1981—2020年北京城市热岛效应时空特征及其影响因素分析

在气候变暖和快速城市化背景下,北京一直面临着城市热岛效应带来的环境问题。基于北京市1981—2020年逐日气温观测资料,采用线性回归、克里金插值和相关性分析等方法,研究了北京市城郊气温变化趋势以及北京市城市热岛强度(Urban Heat Island, UHI)的时空变化特征,并评估了气象因素、人口密度和土地利用/覆盖类型对城市热岛效应的影响。结果表明:近40 a来北京市城郊区的平均气温均呈上升的变化趋势,且城区气温增幅大于郊区,表明北京市UHI上升趋势显著。就季节而言,北京市冬季UHI最强(1.22℃),秋季次之,春、夏最弱,其中秋季UHI增幅最大。同时,北京市城市热岛效应范围也在逐渐扩大,其中城六区为高值区,热岛区由西北向东南方向延伸至城市副中心通州区,朝阳区和通州区增温趋势明显。2000年以来,北京市冬季UHI出现了显著的增加趋势,高值区UHI增加至1.6℃。此外,主成分分析表明人口、建设用地和气压对城市热岛效应的形成起促进作用,而风速和耕地是缓解城市热岛效应的重要影响因素。

绿化覆盖率对城市绿地破碎度与地表温度的关系的影响

优化绿地空间配置(如破碎度)是改善城市热环境的有效途径。然而绿地破碎度对城市热环境的影响可能随绿化覆盖率的变化而变化,对改善城市热环境提出了巨大挑战,但相关研究十分缺乏。以长沙市为例,利用Landsat地表温度表征城市热环境,使用解译于高分2号遥感影像的城市绿地图在1 m像元尺度量化绿化覆盖率和绿地破碎度(用绿地边界密度表征)。以419个1 km格网为分析单元,应用分段线性回归揭示绿化覆盖率与绿地破碎度间的非线性关系,识别绿化覆盖率阈值并以此为标准将419个1 km格网划分为高绿化覆盖率区和低绿化覆盖率区。以1 km格网平均地表温度为因变量,绿化覆盖率、绿地破碎度、水体覆盖率和裸地覆盖率为自变量从研究区、高绿化覆盖率区和低覆盖率区3个方面建立多元线性回归模型阐明绿地破碎度对地表温度的影响。最后进行方差分解分析绿化覆盖率、绿地破碎度和其他土地覆盖率对地表温度的独立和联合影响。结果显示,1)绿地破碎度随绿化覆盖率的增加先增加后降低,阈值为44.9%。2)整个研究区,4个指标可解释69.1%的地表温度变异,地表温度随绿化覆盖率、水体覆盖率、裸地覆盖率和绿地破碎度的增加显著降低。3)低绿化覆盖率下绿地破碎度显著影响地表温度,高绿化覆盖率下绿地破碎度对地表温度呈不显著正影响。4)在研究区和不同绿化覆盖率区域,绿化覆盖率对地表温度的独立影响均高于绿地破碎度的独立影响。建议长沙城市绿地规划管理在提高绿化覆盖率的同时可提高低绿化覆盖率区域绿地破碎度以改善城市热环境。

气象要素与前体物排放对中国区域性臭氧污染的影响

2022年9月,中国出现了多次区域性臭氧污染过程,污染较重的区域主要集中于华南与华北。全国339个城市中,共出现了1844天次的臭氧超标情况,其中重度污染3天次(均出现在珠三角)、中度污染123天次、轻度污染1718天次。中国华北与华南等地长期处于台风外围下沉气流影响区,容易出现持续干燥少雨、风速偏低、气温持续偏高的气象特征,有利于臭氧的生成与积累,是造成该时期臭氧污染过程持续时间长、影响范围广、污染程度重的重要原因。臭氧超标天数较多的城市一般具有较高的NO_(2)浓度与挥发性有机化合物臭氧生成潜势(OFP),其中NO_(2)一般在30μg/m^(3)左右、OFP一般超过100μg/m^(3),通过相关性分析与多元线性回归方法,得出区域性臭氧污染受NO_(2)影响更显著的结论。可见,当前中国华南与华北等地臭氧前体物排放量仍较大,在不利气象条件下,臭氧前体物累积加剧了臭氧污染。

