南京市郊农业生态系统建设与发展

南京市处于长江流域下游，是我国重要的农业生产基地，也是全国经济发达地区之一。它既有近郊的蔬菜生产，又有远郊的粮食作物种植，农田生态类型与农、牧、副的复合生态类型多种多样，而且其生产潜力很大。本文对南京市郊生态系统的建设进行分析研究，并着重探讨生态系统建设模式及土地合理利用，为建立合理的南京市郊区农业生态系统提供依据。     

南京冬季重霾天气过程与颗粒物污染特征

2013年12月1-9日利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,结合气态污染物和颗粒物化学组分外场观测,对2013年1月11-16日南京冬季一次持续重霾天气过程与颗粒物污染特征进行分析。结果表明,此次重霾过程,南京地面相对湿度较高且伴随静小风,近地层的水平输送条件较差,污染物不易扩散;天气环流形势稳定,地面受高压控制且处于均压场内,垂直方向存在明显逆温,为霾的形成提供有利的气象条件;大气PM10和PM2.5的小时最大浓度分别高达433μg/m3和325μg/m3,水平能见度低于1 km。PM2.5平均占PM10的72.4%,PM1平均占PM2.5的50.6%,颗粒物以细粒子为主,且PM2.5对能见度的影响随相对湿度的增加而减弱。水溶性离子SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5中的主要成分,其占总浓度61%,同时SO2转化率(SOR)和NO2转化率(NOR)分别为0.35和0.31,表明霾天更有利于二次气溶胶转化。此外,PM2.5中无机盐的主要存在形式有(NH4)2SO4、NH4NO3以及少量NH4Cl。水溶性离子浓度与能见度呈现明显负相关性,说明PM2.5中水溶性离子对能见度的降低起主要作用。     

WRF-Chem与ADMS对城区尺度大气污染精细化模拟的比较

精细化模拟对城市大气污染预报、朔源和管控具有重要意义.本文以南京市江宁区为例,利用中尺度数值模式WRF-Chem和三维高斯型模式ADMS,针对典型污染个例,开展城区尺度大气污染高分辨模拟,并对其结果进行比较分析.此外,探讨了WRF-Chem中不同城市冠层方案的模拟效果以及ADMS中不同街道峡谷特征对街道内污染扩散的影响.结果表明,WRF-Chem和ADMS都可以合理模拟内外源对关心区域的影响,实现对城区尺度大气污染的高分辨和高效率模拟;相对SLAB、BEP城市冠层方案,WRF-Chem中的UCM方案表现更好,且其模拟性能较ADMS略优;ADMS模拟街道峡谷效应时,街道和建筑尺度参数对模拟结果有较大影响,街道越窄、建筑越高,越不利于街道内污染物的扩散.综合而言,对于城区尺度的大气污染精细化模拟,使用UCM方案的WRF-Chem和ADMS都具有一定的模拟能力,可以根据计算效率和分辨率的要求选用不同模型开展研究.     

南京朴树林竞争强度及其群落稳定性

选择南京紫金山和老山国家森林公园的朴树林为研究对象,采用Phylomatic和PhyloCom软件构建主要竞争种的系统发育树,并利用Hegyi单木竞争指数模型分别对两地朴树的种内和种间竞争强度进行研究,同时采用改进的M.Godron稳定性测定方法分析群落稳定性.结果表明,朴树受到的种内竞争强度随着林木径级的增大而逐渐减小.紫金山和老山朴树林种内与种间竞争强度由大到小分别依次为麻栎、朴树(种内竞争)、刺槐、毛梾和三角枫以及构树、朴树(种内竞争)、黄檀、刺槐和化香.南京紫金山和老山两地朴树的种内竞争强度均小于种间,这可能与朴树林中优势树种的生物学特性、生境异质性及系统发育相关.两地竞争强度与对象木胸径的关系均符合幂函数关系,当朴树的胸径≥20 cm时,竞争强度变化很小,所得模型能很好地预测朴树种内与种间的竞争强度.研究结果表明南京紫金山和老山两地的朴树林均处于不稳定状态.     

城市大气污染现状、原因及对策研究

本文在分析近五年(2011~2015年)来南京市大气主要污染物变化基础上,提出了当前全市大气污染的现状、特征以及存在的问题,并从控制污染源、加强城市规划和强化执法力度等方面提出了具体的解决对策。     

不同情景模式下雄安新区的水资源利用效率和节水潜力分析

雄安新区是千年大计、国家大事,水资源短缺与水体污染成为制约其发展的主要问题。从水资源利用效率及节水潜力视角出发,以深圳发展历程为标杆,结合情景分析与方向性距离函数等模型,展示到2035年不同情景的雄安水资源利用效率及节水潜力发展图景和路径。研究表明：从利用效率看,在基准、起步、建成情景下雄安呈现出由低效率区到较高效率区再到高效率区的变化态势。从节水潜力看,效率改善空间减小、技术落差比增加等表明雄安节水潜力得到充分挖掘。杜绝污水直排、积极发展污水处理技术、优化新区产业结构等是促使水资源利用效率提高的有效手段,是雄安实现绿色生态发展的重要保障。     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.     

基于PMF量化工业排放对大气挥发性有机物(VOCs)的影响:以南京市江北工业区为例

挥发性有机物(VOCs)在臭氧(O3)和二次有机气溶胶(SOA)生成中起着关键作用.南京市江北地区工业密集,为评估工业排放对大气VOCs的影响,本研究于2017年3月在工业区受体点南京信息工程大学(南信大)开展了为期近1个月的VOCs采样和测量.监测数据显示南信大站点大气VOCs浓度波动大,范围(体积分数)在10.3×10-9~200.5×10-9之间,烯烃、芳香烃和卤代烃等组分(例如:乙烯、丙烯、苯、苯乙烯、二氯甲烷等)存在明显的异常高值.利用正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs进行来源解析,结果显示在观测期间与工业排放相关源的平均贡献为50.0%,其中石化源、化工源以及涂料和溶剂使用源的贡献分别为14.9%、19.3%和15.8%.在VOCs高污染时段,与工业排放相关源的占比高达74.9%.进一步结合风速和风向数据,确定了不同类型工业源的主导方位,追溯排放源的潜在位置.     

南京电监办要求：抓安全 保供电

在迎峰度夏和奥运保供电工作进入关键时期，为及时跟踪、掌握江苏电力系统生产运行情况，确保电网的安全稳定运行，近日，南京电监办、省经贸委、省电力公司、省电力调度通信中心召开了“抓安全、保供电”电网调度协调例会。南京电监办专员、省经贸委副主任顾瑜芳主持会议。