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.     

Fault propagation behavior study and root cause reasoning with dynamic Bayesian network based framework

The Bhopal disaster was a gas leak incident in India, considered the world's worst industrial disaster happened around process facilities. Nowadays the process facilities in petrochemical industries have becoming increasingly large and automatic. There are many risk factors with complex relationships among them. Unfortunately, some operators have poor access to abnormal situation management experience due to the lack of knowledge. However these interdependencies are seldom accounted for in current risk and safety analyses, which also belonged to the main factor causing Bhopal tragedy. Fault propagation behavior of process system is studied in this paper, and a dynamic Bayesian network based framework for root cause reasoning is proposed to deal with abnormal situation. It will help operators to fully understand the relationships among all the risk factors, identify the causes that lead to the abnormal situations, and consider all available safety measures to cope with the situation. Examples from a case study for process facilities are included to illustrate the effectiveness of the proposed approach. It also provides a method to help us do things better in the future and to make sure that another such terrible accident never happens again.     

鄱阳湖浮游植物时空变化特征及影响因素分析

在5月、9月、11月对鄱阳湖浮游植物开展野外调查,分析鄱阳湖浮游植物的时空分布特征及原因.结果表明:在群落结构上,鄱阳湖浮游植物样品中共发现8门107属,其中绿藻门54属,占浮游植物总数的50%.3次调查平均生物量最高的为硅藻门(蓝藻门藻细胞密度最高),生物量为0.29 mg·L-1,占浮游植物总生物量的28%,是鄱阳湖的优势藻门;其次分别为隐藻门、甲藻门和绿藻门,分别占26%、21%和17%.空间分布上,南部湖区浮游植物生物量最高,中部区次之,北部湖口水道区最低;时间分布上,5月份浮游植物生物量最高,11月份最低.温度、悬浮物和透明度是影响藻类时空分布的主要影响因素.鄱阳湖总体水动力较好,水华暴发总体风险小,但中部和南部水动力弱的湖区,藻量高,仍有水华风险.     

泾河流域1644-2003年洪涝灾害和洪水沉积特征研究

通过对泾河流域1644-2003年洪涝灾害历史文献资料的搜集、整理和分析,对该时期泾河流域洪涝灾害等级、洪涝灾害时空变化特征及其成因进行研究。同时结合泾河下游洪水沉积剖面,对该时期洪水特征进行分析。研究表明:泾河流域1644-2003年发生洪涝灾害总计165次,平均每2.18年发生一次。主要以中度涝灾为主,其次为大涝灾,轻度涝灾和特大涝灾发生次数较少。1644-2003年,泾河流域的洪涝灾害总体呈现不断增加的特点,泾河流域洪涝灾害发生频次最高的是在1894-1953年,发生频次最低的是在1644-1723年。泾河流域发生的165次洪涝灾害中,上游发生的洪涝灾害最多,其次为下游,中游最少,上、中、下游同时发生的洪涝灾害为4级特大涝灾。不同阶段气候的冷暖干湿变化和人类活动对泾河流域植被的破坏是泾河流域发生洪涝灾害的主要原因。1644-2003年的洪涝灾害在泾河下游形成了2.56 m厚的河漫滩洪水沉积剖面,该剖面沉积层主要由特大涝灾、部分大涝灾和中度涝灾形成,剖面记录的洪水频次比历史文献记录的洪水频次要明显少。     

大辽河感潮河段及近岸河口氮、磷的分布及潜在性富营养化

根据2013年8月和11月大辽河感潮河段及近岸河口区水质的实测数据,对水体中不同形态氮、磷含量的季节和空间分布特征进行了研究,并对水体潜在性富营养化程度进行了评价.结果表明,2013年丰水期和枯水期,从大辽河感潮河段至近岸河口区,硝酸盐是水体无机氮存在的主要形态,其约占总无机氮的55%;颗粒态磷(TPP-P)是水体磷营养盐的主要存在形式,其含量占水体磷营养盐的50%以上.空间上,从大辽河感潮河段至近岸河口区,水体的氮、磷形态的浓度表现为逐渐降低的趋势,相关性分析结果显示,水体大多数氮、磷形态与盐度呈显著的负相关关系,说明海水物理稀释相比其它环境因子对水体氮、磷形态空间分布起着主要作用;季节上,大辽河感潮河段及近岸河口区水体氮、磷含量表现为"枯水期丰水期",这主要与感潮河段季节性陆源输入情况不同有关.大辽河感潮河段及近岸河口区水体DIN-N浓度均大于0.30 mg·L~(-1),N/P大于60,均表现为磷限制潜在富营养化水平.     

