湿地生态环境监测指标体系的探讨

对湿地环境监测的几种主要方法进行了初步分析，论证了湿地监测指标选取的原则与路线，在此基础上，制定了湿地监测指标体系。     

舒城县近50年来土地利用变化分析

分析了安徽省舒城县近50年间的土地利用变化情况,研究表明：近50年间,舒城县林地急剧减少,耕地和水体面积变化不大,居民用地和园地逐渐增加并有加速上升的趋势;土地利用的动态变化主要受舒城县人口、经济发展和行政政策等驱动力因素影响和控制。     

艾比湖流域绿洲稳定性研究

20世纪50年代以来,艾比湖流域绿洲荒漠化过程加剧,绿洲萎缩,稳定性严重失衡。由于绿洲是一个典型的灰色系统。因此,文章在探讨了基于水资源、土壤资源和植被资源表征下艾比湖流域绿洲稳定性变化机理的基础上,利用灰色系统理论的方法对绿洲稳定性的驱动机制进行了研究,诊断并分析了各影响因子在不同表征下对绿洲稳定性的贡献作用大小。结果表明:绿洲内外过度的人为活动是稳定性变化的主导驱动因素,为拓展绿洲学研究的新思路提供了有益的探索。     

城市高层建筑遥感调查方法研究——以上海为例

城市建设日新月异,高层建筑则是城市的标志.城市建设现状的调查,尤其建筑现状的调查已刻不容缓,其关键是具有高效的调查手段.本文以上海为例,对城市高层建筑遥感调查方法进行了有益的探索.特别是针对建筑物高度的调查,创新性地提出了基于QuickBird遥感影像的新阴影长度法.该方法具有与影像参数无关及阴影长度计算自动化的特点,因而具有高效、适用范围广等特点.     

上海农田土壤重金属含量的空间分析

土壤环境中的污染物积累及其在食物链中的迁移转化是影响食品安全的重大科学问题。重金属污染因滞留持久、高富集等特性,易于通过食物链进入农产品中,影响农产品质量安全,危害人类健康[1,2]。因此,针对农田土壤中的重金属累积状况进行调查和评价,已是国内外广泛关注的问题。近年来,前人分别从不同的角度对土壤重金属空间分布特征进行了研究。从研究区上看,城乡结合部是土壤重金属污染研究的热点区域[3,4],如Zhao等[3]研究了无锡城市边缘区土壤重金属累积与空间分布特征。从研究尺度上看,Facchinelli等[5]从宏观尺度上研究了意大利Piemonte地区农田重金属污染的空间分异特征;刘付程等[6]从县域     

我国城市杂草的研究趋势

随着杂草科学的发展，人们对农田杂草已做了很多深入研究并获得了实质性进展，但针对城市杂草的研究则有较大局限性。本文通过对城市杂草研究现状的分析，旨在探索城市杂草研究的方向和应用前景。     

和田河流域绿洲荒漠过渡带土地荒漠化过程研究

和田河流域绿洲荒漠过渡带属于典型的生态脆弱带,风动力是该区土地荒漠化的主要动力因素,植被是该区土地荒漠化的重要决定因子。本文根据风洞试验的结果,探讨了和田河流域绿洲荒漠过渡带土地荒漠化的正过程。指出该区的土地荒漠化是在南疆气候变异以及人类活动等原因造成的干旱地区土地退化的大环境下发生的;同时,该地区的土地荒漠化又有特定的内涵:以天然绿洲的土地退化为本质;人类活动加速了这一过程。该区域土地荒漠化的发生和发展与其物理学驱动机制有着良好的对应关系。根据土地荒漠化发展的不同阶段,可以将其划分为荒漠河岸林衰退期、灌丛沙堆稳定发展期、灌丛沙堆活化-荒漠化发展期。     

GIS支持下的上海畜禽业污染研究

对上海畜禽业污染信息系统的建立作了有益的探讨。集约化畜禽养殖中污染负荷的空间分布规律研究结果表明，由此所产生的畜禽粪尿达 301.2万 t，单位耕地面积粪尿量表现为近郊 >中郊 >远郊，近郊以生猪场的污染贡献率最高，中郊以生猪和奶牛场、远郊以奶牛场的污染贡献率最高。为减少畜禽业对黄浦江、苏州河水质以及城区环境的威胁，需搬迁畜禽场253个。     

低丘侵蚀红壤垦种绿化后土壤结构，养分积聚和持水性能

坡地侵蚀红壤垦种绿化后,随垦种年限、红壤热化程度的提高,红壤的肥力状况得到了显著改善,主要表现为：水稳性团聚体数量增加,土壤养分含量提高,土壤通气性改善,土壤通透库容增加,能有效调节和控制水土流失状况,地表径流量和泥沙流失量大幅度降低,同时在各种利用方式对水土流失控制和红壤肥力状况改善的影响方面,林地比草地的调节作用强,阔叶林的作用比针叶林大。     

非负约束因子分析和PMF模型解析黄浦江表层沉积物中多环芳烃的来源

采用GC/MS对黄浦江表层20个沉积物样品中的16种PAHs进行定量分析,得到沉积物中总PAHs含量为0.723~38.541μg·g-1,其中3环和4环所占比例较高,部分样品中总PAHs含量超过了风险评价低值(ER-L或ISQV-L),对该区水生生物具有潜在不利影响。运用非负约束因子分析法(FA-NNC)和PMF模型,分析黄浦江表层沉积物中多环芳烃的污染源类型及源的贡献率。PMF和FA-NNC分析得到三个主因子,并且各自得到的总PAHs浓度预测值和实测值拟合较好,相关系数分别为0.987 4和0.999 6。两种模型对于PAHs的来源有较为一致的判定结果,分别是交通源、燃煤和生物质燃烧源、炼焦源。由FA-NNC得到的3个源的贡献率依次为交通源71.3%,燃煤和生物质燃烧源12.0%,炼焦16.6%;与之对应,PMF得到的源贡献率依次为57.6%、32.1%、10.3%。