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北京森林群落物种多样性、生物量及关系分析

中国环境科学 2024年第9期44卷 5180-5191页

作者：张蔷李令军陈韵如鹿海峰刘保献赵文慧苏日娜北京市生态环境监测中心北京100048

为了解温带次生林物种多样性、生物量特征及其相关关系,本研究以北京山地森林群落为研究对象,布设151块样地进行实地调查.结果显示:(1)森林群落151块样地中共出现植物399种,隶属于228属91科,菊科、蔷薇科和禾本科等为优势科.(2)森林群... 详细信息

为了解温带次生林物种多样性、生物量特征及其相关关系,本研究以北京山地森林群落为研究对象,布设151块样地进行实地调查.结果显示:(1)森林群落151块样地中共出现植物399种,隶属于228属91科,菊科、蔷薇科和禾本科等为优势科.(2)森林群落垂直结构分层明显,不同层片间物种多样性表现为乔木层最低,灌木层和草本层较高.(3)在9个森林群落类型中,山杨林、核桃楸林、黑桦林和华北落叶松林物种丰富度较高,样地平均物种数在36种以上;其次是白桦林和蒙古栎林;油松林、栓皮栎林和蒙椴林较低,平均物种数在22~29之间.(4)森林群落乔木地表生物量介于3.00~25.00kg/m^(2)之间,平均值为12.73kg/m^(2),针叶林生物量密度高于阔叶林,森林年龄结构以中龄林为主,未来具有较大的碳汇潜力.(5)回归分析显示北京森林物种多样性与生物量呈显著负相关,但是物种多样性对生物量的影响主要是通过与物种特性和环境因素的共同效应起作用,其对生物量的独立解释度非常微弱.由于物种多样性与生物量之间的关系很可能会被非生物因素和生物因素的强烈影响所掩盖,建议未来的研究中应全面考虑环境因素、物种特性及管理措施等方面的综合影响.

关键词：物种多样性生物量温带次生林北京山地植物群落

郑州市冬春季PM_(2.5)中金属元素污染特征、来源及健康风险评估

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环境科学 2024年第5期45卷 2548-2557页

作者：陶杰闫慧姣徐艺斐荆海涛河南省郑州生态环境监测中心郑州450007

于2021年1月和4月利用在线金属分析仪对郑州市大气PM_(2.5)中的18种金属元素进行连续测定,分析了元素浓度变化特征;采用富集因子、正定矩阵因子分解法(PMF)和特征雷达图对金属元素进行溯源;采用美国EPA健康风险评价模型评估其健康风险,... 详细信息

于2021年1月和4月利用在线金属分析仪对郑州市大气PM_(2.5)中的18种金属元素进行连续测定,分析了元素浓度变化特征;采用富集因子、正定矩阵因子分解法(PMF)和特征雷达图对金属元素进行溯源;采用美国EPA健康风险评价模型评估其健康风险,并通过后向轨迹法和浓度权重轨迹法(CWT)分析了健康风险的潜在源区.结果表明,春季元素浓度较高,Fe、Ca、Si和Al浓度之和分别占冬季和春季总元素浓度的89.8%和87.5%.Cd属于重度富集,受人为污染影响严重.冬季Pb、Se、Zn、Ni、Sb和K以及春季Cr、Ni、Fe、Mn、V、Ba、Ca、K、Si和Al浓度随污染等级的提高而增加.PMF源解析和特征雷达图结果表明,冬春两季金属元素主要来源为工业源、地壳源、机动车源和混合燃烧源,冬季多发生工业源和混合燃烧源污染,春季多发生地壳源污染.冬春两季均存在明显的非致癌风险,冬季健康风险更严重,Mn造成明显的非致癌风险.冬季健康风险主要受郑州及周边城市传输影响和西北方向远距离输送影响,春季健康风险主要受郑州及周边城市影响.

关键词：郑州市正定矩阵因子分解法(PMF) 特征雷达图健康风险潜在源区

《大气污染防治行动计划》对郑州市冬季PM_(2.5)浓度及化学组成影响

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环境科学 2024年第7期45卷 3849-3857页

作者：徐艺斐袁明浩王晶晶陶杰周伟峰河南省郑州生态环境监测中心郑州450001

基于《大气污染防治行动计划》实施前后,在污染严重的冬季(2013年和2018年12月同期),采集郑州市监测站的PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)化学组成,通过对比分析PM_(2.5)中的EC、OC、水溶性离子和金属元素的浓度变化来评估PM_(2.5)浓度及化学... 详细信息

