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湖泊湿地沉积物重金属时空变异特征与来源判别研究

湖泊湿地沉积物重金属时空变异特征与来源判别研究

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作者：苏丹哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

扎龙湿地作为我国现存最大的珍稀鸟类和湿地生态类型的国家级自然保护区，近50年来人类生活、围湖造田、网箱养殖、旅游开发、工业生产等活动使湿地水资源匾乏，水体自净能力大大降低，重金属污染日益加重，扎龙湿地生态环境呈现出恶化... 详细信息

扎龙湿地作为我国现存最大的珍稀鸟类和湿地生态类型的国家级自然保护区，近50年来人类生活、围湖造田、网箱养殖、旅游开发、工业生产等活动使湿地水资源匾乏，水体自净能力大大降低，重金属污染日益加重，扎龙湿地生态环境呈现出恶化的趋势，已引起环境保护部门的广泛重视。本文围绕湖泊湿地沉积物重金属污染问题，选取扎龙湿地2010年的LandsatTM遥感图像、地形图、保护区规划图和其它文字材料为基础，分别以扎龙湿地自然保护区内两个典型湖泊湿地—南山湖和仙鹤湖，及临近扎龙湿地自然保护区的污水泡作为研究对象，全球定位系统(GPS)定位进行野外采集湖泊的表层沉积物及沉积岩芯，测定沉积物中Cr、Mn、Fe、Co、Cu、Zn、As、Ag、Cd、Hg和Pb等11种重金属元素，在遥感(RS)和GIS技术的支持下，结合210Pbex的测年结果，从时间序列上和空间尺度上对三个湖泊湿地沉积物重金属变异特征进行了定量化研究，评估其污染状况、判别其污染来源，并探讨了土地利用对沉积物重金属时空变化的影响，为湿地保护和管理提供科学依据。在此过程中本文主要取得以下研究成果： (1)三个湖泊湿地表层沉积物中Cr、Mn、Fe、Co、Cu、Zn、As、Ag、Cd、Hg和Pb等11种重金属元素的含量在空间分布上存在显著差异。结合方差分析结果并与背景值比较可知Zn、As、Hg3种元素为三个湖泊湿地沉积物中的共同污染物，其平均含量为污水泡>南山湖>仙鹤湖。南山湖沉积物以As元素污染为主，其次是Cr、Ag元素;仙鹤湖沉积物中Cu元素含量相对明显;污水泡中Cr、Mn、Cd、Pb4种重金属元素均存在一定程度污染，尤其以Cd污染最为显著。 (2)三个湖泊湿地表层沉积物赋存形态的整体比较，Mn、Co、Cu、Zn、As、Cd、Hg元素的可提取态的百分比例较大，说明这7种重金属的生物有效性大，一旦进入到水体中，将造成二次污染，因此存在一定程度的潜在生态危害。 (3)不同的土地利用方式直接导致三个湖泊湿地沉积物重金属空间格局及来源的不同。南山湖流域以旱地、草地、湿地为主，其中旱地面积占70%以上;仙鹤湖流域多为湿地、草地;污水泡流域则以盐碱地为主。相对而言仙鹤湖流域植被覆盖较好，水土流失较弱，而且以湿地为主，非点源污染程度较轻，南山湖次之，而污水泡重金属污染最严重。南山湖周边有大范围耕地常施用大量的有机肥，随着种植业日益扩展产生的生活排污和化肥农药流失成为As、Cd等来源;仙鹤湖中的Cu元素常用于杀虫剂、杀菌剂及工业生产，是一种相当普遍而重要的污染物;与南山湖、仙鹤湖不同的是临近扎龙湿地自然保护区、接纳林甸县工业废水和生活污水的污水泡，由于Zn元素在工业用途上极为广泛，大部分的锌盐均可溶于水，因此在工业废水中往往存在大量锌盐，同时，随着污水处理厂处理水量的增加，Cr、Hg元素以不同赋存状态富集不断得到积累并不断沉降。 (4)采用Pb建立湖泊湿地沉积岩芯沉积年代序列，NSH、XHH、WSP沉积岩芯分别代表了三个湖泊湿地区域内自1829、1825年以及1933年以来的沉积记录。三个湖泊的平均沉积速率比较为：污水泡(0.22cm·a)>南山湖(0.18cm·a)>仙鹤湖(0.15cm·a)，说明三个湖泊湿地的沉积环境明显不同，除主要受到的流域降水与径流等自然环境条件的影响外，土地利用方式的不同也改变了自然的沉积过程，使得重金属污染物随沉积过程加快，富集程度相应增大。 (5)三个湖泊湿地沉积物11种重金属元素的垂向变化特征分别为，污水泡中Cr、Mn、Zn、Ag、Cd、Hg、Pb元素，仙鹤湖中Co、Cu、Zn、Cd元素，以及南山湖中Mn、Co、Cu、Zn、As、Ag、Cd元素含量分别呈逐渐增加趋势。除As、Hg元素在南山湖沉积物中的平均含量最高外，其他9种元素均在污水泡中最高。 (6)在精确计年的基础上，分析了三个湖泊湿地沉积岩芯中的11种重金属垂向变化特征，并结合表层沉积物重金属空间变化来看：仙鹤湖流域所在的扎龙自然保护区的旅游业、扎龙乡的现代农业等的迅速发展不仅涉及到了不同土地利用方式的改变，同时波及到湖泊环境，影响其水环境质量。污水泡的环境恶遭到严重破坏与周边较多的工业企业有关，同时现代农业的快速发展也给湖泊环境带来较大影响。南山湖流域内现代农业发达，灌溉面积较大，农药、化肥造成农业面源污，湖水养殖也可能是重金属输入的一个来源。因此，三个湖泊沉积物重金属时空变化特征、来源及污染历史与各自经济发展阶段土地利用方式相吻合，此研究可为松嫩平原湖泊湿地生态环境的整治与改善提供基础性的数据资料。

