巢湖周边表土中有机质、全氮和全磷空间分布及其相关性

测定了巢湖周边3 528 km2范围内60个混合土样中的有机质(organic matter,OM)、全氮(total nitrogen,TN)和全磷(total phosphorus,TP)含量,通过GS 7.0+地统计学分析软件、Surfer 8.0及Mapinfo 8.5软件研究了这3种营养盐的空间分布,并使用SPSS 17.0软件对各指标间的相关性进行了分析.结果表明:①巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)平均值依次为19 500、1 027和483 mg.kg-1,东巢湖表土中ω(OM)和ω(TN)均值高于西巢湖,而磷矿的存在导致了ω(TP)均值西高东低;②位于巢湖西南的杭埠-丰乐河和白石天河周边表土中(TP)本底值较高,且水土流失十分严重,巢湖面源污染管理必须高度重视该两河的TP控制;③在线性模型下,巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)的块金值/基台值依次为0.015、0.202和0.128.巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)具有极强的空间自相关性,三者Pearson检验为两两显著相关,巢湖周边表土中ω(TN)和ω(TP)可由ω(OM)通过文中所得的公式估算,精度能满足日常管理需要.     

地下渗滤基质中微生物空间分布与污水净化效果

利用混菌法和稀释法,测定了稳定运行的地下渗滤系统不同深度的基质中微生物数量,并对其与污水净化效果进行了相关性分析.结果表明,不同空间位置的基质中微生物数量不同;不同月份基质中微生物数量变化不大;基质中微生物数量与COD、TN、NH₄⁺-N 去除率有显著的相关性,说明微生物的作用是其主要去除途径;但基质微生物数量与TP 的去除率相关性不显著,说明TP 去除与微生物基本无关.     

人工湿地中影响微生物空间分布因素的探讨

自20世纪70年代以来,人工湿地在污水处理中得到了广泛应用。人工湿地去除污染物主要是微生物的作用,就影响人工湿地中微生物空间分布的因素进行讨论。归结起来,主要包括植物、污水的营养水平、基质、温度等因素。     

我国典型露地蔬菜生产中的温室气体排放

基于国家农业统计数据,以露地番茄、黄瓜、大白菜和萝卜为研究对象,应用生命周期评价(life cycle assessment,LCA)方法,定量化我国4种典型露地蔬菜生产中的净温室气体排放(net greenhouse gas emission,NGHGE),并比较蔬菜种类间、省域间净温室气体排放差异和分析减排措施.结果表明:我国典型露地蔬菜生产系统温室气体排放量远高于其带来的碳固定量,是净温室气体排放系统,生产单位面积露地番茄、黄瓜、大白菜和萝卜净温室气体排放(以CO_2-eq计)分别为4 149、 3 718、 3 780和2 427 kg·hm~(-2),不同种类露地蔬菜净温室气体排放差异大;我国典型露地蔬菜净温室气体排放空间差异大,其中,海南、云南、陕西和山东等省份番茄、黄瓜、大白菜和萝卜净温室气体排放高;肥料生产运输和施用是露地蔬菜温室气体排放的主要贡献因子,贡献率为86.8%～90.8%,因此改善肥料生产工艺降低肥料生产运输过程中的温室气体排放和根据露地蔬菜种类及种植地区优化肥料施用量是实现我国露地蔬菜可持续发展的重要措施.     

基于互联网大数据的成都餐饮源细颗粒物排放空间分配研究

餐饮过程排放的废气正成为大城市大气污染的重要来源之一.根据成都市2013年排放清单更新的研究成果,综合运用本地化的餐饮排放因子、排放活动水平的调查成果和成都市统计年鉴的统计数据等信息,对成都市餐饮源的PM_(2.5)排放总量进行了估算,其结果为4740 t·a~(-1).为了对区域的餐饮废气排放进行空间分配,本文抓取了互联网兴趣点POI信息.通过这些信息,对成都市的社会餐饮、学校食堂餐饮和家庭餐饮的空间来源进行了表征,对成都市生活源中餐饮污染物排放的空间分布规律进行了探索,并提出了新的餐饮源高分辨空间分配方法.结果表明,基于POI空间分配的2013年成都餐饮源单位面积年排放强度均值为0.29 t·km~(-2)·a~(-1),主城区均值为3.47 t·km~(-2)·a~(-1),全市的排放量分布区间为0~35.7 t·km~(-2)·a~(-1).互联网POI信息可以作为研究城市餐饮源空间分布的重要数据来源,在实际应用上更适于表征社会餐饮点源污染.     

