典型城市单元的土壤重金属溯源方法与实证研究

随着城市化进程的不断深入,土壤中重金属污染现状及其治理情况越来越受到重视,而查明污染源是有效治理污染的前提。源解析技术目前已广泛的应用于环境受体重金属来源解析实践中,总结了近年来土壤重金属成因分析的常用方法及原理,并提出了一种将多种方法相配合使用的方法体系。选取珠三角某市城郊农田作为研究对象,结果表明,Cd、Pb、Cu、Zn、As存在含量超过国家农用地筛选值的情况,其中Cd超标率高达60.1%。农业活动、工业生产、交通源和自然母质均对研究区土壤重金属的累积产生一定的贡献。正定矩阵因子分析法(PMF,Positive Matrix Factorization)模型模拟的Cd、Ni、Zn和Hg预测值与实测值线性拟合r~2均大于90%,其余元素r~2均大于60%,呈现出很好的相关性,满足研究需要。PMF模型和铅同位素比值法计算得到的交通及农业对土壤Pb累积的贡献率之和分别为86.0%和84.8%,PMF模型和物质流分析法计算得到的农业对土壤Cd的贡献率分别为86.7%和79.7%,结果均比较接近。结果表明正定矩阵因子法、同位素比值分析法,物质流分析法能很好的联用应用于土壤重金属源解析研究。     

国土空间生态修复国际经验借鉴与广东省实施路径

开展国土空间生态修复是生态文明和美丽中国建设的要求,是关系国家生态安全和民生福祉的重大国家战略任务。梳理了近100年来以荒野、再野化、基于自然的解决方案、生态修复为核心的国际生态环境治理理念的发展语境,辨析概念之间的关系,阐明国际生态修复基本研究框架,并梳理国外生态修复的典型实践案例,总结国际经验。基于对广东省主要生态问题研判,从摸清家底、确定目标、谋划格局、布置行动、实施保障5个层面构建省域国土空间生态修复科学规划总体框架,并以实际问题和生态修复目标为导向,提出深入开展国土空间生态修复规划九项专题研究、生态修复技术研发、多元组织形式等策略。本文提出的广东省生态修复设计思路及实施路径,将为找准生态环境问题根源、实现靶向修复治理、促进生态文明建设提供决策支持。     

城市森林碳汇及其抵消能源碳排放效果——以广州为例

城市森林及其管理相关政策作为减少CO₂排放的有效策略得到了较为广泛的关注。采用材积源生物量方程与净初级生产力方法来定量分析了广州市城市森林碳储量和碳固定量,根据化石能源使用量及其碳排放因子核算了广州城市能源碳排放,最后评估了城市森林碳抵消效果。结果显示广州市城市森林碳储量为654.42×10⁴t,平均碳密度为28.81 t/hm²,而森林碳固定量为658732 t/a,平均固碳率为2.90 t·hm^-2·a^-1。2005-2010年广州市年均能源碳排放则达到2907.41×10⁴t。广州城市森林碳储量约为城市年均能源碳排放的22.51%,其通过碳固定年均能够抵消年均碳排放的2.27%,不过从城市森林综合效益来看其仍是城市低碳发展重要举措之一。分析了林型组成和林龄结构对于广州森林碳储量和碳固定量的影响,并从森林管理角度为城市森林碳汇提升提出建议。这些结果和讨论有助于评估城市森林碳汇在抵消碳排放中所起的效果。     

城市热环境定量评价技术研究进展及发展趋势

自“城市热岛”概念提出以来,城市热环境定量评价一直是城市气候与环境研究领域的重要内容.随着空间信息技术与计算机模拟技术的不断发展,城市热环境定量评价的技术手段和方法也取得了长足进步.从最初单一利用气象站历史数据对城市宏观尺度热环境进行数理统计分析,逐步发展到综合利用地面气象观测、热红外遥感、数值模式模拟等多种技术对不同尺度热环境进行动态模拟与预测.本文系统回顾了地面气象观测、热红外遥感、数值模式模拟3类城市热环境定量评价技术的发展历程,并总结了各类技术的优缺点、适用性及发展趋势,以期为今后的城市热环境评价与优化研究提供参考.     