物联网技术支持下的城市热环境时空变化分析

热环境是城市生态系统最为关键的大气环境要素之一,开展城市热环境研究的前提是在时空维度上获取足量的热环境参数。利用先进的物联网技术构建了在线式热环境监测设备,收集2022年10月16日至24日广州大学校园气温、风速、太阳辐射和地面温度四种热环境参数,分析小尺度下城市热环境的时空变化特征。研究结果表明:1)不同测点之间的风速特征具有一定的相关性,极个别测点的风速特征与其它测点相关性仅在0.5左右,显示其小气候的独特性;2)不同测点风速和热岛强度变化时空差异明显,即使距离靠近的测点,受邻近建筑和植被特征的影响热环境特征会有所差异,各测点的日间风速大,热岛强度较为明显,夜间风速较小,热岛强度较弱;3)地面温度与气温的相关性达0.8左右,这种相关性在夜间表现更为密切,并且这种关系受风速的影响不大。研究结果反映了城市热环境参数在小尺度上的高度异质性,并揭示了物联网技术在城市热环境监测领域的可行性、便捷性和高效性。

济南市柴油型移动源排放颗粒物中碳组分特征和排放量估算

为了识别济南市柴油型移动源排放颗粒物中碳组分特征,采用稀释通道采样器于2021年采集了柴油货车和工程机械尾气排放颗粒物,并对汽油车尾气一并采集对比,分析了尾气排放颗粒物质量浓度和其中的碳组分。结果表明,柴油型移动源排放颗粒物质量浓度明显高于汽油车,且以细颗粒物为主,PM_(2.5)/PM_(10)数值几乎接近于1.0,其中柴油货车排放颗粒物质量浓度高于工程机械,且随车型增大排放颗粒物质量浓度增大,重型柴油载货车排放PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度最大,分别为4.56×10~4μg·m^(-3)和4.71×10~4μg·m^(-3)。柴油货车PM_(2.5)和PM_(10)排放因子范围分别为8.90-21.8 mg·km^(-1)和9.40-22.5 mg·km^(-1),工程机械中破碎机颗粒物排放因子略大于挖掘机,破碎机PM_(2.5)和PM_(10)排放因子分别为0.12 g·kW^(-1)·h^(-1)和0.14 g·kW^(-1)·h^(-1),挖掘机排放因子分别为0.10 g·kW^(-1)·h^(-1)和0.11 g·kW^(-1)·h^(-1)。碳组分为柴油型移动源排放颗粒物的主要成分,其中工程机械排放总碳(TC)在颗粒物中占比约为66.0%,大于柴油货车的占比41.5%(PM_(2.5))和45.5%(PM_(10))。根据有机碳(OC)和元素碳(EC)在尾气排放颗粒物占比分析可知,柴油货车排放以OC为主,而工程机械排放EC高且为柴油货车2倍多。汽油车与柴油货车OC中占比最高的碳组分相同,均为OC2,而工程机械为OC1。EC2为柴油型移动源排放EC的主要组分,车型最大的重型柴油载货车排放EC2占比最大,分别为20.7%(PM_(2.5))和21.8%(PM_(10)),但汽油车跟柴油货车不同,EC1为汽油车排放主要碳组分。基于2021年济南市柴油货车和工程机械保有量,对城市柴油型移动源碳组分排放量进行了估算,发现柴油型移动源尾气排放PM_(10)中碳组分排放量高于PM_(2.5),工程机械尾气中碳组分排放量高于柴油货车,因此应加快推进机动车新能源化的发展以及工程机械的清洁化发展。