关键词：南山湖仙鹤湖污水泡沉积物重金属时空变异特征来源判别

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哈大齐工业走廊土地利用变化时空格局动态模拟研究

哈大齐工业走廊土地利用变化时空格局动态模拟研究

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作者：李文亮哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

本研究以哈大齐工业走廊作为研究对象,以土地利用动态数据库为基础信息源,通过建立Logistic土地利用诊断模型、土地利用需求系统动力学模型(SD模型)和土地利用空间模拟CLUE-S模型,以2005年土地利用空间分布格局为初期,模拟了自然发展模... 详细信息

本研究以哈大齐工业走廊作为研究对象,以土地利用动态数据库为基础信息源,通过建立Logistic土地利用诊断模型、土地利用需求系统动力学模型(SD模型)和土地利用空间模拟CLUE-S模型,以2005年土地利用空间分布格局为初期,模拟了自然发展模式、经济加速发展模式和生态可持续发展模式下,哈大齐工业走廊未来2015年土地利用空间分布格局。具体研究内容及结论如下：1、以Landsat TM遥感影像为信息源,借助RS与GIS技术建立了哈大齐工业走廊土地利用动态数据库。数据库包括1990、2000和2005年土地利用矢量数据,铁路、公路、土壤类型及数字高程数据,以及相关的社会经济统计数据。2、利用系统动力学软件Vensim-PL建立了系统动力学模型,通过调节影响社会经济发展需求的GDP、人口增长率等参数来驱动土地利用变化进行模拟。本模型通过检验,具有较好稳定性可以用于该地区未来的分析和预测。SD模型模拟结果表明在三种发展模式下建设用地都突出表现为大幅度增长,而林地、草地则退化较为严重。3、CLUE-S模型能够对哈大齐工业走廊土地利用/覆被变化进行较好的模拟和预测。以2000年土地利用数据为基础对其2005年土地利用空间格局进行模拟,利用Kappa指数进行检验,发现模拟效果较好可以用于该地区未来土地利用空间格局的动态模拟。基于SD模型情景模拟结果,利用CLUE-S模型对该地区2015年土地利用/覆被变化空间分布情况进行模拟,模拟结果表明不同情景方案下的土地利用/覆被格局存在明显的差异。4、利用CLUE-S模型对哈大齐工业走廊7个县市土地利用空间分布情况进行模拟,通过拼接并对边界进行优化处理,将CLUE-S模型以高分辨率运用于大尺度区域,解决了CLUE-S模型只能运用于高分辨率小尺度或低分辨率大尺度区域土地利用模拟的局限性问题,提高了CLUE-S模型的运用推广价值。

关键词：土地利用变化 SD模型 CLUE-S模型动态模拟哈大齐工业走廊

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呼玛河流域森林地上碳储量遥感估算与分析

呼玛河流域森林地上碳储量遥感估算与分析

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作者：张扬哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

森林生态系统是陆地生态系统的主体,也是地球上最大的碳库,它不仅具有调节区域生态环境的功能,还在全球碳收支中发挥着重要作用。研究区呼玛河流域位于大兴安岭多年冻土区腹地,对于气候变化响应敏感。本研究以森林碳储量的估算为主要目... 详细信息

