安徽巢湖沉积物常量元素特征及其揭示的流域风化强度演变

全新世是人类文明形成发展的重要时期,把握全新世以来气候变化规律将有助于理解全球气候变化,科学应对突发气候事件。通过对安徽巢湖SZK1507孔岩芯沉积物的常量元素含量及其比值特征进行分析,结合AMS^(14)C测年重建了巢湖流域10.8 cal.ka B.P.以来的风化强度演变过程,揭示了流域气候环境变化和可能存在的气候突变事件,并初步探讨了化学风化强度可能的影响因素。结果表明:(1)环境代用指标化学蚀变指数(CIA)、残积系数(Ki)的谷值与风化淋溶系数(Ba)、退碱系数(w)的峰值均出现在砂层和粉砂层,表明砂层和粉砂层的化学风化程度较弱于其他层位。(2)阶段Ⅰ(10.8~9.9 cal.ka B.P.)和阶段Ⅲ(9.3~5.7 cal.ka B.P.)化学风化作用强烈,阶段Ⅱ(9.9~9.3 cal.ka B.P.)化学风化作用弱,阶段Ⅳ(5.7~2.3 cal.ka B.P.)化学风化作用逐渐减弱,阶段Ⅴ(2.3 cal.ka B.P.以来)化学风化作用变化频繁,整体呈减弱特征;此外,化学风化强度与气候变化具有较好的一致性,揭示了全新世以来巢湖流域经历了偏湿→偏干→湿润→湿润转干→变干为主的气候环境演变过程。(3)风化强度变化记录很好地表征出9.3、8.2、4.2和2.8 ka B.P.气候突变事件。通过对巢湖湖相沉积物11000 cal.a B.P.以来的化学蚀变指数、30°N夏季太阳辐射量、神农架三宝洞δ18O记录、神农架大九湖δ^(13)C记录等进行综合对比发现,构造抬升运动提供了稳定的陆源碎屑物质,流域气候环境条件是化学风化强度的控制因素,气候变化背景下的植被演替也影响着风化作用强弱,而粒度主要影响着沉积物化学元素组成。

长江安徽段江心洲侵蚀-堆积过程对长江三峡工程建设的响应特征分析

近年来,长江干流修建众多水利工程,三峡水库作为世界上最大水利工程——三峡工程的一部分,其建设改变了长江中下游河段的天然水沙条件,影响了长江中下游江心洲的发育。基于2000、2003、2005、2007、2010、2013、2015、2017、2020年等9期TM/ETM/OLI遥感影像,借助改进归一化差异水体指数法(MNDWI)提取长江安徽段(下称皖江)江心洲形态演变的时空信息,得到江心洲面积变化量和变化率随时间的变化关系,进而分析皖江江心洲侵蚀-堆积过程对长江三峡工程建设的时间响应特征。研究发现:(1)三峡水库施工期蓄水后,皖江江心洲面积发生频繁波动变化,安庆段和铜陵段江心洲对皖江江心洲面积影响较大,贡献可达80%以上。(2)安庆、池州、铜陵、芜湖等4段因距离三峡水库较近受到的影响较大,江心洲最大面积变化率分别达到了-19.54%、-39.05%、-24.87%、-15.02%,而马鞍山段因距离三峡水库较远受到的影响较小,最大面积变化率仅为-7.33%。(3)皖江江心洲侵蚀-堆积过程对三峡工程建设存在三个响应时期,即2003—2007年的调整期、2007—2013年的平稳期和2013—2020年的平衡期。

