重庆临峰山森林公园生态风险评价与防止对策

重庆临峰山森林公园生态系统属于次生林系统，系统的抗害能力较弱。森林公园规划、开发和运营中存在着较为严峻的生态风险。为了保护森林资源，促进森林公园的可持续发展，分析、评价了其主要生态风险源——森林火灾和生态入侵及其危害，并提出了相应的防止对策。     

酸沉降影响下重庆马尾松林的健康监测及调控技术研究

酸沉降影响下重庆马尾松(Pinus massoniana)林的衰退一直受到研究者的重视,并取得一定成果,但森林健康监测和调控技术等方面的研究还很少。以重庆铁山坪马尾松纯林为研究对象,采用欧洲叶量损失率的划分标准,选择叶量损失率为0～20%、20%～40%、40%～60%和60%～99%的优势木,分析其树冠下的土壤化学性质及针叶元素含量;采用随机区组设计,设立在土壤表面撒施石灰石粉0(不撒施石灰石粉,对照)、1、2、3和4t·hm-25个处理,探讨不同石灰石粉剂量处理对优势木针叶元素含量和生长的影响。结果表明:不同叶量损失率的马尾松优势木树冠下的土壤化学性质基本相似,0～60cm土层的pH平均值在3.59～3.80,盐基饱和度平均值低于10%,土壤严重酸化,随叶量损失率的增加,一年生针叶内K、Na、Ca、Mg、Al、P、S、N等元素含量并无明显差异。针叶内P缺乏是营养限制因子。撒施石灰石粉165d后,1、2、3t·hm-2处理的优势木一年生针叶中P、Mg含量增加,增幅以2t·hm-2处理最高,比对照分别增加30.26%和12.65%;所有撒施石灰石粉处理的N含量增加,Ca含量有增有减,变化规律不明显。撒施石灰石粉一年后,各处理优势木的树高和胸径生长量增加,针叶损失率下降,主轴顶梢长度和一年生针叶长度增加。短期内从一年生针叶中P、Mg含量及林木生长和健康情况变化综合来看,石灰石粉一次撒施量以2t·hm-2效果最佳。     

重庆市的可持续发展与生态环境建设

重庆市我国最大的直辖市，长江上游的经济中心，水陆交通枢纽，西部大开发战略的实施给它带来了升载难逢的发展机遇，它将成为开发西部的重要突破口和增长极，但目前严重的环境污染已成为制约重庆社会经济可持续发展的重要因素，本文首先从可持续发展的角度对重庆市生态环境的污染现状及原因进行剖析，分析了重庆市生态环境建设面临的各种机遇和挑战，最后指出了解决重庆市生态问题的主要对策措施。     

重庆市道路交通噪声现状及改善对策

随着我市城市经济、工业、交通运输业的发展，噪声已经严重地干扰了人们的生活，甚至影响到身体健康，成为污染环境的公害之一。在我市各类环境噪声中以道路交通噪声污染最为严重，历年来的城市高噪声声源总体上均以交通噪声为主，民有汽车从1990年的39898辆迅速上升至2001年的495798辆，其增长势头至今未见衰竭，道路交通噪声污染综合整治工作已显得异常的重要和艰巨。根据十几年来重庆市道路交通噪声监测资料，对重庆市道路交通噪声状况、变化趋势进行了分析研究，分析了道路交通噪声污染的原因，提出了改善声环境质量的对策建议。     

重庆市区域性暴雨危险性定量分析及其时空分布规律研究

区域性暴雨是重庆市危害性最大的自然灾害之一,对其研究有助于科学地开展防灾减灾工作。利用重庆市34个国家基本气象站逐日降水资料,采用概率统计、Matlab小波分析和ArcGIS空间分析等方法,研究1962~2016年重庆市发生的176场区域性暴雨危险度及其时空分布规律。得出如下结论:选择区域性暴雨平均降水量、日降雨极值、区域性暴雨覆盖范围和持续时间4个指标评价重庆市区域性暴雨危险度。在176场区域性暴雨中,轻度危险出现83次,占47.16%;中度危险49次,占27.84%;重度危险35次,占19.89%;极重度危险9次,占5.11%。从时间变化上看,6月和7月是重庆市区域性暴雨的多发期,7月区域性暴雨危险度平均指数最高,其他月份相对较低;重庆市年区域性暴雨危险度存在7a和28a的变化周期;各年代的区域性暴雨发生次数及其危险度差异较小,但各年代内区域性暴雨危险度等级构成差异较大。从空间分布上看,区域性暴雨中心地区差异明显,渝东北部地区的开州和渝西部地区的荣昌是重庆市区域性暴雨中心;各季节的区域性暴雨中心也存在明显差异,春季区域性暴雨中心主要出现在渝西部地区,夏季主要出现在渝东北部和渝西部地区,秋季主要出现在渝东北部地区。     

基于POI大数据的重庆主城区多中心识别

我国大量城市在其规划中均提出多中心的空间发展战略,但多中心结构演变是否达到规划预期,能否通过有效途径识别多中心结构和功能,成为目前学术界研究的热点。相比于人口、用地、产业等传统调查和识别方法,城市大数据的出现为多中心识别提供了契机,尤其是基于POI（Point of Interest）大数据的分析比传统方法更加准确高效。论文以重庆主城区40余万条POI数据为基础,利用核密度分析、自然断点法和邻近分析等方法,根据整体及不同类型POI数据的空间分布特征与聚集程度,识别城市总体及不同职能的多中心结构及其影响范围。结果表明：重庆作为山地城市,在自然约束和规划引导下,呈现出明显的“多中心、组团式”结构。不同职能类型的城市中心也呈现明显的多中心分布特征。重庆的主副中心在内环以内集聚,但不同中心的发育程度及其空间聚集度差异显著。外围新兴的西永、茶园等副中心发展相对滞后,城市要素集聚功能有待加强。     

