太湖水华期营养盐空间分异特征与赋存量估算

基于2013年7月的空间高密度采样数据,对太湖水华期水体营养盐进行了空间分异特征分析及赋存量估算,探讨了大型浅水湖泊不同生态类型湖区水华与营养盐的相关关系及样点设置的代表性.结果发现,水华期太湖水体营养盐及叶绿素a浓度(CHL)总体上均呈现由西北向东南降低的趋势;氮主要以溶解态存在,占总氮(TN)的76.28%,磷主要以颗粒态赋存,占总磷(TP)的66.38%.采用主成分分析和聚类分析,可以将采样点分为相互之间具有显著性差异的4个区域:第一区位于西北湖区,代表水华严重的重富营养湖区;第二区主要包括梅梁湾及南太湖的入湖河口一带湖区,代表水华和富营养化程度都相对中等的湖区;第三区包括湖心区和西南湖区,代表中等污染但水华频现湖区;第四区包括贡湖湾、胥口湾和东太湖等其他区域,代表水华影响较弱、水质较好湖区.分区统计分析表明,不同湖区影响浮游藻类生长的因子也不同:从全湖来看,与CHL显著相关的营养盐指标为TP、TN、溶解性总氮(TDN)和硝态氮(NO-3-N),而在第一区则为TP和TDN,第二区为TN和TDN,第三区为TP、磷酸盐(PO3-4-P)和TDN,第四区为PO3-4-P、溶解性总磷(TDP)和亚硝酸盐(NO-2-N).基于空间插值获得调查期间太湖水体TN、TDN、TP和TDP的赋存量分别为12 800、9 800、445和150 t.研究表明,作为一个大型浅水湖泊,因蓝藻水华空间迁移积聚特征和生态类型异化等特征,太湖水华期的营养盐具有高度空间异质性,对于此类大型浅水湖泊的监测与评价,应当考虑点位的合理布设及结果的恰当解读,避免因监测布点和统计方法不当而以偏概全.     

典型石化工业城市土壤重金属源解析及空间分布模拟

土壤重金属来源定量解析和空间预测是土壤污染调查评价的重要内容,可以为区域土壤风险管控及修复提供依据.本研究选取典型石化工业城市——淄博市临淄区作为研究对象,系统开展表层样品采集及重金属分析测试;借助正定矩阵因子分解（PMF）和非负约束的因子分析（FA-NNC）两种受体模型解析土壤重金属的来源;构建基于最小/最大自相关因子（MAF）和序贯高斯模拟（SGS）的多元地统计模拟技术,确定了土壤重金属的潜在污染区域.研究结果表明：① As、Co、Cr和Mn主要为自然来源,主要受成土母质影响,高值区分布在研究区南部;②研究区内10种重金属中Hg污染程度最高,主要受来自于工业排放和煤炭燃烧为主的大气沉降影响,污染区域分布在研究区东北部;③ Cd、Cu、Ni、Pb和Zn等元素受自然和人类活动综合影响,高值区主要集中在研究区中部;④ Cd和Hg的潜在污染区域最广,分别为580.80 km²和666.60 km²,约占研究区总面积的85.04%和97.59%,应当引起关注;其余元素的潜在污染区域面积相对较小,不足研究区总面积1%.     

中国降水酸度预测模型

利用逐步多元线性回归方法建立了中国降水酸度预测模型。该模型包括：大气中二氧化硫、氮氧化物和总悬浮颗粒物的浓度、单位面积二氧化硫排放量这四个时间和空间变量;地理位置横向坐标、降雨量和辐射强度这三个空间变量。该模型通过回顾检验具有较好的预测精度并在假设未来中国环境状况的基础上,对降水酸度的分布进行了预测。该模型是在地理信息系统工具软件ARC/INFO支持下运行的,其预测方法及结果具有空间特性。     