SSP-RCP情景下京津冀城市群夏季热环境空间网络识别与评估

全球气候变化加剧和城市高温热浪频发,严重影响人居环境健康和社会可持续发展。该文综合GIS、形态学空间格局分析、电路理论和图论法等理论与技术,基于共享社会经济路径(SharedSocio-economicPathways,SSPs)与典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)联合情景框架的未来气候数据,定量识别2021-2100年低辐射强迫情景(SSP1-RCP2.6)、中等辐射强迫情景(SSP2-RCP4.5)和高辐射强迫情景(SSP5-RCP8.5)下京津冀城市群夏季热岛斑块时空格局并评估热环境空间网络时空演变过程和结构特征。结果表明:①2021-2100年京津冀城市群夏季热岛斑块类型以核心型和边缘型为主导,热环境源地数量、面积以及廊道数量、总长度和电流密度随时间和情景强迫性提升呈增加趋势,其中源地和廊道集中增长区域由南向北迁移,而廊道高密度区域始终位于城市群东南部;②京津冀城市群热环境空间网络的电流密度之和、夹点稳定性、网络闭合度、节点连接率和网络连接度与情景强迫性呈正相关,城市群发展的时空不均衡性是影响城市群热环境空间网络结构特征变化的重要原因。研究结果可为未来情景城市群热环境空间网络分析提供技术范式,也可为城市群空间协同发展主动应对气候变化风险提供理论参考。

公共建筑入口形式对室内气溶胶扩散的影响研究

气溶胶是悬浮于空气中的微小颗粒物质,对人体呼吸系统健康具有严重危害。作为室内外空气流通的关键过渡空间,公共建筑入口的不同设计形式对室内空气质量(IAQ,Indoor Air Quality)产生显著影响。通过文献综述和实地调研,选取合肥市36座公共建筑的入口设计形式进行特征提取,归纳出了平入口、有雨棚的平入口和凹入口三类典型入口形式模型;利用计算流体力学(CFD)数值模拟方法建立了空气流场和气溶胶扩散分布模型,对模型的不同精度网格展开模拟结果的网格无关性验证;并在此基础上,利用现场实测数据进行了模拟数据的对比验证;探讨了三类不同入口形式下室内气溶胶的扩散路径和分布特征。结果表明:1)室内气溶胶浓度与空气流动之间存在显著的关联性。空气流动速率越大,气溶胶浓度越低;空气流动速率越小,气溶胶浓度越高;2)转角空间或狭小空间容易形成涡流,涡流会导致空气滞留,阻碍气溶胶扩散,进而导致局部区域的气溶胶浓度增加;3)有雨棚的平入口的气溶胶进入量略小于无雨棚平入口,占比无雨棚平入口的92.8%,但其室内气溶胶残留量为23.6%,高出无雨棚平入口7.3%;4)室内气溶胶残留量占比从高到低排列为:有雨棚的平入口(23.6%)>平入口(16.3%)>凹入口(14.8%),凹入口在自然通风情况下气溶胶的扩散得到了有效抑制,室内气溶胶残留量最低。建议在设计中采用凹型入口,避免采用大体量雨棚,有利于自然通风,提升建筑出入口空间的空气质量。