重庆市北碚大气中PM2.5、NOx、SO2和O3浓度变化特征研究

重庆是我国西南工业重镇,但长期受大气污染困扰.利用全自动在线环境监测仪器,于2012年1月—2014年2月,对重庆市北碚区大气中的典型污染物PM2.5、NO_x、SO_2和O_3进行了观测研究.结果表明:重庆北碚大气首要污染物为PM2.5,2012和2013年平均浓度分别为(67.5±31.9)和(66.6±37.5)μg·m~(-3),是国家环境空气质量一级标准35μg·m~(-3)的1.9倍,两年超过国家二级标准的天数分别为119和126 d,年超标率均大于1/3;两年NO_x,SO_2及O_3的年平均浓度分别为(57.1±24.6)和(55.1±36.6),(43.1±24.0)和(35.0±21.9)及(31.1±24.9)和(48.5±37.4)μg·m~(-3).大气污染物浓度具有明显的季节变化特征,PM2.5和NO_x冬季污染最为严重,两年冬季平均值分别比两年年平均值高33.6%、59.6%和43.2%、8.5%;O_3表现为夏高冬低;SO_2春季最高且污染最轻.大气污染物日变化显示PM2.5和NO_x浓度呈双峰日变化形式,有早晚两个峰值,与城市交通高峰相对应.SO_2和O_3浓度呈单峰日变化,前者峰值出现在午前10∶00—12∶00大气对流层被打破之后,而后者峰值出现在午后16∶00局地光化学最强之时.消减各种污染源的颗粒物直接排放,消减气态污染物SO_2和NO_x的工业排放,消减机动车NO_x和VOCs等的排放,才有可能使重庆北碚的大气污染状况得到改善.     

重庆缙云山降水中不同形态汞的含量及其沉降量

于2013年4月至2014年3月连续1 a,利用湿沉降自动采样器采集了重庆缙云山的雨水样品,分析了样品中不同形态汞的含量,并计算其沉降量.结果表明,降水中总汞(THg)、溶解态汞(DHg)、颗粒态汞(PHg)、活性汞(RHg)、总甲基汞(Me Hg)、溶解态甲基汞(DMe Hg)、颗粒态甲基汞(PMe Hg)的含量范围分别为7.47~120.11、2.51~43.03、2.28~77.99、0.14~15.14、2.58×10-2~101.62×10-2、0.30×10-2~72.29×10-2、1.45×10-2~63.55×10-2ng·L-1.在计算各形态汞体积加权平均含量(VWM)的基础上,分别算出其年沉降通量为:42.71、23.51、19.20、5.87、0.61、0.34、0.27μg·(m2·a)-1.Me Hg占THg的比例是0.07%~3.79%(平均1.34%),而PHg占THg的比例以及PMe Hg占Me Hg的比例分别是10.49%~89.30%(平均49.95%)、4.31%~98.86%(平均43.14%).除Me Hg外,其它形态汞的含量和沉降量都表现出了明显的季节变化特征,THg、DHg、PHg的含量均为冬季最高而夏季最低,RHg的含量在春冬季明显高于秋夏季.THg、DHg、Me Hg、DMe Hg的沉降量与降雨量具有相同的季节变化趋势,均为春季夏季秋季冬季,RHg的沉降量也是春季最大,而冬季最小.缙云山大气汞沉降不仅受到降雨量、降雨频率以及其它气象条件的影响,也受到了人为活动的干扰.     

重庆黔江地区2014年PM_(2.5)浓度变化分析

本文整理分析了2014年重庆黔江区的PM2.5变化规律。从每个月来看,重庆黔江区2014年PM2.5污染逐渐加剧,造成这种现象的原因与天气、城市基础设施建设和工业废气的排放有关,因此应主要从控制人为污染源的出发,降低重庆黔江地区PM2.5的浓度。     

重庆市冬季PM_(2.5)及气态污染物的分布特征与来源

利用重庆市大气污染物监测站2013年冬季(2013年11月—2014年1月)的实测数据,分析PM2.5及相关气态污染物(SO2、NO2、O3)的时空特征,并采用轨迹聚类与PSCF(潜在源贡献因子)分析污染物来源.结果表明:除ρ(O3)以外,其他3种污染物质量浓度的月际变化趋势基本一致,均呈12月升高、1月降低的特征;污染物空间分布不均,其中ρ(PM2.5)和ρ(NO2)在工业区和人口密集区较高,ρ(SO2)南高北低,ρ(O3)城区低于郊区.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)均呈显著正相关,其中ρ(SO2)与ρ(PM2.5)的R(相关系数)在城、郊区分别为0.71、0.65,ρ(NO2)与ρ(PM2.5)在城、效区的R分别为0.73、0.56;而ρ(O3)与ρ(PM2.5)未表现出显著相关.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)的相关性高低可在一定程度上说明二次气溶胶的污染程度,ρ(O3)与ρ(PM2.5)的相关性受到PM2.5来源和污染程度的影响.轨迹分析结果显示,重庆市2013年冬季主要受东北方向气流影响;聚类分析表明,重庆市11月没有表现出明显的PM2.5外来输送特征,但12月和1月的PM2.5外来输送特征明显,并且不同方向的气流污染物浓度差异也较大.PSCF分析发现,重庆市冬季PM2.5、SO2、NO2、O3主要来源于本地和周围城市局地传输,同时还受南宁、贵阳、遵义、达州等地的影响.