森林生态系统是陆地生态系统的主体,也是地球上最大的碳库,它不仅具有调节区域生态环境的功能,还在全球碳收支中发挥着重要作用。研究区呼玛河流域位于大兴安岭多年冻土区腹地,对于气候变化响应敏感。本研究以森林碳储量的估算为主要目标,以呼玛河流域为研究对象,首先利用高分辨率Sentinel-2多光谱遥感数据、Sentinel-1 SAR数据以及DEM数据提取研究区森林植被的影像特征参数,并结合实地的样地调查数据,基于随机森林算法对研究区内主要优势树种进行分类。随后,通过遥感影像提取并分析相关建模因子与实测样地碳储量的相关关系,构建OLS、GWR和GWRK三种回归模型,分别对研究区内不同优势树种的森林地上碳储量进行估算预测。最后,对比分析不同模型的估算精度,选择最佳模型并结合树种分类结果对研究区森林地上碳储量进行估算,分析探讨研究区森林地上碳储量的空间分布特征。研究结果表明:(1)基于遥感影像与实测数据,利用随机森林算法对研究区主要优势树种进行分类的总体精度达88.16%,Kappa系数为0.83,分类效果比较理想,可有效描述呼玛河流域森林分布情况。分类结果表明,研究区森林类型的优势树种以落叶松为主,占森林总面积的57.26%,其次是白桦和樟子松,混交林分布最少。(2)采用OLS、GWR和GWRK三种回归模型分别对研究区内不同优势树种森林碳储量进行预测。模型精度检验的结果表明:GWRK模型的估算结果与实际情况更加吻合,精度更高,优于其他两种方法。(3)呼玛河流域的森林地上碳储量总量为97.02 Tg,其中各优势树种碳储量大小顺序为落叶松(49.59 Tg)>白桦(35.88 Tg)>樟子松(7.27 Tg)>混交林(4.28 Tg)。这除了受不同树种的固碳能力有所差异的影响外,还与各优势树种的分布面积具有很大关系。(4)分析呼玛河流域森林地上碳储量的空间分布特征表明:在水平方向上,呼玛河流域森林碳储量集中在15-50 t/hm密度区域。在垂直方向上,海拔500-800m的区域的森林植被碳储量最大,固碳能力最强。森林碳储量集中分布于坡度0-25°之间的区域,森林碳密度受坡度影响不显著。同时,森林植被碳密度坡向差异不明显,阴坡、半阴坡的碳储量(53.94%)略高于阳坡、半阳坡。

关键词：呼玛河流域 Sentinel-2 优势树种分类森林碳储量 GWRK模型

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黑龙江流域植被净初级生产力估算及影响因素研究

黑龙江流域植被净初级生产力估算及影响因素研究

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作者：张乐哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

黑龙江流域面积广阔,植被类型复杂多样,生物多样性丰富,研究区植被及其生态功能对全球气候变化非常敏感。植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是一个用来表示地表植被生长状况的指标,对评估生态系统的结构方面起到重要的作... 详细信息

黑龙江流域面积广阔,植被类型复杂多样,生物多样性丰富,研究区植被及其生态功能对全球气候变化非常敏感。植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是一个用来表示地表植被生长状况的指标,对评估生态系统的结构方面起到重要的作用,植被在生态系统碳循环以及维持系统碳平衡中的作用越来越重要。本文基于CASA模型,利用2001-2020年MODIS13A3-NDVI数据、植被覆盖类型数据、降水、温度和太阳辐射数据,对黑龙江流域植被净初级生产力进行模拟,探究长时间序列下黑龙江流域内植被NPP的时空分布格局和变化特征,运用相关分析法,结合气温、降水和植被覆盖度数据,探讨植被NPP变化的驱动力因素,对黑龙江流域植被生产力的提高、环境保护以及今后的发展规划等方面都具有重要的参考意义。通过研究得到以下3个方面的结论:1、黑龙江流域植被NPP时空变化特征及稳定性(1)从NPP的时间变化上看,黑龙江流域植被NPP时间变化呈上升趋势,且变化波动较为稳定。(2)从NPP的空间分布及变化趋势上看,近20年来黑龙江流域植被NPP整体特点为“南高北低、东高西低”。黑龙江流域植被净初级生产力年均值为302.34g C·m·a,2001-2020年黑龙江流域年均植被NPP范围为0-615.29g C·m·a。研究区呈增加趋势和减少区域比例分别为65.97%和34.03%。(3)从NPP的空间变化稳定性上看,变化呈稳定和非常稳定的区域覆盖面积分别占67.62%和0.58%。2、不同影响因子的时空变化特征(1)2001-2020年黑龙江流域的年平均气温整体呈现出不显著增加的趋势,多年平均气温为-0.62℃。东南部区域呈增加趋势区域,占比30.79%,在研究区北部有69.21%的区域气温呈减少趋势。(2)2001-2020年黑龙江流域降水量整体呈现出缓慢增加的趋势,多年平均年降水量为599.07mm。西北部和东部的大部分区域降水呈减少趋势,占比51.32%,呈增加趋势的区域大多在研究区中部,占比48.68%。(3)从FVC的时间变化上看,呈显著增长趋势变化较小,基本保持在一个较为稳定的状态。从FVC的变化趋势上看,研究区东部地区的植被覆盖水平整体较高;FVC近20年来呈增加趋势的区域面积比例为84.7%,而有15.3%的区域FVC呈减少趋势;从FVC的空间变化稳定性上看,非常稳定的区域覆盖面积最大,占66.59%,呈稳定的区域面积为29.38%。3、不同因子与植被NPP的相关关系(1)气温和降水对黑龙江流域地区NPP的增长产生积极和消极影响的区域分别为研究区面积的61.91%和36.65%。(2)气温和降水对黑龙江流域地区FVC的增长产生积极和消极影响的区域分别为研究区面积的83.52%和44.35%。(3)NPP与FVC的相关性在空间分布上呈现“东南正西北负”的状况,黑龙江流域地区有88.17%的区域植被NPP与FVC之间呈正相关关系,并且中覆盖区和高覆盖区的FVC与植被NPP之间的相关性最强,相关系数为0.38。结果显示,影响黑龙江流域地区植被NPP和FVC变化的主要气象影响因子是年均气温。而FVC与NPP的时空变化和对气象因子的响应具有一定的一致性,这更能证明,年均气温是影响黑龙江流域植被NPP的主要气象因子。