黄河流域降碳-减污-扩绿-增长耦合协调的动态演进及其影响因素

[目的]探究黄河流域环境保护与经济发展的耦合协调性及其影响因素,为全流域高质量发展提供理论参考。[方法]基于耦合协调模型、Dagum基尼系数、马尔科夫链和地理加权回归模型,研究分析了2009—2020年黄河流域降碳—减污—扩绿—增长的时空耦合动态演进及其影响因子。[结果](1)黄河流域降碳—减污—扩绿—增长的耦合协调度总体呈现波动中上升趋势,耦合协调度值空间上呈现下游地区最大,中游地区次之,上游地区最小。(2)上游地区耦合协调度水平的地区内差距明显高于中下游地区,地区间差距由大到小依次为上游与下游>上游与中游>中游与下游,地区差距主要来源于地区内差距和超变密度差距。(3)降碳—减污—扩绿—增长系统的耦合协调度状态之间流动性较低,具有维持原有状态的稳定性,且短时间内难以实现跨越式的发展演进。(4)产业结构优化能够有效促进黄河流域耦合协调发展,政府干预对大部分省区耦合协调发展促进作用明显,市场需求与技术成果有效结合才能更进一步促进黄河流域耦合协调度的提升。[结论]黄河流域降碳—减污—扩绿—增长的时空耦合整体呈上升趋势,影响此系统耦合协调度的因素较为复杂,未来应从优化产业结构、加强技术成果转化等方面,促进黄河流域降碳—减污—扩绿—增长协同发展。

城市森林结构多样性预测冠下地面温度的潜力研究

城市森林冠层具有调控城市森林微气候的能力,但现有研究尚未阐明冠层结构对冠下地面温度的影响及其预测潜力。文章基于无人机机载激光雷达(UAV-LiDAR)提取哈尔滨林业示范基地的城市森林冠层结构多样性特征指标,探究单一结构多样性特征对冠下地面温度的影响,以及结构多样性多因子组合对温度的预测潜力。结果表明:1)城市森林结构多样性的8个特征因子与冠下地面温度呈显著相关关系(P<0.05),其中深间隙(DG)、深间隙分数(DGF)、覆盖分数(CF)、间隙分数分布(GFP)表征了结构多样性的覆盖/开放度特征;冠层高度标准差(H_(std))、冠层高度最大值(H_(max))、95%分位点高度(ZQ_(95))表征了高度特征;垂直复杂指数(VCI)表征了异质性特征。2)城市森林冠层结构多样性的覆盖/开放度特征对冠下地面温度的响应更强(R^(2)为0.15~0.5),强于高度指标(R^(2)为0.14~0.19)以及异质性指标(R^(2)=0.14)。3)结合高度指标、覆盖/开放度指标以及异质性指标的多因子预测模型2(R^(2)=0.61,RMSE=0.51,MSE=0.26,AIC=62.74),对于冠下地面温度的预测性能更优。研究明晰了城市森林结构多样性的多因子变量及其特征组合预测冠下地面温度的潜力,为城市森林冠层结构调控内部小气候环境研究提供了科学参考。

黄河流域气象文化发展回顾与启示

从黄河流域气象文化的定义入手,对黄河流域的气象文化进行挖掘、整理,从人类历史发展被动地受到气候变化的影响和人类主动进行气象实践以推动气象科技的发展两个方面进行分析,凝练黄河流域气象文化蕴含的时代价值,提出黄河流域气象文化传承发展的思路和建议。

基于清单算法的区域温室气体排放特征分析——以四川省为例

从能源活动、工业生产、农业活动、林业活动和废弃物处置5个方面构建四川省温室气体排放清单,立足部门主体异质性和温室气体品种异质性双重视角科学研判温室气体排放特征并界定关键排放来源。结果表明:1)能源活动是温室气体排放首要贡献源,能源加工转换和终端能源消费是关键排放领域,区域电力交易在保障能源供应安全的同时间接减缓排放强度。2)工业生产中,四川省作为水泥生产大省带动行业CO_(2)排放占据主导;电炉钢产业示范性发展推动钢铁生产碳减排;资源回收利用导致玻璃生产CO_(2)排放量较小;N_(2)O排放来自硝酸生产的高温催化反应。3)农业活动中,动物肠道发酵CH_(4)排放占据主导,粪便管理N_(2)O排放较显著;水稻种植CH_(4)排放受到规模效应和有机物投入的综合影响。4)林业活动中,森林碳汇对温室效应缓解效果显著,而2021年由于病虫害高发致使虫灾造成的碳库减少量陡增。5)废弃物处置温室气体排放贡献较小,且主要来源于固体废弃物焚烧处理。