基于《大气污染防治行动计划》实施前后,在污染严重的冬季(2013年和2018年12月同期),采集郑州市监测站的PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)化学组成,通过对比分析PM_(2.5)中的EC、OC、水溶性离子和金属元素的浓度变化来评估PM_(2.5)浓度及化学组成的变化,同时选取不同阶段重污染过程,探究PM_(2.5)浓度及组成的变化.结果表明:(1)郑州市冬季ρ(PM_(2.5))平均值由2013年的(215.38±107.28)μg·m^(-3)下降至2018年的(77.45±49.81)μg·m^(-3),下降率高达64%.(2)PM_(2.5)中EC、K^(+)、SO_(4)^(2-)和Cl^(-),分别下降了85%、80%、78%和72%;OC、NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)下降幅度较小,分别为50%、41%和32%.(3)与2013年冬季相比,2018年冬季OC/EC的值升高了2.6倍,二次有机碳在OC中占比升高至57%;同时,硫氧化率和氮氧化率的值分别升高了1.5倍和1.0倍,表明郑州市二次污染较为严重,二次转化程度升高.(4)NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)(质量比)由2013年的0.8±0.2升高至2018年2.5±1.0,表明郑州市移动源贡献上升并且超过固定源成为冬季大气污染的主要来源.(5)不同阶段重污染过程对比结果显示,与2013年相比,2018年重污染过程中PM_(2.5)浓度下降显著,峰值浓度下降了61%,主要化学组成由OC、NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)变为OC、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+).研究结果表明郑州市一次排放源管控取得了显著的成效,但二次生成对PM_(2.5)贡献呈现升高趋势,因此未来需要关注二次生成的影响.

关键词：大气污染防治行动计划 PM_(2.5) 化学组成二次生成重污染过程

北京山地森林群落物种多样性、生物量及其关系分析

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中国环境科学 2024年

作者：张蔷李令军陈韵如鹿海峰刘保献赵文慧苏日娜北京市生态环境监测中心

物种多样性与生态系统功能的关系是生态学研究的关键问题之一，生物量是生态系统功能的重要表现形式。为了解温带次生林物种多样性、生物量特征及其相关关系，本研究以北京山地森林群落为研究对象，布设151块样地进行实地调查。结果显示... 详细信息

物种多样性与生态系统功能的关系是生态学研究的关键问题之一，生物量是生态系统功能的重要表现形式。为了解温带次生林物种多样性、生物量特征及其相关关系，本研究以北京山地森林群落为研究对象，布设151块样地进行实地调查。结果显示：(1)森林群落151块样地中共出现植物399种，隶属于228属91科，菊科、蔷薇科和禾本科等为优势科。(2)森林群落垂直结构分层明显，不同层片间物种多样性表现为乔木层最低，灌木层和草本层较高。(3)在9个森林群落类型中，山杨林、核桃楸林、黑桦林和华北落叶松林物种丰富度较高，样地平均物种数在36种以上；其次是白桦林和蒙古栎林；油松林、栓皮栎林和蒙椴林较低，平均物种数在22-29之间。(4)森林群落乔木地表生物量介于3.00-25.00 kg/m2之间，平均值为12.73 kg/m2，针叶林生物量密度高于阔叶林，森林年龄结构以中龄林为主，未来具有较大的碳汇潜力。(5)回归分析显示北京森林物种多样性与生物量呈显著负相关，但是物种多样性对生物量的影响主要是与物种特性和环境因素的共同效应，其对生物量的独立解释度非常微弱。由于物种多样性与生物量之间的关系很可能会被非生物因素和生物因素的强烈影响所掩盖，建议未来的研究中应全面考虑环境因素、物种特性及管理措施等方面的综合影响。

关键词：物种多样性生物量温带次生林北京山地植物群落

北京市平原区浅层地下水水化学特征及成因分析

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环境科学 2024年

作者：王世玉马召辉常淼陈圆圆席玥陈吉吉崔迪陶蕾荆红卫鹿海峰沈秀娥刘保献北京市生态环境监测中心

地下水是缓解全球性缺水的重要资源，了解其水化学特征及成因机制对地下水的管理有重要意义。采集北京市平原区210眼浅层地下水监测井样品，利用统计分析、Piper三线图、空间插值法、Pearson相关性分析和离子比值法，研究北京市平原区... 详细信息