关键词：黑龙江流域 CASA模型植被净初级生产力植被覆盖度影响因子

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松嫩平原LUCC空间差异性分析

松嫩平原LUCC空间差异性分析

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作者：左一龙哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

本论文以松嫩平原为研究区,采用1980、1995、2000、2010年四期土地利用变化数据为基础,将土地里利用和覆被类型分为耕地、林地、草地、水域、居民地、未利用地和沼泽湿地7种类型,分析了松嫩平原的LUCC的空间差异性,包括自然分区的变化... 详细信息

本论文以松嫩平原为研究区,采用1980、1995、2000、2010年四期土地利用变化数据为基础,将土地里利用和覆被类型分为耕地、林地、草地、水域、居民地、未利用地和沼泽湿地7种类型,分析了松嫩平原的LUCC的空间差异性,包括自然分区的变化过程和其驱动因子。因为松嫩平原无论是农业生产价值、社会价值还是生态价值都有着具足轻重的意义,所以对松嫩平原LUCC的研究有很重要的价值。具体研究内容及结论如下:（1）松嫩平原的土地利用类型被分为7类,其中面积最大的是耕地,其次是林地、草地和居民地。耕地面积持续增大;林地先减小后增加;草地一直在减少;水域面积是持续缩减的状态;居民地持续扩张中;沼泽湿地是在持续萎缩的状态;未利用地面积的波动幅度较大,不稳定。耕地、草地、居民地的面积变化主要表现在第三自然区;林地的变化主要表现在第四自然区;水域的面积变化主要发生在第五自然区;湿地则主要表现在第一自然区。（2）研究区的土地利用程度和土地利用动态度等指数显示出:在所研究的时间区间内耕地增长速度先减小后增加;居民地的增长速度一直处于增长状态;草地的减少速度是先增加后减少;林地面积先减少后增加,林地增加速度逐年上升;沼泽湿地在后10年的减少速度极快;水域的减少速度逐年加快。30年间松嫩平原土地变化速度在不断的增加,速度变化趋势是由松嫩平原西部地区转向东部地区。经转移矩阵可知:草地、水域、湿地、林地对耕地增加贡献最大;耕地和草地对建设用地贡献最大;未利用地的增加,贡献最大的为草地、水域和湿地、耕地。由此可见,草原退化,湿地和水域大面积萎缩,盐碱地沙地增加,反映出区域城镇化进程加快和生态环境恶化的趋势。景观格局的演变特征在板块水平上显示出:（3）通过SPSS的主成分分析和GWR模型来揭示松嫩平原LUCC的驱动因子。耕地面积变化的驱动因子主要是人口增长、年降水量、农业发展;草地减少的驱动因子主要是人口增加、产业结构变化、农业生产等;居民地增加的驱动因子是人口增加、城市化的发展;沼泽湿地变化的驱动因子是降水、人口增加和农业的发展;林地变化的驱动因子主要是产业结构的变化和农业的大力发展;水域变化的驱动力主要是降水和第二产业总产值;未利用地变化不是很明显。

关键词：松嫩平原土地利用/覆被变化驱动力

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城市不透水面的扩张对地表径流量的影响

城市不透水面的扩张对地表径流量的影响

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作者：占红哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是反映人类的生活生产过程对地表自然生态环境进行改造的最直接信号,是人类社会经济活动与自然生态过程交互和链接的纽带。作为最典型的土地利用变化过程之一的城市化过程,对城市区域的水循环机制产生了重... 详细信息