汉中负氧离子浓度分布特征及预测

利用汉中市宁强千山和略阳象山2018—2021年的负氧离子观测资料和同期的地面气象观测资料,分析了两地的负氧离子浓度分布特征,采用机器学习方法建立了负氧离子浓度预测模型。结果表明:汉中宁强千山和略阳象山的负氧离子浓度逐年增高,两地负氧离子浓度的季节和月份变化趋势基本一致。夏季的负氧离子浓度最高,冬季最低;8月最高,1月最低;日变化呈单峰趋势。温度和相对湿度与负氧离子浓度变化有密切关系。利用2022年1—6月资料对预测模型进行验证,宁强千山、略阳象山空气清新度等级预测准确率达到76.2%、73.2%,预报效果较好,可应用于两地的空气清新度预报业务。

玉米基肥期农田土壤氨挥发量与近地表氨浓度相关性研究

农田氨排放量与近地表氨浓度密切相关,但两者能否相互转换还缺乏系统研究。基于此,以近地表氨浓度经典方法(被动法)为主要使用方法,以传统海绵法为对照方法,在豫南砂姜黑土开展5种典型施肥处理玉米季基肥期氨排放量与近地表氨浓度的相关性研究。结果发现,不同施肥处理的氨挥发峰值均出现在施肥后的2-4 d,第5天开始显著降低,第8天之后基本与对照无明显差异;不同处理的氨累计排放量差别较大,排序为TR>OPT>SOPT>HK>CK,累计排放量分别为7.68、5.48、3.37、2.78和0.22 kg·hm^(-2);同时发现,不同施肥处理近地表氨浓度也有相同趋势,峰值同样出现在施肥后的2-4 d,第5天开始显著降低,平均氨质量浓度排序为TR>OPT>SOPT>HK>CK,均值分别为17.5、11.6、10.7、8.21和1.70μg·m^(-3)。线性相关性分析表明,施肥后前8 d不同施肥处理的氨挥发量与近地表氨浓度的线性相关性较强,而8 d之后两者的相关性较弱,说明近地表氨浓度和农田氨挥发量的相关性与农田氨挥发量的高低有关。除此之外,不同方法中被动法对低施氮量和缓释肥的估算优于排放因子法,而排放因子法对高施肥条件下氨挥发量的估算优于被动法。整体而言,被动方法估算氨挥发量的相对误差介于-15.9%-17.5%之间,排放因子法相对误差介于-54.3%-81.8%之间,被动方法明显具备更高的估算精度。以上结果说明,被动方法可以潜在替代传统氨监测方法估算大区域农田氨挥发量,但估算精度主要集中在高氨排放期。

基于FY3/MERIS NDVI的辽宁省植被动态及与气候因子关系研究

基于风云三号卫星归一化植被指数(NDVI)数据和平均温度、平均水汽压、降水量、日照时数等9种气候因子数据,采用趋势分析、Pearson相关系数等方法,开展2009年-2019年辽宁省全域及分区域NDVI与气候因子相关性和时间滞后性分析。结果表明:辽宁省NDVI与平均水汽压相关性最好,与日照时数相关性最差;分区域NDVI与气候因子的相关性,除辽南外,与NDVI相关系数均高于全省。除平均相对湿度外,植被生长季(4-10月)NDVI与气候因子相关性均低于全年。降水量、气温和地温对NDVI的影响均存在着一定程度的时间滞后性,并且对植被生长茂盛期的影响要更为滞后。