安徽省农田生态系统温室气体排放分析及情景模拟

科学认知农田生态系统温室气体排放状况是开展农业减排降碳的重要前提,对于推动农业可持续发展、促进农田高质量建设具有重要意义。以安徽省为例,利用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)排放系数法评估农田生态系统温室气体排放水平,运用对数平均迪式指数分解(LMDI)方法解析农田生态系统温室气体排放驱动机制,最后基于STIRPAT模型并结合情景分析方法对未来农田生态系统温室气体排放进行模拟预测。结果表明:(1)安徽省农田生态系统温室气体排放总量整体呈增加趋势,水稻种植CH_(4)排放的贡献最大,占比达55.27%,空间分布上呈现为皖中地区排放量较高、皖北和皖南地区相对较低。(2)安徽省农田生态系统单位播种面积排放强度呈增加趋势,单位农业产值排放强度呈下降趋势,两种排放强度均呈“北低南高”分布特征,即淮河以北地区排放强度及变化幅度相对较低,淮河以南地区表现为相反规律。(3)农业经济水平与安徽省农田生态系统温室气体排放呈现出正效应,是影响排放量增加的主要因素;农业生产效率、农业生产结构、农业人口规模均呈现出负效应,其中农业生产效率与农业人口规模因素对农田生态系统温室气体排放的抑制作用较强。(4)基准情景、低碳情景、绿色发展情景与可持续发展情景下农田生态系统温室气体排放呈先上升达到峰值后逐渐降低的变化趋势,其中基准情景在2028年达峰,其余三种情景在2025年实现达峰目标。粗放发展情景下农田生态系统温室气体排放在未来呈不断增加的发展趋势,未能实现达峰目标但增速逐渐放缓,农业发展表现出较强的减排潜力。安徽省应加强控制水稻种植CH_(4)排放,综合考量区域差异,多措并举、因地制宜地制定农业减排政策。

基于N-CMIP6的长江流域气温和降水未来预估

为探究具有更高可信度的长江流域未来气温和降水的时空变化特征,基于1961~2020年中国格点化逐日气象观测数据,采用2022年最新发布的NASA高分辨率降尺度数据集(N-CMIP6)中的35个气候模式对长江流域气温和降水模拟能力进行了评估,进而预估了不同共享社会经济路径(SSPs)情景下(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5)长江流域在21世纪近期(2021~2040年)、中期(2041~2060年)和末期(2081~2100年)气温和降水的时空演变特征。结果表明:2021~2100年,长江流域年均气温和降水均呈现显著上升趋势,尤其是上游地区增温最为明显;到21世纪末期(2081~2100年),相较于基准期(1995~2014年),长江流域平均气温预计将升高1.61~5.18℃,平均降水量将增加7.6%~12.8%;秋季温度升高最为显著,其次是夏季,冬季降水增幅最大,秋季次之。研究成果有助于深化对区域气候变化的科学理解,为政府决策提供科学依据,以有效应对和适应气候变化带来的挑战,进而促进可持续发展。

安徽明清时期地震时空分布规律的定量研究

依据历史文献记载中有关地震的史料,从地理学的角度定量探讨安徽历史上地震的高发期——明清时期地震的时空分布规律。结果表明:明朝中后期安徽地震的发生越来越频繁,1491—1510 A.D.、1531—1550 A.D.和1631—1650 A.D.分别出现三个高峰期,其中明清过渡时期(1631—1650 A.D.)达到最高,清朝时期则出现1751—1770 A.D.与1851—1870 A.D.两个高峰期。地震的空间分布呈现出由安徽中部向南北递减的规律。从地震发生的范围来看,除淮北市以外,安徽省各市县都发生过地震,安庆、滁州、合肥、宣城、宿州、池州、马鞍山、铜陵和黄山等市发生地震县数比都达到100%。从地震年数来看,皖中地区地震的发生频率明显高于皖北和皖南地区。整体上,皖西南大别山区、沿江平原区以及皖北东部地区年均地震县数比较高,说明这些区域地震的发生频率高,分布范围广。从发生地震年数较高区域的地理位置来看,滁州、安庆、六安、合肥等市都位于安徽中部的郯庐断裂带附近,远离该断裂带的市区则地震年数较低,如淮北、淮南、黄山和亳州等市;此外,宣城地区位于铜陵-宁国构造变形带上,故发生地震年数也比较高。

