近20年来中国典型区域PM2.5时空演变过程

近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关.     

黄河流域水污染排放特征及污染集聚格局分析

掌握污染源排放特征及其空间差异,是在流域尺度提升水污染治理水平的重要基础.该研究分别从污染源的活动水平（简称“活动水平”）、污染物产生、污染物去除和污染物排放4个方面选取了28个指标,对黄河流域60个市州主要水污染物排放特征开展了现状评价和聚类分析.采用污染分布的地理集中度指数表征各市州污染集聚格局,并利用空间分析模型Global Moran's I和G_i*指数判断污染排放的空间集聚趋势与冷热点地区.结果表明:按照水污染排放特征的差异,黄河流域不同地区在水污染格局上可划分为高排放强度区、高排放绩效区、污染集聚区和低排放绩效区;水污染物排放与经济发展格局分布一致,上游、中游到下游地区呈现明显的阶梯型分布,上游地区单位水资源利用效率和排放绩效低,下游地区区域性污染集聚效应明显;山西省、河南省和山东省沿黄城市在空间上表现为区域性连片污染集聚,集中分布在晋中城市群和中原城市群.针对当前黄河流域水污染排放特征和空间集聚格局,建议制定统一的生态环境保护与治理策略,加强中下游城市群的污染协同控制.      

东太湖水质污染特征研究

2008年8月至2009年7月研究了江苏东太湖网围养殖区、东茭咀、油车港等12个典型湖区的水环境特征,运用主成分分析法研究东太湖水质的空间异质性及主控因素.结果表明,东太湖水质在各区域存在显著差异,季节变化明显,主要表现为丰水期水质优于枯水期. 12个水质指标简化成2个主成分,主成分I代表水体的总磷、溶解性总磷和磷酸盐水平,是东太湖水域最主要的污染因子;主成分II主要反映水体的有机污染状况,叶绿素a和高锰酸盐指数的贡献率较大.利用主成分得分进行聚类分析,将12个采样点分为4类,北部由于受东山镇生活污水影响,各入湖河道口污染较为严重,特别是油车港;网围养殖区由于人工栽植的水草较为茂盛,水质较好,同东茭咀、太浦河口等水域的水质一样.     

巢湖周边表土中有机质、全氮和全磷空间分布及其相关性

测定了巢湖周边3 528 km2范围内60个混合土样中的有机质(organic matter,OM)、全氮(total nitrogen,TN)和全磷(total phosphorus,TP)含量,通过GS 7.0+地统计学分析软件、Surfer 8.0及Mapinfo 8.5软件研究了这3种营养盐的空间分布,并使用SPSS 17.0软件对各指标间的相关性进行了分析.结果表明:①巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)平均值依次为19 500、1 027和483 mg.kg-1,东巢湖表土中ω(OM)和ω(TN)均值高于西巢湖,而磷矿的存在导致了ω(TP)均值西高东低;②位于巢湖西南的杭埠-丰乐河和白石天河周边表土中(TP)本底值较高,且水土流失十分严重,巢湖面源污染管理必须高度重视该两河的TP控制;③在线性模型下,巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)的块金值/基台值依次为0.015、0.202和0.128.巢湖周边表土中ω(OM)、ω(TN)和ω(TP)具有极强的空间自相关性,三者Pearson检验为两两显著相关,巢湖周边表土中ω(TN)和ω(TP)可由ω(OM)通过文中所得的公式估算,精度能满足日常管理需要.     

地下渗滤基质中微生物空间分布与污水净化效果

利用混菌法和稀释法,测定了稳定运行的地下渗滤系统不同深度的基质中微生物数量,并对其与污水净化效果进行了相关性分析.结果表明,不同空间位置的基质中微生物数量不同;不同月份基质中微生物数量变化不大;基质中微生物数量与COD、TN、NH₄⁺-N 去除率有显著的相关性,说明微生物的作用是其主要去除途径;但基质微生物数量与TP 的去除率相关性不显著,说明TP 去除与微生物基本无关.     

人工湿地中影响微生物空间分布因素的探讨

自20世纪70年代以来,人工湿地在污水处理中得到了广泛应用。人工湿地去除污染物主要是微生物的作用,就影响人工湿地中微生物空间分布的因素进行讨论。归结起来,主要包括植物、污水的营养水平、基质、温度等因素。     