基于天气分型的上甸子大气本底站臭氧污染气象条件

对流层臭氧作为典型二次污染物已成为北京春夏季首要污染物,气象因素是影响其浓度变化的主要因子之一.本研究基于2008~2017年大气成分和气象观测数据,利用Lamb-Jenkinson天气分型法结合Mann-Whitney U检验方法将影响北京地区天气型分为6类,其中SWW和C型上甸子臭氧浓度均值和极值分别最高,在4~9月出现频率最高,合计出现47.4%,并通过多元逐步回归方程确定两种型的主要贡献权重.SWW和C型下54%盛行西南风,新排放的污染物和二次老化气团经西南气流持续输送,850 hPa附近出现垂直速度零层,水平和垂直气象条件均有利于臭氧的输送、生成和聚积;AN和ESN型下64.7%盛行东北风或北风,气团来源清洁,1000 hPa以上盛行一致的下沉运动和气流辐散,新排放的污染物也能很快被稀释扩散,臭氧浓度处于较低值.以NW型2015年5月3日为例,虽然地面盛行西北气流,来源清洁,但大气通过垂直下沉运动将边界层以上的高浓度残留臭氧向近地面输送,导致某些天数中出现臭氧浓度高值.     

滇池流域入湖河流溶解性有机质的分布及来源

基于三维荧光光谱和平行因子分析方法,探究了2018年滇池流域主要入湖河流丰水期和枯水期水体溶解性有机质（DOM）组成,并结合主成分分析和多元线性回归分析对河流中DOM各荧光组分的相对贡献进行了定量分析.结果表明：入滇河流水体DOM包含5种荧光组分,分别为类腐殖质荧光组分C1、C3、C5和类蛋白色氨酸荧光组分C2、C4,且5种荧光组分之间具有同源性,污染严重河流水体DOM的荧光强度相对较高;荧光指数、自生源指数、腐殖化指数综合表明,入滇河流水体DOM的内源特性较强,自生源特征明显,生物可利用性较高,腐质化程度低,分子结构不稳定.主成分分析和多元线性回归分析结果显示：枯水期DOM的荧光组分中类腐殖物质的平均贡献率占30.1%,类蛋白色氨酸物质的平均贡献率占69.9%;丰水期DOM组分中类腐殖物质的平均贡献率占54.3%,类蛋白色氨酸物质的平均贡献率占45.7%.     

浑河底泥反硝化厌氧甲烷氧化菌群落多样性的时空分布特征及其与环境因子关系分析

为了解浑河底泥中反硝化厌氧甲烷氧化菌——Candidatus Methylomirabilis oxyfera(M.oxyfera)群落多样性的时空分布特征,通过克隆文库技术考察M.oxyfera的16S rRNA和pmo A功能基因的多样性时空分布特征,并结合多元直接梯度分析来研究环境因子(水样和底泥的理化性质)与其之间的关系.9月浑河上、中、下游底泥样品中M.oxyfera的16S rRNA基因的OTU数在2~5之间,Shannon-Wiener多样性指数变化范围为0.21~1.4,呈现出中游上游下游的分布特征.pmo A功能基因上游的OTU数和Shannon-Wiener多样性指数明显高于中游和下游,上游的Shannon-Wiener多样性指数分别是中游和下游的3.5倍和2.3倍,因此M.oxyfera的群落多样性呈现出明显的地域性分布特征.3号采样点处3月采集样品中M.oxyfera的16S rRNA和pmo A的OTU数目分别是6和5,明显高于9月对应的OTU数目,Shannon-Wiener指数也明显比9月高(1.40.68;1.570.00),因此M.oxyfera的群落多样性呈现出明显的季节分布特征.多元直接梯度分析结果表明底泥中DOC浓度、底泥电导率、水体中TOC含量和水体中亚硝酸氮浓度是影响M.oxyfera群落多样性的主要环境因子.     