城市绿地动物声景的时空特征及其驱动因素

动物群落是构成城市绿地生态系统的关键要素,声景作为野生动物重要的生态信息,掌握其时空变化及其影响因素,对于指导城市绿地景观设计与生物多样性保护具有重要意义。本文以Web of Science数据库的核心合集2005–2022年收录的67篇研究文献为对象,综合梳理与分析了城市绿地动物声景的时空模式及其驱动因素。城市绿地动物声景在空间上表现出环境空间梯度和植被空间结构的差异,动物声音多样性随海拔、纬度、城市化程度的降低以及植被类型和高度的增加呈现升高趋势。时间尺度呈现出昼夜、季节和年度变化差异,表现为鸟类在黎明和黄昏合唱、昆虫和两栖动物在夜间鸣叫以及季节性和年度性发声规律等。影响城市动物声景模式的因素主要包括植被、环境、人为干扰和动物自身驱动等。动物声景作为当前声景生态学研究的热点之一,面临大时空尺度演变规律研究不足、动物声景分析有限等挑战,建议未来着重开展多时空尺度变化规律研究、创新动物声景分析方法、定量解析影响因素及其响应机制、建立全球动物声景数据库等。     

华南地区典型燃煤电厂周边土壤重金属分布、风险评估及来源分析

为了解华南地区典型燃煤电厂周边表层土壤重金属空间分布特征,对韶关市燃煤电厂周边20处农田表层土壤中7种重金属(镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、镉(Cd)、铅(Pb)、铬(Cr)及砷(As))的总量进行检测,并分析了其相应的空间分布规律,同时评估了周边土壤重金属的生态风险并分析其来源。结果表明:该燃煤电厂周边土壤中重金属Ni、Cu、Zn、Cd、Pb、Cr及As的平均含量分别是17.79、19.59、159.08、3.14、111.01、96.61 mg/kg和21.48 mg/kg,Cd、Pb污染情况突出,重金属Zn、Cd、Pb、Cr的分布与盛行风向密切相关。综合污染指数法表明,Cd、Pb及Zn处于重污染状态;潜在生态风险指数法表明,Cd处于严重潜在生态风险状态;地累积指数法表明,Ni、Cu整体处于无污染状态,Cd整体处于高污染状态。多种统计方法表明,Zn、Cd、Pb及Cr受燃煤电厂影响明显,Cu、As的来源不仅受燃煤电厂等工业的影响,还与该地区农业灌溉用水密切相关,Ni的分布最为均匀,受自然因素影响明显。     

基于亚像元估测的城市硬化地表景观格局分析

城市硬化地表不仅是影响城市生态环境质量重要因子,也是定量描述城市地表物理特征,进行城市景观分类的基础.基于多种分辨率遥感影像亚象元分类提取硬化地表成为近年来的研究热点.利用TM/ETM＋和Quickbird不同分辨率遥感数据,以北京市中心城区为研究区域,对比分析回归树法和多元回归法的估测精度,选出预测硬化地表指数（Impervious surface index,简称为ISI）最优估测模型,并进行景观分类与城市景观格局分析.结果表明：（1）回归树亚象元估测法是提取硬化地表信息的一种有效的方法（最大相关系数＝0.94）,不同季节遥感影像可以挖掘地物在不同时期光谱差异,提高分类精度.（2）根据硬化地表指数划分城市用地类型,提供了量化分类的依据;（3）北京城市硬化地表景观格局表现出极强的空间梯度性,从北京市中心到郊区,ISI逐渐降低：城市二环以内,ISI平均值为67.32%,集中分布在高于60%范围;二环-四环分布比较相似,平均值分别为65.91%、66.13%;四环-五环区域ISI下降迅速（ISI=46.42%）,存在两个高峰,分别是低于＜20%和＞70%;六环以外区域,非硬化地表成为主要类型（ISI=9.32%）;（4）北京市景观格局在不同区域差异巨大：从市中心到市郊,景观破碎化程度加强,平均斑块面积逐渐增加,高密度城市用地比例逐步下降,自然地表平均面积呈现U形分布;中等密度城市用地斑块密度最高,破碎度最高;城市用地形状比自然地表复杂,低密度城市用地形状最为复杂.（5）运用回归树亚象元估测法提取出北京中心城区硬化地表信息,为城市地表景观特征提取与高精度量化分类提供了新的研究方法与研究思路,在此基础上进行了景观分类及景观格局分析,进一步推广并论证了硬化地表在景观生态学研究中的应用价值.     

