普兰店市土地利用景观格局及其生态环境效应研究

基于研究区2010年的土地利用图形数据,选用生态意义较明确的景观特征指数,定量分析了普兰店市景观空间格局及其生态环境效应.结果表明：（1）普兰店市旱地景观面积最大、分布最广,其面积比例为47.1％,林地景观的面积比例也较大,草地和沼泽地的面积比例较小.平均斑块面积0.82 km2/个,景观多样性指数为1.35,优势度指数为0.73,均匀度指数为0.62;（2）大部分旱地景观分布在普兰店市南部,林地景观大多分布在北方.城乡用地、水田则相对集中分布在南部沿海地区;（3）普兰店市的生态环境指数为0.40,生态环境质量总体一般.     

复合垂直流人工湿地污染物去除特点及微生物群落多样性PCR-TGGE分析

采用复合垂直流人工湿地系统对生活污水进行处理,研究该系统对污水中主要污染物的去除效果,并采用PCR-TGGE技术分析了湿地系统中微生物群落结构组成的多样性。结果表明,污染物浓度沿水流方向呈下降趋势,氨氮(NH_4~+-N)、总氮(TN)、总磷(TP)和生化需氧量(COD)平均去除率分别为59.5%、67.5%、75.6%、62.3%。溶解氧(DO)沿程逐渐降低,但在末端略有上升,pH基本维持在7.72~8.04,污染物去除效果良好;由于湿地系统中环境条件和营养水平的变化,系统中不同位置微生物种群存在共同种属和各自的特异种属,且微生物多样性指数从A1池至A3池沿程逐渐降低,群落结构间的相似性逐渐增大;系统中污染物去除与微生物多样性呈正相关关系。     

应用铅锶同位素示踪研究泉州某林地垂直剖面土壤中重金属污染及来源解析

分别用原子吸收光谱仪(AAS)和电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)分析了泉州市某林地垂直剖面土壤中8种重金属元素(Sr、Ni、Fe、Cr、Cu、Mn、Pb、Zn)的含量及垂直剖面土壤的铅锶同位素组成,并采用BCR四步提取法对重金属形态进行了分析.重金属总量及形态分析结果表明,泉州市林地土壤重金属污染较轻,主要污染因子为Sr.Pb的非残渣态含量最高,活性最大.内梅罗综合污染指数的评价结果表明,Sr在0~60 cm深度处达到重度污染.次生相与原生相比值法评价结果表明,Pb活性最强,对土壤的潜在危害最大;富集因子计算结果表明,Pb、Sr、Mn、Zn受到外源的影响;因子分析结果表明,重金属主要受到交通源、自然源和农业生产的影响.根据垂直剖面土壤样品与泉州市潜在污染源在~(206)Pb/~(207)Pb-~(207)Pb/~(204)Pb图中的分布特征,Pb主要来源于汽车尾气尘和土壤母质层,利用铅同位素二元混合模型计算出土壤母质层对垂直剖面土壤中铅的贡献率为85.14%(62.53%~98.36%),汽车尾气尘的贡献率平均值为14.86%(1.640%~37.47%).锶同位素示踪结果表明,锶主要来源于汽车尾气尘和土壤母质.铅锶同位素联合示踪结果与前述研究一致.     

高架道路周边建筑物灰尘重金属污染风险:以常州市为例

在常州环城高架道路两侧6个住宅小区不同楼层采集126个灰尘样品,测定Cu、Zn、Pb、Cd、Ni和Cr含量,分析其化学形态和垂直分布特征,采用富集系数和风险评价指数评价其污染程度和生物有效性,并进行潜在生态风险评价和健康风险评价.结果表明,灰尘中Cu、Zn、Pb、Cd、Ni和Cr含量均值分别为181.95、709.99、211.24、2.76、101.59和257.55mg·kg-1,均远大于背景值.灰尘中Cd的富集系数为33.05,富集程度为强烈,Cu、Pb和Zn的富集程度为显著富集,它们可能受到自然源、交通源和区域废气传输的综合影响,Ni和Cr富集系数较低,可能主要受自然源影响.随楼层高度的上升,Cd含量呈增加趋势,Pb和Zn含量呈先增加后降低趋势,Cu含量无显著变化.Zn、Cd、Cu和Pb主要以活性态存在,生物有效性较高,Ni和Cr以残渣态为主,生物有效性较低.改进的潜在生态风险评价结果表明,Cd的潜在生态风险极高,对多元素的潜在生态风险起主导作用,且对高层楼的潜在生态风险较大,其它重金属潜在生态风险为中低级.健康风险评价结果表明,Cr对儿童的致癌风险超过安全阈值,其它重金属对成人与儿童致癌风险及非致癌风险均在安全域之内.     

佛山地区干季边界层垂直风温结构对空气质量的影响

利用佛山地区2013年12月大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和相应逐日AQI资料、逐时PM_(2.5)浓度资料,研究了佛山地区大气边界层垂直风温结构对空气质量的影响.结果表明:佛山地区干季持续存在的逆温结构是导致PM_(2.5)污染较重的重要原因.干季污染日近60%的最低逆温层高度低于1000 m,而非污染日低于1000 m的最低逆温层仅占36%,污染日佛山贴地逆温频率高达31.2%.逆温层出现高度较低,将污染物压缩积累在贴地层大气中导致污染较重.在大陆冷高压控制下,佛山地区的边界层结构演化非常典型,最大边界层高度和最大边界层通风量表现出了显著相关,污染日日平均边界层高度始终维持在较低的水平,多数时候不足500 m,最大边界层高度则大部分小于1000 m,日平均边界层通风量主要分布在500~1500 m~2·s~(-1)之间,在极端情况下甚至不足300 m~2·s~(-1),最大边界层通风量大部分处于1500~5000 m~2·s~(-1)之间,导致污染物始终聚集在较低的大气边界层内,使得PM_(2.5)浓度长时间维持在较高的污染水平.佛山地区风场存在显著的3层结构,较小的底层风速意味着大气的输送和扩散能力较弱,高度较低的中层使得污染物进一步被压缩累积在大气底层,垂直风场的不稳定性使得污染日佛山地区局地回流活跃,回流(RF)指数极小值多分布在0.2~0.4之间,污染日RF指数普遍小于非污染日,垂直风场的有效输送能力被显著削弱.     

