洱海流域水质时空变化特征

依据2009年洱海流域62个样点的水质调查数据,应用聚类分析对洱海流域水质时空变化特征进行分析,将样点在空间上分为4组,分别为无干扰的苍山林区源头溪流(A1)、受到一定程度人类干扰的流经农业区和城镇区溪流的中上游段及湖泊(A2)、干扰较严重的流经农业区和城镇区溪流的下游段(A3)以及干扰最为严重的洱海岸边带(A4),判别分析结果表明聚类准确率达95.2%。应用主成分分析方法得到影响洱海流域水质的4个主成分为:第1主成分,Alk、Ca2+、Mg2+、HS;第2主成分,TP;第3主成分,TN和NO3--N;第4主成分,DOC和TOC,这些主成分空间差异明显。在时间尺度上,Alk表现为丰水期高于枯水期;Ca2+表现为枯水期高于丰水期;TP没有表现出明显的季节性变化规律;TN在A1和A3组表现为丰水期高于枯水期。     

1956--2005年上海气象灾害时空变化分析

根据上海市历史气象灾害资料,对1956---2005年上海5种气象灾害的时空变化特征进行了分析。结果表明：①从时问变化来看,气象灾害年际变化呈波动上升趋势;从各灾种来看,1956--1985年影响上海的5种气象灾害发生的次数基本均衡,而1986—2005年暴雨洪涝和大风两种灾害成为影响上海的主要气象灾害。②从空间变化上看,浦东新区和崇明县为气象灾害高发区,而闵行区和金山区为低发区;对各灾种来说,除暴雨洪涝的发生次数和频度在市区最高外,其余4种气象灾害均是在浦东新区最高,而暴雨洪涝是各区发生次数和频度最高的,龙卷风则是最低的。     

Risk-based siting considerations for LNG terminals – Comparative perspectives of United States & Europe

Siting regulations and industrial standards for liquefied natural gas (LNG) terminals are evolving along different paths within Europe and the United States (U.S.). The 49 Code of Federal Regulations (CFR), Part 190 continues to delineate the United States process to adopt and revise safety regulations pertaining to LNG terminals and peak shaving plant sitting.¹ Embodied in these regulations are rich legal and regulatory traditions that are unique to the U.S. perspective. For example, the public is encouraged to petition existing regulations and to comment on regulatory proposals. Litigation within the U.S. court system is another means by which industry and the public may seek regulatory change. This approach promotes public involvement in governmental oversight and creates a distinctive obligation and accountability for U.S. regulatory agencies, which uniquely shape technical, safety, risk mitigation, and societal risk perspectives for siting LNG terminals.European traditions shape siting regulations for LNG terminals as well. Though American siting guidance includes references to the National Fire Protection Association’s NFPA 59A and 49 CFR, Part 193, European developers also apply the guidance within EN 1473 – a risk-based case-by-case analysis directive.^{2, 3 and 4} The NFPA 59A standard is applied for a basis to examine property line spacing as they pertain or may relate to off-site hazard impacts. The European approach applies the assessment and suitability of code compliance and the application of accepted engineering practices. In addition the approach incorporates the application of empirical risk assessments and computational modeling to reach an understanding of risk exposures. European policies set limits on the population’s cumulative exposure to facility risks and require LNG facility developers not to exceed established risk criteria.This paper describes how the U.S. and Europe site LNG terminals, identifies key differences in their risk-based approaches, and explains why these differences exist. This discussion also examines historical precedents that have influenced regulations and approval processes for siting LNG terminals within each continent.     

