太湖表层沉积物中PPCPs的时空分布特征及潜在风险

使用HPLC-MS/MS技术,对太湖周边15个河流入库口和6个水源地沉积物中9种药物及个人护理品(PPCPs)进行检测,其几何均值范围分别为1.60~129 ng·g-1和1.36~22.0 ng·g-1,其中咖啡因的含量占15个河流入库口沉积物中9种PPCPs总含量的52%,为河流入库口沉积物中PPCPs的优势污染物,林可霉素、甲氧苄啶、阿奇霉素、磺胺甲恶唑、泰乐菌素等5种抗生素的含量占6个水源地沉积物中9种PPCPs总含量的79%,为6个水源地沉积物中PPCPs的优势污染物.从空间分布来看,太湖西偏北部分的竺山湾和宜兴东部湖区附近沉积物中的PPCPs含量较高;从PPCPs的组成来看,各采样点PPCPs有不同的来源,总的来说有市政污水排放、畜牧养殖业污水排放和水产养殖业用药直接施用于太湖水体等3个来源.15个河流入库口沉积物中人类使用药物对太湖沉积物中PPCPs含量的贡献较大,6个水源地沉积物中兽用及水产养殖业中使用的药物对太湖沉积物中PPCPs含量的贡献较大.本研究检测出太湖周边河流入库口中有较高含量的PPCPs,说明周边区域有污染源持续向太湖输入;应用风险商值(RQ)模型评价太湖表层沉积物中PPCPs残留对沉积物生态环境的影响,河流入库口与水源地对乙酰氨基酚、阿奇霉素和磺胺甲恶唑的RQ大于1,对沉积物生态环境具有高风险;卡马西平的RQ值介于0.1~1之间,对沉积物生态环境具有中风险;其他几种PPCPs化合物RQ值介于0.01~0.1之间,对底栖生态环境具有低风险.     

基于MERIS影像的洪泽湖叶绿素a浓度时空变化规律分析

叶绿素a(Chl-a)浓度是衡量藻类生物量及评价水体营养状态的重要指标.基于洪泽湖2016年7月、2016年12月共49个实测水质参数与同步光谱数据,验证了5种可应用于MERIS/OLCI数据的Chl-a遥感估算模型(包括波段比值模型、三波段模型、FLH模型、MCI模型以及UMOC模型)在洪泽湖水域的适用性.结果表明,UMOC模型是最适用于洪泽湖水域的Chl-a浓度估算模型,其平均相对误差为32.30%,低于波段比值模型的75.17%,三波段模型的62.44%,FLH模型的45.87%和MCI模型的56.95%.进而利用UMOC模型,结合MERIS数据,获取了洪泽湖2002~2012年Chl-a浓度遥感估算产品,并分析了洪泽湖Chl-a浓度的时空变化规律.洪泽湖Chl-a浓度具有明显的时空差异性.依据水体像元长时间序列月平均Chl-a浓度的差异,将洪泽湖水体分为了区域A、区域B和区域C这3种类型.区域B和区域C水体无明显的变化趋势,区域A则显著增加.与气象因子的相关性分析表明,区域B和区域C年平均Chl-a的波动主要受年降水量的影响,反映了该2个区域Chl-a浓度的变化主要受湖流强度的控制,区域A年平均Chl-a浓度的变化与年平均风速呈显著负相关性,风速下降的气候大背景可能会加重这一区域的富营养化程度,威胁南水北调的水质安全.此外,在汛期(7~9月)洪泽湖水体Chl-a浓度与离淮河入湖口的距离呈显著的正相关关系,证明了这一时期淮河对洪泽湖藻类浓度具有明显的抑制作用.     

