陕西省温室气体排放清单研究

采用IPCC指南推荐的碳排放计算方法,将省级温室气体排放源分为能源活动、工业生产、农业、林业、废弃物等5个单元,全面测算了2005—2013年陕西省温室气体排放清单。结果表明:2005—2013年,陕西省温室气体排放总量和人均碳排放量逐年增长且有加速趋势,而温室气体吸收总量却增长缓慢,净温室气体排放量增长趋势显著,单位GDP碳排放量呈波动下降趋势;能源部门的温室气体排放量占总排放比例最大,为78.42%~83.36%;工业过程、农业、废弃物处理排放所占比例分别为9.57%~14.78%、3.11%~9.02%、1.25%~1.98%;林业部门表现为碳汇,约9%的CO2排放被森林吸收。     

CMIP5多模式集合对南亚大河气候变化模拟评估及未来情景预估

利用英国东英格利亚大学CRU(Climatic Research Unit)逐月气温、日本高分辨率亚洲陆地降水数据集APHRODITE(Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data IntegrationTowards Evaluation)逐日降水资料以及耦合模式比较计划CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project phase 5)多模式集合逐月气温、降水格点数据,评估了CMIP5多模式集合对包括印度河、恒河、湄公河、萨尔温江、伊洛瓦底江和布拉马普特拉河全区域(简称南亚大河流域)气候变化的模拟能力,并对流域2016—2035、2046—2065和2081—2100年气候变化可能趋势进行了预估。结果表明:CMIP5多模式集合对流域年平均气温的时间变化和空间分布特征有较强的模拟能力,时间空间相关系数都达到0.01的显著性水平,尤其对夏季气温的模拟要优于其他季节;对降水而言,模式对其也有较好的模拟能力,尤其是降水的季节性波动。预估结果表明:RCP2.6、4.5、8.5情景下,相对于基准期(1986—2005年),21世纪前期(2016—2035年)、中期(2046—2065年)和末期(2081—2100年)全流域年平均气温都有上升,且上升增幅随排放情景增大而增大,流域高海拔地区增幅较大;降水除21世纪前期RCP4.5、8.5情景下的增长趋势较小外,全流域年降水量都将增大;未来上述三段时期夏季持续升温将引起北部高海拔地区冰川的进一步消融;春季降水未来将持续增加,对全区水资源的贡献将增加;流域冬季降水的少量增加有助冰川累积和高海拔地区水资源的增加;三段时期夏季降水都有增长,洪涝发生的风险加大,极端降水事件可能增多。     

上海市PM_(10)浓度四季遥感模型研究

通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品与PM_(10)浓度之间的相关性发现,AOD须经过垂直和湿度订正才可与PM_(10)建立较好的关系。3)结合垂直和湿度订正分别建立的上海市PM_(10)浓度春夏秋冬四季的遥感反演模型均通过了拟合度检验,其中春季模型采用指数函数、夏季和秋季模型采用二次多项式函数、冬季采用幂函数、全年采用二次多项式函数,利用此四季模型反演上海市PM_(10)浓度具有较高的可信度。     

杭州地区2015年PM2.5浓度时空变化特征分析

在2015年杭州地区11个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOT产品,建立了利用AOT反演近地面PM2.5质量浓度的模型.利用实测和遥感反演数据共同分析了杭州市PM2.5质量浓度时空变化特征.分析结果表明,PM2.5质量浓度分布的日变化特征为:在杭州市中心城区,冬季、春季及秋季都存在典型的双峰变化,冬季、春季的峰值出现在9:00-12:00,秋季峰值出现在6:00-9:00;夏季表现出夜间浓度高于白天的特征.PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征为:冬季＞春季＞秋季＞夏季.PM2.5质量浓度的空间分布格局为:杭州地区东北区域的浓度明显高于其他区域;杭州—富阳—桐庐沿线、杭州—临安沿线PM2.5质量浓度存在高浓度的分布条带,PM2.5质量浓度的空间分布与城镇化的格局相似.PM2.5质量浓度空间分布与地形和植被指数呈负相关,春季地形和植被指数对PM2.5浓度分布的抑制影响最大.     

小尺度土地利用变化模型在岩溶山区的应用

针对当前土地利用模拟技术在岩溶地区应用较少的现状,该文提出了利用CLUE-S模型对岩溶地区土地利用变化进行模拟。此模型全面考虑自然和人文因子,通过迭代方法综合空间分析和非空间分析,较好地模拟小尺度范围内土地利用变化,具有综合性、开放性、空间性、竞争效率性等特点。研究结果表明:该模型不仅能够准确地反映未来研究区土地利用变化趋势,而且能较好地筛选影响未来土地利用变化主要影响因子,进行不同情景土地利用变化模拟,对岩溶地区土地利用规划和管理具有参考价值。     