基于蒙特卡洛模拟与PMF模型的黄河流域沉积物重金属污染评价及源解析

沉积物是河流的重要组成部分,而沉积物中重金属的富集严重威胁着水环境安全.黄河流域沿程分布着众多工业城市,且流域水土流失量大,泥沙携带重金属进入河流导致沉积物重金属污染问题日趋严重,研究黄河流域沉积物中重金属污染状况对流域生态安全具有重要意义.收集2000~2020年发表的关于黄河流域沉积物中重金属（铅、镉、铬、砷、锌、铜、镍和汞）含量的数据,首先基于描述性统计及地统计法分析重金属的空间分布特征,进一步采用蒙特卡洛法进行地累积指数（I_geo）、潜在生态风险及毒性单位概率的评价,最后结合正定矩阵因子分解模型（PMF）与Pearson相关性分析确定污染源个数及贡献率.结果发现,黄河流域沉积物中ω（Pb）、ω（As）、ω（Zn）、ω（Ni）、ω（Cu）、ω（Hg）、ω（Cr）和ω（Cd）的均值分别为26.92、11.78、87.17、31.13、24.96、0.07、73.36和0.58 mg·kg^-1,分别超过黄河流域各省土壤背景值均值1.27、1.08、1.26、1.05、1.09、2.32、1.14和5.95倍,其中Cd超标倍数最大,应当引起重视;I_geo：Cd>Hg>Cr>Cu>Pb>Zn>As>Ni,Cd和Hg存在中度-严重污染;数据表明黄河流域上、中和下游沉积物重度生态风险占比分别为18.6%、15.7%和7.1%,呈递减趋势;黄河流域沉积物中重金属处于低毒性状态;溯源分析表明黄河流域沉积物重金属的4个来源分别是矿业源（42.2%）、自然活动（38.3%）、农业活动（11.6%）和电镀废水（7.9%）.研究结果可为黄河流域制定相关污染防控措施提供依据.     

天津表层土壤PAHs分子标志物参数的空间特征

以天津地区为例,在选取分子标志物的基础上,应用地统计学方法探讨了多种多环芳烃(PAHs)分子标志物的空间特征,并在此基础上探讨污染源空间分布状况.结果表明,分子标志物的计算和空间分布的模拟,可以帮助识别复杂情况下污染来源的分布情况.通过对天津地区表层土壤PAHs 6种分子标志物参数空间分布的研究,发现天津地区主要的PAHs污染源是煤燃烧源,在天津绝大部分地区都有分布.而石油源和交通污染源主要分布在中部和滨海地区,2 种污染源有一定的重叠.在远郊县的边界地区,有一定的木柴污染源分布.     

土壤连续属性空间插值方法及其精度的研究进展

作为土壤变化的时空定量监测方法,土壤属性空间插值方法及其精度是计量土壤学和"数字土壤"领域的重要研究内容。文章首先介绍了土壤属性空间插值的常用方法,包括克立格插值法(Kriging)、反距离权重法(IDW)、样条插值法(Spline)、贝叶斯最大熵(BME)、地理加权回归(GWR)以及高精度曲面建模方法(HASM);其次阐述了土壤属性空间插值精度验证的方法和指标;再次总结了能够提高土壤属性插值精度的6种途径,包括合理选择插值方法、准确设定插值方法参数、合理设计采样数目和密度、注意空间自相关程度和范围的影响、科学安排实验分析顺序以及结合辅助信息进行插值;最后从插值方法的选择、验证指标的选取以及辅助信息的结合三个方面指出了土壤属性空间插值方法及其精度的未来研究方向。     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

长江中游近岸表层沉积物重金属污染特征分析及风险评估

为了探究长江中游近岸沉积物中重金属污染情况,2020年6月对长江中游14个采样断面的沉积物进行样品采集并测定沉积物中汞（Hg）、镉（Cd）、砷（As）、铜（Cu）、铅（Pb）、铬（Cr）和锌（Zn）等7种重金属元素的含量.首先分析了长江中游近岸表层沉积物重金属含量的空间分布特征,然后采用相关性分析方法（CA）、主成分分析法（PCA）和正定矩阵因子分解法（PMF）相结合的途径分析表层沉积物中重金属的来源,最后采用地累积指数法（I_geo）、潜在生态风险指数法（RI）和沉积物质量基准法（SQG）对重金属进行了风险评价.结果显示,Hg、Cd、As、Cu、Pb、Cr和Zn的平均含量分别为0.13、0.77、11.20、36.45、36.40、83.99和124.21 mg·kg^-1,其中Cd和Pb的平均含量超过背景值的1.72和1.35倍;PCA提取了前3个主成分（累积贡献率85.16%）,结合CA结果显示重金属Cd、As、Cu、Pb和Zn来源一致,Hg和Cr来源一致;PMF模型将7种重金属元素的污染源分成3个因子并得到因子的贡献率,并且工业和生活废水、煤炭燃烧、采矿业3个因子的综合贡献率为41.96%、32.48%和25.55%;地累积指数法（I_geo）评价结果显示,Cd是主要重金属污染物,处于轻度污染程度等级,Hg、As、Cu、Pb、Cr和Zn等6种重金属元素处于无污染等级;潜在生态风险指数法评价结果显示,Hg的最高风险等级为中等生态风险等级,位于城陵矶和新厂采样点,Cd的最高风险等级为强生态风险等级,位于牯牛沙水道和武汉上采样点,As、Cu、Pb、Cr和Zn在14个采样断面均属于低生态风险等级.综合潜在生态风险指数（RI）为62.59~138.59,其中处于低微和中度风险等级的采样点分别占总采样点的71.43%（10个采样点）和28.57%（4个采样点）,整体上长江中游干流污染不严重;沉积物质量基准法（SQG）评价结果显示,长江中游沉积物等级为Ⅰ级,定性评价为优,显示长江中游14个采样断面的沉积物对底栖生物没有毒性作用.综合以上结果,长江中游重金属污染不严重,Cd为重点防治的重金属元素.