广州市流溪河水体中6种内分泌干扰素时空分布特征与环境风险

以雌酮(E1)、雌二醇(E2)、双酚A(BPA)、壬基酚(4-NP)、辛基酚(4-t-OP)和三氯生(TCS)这6种内分泌干扰物(endocrine disrupting chemicals,EDCs)为对象,研究其在广州市流溪河水体中的时空分布特征,并对其雌激素活性进行风险评价.结果表明,14个监测点均有EDCs检出,总范围在26.07~7 109.5 ng·L-1,以4-NP贡献最高(78.62%),其次为BPA(11.91%),其他4种目标物浓度均较低(≤4.92%).时空变化上,EDCs浓度从上游至下游逐渐增加,尤其是下游支流中EDC浓度偏高;丰水期4-NP、4-t-OP浓度显著高于枯水期(P0.05),而E1、E2、BPA则呈相反趋势.相关性分析显示,DO与6种EDCs浓度变化呈显著负相关,高锰酸盐指数、EC、TN、TP、NH+4-N与E1、E2、BPA、TCS呈显著正相关,而与4-NP相关性不显著(P0.05),说明E1、E2、BPA、TCS可能与氮、磷营养盐污染同源.冗余分析(redundancy analysis,RDA)显示,流溪河水体中EDCs的季节性变化比空间变化更为明显(RDA1 56.14%RDA2 14.20%),丰水期水体中EDCs浓度变化主要受4-NP影响,而枯水期则主要受BPA影响.与世界范围内水体中EDCs浓度相比,流溪河中下游河段4-NP、BPA和TCS浓度处于较高水平,其他3种目标物处于中低水平.风险评价结果显示,流溪河中下游河段风险熵值RQ值均大于1,说明该区域具有高雌激素活性风险.     

亚洲地区MODIS和Himawari-8细模态气溶胶产品验证及其时空分布分析

利用AERONET观测网数据,结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)及Himawari-8(新一代地球同步气象卫星)的气溶胶产品分析了亚洲41个站点2015—2016年细模态气溶胶光学特性.结果表明,MODIS和Himawari-8反演气溶胶细模态比例(FMF)及细模态气溶胶光学厚度(fAOD)落在误差区间EE(期望误差)内的比例均不超过80%,其中8个典型站点则不超过50%,总体上MODIS要优于Himawari-8,但与AERONET地基观测资料相比还存在一定的误差.因此,需要进一步研究反演方法,提升地表反射率的确定精度,从而提高卫星遥感反演精度.通过季节平均的比较,发现春、夏、秋、冬四季MODIS和Himawari-8的反演值均有所低估,MODIS fAOD各季节平均偏差相对较小.Himawari-8 FMF秋季在Dhaka_University站的平均偏差较大,MODIS FMF春、冬季的平均偏差最大值相对较大,夏、秋季则相对较小;对于同一站点在相同季节均为Himawari-8 fAOD偏差较大,并且MODIS fAOD各季节的平均偏差最大值均小于Himawari-8 fAOD的偏差值.同时,利用卫星观测分析了亚洲地区FMF和fAOD年均及季节平均分布特征,发现MODIS和Himawari-8 FMF年均分布高值区主要位于华北平原、东北平原、四川盆地和中南半岛,MODIS fAOD年均分布高值区主要位于中南半岛,Himawari-8 fAOD年均值则普遍较低.MODIS FMF和fAOD季节平均分布呈现出夏秋高、春冬低的趋势,Himawari-8 FMF和fAOD季节平均分布则呈现出春秋高、夏冬低的特征,高值区的位置和量值均有明显的季节变化.     

国家湿地公园时空格局特征

采用标准差椭圆、点模式分析、统计分析等方法,运用ArcGIS可视化技术,从时间和空间视角分析国家湿地公园的空间格局特征,并探究其与城市的区位关系。研究表明：（1）国家湿地公园在时间序列上分为试点起步阶段、发展与成长阶段和规范发展阶段,各地发展不均衡,“质”的发展不同步于“量”,正式国家湿地公园处于规范发展的起步时期;（2）多尺度空间研究表明正式国家湿地公园空间以聚集分布形态为主,随机分布为辅,整体呈东北—西南分布格局,形成2个高密度热点区和3个中密度次热点区;（3）从城市尺度看,正式国家湿地公园呈现较大空间异质性,具有偏向城市规划区内或靠近城市规划区分布的特征;（4）正式国家湿地公园呈现为人口格局主导特征,响应了胡焕庸线的指导意义。     

