昌黎生态监控区夏季浮游植物群落年际变化特征分析

为研究昌黎生态监控区夏季浮游植物群落结构特征及其与环境因子关系,采用2005~2013年夏季(8月)昌黎生态监控区海域浮游植物及环境因子的监测资料,基于Arc GIS 10.0和Canoco软件平台,运用典范对应分析方法,对浮游植物群落结构进行分析.结果表明,近9 a共鉴定出浮游植物3门23科39属105种,其中,硅藻门16科32属90种,占浮游植物总数的85.7%;甲藻门共6科6属14种,占总种类数的13.3%;金藻门1种.各年的优势种存在很大差异,按照优势度Y值的大小包括辐射圆筛藻(Coscinodiscus radiatus)、柔弱角毛藻(Coscinodiscus debilis)、笔尖根管藻(Rhizosolenia styliformis)、柏氏角管藻(Cerataulina bergoni)、威氏圆筛藻(Coscinodiscus wailesii)、海链藻(Thalassiosira sp.)、三角角藻(Ceratium tripos)、洛氏角毛藻(Coscinodiscus wailesii)、中肋骨条藻(Ceratium tripos)等.夏季细胞丰度年际变化较大,呈现逐渐降低的趋势.浮游植物的多样性指数H'值介于0.015~3.889,均匀度指数J值介于0.009~1,年际变化幅度较小;各站位间物种分布不均匀,优势种较少且优势度较大.对浮游植物群落与环境因子进行典范对应分析(CCA),结果表明影响夏季浮游植物群落结构变化的环境因子包括水温、营养盐(磷酸盐、硝酸氮、氨氮)、盐度等,且是各个环境因子相互作用的结果.     

夏、冬季降雨中溶解性有机质(DOM)光谱特征及来源辨析

利用紫外-可见光谱与三维荧光光谱,结合拉格朗日混合单粒子轨道模型及火点图,研究了重庆2013年夏、冬两季雨水DOM光谱特征,并对其来源进行解析.结果表明,雨水DOM与水体、土壤DOM具有类似性质光谱特征,证明降雨DOM也是陆地及水环境中DOM地化特征的重要贡献者.雨水DOM中DOC含量为0.88~12.80 mg·L-1,CDOM含量在3.17~21.11m-1之间,夏、冬两季降雨DOM差异明显(P0.05).与夏季相比,冬季降雨DOM分子量较小,芳香性程度较低,腐殖化程度也更低,输入主要以本地和短距离输送为主;而夏季DOM来源较分散.尽管吸收和荧光光谱可用于解析雨水DOM组成和来源,但在光谱特征的解析和来源识别上与其他来源DOM有所区别,传统"内、外源区分"并不适用于雨水DOM.     

长江口海域底栖生态环境质量评价——AMBI和M-AMBI法

AMBI(AZTI’s Marine Biotic Index)和M-AMBI(Multivariate-AMBI)指数可以有效地评价河口和近岸海域软底质海洋大型底栖动物群落对人为和自然扰动的响应.本研究根据2009年4月在长江口采集的大型底栖动物资料,首次在长江口海域同时运用栖息密度和生物量计算AMBI(BAMBI)和M-AMBI(M-BAMBI),对其进行底栖生态质量评价.结果表明,长江口底栖生态环境皆受到不同程度的干扰,其中受干扰最严重的区域集中在杭州湾、舟山及长江口门区附近海域,与该海域的陆源排污、富营养化以及大量的海岸工程建设等有密切的关系.单因素方差分析表明,运用栖息密度和生物量计算出的两个指数值,评价结果无明显的差异.与AMBI相比,M-AMBI与本研究生物群落结构参数以及环境因子的匹配度更高,能够更有效地评价长江口底栖生态环境质量.Pearson相关分析和一元线性回归分析表明,M-AMBI与底层水体的富营养化指数之间存在线性显著负相关关系,而与表层水体的呈非线性显著负相关;AMBI与富营养化指数之间却无显著相关关系,说明M-AMBI更适合指示长江口水域的富营养化压力.     

