气候变暖对内蒙古羊草草原建群种的影响

通过对锡林郭勒盟锡林河流域羊草草原地区1981～1994年14年的温度观测和植被调查数据的逐年滑动平均处理,分析该地区气候和植被随时间的动态变化特征.结果表明,内蒙古羊草草原地区的气温在研究期内具有高低温变化不对称的特点,表现为全年最低温升高明显,最高温和平均温升高不明显.羊草草原的建群种羊草和大针茅对气温变化有不同的响应,最优建群种羊草的重要值和地上初级生产力随着最低温的升高有明显的下降趋势,次优建群种大针茅的重要值和地上初级生产力由于种间互补作用而略有升高.可以认为,如果这种趋势继续下去,大针茅有可能代替羊草,成为群落的最优建群种,使得群落的结构和功能发生改变.在研究与模拟羊草草原对温度变化的响应时,研究不同温度因子和年温度不同时段的变化特征,以及不同物种之间的竞争关系,有助于认识单个种群和整个生态系统对全球变化响应的机理.     

冬季PM2.5的气象影响因素解析

气象因素能够显著影响PM_(2.5)浓度,可减轻或加剧城市空气污染,尤其是在雾霾严重的冬季。同时由于城市间污染物排放强度和扩散条件的差异,雾霾的发生往往具有较强的区域性。选择了石家庄、西安、北京、太原、广州5个不同污染区域的典型城市,首先分析多个气象因子与PM_(2.5)浓度的关系,进而研究气象因素对PM_(2.5)浓度变异解释度的差异,以及气象因子对PM_(2.5)浓度影响的相对重要性,进一步对比分析气象因素对PM_(2.5)浓度影响在不同污染程度的城市之间的差异,解析了不同城市的主要气象影响因素和气象因素的综合影响程度。研究结果表明:(1)气象条件与PM_(2.5)日浓度显著相关,且在不同污染程度的城市与PM_(2.5)浓度相关的气象因子不同。与石家庄冬季PM_(2.5)浓度相关的气象因素为相对湿度、平均风速;与西安PM_(2.5)浓度相关的主要气象因素为相对湿度、平均风速和最大持续风速;与北京PM_(2.5)浓度相关的主要气象因素相对湿度、日均温度、平均风速、最大持续风速和最低温;与太原PM_(2.5)浓度相关的主要气象因素为日均温、相对湿度、平均风速、最高温、最低温和最大持续风速;与广州PM_(2.5)浓度相关的主要气象因素为相对湿度、平均风速、最高温和降雨量。(2)PM_(2.5)浓度越高的地区,气象因素能够解释的PM_(2.5)浓度变异越小。严重污染区的石家庄气象因素多元回归分析的R~2为0.27,重污染区的西安气象因素多元回归分析R~2为0.29,中污染区的北京气象因素多元回归分析R~2为0.46,污染地区的太原气象因素多元回归分析R~2为0.67。研究结果揭示了不同城市的主要气象影响因素及其综合影响程度,可为城市PM_(2.5)控制和预测精度提高提供理论参考,并为区域生态环境规划和城市协调发展提供科学依据。