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是反映人类的生活生产过程对地表自然生态环境进行改造的最直接信号,是人类社会经济活动与自然生态过程交互和链接的纽带。作为最典型的土地利用变化过程之一的城市化过程,对城市区域的水循环机制产生了重要的影响,其中包括:降雨、径流过程的变化以及河道水文过程的变化,而这些变化与自然状态下表现出的景观变化差别显著。不透水面分布比例的不断攀升是城市化的一个重要表现,不透水面是指诸如建筑物顶部、公路、广场、机场、停车场等多种类型的人工建筑物区域,与土壤和植被相比,渗透率较小。随着城市不透水面的大量增加,透水性地表的大量减少,天然的径流过程逐渐变化为具有城市特性的径流过程,导致城市径流的数量、持续时间及强度增加,加剧急流、洪水和内涝,造成财产损失甚至人员伤亡。本文以阿什河流域为研究对象,以2000年、2006年、2010年、2015年四期相同月份的Landsat TM影像,利用ENVI软件运用线性光谱分解技术提取四期的不透水面百分比,结合ArcGIS软件中的Arc Hydro Tools(水文时空序列数据模型)模型,以研究区的DEM数据、河网水系数据为基础底图将研究区划分成了63的集水区,将不透水面的百分比图层与阿什河流域的63个集水区图层进行叠加,得到每个集水区的不透水面百分比,分析不透水面在2000年到2015年15年间的扩张变化,并利用长期水文影响评价(The Long-Term Hydrologic Impact Assessment,L-THIA)模型,模拟不透水面的年际变化对流域径流量的影响。设置不同的降雨量情景:四种日降雨量(小雨、中雨、大雨和暴雨)情景和三种年降雨量(枯水年、平水年和丰水年)情景,分别模拟不同年份相同降雨量情景下的径流量,比较不透水面的年际变化对径流量的影响。结果显示:63个集水区在15年间基本上都表现出不同程度的增长趋势;且不透水面的扩张对径流量也有明显影响,在小雨情景下,模拟出的2006年、2010年、2015年的日径流量与2000年相比增加的比例依次为19.81%、56.34%、68.35%,随着日降雨量增加,各年份与2000年相比增加的比例逐渐下降,在暴雨情景下,增加的比例依次下降到了3.51%、15.22%和16.41%。可见:在小雨情境下不透水面的扩张变化对日径流量的影响最为显著,随着日降雨量增大,这一影响逐渐减小;不透水面扩张对年径流量也产生了重要影响,枯水年,各年份与2000年相比增加的比例依次为19.18%、56.11%、69.54%,平水年,这一比例依次为13.92%、45.87%、53.30%,而在丰水年,这一比例下降到了10.02%、34.41%、40.00%,从增长的幅度来看,枯水年不透水面扩张对年径流量的影响明显大于平水年,而平水年又明显大于丰水年。运用L-THIA模型模拟不透水面扩张导致的径流量变化,所需参数较少,对数据的操作简单,模拟的精度较好,模拟结果可为城市的排涝减灾、规划管理等提供参考。

关键词：不透水面 L-THIA模型径流量阿什河流域

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基于多卫星遥感的中国东北地区大气排放清单校准方法研究

基于多卫星遥感的中国东北地区大气排放清单校准方法研究

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作者：李思佳哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

大气污染物排放清可以对空气质量起到预告预警的作用,同时也为污染控制计划奠定了基础。因此,建立一套完善、动态、精准的污染源清单已成为空气质量管理科学制定的首要环节。目前校准大气污染物排放清单在二维空间分配上,无机化学物种... 详细信息

大气污染物排放清可以对空气质量起到预告预警的作用,同时也为污染控制计划奠定了基础。因此,建立一套完善、动态、精准的污染源清单已成为空气质量管理科学制定的首要环节。目前校准大气污染物排放清单在二维空间分配上,无机化学物种已取得较好的研究进展,而在三维垂直空间分配,VOCs空间物种分配,时间分配上研究不足。本研究借助多源卫星遥感数据产品在时间尺度上校准排放清单。主要以基于MODIS AOD反演的中国东北地区PM浓度、Aura卫星上OMI传感器反演的SO浓度和NO浓度、Sentinel-5P卫星TROPOMI传感器反演的CO浓度卫星遥感数据基础,提取月平均浓度,绘制了了人为源排放清单时间廓线,并利用此时间廓线校准MEIC人为源颗粒物排放清单,将得到的清单结果与地面空气质量监测数据进行验证。主要结论如下:卫星反演获取的中国东北地区PM月均浓度在黑龙江省大兴安岭3月份和6月份存在峰值、在黑龙江省鹤岗4月份存在峰值、在黑龙江省伊春的3月份和4月份存在峰值;在吉林省和辽宁省全省内3月份均存在峰值。SO排放清单各个城市在2月份均存在峰值。NO排放清单校准效果不太明显,MEIC排放清单、卫星反演浓度数据产品和地面空气质量监测数据三者趋势基本一致。MEIC排放清单总是过高的估计CO在7月份8月份的垂直柱浓度。本论文进一步基于多卫星反演获取的不同污染物的时间廓线对MEIC排放清单进行了较准研究,校准结果与地面空气质量监测数据在2018年月变化趋势具有较高的一致性,说明了基于多源卫星遥感数据校准人为源颗粒物痕量气体排放清单方法较为可行。

