基于信息熵的城市用地结构动态演变分析

城市用地结构的演变实质上是土地类型发生发展的动态过程。基于信息熵的基本原理，在利用多样性指数、均衡度及优势度对我国一些市镇用地结构进行分析的基础上，对武汉市近10年的城市用地结构的动态演变进行了实例分析，总结出①武汉市的城市用地信息熵相对较高，且呈下降趋势，信息熵的动态演变反映了武汉市用地结构的变化情况，并进一步分析了用地结构的演变与产业结构调整的互动关系。②在用地结构的演变中，武汉市的工业用地和仓储用地所占比例居高不变、居住用地逐年增加是造成优势度增加的主要原因。②产业结构的调整必然导致城市用地结构熵值的变化，产业结构的日趋合理优化将使用地结构的熵值趋于升高、收敛以至稳定。④良好的城市用地结构，其土地的分异应处于有序和混沌之间，既有功能分区，又不绝对分异，每一分区用地结构虽趋于混合，但又能看出其主导职能。     

城市化进程中的武汉市空气环境响应特征研究

以武汉市2000~2013年数据为基础,构建了城市化综合水平和空气环境综合指数的评价指标体系,利用结构熵权法和响应度模型对城市化进程中的空气环境响应时序特征和整体响应强度进行了比较分析。结果表明:(1)2000年后武汉市城市化呈现快速增长态势,进入了一个快速增长时期;空气环境综合指数及其分量呈现不同的变化特征,综合指数呈波动中递增趋势;(2)空气环境综合指数及其分量对城市化有着不同的响应特征,其中,空气质量指数与综合指数由正响应转向负响应,2010年为拐点,表明近年来,武汉市空气环境压力变大,空气质量有恶化的趋势;(3)相同城市化进程中,空气环境质量的正向响应相对于空气负荷压力的减小具有不一致性和滞后性,2013年后的武汉市空气质量需要持久努力改善。城市空气环境质量改善是一个漫长的过程,需要在减小空气污染排放的压力同时,调整产业结构、节能减排,并要积极预防城市化扩张过程中的建设施工、道路、裸露地面等扬尘污染。     

基于地块尺度的耕地非农化驱动力空间异质性研究——以武汉市为例

土地用途管制和基本农田保护制度下,耕地非农化概率值和其驱动力的空间作用强度分布在土地资源配置和耕地保护方面有积极的指示性。基于武汉市2000~2011年耕地非农化地块的微观数据,通过比较分析Logistic回归模型和地理加权Logistic回归模型参数估计结果,验证了耕地非农化驱动力的空间异质性,并对异质性的空间分布规律和政策涵义做出总结分析。研究表明:1耕地间的空间依赖效应和建设用地对耕地的空间溢出效应在耕地非农化过程中具有显著影响力,且耕地非农化驱动力存在显著的空间异质性;2地理加权Logistic回归模型由于考虑到数据的空间非平稳状态所以比Logistic回归模型有更好的拟合效果;3耕地非农化驱动力的异质性在空间上呈现出一定规律,这些受到产业布局、经济和城市发展特点等的影响,根据不同驱动力空间异质性产生的原因进行差异化土地管理可以解决耕地保护和建设用地供给间的矛盾。研究结果能从地块尺度上反映出耕地非农化驱动因素的空间异质性,实现了驱动因素作用强度空间分布的可视化,并能为国土资源差异化管理提供理论和实践参考。     

碳氧平衡约束下武汉市土地利用结构优化情景模型研究

碳氧平衡法可通过比较人类活动引起的释碳耗氧量与生态用地的固碳释氧能力之间的平衡关系来测算碳氧平衡标准下生态用地需求量。以武汉市为例,遵循"环境友好、资源节约"的两型社会建设原则构建了土地利用综合效益最优的多目标函数,以2013年为基期年且2020年为目标年,探索了碳氧平衡约束条件下武汉市土地利用结构的优化方向。研究结果表明:土地利用结构优化后2020年较2013年增加了40 908hm2标准生态用地,产生431亿元的综合效益,年固碳能力和释氧能力分别达到532.03万t和1 418.33万t,分别占武汉市释碳耗氧量的43.25%和30.29%,能完成区域内的固碳任务且有盈余,但不能实现区域内的氧平衡。研究结果表明仅通过增加生态用地来维持碳氧平衡将难以为继,长期来看,必须转变发展方式来维持碳氧平衡状态。     

武汉水果湖水质特征变化研究

为探索城市湖泊受人类活动影响水质变化规律,以武汉水果湖为例,于2012年5月至2013年4月选取水果湖有代表性的6个采样点,对总磷、总氮、COD水质指标进行监测,采用综合污染指数法对水质现状进行评价,并分析了其变化与气象因素的关系。结果表明:水果湖总磷浓度在8月份较高,最高达到2 mg/L,总磷变化与同期月平均气温和日照在整体变化趋势上较为一致;总氮浓度在4月和1月份最高达3 mg/L,全年呈波浪起伏状,且总氮含量与同期风速有一定的相关关系;COD浓度在5~7月最高达85 mg/L。整体各月水质情况4~8月水质为劣Ⅴ类,1月和11月Ⅴ类,其余月份为Ⅳ类。从空间情况看与东湖连通之处水质相对较好,为Ⅴ类,与沙湖连通处为劣Ⅴ类。     

