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1.
生态足迹影响因子的定量分析 总被引:2,自引:0,他引:2
蒋莉 《长江流域资源与环境》2005,14(2):238-243
人口的膨胀和人类工业化进程的加剧,使得人类向自然界获取越来越多的资源,同时向环境源源不断的输入废弃物,已经严重超过了自然生态系统的供给能力和环境容量,生态环境日益恶化,水土流失、草场退化、植被消亡、生物多样性锐减、全球变暖等情况已经严重到难以遏制的地步,危及到人类自身的生存。在和平与发展成为世界两大主题的今天,人们越来越关注可持续发展的问题。在现有资料的基础上,利用主成分分析方法,定量地讨论了中国各省(区市)1999年生态足迹大小与其影响因子间的关系。结果表明,生态足迹的大小是各省(区市)的大中型企业个数、全社会固定生产投资等众多因子共同作用的结果,其中总人口和GDP是生态足迹大小的主要影响因子,其因子载荷量分别达到了0.940和0.913。值得一提的是非农业人口与生态足迹的相关系数超过了农业人口,这说明由于消费模式和生活水平等的差异,非农业人口对生态足迹的影响大于农业人口对生态足迹的影响。在此基础上建立了生态足迹影响因子的多元线性回归模型,以期为生态足迹在进行区域可持续发展评价的方法上提供新的思路。 相似文献
2.
3.
亚热带稻田土壤碳氮磷生态化学计量学特征 总被引:3,自引:1,他引:2
为了解稻田土壤中是否存在稳定的土壤有机碳(C)、氮(N)和磷(P)比值,基于亚热带区110个水稻土剖面和587个发生层的土壤调查数据库,在区域尺度上分析了典型水稻土C∶N∶P比值的生态化学计量学特征,并应用相关分析和冗余分析,研究水稻土C∶N∶P比值与土壤-环境因子(地形和母质、土壤发生层、土壤类型和土壤理化性质)的关系.结果显示,亚热带区稻田土壤C∶N、C∶P和N∶P的剖面加权平均值分别为12. 6、49和3. 9,C∶N∶P为38∶3. 2∶1.不同母质起源、不同土壤亚类和不同发生层的水稻土C∶N变异相对较小;但C∶P和N∶P的变异很大,两者均值也远低于全球(186和13. 1)和中国土壤(136和9. 3)的C∶P和N∶P的平均水平.尽管稻田土壤剖面的C∶N∶P相对不稳定,但由于稻田表土生物与环境相互作用强烈,表土C∶N相对稳定(14. 2).这反映长期水耕熟化作用下,稻田表土中C和N仍存在紧密的耦合作用.然而,在稻田土壤剖面上,C∶P和N∶P并不稳定,SOC与全P含量、全N与全P含量也无显著相关性,表明环境变化可能导致土壤C∶N∶P解耦.地形、土壤质地、氧化铁和容重是调控稻田土壤剖面C∶N∶P的关键土壤环境因子. 相似文献
4.
利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日~5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%. 相似文献
5.
利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象. 相似文献
6.
北京南部城区PM2.5中碳质组分特征 总被引:5,自引:3,他引:2
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg ·m-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg ·m-3] > 春季[(12.7±9.6)μg ·m-3] > 秋季[(11.8±6.2)μg ·m-3] > 夏季[(6.5±2.1)μg ·m-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg ·m-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显. 相似文献
7.
采用遥感尾气测试系统实测了柴油车在实际道路工况下的CO、HC和NO排放特征,修正了排放因子的计算方法,并与车载排放测试系统(PEMS)实测结果进行了验证,获得了实测车辆的CO、HC和NO排放因子.测试结果显示,在各种遥感监测的工况下柴油车尾气中均含有较高浓度的氧气,未考虑氧气影响的燃烧方程反演获得的各污染物体积浓度计算值与PEMS实测值的偏差较大,且氧气浓度越大,偏差越大.经过氧气修正的燃烧方程反演计算的尾气浓度与PEMS实测值吻合度大幅提升,适用于实际工况下遥感检测车辆尾气的反演计算.修正算法得到CO、HC和NO的排放因子离散性较小,精确度较高,可以为量化柴油车尾气排放贡献提供科学依据. 相似文献
8.