岱海水体氮、磷时空分布特征及其差异性分析

通过2018~2019年调查数据及历史相关监测资料,分析了岱海上覆水中氮、磷时空分布特征及主要影响因素,并探讨了氮形态、磷形态的时空分布差异性.结果表明,岱海上覆水总氮和总磷常年处于较高水平,尤其是总氮浓度明显高于全国其他湖泊.岱海上覆水总氮浓度在3.29~4.99 mg·L^-1之间,平均值为（3.93±0.33） mg·L^-1;总磷浓度在0.063~0.163 mg·L^-1之间,平均值为（0.111±0.023） mg·L^-1.上覆水中总氮和总磷浓度在春季、夏季呈现湖心深水区明显高于周边,秋季呈自东向西递减的趋势,而在冬季则呈现南部浅水区高于北部区域的趋势.上覆水中氮和磷营养盐均以溶解态为主,溶解态总氮和溶解态总磷占总氮和总磷的比例高达86.62%和77.84%,且溶解态氮以硝态氮为主导、溶解态磷则以有机磷为主要形态.研究中发现,湖水浓缩和内源营养盐释放是造成水体高总氮和总磷的主要原因,建议结合工程措施进行内源治理和生态修复,以防止水质进一步恶化.     

北京及周边6个城市大气PM2.5中左旋葡聚糖及其异构体的时空分布特征

采集北京及周边6个城市春、夏、秋、冬这4个季节大气PM_2.5样品,用离子色谱法测定其中的左旋葡聚糖（LG）、甘露聚糖（MN）和半乳聚糖（GT）,对比这3种脱水聚糖与PM_2.5及有机碳（OC）的浓度水平和时空分布特征,应用SPSS 24.0软件分析了数据间的显著性差异.结果表明,6个城市PM_2.5、OC和LG浓度水平的季节分布规律高度相似,呈现冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季,4个季节3种脱水聚糖的浓度水平有显著性差异.从空间角度分析3种脱水聚糖浓度水平,北京与天津、保定、石家庄无显著性差异,但北京与济南、郑州有显著性差异.根据6个城市的LG/MN和LG/（MN+GT）等浓度水平的比较,初步判断该区域PM_2.5中的生物质燃烧源主要来源于农作物秸秆和硬木.春季的PM_2.5污染过程中,北京、天津、石家庄和济南的左旋葡聚糖在PM_2.5中的含量变化基本保持稳定,显示该污染过程受生物质燃烧排放的影响较弱.     

华北地区颗粒物浓度时空分布特征及其因素

利用2017年华北地区各地级及以上城市空气质量浓度等有关数据,对该区域内的颗粒物浓度时空分布特征进行研究,在此基础上进一步利用空间自相关分析方法对该区域内的颗粒物浓度的空间聚集特征进行定量描述,并利用空间计量模型分析了影响华北地区城市颗粒物浓度的因素。结果表明：整体上,华北地区PM_2.5和PM₁₀的污染日出现的平均频率分别为17.25%和14.23%,需重点关注细颗粒物造成的污染。在时间分布上,各省市的颗粒物月均浓度存在“U”型变化,呈现出冬季>秋季≈春季>夏季的规律。在空间分布上,各地级市颗粒物年均浓度具有明显的空间聚集特性,高聚集主要出现在河北南部,低聚集主要出现在内蒙古。空间计量模型表明,风速、降雨量和人均GDP对华北地区城市的PM_2.5和PM₁₀年均浓度均具有显著的负向影响,而第二产业占比、煤炭使用量和机动车保有量均对颗粒物浓度有正向影响,其中煤炭消耗量的影响最大,其次是机动车保有量。上述研究结果可为制定华北地区大气污染控制提供有效的措施和科学依据。     

延安城市居民红色记忆的建构路径与代际差异

作为贯通于中国现当代社会进步与发展的典型文化现象,红色记忆宏观层面的书写、建构、传承等话题得到了广泛的关注与探讨,但个体层面的红色记忆研究相对空缺并亟待推进。为此,本文以红色资源富集的延安城市核心区为案例地,借助世代研究法,通过对36位当地居民的深度访谈,明晰了红色记忆“宏观—微观”的建构路径与结果,并诠释了延安老中青三代城市居民的红色记忆代际差异。研究发现,宏观层面的记忆要素挖掘、叙事表达与资源活化构筑了居民红色记忆的编码、选择与巩固过程,促使当地居民生成富有时代特色的红色记忆内容,并最终构建了老中青三代权威性、功能性及反思性的差异性红色记忆体系。研究结果折射出记忆建构的社会力量与时代变迁对个体记忆塑造的重要意义,并为规范开展红色记忆实践,推进红色记忆薪火相传提供了理论参照。     