基于Copula函数的淮河流域非平稳气象干旱特征研究

【目的】淮河流域干旱时空变化显著,部分地区易发生严重干旱,研究其干旱特征对于该地区的农业生产、水资源管理以及生态保护等方面都具有重要的作用。【方法】对1980—2019年淮河流域195个气象站点月非平稳的标准化降水蒸散指数(NSPEI)数据进行分析研究该地区的气象干旱,并通过游程理论识别历史干旱事件提取出干旱历时、干旱烈度,而后对干旱历时和干旱烈度依次使用用单变量函数和多变量Copula函数进行分析。【结果】结果显示:淮河流域干旱事件主要表现为轻旱和中旱,分别占干旱事件总数的39%和47%,且主要分布在流域西北部和南部,极旱事件极少。Generalized Pareto函数在对干旱历时、干旱烈度的单变量分布拟合都为最合适,87个站点显示t-Copula函数为拟合效果最好的的联合分布函数。重现期在20a以上时,干旱历时和干旱烈度的空间分布特征大致相同,高值区为流域西南部。联合重现期和同现重现期概率空间分布随着重现期增长几乎不变,同现重现期高值区主要为流域南部和西部。【结论】结果表明:淮河流域的干旱事件以月内中旱、季内轻旱和季内中旱为主,极端干旱发生频率很低;随着重现期增大,干旱历时和干旱烈度的高值区主要分布在淮河流域西南部,因此该区域的干旱灾害风险最大;联合重现期和同现重现期的空间分布特征变化不显著,当重现期为100 a时西南部会发生干旱历时可达10.8个月,干旱烈度可达11.9的长历时高烈度的干旱事件。

巢湖杭埠河流域湖相沉积物多指标揭示的全新世以来环境演变

在巢湖杭埠河流域中的古湖盆中心——三河圩区获取28.6 m长的湖相岩芯(SZK1507孔),利用AMS 14 C测年技术建立可靠的地层年代序列,通过对SZK1507孔738 cm以上段湖相沉积物平均粒径、磁化率、总氮(TN)、总有机碳(TOC)及C/N的综合分析,高分辨率重建了巢湖杭埠河流域全新世以来的古环境演变过程.结果表明,本区域的环境变化过程可以分为4个阶段,阶段Ⅰ(约100509700 cal.a B.P.)与阶段Ⅲ(约92505300 cal.a B.P.)气候较为湿润,巢湖水位较高,平均粒径、磁化率值较低,TN、TOC、C/N也偏低;阶段Ⅱ(约97009250 cal.a B.P.)与阶段Ⅳ(约5300 cal.a B.P.以来)气候干燥,巢湖水量减少,水位降低,平均粒径、磁化率值、TN、TOC、C/N均较高.一些全球范围内显著发生的气候突变事件在SZK1507孔沉积记录中也有体现,如9.3、8.2和4.2 ka B.P.事件等.将巢湖杭埠河流域10000 cal.a B.P.以来的平均粒径、磁化率、TN、TOC、C/N沉积记录与全新世以来的北纬30°夏季太阳辐射量、太阳黑子数、火山喷发对大气中硫酸盐含量贡献率等进行对比,发现巢湖杭埠河流域全新世气候突变事件主要受控于北半球夏季太阳辐射量变化、太阳活动以及火山活动等因素,并与它们之间复杂的响应机制有关.

基于SPEI指数的淮河流域干旱时空演变特征及影响研究

运用淮河流域149个气象站1962—2016年逐日气温、降水资料以及历史旱情资料,基于SPEI、EOF和M-K等方法分析淮河流域的干旱时空特征,研究干旱的时空演变规律并揭示其对农业生产的影响。结果表明:(1)基于SPEI得到的干旱频次与受灾、成灾面积的相关性通过了0.1的显著性水平检验,表明SPEI在淮河流域具有较好的适用性;(2)淮河流域干旱发生时间差异明显,干旱次数呈现波动变化,发生重旱和特旱次数占总干旱的比重是20.0%,其中重旱和特旱在1960s比重最大(24.8%),其次是2010s(15.8%),在1980s比重最低(10.0%);(3)干旱的空间分布差异大,淮河流域干旱频率在27.76%—36.04%之间,西北部和东南部发生干旱强度较西南部、东北部及中部低;(4)淮河流域总体呈干旱化的趋势,从中部到四周呈现由高到低递减的趋势变化,且空间模态表现为全区一致型、南北相反型和东西相反型。