关键词：排放清单校准多源卫星大气污染物

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西北地区近70年来气候变化的湖泊沉积响应

西北地区近70年来气候变化的湖泊沉积响应

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作者：杨卓哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

本文选取西北干旱半干旱区典型湖泊博斯腾湖与乌梁素海为研究对象,通过对沉积物样品中的有机质含量、总有机碳含量(TOC)、碳酸盐含量(TCC)、碳酸盐碳、氧同位素(δC、δO)及粒度参数的测定,结合Pb、Cs建立了高分辨率的沉积年代序列,分... 详细信息

本文选取西北干旱半干旱区典型湖泊博斯腾湖与乌梁素海为研究对象,通过对沉积物样品中的有机质含量、总有机碳含量(TOC)、碳酸盐含量(TCC)、碳酸盐碳、氧同位素(δC、δO)及粒度参数的测定,结合Pb、Cs建立了高分辨率的沉积年代序列,分析了湖泊沉积物中多种环境代用指标的变化特征,揭示了各环境指标的环境意义,以此解决了单一湖泊指标的多解性问题,通过探讨西北干旱半干旱区域73年来高分辨率下的气候及环境演化历史,较好地揭示出了西北干旱半干旱区域环境对全球气候演化的响应机制,初步得到以下结论:1.博斯腾湖与乌梁素海沉积物中的有机质及TOC含量的垂向变化由深到浅均呈升高趋势,其中博斯腾湖有机质及TOC含量略高于乌梁素海,而这一结果是由于乌梁素海湖区人为污染导致水生植物及浮游生物量减少所致。另外两湖沉积物有机质和TOC含量的垂向变化特征均验证了表层沉积物富集动植物残体,随着深度增加,有机质含量减少,堆积速率减慢,固碳能力随之减低。结合区域气温数据,两湖沉积物有机质和TOC含量由深到浅的上升趋势反映了湖区气温逐渐升高的特点,因此有机质和TOC指标重建了西北干旱半干旱的气温历史,即“冷-暖”的气候特征。2.博斯腾湖与乌梁素海沉积物岩芯中碳酸盐含量均揭示了湖水趋于咸化的特点,其中乌梁素海的碳酸盐含量小于博斯腾湖。博斯腾湖较于乌梁素海更深居内陆,蒸发强度远大于乌梁素海,其含量受蒸发强度因素更为明显。根据区域气温等气象数据记录,两湖沉积物的碳酸盐含量变化由深到浅揭示了西北内陆气候呈现“冷湿-暖干”的特点,因此碳酸盐含量可指示湖区气温,即温度上升,蒸发量增大,湿度减小,碳酸盐沉积明显,所以气候表现为“暖干”特征。3.博斯腾湖与乌梁素海沉积物岩芯中δC、δO均表现为正相关关系,其中博斯腾湖的相关性要优于乌梁素海。两湖因处于西北干旱半干旱地区,湖泊环境现相对闭塞,气候干旱,δC与δO在水文环境相对闭塞的条件下,湖区强烈的蒸发作用导致δC与δO在湖水水体中寄存时间过长,进而表现良好的相关性,因此δC与δO可以揭示湖区干湿情况,该结果与有机质、TOC及碳酸盐含量所指示的环境意义完全一致。4.博斯腾湖粒径总体粗于乌梁素海,中值粒径(Md)分别为44.06μm和27.00μm。两湖粒度特征的垂向变化分别在1988年(29 cm)、1996年(25 cm)存在明显突变点,呈现显著的上下两层差异。比较突变点时间之前,就中值粒径而言,粒径变化趋势由粗变细,变幅由大变小。其中博斯腾湖上世纪80年代末,灌溉绿洲农业及水利工程兴修开发,带来了细颗粒入湖;乌梁素海是由于1996年之后流域开发旅游业所致,绿化实施及湿地湖底清淤等措施导致颗粒变细。结合湖区水位水量数据,发现中值粒径随入湖水量变化而变化,即入湖水量增大,水动力增强,搬运介质能力加大,沉积物颗粒变粗。

