新疆阿尔泰山森林生态系统碳密度与碳储量估算

为科学评估新疆森林碳汇功能提供更准确的基础数据,论文基于在阿尔泰山布设的35个样地实测数据,参考2011年新疆森林资源清查资料,研究了我国境内阿尔泰山森林生态系统碳储量、碳密度及其空间分布特征。结果表明：1）阿尔泰山森林生态系统平均生物量为126.67 t·hm^-2,各组分生物量大小排序为：乔木层（120.84 t·hm^-2）>草本层（4.22 t·hm^-2）>凋落物层（1.61 t·hm^-2）,乔木各器官中,干、根、叶和枝分别占乔木生物量的50%、22%、16%和12%,干所占比例最大;林龄对植被生物量影响显著,生物量随林龄的增长而增加;2）生物量平均含碳率在0.40~0.53范围内,各组分、乔木各器官含碳率均不同,且林龄对含碳率影响显著;3）阿尔泰山森林生态系统碳密度为205.72 t·hm^-2,碳储量为131.35 Tg,其中土壤层、乔木层、草本层和凋落物层碳储量分别为86.67、43.09、1.03、0.56 Tg,土壤层和乔木层碳储量分别占阿尔泰山森林生态系统总碳储量的66%和33%,构成阿尔泰山森林生态系统的主要碳储存库;不同龄级的碳储量表现为成熟林最大,过熟林次之,两者合计占生态系统总碳储量的61%;4）阿尔泰山森林生态系统碳密度整体呈南高北低分布,是由西北—东南不同的环境因子影响所致。     

三江平原湿地植物的土壤环境因子分析

以三江平原毛果苔草(Carex lasiocarpa)湿地和小叶章(Deyeuxia angustifolia)湿地为研究对象,选取土壤全氮(TN)、全磷(TP)、有效氮、有效磷、有机质、pH值和土壤含水量为主要环境控制因子,通过主成分分析(PCA)和逐步多元回归分析,来确定环境因子对物种相对密度和地上生物量的贡献值.结果表明,2个样地中土壤全氮、全磷、有效氮和有效磷的贡献率能达50%左右.毛果苔草湿地中主成分1能够解释88%的物种相对密度和84%的地上生物量;小叶章湿地中主成分1对相对密度和地上生物量的解释量则分别为75%和58%.湿地营养状况决定着植物的生产量;土壤含水量的变化影响着植物对营养物质的吸收和利用.     

基于土地利用变更调查的2010-2016年新疆尉犁县生态系统碳储量时空变化

为全面认识干旱区不同土地利用类型时空变化对区域生态系统碳储量的影响,以地处塔克拉玛干沙漠边缘生态脆弱区的新疆尉犁县为研究对象,基于详细的土地利用变更调查数据（2010-2016年）,利用ArcGIS平台和InVEST模型,分析生态系统碳储量对土地利用变化尤其是二级土地利用类型变化的响应.结果表明:①研究区内,无论是区域平均碳密度还是灌木林地、其他林地、其他草地等主要土地利用类型的碳密度均较低,而面积较少的有林地和天然牧草地碳密度相对较高,因此对这些土地利用类型应着重加强保护.②2010-2016年新疆尉犁县碳存储量净减少24.23×104 t,这主要是由于其他草地、其他园地和果园等土地利用类型被开垦为水浇地,或被建设用地、交通用地占用所导致,而同时研究区内有林地和水浇地面积增加带来了碳储量的提高.③从空间变化看,受不同区域土地利用变化方式的影响,碳储量变化特征也有显著差异,但总体上变化敏感区域集中在塔里木河周边县、乡镇及兵团所在地等人类活动聚集区,这些区域平均碳密度较高,土地利用变化也更为剧烈.④尽管由于开垦行为带来耕地面积增加,从而使得研究区耕地总碳储量增加242.77×104 t,但由于塔里木河沿岸碳密度较高的耕地被建设用地占用,新增耕地多来源于土壤碳储量较低的其他草地等土地利用类型,导致耕地平均碳密度有所下降.研究显示,建设用地占用耕地、林地、草地等地类是尉犁县碳储量减少的重要原因,而林业建设能够带来碳储量增加.因此建议:一方面,推进林、草地建设提高区域生态系统固碳能力;另一方面,重点保护塔里木河周边碳密度较高区域,严控耕地开垦或建设用地占用,同时加强耕地保护,防止通过补充碳密度较低的耕地来弥补碳密度较高区域耕地的流失.      

北京市道路灰尘中污染物含量沿城乡梯度、道路密度梯度的变化特征

采用网格布点法调查了北京市六环范围内220个样点道路地表灰尘样品中的污染物含量.探讨了样点缓冲区内单位面积道路节点数、道路密度和道路灰尘中污染物含量沿城乡梯度的变化特征及各指标间的相关性.结果表明,各指标在研究区内的变幅较大.沿城乡梯度,道路和污染物主要呈现3种变化趋势:①单位面积道路节点数,道路密度,Cu、Cr和Pb沿城乡梯度降低,且开始时降低较快;②Mn和Cd沿城乡梯度变化的程度较低,均值基本维持恒定;③自中心向外围,Ni和有机碳(TOC)、总氮(TN)先随距离波动降低,随后在郊区均值缓慢增高.道路灰尘中污染物含量趋势转折点位置均大致在距城市中心点15～20 km左右.相关分析表明道路指标和道路灰尘中的Cd含量不具相关性,总硫(TS)、Mn、pH的相关性较弱,与其他各元素的相关性排序为Cu>TN>TOC>Pb>Ni>Cr,较道路密度而言,单位面积节点数和各元素间的相关性更高,该指标可指示道路灰尘中Cu、TN、TOC、Pb、Ni、Cr元素污染.     

