大连市农地土壤重金属污染及潜在风险评价

我国的耕地土壤重金属污染越来越严重,进行区域土壤重金属污染评价对于制定土壤重金属污染防治政策具有重要意义.旨在探究大连市典型农地土壤重金属污染状况,调查大连市农地表层土壤中的镍(Ni)、铬(Cr)、锌(Zn)、铜(Cu)、铅(Pb)、汞(Hg)和锰(Mn)7种重金属元素的含量,并定量评价研究区土壤重金属污染水平.研究选择大连市典型农地样地,等间距采集土壤表层样品,采用单因子指数法、内梅罗指数法和潜在生态风险指数法对研究区土壤样品进行污染状况评价和环境风险评价,以期为大连市农地土壤重金属污染的有效防治和农产品的安全健康生产提供科学依据.结果显示:①土壤样品中镍(Ni)、铬(Cr)、锌(Zn)、铜(Cu)、铅(Pb)的元素含量平均值分别为84.74、156.56、89.71、46.74和53.23mg/kg,均符合《土壤环境质量标准》(GB15618—1995)二级标准;②Hg的变异系数>0.5,污染源为点源污染,推测为人类活动导致;③单因子指数法表明Ni的富集作用最为严重,结合研究区实际情况推测其来源为人为源.内梅罗指数表明大连市土壤存在轻度污染.潜在生态风险指数表明大连市农地土壤存在轻微危害.④大连市农地土壤污染状况相对较轻,土壤质量总体水平较高,但仍需要采取相关措施防止重金属的富集,减少重金属对大连市农地土壤的负面影响.

基于多源大数据与深度学习的道路视觉特征与骑行流量相关性研究

伴随着市民慢行需求的不断增长,在国家的大力倡导下,城市慢行系统建设得到迅速发展。而现有关于城市慢行系统的研究中,针对道路视觉特征与骑行流量的相关性研究较少,骑行道路的建设预评价缺乏科学的数据支撑。以北京市海淀区5类可供骑行的市政道路为研究对象,基于全景静态图数据,结合深度学习方法对道路的绿景指数、街道开敞度、建筑比及界面围合度4项视觉特征进行量化,并利用开源运动数据Heatmap获取道路对应的骑行流量,对视觉特征与骑行流量之间的关系展开相关性研究。研究发现:在各类道路中,绿景指数与建筑比均与骑行流量呈正相关,而随市政道路级别升高,街道开敞度则与骑行流量由正相关逐渐转为负相关。研究结果可以为基于骑行使用的道路建设或改造及相关绿道规划设计提供依据。

北京市张山营镇生态网络规划——基于形态空间格局和最小累积阻力模型分析

针对城镇生态环境破碎化的问题,通过整合区域自然资源、构建城镇生态网络,可增加生态斑块连通性,促进区域生态可持续发展。文章选取北京市张山营镇作为研究对象,运用形态学空间格局和最小累积阻力分析,结合生态敏感性分析评估,构建“点-线-面”结构的生态网络。结果表明:(1)张山营镇南部生态斑块数目较少,与北部山区的生态连通性较为割裂,呈断层情况。(2)张山营镇北部山区生态敏感性极高,分布松山国家级自然保护区、海坨山等重要生态保护节点,应遵守相关保护规定,进行保护保育,开展适当游憩;南部沿妫水河一带生态敏感度较高,但生态斑块破碎,应注重生态连通性的构建。(3)张山营镇生态网络景观连接度的最优绩效距离为20000 m。在此基础上提出优化提升方向:提出生态修复落实性点位,分区匹配不同程度的生态修复手段;构建的生态网络体系应运用于后续的镇域生态发展规划中。研究结果对张山营镇生态规划设计具有指导作用和实践价值,同时也对其他城镇的生态空间规划提供参考与借鉴。