关键词：博斯腾湖乌梁素海沉积物环境代用指标环境变化

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基于贝叶斯网络的东北多年冻土退化及温室气体排放研究

基于贝叶斯网络的东北多年冻土退化及温室气体排放研究

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作者：陈珊珊哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

东北多年冻土是我国中高纬度典型的多年冻土区,蕴藏着极其丰富的生物资源、湿地资源和旅游等各类资源。近年来,由于人为干扰和自然因素的共同作用,当地的自然地理环境发生了剧烈变化,特别是气候环境和土壤环境。气候和土壤环境的变化与... 详细信息

东北多年冻土是我国中高纬度典型的多年冻土区,蕴藏着极其丰富的生物资源、湿地资源和旅游等各类资源。近年来,由于人为干扰和自然因素的共同作用,当地的自然地理环境发生了剧烈变化,特别是气候环境和土壤环境。气候和土壤环境的变化与冻土变化息息相关。气温升高会导致冻土退化。因此,开展东北多年冻土退化及其对温室气体排放的研究,识别造成研究区冻土退化的主要驱动因子,具有重要的科学意义。本文针对东北多年冻土空间复杂性和异质性,基于贝叶斯置信网络模型的方法评估和预测自然交互因子对冻土退化及其对温室气体排放造成的影响。在总结前人研究的基础上,选取影响冻土退化和温室气体排放的主要指标,构建了基于贝叶斯置信网络的东北多年冻土退化及温室气体排放的评估和预测模型。在此基础之上,对东北多年冻土退化现状进行了评估,系统分析了研究区冻土退化的主要原因和对温室气体排放的影响,并利用ArcGIS的空间分析功能,对冻土退化进行了空间分析,也从多角度探讨指标与冻土退化和温室气体(甲烷、二氧化碳)之间的关系。模型敏感性分析表明:多年冻土退化对地温和甲烷的敏感性高,分别为:27.3%,28.8%;就温室气体排放而言,二氧化碳的敏感节点是土壤湿度,甲烷对多年冻土融化最为敏感,敏感指数为30.6%,其次是地温,敏感指数分别为10.9%。气候反馈作为甲烷的敏感节点,反过来,甲烷也是气候反馈最为敏感的节点。利用构建的贝叶斯置信网络模型,设置了不同的气温、地温和土壤湿度等情景,预测不同情景下多年冻土退化和温室气体排放的状态,这对进行研究区的冻土和生态环境保护提供一定的科学依据。东北多年冻土可分为三种类型:大片连续多年冻土、大片-岛状多年冻土、岛状多年冻土,本文选取漠河、根河和加格达奇作为这三种不同冻土的代表点。分析表明,漠河、根河和加格达奇冻土融化的中高概率之和分别为:19.24%,95.1%,57.74%。就温室气体排放概率而言,漠河CO排放的高等概率为40.8%,根河市为23.9%,加格达奇为34.6%;加格达奇CH排放的中高概率加起来为70.51%,根河市为65.82%,漠河为44.25%。空间上看,冻土融化概率由南向北在递增,符合纬度分异规律。甲烷排放概率的空间分布和多年冻土融化概率的空间变化规律非常的相似。二氧化碳排放概率具有经度分异规律,从东到西,二氧化碳排放概率在逐渐上升,内蒙古地区的二氧化碳排放概率特别高。情景分析结果表明:从东北多年冻土区来看,随着气温上升,即从过去到未来,多年冻土融化中高状态的概率不断上升从55.40%上升到78.80%;随着地温升高,多年冻土融化的中高概率从39.21%到88.8%再到96.3%,上升了57.09%;土壤湿度的变化对多年冻土融化的影响不大,从过去到未来多年冻土融化中高概率增加不到1%。气温、地温和土壤湿度三种不同情景下,甲烷中高排放概率从过去到未来分别升高了8.2%,36.72%,8.2%,地温对甲烷排放的影响最大;二氧化碳中高排放概率为:1%,3%,52.11%,土壤湿度对二氧化碳的影响不容忽视。从不同类型冻土来看,地温对漠河和加格达奇冻土的影响远大于对根河冻土的影响,土壤湿度对三地温室气体排放差异较小,但漠河甲烷排放的影响较大。设置的情景分析表明,基于贝叶斯置信网络以不确定知识表达形式进行冻土退化及对温室气体影响的评估和预测是一种有效的方法。综上,贝叶斯置信网络模型可以综合各类自然地理环境信息,可以有效综合推断各因素之间的因果关系,为研究多年冻土退化预测提供新的思路。

关键词：冻土环境因子贝叶斯置信网络预测东北

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典型收缩型城市的热环境变化分析

典型收缩型城市的热环境变化分析

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作者：侯婷婷哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