安徽大别山区天然降雨对典型植被水土流失影响研究

基于霍山县水土保持试验站3个径流小区2013-2018年的连续观测数据,分析水土流失月际、年际变化特征,定量探讨不同植被类型(茶树、红芋、桑树)下各降雨(次降雨、降雨等级、降雨雨型)特征指标对坡耕地水土流失的影响.结果表明:1)4和7月为一年中水土流失高峰期;2013-2018年水土流失量变化趋势均表现为先迅速下降,后趋于稳定,到2018年出现上升.2)各降雨因子对于水土流失贡献度由大到小依次为降雨量(P)、降雨侵蚀力(R)、30 min雨强(I30)、降雨历时(t)、60 min雨强(I60)、平均雨强(I).降雨量是影响产沙量的最重要因素;降雨侵蚀力对乔木和灌木产流影响最大.3)中雨和大雨年际变率最大,大暴雨场次少,但造成的水土流失情况最严重;Ⅰ型降雨是安徽大别山区主要的降雨类型,Ⅲ型降雨场次最少,但水土流失量远高于其他3种雨型,Ⅳ型降雨对水土流失影响最小.

淮河流域高温热浪时空演变规律及成因分析

基于淮河流域1960—2014年39个气象站点数据、太平洋气候因子和NECP/NCAR再分析数据基础,利用空间Ward-like层次聚类分析划分4个子区域,通过体感温度的高温热浪指数分析淮河流域不同分区的夏季高温热浪时空演变特征,并通过EOF分析、相关性分析和大气环流遥相关等进一步揭示淮河流域高温热浪演变机理。研究表明:(1) 1960—2014年淮河流域夏季高温、高温热浪开始时间和持续时间均呈先增后减的趋势,20世纪80年代由暖相位进入冷相位,2010年后由冷相位进入暖相位;(2)淮河流域各分区高温热浪开始时间呈现区域差异,分区1的高温热浪事件开始时间最早(平均为5月28日),分区3次之(平均为6月1日),分区2和分区4高温热浪开始时间最晚;(3)淮河流域轻度热浪发生频次最多平均为1.24次/a,中度热浪发生频次次之,平均为0.37次/a,重度热浪发生频次最少,平均为0.04次/a;淮河流域高温热浪事件与太平洋东部变暖(厄尔尼诺)或变冷(拉尼娜)变化相同。(4)青藏高原和内蒙古低压减弱导致了热浪高温事件的增加。分区4和分区1发生热浪的时间主要发生6、9月,分区2和分区3热浪发生时间集中在7、8月。分区1(西部)和分区4(东部)与Ni?o3、Ni?o1+2、MEI和PDO的相关性较高,分区2和分区3与Ni?o3.4、PNA相关性较高。

基于机器学习算法的安徽省农业旱灾风险动态评估

基于安徽省及周边139个气象站点1960-2016年气象数据和2002-2017年的统计年鉴数据,通过机器学习算法随机森林、聚类分析方法构建安徽省农业旱灾风险评估模型,从致灾因子的危险性和孕灾环境与承灾体的脆弱性角度,动态评估安徽省农业旱灾风险时空演变规律并揭示其主要影响因素。研究结果表明:(1)旱灾危险性在不同年代的空间分布变化较大。在2000 s期间,安徽省南部北部出现干湿反转,南部危险性超过北部。在农作物关键生长期(3-8月份),4月和7-8月的危险性高值区域超过全省1/2面积。2001-2016年安徽省旱灾危险性由南向北递减,北部区域危险性变化(2.86)大于南部区域(0.55),南部区域危险性存在减小趋势,北部存在增大趋势。(2)脆弱性指标中复种指数、人均水资源量、农村居民纯收入、人均GDP、人均粮食产量、森林覆盖率这6个指标权重最高,占整个指标权重一半以上(57.6%)。加权评分得到2001-2016年安徽省农业旱灾脆弱性,其均值由南向北递增,各个区域脆弱性存在下降趋势,南部区域下降趋势更大,而北部区域下降趋势不显著。(3)2001-2016年安徽省农业旱灾综合风险均值达到中等级(0.208~0.339),旱灾综合风险均值由西南向东北呈现“高(0.367)-低(0.084)-高(0.281)”分布,变异系数大(0.64~2.86)。安徽省南部区域农业旱灾综合风险存在减小趋势,而北部区域作为重要粮食主产区,其农业旱灾综合风险存在上升趋势。(4)各市受灾面积与绝收面积在时间上具有同步性,且旱灾受灾率与脆弱性均值空间分布一致,旱灾绝收率与危险性均值空间分布一致。安徽省农业旱灾综合风险和旱灾受灾率、绝收率通过了99%的显著性检验,表明构建的安徽省旱灾综合风险评估体系具有合理性。

