2016年宁夏回族自治区PM2.5浓度时空分布特征

对2016年宁夏回族自治区大气中PM_2.5浓度的时空分布特征及其与其它空气质量指标和气象参数之间的相关性进行探讨。结果表明,宁夏回族自治区2016年PM_2.5日平均浓度为2.0~217.5 μg/m³;11月、12月、1月、2月PM_2.5月浓度均值（45.97~87.22 μg/m³）相对较高,6~9月的（19.01~38.03 μg/m³）相对较低;春、夏、秋、冬PM_2.5浓度分别为2.00~211.00 μg/m³、6.67~106.67 μg/m³、10.67~166.00 μg/m³和10.50~217.50 μg/m³;0：00~23：00,各城市PM_2.5小时浓度基本上表现出先下降、后上升、再下降、再上升的变化规律,通常上午9：00~10：00浓度值较高,下午15：00~16：00浓度值较低。银川市、石嘴山市、吴忠市、中卫市和固原市2016年PM_2.5日平均浓度 ≤ 75 μg/m³的天数分别为304 d、307 d、313 d、323 d和340 d,年达标率分别为83%、84%、86%、88%和93%。宁夏北部的石嘴山市、银川市的PM_2.5月浓度均值超过了南部的中卫市和固原市,表现出"北高南低"的趋势,其中固原市每月PM_2.5浓度均值均低于其他城市,表现出显著差异。PM_2.5浓度与CO、NO₂、SO₂、PM₁₀浓度、风速、气压、日照和相对湿度均呈显著或极显著正相关关系,与地表温度、气温和降水量呈极显著或显著负相关关系。可见,宁夏回族自治区大气PM_2.5浓度具有明显的时空变化特征,其浓度受气象因子的影响。     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

基于生态安全问题的生态保护红线管控方案

通过回顾生态保护红线的发展历程,结合官方最新发布的"生态保护红线划定技术指南",基于生态安全问题视角构建了区域生态保护红线管控技术方案.其要点包括：相关重要概念的界定须强调人类活动干扰的负面效应,以增强采用制度约束人类行为的合理性;重视资源环境及经济社会背景的地域差异性,并采用多尺度研究手段获取全面、系统的信息;以辨识、诊断生态安全问题类型、性质、特征为前提确立区域生态保护红线防范对象、管控目标,进而划分区域生态保护红线管控类型、划定其空间位置与范围;并在总结区域防控生态安全问题历史经验与教训、广泛吸纳社会意见的基础上,针对危害生态保护红线的生态安全问题提出科学可行、切实有效的应对方案.     

基于甘肃省卫星遥感的对流层NO2时空变化

基于OMI卫星遥感反演的NO₂柱浓度数据,分析了近11a甘肃省对流层NO₂柱浓度的时空变化及相关影响因素,同时利用HYSPLIT模型探究了大气污染物的来源.结果表明：从空间上,NO₂柱浓度呈现出由甘肃东北区向西南区递减趋势,最高值主要分布于庆阳市全境和平凉市少部分地区.从2008~2014年NO₂柱浓度值不断增长至最高值,高值区逐步扩大;2015~2018年NO₂柱浓度值波动变化,呈现出向周围区域递减的趋势,高值区范围缩小;从时间上,2008~2018年对流层NO₂柱浓度整体呈上升趋势,对流层NO₂柱浓度四季均值分布为：夏季>春季>秋季>冬季;NO₂柱浓度每年在6~8月达峰值,9月后开始下降,年内谷值出现在12月份~次年2月份;对研究区NO₂柱浓度的贡献最大的是自然要素.高温、降水有利于土壤排放NO₂,植被覆盖率对NO₂起到一定的消减作用.利用HYSPLIT得出2009~2018年每年7月庆阳市NO₂的外部输送路径,其中主要路径以陕西地区为主.     

上海夏季PM2.5中有机物的组分特征、空间分布和来源

有机物是大气细颗粒物(PM_(2.5))的重要组成部分,其来源和组分非常复杂,是大气科学研究的难点和热点.本研究定量表征了上海地区夏季3个不同功能站点PM_(2.5)中78种有机组分,分析了其组成特征及空间差异,并采用后向轨迹、指示物、特征比值等方法对其来源进行了探讨.结果表明,上海西部郊区青浦和徐汇的有机组分检出浓度相近,约为(317±129)ng·m~(-3),高于东部沿海.78种有机组分中,脂肪酸类物质的占比最高,之后依次为左旋葡聚糖、正构烷烃和多环芳烃,藿烷的占比最低.基于示踪物比值法初步分析结果表明,上海地区的颗粒有机物主要来源于汽油车尾气排放,此外中心城区和西部郊区在观测期间受到了一定程度的生物质燃烧污染,可能与西北方向的污染输送有关.就具体组分而言,在西部郊区青浦,脂肪酸主要来自于陆生植物排放,而在东部沿海地区临港,其还会受到海洋浮游植物和微生物的影响;PAH特征比值的分析表明煤燃烧和机动车尾气对多环芳烃具有重要贡献.相关研究结果有助于对上海有机气溶胶的污染特征及来源的深入认识,为开展颗粒有机物的防治提供一定的基础支撑.     

