基于T-S模糊神经网络的大沽河水质变化特征分析研究

基于T-S模糊神经网络,利用大沽河2010年-2015年水质监测数据,选取溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷对水质具有重要影响的6项指标,建立适用的水质评价模型,对大沽河水质变化特征进行分析.结果显示:上游水质评价结果明显优于中游、下游水质评价结果,网络评价水质等级变化趋势同真实指标数据变化趋势一致.验证结果充分表明了T-S模糊神经网络用于水质变化特征分析是可行、有效的.     

基于资源环境承载力评价的土地利用功能分区研究

资源环境承载力是可持续发展度量和管理的重要参量和依据,是土地利用功能分区的前提和基础.从资源环境约束系统和保障系统两个维度,应用GIS空间分析和多因素综合评价法,探讨基于资源环境承载力评价的土地利用功能分区研究,并以重庆市渝北区为例进行实证研究.研究结论以期为优化国土空间开发格局和生态文明建设提供科学数据、规划思路和决策依据.     

长春市春季PM2.5中金属污染与潜在生态风险评价研究

2014年春季采集了长春市大气PM2.5样品,测定了PM2.5及其17种金属元素的含量.PM2.5质量浓度为175.2±75.1μg/m3,变异系数为0.44,环境重污染日与优良日空气质量差异较大.PM2.5中金属元素平均含量顺序为Ca>Fe>K>Mg>Al>Zn>Ti>Mn>Pb>As>Cu>V>Ni>Cr>Co>Ba>Cd.采用富集因子法和潜在生态风险指数法对PM2.5中金属进行了评价.其中Cd、As、Zn、Pb、Cu富集因子大于100.金属综合潜在生态风险等级为极强生态风险,Cd的贡献率为83.2%,受人类活动干扰严重.     

川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例

基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。     

阿哈水库叶绿素a时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系

为了解阿哈水库叶绿素a(Chl-a)时空分布特征及其与藻类、环境因子的关系,于2012年枯水期至2013年平水期、丰水期对藻类与理化指标进行分层采样.结果表明Chl-a季节变化明显,与藻类生物量季节变化较为一致,而与丰度差别较大,平水期发生甲藻水华,浓度最高(91μg·L~(-1)),枯水期与丰水期相对较低,分别为8μg·L~(-1)与16μg·L~(-1).枯水期与丰水期水体表层Chl-a浓度略高于中、底层,表层光照、溶解氧相对充足,利于藻类生长;平水期表层Chl-a浓度远高于中、底层,易在表层聚集的甲藻水华是主要原因.大坝Chl-a浓度高于库中,这可能是大坝位于金钟河入库口,营养盐高于库中的缘故.相关性分析得出Chl-a与甲藻门呈极显著正相关(R=0.798,P0.01);Chl-a与TP、DO、pH呈极显著正相关(R=0.762,P0.01;R=0.792,P0.01;R=0.658,P0.01),与TN显著正相关(R=0.388,P0.05)与N/P、NO_3~--N显著负相关(R=-0.37,P0.05;R=-0.435,P0.05).逐步回归分析得出DO、TP、N/P为影响阿哈水库Chl-a分布的主要因子.此外热分层以及水温对Chl-a的影响也不容忽视.     

酸雨区不同用地类型土壤有效态Cd含量季节变化及关键影响因子

探明污染土壤重金属有效态含量的季节变化特征及其敏感影响因子,对农业生产过程中减低重金属生态风险具有重要的参考价值.研究于湘江中下游典型Cd超标农业小流域中选取稻田、旱作蔬菜地、丘陵林地这3类主要用地类型,分析不同用地类型Cd活性的季节变化特征及其与土壤基本理化参数的关联.为期1 a的原位监测结果显示,研究区为典型酸雨区,雨水p H值呈现冬、春季节低于夏、秋季.稻田土壤总Cd含量显著高于旱作蔬菜地,菜地显著高于林地,3种用地类型土壤总Cd含量季节特征相似,均为夏秋季节略低于冬春两季.3种用地类型Cd有效态季节变化与总Cd含量无明显的相关性,稻田土壤有效态Cd含量在5~9月的作物生长季明显低于其他月份,而菜地和林地则恰好相反.稻田土壤Cd有效性的最关键影响因子为Eh,呈显著正相关,与土壤p H负相关,菜地土壤与土壤TOC明显负相关,而林地土壤Cd有效性与水溶性有机碳、TOC呈现明显的正相关关系.研究可为Cd超标土壤污染阻控与农业安全生产提供一定的数据参考.     