全球城市化迅猛发展的背景下,一些大中城市的人口和建筑区仍将以增长为主,但受人口减少影响,部分城市开始收缩。鹤岗市与东莞市作为典型结构性危机型收缩城市的代表,其城市转型备受政府关注。本文不以人口变动和经济发展维度研究收缩城... 详细信息

全球城市化迅猛发展的背景下,一些大中城市的人口和建筑区仍将以增长为主,但受人口减少影响,部分城市开始收缩。鹤岗市与东莞市作为典型结构性危机型收缩城市的代表,其城市转型备受政府关注。本文不以人口变动和经济发展维度研究收缩城市,而是关注由此引发的土地利用以及生态系统变化带来的城市热环境变化特征,研究鹤岗市收缩后与东莞市收缩后再扩张两种不同阶段的城市热环境的变化情况。本文以鹤岗市行政区和东莞市作为研究区,结合GIS与RS研究了两市2009-2019年的热岛效应时空演变特征。从整体上探究了城市热岛强度的空间分布,分析了热岛强度的转移与来源状况,指出了地表温度与下垫面参数的相关关系,同时引入热力景观格局指数说明总体空间配置特征,得到的主要结论为:(1)鹤岗市城市热岛范围由零星分布向成片聚集,自南向北从兴安区向工农区、向阳区转移靠拢,也是中心城区。城市热环境整体未表现出强热岛现象并伴有减缓,这与近年鹤岗政府控制建筑用地,增加绿地面积,侧重发展生态城市,产业转型缓慢等有关。东莞市热岛分布特征错落有致,以菀城街道、东城街道、南城街道为主的城区片区热岛强度有所减缓,以麻涌镇、洪梅镇为主的水乡新城片区和以长安镇虎门镇为主的滨海片区热岛强度有所增加。东莞市城市热环境整体未表现出强热岛现象,前一时段受金融危机影响,外来人口大量流失,厂房空置,经济发展回落,热岛强度出现降低;后期城市迅速转型,发展高新科技产业,一定程度缓解了劳动力,同时政府也注重生态城市发展,城市收缩与扩张呈现穿孔式分布,所以,城市的发展并未引发强烈的热岛现象。另选东莞市内典型外向型经济特征的长安镇,研究其收缩后扩张的热环境特征,当城镇收缩时,热岛强度有所降低,但原有不透水面并不会在短期内消失,仍有一定影响;城市扩张时,强热岛效应有增强趋势。因此以人口和经济为主要研究维度的收缩城市,结合城市自身的发展特征,有相应的热环境变化。(2)2009年-2019年鹤岗市主要以强绿岛区和热岛区为主,强热岛区所占比例最小,绿岛区与中间区居中,没有表现出强烈的城市热岛现象,整体以低热环境为主,城市热岛效应呈现缓步降低趋势。东莞市强绿岛区与热岛区保持偏高比例,强绿岛区与绿岛区的面积总和维持近半比例,同时所占比例总和上升,表明东莞市城市热环境整体未表现出强热岛现象,先减缓后趋于平稳。2009-2019年间两者城市热岛减缓的过程主要为:强热岛→热岛→中间→绿岛→强绿岛,城市热岛增强的主要过程主要为:强绿岛→绿岛→中间→热岛→强热岛。(3)通过地表温度与建筑用地指数(RRI)、土壤调节植被指数(SAVI)与改进的归一化差值水体指数(MNDWI)拟合,能够得出2009-2019年两市均表现为不透水面与地温成正相关,植被和水体与地温成负相关。在鹤岗市,植被与水体的降温作用要高于建筑物的增温效应,在东莞市建筑的增温效应高于植被与水体的降温强度。表明在中小城市亦或小范围区域内,植被与水体的增加,能够在一定程度上抑制城市的热岛效应,在大中型城市,建筑的增温效应起主导作用。因此,合理的布局植被与水体的面积在一定程度上能够缓解或消除城市热岛效应。(4)通过对热力景观格局指数斑块密度(PD)、平均斑块面积(AREAN)、面积长分维度(PAFRAC)、蔓延度(CONTAG)、香农多样性指数(SHDI)和香农均匀度指数(SHEI)的分析,两个城市相对而言,鹤岗市热力景观破碎化程度不高,开放性不强,不易与周围斑块进行物质能量的流通,受干扰的程度增强后减弱,景观中某种优势类型形成了良好的连接性,类型丰富度低,有优势类型且各类型分布不均匀,优势度高。东莞市热力景观破碎化程度增高,开放性增强,易与周围斑块进行物质能量的流通,说明受干扰的程度越大,类型丰富度高,有优势类型且各类型分布均匀,优势度低。景观格局指数的特征也体现了出两个城市的发展水平差异,表明东莞的城市化较高,受人为干扰更大。

关键词：收缩城市城市热岛遥感反演景观格局指数鹤岗市和东莞市

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