中国84个主要城市大气热岛效应的时空变化特征及影响因子

日益加剧的城市化致使我国城市热岛效应日趋严重,进而严重影响区域环境和人类健康.目前有关我国城市热岛效应的研究多基于卫星遥感获取的辐射温度,有关大气热岛效应时空变化格局的认识相对薄弱.本文选取84个代表性城市,基于1960~2017年逐日气温观测数据,分析了我国大气城市热岛的地理分布特征及其昼夜、年内和年际变化趋势.结果表明,所有城市平均热岛强度为（0.9±1.1）℃,不同地区热岛强度差异明显,北部地区明显高于南部地区,华北地区最大,年均强度达（1.4±1.4）℃;不同时间和季节热岛强度差异大,尤其东北和西北地区,整体表现为夜晚[（1.2±1.1）℃]明显高于白天[（0.5±1.2）℃],白天夏季高于冬季,夜晚冬季高于夏季;从年际变化来看,大部分城市年平均热岛强度呈明显增加态势,平均增长速率达到0.040℃·（10 a）^-1,但在2009年后出现明显减弱趋势;通过分析热岛强度与局地气候和不透水面的关系,结果发现大气热岛强度空间分布受气候背景和气象站点位置影响较大,而长期变化受不透水面比例影响较大.本研究将深化对我国大气热岛效应变化规律的认识,为制定缓解高温热浪的城市土地利用策略提供参考.     

2001-2010年三峡库区（重庆段）相对资源承载力时空格局动态演变研究

运用相对资源承载力理论,并结合库区实际扩展了传统指标体系,改进了权重算法,研究了2001-2010年三峡库区（重庆段）自然资源、经济资源、生活水平的相对承载力与综合承载力的时空动态演变过程.研究表明：①近10年,三峡库区（重庆段）综合承载力偏低,人口严重超载.②随着库区经济社会的快速发展,自然资源承载力严重不足.③库区相对资源承载力空间差异显著.研究结果对把握库区资源承载力变化规律和空间分异特征具有重要意义,同时为三峡库区控制人口数量、调整人口分布,合理有效配置资源提供科学依据.     

杭州市机动车污染物排放清单的建立

基于调研的基础数据,运用修正后的IVE排放模型及GIS系统建立了杭州市2010年1km×1km的高时空分辨率的机动车排放清单.结果表明,2010年杭州市机动车污染物CO、HC、NOx、PM的年排放量分别为44.06,2.31,4.43,0.65万t,主要来自线源道路的排放.各车型污染物分担率各不相同,汽油乘用车和公交车排放CO和HC最大,柴油重型货车和公交车是NOx和PM排放的主要来源,两种燃油下的机动车排放差异十分明显.机动车污染排放与路网密集程度及道路长度密切相关,因此西湖区和江干区排放总量远远高出其他区域.机动车各污染物排放强度空间分布均呈现由城市中心向城市边缘的递减趋势,各污染物中心城区排放量占总排量的70%以上.机动车污染物排放日变化十分明显,与人群出行规律有极大的相关性.     

遥感数据时间分辨率对土地覆盖变化监测的影响

由于土地覆盖通常存在年际变化和季节变化,区分人为活动引起的变化与这种自然变化需要两期数据时间一致。论文利用黑龙江省1975、1990、2000、和2005代表年Landsat数据,分析了数据时间差在16 d MODIS-NDVI时间序列的误差。研究发现,Landsat数据4个代表年的年际差分别为1975±4 a,1990±4.5 a,2000±1.5 a,2005±1.5 a,季节差为47 d。Landsat季节差对MODIS-NDVI的影响是:当季节差为16~48 d时,东北地区耕地与草地以生长高峰期为参照的MODIS-NDVI变化最高可达0.4以上,林地MODIS-NDVI变化0.1~0.2;当时间差<16 d时,如果仍以生长高峰期为绝对参照,东北大部分地区误差<0.1,只有少数耕地误差0.1~0.2。如果以两个时间为相对参照,则<16 d的误差也可能导致较大的MODIS-NDVI误差,其大小有明显的季节性。在生长高峰期7月12日至8月28日,8 d±8 d的时间差导致的NDVI差大于0.1的像元仅2.93%,是变化检测最佳时期;但在除此之外的6月10日至9月29日间,8 d±8 d时间差导致NDVI差大于0.1的像元比例超过11.42%,选择Landsat必须避开这一敏感期。结论:利用高时间分辨率MODIS-NDVI可在3个方面提高Landsat变化检测效果:①辅助选择最佳时间;②当无法选择最佳时间时,评估时间差可能引起的误差和方向;③直接使用生物物理参数作为变化检测的指标之一。     