环渤海地区废弃物焚烧处理温室气体排放模拟研究

为了分析未来环渤海地区废弃物焚烧处理过程中的温室气体排放情况,并积极推动温室气体减排工作,基于系统动力学和IPCC温室气体排放计算方法构建了环渤海地区废弃物焚烧处理温室气体排放模型,以2016-2020年温室气体排放量为基础,在源头、中端和末端分别设立减排情景,预测2020-2050年环渤海地区温室气体排放量(以CO_(2)当量计)的趋势变化,分析减排潜力以及排放分布差异。结果表明:①2016-2020年河北省、辽宁省和天津市废弃物焚烧处理温室气体排放均呈增长趋势,而山东省因危险废弃物的产生量激增,导致其排放量经历了先增后降再增的波动。受此影响,环渤海地区焚烧处理温室气体排放量呈现先上升后下降的趋势,并在2020年再次出现增长。②2020-2050年,源头减排情景和中端减排情景的温室气体排444放量均于2030年达到峰值(分别为6288.22×10^(4)和4867.90×10^(4) t),到2050年二者的累积减排量分别为19656.59×10^(4)和427477.60×10^(4) t,通过政策支持提升垃圾分类比例、推动发展大规模焚烧发电产业园区、提高入炉垃圾的热值来提升焚烧效率,4可以进一步增加两种情景下的减排潜力。末端减排情景的温室气体排放量于2025年达到峰值4392.73×10^(4) t,到2050年积累减4排量为34858.82×10^(4) t,减排潜力最大,可通过发展高参数焚烧发电技术以及加强发电余热利用实现热电联产来提高焚烧发电效率,进一步增加末端减排情景的减排潜力。③环渤海地区焚烧处理温室气体排放量区域差异显著,与区域GDP、人口和面积等参数均呈正相关。研究显示,提升焚烧发电效率能大幅降低温室气体排放,建议加强联防联控,区域内共同建设大型垃圾焚烧产业园区,提升焚烧发电效率并促进区域内平衡和协调发展,减少废弃物焚烧处理过程中的温室气体排放,为我国实现碳达峰碳中和的目标提供参考。

鸟岛湿地土壤产甲烷菌群落对不同降水梯度的响应

产甲烷菌在湿地CH4排放过程中发挥着重要作用,降水格局的改变已经并将持续影响湿地生态系统的结构与功能,进而对湿地CH4排放过程产生影响。本研究以青海湖鸟岛湖滨湿地为研究对象,设置5个降水梯度处理,并利用mcrA扩增子测序技术对土壤产甲烷菌进行检测,探究鸟岛土壤产甲烷菌群落特征对不同降水梯度的响应。结果表明,鸟岛土壤产甲烷菌群落的优势菌目为甲烷微菌目(Methanomicrobiales)、甲烷八叠球菌目(Methanosarcinales)和甲烷杆菌目(Methanobacteriales)。FAPROTAX功能预测显示土壤中氢营养型产甲烷菌占优势,由此推测H_(2)/CO_(2)还原为鸟岛土壤CH_(4)产生的主要途径。LEfSe分析表明,5个降水梯度共存在31个差异菌群,以增雨50%处理下差异菌群数量最多,从目水平到种水平共有10个差异菌群。整体而言,鸟岛土壤产甲烷菌的群落多样性较为稳定,而群落结构对降水变化的响应较为敏感,部分菌群的相对丰度发生了显著变化(P <0.05)。研究结果可为预测降水变化对鸟岛湿地土壤碳循环的影响提供一定的参考依据。

基于 HYSPLIT 模型的达州与成都空气质量相关性研究

选取2016—2020年四川盆地霾高发季空气质量数据,对四川盆地区域污染类型进行统计分析,再基于HYSPLIT后向轨迹模式,利用聚类分析、潜在源贡献因子、浓度权重轨迹等方法,重点研究了达州比成都先污染情况下两个城市空气质量的相关性机理。结果表明:达州比成都先污染的类型占比最高,为40.7%。达州先污染类型下,其地面风场的地面风速小于成都市,地面风速>2 m/s的发生频率4.1%明显小于成都市的18.7%,达州市东东北风(ENE)、东北风(NE)、东风(E)占比最高,分别为16.7%、16.3%、15.3%。综合风速和风向两个因子,成都地面受东北向(NNE和NE)的气流影响最大,这和达州的偏东风气流方向吻合。成都污染潜在源区主要位于其城区至东南一带,其余在达州西部、南充东部、遂宁和资阳、重庆交界处、重庆西部一角、自贡和内江西南部。达州比成都先污染这种天气类型下,达州对成都的空气质量影响不是主要原因。