典型岩溶槽谷区土壤水δD和δ18O时空分布特征:以重庆市中梁山岩溶槽谷为例

为了揭示岩溶槽谷区土壤水氢氧同位素的时空分布特征,以重庆市北碚区中梁山为研究基地,于2017年5月和2017年9月收集降水及3种不同土地利用方式(耕地、草地和林地)不同深度的土壤水,利用稳定同位素技术研究不同土地利用方式下0~15 cm、15~45 cm土壤剖面的土壤水氢氧同位素时空变化特征.结果表明:(1)土壤水δD和δ~(18)O的平均值分别为-50.0‰±33.6‰和-7.9‰±4.3‰,其值均在大气降水线(LMWL)周围,说明降水是该区土壤水的主要补给来源;(2)土壤水δD和δ~(18)O具有明显的季节变化,5月(土壤水δD和δ~(18)O的平均值-19.4‰±6.8‰和-4.1‰±1.0‰)9月(土壤水δD和δ~(18)O的平均值-82.2‰±14.0‰和-11.9‰±2.2‰);(3)土壤水δD和δ~(18)O在不同土地利用方式下没有表现出明显差异;(4)土壤水δD和δ~(18)O随土壤深度呈梯度变化,5月耕地、草地和林地土壤水稳定同位素以垂直递减趋势为主,9月耕地和林地以递增趋势为主,草地以递减的趋势为主.     

基于LUR模型的中国PM2.5时空变化分析

土地利用回归(LUR)模型是模拟大气污染物浓度时空分异最主要、最体系化的方法之一,为了探索LUR模型在中国国家尺度空气污染物模拟的适应性,挖掘中国2015年空气细颗粒物(PM_(2.5))的时空变化特征及其与不同地理要素相关关系,以2015年国家控制监测站点PM_(2.5)数据为因变量,土地利用类型、地形地貌、人口、道路交通与气象要素等影响因素为自变量,构建基于地理加权的LUR模型,通过模型回归制图得到2015年全国月均与年均PM_(2.5)浓度分布图,以胡焕庸线为参考线分析中国2015年PM_(2.5)浓度的时空变化特征.结果表明,引入地理加权算法的LUR模型残差Moran'sⅠ显著降低,残差空间自相关性明显减弱,判别系数R2明显提高,更好地揭示出PM_(2.5)空间分布和各影响因子间的复杂关系;耕地、林地、草地和城镇居民工矿用地以及气象要素、主干道路对PM_(2.5)浓度的影响比较显著.不同地理要素的不同空间分布对PM_(2.5)影响作用不同;胡焕庸线两侧PM_(2.5)表现出明显的时空差异,人口规模大、工业化水平高的发达城市PM_(2.5)浓度较高; PM_(2.5)浓度在冬季月份较高,秋季、春季、夏季月份污染情况逐渐减弱.     

基于综合水质标识指数和对应分析法的校园河道水质评价

以三峡大学的校园河道求索溪为研究对象,利用综合水质标识指数法确定求索溪水质类别,分析其水质时空变化规律,并利用对应分析法得出求索溪中不同监测点的主要污染因子.研究结果表明:求索溪整体的综合水质标识指数为7.423,整体水质为劣V类(地表水环境质量标准GB 3838-2002)且黑臭.从时间变化来看,求索溪4月份的水质最差,5月份次之,4、5月份所有监测点的水质都劣于V类且黑臭;8月份水质最好,水质为Ⅳ类;从空间分布来看,8个监测点综合水质标识指数均超过6.0,水质为劣V类,其中6号监测点的水质相对最好,监测点3号的水质相对最差;对应分析法得出求索溪的整体水体污染程度受总氮因子的影响最大,其次为总磷.该研究拟为求索溪及类似校园河道的水环境治理研究提供基础依据和参考.     

A STATISTICAL METHODOLOGY FOR PREDICTING THE POLLUTANTS IN A RIVER1

Urban and industrial areas continue to expand and consequently, to create serious water pollution problems to natural streams. The need for the development of accurate, reliable, and sensitive water quality prediction models is most desirable. The first objective of this research is to set guidelines for dividing a natural stream into more or less independent reaches based on some criteria. The second objective is to obtain the predicting equations of the water pollutants in a selected stream. The preliminary phase of this research evaluated water quality data sampled from the Pearl River which flows southwest and then turns south through the states of Mississippi and Louisiana. This evaluation served as guidelines to divide the total river basin into reaches (subsystems) appropriate to the objective of this research. Subsequent to this subsystem assignment, a stepwise multiple regression FORTRAN program was used to regress the pollutants (dependent variables) for both time and space on their water characteristics (independent variables). Based on the results obtained, the proposed statistical approach provides a practical tool for developing regression equations for the purpose of water pollutants' prediction.     

江西洪涝灾害的时空分布规律

洪涝灾害是江西农业灾害的主要文种之一,也是全省农业及经济持续发展的重要制约因素之一．本文通过对全省８５个县（市）近５０ａ洪涝灾害资料的统计、对比和分析,揭示了江酉洪涝灾害的时空分布规律,为全省制定防洪减涝对策和措施提供了重要决策依据．