~2019年北京地区逐小时气象要素和PM_2.5浓度统计分析.结果表明,研究时段内北京地区67%的污染发生在偏南风和偏东风的控制下,且冬季最易出现污染,其次为春季和秋季,各自对应的冬、春、秋和夏季平均污染概率为45.2%、34.1%、32.1%和26.1%及47.0%、45.8%、39.7%和29.6%.北京偏南风频率更高,但偏东风下污染概率更大,污染差异在春季最明显11.7%（2.8%~18.6%）,冬季最小1.8%（-7.6%~13.9%）.过去6 a,偏南风和偏东风下的污染概率分别以每年4.6%~8.0%和5.5%~7.9%的速度降低,很大程度体现在中度及以上程度污染占比的减少.偏南风下污染发生时,能见度和混合层高度偏高、风速偏大、小时风速≥3 m ·s^-1的时次偏多、相对湿度和露点温度偏低,春季、夏季和秋季的PM_2.5平均、峰值和75%百分位浓度显著低于偏东风控制下的污染,而冬季PM_2.5浓度则偏高.这表明,污染发生时,偏南风下大气对污染物的承载和扩散能力略好于偏东风,且偏东风下大气含水量的增加有利于污染的维持和加重.而冬季,原有排放加上城市供暖的影响,偏南风输送的污染气团可能更有助于PM_2.5浓度的升高.此外,春季、夏季和秋季的污染逐渐向"偏东风型"发展,但冬季一直保持"偏南风型"污染.     

1982—2022年黄土高原归一化植被指数变化的时空特征

长时间地表植被指数变化序列构建与分析是生态环境监测领域的重要内容。以我国生态工程建设重点地区——黄土高原为研究区，采用时间序列的方差匹配方法，融合了2套卫星遥感的归一化植被指数(NDVI)数据产品(GIMMS 3g和MODIS),建立了覆盖1982—2022年的黄土高原暖季(5—9月)NDVI数据集，揭示了其间黄土高原植被覆盖变化的时空特征。研究发现：黄土高原暖季NDVI呈现“先慢后快”的增加趋势，转折点大致出现在2002年，1982—2002年暖季NDVI增速仅为0.01/(10 a),2003—2022年增速高达0.06/(10 a),其中十八大以来增速尤为显著；暖季NDVI快速增加区域主要位于黄土高原中部，并向东北、西南方向延展，与“退耕还林(草)”重点区域范围基本一致；在黄土高原南部、东部和青海省东部一带，暖季NDVI呈缓慢下降趋势。过去40年间黄土高原NDVI增加与生态工程建设关系密切。