2001-2010年武汉市气象环境对空气质量影响分析

文章以武汉市为例,利用2001-2010年武汉市空气污染物和气象参数资料,运用统计分析方法,进行相关分析、回归分析,初步探讨空气污染物PM10、SO2、NO2指数和与之有关的气象参数,如气温、气压、湿度、降水量、风速之间的关系,并建立气候因子对空气污染物的多元线性回归方程。以SO2为例,对2009、2010年空气质量进行预测。结果表明,武汉市2001-2010年空气质量与气象环境具有较为显著的相关性且利用回归方程预测结果与实际基本吻合。     

武汉地区秋冬季清洁与重污染过程的水溶性离子特征研究

利用武汉地区2014年秋、冬季在线离子色谱分析仪Marga监测所得的大气PM_(2.5)中水溶性离子数据和武汉市环境空气质量自动监测的细颗粒物数据,分析了武汉地区秋、冬季重污染和清洁过程的大气污染特征.结果表明,PM_(2.5)是武汉地区秋、冬季大气污染的首要污染物,无论是在清洁还是重污染过程中,NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+3种成分都是PM_(2.5)的主要无机成分.重污染过程中PM_(2.5)的平均浓度是清洁过程的4.5倍,而3种主要水溶性离子平均浓度增长至清洁过程的5~6倍,且有着显著的相关性,二次生成水溶性离子的污染已成为武汉秋、冬季大气污染的主要因素.Cl-在重污染过程中的浓度及与PM_(2.5)的相关系数显著增大,表明化石燃料燃烧等过程也对重污染的形成产生了较显著的作用,值得关注的是,K~+在重污染过程中的浓度及与PM_(2.5)的相关系数增大也验证了燃烧过程对重污染起到的贡献.硫氧化率和氮氧化率的分析结果表明,重污染过程中的二次转化要多于清洁过程,可能是非均相反应生成了二次污染的硫酸盐和硝酸盐.线性回归分析的方程系数研究表明,NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4可能是清洁和重污染过程中主要的盐类物质.NO_3~-/SO_4~(2-)的平均质量浓度比说明移动源对武汉地区秋、冬季二次污染的形成和发展已经起到越来越大的作用,特别是重污染过程中的影响更大.     

武汉市秋冬季室内外空气颗粒物以及有机碳、元素碳的污染特征

为了解秋冬季室内外空气颗粒物PM10、PM2.5以及其有机碳和元素碳的污染特征,于2009年10月及12月对武汉大学医学部学生宿舍室内、外PM10、PM2.5进行了两周连续采样。结果表明：秋季室内PM10和PM2.5的平均浓度分别为121.8和91.3μg/m3,室外为153.9和104.2μg/m3;冬季室内PM10...     

武汉典型饮用水水源中典型POPs污染特征与健康风险评估

为了揭示武汉典型饮用水水源中典型持久性有机污染物(POPs)的污染特征与风险水平,采用固相萃取-气相色谱-质谱定性定量分析法,对武汉长江及其支流上18个典型集中式饮用水水源地,共26个采样点水体中多环芳烃(PAHs)、有机氯农药(OCPs)和多氯联苯(PCBs)浓度进行了检测,分析了 POPs的污染水平,并开展健康风险评估.结果表明,26个采样点均有PAHs检出,除苯并[k]荧蒽检出率为88.46％外,其他15种单体检出率均为100.00％,多环芳烃累积ρ(∑PAHs)检出范围为57.04～475.79 ng·L-1,平均值为173.86 ng·L-1.PAHs污染程度总体较低,PAHs主要以中低环芳烃为主,来源于以石油源为主的混合源.共有8种OCPs被检出,(∑OCPs)范围为ND-4.57 ng.L-1,平均值为0.78 ng·L-1,OCPs浓度水平相对较低.共有24种PCBs被检出,ρ(∑PCBs)范围为ND-77.49 ng·L-1,平均值为9.88 ng·L-1,PCBs主要以不易降解的高氯联苯为主,部分点位PCBs浓度超过我国地表水环境质量标准限值,HeptaCBs-180物质需要引起持续关注.健康风险评估结果显示,研究区域内PAHs和PCBs的致癌风险指数均处于10-6～10-4,对人体可能产生潜在的致癌风险;OCPs和PCBs的非致癌风险指数均小于1,不会对人体产生非致癌风险.     

武汉冬季典型月份PM2.5浓度变化的观测分析与模拟追因

1月是武汉市发生重霾污染最为频繁的月份之一.本文利用地面观测数据对比分析了2014年1月与2018年1月武汉PM_2.5污染的变化与差异,进而利用嵌套网格空气质量预报模式系统（NAQPMS）对其差异进行了模拟追因分析.分析结果表明,2018年1月武汉PM_2.5污染依旧严峻,出现了17个污染天,月均浓度达到了91.6 μg·m^-3,但污染程度与2014年1月相比有了大幅改善.其污染天比2014年1月减少了13 d,月均浓度下降了90.8 μg·m^-3,浓度峰值下降了154.6 μg·m^-3.通过设计基于气象场敏感性分析的数值模拟试验,发现在区域污染物排放强度保持不变的情形下,2014年1月和2018年1月气象场的变化对武汉月均PM_2.5浓度的影响较小,差异小于3 μg·m^-3.基于2018年1月的排放情景模拟2014年1月的武汉PM_2.5浓度会导致显著的低估现象.这表明气象条件变化不是武汉2018年1月相比2014年1月PM_2.5浓度显著下降、重污染天数显著减少的关键原因,而武汉本地、周边以及京津冀等重点城市群的排放量显著下降应是最为关键的主导因子.