北京上甸子大气本底站氢氟碳化物在线观测研究

在北京上甸子区域大气本底站利用气相色谱/质谱联用（GC-MS）系统对大气中11种氢氟碳化物（HFCs）开展在线观测研究.2018年1~12月,HFC-23、HFC-32、HFC-125、HFC-134a、HFC-143a、HFC-152a、HFC-227ea、HFC-236fa、HFC-245fa、HFC-365mfc、HFC-4310mee本底数据浓度分别为：（31.9±0.4）×10^-12、（22.1±1.7）×10^-12、（29.3±1.3）×10^-12、（110.2±2.4）×10^-12、（24.0±0.3）×10^-12、（10.3±0.7）×10^-12、（1.59±0.04）×10^-12、（0.19±0.01）×10^-12、（3.30±0.08）×10^-12、（1.27±0.03）×10^-12、（0.28±0.01）×10^-12;本底数据出现频率分别为：34.5%、23.4%、22.5%、24.6%、24.5%、42.5%、24.3%、46.4%、38.3%、68.1%、77.9%;非本底数据浓度分别为：（39.2±11.1）×10^-12、（47.7±21.8）×10^-12、（38.6±8.7）×10^-12、（137.3±15.7）×10^-12、（26.1±2.2）×10^-12、（15.9±7.0）×10^-12、（2.77±1.11）×10^-12、（0.25±0.06）×10^-12、（4.10±0.97）×10^-12、（1.34±0.06）×10^-12、（0.30±0.01）×10^-12.HFC-32、HFC-125、HFC-134a、HFC-143a、HFC-227ea本底浓度呈线性上升趋势,年增长率分别为：4.4×10^-12,3.8×10^-12,7.3×10^-12,1.0×10^-12,0.14×10^-12a^-1,而HFC-152a呈现明显的季节变化.以CO为示踪物利用示踪物比值相关法估算了HFC-23、HFC-32、HFC-125、HFC-143a、HFC-152a、HFC-236fa、HFC-245fa排放量,分别为6.4,17,14,27,4.0,0.10,1.3kt/a.     

1980—2015年青藏高原植被变化研究

青藏高原地形复杂,气候类型独特,是北半球气候变化的调节器。全球气候变化直接影响植被变化,探讨植被变化对了解青藏高原的环境状况及环境保护与恢复具有重要意义。选取青藏高原作为研究区域,基于1980年和2015年的1 km土地利用数据利用转移矩阵研究植被的转换变化,利用1981—2015年的GIMMS-NDVI数据借助趋势分析法分析土地利用未变化区域的植被覆被变化,并通过相关分析法研究植被变化与气候因子的关系。研究表明:1980—2015年,青藏高原植被的转换变化表现为转入面积大于转出面积,植被面积整体增加。植被类型变化的主要表现形式为农作物和草地面积增加,乔木林地和灌木林面积减少;草地的面积变化最大,农作物、乔木林地和灌木林面积变化很小。从不同植被类型和生态分区来看,植被覆被变化表现为农作物面积较小,分布于半干旱地区,NDVI呈上升趋势;乔木林地位于东南部湿润半湿润地区,生长状况呈现退化趋势;灌木林位于东部边缘和东南部的湿润半湿润和半干旱地区,呈退化趋势;草地分布范围最大,生长情况趋于改善。近35年来,青藏高原的植被覆盖整体趋于好转,低覆盖度、干旱半干旱地区趋于改善,高覆盖度、湿润半湿润地区出现退化。研究时段内,青藏高原趋于暖湿化,NDVI变化与年平均气温、年降水量变化呈正相关,对降水变化更为敏感。不同植被类型对气候变化响应不同,农作物相关系数最高。乔木林地与气温和降水变化呈负相关,农作物和草地则呈正相关,灌木林与降水变化呈正相关,与气温变化呈负相关。     

基于MODIS时序NDVI主要农作物种植信息提取研究

农业在黄河三角洲地区占有重要地位,及时、准确地掌握该地区农作物分布信息对政府有关部门制定农业政策、指导农业生产具有十分重要的意义。时序植被指数能够反映农作物物候特征,帮助识别农作物类型,在农作物种植信息提取方面具有明显优势。论文选取2014年MOD09Q1时序遥感数据集,以黄河三角洲主要农作物为研究对象,利用Harmonic Analysis of NDVI Time-Series（Hants）滤波重构NDVI时序曲线,通过对比待分像元NDVI时序曲线与参考时序曲线的相似性,实现农作物种植信息提取。对分类结果进行面积统计和空间分布精度检验：冬小麦、棉花、玉米的面积提取精度分别达到96.8%、95.5%、85.1%,空间匹配总体精度达86.9%。结果表明该方法有效可行,能够为该地区农业监测提供技术基础。     

22种药品与个人护理产品在河流中的污染特征研究

新污染物药物和个人护理产品(PPCPs)对环境具有潜在影响,近年来引起了广泛的关注。由于环境中各类PPCPs的含量受到多种因素的影响,在不同流域与地区均存在一定差异。收集、整理了国内外60个典型流域22种目标PPCPs的检出频率和质量浓度数据,并筛选出PPCPs污染来源的指示物。结果表明,60个流域中22种目标PPCPs的检出频率超过或接近50%的包括CBZ、SMX、CAF、ERY、IPF和NPX,其中,CBZ在国内外的检出率均为最高。CAF、BPA、KTP等13种PPCPs的最大检出质量浓度超过了μg·L^-1数量级。国内的目标PPCPs检出类别少于国外,且检出质量浓度水平总体上低于国外,但OFX(ND—7632 ng·L^-1)、SMR(ND—18.9 ng·L^-1)和SA(26.3—2014.7 ng·L^-1)的检出质量浓度高于国外平均水平,NFX、TMP的平均质量浓度与国外相当。结合各流域主要污染源特征及检出质量浓度,利用不稳定与稳定的PPCPs种类质量浓度的比值分析各流域污染特征。筛选国内外具...     