淡水养殖池塘CO_(2)通量多时间尺度变化特征及其影响要素

为探讨淡水养殖CO_(2)通量的多时间尺度变化特征及其影响因子,本研究以我国长江三角洲区域典型淡水养殖池塘为研究对象,基于涡度相关法(Eddy covariance,EC)测定的2016—2021年高频连续CO_(2)通量数据,对CO_(2)通量的多时间尺度变化特征及其环境、人为影响要素进行分析。结果表明:养殖池塘CO_(2)通量(以C计)存在明显的日变化、季节变化和年际变化特征,其年尺度交换量的变化范围为-671~1005 kg·hm^(-2)·a^(-1),年均值为(-74±688)kg·hm^(-2)·a^(-1),表现为CO_(2)的弱汇。CO_(2)通量在不同时间尺度的主控因子存在明显差异,其中在0.5 h尺度上,太阳辐射和气温分别是白天和夜晚CO_(2)通量的主要影响因子;日尺度和月尺度的CO_(2)通量则分别受太阳辐射和归一化植被指数(NDVI)调控,且CO_(2)通量与上述要素均呈显著负相关;年际尺度上,养殖池塘CO_(2)通量受饲料投入量与NDVI的共同作用,二者建立的回归方程可以解释64%的CO_(2)年总通量变化,其中CO_(2)排放量随饲料投入量的增加呈线性增加(R2=0.55,P<0.05)。根据本研究结果,建议在未来可将提高饲料利用率作为控制养殖水体温室气体排放、改善水体生态环境、实现水产养殖业可持续发展的重要途径。

多维城市形态对热环境的影响归因及MAUP效应

城市热环境影响因素研究受到可塑性面积单元问题(MAUP)效应的显著影响,导致建模结果出现不确定性。该文以武汉市主城区为例,在考虑指标的可操作性基础上构建多维城市形态指标体系,探讨地理探测器对MAUP效应的响应特征,并解析热环境空间分异的驱动力以及因子交互作用机制,提出缓解城市热岛效应的优化调控策略。结果表明:(1)热环境因子探测结果对MAUP效应具有强敏感性,研究单元和分区方法的选择均会对指标重要性与显著性产生影响,且不同指标对尺度效应与分区效应的响应规律存在差异。(2)因子探测分析表明,三维指标对城市热岛效应的解释力大于二维指标,建筑密度是城市热环境空间分异的主导驱动因子。(3)交互探测分析表明,热环境空间分异是不同影响因子之间的协同作用过程,二维指标之间、二维与三维指标的交互作用均显著大于单因子作用。研究结果可以为缓解城市热岛效应的多维城市形态优化提供决策支持。

水稻生长季CO_(2)通量的时间动态和影响因子研究

为了明确长三角地区稻麦轮作生态系统中水稻生长季CO_(2)通量的多时间尺度变化特征,量化环境因子对农田CO_(2)通量变化的贡献度,拆分环境因子的直接影响和间接影响,该研究利用涡度相关观测系统进行了2年CO_(2)通量的连续观测,分析了辐射类、温度类、水汽类和风速对CO_(2)通量的影响。结果表明:稻麦轮作生态系统在水稻生长季是一个二氧化碳汇,2020、2021年水稻生长季的总固碳量分别为396.3、491.9 g/m^(2)(以C计);CO_(2)通量也有明显的日变化,呈现出“U形”和“V型”的单峰曲线,吸收峰值出现在第200~250天。在不同时间尺度上,影响CO_(2)通量的主控因子始终是光合有效辐射;但随时间尺度的增加,各个因子贡献度的差异逐渐减小。饱和水汽压差也是影响CO_(2)通量的重要因子,它与光合有效辐射的交互作用会抑制彼此对CO_(2)通量的直接贡献。