渤海湾天津段表层沉积物重金属分布特征及其来源解析

年8月对渤海湾天津段沉积物进行采样分析,结果表明,渤海湾天津段表层沉积物中常量重金属质量分数为w(Fe)>w(Al)>w(Mn),微量重金属质量分数为w(Cr)>w(Zn)>w(Cu)>w(Pb)>w(Cd). 空间分布上,5种微量重金属在入海口海域和中部海域的质量分数较高. 利用I_geo(地累积指数)法评价重金属污染程度,结果显示,Cd、Cr和Zn的I_geo处于2级(中度污染),而Cu和Pb的污染较轻,其I_geo处于1级(未污染到中度污染). 多元统计结果表明:①渤海湾天津段表层沉积物中微量重金属质量分数与w(Fe)、w(Al)显著相关(P<0.01),说明微量重金属在海洋沉积过程中与常量重金属具有类似的地球化学行为;②在聚类分析中,所有重金属聚为一类,说明其具有相似的来源,都受陆源输入的影响;③所有重金属均在第一主成分上表现出较高正载荷,说明微量重金属与常量重金属具有相同的地球化学过程和环境行为. 根据重金属空间分布特征和多元统计结果,结合渤海湾的环流等情况可以推测,渤海湾天津段表层沉积物中微量重金属主要来源于环渤海地区入海河流的外源输入,并且大部分来源于工业源;其在渤海湾中的分布和迁移受到Fe和Al等常量重金属的影响.      

沱江流域污染负荷时空变化特征研究

选取沱江流域为研究区域,采用排污系数法对2007、2017年沱江流域28个区县的总磷（TP）、总氮（TN）、氨氮（NH₃-N）和化学需氧量（COD）的污染负荷进行估算,并使用相关分析、主成分分析、聚类分析和空间分析法揭示流域污染负荷时空变化与社会经济因素及土地利用方式的相互作用关系.结果表明：①4种污染负荷在时间尺度上呈整体增加趋势,空间尺度上呈高度异质性.其中,COD污染负荷增长量和增长率最大,分别为87556.54 t、24.16%.上游龙泉驿区COD、NH₃-N污染负荷增加量最大,分别为7988.15、469.83 t,而TN和TP增加量最大的区域出现在下游的龙马潭区和泸县,分别为1556.08、181.93 t.②污染负荷与农业经济社会指标相关性较强,COD、NH₃-N、TN和TP污染负荷与非农业人口数量的相关系数分别由2007年的0.460、0.218、0.226和0.184变为2017年的0.953、0.938、0.881和0.871,且农业用地和建设用地大面积分布的地区污染更加严重.③4种污染负荷的污染源聚类结果均发生变化,这与其他污染源类型向城镇污染源类型转变相关,发生转变的区县多数集中在农业用地和建设用地大面积分布的区域,且这些区域城镇化率或二、三产业占生产总值比的变化量均较大,如中游的乐至县、雁江区、东兴区等.聚类未发生变化的区县对应的土地利用类型主要为林地和草地,其城镇化率或二、三产业占生产总值比的变化量均较小,如下游的自流井区和中游的内江市市中区等.对沱江流域污染负荷时空变化特征的探讨可为该流域污染物总量调控和环境健康发展提供理论依据和数据支撑.     

2013-2018年北京市PM2.5污染波动特征研究

利用2013—2018年北京市大气污染物监测数据及气象条件等资料,分析了北京市PM_(2.5)污染波动变化趋势及其影响因素。结果表明,2013—2018年北京市空气质量呈现整体改善趋势,优良天数由2013年的176 d增加至2018年的227d;重污染天数显著减少,由2013年的58 d逐年递减至2018年的14 d。受污染源排放、特殊气候现象、气象条件等多因素影响,近6年北京市ρ(PM_(2.5))月均值呈现波动下降趋势,其中秋、冬季波动性更加突显。2014—2016年北京市秋冬季PM_(2.5)污染突出,其中2014年10月、2015年11—12月、2016年12月ρ(PM_(2.5))月均值均达到中度污染级别;而2017—2018年北京市秋、冬季ρ(PM_(2.5))月均值均处于优良水平。相关性分析结果显示,地面相对湿度、中层温度与大气污染物呈现较强的正相关性,中层北风频率、地面风速则呈现负相关性。基于上述气象条件及CO、SO_2和NO_2等气态污染物共同构建的拟合方程对ρ(PM_(2.5))估算结果较好,多站点的拟合值与实际值的相关系数为0.900～0.947,进一步说明气象条件及相关污染源排放对PM_(2.5)污染具有显著影响。     

万家寨大坝坝体水平变形分析

对万家寨大坝坝体水平变形进行了特征值统计分析；用广义线性多项式逐步回归方法建立了变形统计模型。结果表明：建立的统计模型精度较高，说明万家寨水平监测项目成果可靠，可作为分析坝体水平变形的依据。