简介:应用兴化湾海域枯、丰水期(2006年12月、2007年4月),大、小潮期的水质监测资料,分析了该海域水体中石油类的分布特征,并根据不同的海洋功能区的水质要求,选取第二、三类海水水质标准值为指标,采用单项指数法,评价了兴化湾海水中石油类的污染程度.结果表明,该海域石油类浓度范围为0.003~0.320mg/L,高值区主要分布于江阴半岛西南侧.枯水期的石油类浓度远高于丰水期,其中,位于水质二类区的站位超标率分别为71.0%和17.0%,水质三类区中航道和锚地区站位的超标率分别为3.6%和0;总体超标率则分别为47.5%和11.0%;与历史资料的对比结果表明,兴化湾石油类浓度的变化幅度较大,可能与船舶突发性事件有关,并且浓度总体呈上升趋势.此外,还讨论了相应的污染控制对策措施.
简介:九龙江流域的水环境安全是地区社会经济发展的重要保障.本研究综合运用了污染指数法、季节性肯达尔检验和富营养化评价标准对九龙江流域主要的4个断面的监测指标进行水质评价和变化特征分析.研究发现九龙江水质状况整体较好,但是上游地区的雁石桥断面水质连续几年氨氮、BOD5和总磷超过Ⅴ类水质标准,综合污染指数也最高,并且趋势分析中发现雁石桥断面的氨氮和总磷呈显著上升的趋势.上坂、西陂和江东桥断面水质指标多为Ⅱ、Ⅲ类水,水质较好,其中上坂断面水质又稍差于西陂和江东桥.营养程度评价发现江东桥和西陂库区大多处于中营养阶段,但是有向轻度富营养化发展的趋势.九龙江水质受多种因素的影响,其中主要是畜禽养殖污染、工业和农业面源污染.
简介:在中国科学院三江平原沼泽湿地生态试验站的毛薹草(Carexlasiocarpa)沼泽中,建成了水位增温协同控制样地。通过水位自动控制设备,实现了沼泽湿地中的原位水位控制,在保持微气候与天然湿地一致的同时,可以对水位进行精确的控制。同时,为了研究全球变化背景下水位与气温对湿地生态系统的协同作用,选择了4种水位(-20cm、-10cm、0cm和10cm),采用开顶箱(opentopchamber,OTC)被动增温方法,进行水位增温协同控制。在该控制样地中,设置了包括水位与增温交互控制在内的6种处理,每种处理重复布设5个样方,共计30个样方,每个样方的水位独立控制。该控制样地的建成将为湿地生态系统过程与功能的相关研究提供强有力的实验支撑。
简介:探索研究流域非点源氮污染控制的有效措施,对于治理改善水环境恶化具有重要的现实和长远意义。以山美水库流域为研究区域,建立AnnAGNPS氮污染模型,通过情景模拟技术分别模拟了河岸缓冲带、适量施肥、免耕、少耕、梯田和退耕还林等最佳管理措施的非点源氮污染削减效率。结果表明:(1)梯田与退耕还林对氮的削减率较高,均高于15%;免耕较低,为13%;少耕、合理施肥、河岸缓冲带削减效果有限,低于10%。(2)河岸缓冲带、少耕、免耕、梯田等措施的总氮削减率在不同月份的变化趋势与泥沙削减变化趋势一致,在7月和8月有较高的削减率;合理施肥与退耕还林的总氮削减率则与流域施肥状况相关性更高,在2—4月份有较高的削减率,因此山美水库流域水环境改善应结合非点源氮污染治理和流域水土流失治理。
简介:有害植物治理是生态学面临的重要难题.为控制危害广州市龙眼洞林场的大型木质藤本金钟藤(MerremiaboisianavanOoststr),本研究进行了治理技术的探索.通过比较大面积化学除莠、人工清除和隔离带式化学控制3种方法对金钟藤及环境的影响,阐明了各种方法的利与弊.大面积化学除莠和人工清除虽能清除金钟藤,但都造成了地表长期大面积裸露,从而引起严重的水土流失,同时前者还引起环境污染.隔离带式化学控制既能在较长时期内有效遏制金钟藤的扩散,为林地由外到内恢复创造条件,又避免了水土流失.隔离带式化学控制试用了斩荒(草甘膦.乙羧氟草醚混剂)、国产草甘膦、农达、2-甲-4-氯4种农药,综合控制效果以斩荒最优,有效控制时间180d以上,第180d对地上部分、绿枝条和老茎鲜重的抑制率分别为85.8%、99.7%和70.0%,明显高于单一使用草甘膦.国产草甘膦与进口农达无显著差异.金钟藤老茎占地上部分近一半的鲜重,老茎受抑制率低、抗药性强,是金钟藤抗除草剂能力强的主要原因.
