安徽省鸟类分布新记录—大红鹳Phoenicopterusroseus

2022年12月17日,笔者所在的调查队伍在安徽省升金湖国家级自然保护区西山村(30°19′36″N,117°01′10″E,海拔6 m)开展越冬水鸟调查时,记录到大红鹳Phoenicopterus roseus 1只.查阅相关专著与文献资料后,确定该种为安徽省鸟类分布新记录.

农村环境质量综合评价技术体系区域适用性验证

长期以来,中国农村环境保护工作基础相对薄弱,国家环保部门于2014年出台《农村环境质量综合评价技术规定(试行)》。研究利用2015—2016年安徽省域的农村环境监测数据,将安徽省重点生态功能区考核县域的数据与其他县域监测数据进行分类整理,采用该技术规定开展农村环境质量综合评价,对评价体系的3个级别指标层面的评价结果进行对比,并通过2组数据的差异性分析,深度剖析评价体系各级指数的结果合理性,验证该评价技术规定的区域适用性;同时,根据各级指标对比中发现的问题,对评价体系的相关指标提出修改完善建议。

淮河流域安徽段土壤重金属元素分布特征研究

通过有限的土壤监测点位如何科学地反映一个区域的土壤环境质量,是目前土壤环境监测领域研究的一个主要方向。本文以淮河流域安徽段为研究区域,针对5个主要土壤污染类型在连续五年内开展了土壤环境质量监测,监测项目为土壤中Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Zn、Ni等8种重金属元素,采用单项污染指数和内梅罗污染指数法对426个监测点位评价,采用克里金插值法绘出区域土壤中各重金属元素分布图。从评价结果来看,淮河流域安徽段土壤环境质量总体较为安全,96.48%的调查地块属于清洁和尚清洁水平,但是个别点位超标严重;从评价区域中重金属分布情况来看,各重金属总体含量均较低,局部区域略高。本文采用分类型专项监测的方法,探讨通过土壤点位监测结果反映区域分布特征,具有重要的应用意义,该方法适用于对大区域土壤环境质量的初步调查研究。

安徽省生态区生态环境状况的评价研究

选取安徽省5大生态区作为研究对象,参考环保部门对县域生态环境状况评价的相关技术规范,对2011年和2015年安徽省全部县区生态环境状况进行评价;再根据5大生态区所辖的县区,采用配对样本t检验方法进行各生态区进行差异性分析,以评价各生态区的生态环境状况变化情况。通过对各生态区二级指数的统计学分析,找出导致研究年份间变化的原因,为环境管理提供决策支持。

安徽南部与北部典型县域生态环境质量综合比较

选取安徽省南部和北部的10个典型县域作为研究对象,采用《农村环境质量综合评价技术规定(试行)》作为评价依据,采用农村环境状况指数和生态状况指数进行综合评价。以安徽南部和北部县域环境质量进行综合比较,分析造成南北方环境差异的主要原因。

巢湖湖区底泥重金属污染状况评估

底泥是河湖的沉积物,是自然水域的重要组成部分,水体底泥污染是世界范围内的一个环境问题,当前对底泥的污染缺乏深入研究。以巢湖湖区底泥为研究对象,连续2年对湖区底泥中pH、Cd、Hg、As、Pb和Cr6项进行监测,选用标准值采用内梅罗综合污染指数法来评价监测点位的污染状况,通过方差分析法来评价两年数据的差异性;采用插值法绘出湖区底泥各重金属元素空间分布;采用地积累指数法来评价底泥中各重金属污染程度。评价结果显示,巢湖湖区底泥污染程度等级为清洁,2年的监测数据无显著性差异,湖区中部重金属含量相对较低,湖区底泥重金属污染程度总体不高,其中Hg的污染程度相对较大,Cd、Pb次之。

安徽省生态环境质量动态评价研究

研究利用2000和2004年安徽省卫星遥感图像解译数据,结合地面调查和统计资料,按照生态环境质量评价体系对安徽省17个市级行政区生态环境状况进行动态评价和比较。整体来看,安徽省生态环境质量良好。

安徽省“十二五”期间生态功能区生态功能评价

[目的]运用遥感技术评价"十二五"期间安徽省生态功能区生态环境功能。[方法]利用2011~2015年安徽省水土保持生态功能区遥感影像,获取土地利用类型解译数据,结合地面调查和统计资料,依据生态功能区生态功能评价系统对安徽省"十二五"期间生态功能区生态功能状况进行动态监测与评价。[结果]2015年潜山县、太湖县、岳西县、金寨县、霍山县、石台县的生态环境功能指数为75.34~81.83,生态功能等级均为优。"十二五"始末相比,岳西县的生态功能变化度为略微变好,其余5个县均为无明显变化。[结论]安徽省生态功能区县域自然生态优越,生态系统承载力高,生态功能稳定,自我调节能力强。

安徽省“十二五”生态环境遥感监测

利用2011—2015年安徽省遥感影像土地利用类型解译数据,结合地面调查和统计资料,依据生态环境状况评价系统对安徽省"十二五"期间生态环境状况进行动态监测与评价。结果表明,"十二五"末安徽省各市生态环境状况等级为"优"的有4个市,为"良"的有12个市;"十二五"期间,各市等级均保持不变;"十二五"始末相比,有8个市生态环境状况变化度为"略有变好"等级,生态环境状况波动度为"波动"级别,其余8个市的变化度为"无明显变化"等级,波动度为"稳定"级别;省域EI增加了0.76,生态环境质量呈现稳中向好的趋势。