航站楼旅客群体性事件预警监控系统架构及关键技术

针对航站楼旅客群体性事件的智能化预警问题,在民用机场航站楼内的现有视频监控系统的基础上,提出旅客群体性事件预警监控系统架构和关键技术。针对航站楼内的视频监控系统的视频数据进行预处理;基于空间聚类算法,从图像中提取人群聚集特征;针对目标监控区域的历史视频和突发事件数据进行统计分析,研究正常和非正常两种情况下的人群分布特征,并建立相应的预警规则库;根据预警规则,在人群聚集特征识别的基础上,对非正常目标密集人群进行识别。该系统可根据航站楼旅客群集性事件的时空特性,针对不同事件、不同时间、不同地点采用不同的规则进行预警,提高了预警的可靠性。     

基于多孔环形喷嘴的可燃爆粉尘分散特征的密度效应研究*

为了研究不同密度的可燃爆粉尘在内置多孔环形喷嘴的20 L爆炸特性测试装置中的分散特征,基于负载粒子流方法、耦合DPM动量平衡方程和时间平均 Navier Stokes控制方程组,实现3种不同密度的煤粉、铝粉和锆粉在20 L爆炸测试装置中粉尘分散全过程的数值模拟。研究结果表明:多孔环形喷嘴的分散较为均匀,但是约束管道末端存在局部粉尘残留区,致使爆炸仓内真实粉尘浓度远低于形式浓度;爆炸仓中心位置的最大湍动能随着粉尘密度的增加而减小,只有显著地变化粉尘密度才能展示区分度较高的浓度峰值和抵达浓度峰值的时间。     

安徽滁州地区土壤有机碳储量分布特征研究

利用多目标区域土壤地球化学调查取得的土壤地球化学数据及安徽省第二次土壤普查数据对滁州地区土壤有机碳储量分布特征、有机碳密度及有机碳储量时空变化规律等问题进行了研究。结果表明滁州地区近30年间土壤有机碳储量减少了8.39Mt。区内大部分地区土壤碳储量表现出"碳源"效应,仅局部地区呈现出"碳汇"效应。滁州地区0～0.2m表层土层有机碳储量为53.74Mt,有机碳密度平均为3.42kg/m2,略低于全国平均水平。滁州地区0～1.8m表层土层中,72%的土壤有机碳储量赋存于0～1.0m土壤中。通过对滁州地区不同统计单元的中层土壤有机碳储量及密度的分析,系统查明了土壤有机碳的分布特征,为土壤碳循环研究提供了参考依据。     

种植密度对镉锌污染土壤伴矿景天植物修复效率的影响

田间微区试验研究了不同种植密度对伴矿景天生长和地上部重金属吸收量的影响.结果表明,适度增大种植密度可促进伴矿景天的生长,显著提高其地上部生物量,但过分密植对植物地上部增产无显著贡献.种植密度由11万株/hm2上升到44万株/hm2时,伴矿景天地上部Cd、Zn吸取量显著上升,分别由0.208 kg.hm-2上升至0.631 kg.hm-2、13.2 kg.hm-2上升至58.7kg.hm-2;但种植密度从44万株/hm2增大到100万株/hm2时,植物地上部重金属吸取量并无显著提高.伴矿景天种植密度为44万株/hm2时,在Cd、Zn分别为(3.04±0.11)mg.kg-1和(1 299±96)mg.kg-1的污染土壤上种植1 a,对镉锌的修复效率分别达21.1%和4.60%,表明选择适宜的密度种植伴矿景天有利于增大植物地上部Cd、Zn吸取量,从而缩短修复时限.     

大鹏湾春季海水理化因素与拟尖刺菱形藻种群密度的灰色系统模型研究

对1990年3月30日－6月25日在大鹏湾盐田海域的海水采样结果，用灰色理论的系统分析方法研究并计算大鹏湾地区海水中的拟尖刺菱形藻与浮游动物数量等15个海水理化因子变化的灰关联度，关联排序结果表明：浮游动物、Fe、浊度、Me、DO、V、Se、酸碱度、盐度和温度对拟尖刺菱形藻的种群增殖态有着较大的影响。进而建立灰色系统模型{GM（1，h )}对拟尖刺菱形藻种群增殖的动态辨识分析。     

WPSTM-TEOMTM-MOUDITM的对比及大气气溶胶密度研究

通过对2005年夏季上海、北京地区大气气溶胶观测中3种不同原理气溶胶分析及采样仪的对比,考察了颗粒物个数浓度粒径分布仪（WPS^TM）、锥形元件振荡微量天平（TEOM^TMTM）在运行中所得数据的可比性.其中TEOM^TM测量PM_2.5质量浓度与WPS^TM计算PM_2.5质量浓度数据的相关系数分别为0.77和0.79,并发现在粗粒子颗粒物比例较高的时段二者相关性分别提高为0.91和0.84.MOUDI^TM分级质量浓度与WPS^TM计算分级质量浓度数据对比显示,除最小粒径分级外其他分级均有较好相关性（R分布在0.76～0.92）.应用2组不同对比数据推测了上海和北京观测点PM_2.5颗粒物密度,研究发现上海采样点颗粒物密度约为1.70 g·cm^-3,而北京采样点颗粒物密度约为1.50 g·cm^-3.