乌鲁木齐市大气中二氧化硫的灰色预测

根据灰色系统理论,联系乌鲁木齐市大气环境的实际状况,建立了精度检验为一级的灰色预测模型,经模型检验其精度完全满足要求。对乌鲁木齐大气中的SO2值进行预测分析的结果表明,乌鲁木齐市大气中SO2值呈上升的趋势,在未来几年中,乌鲁木齐市大气中SO2的预测值超过国家三级标准值(即大气中SO2的质量浓度年均值≤0.10mg/m3),这种发展趋势应引起有关部门的关注。     

天津地区集装箱内部低温环境条件研究

以天津地区冬季采用集装箱储存货物为背景,在天津对集装箱内部温度和大气温度等数据进行测试,对数据进行回归分析后,建立集装箱内部温度模型,预测出该地区集装箱内部最恶劣的低温极值范围,为危险货物集装箱安全储运提供理论依据,并提出了相应的对策及建议。     

基于土地利用变化的成都市碳储量时空格局演变特征分析

土地利用/覆被变化(LUCC)是区域碳储量变化的重要因素,基于区域土地利用变化,分析区域碳储量的时空演变特征,对于区域优化土地利用格局,持续巩固提升碳汇能力具有重要意义。采用InVEST模型分析1990—2020年成都市30年期内土地利用及碳储量时空格局演变特征。结果表明：(1)成都市土地类型以耕地、林地和不透水面为主。耕地主要集中在中部、东部平原地区;林地集中分布在龙门山、龙泉山地域;不透水面主要分布在城市经济中心。(2)1990—2020年间,成都市土地类型转移活跃。1990—2005年及2005—2020年,成都市分别有7.88%、11.85%的土地类型发生了转变。耕地净转出了1642.41 km²,林地净转入了434.69 km²,不透水面净转入1230.36 km²。(3)各辖区的碳储量及碳储量的变化均由于地理分布差异而存在明显的区别。(4)影响成都市碳储量的变化影响因素主要是由于城市扩张带来的碳储量降低和由于林地面积及森林质量提升带来的碳储量提高。(5)成都市碳储量空间上存在显著的空间自相关性,成都市东部龙泉...     

基于乡村社会-生态系统脆弱性的国土综合整治时空配置研究

精确评价乡村社会-生态系统脆弱性并识别其空间分异特征是合理制定国土综合整治规划和精准施策、促进乡村可持续发展的基础。该研究针对效率模型权重分配影响评价结果的精确性问题,引入灾害脆弱性理论的压力冲击因果链分析框架,界定乡村社会-生态系统脆弱性内涵和形成机理,构建社会-经济-环境-压力-状态-响应(SEE-PSR)模型的致脆效率评价指标体系,采用3种效率评价模型对2018年上海市青浦区184个行政村进行评价和比较,分析其空间分异特征并将研究结果运用于国土综合整治时空配置实践。结果表明,乡村社会-生态系统在环境、社会、经济等压力变化下所表现出的承脆体状态和综合应对能力过程符合"输入-产出"的系统致脆效率;采用熵权对抗交叉数据包络分析模型(EW-ACE-DEA)对乡村社会-生态系统脆弱性进行评价,结果更具可信度和精确性;2018年该区行政村社会-生态系统脆弱性均值为0.595,全区值域范围为[0.404,0.787],且空间上呈现由东向西逐渐降低的变化趋势;采用乡村脆弱性等级-脆弱性空间集聚类型的综合配置法,可合理安排该区国土综合整治时序,上海市青浦区国土综合整治时空配置类型可划分为5类。该研究丰富了乡村地理学理论,可为乡村区域治理和区域可持续发展提供决策依据。     

福建夏初不同山区背景点气溶胶数浓度特征及潜在源区

随着全球经济的发展,快速城市化使生态环境受到严重威胁,已成为全球的研究热点。以福建为例,利用细颗粒物测量仪Fidas Frog研究福建山区夏初时段不同背景下气溶胶数浓度的污染特征及周边城市化对其的影响,2017年6月分别在福建宁德古田(县城)、南平玉山(清洁地区)和福州七星坪(城市郊区)进行连续观测。结果表明,观测期间不同观测点颗粒物数浓度呈不同特征:古田气溶胶数浓度主要集中在小于400 nm处,气溶胶数浓度平均值为434.37 cm~(-3);玉山作为清洁地区,其平均气溶胶数浓度最低,积聚模态(0.18～1.00μm)和粗粒子模态(1.00～20.00μm)颗粒物数浓度相当;七星坪气溶胶平均数浓度最高,其气溶胶数浓度主要集中在小于500 nm处;古田和玉山数浓度粒径谱呈双峰型分布,而七星坪数浓度粒径谱呈单峰型分布。通过对后向轨迹聚类及气溶胶数浓度的潜在源权重分析,得到古田强潜在源区为观测点以南区域,受古田县城人为活动影响较大;玉山和七星坪强潜在源区都在观测点西南区域,七星坪积聚模态气溶胶主要来自厦门、泉州、莆田和福州等沿海城市。     

基于MaxEnt模型预测斑尾榛鸡在中国的潜在适生区

斑尾榛鸡（Bonasa sewerzowi）是我国特有种鸟类,国家一级保护动物,研究斑尾榛鸡在国内的适生区可为其保护提供参考。从全球生物多样性信息机构（global biodiversity information facilyty,GBIF）选取1980年至2020年9月人工观察记录并上传到网站的101个斑尾榛鸡出现位点,结合31个环境变量,利用最大熵模型（maximum entropy,MaxEnt）和地理信息系统（geographic information system,GIS）技术,对其适宜生境进行预测。结果表明MaxEnt模型的预测精度较高（AUC平均值为0.906）。刀切法（Jackknife）结果显示,距河流最近距离、距道路最近距离、距居民点距离、最冷月最低温度、海拔是影响斑尾榛鸡生境的5个重要环境变量。该模型预测斑尾榛鸡的高适生区主要分布在甘肃西南部、青海东部以及四川北部地区;其次在西藏东部、云南北部地区有零星的高适生区。潜在的适生区破碎化比较严重,在未来修复破碎化的生境,扩大斑尾榛鸡高适生区范围,对于合理有效保护该物种及其生境有重要意义。     

龙游县PM2.5化学组分特征及来源解析

为明确浙江省龙游县环境中PM2.5的化学组分特征及来源,于2018年在龙游县3个代表性点位采集4个季节的环境PM2.5样品,分析了PM2.5中的无机元素、水溶性无机离子和碳组分含量,并采用化学质量平衡模型(CMB)计算了7类污染源的贡献率.结果表明:3个点位PM2.5平均质量浓度春季为39.63μg/m3、夏季为29....