基于四波段模型的巢湖水体藻蓝素浓度反演

指出了近些年安徽巢湖大部分湖区表现出中度及以上的富营养化水平,尤其是在夏季更为严重,这一严重问题受到广泛关注。以巢湖为实验区,借助野外实测高光谱数据和试验室分析数据,分析了浮游植物光谱吸收特性、水体反射光谱特征和水质参数浓度之间的相互关系,系统地比较了浮游植物光谱吸收aph(665)的四波段模型和Simis的aph(665)模型,将最优的aph(665)模型对Simis藻蓝素模型进行了优化改进,结果表明:1aph(665)的四波段模型的精度和稳定性要明显好于Simis的aph(665)模型,其R2为0.8402,RMSE为0.394m-1,MRE为8.05%;2验证优化后的藻蓝素模型在巢湖水域反演藻蓝素的精度:相关系数R2达0.8703,反演取得较好的结果。该模型可为巢湖的蓝藻暴发遥感监测及保护管理提供一定的理论基础和技术支撑。

基于MODIS的2000~2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征

[目的]研究2000~2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征,为巢湖流域水环境的综合治理提供决策支持。[方法]利用2000~2013年长时间序列MODIS遥感影像数据计算归一化植被指数,着重分析巢湖蓝藻水华时空分布特征。[结果]巢湖蓝藻水华总体暴发频率较高,以小面积水华为主,大面积水华暴发具有偶然性。2010年起,蓝藻水华暴发频次和程度有增加趋势,其中2010年水华暴发程度最严重。2000~2013年巢湖蓝藻水华发生区域呈扩大趋势,发生时间呈延长趋势。4月就开始出现且伴有大面积水华暴发,7、8、10月是蓝藻暴发主要月份,9月份次之,11月明显减少;蓝藻水华先在西北湖区产生,逐渐向东部和中部蔓延,在高峰期覆盖至整个湖心区域,其中湖区南部、东南和东北沿岸是最后新增的水华区域。[结论]2000~2013年巢湖蓝藻水华总体暴发频率较高,发生时间呈延长趋势,发生面积呈扩大趋势。

基于遥感的安徽省生态环境质量评价

利用2004年中巴1号02星遥感影像,经图像解译获取了安徽省土地利用/覆盖数据。以此数据,结合统计资料,按照生态环境质量评价体系对全省17个市级行政区生态环境状况进行分析评价。结果表明:安徽省环境质量等级为优的有3个市,等级为良的有8个市,等级为一般的有6个市,全省整体生态环境质量良好。

安徽省地下水环境监测现状及工作展望

基于安徽省“十三五”地下水环境质量考核点位监测、“十四五”地下水环境质量考核点位优化调整,分析了安徽省地下水环境监测现状,指出安徽省地下水环境监测存在部门信息未整合、“双源”底数未摸清、监测能力不足、监测开展不够规范等问题,提出以考核工作促进地下水监测开展、围绕“双源”完善站网布局、加强部门协作和信息共享、加强队伍建设等工作展望,以期促进“十四五”期间安徽省地下水环境监测工作高质量发展。

安徽省淮河以北、江淮之间和长江以南地区农村环境质量综合评价

对2018和2019年安徽省淮河以北、江淮之间和长江以南地区的农村环境质量进行综合评价与差异性分析。结果表明,淮河以北、江淮之间和长江以南地区的农村环境、生态及环境质量综合状况均以优良为主,无较差和差的等级,江淮之间和长江以南地区均优于淮河以北地区。提出,在今后经济和社会发展过程中,安徽省淮河以北地区应重视农村环境和生态保护工作,重点提高环境空气质量、饮用水水源地和地表水水质状况。

安徽省“十三五”时期生态环境质量变化特征

在全面分析安徽省生态环境监测数据的基础上,总结了“十三五”时期安徽省生态环境质量变化特征和主要环境问题,提出相应的对策建议。结果表明:“十三五”期间,安徽省生态环境质量全面好转,2020年全省优良天数比例为82.9%,比“十二五”末上升2.0百分点。PM_(2.5)平均质量浓度为39μg/m^(3),比“十二五”末下降25.0%。地表水水质由轻度污染转为良好,全面消除劣Ⅴ类断面。酸雨污染持续减轻。但全省生态环境形势依旧严峻,PM_(2.5)和O_(3)复合型污染特征越发明显,部分河流、湖库污染依然存在,巢湖富营养化问题未得到根本解决,农村地下饮用水水源地及县域地表水水质达标率较低,局部区域存在土壤污染问题,地下水以Ⅳ类水质为主。生态环境质量现状与人民对美好生态环境的需求,社会经济发展与环境承载能力之间的矛盾仍然存在。生态环境污染治理已进入攻坚期,环境质量持续改善的难度加大。

一种注意力卷积与差值特征结合的遥感变化检测模型

为了有效地提取变化目标,保证变化目标提取的准确性与完整性,文章提出了一种结合了注意力卷积与差异强化结构的三分支网络ACSCN。该网络具有一个变化学习主分支与两个双时相特征学习附属分支,使用包含通道注意力模块和空间注意力模块的注意力卷积模块来代替普通卷积与池化,并利用强化差异模块来强化两个分支的变化差异特征。为了进一步证明ACSCN的性能,我们用不同方法做了对比。实验证明,相比其它方法,ACSCN能更好地检测目标变化,在边界完整性,提取准确性上具有明显的优势,注意力卷积模块与强化差异模块的加入对方法的性能做了有效地提升。

鹞落坪国家级自然保护区生态环境状况评价

自然保护区的重要性及生态环境的复杂性、层次性和多变性决定了对其生态环境状况进行评价的必要性及难度，而如何对安徽省自然保护区生态环境做出实时、准确的监测和评价就成为亟待解决的课题之一。传统的调查方法主要基于地形图进行人工勘查，