五大连池水体氮和磷代谢相关的微生物类群分异特性

为阐明东北典型湖库水体中与氮和磷代谢相关的微生物类群的时空分布及其与主要水质指标的相互关系,以五大连池为重点研究对象,调查水体中4种细菌生理类群——AB(氨化细菌)、DNB(反硝化细菌)、OPB(有机磷分解菌)和IPB(无机磷溶解菌)的分布特征.结果表明:4种细菌生理类群数量季节变化规律明显,其中AB,OPB和IPB均在夏季达到峰值,平均值分别为2.8×105,1.1×104和1.6×104 CFU/mL,而DNB的数量则是在秋季相对较高,平均值为1.3×103 mL-1;同时不同点位之间微生物类群的分布也存在一定的差异性.微生物类群与相关水质指标之间的统计分析表明,水体中AB的数量与ρ(TN)和ρ(NH3-N)密切相关,相关系数(r)分别为0.813(P<0.05)和0.933(P<0.01);OPB和IPB的数量与ρ(TP)呈显著正相关;相比ρ(NO3--N)而言,DNB与ρ(NO2--N)之间的相关性更为明显(r=0.846,P<0.05).      

Relation between Occupancy and Abundance for a Territorial Species,the California Spotted Owl

Land and resource managers often use detection–nondetection surveys to monitor the populations of species that may be affected by factors such as habitat alteration, climate change, and biological invasions. Relative to mark‐recapture studies, using detection–nondetection surveys is more cost‐effective, and recent advances in statistical analyses allow the incorporation of detection probability, covariates, and multiple seasons. We examined the efficacy of using detection–nondetection data (relative to mark‐recapture data) for monitoring population trends of a territorial species, the California Spotted Owl (Strix occidentalis occidentalis). We estimated and compared the finite annual rates of population change (λ_t) and the resulting realized population change (Δ_t) from both occupancy and mark‐recapture data collected over 18 years (1993–2010). We used multiseason, robust‐design occupancy models to estimate that territory occupancy declined during our study (Δ_t = 0.702, 95% CI 0.552–0.852) due to increasing territory extinction rates ( = 0.019 [SE 0.012]; = 0.134 [SE 0.043]) and decreasing colonization rates ( = 0.323 [SE 0.124]; = 0.242 [SE 0.058]). We used Pradel's temporal‐symmetry model for mark‐recapture data to estimate that the population trajectory closely matched the trends in territory occupancy (Δ_t = 0.725, 95% CI 0.445–1.004). Individual survival was constant during our study ( = 0.816 [SE 0.020]; = 0.815 [SE 0.019]), whereas recruitment declined slightly ( = 0.195 [SE 0.032]; = 0.160 [SE 0.023]). Thus, we concluded that detection–nondetection data can provide reliable inferences on population trends, especially when funds preclude more intensive mark‐recapture studies. Relación entre Ocupación y Abundancia en una Especie Territorial, el Búho Moteado de California     

洱海表层沉积物碱性磷酸酶活性时空变化

研究了2010—2011年洱海表层沉积物中碱性磷酸酶活性的时空变化,并探讨了沉积物及水体理化因子对碱性磷酸酶活性的影响.结果表明:①洱海表层沉积物中碱性磷酸酶活性为45.63～144.67μmol/(g·h),空间分布总体呈北部＞南部＞中部,受外源污染物输入影响较大的区域,其沉积物中w(TN)、w(TP)较高,碱性磷酸酶活性也较高;②洱海表层沉积物中碱性磷酸酶活性呈明显的季节性变化特征,秋季(11月)<冬季(2月)<春季(5月)<夏季(8月),并且西部沿岸区域的季节性变化差异显著;③碱性磷酸酶活性与沉积物中w(OM)、w(TN)、w(OP)、w(TP)、m(C)/m(N)及水体ρ(OP)、ρ(TN)和ρ(COD_Mn)呈显著正相关. 沉积物及水体的理化因子是影响其碱性磷酸酶活性的重要内因,而外源污染物输入则是重要外因.      