黑河流域底栖动物群落结构及水质评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解黑河流域上中游底栖动物群落结构特征及其与环境因子之间的关系,于2018年8月对研究区域17个采样点的底栖动物和水体理化指标进行调查研究.共鉴定出底栖动物43种,其中节肢动物34种(79.1%),软体动物7种(16.3%),环节动物2种(4.6%);就整个研究区域而言,优势种为大蚊(Tipulidae)、豆娘幼虫(Damselfly)、水蜘蛛(Argyroneta)、耳萝卜螺(Radix auricularia)、琥珀螺(Suecinea sp.)、白旋螺(Gyraulusalbus),干、支流优势种分布趋势为干流(6种)优于支流(5种);底栖动物平均密度和平均生物量分别为77ind/m2和3.7423g/m2现存量存在显著空间差异,整体上干流(1032ind/m2、60.0963g/m2)大于支流(276ind/m2、3.5233g/m2),物种数干流(36种)大于支流(15种);单因素方差分析显示,Shannon-Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数及Pielou均匀度指数分布特征为干流大于支流.黑河流域上游支流和中游干流不同河段底栖动物物种组成呈空间异质性,而多样性指数对物种组成依赖性强,但因黑河流域底栖动物物种组成受自然因素和人类活动双重影响程度差异较大,使得Shannon-Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数及Pielou均匀度指数不适合黑河水质评价.依据BI指数和综合污染指数评价表明,黑河上游支流水质优于中游干流.根据底栖动物与环境因子之间的相关矩阵分析并结合RDA分析表明:BOD5、水温(WT)、电导率(EC)、DO、溶解性总固体(TDS)、CODMn及盐度是影响底栖动物群落结构的主要环境因子. 相似文献
9.
选取北京市某区的排水管道沉积物进行取样,采用高通量测序手段分析,结果表明变形菌门、广古菌门、拟杆菌门、厚壁菌门是排水管道沉积物微生物中的优势门类;在纲水平上,δ-变形菌纲、甲烷微菌纲、梭菌纲、拟杆菌纲占相对优势;在属水平上,功能性微生物硫酸盐还原菌(SRB)和产甲烷古菌(MA)普遍存在于各处管道.在所选的6段管段中,管段S3、S4处MA的相对丰度分别为20.6%、40.8%,高于其他管段,厌氧产甲烷的潜能较大,有发生可燃气积累的风险;管段S5、S6处的SRB相对丰度分别为9.14%、8.19%,高于其他管段,硫酸盐还原为硫化物的潜能较大,存在管道腐蚀的风险.RDA分析表明污水的DO、水温、硫酸根、TN与管道沉积物中微生物群落存在相关性. 相似文献
10.
分别采用单因子评价法、综合污染指数评价法和模糊综合评价法对2015—2018年河南省辖海河流域的水质改善效果进行评价分析。结果表明:3种方法的评价结果基本一致,2015—2018年河南省辖海河流域整体水质呈现改善趋势。但各方法侧重点有所不同。单因子评价结果显示,海河流域21项污染因子Ⅰ—Ⅲ类数量占比由2015年的69.63%增加至2018年的89.52%,劣Ⅴ类占比由2015年的15.13%减少至2018年的0.85%;海河流域综合污染指数由2015年的0.89降低至2018年的0.56,水质级别由中度污染改善为轻度污染,其中卫河、共产主义渠、大沙河、安阳河、汤河、马颊河的水质状况均有一定改善;模糊评价结果显示,NH3-N和TP在9项评价因子中权重占比较大,是河南省辖海河流域的主要污染因子;2018年8条河流均达到Ⅰ—Ⅲ类水质。前2种评价方法适用于管理分析,模糊评价法可补充说明河流存在的问题,更适用于研究工作。 相似文献