不同湿地模型中根系微生物的多样性

为了研究不同植物和滤料组合的小型湿地模型在处理养殖池塘水体过程中根系微生物群落的特征,并分析植物对根系微生物富集的影响,本研究对两种植物(茭白和慈菇)和两种滤料(石榴石和磁铁矿)进行组合构建了6种不同的湿地模型,并利用高通量测序技术分析湿地植物根系微生物的结构特点和多样性.结果表明:不同湿地模型根系微生物的种类和数量各不相同;所有收集的微生物总体上属于52个门,118个纲,455科,905个属和1 426个种;根据Shannon指数,茭白(平均为5.77)比慈菇(平均为5.29)在微生物富集方面具有更强的能力;但是,慈菇和茭白根系微生物中变形菌门的比例分别平均为61.97%和51.78%,说明慈菇能够更好地富集变形菌.β-变形菌纲为实验期间不同植物根际富集的主要细菌类群.本研究结果为人工湿地植物优化选择提供了理论基础和湿地组合最佳构建提供了基础资料.     

水源涵养型国家重点生态功能区生态功能评价:以贵州省三都水族自治县为例

为实现资源合理开发利用、经济社会可持续发展的目标,以三都县为例,结合三都县实际情况构建包括2个准则层、5个要素层、9个指标层的生态功能评价指标体系,利用RS技术从遥感影像上提取评价指标数据,结合GIS技术与生态功能区功能状况指数(FEI)模型评价三都县生态功能状况。研究结果表明:三都县生态环境质量总评价值为65.33,生态环境状况整体呈现良好趋势,但各个乡镇生态环境质量不一。全县存在生态保护红线面积少(仅占全县国土面积29.83%),污染物浓度接近超标状态等生态环境问题。针对三都县水源涵养功能定位,未来发展应加大水源涵养能力与水土保持能力的保护力度,因地制宜地科学制定产业准入负面清单,提高产业准入门槛。     

洞庭湖表层沉积物中重金属污染评价与分析

为了解综合治理后洞庭湖表层沉积物中重金属的分布及污染程度,2015年12月对洞庭湖沅江市南嘴等31个点位采集0~20 cm沉积物,测定了沉积物中Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、As、Hg的含量,基于地积累指数法和潜在生态风险指数法对沉积物中重金属的污染状况进行了分析与评价。结果表明,洞庭湖重金属污染有所改善,但仍比较严重,以Cd最为严重,其次是Pb和As,且三大湖区重金属污染程度顺序为南洞庭湖>东洞庭湖>西洞庭湖;地积累指数法显示洞庭湖表层沉积物中7种重金属元素的污染程度顺序为Cd>Pb>As>Zn>Cu=Cr>Hg;潜在生态风险指数法显示洞庭湖表层沉积物中7种重金属元素的潜在生态风险因子的大小顺序为Cd>Hg>As>Pb>Cu>Zn=Cr。对洞庭湖沉积物中重金属的分布及来源分析发现,湘江、沅江、资江入口为重金属Cd污染最严重的3个点位,Cd主要来源于湘江、资江、沅江;Pb含量最高的点位为东洞庭湖龙口村,达到138.7 mg/kg,为工业企业集中区;Hg含量最高的点位依次为沅水入口、目平湖中与南,Hg的污染分别主要来源于沅水和周边27家污染企业;As含量最高的点位依次为澧水入口、湘江入口、资水入口和大通湖渔场内湖,说明澧水、湘江、资水给洞庭湖带来了As的污染,而大通湖渔场内湖的As来源于附近工农业污染。因此,治理湘江、沅江、资江流域重金属污染是控制洞庭湖Cd、Pb、As和Hg污染的重点途径。研究结果为洞庭湖水资源保护与有效利用、经济可持续发展及合理规划提供了指导作用。     

