洪泽湖浮游动物时空分布特征及其驱动因素

洪泽湖是我国第四大淡水湖,承担着周边的工农业用水以及为人类提供渔业资源等重要功能.研究洪泽湖浮游动物群落结构变化可为洪泽湖生态环境的科学管理提供理论依据.通过2017年3月至2018年2月的逐月调查数据,结合洪泽湖浮游动物的种类组成、密度和生物量的时空变化,以及群落多样性和优势种的季节变化特征,并运用典范对应分析等方法...     

基于NPP-VIIRS夜间灯光的长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异研究

从县域尺度开展土地利用碳排放空间分异研究,对指导区域实现碳达峰及碳中和目标具有重要意义.基于2013-2019年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算长株潭地区县域土地利用碳排放,并运用探索性空间数据分析和地理探测器,对长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异特征及影响因素进行分析.结果 显示:①2013-2019年,长株潭地...     

长江中游近岸表层沉积物重金属污染特征分析及风险评估

为了探究长江中游近岸沉积物中重金属污染情况,2020年6月对长江中游14个采样断面的沉积物进行样品采集并测定沉积物中汞（Hg）、镉（Cd）、砷（As）、铜（Cu）、铅（Pb）、铬（Cr）和锌（Zn）等7种重金属元素的含量.首先分析了长江中游近岸表层沉积物重金属含量的空间分布特征,然后采用相关性分析方法（CA）、主成分分析法（PCA）和正定矩阵因子分解法（PMF）相结合的途径分析表层沉积物中重金属的来源,最后采用地累积指数法（I_geo）、潜在生态风险指数法（RI）和沉积物质量基准法（SQG）对重金属进行了风险评价.结果显示,Hg、Cd、As、Cu、Pb、Cr和Zn的平均含量分别为0.13、0.77、11.20、36.45、36.40、83.99和124.21 mg·kg^-1,其中Cd和Pb的平均含量超过背景值的1.72和1.35倍;PCA提取了前3个主成分（累积贡献率85.16%）,结合CA结果显示重金属Cd、As、Cu、Pb和Zn来源一致,Hg和Cr来源一致;PMF模型将7种重金属元素的污染源分成3个因子并得到因子的贡献率,并且工业和生活废水、煤炭燃烧、采矿业3个因子的综合贡献率为41.96%、32.48%和25.55%;地累积指数法（I_geo）评价结果显示,Cd是主要重金属污染物,处于轻度污染程度等级,Hg、As、Cu、Pb、Cr和Zn等6种重金属元素处于无污染等级;潜在生态风险指数法评价结果显示,Hg的最高风险等级为中等生态风险等级,位于城陵矶和新厂采样点,Cd的最高风险等级为强生态风险等级,位于牯牛沙水道和武汉上采样点,As、Cu、Pb、Cr和Zn在14个采样断面均属于低生态风险等级.综合潜在生态风险指数（RI）为62.59~138.59,其中处于低微和中度风险等级的采样点分别占总采样点的71.43%（10个采样点）和28.57%（4个采样点）,整体上长江中游干流污染不严重;沉积物质量基准法（SQG）评价结果显示,长江中游沉积物等级为Ⅰ级,定性评价为优,显示长江中游14个采样断面的沉积物对底栖生物没有毒性作用.综合以上结果,长江中游重金属污染不严重,Cd为重点防治的重金属元素.     

基于MGWR模型的中国城市PM2.5影响因素空间异质性

基于全国297个地级市2018年PM_2.5浓度数据、自然与社会经济数据,采用多尺度地理加权回归（MGWR）模型分析了各影响因素对PM_2.5浓度的作用尺度与影响效果的空间异质性.结果表明,MGWR模型适用于中国地级市PM_2.5浓度影响因素研究.在作用尺度上,人均GDP、技术支持水平作用尺度最大,其次是相对湿度、居民地比重、人口密度与风速,降水量、第二产业比重、植被覆盖状况、温度与能源消费强度作用尺度最为局限.在影响效果上,相对湿度、人口密度与居民地比重全部为正向作用;第二产业比重和能源消费强度主要为正向作用,分别占总样本的70.71%与64.98%;风速、温度既存在正向作用也存在负向作用,空间上呈两极分化,其中正向作用分别占总样本的49.83%与57.91%;降水量、植被覆盖状况主要为负向作用,分别占总样本的91.58%与69.70%;人均GDP、技术支持水平全部为负向作用.研究结果表明各因素对于中国城市PM_2.5浓度的影响均存在着不同程度的空间异质性.     

基于地理标记照片的入境游客空间特征与移动轨迹——以南京市为例

随着互联网与社交媒体的兴起,用户分享内容中的地理标记数据成为旅游流研究的重要对象。以南京入境旅游流空间特征为研究对象,以2010—2018年Flickr平台内南京地理标记照片为基础,利用DBSCAN算法、ArcGIS 10.2等方法与技术探究南京入境旅游热点区域、游客移动轨迹特征及模式。研究结果显示：（1）南京入境游客访问峰值出现在3-6月及10月,以一日游为主。（2）南京AOI空间分布差异明显,历史城区是南京入境旅游最热门区域,其AOI分布与旅游景区、商业购物等相关产业空间高度重合;中心城区的AOI分布数量次之,钟山风景区是其热度核心,深受热衷历史文化的游客追捧;郊区的AOI分布数量最少,基本与当地旅游景区相吻合。（3）单日游和多日游的游客移动轨迹网具有显著差异性,分别体现在网络范围、网络体系、旅游对流及转移差值4个方面。（4）南京入境游客移动轨迹模式可划分为区域内部移动轨迹模式和区域间移动轨迹模式。根据上述研究结果,分别针对历史城区、中心城区及郊区提出相应的发展建议。     

