再生水补给河道入渗区地下水水质时空变异分析

运用聚类分析、判别分析和主成分/因子分析方法来研究潮白河流域再生水补水河段地下水水质的时空变异情况。对地下水进行剖面分析（剖面A为平行于水流场方向,剖面B垂直于水流场方向）。地下水研究结果表明除NO3-、NH4+和Mn2+外,其余指标均达到地表水Ⅱ类标准。剖面A的季节判别中由于淋溶作用筛选出pH和TDS,正确率为77.5%,说明研究区在近岸区。同时,剖面B的季节变异由于远离河岸的土壤蓄水层中氧化还原作用使得Fe3+、Mn2+、Na+、NO2-、CODMn和TP被判别出,正确率为74.4%。此外,由于非冻土期土壤蓄水层中频繁的淋溶作用和活跃的生化反应识别出CODMn、HCO3-、NO2-、pH、SO42-、Cl-、Na+和Ba2+表征了非冻土期剖面A的空间变异,而判别正确率为100%的F-、Na+和HCO3-则表征了冻土期剖面A的空间变异。冻土期剖面B的TDS和TP以及非冻土期剖面B的TN和K+的判别正确率均为100%。再生水对近岸带的影响较远岸带显著。该分析结论可归因于再生水的污染、土壤蓄水层矿物盐岩溶解污染、工农业废水排放的点源污染和降水及流域水土流失所造成的非点源污染的综合作用。     

石家庄市土壤扬尘排放量估算及分布特征

以2013年为基准年,通过卫星遥感影像解译方法估算了石家庄市土壤扬尘源颗粒物排放量,并给出分辨率为3 km×3 km空间分布图。结果表明,石家庄市土壤扬尘源主要包括河滩、荒地、裸岩和耕地4种类型。冬季土壤扬尘源面积为3 918.19 km2,夏季土壤扬尘源面积为1 115.98 km2,仅为冬季的28.6%。对于总悬浮颗粒物（TSP）、可吸入颗粒物（PM10）和细颗粒物（PM2.5）,石家庄市4种土壤扬尘源类型的排放系数均为荒地 > 河滩 >裸岩 > 耕地。2013年石家庄市土壤扬尘TSP、PM10和PM2.5的排放量分别为12 569、3 771和947 t,与其他季节相比,春季裸地扬尘排放量最大,分别占总排放量的93.9%、93.9%和94.3%。土壤扬尘高排放区主要分布在石家庄市北部的行唐县、灵寿县和平山县区域,3个区域合计占石家庄市土壤扬尘TSP、PM10和PM2.5总排放量的47.5%、47.5%和48.1%。研究结果将为石家庄市颗粒物污染控制方法的建立提供必要的基础数据。     

小尺度农田土壤Pb、Zn和Cd空间分布及污染评价——以云南沘比江沿岸某农田为例

以沘江沿岸面积为96 000 m2的整片农田作为研究对象,采集144个表层土壤样本,利用ICP-MS测定土壤中Pb、Zn和Cd的含量,使用地统计学方法分析Pb、Zn和Cd的空间分布,采用污染负荷指数评价土壤Pb、Zn和Cd污染程度,并对污染来源进行解析。结果表明研究区域农田土壤中Pb、Zn和Cd含量均超过当地土壤背景值,出现了污染富积。根据国家土壤环境质量标准,Pb未超标,Zn超标率为98.6%,Cd超标率为100%。普通克里金空间插值分布图显示,Pb、Zn和Cd高含量区域均沿着省道227和靠近居民区分布,而临近沘江的区域Pb、Zn和Cd含量相对较低,其中Pb、Zn含量变化基本呈现由省道227向沘江方向递减规律。Pb、Zn和Cd之间具有较好的相关性,三者同源概率较大。对Pb、Zn和Cd的污染评价表明,研究区域农田土壤57.78%为中度污染,42.22%为重度污染。从污染负荷指数法（PLI）空间插值图可见,重度污染区域位于省道227沿线与居民区东侧区域,其余区域为中度污染。本研究结果说明,小尺度空间分析方法用于农田土壤污染状况的分析,能有效预测重金属空间分布情况,在土地紧缺的情况下,该方法能有效指导对农田的不同区域进行选择使用和精准管理。     

非饱和土壤渗透系数空间不确定性对溶质运移的影响

包气带渗透系数的不确定性是影响非饱和带溶质运移的主要因素。应用贝叶斯方法对非饱和土壤渗透系数进行前处理,使用Monte-Carlo方法模拟其空间不确定性,并通过HYDRUS-1D模型对溶质运移进行数值模拟,研究包气带渗透系数的空间不确定性对溶质运移的影响。结果表明,由于包气带渗透性的不确定性使得溶质浓度分布呈现明显的不确定性,包气带内不同点的浓度值相差很大。与忽略包气带土性参数空间不确定性的模拟结果相对比,考虑包气带渗透系数不确定性的模拟结果与实际情况更加接近,更具合理性和科学性。同时,根据模拟结果,对实际工作中进行地下水数值模拟时溶质初始浓度输入值的确定提出相应建议。     

2018—2021年安徽省PM2.5和O3时空分布特征及其健康风险分析

利用2018—2021年安徽省空气质量监测数据分析了PM_2.5和O₃时空分布特征及其引发的健康风险。结果表明:从时间分布来看,2018—2021年安徽省PM_2.5年均值下降25.5%,而O₃-8 h年均值则保持持平;PM_2.5和O₃-8 h月均值具有明显的季节变化特征,PM_2.5月均质量浓度和超标天数均在冬季达到最大值,O₃-8 h月均值和超标天数则在夏季达到最大值。从空间分布来看,PM_2.5、O₃-8 h年均值和超标天数均为皖北最高,其次为皖中,最后为皖南。夏季O₃是主要的健康风险因子,冬季PM_2.5是主要的健康风险因子。当PM_2.5超标时,除2021年皖北地区外(PM₁₀是主要的健康风险因子),PM_2.5均是主要的健康风险因子;当O₃-8 h超标时,O₃是主要的健康风险因子。     