基于K-均值算法的烟气层高度判定方法

经典算法对火灾烟气层高度判定存在无法划定烟气层纵向区间、计算步骤繁琐等问题,而K-均值算法具有自动进行类别划分的特征。以K-均值算法为基础构建了烟气层高度判定计算模型,针对K-均值算法易陷入局部最优的问题,利用分步设置最优聚类中心的方式优化了计算流程,利用搜寻边缘样本方法得出了烟气层高度值判定准则,并通过火灾烟气试验,对比分析了积分比值法、视觉标尺法、K-均值算法3种烟气层高度判定方法得到的烟气层高度值,以验证K-均值算法的有效性。结果表明：在烟气层温度数据梯度较小的位置,K-均值算法与积分比值法结果具有较好的一致性,而在烟气层温度数据梯度较大的位置两者的差异较为明显;K-均值算法所自动解算出的各纵向区间烟气层高度值具有均一性,能够更加突出表征烟气层高度的纵向区间分布特征。     

淮北矿区煤矸石多环芳烃污染特征及毒性评价

利用气相色谱-三重四级杆质谱(GC-MS/MS)对采自刘桥二矿的13件煤矸石样品(7件新鲜煤矸石样品,6件风化煤矸石样品)中16种优先级母体多环芳烃(16PAHs)和烷基多环芳烃(a-PAHs)进行了定性和定量分析.结果表明:煤矸石中不仅含有16PAHs,而且含有对应的a-PAHs,后者含量(均值587.88ng/g,...     

腐殖酸对CaO2回收磷的影响

对于从废水中回收磷,研究了不同条件下腐殖酸(HS)对CaO_2除磷的影响。结果表明,当初始Ca/P=1.67或者pH=8时,CaO_2对P的去除率最低,腐殖酸对磷酸盐沉淀的抑制作用最明显,抑制磷酸钙沉淀的形成。而在Ca/P≥3.33或pH≥9时,腐殖酸对磷酸盐沉淀没有明显抑制作用。随着溶液初始pH值或Ca/P比值的增大,HS的去除率也随之增加,即溶液初始pH值和Ca/P比值的增加有助于降低HS对磷酸盐沉淀的影响。通过XRD分析发现磷酸钙沉淀的晶体结构会因为腐殖酸的存在而改变。     

海河河口水和新港港湾水中α-六六六对映体选择性降解及α、β、γ、δ-六六六浓度

 运用全甲基化β-环糊精毛细管气相色谱手性柱，首次测定了我国天然水体中手性污染物_α-六六六的对映体浓度比值〔ER＝（＋）_α-六六六／（－）_α-六六六〕。初春和初夏季节天津新港港湾海水中_α-六六六的ER值为0.91～0.80，证实了该水体微生物对_α-六六六的降解存在着对映体选择性，（＋）_α-六六六被优先降解。海河河口水在以上两季节中，_α-六六六的ER值均近似为1，其原因有待于进一步研究，可能是附近有经常排放外消旋体_α-六六六的污染源。另外还测定了以上两水体中α、β、γ、δ-六六六的浓度，两水体中的六六六含量分别符合我国Ｉ类海洋水质标准（GB3097-82）和生活饮用水水质标准（GB5749-85）。     

大山包黑颈鹤自然保护区植被覆盖度遥感监测及分析

基于2001、2006年的TM/ETM遥感数据,利用像元二分模型,估算出不同时期内大山包黑颈鹤自然保护区的植被覆盖度,并对其变化进行了定量分析。结果表明,2006年较2001年的植被覆盖度呈增高趋势。植被覆盖度的变化与人类活动有密切关系,大山包黑颈鹤自然保护区核心区居民异地迁移工程以及国家级自然保护区的建立是大山包黑颈鹤自然保护区植被覆盖度增高的重要原因。     

闽江口沼泽植被地上鲜生物量与植株密度高光谱遥感估算

湿地植被地上生物量与湿地生态系统生产力、碳循环和养分循环等密切相关,是当前研究中的主要关注点之一。利用ASDFieldSpec2500 便携式地物波谱仪测定闽江口鳝鱼滩芦苇（Phragmites australis）和短叶茳芏（Cyperus malaccensis Lam. var. brevifolius Bocklr.）冠层反射光谱,同时测定其地上鲜生物量和植株密度,分析地上鲜生物量与冠层反射光谱及一阶微分光谱的相关关系,确定敏感波段,进而改进植被指数;利用回归分析法,基于各个植被指数,构建地上鲜生物量和植株密度的估算模型。结果表明,芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量与冠层反射光谱在蓝光、红光及近红外波段相关性较高;与一阶微分光谱在蓝边、红边相关性较好;芦苇地上鲜生物量与冠层光谱和一阶微分光谱的相关系数均优于短叶茳芏。芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量估算模型R2分别在0.408 5~0.765 和0.101 9~0.315 3 之间,估算精度相对于其他参数较高的参数主要有BNDVI、NDCI和MGBNDVI,最佳估算参数均为BNDVI;植株密度估算模型R2分别在0.093 0~0.718 和0.138 9~0.233 7 之间,估算精度相对于其他参数较高的参数主要有GBNDVI、BNDVI、MGBNDVI、NDCI 及SR, 最佳估算参数分别为GBNDVI和NDCI。一定程度上来说,利用高光谱数据估算河口芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量和植株密度是可行的。