东洞庭湖湖滨带土壤酸碱度的分布及对重金属含量的影响

用统计学方法研究了东洞庭湖湖滨带土壤pH 值的分布特征及与重金属污染特征关系。研究表明：在东洞庭湖湖滨带67个采样点中,7.46％的土样为酸性土壤,多分布在居民地和旅游区;13.43％的土样为中性土壤,多分布在湿地保护区;79.10％的土壤为碱性土壤,主要分布在农业区和工业区;无强酸性和强碱性样品。不同土壤pH范围的重金属平均含量不同,随着土壤pH值由酸性、中性到碱性的升高,Hg、Cd、Pb、Zn含量先降低后增加;As、Cu、Ni、Cr含量先增加后降低。     

典型再生水人工湿地净化系统水质时空变异研究——以北京市奥林匹克森林公园人工湿地为例

选取奥林匹克森林公园人工湿地作为典型再生水补水人工湿地净化系统进行水质数据检测,应用模糊综合评价法综合评估各净化单元的水体污染状况,采用综合判别分析和Spearman相关分析阐释影响各净化单元时空变异的水环境要素,并通过因子分析识别不同时间段污染源的种类和组成.结果表明,奥林匹克森林公园人工湿地净化系统水质状况较好,符合人体非直接接触的景观用水国家标准.人工湿地各净化单元时空区间污染程度不同:季节尺度上,秋季污染更为严重;空间尺度上,主湖区、混合氧化塘区污染最为严重.CODMn、NO-3-N、ORP、TN 4项指标即可完全表征水质的季节差异(91.8%),应适当加大监测力度;Chl-a、CODMn、DO、pH 4项指标用于表征空间差异(55.1%),较低的判别正确率暗示了各功能区间类似的污染状况.不同时空区间污染源种类和组成存在差异性:水体的内源杂质是各季度影响水质的主要因子,春季有机污染最为严重,夏季则转为氮、磷等营养物质污染,秋季水体则更易受富营养化的威胁;再生水区水体污染的主要影响因子为氮、磷等营养盐类,其余功能区水体主要影响因子仍为内源杂质.增强水体流通力,缩短水力停留时间,能够有效减弱富营养盐类和有机污染物的影响.     

千岛湖溶解氧的动态分布特征及其影响因素分析

基于2011~2012年1~12月千岛湖6个站点的溶解氧浓度实时监测数据,分析了千岛湖溶解氧的垂直分布以及时空分布特征,并探讨了影响水体溶解氧动态分布特征的影响因子.结果表明,溶解氧分布特征有明显的垂向差异以及季节差异.冬季,平均溶解氧值较高,除大坝前站点,其余各站点溶解氧无显著垂向差异;夏季,溶解氧垂向差异显著大于春秋两季.水深较深的小金山、三潭岛和大坝前站点其夏季溶解氧最大值出现在真光层,分别达到11.59、12.52和10.96 mg·L-1.千岛湖表层溶解氧最大值出现在春季,而最小值出现在秋季.相关性分析结果表明,溶解氧与水温、pH、叶绿素a浓度的相关性存在季节性差异.夏季,水温与溶解氧存在极其显著的线性相关,温度热力分层是影响溶解氧在夏季垂直分布的关键因素.春夏季,pH、叶绿素a浓度与溶解氧的相关系数较高,主要与浮游植物光合作用有关.     

上海城市样带土壤重金属空间变异特征及污染评价

为揭示城市化、工业化等人为活动对土壤环境质量的影响,选择能反映上海城郊乡梯度差异的城市样带,采用地统计学方法对表层土壤样品Cu、Zn、Pb、Cr、Mn共5种重金属的空间变异结构和分布格局进行了分析,并利用单因子指数法和内梅罗综合指数法评价了土壤重金属的污染程度.结果表明:土壤样品Cu、Pb、Zn、Cr、Mn这5种重金属平均含量分别为27.80、28.86、99.36、87.72、556.97 mg.kg-1.表层土壤Cu、Cr、Mn、Pb、Zn均属中等变异,Mn、Cr呈正态分布,Cu、Pb、Zn呈对数正态分布;半方差函数模型拟合结果显示Cu、Pb、Zn、Cr符合线状模型,Mn符合指数模型.通过泛克里格插值得到城市样带表层土壤重金属含量空间分布图,发现Cu呈条带状,Cr、Mn呈岛状,Pb、Zn呈条带和岛状分布相结合的特点.土壤污染评价结果说明土壤Cr、Zn、Pb污染相对严重.土壤Cr、Zn、Pb、Mn和Cu之间呈显著相关,土壤重金属之间表现为复合污染.土壤重金属污染城郊乡梯度差异明显,工业化、城市化与城市土壤重金属空间分布密切相关.     

Spatial distribution of aerosol pollution based on MODIS data over Beijing, China

With the help of regression analysis,the relationships were detected between aerosol's contribution to apparent reflectance(ACR) derived from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)on board Terra and hourly PM_(10)mass concentration measured at 30 ground-based locations in Beijing for the August of 2003 and 2004.It was shown that there was a good correlation between the ACR and PM_(10)(linear correlation coefficient,R=0.56).On the basis of this relationship,spatial distribution and possible sources of PM_(10)derived from MODIS were analyzed and two frequently heavily-polluted regions were found,namely downtown of the city and the district near Xishan Mountain.These two regions coincidently are also urban heat island centers.The foundings of this paper will be greatly useful for environmental monitoring and urban planning for Beijing,especially for the 2008 Olympic game to be held in Beijing.