钱塘江沉积物重金属污染源解析及生态风险评价

在钱塘江(杭州段)水系的13个采样点采集沉积物样品,分析重金属(Zn、Cr、Cd、Cu、Pb、As、Mn和Fe)的来源并进行了生态风险评价。结果显示,各重金属的浓度平均分别为:Zn 223.76 mg/kg,Cr 73.16 mg/kg,Cd 2.50 mg/kg,Cu 103.73 mg/kg,Pb 46.58mg/kg、As 11.91 mg/kg、Mn 736.4 mg/kg、Fe 2.71×10~4mg/kg。除Mn、Fe以外,其他6种重金属平均含量均超出世界沉积物中重金属的背景值。相关性分析,主成份分析和聚类分析结果显示,Cr、Pb、Cu、As、Zn和Cd主要来源是工业废水排放和化石燃料燃烧。Mn和Fe主要来源是自然环境。地积累指数结果显示各重金属污染程度排序:Cd>Cu>Pb>Zn>As>Cr>Mn>Fe,其中Zn,Pb和As的污染程度为1级(轻度污染),Cu的污染程度为2级(偏中度污染),Cd的污染程度为4级(偏重污染)。单因子潜在生态风险指数结果显示各重金属对生态风险构成危害的顺序为Cd>Cu>As>Pb>Zn>Cr,综合潜在生态风险指数等级显示为强生态风险。人类活动特别是工业生产是造成钱塘江底泥污染的主要原因。     

某戈壁区域地表气溶胶粒度特性研究

为了对进入某戈壁区域的人员内照射剂量计算提供充足有效的数据,深入研究该地区的气溶胶粒度特性具有重要意义。使用大流量采样器采集粒径10μm的气溶胶,再由γ谱仪测量核素活度;使用电子低压碰撞器(ELPI)测量气溶胶粒径分布。结果表明:扰动状态下的再悬浮系数比自然状态下的高约3个数量级;自然状态下气溶胶数量中位直径(CMAD)介于0.066～0.158μm之间,质量中位直径(MMAD)介于0.315～10.846μm之间;扰动状态下,气溶胶数量中位直径介于0.051～0.089μm之间,质量中位直径介于15.730～17.422μm之间。     

原子吸收法测定海水中铁含量的不确定度评定

为了保证海水中铁元素含量的检测质量,更好地深入了解铁在整个海水体系的生物地球化学中扮演的角色,需科学地评定检测结果的分散性。文章依据《测量不确定度的评定与表示》(JJF1059-1999)的理论,以浙江近海海水为例,评定原子吸收法测定海水中铁含量的不确定度。测得浙江近海样品中铁的浓度为5.2μg/L,扩展不确定度U=0.8μg/L(k=2)。通过对各不确定度分量进行评定发现,利用该方法测定海水中铁含量时,对其合成标准不确定度的主要贡献来自于样品制备过程,尤其是萃取过程。     

基于IG-LASSO模型的城市空气质量指数混合预测研究

空气质量指数是各个地区空气污染状况的数据表征,可用于政府对城市空气污染的控制。论文使用天津市2014年1月1日-2016年4月30日的空气质量数据和气象数据,建立一个基于IG(信息增益)和LASSO(最小绝对收缩率和选择算子)的空气质量指数混合预测模型,对未来一天的空气质量指数进行预测。整体实验由预测模型选取、特征变量选取和混合预测3个部分组成。实验结果说明基于IG和LASSO的空气质量指数混合预测模型要比单独使用LASSO模型的预测准确性要好,其误差率为4.75%,并且空气质量指数混合预测模型也可以有效的减少输入变量的数量以及降低模型的复杂程度。同时,也得出天津市空气质量指数的预测准确度受PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_(2)4种空气污染物浓度影响较大,与风向、天气现象和风力关联性不强的结论。