洱海沉积物中不同形态磷的时空分布特征

为揭示洱海沉积物磷形态变化的影响因素及其内源磷负荷状况,研究了洱海沉积物中不同形态磷的空间分布和季节性变化特征. 结果表明,洱海表层沉积物中w(TP)为418.71～1108.34mg/kg,空间分布总体呈中部湖区＞南部湖区＞北部湖区;w(IP)为302.35～871.00mg/kg,分布趋势与w(TP)相同;w(Fe/Al-P)为36.22～406.40mg/kg,与w(IP)分布趋势相同;w(Ca-P)为172.34～420.38mg/kg,北部最高;Fe/Al-P和Ca-P是IP的主要形态. 夏季(7月)w(TP)、w(IP)和w(Fe/Al-P)升高,w(labile-P)(labile-P为弱吸附态磷)和w(Fe/Al-P)季节性差异显著. 沉积物柱状样w(TP)、w(OP)、w(labile-P)和w(RSP)(RSP为可还原态磷)随着沉积物深度的增加呈下降趋势,表层富集明显;w(IP)、w(Fe/Al-P)和w(Ca-P)随深度的增加呈上升趋势. 洱海沉积物磷时空分布主要受外源磷输入影响,随水深增加沉积物中w(TP)呈升高趋势,不同形态磷分布受水生生物活动影响较大. 与长江中下游湖泊相比,洱海沉积物中w(TP)高,其中w(IP)及其所占w(TP)的比例较小,磷内源可释放量较低,Fe/Al-P和RSP等生物可利用磷的质量分数及其占w(TP)的比例较大,释放风险较高.      

2003—2010年中国对流层CO2时空分布研究

利用2003年到2010年的美国宇航局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的AIRS(Atmosphere InfraRed Sounder)官方反演的对流层中层(500 hPa)左右一段气柱内的CO2体积混合比产品分析中国地区对流层的CO2体积分数分布时空变化特征。所用数据是对AIRS L3产品2°×2.5°网格数据进行处理分析得到。经过对这8年的观测数据(2003年1月—2010年12月)的数据分析研究发现:中国地区平均CO2的体积分数在空间分布上极不平衡,总体高值集中于北部。CO2对流层中层的高值区集中在35°—45°N,形成东北平原、内蒙古中西部地区、塔克拉玛干沙漠和塔里木盆地4个高值中心,而云南地区和西藏南部上空的CO2值偏低。与中国地区8年平均CO2体积分数变化特征大体一致,每月(8年平均值)分布趋势也呈北部地区和东部地区高而南方体积分数值相对低的特征。CO2月平均体积分数的最高值一般出现在每年的4月或者5月,而每年的最低值则出现在每年的1月。对流层中层CO2体积分数呈现明显季节变化,总体上来说,从2003年到2010年这8年中,平均春、夏两季对流层中CO2含量较高,而秋、冬季CO2低于春夏两季。     

江苏省沿江市(县)利用外资时空差异及其影响因素

根据江苏省沿江36个市 (县)90年代以来实际利用外资额的标准差与变差系数的分析,揭示出这一区域在实际利用外资不断地发展过程中,各市（县）的差距存在着阶段性的变化;并由区域空间增长的差异,得出苏州市、无锡市地区和南京市两大投资核心的形成和分散的趋势。同时,主要借助于定量分析方法,研究表明,此区域实际利用外资额空间分布的不平衡性特性主要归结于各市（县）的投资环境的地域差异,特别是各市（县）的一般性的经济因素起着关键作用,而这正成为了江苏省沿江市（县）改善投资环境的重点。