我国典型露地蔬菜生产中的温室气体排放

基于国家农业统计数据,以露地番茄、黄瓜、大白菜和萝卜为研究对象,应用生命周期评价(life cycle assessment,LCA)方法,定量化我国4种典型露地蔬菜生产中的净温室气体排放(net greenhouse gas emission,NGHGE),并比较蔬菜种类间、省域间净温室气体排放差异和分析减排措施.结果表明:我国典型露地蔬菜生产系统温室气体排放量远高于其带来的碳固定量,是净温室气体排放系统,生产单位面积露地番茄、黄瓜、大白菜和萝卜净温室气体排放(以CO_2-eq计)分别为4 149、 3 718、 3 780和2 427 kg·hm~(-2),不同种类露地蔬菜净温室气体排放差异大;我国典型露地蔬菜净温室气体排放空间差异大,其中,海南、云南、陕西和山东等省份番茄、黄瓜、大白菜和萝卜净温室气体排放高;肥料生产运输和施用是露地蔬菜温室气体排放的主要贡献因子,贡献率为86.8%～90.8%,因此改善肥料生产工艺降低肥料生产运输过程中的温室气体排放和根据露地蔬菜种类及种植地区优化肥料施用量是实现我国露地蔬菜可持续发展的重要措施.     

基于互联网大数据的成都餐饮源细颗粒物排放空间分配研究

餐饮过程排放的废气正成为大城市大气污染的重要来源之一.根据成都市2013年排放清单更新的研究成果,综合运用本地化的餐饮排放因子、排放活动水平的调查成果和成都市统计年鉴的统计数据等信息,对成都市餐饮源的PM_(2.5)排放总量进行了估算,其结果为4740 t·a~(-1).为了对区域的餐饮废气排放进行空间分配,本文抓取了互联网兴趣点POI信息.通过这些信息,对成都市的社会餐饮、学校食堂餐饮和家庭餐饮的空间来源进行了表征,对成都市生活源中餐饮污染物排放的空间分布规律进行了探索,并提出了新的餐饮源高分辨空间分配方法.结果表明,基于POI空间分配的2013年成都餐饮源单位面积年排放强度均值为0.29 t·km~(-2)·a~(-1),主城区均值为3.47 t·km~(-2)·a~(-1),全市的排放量分布区间为0~35.7 t·km~(-2)·a~(-1).互联网POI信息可以作为研究城市餐饮源空间分布的重要数据来源,在实际应用上更适于表征社会餐饮点源污染.     

基于蒙特卡洛模拟与PMF模型的黄河流域沉积物重金属污染评价及源解析

沉积物是河流的重要组成部分,而沉积物中重金属的富集严重威胁着水环境安全.黄河流域沿程分布着众多工业城市,且流域水土流失量大,泥沙携带重金属进入河流导致沉积物重金属污染问题日趋严重,研究黄河流域沉积物中重金属污染状况对流域生态安全具有重要意义.收集2000~2020年发表的关于黄河流域沉积物中重金属（铅、镉、铬、砷、锌、铜、镍和汞）含量的数据,首先基于描述性统计及地统计法分析重金属的空间分布特征,进一步采用蒙特卡洛法进行地累积指数（I_geo）、潜在生态风险及毒性单位概率的评价,最后结合正定矩阵因子分解模型（PMF）与Pearson相关性分析确定污染源个数及贡献率.结果发现,黄河流域沉积物中ω（Pb）、ω（As）、ω（Zn）、ω（Ni）、ω（Cu）、ω（Hg）、ω（Cr）和ω（Cd）的均值分别为26.92、11.78、87.17、31.13、24.96、0.07、73.36和0.58 mg·kg^-1,分别超过黄河流域各省土壤背景值均值1.27、1.08、1.26、1.05、1.09、2.32、1.14和5.95倍,其中Cd超标倍数最大,应当引起重视;I_geo：Cd>Hg>Cr>Cu>Pb>Zn>As>Ni,Cd和Hg存在中度-严重污染;数据表明黄河流域上、中和下游沉积物重度生态风险占比分别为18.6%、15.7%和7.1%,呈递减趋势;黄河流域沉积物中重金属处于低毒性状态;溯源分析表明黄河流域沉积物重金属的4个来源分别是矿业源（42.2%）、自然活动（38.3%）、农业活动（11.6%）和电镀废水（7.9%）.研究结果可为黄河流域制定相关污染防控措施提供依据.     

天津表层土壤PAHs分子标志物参数的空间特征

以天津地区为例,在选取分子标志物的基础上,应用地统计学方法探讨了多种多环芳烃(PAHs)分子标志物的空间特征,并在此基础上探讨污染源空间分布状况.结果表明,分子标志物的计算和空间分布的模拟,可以帮助识别复杂情况下污染来源的分布情况.通过对天津地区表层土壤PAHs 6种分子标志物参数空间分布的研究,发现天津地区主要的PAHs污染源是煤燃烧源,在天津绝大部分地区都有分布.而石油源和交通污染源主要分布在中部和滨海地区,2 种污染源有一定的重叠.在远郊县的边界地区,有一定的木柴污染源分布.