北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系

北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸入颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地区的PM2.5和PM10污染特征进行分析,确定其空间差异特征和时间性变化特征.普通克里格插值(Original Kriging)法得到的北京地区冬、春季颗粒物浓度分布图显示,颗粒物浓度从北部山区到南部地区逐渐递增,在中心城区处,西部高于东部,且局部地区存在一定的城乡差异.颗粒物浓度月变化曲线呈单峰单谷型,1月最高,4月最低;逐日变化反映了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性,且受气象条件影响显著;日变化呈双峰趋势.本文选取日平均气温(℃)、相对湿度(%)、风速(风级)、降水量(mm)等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM2.5和PM10浓度的影响.北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关,与风速负相关,风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素.     

苏州古城区水体污染时空分异特征及污染源解析

利用2012年苏州古城区30个监测断面的11个水质指标数据,综合运用水质指数模型(WQI)、层次聚类(HCA)、后退式判别(DA)、因子分析(FA)、绝对主成分多元线性回归(APCS-MLR)及GIS平台系统分析了旅游城市苏州古城区河网水体污染物时空分异特征及污染源解析.结果表明:①苏州古城区内城河及外围河道水体的CCME WQI值介于40~74之间,其中,66.67%的监测点水环境遭到严重破坏,主要集中在内城河河道;②系统聚类分析将采样时间分为1—3月、11月及4—6月、7—10月3个时段;将采样点分为2类,从空间上反映了古城区内城河与外围河道的污染程度;③采样时间和采样点聚类分析结果的判别分析交叉验证,正确率分别达到88.1%和78.5%;表征时间差异性用了7个指标,分别为总氮(TN)、总磷(TP)、溶解氧(DO)、水温(T)、高锰酸盐指数(COD Mn)、藻密度(Algae density)、叶绿素(Chl),表征空间差异性用了5个指标,分别为总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、溶解氧(DO)、浊度(Turb)、水温(T);显著性指标的时空差异性比较明显;④古城区内城河河道在1—3月、11月及4—6月、7—10月3个时段内的因子分析分别提取4、3和4个因子,累积解释方差分别为83.64%、72.67%和77.98%;古城区外围河道在全年内的因子分析提取了3个因子,累积解释了62.28%的总方差;因子分析表明,古城区内城河及外围河道主要为氮、磷等营养物质污染及夏季藻类爆发的问题,与古城区外围河道相比内城河河道的污染更为严重,应优先开展治理;内城河氮、磷污染除了有来自生活、餐饮旅游等第三产业的污染外,还受到降雨地表径流及河道底泥释放的非点源污染影响;⑤绝对主成分多元线性回归(APCS-MLR)表明,总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)和高锰酸盐指数(COD Mn)主要来自城市生活及餐饮旅游等第三产业污水.研究结果可为苏州古城区河道水环境改善治理提供参考.     

沈阳市O3时空分布特征及其与NOx的相关性研究

利用2013年沈阳市11个空气质量自动监测站的大气O3自动连续监测数据,对O3浓度的区域分布、季节变化、日变化及其与NOx相关性等特征进行分析.结果表明,中心城区O3浓度低于外围.O3和大气氧化性OX（O3＋NO2）浓度在午后15：00左右出现峰值,NOx呈双峰态日变化,在7：00和23：00左右出现峰值.不同季节污染物的浓度变化存在差异,O3和NOx浓度分别在夏季与冬季达到最大.NOx浓度存在200 μg/m3左右的“分界点”,NOx低于分界点时以NO2为主,高于分界点时NO占大部分.OX区域贡献主要受区域背景O3的影响,局地贡献主要受局地光化学反应制约.