北京市近郊区土壤砷累积特征

城市近郊区土地利用类型多元化,同时也承载着巨大环境压力,研究近郊区土壤污染特征对城市规划及发展有着重要意义.通过3 km×3 km网格布点,系统采样调查了北京市近郊区5～6环路之间167个样点的0～20 cm表层土壤样品中砷的含量,分析了城市近郊区土壤砷的累积特征.结果表明,北京市近郊区土壤砷含量为2.89～11.38 mg.kg-1,平均值为7.11mg.kg-1.平均值在90年代末的背景值调查数据的范围之内,但是各个分位数级别的值均小于80年代初的北京市土壤背景值调查数据.因子分析结果发现北京市近郊区土壤砷与来源于成土母质的Co、Mn和Ni元素一组.克里格插值得到的北京市近郊区土壤砷含量空间分布图表明,西北与东部及东南部分土壤砷含量较东北和西南部高,砷含量最高25%的土壤样点与点源污染有关,而砷含量最低25%的样点大多远离污染源.不同土地利用类型土壤砷的比较结果表明人类活动在一定程度上影响土壤中砷的累积,生活区与农田土壤砷含量相似且显著大于绿地和荒地.污染源对生活区和绿地与荒地土壤中砷的累积有显著影响,工厂区附近的土壤砷含量显著比远离工厂区和交通区的土壤高.因此,北京市近郊区土壤砷在整体空间分布上主要与成土母质有关,然而人类活动在一定程度上也显著增加了土壤砷的累积.     

我国VOCs的排放特征及控制对策研究

挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是一类具有刺激性、致畸、致癌、致突变作用、易燃易爆的有机物,对人体和生态系统健康有很大危害.本文从工业固定源、机动车尾气排放源和日常生活源等角度分析不同排放源的VOCs排放特征,绘制并分析了我国重点区域重点行业VOCs排放的空间分布格局,甄别出东部沿海地区VOCs 2010年总量和单位面积均高于中西部地区,且工业产生源有明显差异.进一步归类分析了欧美等发达国家针对VOCs排放控制的政策法规,对比分析我国目前治理VOCs的有关法规和标准,提出了现阶段我国VOCs管理存在的问题,并提出了相应的控制对策建议.     

小型封闭水体环境因子与叶绿素a的时空分布及相关性研究

以崇明岛前卫村的一个小型封闭富营养化水体为对象,自2007年7月~2011年9月进行了约4 a的野外观测,研究了物化因子、水动力因素和叶绿素a(Chl-a)的时空分布特征及其相关性.结果表明,该水体Chl-a含量具有明显的时空差异性.Chl-a含量与水温、浊度、TN和TP均呈显著正相关关系,水温和营养盐是影响浮游植物季节动态的主要因素,浊度的季节变化是浮游植物生长的结果表征.Chl-a的空间差异性与不同水域水动力条件的差异有关,受风影响显著的水域(北河道)流速多分布在0.08~0.22 m·s-1范围内,Chl-a含量显著较低(平均浓度为53.11μg·L-1).从流速与Chl-a的关系分析来看,流速与Chl-a浓度呈显著负相关关系,流速总体分布在0~0.10 m·s-1的水域Chl-a含量显著偏高(平均浓度为35.30μg·L-1).该结果表明较大强度的水动力条件能够对富营养化封闭水体中浮游植物生长产生显著的抑制作用,可为相关水体的水华防治提供有益借鉴.     

新安江流域土地利用结构对水质的影响

以新安江上游流域为研究区域,用该流域2010年5月TM遥感影像图作为底图,通过实地野外调查获取了新安江流域的土地利用图.运用ArcGIS的水文、空间分析功能,将流域划分为8个子流域,并分析各子流域的土地利用结构.根据2010年1～12月的水质监测数据,分析TN、TP、高锰酸盐指数、NH4+-N、粪大肠菌群的时空变化特征,以及与土地利用结构之间的定量关系.结果表明,TN和NH4+-N有明显的时间变化特征,为枯时期>丰水期>平水期,而其他几种指标没有明显的时间变化.在空间上,整体上呈现出渔梁、浦口污染最为严重.流域内土地利用结构与水质之间的相关关系表现为:耕地、水体、建筑用地起源作用,林地、草地起汇作用.在年度上看,耕地对TN、NH4+-N、高锰酸盐指数影响最大,草地对TP影响最大;不同水期上,枯水期和丰水期,对各指标影响最大的土地利用类型为耕地,在平水期,对TN、TP、粪大肠菌群影响最大的土地利用类型分别为耕地、草地、林地.