京杭运河苏州市区段大型底栖动物种群结构特征与评价

对京杭运河苏州市区段4个点位进行了底栖动物群落结构和多样性进行多年研究,并进行了水质评价。结果表明,底栖动物共12种,寡毛类的克拉泊水丝蚓为各点位的优势种;从时间尺度来看,S1点位的物种种类数量从2008年开始明显增加,软体类物种出现,种群密度也在增加,生物污染指数下降,水质明显改善;从空间尺度来看,京杭运河苏州市区段上游和中游物种种类数量要多于下游和老运河城区段,下游水质有所下降。     

南通市降尘时空分布特征及影响因素

对2004年—2009年南通市降尘监测数据进行分析,结果表明,市区降尘污染较轻,年均值全部达标,在6年间呈波状变化态势;从各月分布来看,3—7月降尘污染较为严重;在各功能区中,受降尘污染程度从大到小依次为:居民区>工业区>商业交通区>文教区。提出,应继续推进城区企业工艺改造升级,加快燃煤锅炉淘汰;施工(运输)期间对易产生扬尘的建筑材料应采取密闭存储、设置围挡等有效措施并保证建筑垃圾及时清运、施工车辆及道路及时清扫冲洗;加大城市的绿化建设和道路的硬化建设,尽量避免道路开挖。     

喻家湖水质时空分布特征和影响因子分析

通过设计合理的水质监测网,采用多元统计分析,并结合地理信息技术对武汉市喻家湖在2011年-2012年期间12个监测点、13个水质参数监测值进行水质时空分布特征研究.结果表明,喻家湖13个水质指标概括为4个主成分:第一主成分代表喻家湖的重金属污染,第二主成分代表其富营养化水平,第三主成分代表有机污染程度,第四主成分间接指示富营养化程度;在时间和空间变化上都可分为二组,显著性指标的时空差异较明显,水质污染程度从南至北逐渐减弱,湖溪河是喻家湖的最主要污染源.并对水质参数,监测点位和频次进行了优化.     

天水市紫外吸收性气溶胶时空动态的遥感监测

采用OMI传感器的气溶胶产品,分析了2006—2015年中国西部城市天水市对流层紫外吸收性气溶胶的时空分布特征。结果表明:空间上,十年间天水市的吸收性气溶胶表现出从中部向周围依次减弱的南北向带状分布规律;季节变化呈现出秋冬季高于春夏季的规律;时间上,吸收性气溶胶指数(AI)从2006年的0.075增至2015年的0.506,年均值为0.28,年均增长率为57.5%;十年间出现2次阶段性增长和2次阶段性减小;AI年际变化与天水市地方总产值相关性为0.902,第一产业对其影响最大,第三产业影响最小。     

洪泽湖水体富营养化时空分布特征与影响因素分析

通过2014年—2017年对洪泽湖12个水质断面定期调查,采用营养状态指数(TLI)综合评价其水体富营养状态,同时应用主成分分析方法(PCA)分析其富营养化状态的时空变化特征。结果表明,洪泽湖70%以上的调查断面水质全年处于轻度富营养化状态,夏季是其富营养化最严重的季节;洪泽湖年内水体水质差异较大,而其水华特征并未呈现明显差异;洪泽湖富营养化很大程度上受制于营养盐的积累程度,并与湖泊透明度呈现极显著的负相关关系(p0.001),与湖水pH值呈现极显著的正相关关系。     

太原汾河景区跨桥断面水体污染的时空变化模式研究

选取太原汾河景区跨桥断面8个监测点,在2012年3月—2013年10月期间对河流8项水质参数进行监测,并结合派生的水体综合污染指数及主成分分析方法分析和评价景区水污染时空变化特征。结果表明,景区水质污染变化时空差异明显,上游污染相对较小,下游污染较重;春季溶解氧和p H值变化幅度最大,夏季除总氮和氨氮外,其他各污染物均有显著变化特征,秋季则以氨氮、总氮和总磷变化最为显著。主成分分析结果显示,虽然各监测点水体污染的关键影响因子不同,但总磷是太原市河流水体污染的共同解释因子。     

四川省水体富营养状况时空分布调查

采用综合营养指数法对四川省主要河流营养状况进行调查评价,分析其时空分布规律。结果表明,2009年四川省水体综合营养状态整体处于中营养水平。从空间分布情况看,水体营养状态从优到劣依次为金沙江、长江干流、岷江、嘉陵江、沱江,其中沱江处于轻度富营养状态。从时间分布情况看,除沱江流域月度间变化较小外,其他调查河流水体营养状态月度间变化呈双峰型"M"状,营养指数主峰发生在8月;长江干流、岷江和嘉陵江次峰发生在4—5月,金沙江次峰发生在10月。     

“十一五”期间新疆大气降尘量时空分布特征及影响因素分析

通过对"十一五"期间新疆134个大气降尘监测点位数据进行统计分析发现,"十一五"期间,全疆年均降尘量维持在22.2~24.6 t/km2.月,变化幅度小于10%。一年内降尘主要集中在3~6月份,占全年降尘量的51%。在空间分布上,新疆年均降尘量呈现明显的南疆高于北疆的特征,南疆五地、州的总降尘量占全疆总降尘量的70.2%,为新疆降尘的主要集中区。特殊的气象、生态环境是决定新疆大气降尘时空分布特征的主要因素。     

2014年北京市CO浓度水平和时空分布

对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m³。CO浓度均呈双峰型变化,第一个峰值出现在07：00-09：00,主要由交通早高峰的排放引起;第二个峰值出现在23：00左右,主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看,全年整体呈现南高北低的分布特征,尤其是秋、冬季较为明显,体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看,湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明,此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的,气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。     

人工园林大面积种植区植被净初级生产力时空变化研究

云南西南地区自然资源丰富,近年来,随着社会经济的快速发展,橡胶、茶园和桉树等人工园林大规模种植主要占用了天然林和耕地,土地利用结构和空间布局发生了很大变化。为了探讨土地利用/覆被变化对植被净初级生产力（NPP）的影响,以人工园林大面积种植区西盟县为研究区,运用综合模型、CASA模型和MODIS产品（BIOME-BGC模型）,对西盟县2000年、2005年、2010年和2015年各地类NPP的时间变化和空间分布特征进行分析。结果表明：（1）2000~2015年,CASA模型模拟的西盟县NPP呈先减少后增加的趋势,MODIS模型模拟的NPP值变化趋势与CASA模型一致,综合模型则呈现逐年增加的趋势;（2）西盟县NPP的空间分布形态从西至东均呈“低值-高值-低值-高值-低值”（“M”）变化,与西盟县水热资源的分布特征和土地利用/覆被变化有关,西盟县NPP空间变化主要集中于人工园林种植区;（3）3种模型中,CASA模型和MODIS产品（BIOME-BGC模型）比综合模型更适用于地形气候复杂多样的山区NPP的模拟计算,其中CASA模型空间精度更高。