大湘西高级别景区时空分布特征及影响因素的空间异质性

旅游景区既是旅游业发展的先决条件和核心载体,也是最主要和最根本的旅游供给。基于大湘西高级别旅游景区数据,引入高级别景区发展差异指数,运用标准差椭圆分析法、核密度估计、全局空间自相关等多种空间统计方法,对2007年、2012年和2016年大湘西高级别旅游景区时空分布特征进行测度,并运用全局回归（OLS）模型和地理加权回归（GWR）模型,分析大湘西高级别景区影响因素的空间异质性。结果表明：大湘西高级别景区空间分布总体走向为东北—西南方向,且整体呈现小幅度逆时针旋转;高级别景区空间分布格局呈现出由“三核心两区县”向“一极多点”再到双核带动的“遍地开花型”空间格局的演化;高级别景区数量的空间正相关性不断减弱,且其在空间上的分布呈现一定的集聚特征;区域经济发展水平、政府政策扶持力度、交通条件、旅游资源因素对大湘西高级别景区空间分布格局影响显著,且不同影响因素呈现出一定的空间异质性。研究结论可为全域旅游背景下深化旅游景区体制机制改革提供科学依据和参考价值。     

1961-2010年中国降水时空变化特征及对地表干湿状况影响

开展气候变化背景下中国降水时空变化特征及对地表干湿状况影响研究,对揭示陆地表层系统对气候变化的动态响应与变化规律以及防灾减灾具有重要意义。基于1961-2010年地面气象观测资料,分析我国降水与地表干湿状况时空格局;在此基础上,采用敏感性与贡献度分析,定量评估降水变化对干湿状况的影响。结果表明：过去50年间我国年降水量呈轻微增加趋势,其中,青藏高原（高原亚寒带、高原温带）、西北（中温带西部、暖温带西部）和南方地区（亚热带、热带）呈增加趋势,东北（寒温带、中温带东部）和华北地区（中温带中东部、暖温带东部）呈减少趋势。就地表干湿状况而言,华北和东北地区以干旱化趋势为主,西北、青藏高原及南方地区主要呈湿润化趋势。地表干湿状况对降水变化响应较为敏感（全国多年平均敏感系数：-1.13）,干湿指数和降水呈负相关。内陆干旱地区降水对干湿状况变化的贡献高于湿润地区,局部地区降水贡献度超过60%。     

基于空间自相关的地下水脆弱性时空演变

在人类活动较多的地区,影响地下水脆弱性的相关人为因素分布格局各时期不同,研究地下水脆弱性的时空格局转变,探求其各时期分布的特点,预测其发展的趋势,对于合理制定发展规划、针对性地降低地下水污染的风险有着重要的意义.以北京市朝阳区的水文地质和人文社会数据资料为基础,建立了基于DRASTIC模型考虑了土地利用类型等人为因素的地下水脆弱性综合评价模型.通过计算Global Moran'sⅠ指数、Getis-Ord Gi*指数(G指数)定量表征了研究区地下水脆弱性的时空格局演变,通过研究区G指数的质心和标准差椭圆定量分析了地下水脆弱性的分布特点和变化趋势.结果表明:研究区2004年、2010年和2016年高脆弱性地区面积呈逐年递减趋势,地下水脆弱性的高值聚集区主要分布在东北、西南地区,其中东北地区脆弱性逐年改善,而西北地区变化不大,造成变化的主要原因是土地利用类型的变化和化肥使用的减少.     

基于累积Logistic模型的交通事故严重程度时空分析

交通事故的发生具有随机性和偶然性,为尽可能地降低交通事故的伤害程度,根据某高速公路典型事故多发段的交通事故统计资料,以交通事故严重程度为因变量,从时间、道路空间结构和交通运行环境等因素中初步选择12个候选自变量,采用混合逐步选择法分析候选自变量与因变量是否显著相关。采用累积Logistic模型建立交通事故严重程度时空分析模型,并从成比例检验、拟合优度检验和预测准确度检验3个方面对模型进行检验。研究结果表明:事故发生时段、季节因素、发生地点、道路线形、坡度、事故涉及车辆数和日标准交通量与年平均日交通量之比与交通事故严重程度显著相关。     

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从时间变化来看,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.