潮汐流-垂直潜流人工湿地对城市径流污染物净化效果

人工湿地(CW)在城市径流污染源头控制中发挥重要的作用。采用潮汐流(TFCW)-垂直潜流(VFCW)串联的复合人工湿地工艺(TF-VFCW),以砾石为填料构建人工湿地模型,探究TF-VFCW长期运行下CODcr、NH₄⁺-N、NO₃^--N、TN和Cu²⁺的去除效果以及微生物群落变化对污染物去除效果的影响。结果表明：在80 d的运行中,TF-VFCW对COD、NH₄⁺-N、TN的去除效率逐渐下降,平均去除率分别为62.92%、65.54%、80.83%;系统对NO₃^--N的去除率先保持稳定,随后在波动中略有下降,平均去除率为95.27%;对TP的去除效果相对较为稳定,平均去除率为87.64%;对Cu²⁺的去除率虽有较大波动但总体上呈现上升的趋势,平均去除率为40.22%。TFCW单元的去污能力明显优于VFCW单元。随着时间的推移,TFCW单元在门水平上的优势菌种由Prot...     

基于生态系统格局变化的贵州生态修复策略研究

贵州生态系统格局变化影响有正向的,也有负向的。基于全省生态系统类型转移矩阵分析,城镇化进程加快、粮食安全保障任务重、资源开发力度大及自然环境变化是影响生态系统格局变化的主要因素。针对贵州生态系统格局演化主要驱动力分析,全省生态保护修复主要策略为：一是转变生态保护观念,坚持保护优先、自然恢复;二是优化生态保护区域布局,提升生态系统服务能力;三是严守农业空间底线,保护优质农业用地资源;四是构建生态保护制度体系,规范生态保护行为;五是优化资源开发保护格局,加快矿业绿色转型升级;六是构建山水林田湖草一体化保护修复重大工程格局。     

基于垂直管理改革后河北省监测体系与监测能力建设的思考

2016年国家启动了省以下环保机构监测监察执法垂直管理制度改革试点工作,河北省作为第一批试点省份率先开展了改革工作。以全国首个完成监测垂改的省份河北为研究对象,分析了垂改后河北省各级监测机构的职责、人才队伍、基础能力等情况,指出了生态环境监测体系运行中存在的主要问题,并进一步分析了问题产生的主要因素。结合河北省生态环境监测体系现状和“十四五”时期的能力建设目标,提出了完善监测体系、提升监测能力的建议和设想。     

长江经济带开发区及其产业空间格局演变研究

开发区是区域经济发展的重要引擎,优化开发区空间布局和产业结构配置对长江经济带经济协调可持续发展具有重要的现实意义.运用统计分析及地理空间分析方法,探究长江经济带省级以上开发区及其产业的空间格局演变特征,并采用多元线性回归方法探析技术密集型产业空间分布的主要影响因素.结果表明:长江江经济带开发区空间布局1992～2012年由分散"多点状"结构变为"T字型"结构,2012～2017年稳定为"网格状结构";开发区空间分布呈稳定的"西南-东北"方向,分布中心偏移特征为"东北向-正西向-东北向",2002～2012年偏移幅度最大,2012～2017年偏移幅度最小,地理空间总体呈扩张态势;开发区空间相关性总体上波动起伏,高-高集聚区域先增大再缩小;开发区产业中技术密集型产业具有绝对优势,其中以装备制造业为主,其与电子通信产业共同呈现明显的"一核多极"空间分布特征,四大行业中另外2个行业与开发区空间布局特征相一致;三大类型产业中,总体呈现为上下波动的集聚特征,只有1992年的劳动密集型产业为分散特征;城市经济环境对于开发区产业发展有正向联系,而政府引用外资存在一定的反向联系,政策因素在整个发展过程中发挥了重要的影响作用.     

多中心作用下大城市房价空间分异的特征及影响因素——以合肥市为例

随着城镇化水平迅速提高,大城市通过外延式扩张与内涵式发展逐渐形成了多中心,在多中心作用下城市空间,尤其是房价空间的变化表现出异质性与复杂性.以快速发展的合肥市为例,从不同空间尺度利用地统计法研究城市房价的空间分异特征,并通过构建特征价格模型分析房价空间分异的主导因素,以揭示城市空间结构与房价空间分异的逻辑关联.结果表明:(1)在主城区尺度上,房价空间分布与多中心结构相符,在各中心范围内形成了 3个高房价区;(2)在中心区尺度上,各中心区房价呈现出圈层与扇形相混合的分布特征,不同规模等级的中心对其周边房价影响范围的差异,形成了不同的空间变异模式;(3)影响房价空间分异的三类特征中,结构特征与邻里特征在主城区尺度上对房价空间分异产生了较大的作用;(4)不同功能的中心区房价空间分异的主导因素各异,区位特征对旧城中心的影响最大,结构特征与区位特征均对行政中心有较大影响,结构特征是新区中心影响房价最主要的因素.