简介:中国是一个洪水多发国家,洪水灾害平均每年给中国造成约千亿元的直接经济损失。成功的洪水风险管理离不开公众的参与,了解公众对环境风险的认知是设计有效风险沟通策略的关键,也是促进公众认识提升与行为转变的重要环节。本研究回顾了公众对洪水风险的相关认知,系统梳理了风险认知研究范式、洪水风险认知的测量及其影响因素。现有研究表明,公众居住地的地理特征与洪水风险认知存在显著的相关关系:居住地距离洪水风险源越近,洪水风险认知越高;居住地相对洪水风险源海拔越高,洪水风险认知越低。女性、年龄较高的人群更关注洪水风险,而教育程度、收入水平与洪水风险认知则没有显著相关关系。受灾经历是影响洪水风险认知的重要因素,有过受灾经历的公众会有较高的洪水风险认知和较强的应对灾害的行为。公众对洪水风险管理的信任程度也将影响公众的洪水风险认知。本研究对洪水风险认知的测量指标和测量方法做了梳理和评述,并提出今后洪水风险认知研究可能拓展的方向,如探索公众洪水风险认知对行为改变的作用,以及对洪水风险管理的影响。
简介:目前,在全球范围内有很多湿地的景观出现破碎化现象,为了探讨未来湿地景观的演化规律,湿地景观模拟模型将成为预测未来湿地景观演化的重要手段之一。分析了湿地景观变化的驱动因子,将湿地景观模拟模型归纳为基于过程的湿地景观模型和基于格局的湿地景观模型。基于过程的湿地景观模型(如PBS、SWEDI、BTELSS和WLS模型等),侧重反映湿地景观变化的生态学过程,但所需基础数据不易监测,建立模型难度大,不易推广;湿地景观格局模型(如CA-Markov、ANN、CLUE-S和GM模型等),一般是基于土地利用变化的通用模型,将湿地作为一种景观类型,侧重考虑湿地景观格局的变化,未能充分考虑其生态过程。对湿地景观模拟模型的研究予以展望,认为需要(1)加强湿地景观驱动机制的定量化研究;(2)促进湿地景观格局-过程模型耦合;(3)注重湿地景观模拟模型的尺度推绎;(4)应该提高湿地景观模拟模型的普适性,使其能够预测全球变化背景下不同区域尺度的湿地景观演化规律。
简介:崩岗主要分布在中国南方花岗岩地区,是一种主要的水土流失方式.从崩岗的定义、分类、发育过程与形成机理、综合治理方面论述了崩岗研究的现状与进展.在前人研究基础上对崩岗的学科归属进行了探讨,并从多方面综合分析了崩岗与灾害的关系,认为地貌学是崩岗过程与分布研究的理论基础,因此将崩岗划为地貌学研究范畴比较合适.由于崩岗不直接造成超出人类社会承受能力的损失,以及崩岗的自然不稳定能量释放过程与滑坡、泥石流、洪水等自然灾害的快速能量释放过程存在质的差别,因此认为崩岗不等同于灾害,但在某些特定条件下,崩岗可以转化为泥石流从而转变为灾害.所以,崩岗的整治应该引起足够的重视.
简介:[1]ChinaCommunicationsSecondHighwaySurveyDesignandResearchInstitute(CCSHSDRI),1996.HighwayDesignHandbook:Subgrade(2ndedn.).Beijing:ChinaCommunicationsPress.(inChinese)[2]GengTading,ChenChuankang,YangWuyangetal.,1978.OnthehighwaynaturalregionalizationofChina.ActaGeographicaSinica,33(1):49-62.(inChinese)[3]HighwayPlanningandDesignInstituteoftheMinistryofCommunications,1986.StandardofClimaticZoningforHighway(JTJ003-86).Beijing:ChinaCommunicationsPress.(inChinese)[4]JillOvik,BjornBirgisson,DavidENewcomb,1999.CharacterizingSeasonalVariationsinFlexiblePavementMaterialProperties.TransportationResearchRecord,1684:1-7.[5]KennedyTKetal.,1994.SuperiorPerformingAsphaltPavement(Superpave):TheProductoftheSHRPAsphaltResearchProgram.SHRP,NationalResearchCouncil,WashingtonD.C.[6]LiBin,1957.Someproblemsaboutregionalizingclimaticzoningforhighway.EngineeringConstruction,5:19-23.(inChinese)[7]LiBin,1959.Explanationsaboutrevisionofnationalclimaticzoningforhighway.Highway,15(SpecialIssue):33-36.(inChinese)[8]LiBin,1980.Chinahighwaynaturalregionalizationofpermafrost.AutomobileandHighway,1:39-55.(inChinese)[9]LiGuishun,1996.TertiaryhighwaynaturalregionalizationofShanxiprovince.ScienceandTechnologyofShanxiCommunication,5:13-18.(inChinese)[10]MaureenAKestler,GordonLHanek,MarkATruebe,2001.Evaluatingmoisturesensorsandmonitoringseasonalmoisturevariationinlow-volumeroads.TransportationResearchRecord,1755:97-107.[11]MohseniA,1996.LTTPSeasonalACPavementTemperatureModels.FHWA,U.S.DepartmentofTransportation,WashingtonD.C.[12]PeterJBosscher,HussainUBahia,SuwithoThomasetal.,1997.Relationshipbetweenpavementtemperatureandweatherdata:Wisconsinfieldstudytoverifysuperpavealgorithm.TransportationResearchRecord,1609:1-11.[13]RabinowSD,RadaGR,TayabjiSDetal.,1993.De