基于音节聚类分析的被动声学监测技术及其在鸟类监测中的应用

被动声学监测通过分析鸟鸣声信息来实现物种识别,为鸟类多样性监测提供了一种切实可行的技术方案。由于鸟种的鸣声复杂多变,如何通过声纹快速准确辨别物种,分析鸟类丰度,降低对人工操作的需求等技术难题,成为基于声纹的鸟类多样性监测所面临的挑战。本文提出了基于音节聚类的鸟类鸣声监测框架:首先通过音高、频率平坦度等音频特征在声纹数据中提取音节,然后通过无监督表征学习与狄利克雷过程(Dirichlet process)混合模型对音节进行深度无监督聚类训练,完成音节聚类和自动音节种类推断。分析结果表明,本文提出的基于音节聚类的鸟类鸣声监测框架在处理开源数据集白腰文鸟(Lonchura striata)的曲目时可获得接近90%的聚类准确率。在此基础上,本研究对2022年4-5月在广州市白云山公园固定监测点所录制的10种鸟类鸣声进行了无监督的音节聚类分析,验证了本文所提出的基于音节聚类的鸟类鸣声监测框架的有效性:本技术不仅可以支持快速鸟类物种识别,还可以统计和分析不同物种鸟鸣在时间、频度、数量上的变化。这些结果表明,基于音节聚类的鸟类鸣声监测框架可以显著降低对人工标注训练数据的要求,克服传统鸟鸣物种识别框架...     

1987–2013 年江西省水土流失趋势及其社会经济驱动力分析

以江西省为研究区域, 基于1987年、1996年、2000年和2013年的水土流失数据以及社会经济发展统计数据分析江西省1987—2013年的水土流失趋势, 并探讨水土流失的社会驱动力。结果表明: 1987—2013年江西省水土流失面积呈现逐步下降的趋势, 水土流失恶化趋势得到遏制, 生态环境逐步改善; 相关分析表明, 经济发展指标(国民生产总值(GDP)、农业GDP、农村居民纯收入和人均GDP)、人口指标(人口总量、人口密度和农村贫困人口)、农业耕作指标(耕地面积)均在一定程度上与水土流失相关, 说明水土流失过程的社会驱动力较为复杂; 但逐步回归分析表明, 农村贫困人口、农业GDP、人均GDP、人口密度和农村居民收入水平是影响江西省水土流失的主要因素, 特别是减少农村贫困人口和提高农村居民收入水平更是解决研究区域水土流失问题的关键。本研究受到数据获取的限制还有待深入研究, 但研究结果仍可为本区域的水土流失防治提供一定依据和参考。     

城市绿地对热岛效应的调控功能研究——以广州为例

以Landsat 8 为数据源, 基于遥感和GIS 技术研究了植被覆盖度、归一化湿度指数(NDMI)、以及绿地形态结构(包括周长、面积和周长面积比等)对绿地内部及其周边地表温度的影响。结果表明: 植被覆盖度、NDMI 与地表温度之间具有较显著的负相关性; 城市绿地对周边区域具有明显的降温作用, 但距离城市绿地边缘超过400~500 m 之后,地表温度的下降趋势明显减弱; 城市绿地面积、周长均与累计降温幅度间呈现显著的正相关性, 即增加城市绿地面积与周长可以提高绿地对周边地表温度的调控作用; 总体上, 城市绿地对应的地表温度与公园面积、边界长度呈负相关,与周长面积比呈正相关, 具有较好非线性拟合关系, 说明绿地形态结构对地表温度调控功能的影响不容忽视。