地下水是缓解全球性缺水的重要资源，了解其水化学特征及成因机制对地下水的管理有重要意义。采集北京市平原区210眼浅层地下水监测井样品，利用统计分析、Piper三线图、空间插值法、Pearson相关性分析和离子比值法，研究北京市平原区地下水的水化学特征、空间分布以及形成原因。结果表明：① 平原区6个地下水系水化学类型主要以HCO3·Ca型为主，永定河冲洪积扇下游部分点位水化学类型为HCO3-Na·Ca型。地下水中各化学组分空间变异系数均较大，有一定空间分布差异性；②地下水中Fe与Mn具有极强的显著正相关关系，空间分布也具有相似性，高浓度均分布在潮白河下游通州区域，主要是由该区域薄粘土层和砂交替的水文地质结构所致。地下水中Fe和Mn主要来源于地层中铁锰氧化物的溶解。高浓度F－主要分布在温榆河冲洪积扇及通州区域，与地下水流汇集及第四系通州多层黏性土和砂层交替结构有关。SO42-和NO3-也具有相似的空间布局，高浓度均分布在永定河冲洪积扇上游，可能与历史上渗井和坑的排污方式有关。③ 6个地下水系统水化学类型主要受碳酸岩和硫酸岩溶解控制，永定河冲洪积扇下游部分点位还一定程度上受硅酸岩矿物溶解影响。离子比例法显示潮白河冲洪积扇地下水水化学组分主要来源于方解石溶解；而温榆河和永定河冲洪积扇主要来源于白云石溶解；其他地下水系统水化学组分受方解石和白云石这两种碳酸岩矿物溶解影响。除此之外，研究区SO42-+C1-毫克当量浓度随NO3-毫克当量浓度的增加而增大，证实人为因素对地下水水化学组分的影响。研究结果将为北京市平原区地下水评价与管理提供数据支撑。

关键词：北京市平原区地下水水化学组分空间分布相关性分析成因分析

基于IASI的京津冀及周边NH分布特征及因素分析

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中国环境科学 2024年

作者：宋小可姜磊鹿海峰沈秀娥王新辉孙爽李磊李金香北京市生态环境监测中心

基于红外大气探测干涉仪（IASI）卫星遥感数据，进行协方差插值，统计并估算京津冀及周边地区大气环境中的年度内大气氨日均排放强度(YNH3)、季度内大气氨日均排放强度(QNH3)、月度内大气氨日均排放强度(MNH3)及大气氨总量(TNH3)，分析2... 详细信息

基于红外大气探测干涉仪（IASI）卫星遥感数据，进行协方差插值，统计并估算京津冀及周边地区大气环境中的年度内大气氨日均排放强度(YNH3)、季度内大气氨日均排放强度(QNH3)、月度内大气氨日均排放强度(MNH3)及大气氨总量(TNH3)，分析2014-2022年研究区大气氨的空间分布特征及时间变化规律，并探究大气氨排放的影响因素.结果表明:2014-2022年，研究区的大气氨日均排放强度为7.99 kg·km-2，区域中部是YNH3高值区，5个低柱浓度低增长率耦合型城市主要分布在冀北和豫南，8个低柱浓度高增长率耦合型城市分布在豫西南、冀中和胶东半岛，19个高柱浓度低增长率和16个高柱浓度高增长率耦合型城市分布在区域中部和环渤海一带. 2014-2022年，YNH3和TNH3均呈增长趋势，研究区的YNH3从5.89 kg·km-2增长到9.20 kg·km-2，复合年均增长率为5.73%，TNH3从1169 kt增长到1825 kt;分季度来看，QNH3呈周期性变化特征（倒“V”型），夏季是QNH3峰值季;分月度来看，MNH3呈一低一高双峰型，7月是MNH3峰值月.TNH3与耕地和人口的相关性高，且空间分布高度一致，表明农业和人口是氨排放的重要影响因素.夏季QNH3峰值主要受挥发相关的排放源影响，冬季QNH3峰值主要受燃烧相关的排放源影响，随机森林分析结果表明农业源和生活源是最显著的氨减排因子.

关键词： NH IASI 时空特征影响因素

一次典型沙尘过程对我国热带地区空气质量影响分析

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环境科学学报 2024年第2期44卷 310-319页

作者：盛慧颜为军孟鑫鑫许杏红麦修齐徐文帅海南省生态环境监测中心海口571126

2023年3月中上旬,受北方地区沙尘天气的影响,位处我国热带地区的海南省大部分市县均出现颗粒物浓度骤然升高的现象.为进一步探究我国环境空气质量变化受沙尘天气的影响以及进行颗粒物远距离传输来源解析,本文利用常规大气污染物及气象数... 详细信息