成都市大气污染物排放清单高分辨率的时空分配

传统的污染物时空分配方法由于分辨率较低而常无法满足空气质量模拟的需要.本研究根据各污染源的排放特点,确定可用于高分辨率时空分配的识别因子和建立时空分配权重的估算方法,并以成都市为例,建立了2012年成都地区高分辨率时空分配清单.结果表明,根据清单的时空分配结果,成都市的污染物排放主要集中在成都市区、成都周边的工业区(特别是东部城区)及交通流量大的高速路地区,且排放时间大部分集中在冬季和春季.这与实际的污染排放来源及环境空气质量的实际监测结果较为一致.说明本研究提出的高分辨时空分配方法较为合理可靠,可以有效降低传统方法空间分配的偏差和提高分配结果的精度,可满足后续的空气质量模拟的需要.     

重庆市生态系统服务功能价值时空变化研究

基于重庆市2000年、2005年、2010年的3期遥感解译的土地利用矢量数据,通过分析区域生态系统服务价值理论和方法,参考并修正国外学者Costanza和国内谢高地的生态系统服务价值系数,对重庆市2000—2010年的土地利用二级分类指标进行了4大类17种小类的生态系统服务价值的估算,采用基于GIS的生态系统价值密度、ESV保持率等方法指标反映研究区10年来的生态系统服务价值时空变化特征,研究结果表明:1重庆市2000年、2005年和2010年各类生态系统年提供总服务价值量分别为4285.39、4490.29和4621.18亿元,就生态系统而言,林地生态系统提供的总服务价值最高,2010年占总价值的69.03%;其次是水域和草地,分别占总价值的14.35%和9.12%;就生态系统服务类别排序为调节服务(71.31%)支持服务(19.01%)供给服务(5.87%)文化服务(3.81%);22000—2010年重庆市生态系统服务价值量总体呈不断上涨的时序变化趋势,增幅达到7.27%;生态系统服务价值保持率为1.078,虽然城市建设占用了大量的农田生态系统,但单位面积生态系统服务价值较高的水域和林地面积的ESV价值增幅明显;3生态系统服务价值密度最高的空间分布上呈"西低东高,一轴两翼"的格局,中部的垫江县生态价值密度最低,主要受较为单一的农田生态系统影响;4研究区的ESV与GDP在空间分布和时序上的差异明显,2010年重庆的地均ESV为5.60万元·hm~(-2),高于全国的平均值;人均ESV为1.60万元,低于全国的平均值;人口密度大是造成人均ESV低的主要原因;2010年人均ESV与人均GDP的比值为1∶1.72,低于全国的平均接近1∶1的比值,表明重庆市的生态系统服务价值相对国民生产总值的相对不足.     

滇池草海间隙水与上覆水氮磷时空变化特征

本文连续12个月监测了滇池草海柱状沉积物间隙水和上覆水不同形态氮磷浓度的垂向变化,揭示了不同季节间隙水与上覆水氮磷浓度差异及其形态组成贡献率,探讨了间隙水氮磷组成及氮/磷比值在湖泊富营养化及内负荷控制中的重要意义.结果表明:(1)草海间隙水NH_4~+-N浓度显著高于上覆水,而上覆水中NO_3~--N浓度显著高于间隙水,春、夏和秋季(2~11月)间隙水SRP浓度显著高于上覆水,而冬季(12月和1月)则与之恰好相反;(2)草海间隙水以NH_4~+-N和SRP贡献为主,分别占DTN和DTP的61%和78%,而上覆水则以DON和DOP贡献为主,分别占DTN和DTP的44%和81%,与春季和冬季相比,夏、秋季间隙水NH_4~+-N和SRP贡献率显著增加,而NO_3~--N、DON和DOP贡献率明显下降;(3)草海间隙水DTN/DTP、(NH_4~+-N+NO_3~--N)/SRP和DON/DOP比值均表现为春季冬季夏季秋季,而上覆水氮/磷比值则以春季较高,夏、秋和冬季相对较低.