环渤海地区空气质量时空变化特征及动态预测

基于环渤海地区2017—2021年各城市空气质量指数(AQI)、污染物浓度与社会经济数据,利用数理统计、克里金插值法对环渤海地区AQI与污染物浓度的时空变化特征进行分析,运用皮尔逊相关性分析方法探讨AQI与污染物浓度、社会经济因素的相关关系,采用时间序列预测模型对2022年6月—2023年12月空气质量及污染物浓度进行预测。结果表明:环渤海地区AQI及污染物浓度大致呈逐年降低的趋势。AQI的逐月变化呈"W"形,O₃浓度的年内变化呈倒"V"形,其余污染物则呈现与O₃相反的变化趋势。AQI大致呈现西南高、东北低的空间分布特点,而污染物浓度分布具有明显的空间差异。环渤海地区5个代表性城市的AQI类别以良好为主,冬季首要污染物主要为PM_2.5、PM₁₀,夏季首要污染物以O₃为主。人口数量是影响AQI的主要因素,城市园林绿地面积对AQI具有一定影响。预测结果显示,未来环渤海地区AQI、主要污染物浓度(O₃除外)均呈现出随时间的推移逐渐下降的变化趋势。     

区域农田镉含量空间变异与综合风险的不确定性评估

我国小麦镉 (Cd) 污染格局多样,从不确定性角度评估区域小麦田Cd累积风险有助于提升污染防治决策的准确性。本研究基于不确定性理论,将蒙特卡洛 (Monte-Carlo) 随机模拟方法引入到区域土壤-小麦系统Cd污染综合风险评估中,结合多元统计和空间分析开展实例研究。结果表明河南省某小麦主产区92.8%的土壤样品Cd含量超过农田土壤风险筛选值 (0.6 mg·kg⁻¹) ,84.0%的小麦籽粒样品Cd含量超过国家食品安全限量标准 (0.1 mg·kg⁻¹) 。区域土壤-小麦系统Cd累积水平整体上呈现西北高东南低的空间分布格局。区域Cd生态风险以中度污染为主。区域人群Cd摄入量超过WHO推荐安全值的风险概率为31.6%,控制土壤Cd累积趋势可将该超标风险下降至7.3%。不确定性模拟、空间分析和场景分析的综合应用可准确识别农田Cd污染风险等级和相应概率,为区域Cd污染防治提供决策建议。     

长江流域武汉段典型湖泊中微塑料的的赋存特征及生态风险评估

塑料污染在环境中具有普遍性,对生态系统具有潜在的风险性,为新兴的全球性环境问题。武汉境内江河纵横、百湖密布,是全球同纬度地区和长江中下游湖泊型湿地的典型代表。调查了武汉湖泊表层水体中微塑料的分布特征,并采用生态风险指数 (RI) 评估了微塑料的生态风险。结果表明,微塑料丰度为2 000~7 733 items·m⁻³,远城区湖泊表层水体微塑料丰度通常高于城乡结合区湖泊,中心城区微塑料丰度具有显著差异。湖泊中微塑料以纤维状为主,其次是碎片状,大小以<1 mm的小颗粒为主,主要颜色为透明和蓝色,主要成分为聚乙烯 (PE) 、聚丙烯 (PP) 和聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 。武汉市典型湖泊表层水体中MPs生态风险指数为601.5~8 954,均属于危险或高危等级,且PE、PP和PET的生态风险指数普遍较高。该研究结果可为城市湖泊中微塑料污染治理提供参考。     

人类活动干扰下土地利用异质性特征分析—以中山市为例

以中山市为例,在土地利用类型遥感解译数据的基础上,以系统网格采样法计算研究区内土地利用强度,并探索了土地利用强度的空间分布特征,以及受人类活动的驱动作用。研究结果表明：1 200 m能够很好地反映土地利用强度异质性在空间上的特征。研究区内的土地利用强度空间分布表现出较强的正相关性,2000—2010年,中山市土地利用强度分布模式由多点式向极化转变,而且还表现出核心区域的扩散效应。在整体的范围上看,土地利用强度的空间变异受尺度影响,随着尺度的增加各向同性的减弱,转变成明显的各向异性。研究区内自然条件以及区域发展政策的差异,导致研究区内行政单元间的土地利用强度空间分异明显。在人类活动影响的驱动下,研究区内土地利用强度异质性呈现增强的趋势。     

厦门市空气污染的空间分布及其与影响因素空间相关性分析

基于空间信息技术、克里格插值与空间相关矩阵,研究厦门市SO2、NO2、PM10和PM2.5污染浓度空间分布特征。通过提取人口密度、道路面积比重、建设用地比重、地表温度及植被指数等空气污染影响因素的空间分布数据,划分研究区为生态区、居住区与工业区,定量评价了污染物浓度与影响因素的空间相关性,并识别出各污染物的主要影响因素。结果表明:污染浓度分布总体上呈现出工业区-居住区-生态区递减的空间特征,其主要受工业排放和机动车排放的影响;SO2与除地表温度外的其他影响因数均有较强空间相关性,PM10和PM2.主要与道路面积比重、建设用地比重具有较强相关性,NO2则与道路面积比重的相关性最强,污染浓度与影响因数空间相关性呈现出工业区-居住区-生态区递增趋势;与按照行政区的划分相比,工业区、居住区、生态区的划分显得更为合理。