2023年3月中上旬,受北方地区沙尘天气的影响,位处我国热带地区的海南省大部分市县均出现颗粒物浓度骤然升高的现象.为进一步探究我国环境空气质量变化受沙尘天气的影响以及进行颗粒物远距离传输来源解析,本文利用常规大气污染物及气象数据,结合海南边界点位颗粒物组分数据,运用后向轨迹分析、相关性分析等方法研究了此次沙尘过程对海南省环境空气质量的影响及来源分析.结果表明:(1)海南省全省范围内均受到此次沙尘天气不同程度的影响,浮尘由北向南扩散,PM_(10)浓度显著升高.(2)以海口市为例,受沙尘过程影响后,PM_(10)浓度出现明显上升,PM_(2.5)/PM_(10)比值迅速下降,O_(3)、CO、NO_(2)及SO_(2)浓度出现同步上升趋势.(3)沙尘过程造成PM_(10)中化学组分浓度整体升高,其中,硅、铝、硫、钙等地壳元素上升显著,硫元素受本地源及沙尘天气共同影响虽浓度增加但占比降低,氯元素等海盐粒子则与此次过程关系较小;相关性分析得出,铝、硅、钾、钙、锰、铁、铅、钛、锌、磷、硫元素与PM_(10)具有显著相关性,氯元素与大部分元素不具有相关性.本研究表明仍需关注沙尘过程远距离传输对我国热带地区空气质量造成的影响,也为海南省环境空气污染防治精细化治理及预警预报提供了理论依据.

关键词：沙尘海南省环境空气质量后向轨迹无机元素

基于源导向的锰矿尾矿库周边土壤重金属风险评估

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环境科学 2024年

作者：马杰王胜蓝秦启荧文川勇李名升封雪中国环境监测总站重庆市生态环境监测中心

以重庆市锰矿尾矿库周边土壤为研究对象，运用正定矩阵因子分解（PMF）模型对土壤重金属开展源解析，结合潜在生态风险指数法和健康风险评估模型，定量探讨不同污染源影响下的土壤潜在生态风险和健康风险，并确定优先管控要素.结果表明... 详细信息

以重庆市锰矿尾矿库周边土壤为研究对象，运用正定矩阵因子分解（PMF）模型对土壤重金属开展源解析，结合潜在生态风险指数法和健康风险评估模型，定量探讨不同污染源影响下的土壤潜在生态风险和健康风险，并确定优先管控要素.结果表明：研究区土壤除Cr外，Mn、Cd、As、Pb、Cr、Cu、Zn和Ni含量均值均高于背景值.PMF模型源解析结果表明，研究区土壤受矿业源、自然源、农业源和工业源影响，贡献率分别为23.9%、30.2%、18.8%和27.1%.潜在生态风险评估结果表明，研究区土壤以“强”生态风险为主，占比为77.8%.健康风险模型评估结果表明，研究区土壤重金属对儿童和成人存在人体可接受的致癌风险，非致癌风险可忽略.污染因子、污染源、健康风险和潜在生态风险综合分析表明，农业源为研究区土壤首要管控源，Cd为首要管控因子；矿业源和工业源为研究区土壤次要管控源，Mn和As为次要管控因子.

关键词：土壤重金属 PMF模型健康风险评估潜在生态风险锰(Mn)

基于机器学习算法和受体模型联用的土壤重金属溯源解析

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环境科学 2024年

作者：马杰李名升封雪重庆市生态环境监测中心中国环境监测总站

以重庆市煤矸山周边土壤为研究对象，运用决策树（DT）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等3种机器学习算法开展土壤重金属影响因素分析，并将机器学习算法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型联用，开展土壤重金属溯... 详细信息

以重庆市煤矸山周边土壤为研究对象，运用决策树（DT）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等3种机器学习算法开展土壤重金属影响因素分析，并将机器学习算法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型联用，开展土壤重金属溯源解析。土壤表层ω（Cd）、ω（Hg）、ω（As）、ω（Pb）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Ni）和ω（Zn）均值分别为0.44、0.18、9.92、32.3、129、100、72.8和148mg·kg-1，结合剖面数据分析，研究区Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量受不同程度人为活动影响。机器学习算法表明，随机森林（RF）算法优于决策树（DT）和支持向量机（SVM）算法，Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn拟合度(R2)分别为0.783、0.728、0.528、0.753、0.753、0.853、0.822和0.756。煤矸山堆存量(X1)、土壤点位与煤矸山相对高差(X2)和与煤矸山距离(X3)是影响土壤重金属含量的首要人为因素。结合受体模型源解析表明，研究区受自然源、矿业源和混合源（大气沉降、农业生产、生活、交通排放等）影响，贡献率分别为42.5%、37.1%和20.4%。机器学习和受体模型联用，可以使源解析结果更加全面、准确和可靠。

关键词：土壤重金属 APCS-MLR受体模型机器学习源解析