安徽省地热温泉资源分布与特征

在对安徽省地热温泉资源分布及其影响因素进行综合分析的基础上,从水温、流量、水化学、热储层等角度系统探讨了全省地热温泉资源的特征,特别是地热温泉的水质类型及功效特征,结果表明:1)安徽省已发现的地热温泉资源主要分布在淮北、沿江、大别山区和皖南山区,其地理分布与地质构造、地层岩性和地形地貌的关系密切,断裂带范围内多温泉出露和人工热水孔,断裂复合交汇处尤多,火成岩、沉积岩岩性对于温泉形成和出露都会产生一定的影响,同时,开发历史、社会需求等方面也会影响温泉资源的选址、开发与规划。2)温泉的水温多为温热水或温水,少数为热水,大部分温泉流量的季节变化不大。3)在水化学特征方面,靠近深大断裂带的温泉水矿化度高,多数属于SO4-Ca-Na型、SO4-Na型或SO4-HCO3-Ca-Na型水,与古老地层及花岗岩岩体有关的温泉属于HCO3-Ca-Na型水,而断陷盆地内的温泉或热水孔多以Cl-Na型水为主;热储层主要有层状、带状、层状兼带状三种类型,其中断陷盆地为层状及层状兼带状,断块隆起带和深大断裂带为带状。4)地热温泉热矿水兼备医疗和保健的理化作用,其中所含的化合物及微量元素对人体的药理和生物功效优于一般的人工水疗及药物浴疗。

基于非平稳的淮河流域干旱时空演变特征研究

基于非平稳性标准化降水蒸散指数(non-stationary standardized precipitation evapotranspiration index,NSPEI)表征气象干旱程度,运用游程和Copula理论识别气象干旱特征演变规律,分析淮河流域干旱持续时间与烈度及干旱时间与强度的联合频率特征,并初步揭示干旱对植被覆盖度的影响.研究结果表明:1)淮河流域中部NSPEI较低,区域内68%的站点NSPEI呈上升趋势,淮河沿岸及其以南地区干旱程度增强;2)长历时、高强度的干旱事件主要集中在南部大别山区与蚌埠附近,高烈度干旱事件集中分布在中北部定陶附近,干旱事件历时集中在0.5~1.5个月,烈度基本<3,强度大多为10~30;3)干旱事件历时与烈度联合重现期低值(1.6 a)集中出现在信阳、蚌埠、菏泽附近地区,历时与强度联合重现期低值(1.7 a)同样集中出现在信阳、蚌埠站附近;4)1990-2015年淮河流域耕地面积减少2.01%,建设用地增加2.07%,土地利用类型变化集中在区域北部,区域内NDVI变化趋势通过95%显著性检验的面积仅占0.89%,植被覆盖度变化趋势不明显,干旱对其影响小.

基于PLUS和InVEST模型的安徽省碳储量演化分析与预测

为探讨安徽省土地利用变化对碳储量的影响,揭示碳储量时空演化特征和未来变化趋势,通过耦合InVEST模型碳储存模块和PLUS模型,分析1990—2018年安徽省土地利用类型和碳储量时空演化特征,并从自然发展和生态保护情景预测2034年、2050年安徽省碳储量变化趋势。结果表明:安徽省1990年、2000年、2010年、2018年的碳储量分别为1218.37×10^(6),1215.65×10^(6),1211.39×10^(6),1206.18×10^(6) t,呈现逐年减少趋势,主要由于耕地、林地被侵占。此外,省内土地利用类型空间差异显著,碳储量整体表现为“皖南较高、皖北皖中较低”的空间分布特征。不同情景预测表明,自然发展情景下,安徽省2034年和2050年的碳储量分别为1197.93×10^(6),1196.08×10^(6) t;生态保护情景下,其碳储量分别为1202.89×10^(6),1200.37×10^(6) t。与自然发展情景相比,生态保护情景下建设用地扩张受到限制,森林、草地等高碳密度地类得到保护,碳储能力提升。研究结果为深入厘清安徽省碳储量时空格局奠定基础,以期为安徽省深入实施可持续发展战略、加快推进生态省建设和“双碳”战略规划提供科学参考。