甘肃宝积山盆地中侏罗世石拐茨康叶表皮构造及古环境意义

甘肃宝积山盆地中侏罗统窑街组发现茨康类植物化石,通过对其外部形态和表皮构造研究,认定为石拐茨康叶(Czekanowskia(Vachrameevia)shiguaiensis)。对比当前化石及其现存最近对应种(the nearest living equivalent species)—Ginkgo biloba L.的气孔比率,得到宝积山盆地在中侏罗世的古大气CO_2体积分数为1.55×10~(-3),数值接近GEOCARBⅢ碳平衡模型的拟合曲线,表明茨康叶属植物也是恢复古大气CO_2体积分数的良好材料。同时,通过角质层特征进行古环境重建,结果表明宝积山盆地在中侏罗世时期气候较为温和湿润。     

基于打滑地层的孕镶金刚石钻头设计

为了提高金刚石钻头在坚硬致密、弱研磨性地层的钻进效率, 将弱化胎体耐磨损性能理论与切削齿非光滑设计相结合, 制作钻头进行现场试验并对胎体进行扫描电镜分析.研究结果表明:在胎体中添加适当浓度的胎体弱化颗粒, 有利于提高钻头的钻速; 经胎体耐磨性弱化处理的钻头在钻进过程中, 弱化颗粒易于从胎体表面脱落, 使其表面形成微观非光滑形态, 提高了钻头唇面与岩石的单位面积压力, 增加了孔底岩粉的研磨能力, 促进了胎体中新颗粒金刚石的出刃; 弱化颗粒浓度存在一个较优的设计范围, 过高或过低都不利于提高钻头的钻进效率和使用寿命.      

北方某经济开发区地下水污染调查评价

本文应用污染指数法,对北方某经济开发区及周边地下水水质进行了污染评价,结果表明研究区地下水水质以轻污染和中污染为主,局部地区出现较重污染,主要指标为硝酸盐氮、三氯甲烷和三氯乙烯。通过对工业废水、再生水、河水水质的检测,发现研究区地表水水质与污水处理厂再生水排放密切相关,地下水污染很可能与开发区企业排污有关。由于开发区所处位置的环境敏感性和脆弱性,建议今后在开发区及附近继续开展相关研究,进一步查明地下水的硝酸盐氮及有机污染物来源、污染途径,建立完善的监测体系,以便及时切断污染源,保障城市及当地供水安全。     

基于客观分析的多源卫星叶绿素a浓度产品融合方法研究

本文基于Aqua/MODIS、Terra/MODIS和Envisat/MERIS多源卫星叶绿素a浓度产品,研究了客观分析融合方法,制作了西北太平洋海域(0°~50°N,100°~150°E)叶绿素a浓度融合产品,并从有效数据空间覆盖率和产品精度两个方面对融合方法进行了评价。与单传感器以及欧洲太空局发布的GSM模型业务化融合产品相比,客观分析融合产品空间覆盖率明显提高;与收集的2002-2012年间叶绿素a浓度实测数据比较,GSM模型业务化融合产品的匹配数据点为578个,偏差为-0.20 mg/m3,均方根误差为0.37 mg/m3,客观分析法融合产品的匹配数据点为1432个,偏差为-0.21 mg/m3,均方根误差为0.36 mg/m3。结果表明:本文研究的客观分析融合方法在保证融合产品精度的同时可显著提高产品的空间覆盖率,在海洋水色融合应用前景广阔。     

不同培养条件对三角褐指藻生长及其生物活性成分积累的影响

以三角褐指藻(Phaeodactylum tricornutum)为研究材料,比较了Na NO3、NH4HCO3和CO(NH2)2为氮源的两种培养基(m L1和ASW培养基)对其生长和生物活性成分(岩藻黄素、金藻昆布糖和二十碳五烯酸(C20:5,EPA))时相积累的影响,同时分析了脂肪酸组成和总脂含量的变化。结果表明:以m L1培养基培养时,三角褐指藻的生物质质量浓度明显高于ASW培养基培养时的生物质质量质量浓度,尿素优于其他两种氮源,最大生物质质量质量浓度为3.7 g/L。不同培养条件下岩藻黄素含量的时相变化规律一致,均随着培养时间的延长呈现先增加后减少的趋势,其最高积累量分别为:13.27 mg/g(Na NO3)、13.23 mg/g(CO(NH2)2)和13.89 mg/g(NH4HCO3)(m L1);13.2 mg/g(Na NO3)、14.92 mg/g(CO(NH2)2)和13.6 mg/g(NH4HCO3)(ASW),由此可知氮源对岩藻黄素积累量影响不大。金藻昆布糖含量随着培养时间延长逐渐增加,其最大积累量分别为9.82 mg/g(NH4HCO3)(m L1)和8.59 mg/g(Na NO3)(ASW)。不同培养条件下其总脂含量变化不显著,均在培养末期达到最大值,分别为24.18%(NH4HCO3)(m L1)和23.79%(Na NO3)(ASW);其主要脂肪酸组成为:豆蔻酸(C14:0)、棕榈酸(C16:0)、棕榈油酸(C16:1)、硬脂酸(C18:0)、油酸(C18:1)、亚油酸(C18:2)、花生一烯酸(C20:1)、木焦油酸(C24:0)和EPA,其中,EPA含量随着培养时间延长逐渐下降,尿素最有利于EPA的积累。