排序方式: 共有63条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于T-RFLP和因子分析的香蒲根际细菌群落研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以北京市永定河王平湿地为研究对象,应用末端限制性片段长度多态性(T-RFLP)对王平湿地再生水补水口及其远离补水口的香蒲根际细菌和氨氧化细菌(AOB)的群落结构及多样性变化进行分析,在此基础上结合MiCA3比对、典范对应分析(CCA)和多元统计中因子分析(FA),解析湿地不同空间细菌群落功能特性的变化.结果显示再生水补水口细菌群落各多样性指数均明显低于远离补水口细菌群落,而氨氧化细菌群落则呈现相反趋势.基于传统的T-RFLP片段MiCA3比对、CCA和FA相结合的分析表明:对细菌群落,占再生水补水口细菌群落总丰度55.6%的菌群与150bp代表的鞘氨醇单胞菌(Sphingomonas sp.)具相似净化功能,并与总有机碳生物化学循环过程具密切关系,其次占再生水补水口上游细菌群落总丰度75.5%的菌群与81bp为代表的假单胞菌属(Pseudomonas sp.)和Geitlerinema sp.具相似净化功能,并与氮的生物化学循环过程具密切关系.占再生水补水口下游细菌群落总丰度68.7%的菌群与138bp代表的小单孢菌属(Micromonospora sp.)具相似净化功能,同时与重金属Cu、V、和Ti生物化学循环具密切关系.对氨氧化细菌,266bp受铵态氮影响较大,占再生水补水口氨氧化细菌群落总丰度65.5%的菌群与266bp代表的Nitrosomonas sp.具相似的生境特征,适合在高氨环境中生长;与58bp所代表的Nitrosospira sp.具相似功能特性菌群丰度在远离补水口样点中较前者呈现显著增加趋势,表征该类菌群适合在相对低氨环境中生长. 相似文献
2.
基于2017年中国NO_2环境监测站点数据,综合运用全局莫兰指数(Global Moran's I)和热点分析(Getis-Ord G_i~*)方法对中国NO_2污染空间分布特征进行分析,并应用地理加权回归模型(GWR)探讨NO_2污染空间分布的社会经济影响因素。结果表明,(1)2017年,NO_2质量浓度年均值为31.28μg·m~(-3)。NO_2浓度分布在东西方向上大致以胡焕庸线为界,东部地区高于西部地区;南北方向上大致以长江为界,北部地区高于南部地区。(2)NO_2的季节变化规律为冬季秋季春季夏季。秋冬季节,NO_2高污染区由京津冀、河南、陕西等地扩大至山西中部、新疆东南部以及内蒙古的包头、呼和浩特、乌兰察布等地区,其高值与中高值区域面积占比之和分别为13.47%与24.00%,显著高于春夏季。(3)NO_2质量浓度存在以京津冀及周边河南、山西等地区为主的高值集聚,低值区主要分布在在云南、西藏、广西、海南一带。(4)利用地理加权回归模型(GWR)分析NO_2的空间分布与社会经济因素之间的关系,经计算调整后的R~2为0.74,该模型能解释NO_2空间分布的74%,拟合效果较好。在该模型中,城镇化率、森林覆盖率、第二产业占比以及人均电力消费量对NO_2质量浓度影响较大,城镇化率和第二产业占比与NO_2质量浓度呈正相关关系,森林覆盖率和人均电力消费量与NO_2质量浓度呈负相关关系。另外,城镇化率是对NO_2影响最显著的因素,城镇化率的提高对NO_2的影响程度由西向东逐渐递减。(5)NO_2与人均私家车保有量的相关系数r为0.403,华北、东南沿海、东三省及西部新疆、西藏地区,人均私家车保有量与NO_2空间分布情况基本一致,河南、陕西、湖北以及川渝地区则出现了人均私家车保有量与NO_2质量浓度不匹配的情况。 相似文献
3.
基于遥感数据的区域洪涝风险评估改进模型 总被引:2,自引:0,他引:2
灾害风险评估是最简单有效的防灾减灾措施之一。以松花江流域为研究区域,提出了一种基于遥感实时监测数据和历史洪涝灾害数据的洪涝风险评估改进模型。选取中国气象科学数据共享服务网的降雨数据、NASA的SRTM90mDEM地形数据、河网数据以及对2007年全国统计年鉴进行空间化所得的人口和GDP数据作为因子,应用层次分析法计算了各因子的权重,基于洪涝灾害形成机制计算了初始的松花江洪涝风险指数。在此基础上,获取历史洪涝灾情频次数据和HJ-1实时遥感影像提取的水体淹没范围数据,利用地图代数法来对初始的风险指数进行改进。考虑历史洪涝风险的规律性和风险评测时的具体水体范围信息,使得所得结果能够反映松花江流域洪涝灾害的综合风险,具有一定的现势性,为防灾减灾提供了依据。 相似文献
4.
基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究——以武陵山片区为例 总被引:3,自引:0,他引:3
根据灾害系统理论,以连片特困区-武陵山片区干旱灾害为例,分别从孕灾环境敏感性、致灾因子的危险性和承载体的脆弱性3个方面,选取地形地貌、土壤类型、植被覆盖类型、水资源、降雨量、人口密度及耕地面积等指标为旱灾风险评估指标因子,利用熵权法确定各因子权重,建立武陵山片区干旱灾害风险评估模型,并进行风险区划,为武陵山片区区域防灾、减灾和区域扶贫措施的制定提供参考依据。研究结果表明:武陵山片区区域整体处于中、高风险区,空间分布呈东南-西北向条带状分布;东南区域处在干旱灾害高风险区,西北区域处在干旱灾害中等风险区,而东北区域处在相对较低的风险区。 相似文献
5.