退耕还湿后土壤细菌群落结构和生物量变化过程

土壤细菌对湿地生态系统功能和健康维持起着重要作用。以菜子湖原始湿地、不同退耕年限湿地(3a、7a、11a和21a)和仍耕作油菜地土壤为研究对象,应用聚合酶链式反应-变性梯度凝胶电泳(PCR-DGGE)、高通量测序和磷脂脂肪酸(PLFAs)方法分析土壤细菌群落组成和生物量,探讨它们在退耕还湿后的变化过程及其影响因素。结果表明,退耕还湿后土壤变形菌门(α-变形菌纲、β-变形菌纲和δ-变形菌纲)、酸杆菌门(酸杆菌纲和全噬菌纲)、Nitrospinae(Nitrospinia纲)和硝化螺旋菌门(硝化螺旋菌纲)相对丰度先增高后降低;这些参与氮循环的土壤细菌对退耕后湿地生态恢复过程中土壤氮素提升起着重要作用。与农业生产活动密切关联的厚壁菌门(芽孢杆菌纲和梭菌纲)和放线菌门(放线菌纲)相对丰度逐渐降低。湿地土壤细菌多样性在退耕初期(3—7a)上升达到最大,退耕中后期逐渐降低。表层土壤各类群细菌生物量逐渐升高,亚表层土壤各类群细菌生物量则先降后升再降。水分条件和容重是与研究区土壤细菌群落结构和多样性密切相关的土壤因子,而全氮是与土壤细菌生物量密切相关的土壤因子。研究从生态过程视角解析了土壤细菌群落较详细的演变信息及其生态意义,有助于丰富退化湿地生态系统恢复过程的认识。

基于InVEST模型的青弋江流域土壤侵蚀与影响因素研究

为探究安徽省青弋江流域土壤侵蚀的演变规律和驱动因素,采用InVEST模型对该流域2000—2018年的土壤侵蚀特征开展了研究,量化了不同土地利用类型、海拔、坡度下土壤侵蚀状况,并借助地理探测器对流域土壤侵蚀影响因素进行分析。结果表明:(1)2000年、2010年、2018年该流域平均土壤侵蚀模数分别为15.29,14.14,10.74 t/(hm^(2)·a),侵蚀总量分别为1.08×10^(7),1.00×10^(7),0.76×10^(7)t,呈现逐渐减小特征;(2)流域内土壤侵蚀空间差异显著,呈现“北低南高”的分布格局;(3)不同土地利用类型土壤侵蚀模数大小表现为裸地>草地>林地>耕地>建设用地>水体,全流域林地侵蚀量最大,占总侵蚀量的73.71%;(4)地形因子对流域内土壤侵蚀存在显著影响,坡度是青弋江流域土壤侵蚀主导因子,因子间交互作用对土壤侵蚀的解释力均大于单因子,其中坡度与年降水量和土地利用的协同作用解释力最强,分别达22.93%和22.29%;(5)坡地坡度降缓及增加草地和林地覆盖可以有效降低土壤侵蚀。研究结果为厘清青弋江流域土壤侵蚀分布格局和驱动因素,以及为青弋江流域推进水土保持治理工作和提高生态效益提供决策依据。

水稻土溶解性有机质与Cu^(2+)结合过程及机制研究

农田土壤中Cu^(2+)的迁移转化对生物体健康产生重要影响,然而,水稻土中的溶解性有机质(DOM)与Cu^(2+)的结合过程和机制尚不清楚。本研究通过动态光散射、三维荧光、同步荧光以及X射线光电子能谱(XPS)等方法,探究水稻土中DOM的粒径、光谱和结构特征及其与Cu^(2+)的结合过程及机制。结果表明,土壤DOM的SUVA254值为(3.25±0.07)L·(mg·m)^(-1),低于4 L·(mg·m)^(-1),其亲水性较高同时芳香性偏低,并且其芳香结构中含有较多的含氧官能团。水稻土DOM的构成以类富里酸和类腐植酸为主,Cu^(2+)与类腐植酸络合稳定常数(lgKM=5.07)高于类富里酸(lgKM=4.81)。表明稻田土壤DOM中的类腐植酸组分与Cu^(2+)优先结合,尤其以短波类腐植酸中的酚基、羟基和酚羟基等含氧基团对Cu^(2+)的添加表现得更为敏感。另外,DOM表面疏松的介孔结构、负电荷和羟基、酚羟基以及氨基等官能团对Cu^(2+)吸附起到关键作用。

皖江城市带3个典型城市地表灰尘中多环芳烃的分布特征、来源和健康风险

测定了皖江城市带合肥、芜湖、池州3个典型城市夏、冬两季的地表灰尘中多环芳烃(PAHs)含量,分析了PAHs的时空分布特征、与黑碳(BC)的相关性,并在对PAHs进行来源解析的基础上进行了健康风险评价。结果表明:总PAHs平均质量浓度以芜湖(5.20μg/g)最高,合肥(2.98μg/g)次之,池州(2.30μg/g)最低;商业区(4.22μg/g)、交通区(3.89μg/g)、工业区(3.48μg/g)的质量浓度高于绿地区(3.24μg/g)和住宅区(2.75μg/g);冬季(3.75μg/g)高于夏季(3.14μg/g)。地表灰尘中PAHs与BC的相关性不大,主要来源于交通的油类高温燃烧和石油挥发泄漏,以及煤和生物质的高温燃烧。3市的地表灰尘PAHs健康风险总体较低,只有皮肤接触途径存在潜在的健康风险。

芜湖市区驾校微环境地表灰尘中汞的分布特征及影响因素

为了解驾校不同微环境地表灰尘中Hg的污染情况,使用测汞仪(HydraⅡC)测定了芜湖市区26个驾校全粒径和细粒径灰尘样品中Hg的含量,并进行了统计分析。结果表明:芜湖市区驾校地表全粒径和细粒径灰尘中Hg的平均含量分别为49.36,59.97 ng/g,均低于芜湖市土壤背景值,且全粒径与细粒径灰尘中Hg含量存在极显著性差异(P<0.01)。对于全粒径灰尘,驾校不同微环境地表灰尘Hg含量呈现出:倒车入库>S弯>侧方位停车>直角转弯>坡道定点,细粒径灰尘则表现出:倒车入库>S弯>侧方位停车>坡道定点>直角转弯,两者呈现出相似的规律,其中倒车入库、S弯和侧方位停车3个项目细粒径灰尘Hg含量显著高于直角转弯和坡道定点项目(P<0.05),倒车入库项目全粒径灰尘Hg含量显著高于坡道定点项目(P<0.05)。通过对驾校地表灰尘Hg的影响因素分析,室内驾校全粒径和细粒径灰尘中Hg的平均含量均高于室外驾校,燃气驾校不同微环境地表灰尘Hg的平均含量均高于燃油驾校,且燃油和燃气驾校全粒径地表灰尘Hg含量呈现显著性差异(P<0.05);相关性分析发现,对于全粒径与细粒径灰尘,S弯、倒车入库和侧方位停车项目灰尘Hg含量均与教练车密度呈极显著相关,芜湖市区驾校地表灰尘Hg的含量受汽车尾气排放的影响。驾校汽车尾气排放及燃油泄露等导致的Hg污染不容小觑,且存在累积性,教练常年在驾校工作,其健康受到一定威胁,驾校Hg污染需加以重视。

基于生态功能重要性和敏感性的安徽省生态安全格局构建

本文以安徽省为例利用最小累计阻力模型提取潜在生态廊道和关键生态廊道,以此构建安徽省生态安全格局。研究结果表明:安徽省生态源地面积为62150.34km^2,占安徽省总面积的44.7%,生态源地集中分布在南部地区,北部地区分布较为零散,土地利用整体以耕地和林地为主,生态源地核心区林地占比最多,达到75.46%;关键生态廊道和潜在生态廊道分别长246.63km和5072.32km,以“三轴一环一网”的形式将安徽省生态源地相连。