基于北京市PM2.5和PM10质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM2.5、PM10的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明:降水总量的增加有助于促进PM2.5、PM10的清除,随着降水总量增加,PM2.5、PM10的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM2.5、PM10浓度;降水对PM2.5、PM10浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO3-、SO42-和NH4+去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。 相似文献
6.
为了解天津市采暖季细颗粒物组分对能见度的影响、明确消光组分来源,对天津市2017年采暖季大气PM2.5样品进行了为期一月的连续采集,并测定水溶性离子、有机碳和元素碳的含量,通过修正IMPROVE方程研究了细颗粒物消光特性,并采用主成分分析—多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析,同时应用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)明确PM2.5质量浓度的潜在污染源区域。结果表明,OC、EC以及SNA(NO3?、NH4+、SO42?)的生成和积累对于能见度的下降具有重要影响,且能见度随SOR和NOR二次转化程度的升高而下降;2017年天津市采暖季日均消光系数为(294.56±262.89)Mm?1,其中OM(34.86%)、硝酸盐(22.84%)、硫酸盐(11.59%)和EC(11.54%)为主要消光组分,硝酸盐和硫酸盐的增加对于能见度的下降起主要影响作用;根据PCA分析结果可知,天津市采暖季PM2.5中的碳组分和水溶性离子主要来源于燃煤、生物质燃烧(68%),受扬尘(22%)和海盐(8%)的影响较小;区域传输分析结果表明天津市采暖季PM2.5污染源潜在区域主要分布在河北中西部、河南北部、山西北部和内蒙古中部、西部。 相似文献
7.
为了解建筑垃圾长期堆放产生的扬尘对大气的影响,选择北京市两个拆迁建筑垃圾堆放场,于2019年夏季、秋季进行降尘连续采样.共收集拆迁原地堆放有效降尘样品11个,异地集中堆放有效降尘样品11个,利用离子色谱法对大气降尘中水溶性离子组分及质量浓度进行分析.结果表明:阳离子中质量浓度最高的是Ca2+,其次是K+,NH4+浓度最低;阴离子中质量浓度最高的是SO42-,其次是Cl-,NO3-最低,降尘样品呈碱性.建筑垃圾拆迁原地堆放场地Ca2+、Mg2+、SO42-、Cl-、Na+、NH4+平均浓度高于异地集中堆放场地对应各离子浓度.拆迁原地堆放场地中Ca2+、SO42-、Na+、Cl-受局地风向影响较大,空间分布情况与风向扩散趋势大致相同;异地集中堆放场地各离子浓度高值区域分布较原地堆放远,Ca2+、K+、SO42-、Cl-、Mg2+这5种离子空间分布与次主导风向较为相符.同时,两个场地水溶性离子平均浓度与距建筑垃圾堆放地的距离有一定的关系,采样点在距堆放中心200 m范围之内离子平均浓度最大,总体来说,距离堆放中心近的采样点位离子浓度高于距离较远的采样点位离子浓度. 相似文献
8.
选取冀南城市群为研究区,基于2012~2016年VⅡRS卫星数据热异常点产品,结合工业能源消耗量、工业废气排放量以及空气质量数据,利用统计分析和空间分析探讨热异常点辐射强度的变化规律及其与工业能源消耗、污染物排放之间的关系.结果表明,热异常点的辐射强度可以表征工业能源消耗量,并间接反映工业生产规模与污染排放水平.辐射强度越大,工业生产规模越大.辐射强度与工业SO2排放量呈较高的正相关,与NOx排放量呈中度线性相关.PM10、SO2及NO2浓度与工业能源消耗和热异常点辐射强度灰色关联度均较高.工业生产活动产生的污染物中,颗粒物对大气污染的贡献最高,其次为SO2.2012~2016年,邯郸、石家庄以及廊坊的工业生产空间分布呈逐年收缩聚集的趋势,保定和沧州的工业生产分别出现向南、向西迁移趋势. 相似文献
9.
10.
北京大气降尘中微量元素的空间变异 总被引:1,自引:0,他引:1
在北京市六环内均匀布点采集了城市核心区、城市扩展区、近郊区的大气降尘.对降尘中14种稀土元素(Y、Pm除外)以及Cr、Co、Mo、Cd、Pb等5种重金属元素的化学特征进行统计分析,并结合判别分析和Spearman相关分析方法阐释了影响各区域空间变异的主要元素.最后利用三角图解法揭示空间差异的成因.结果表明,各元素含量在空间上具有明显的阶梯变化,Cr、Mo、Cd、Pb含量沿城市核心区向近郊区方向呈递减趋势,Co与14种稀土元素含量的梯度变化特征则恰好相反,由市中心向外围郊区呈递增趋势.轻稀土富集程度表现为城市核心区>城市扩展区>近郊区,Eu亏损程度相反.Mo、Co、Pb元素可用来表征区域降尘的空间差异(68.2%).LaCeSm三角图解表明北京降尘主要来源于壳源物质.PbCoMo和CrCoMo三角图解可以很好地解释不同污染源贡献程度的差别是造成降尘中微量元素在空间尺度上的差异的原因.近郊区降尘受到土壤扬尘、燃煤的影响较大.城市核心区降尘主要受到交通排放的影响.城市扩展区处于过渡带,降尘受到交通、燃煤、土壤扬尘等的影响作用居中. 相似文献