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西南师范大学学报（自然科学版） 2021年第12期46卷 53-62页

作者：孙德尧张科吴才武杨越孙丽李亚男孙维悦武智勇河北民族师范学院资源与环境科学学院河北承德067000 天津天融环境科技发展有限公司天津300380 哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室哈尔滨150025 哈尔滨师范大学生命科学与技术学院哈尔滨150025

承德市是京津冀地区北部的重要生态屏障,为了解承德市大气环境质量特征及污染物潜在来源,选取承德市2016-2019年大气污染物的常规6项数据(SO2,NO2,CO,O3,PM2.5和PM10),分析了承德市大气污染物质量浓度的变化特征,同时利用Pearsons相关... 详细信息

承德市是京津冀地区北部的重要生态屏障,为了解承德市大气环境质量特征及污染物潜在来源,选取承德市2016-2019年大气污染物的常规6项数据(SO2,NO2,CO,O3,PM2.5和PM10),分析了承德市大气污染物质量浓度的变化特征,同时利用Pearsons相关分析以及HYSPLIT模型对污染物来源进行解析.结果表明:近4年,承德市环境空气质量明显提高,总体优良达标率为87.29%;首要污染物主要是PM10,O3,PM2.5和NO2,其中PM10是全年空气质量的主要影响因素;机动车尾气、工业生产、扬尘和生物质燃烧是污染物的主要来源.外源污染物输送路径主要包括西北气团、东南气团及北方气团,其中东南气团污染物质量浓度最高.西北气团质量浓度次之,北方气团质量浓度相对较低.从潜在源区来看,O3的高值区范围最大,主要分布于东南以石家庄为中心的华北平原地区;NO2,CO,PM10和PM2.5高值区范围次之,主要分布于内蒙古中西部地区及华北平原地区;SO2的高值区范围最小,分布比较分散.总体来说西北及东南传输通道是承德市大气外源输入的主要源区.

关键词：承德市大气污染轨迹分析潜在源区

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大兴安岭秋季冻结期土壤水热变化对多年冻土泥炭地可溶性有机碳的影响

大兴安岭秋季冻结期土壤水热变化对多年冻土泥炭地可溶性有机碳的...

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第五届全国寒区岩土力学与工程青年学术论坛

作者：孙超峰宋立全臧淑英焦亚青鲁博权哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室黑龙江哈尔滨150025 黑龙江省寒区生态安全协同创新中心黑龙江哈尔滨150025

土壤温度和含水量是影响可溶性有机碳(DOC)变化的重要因素.然而,多年冻土泥炭地土壤DOC变化对秋季冻结期土壤水热变化的响应尚不明确.本研究选取大兴安岭3种多年冻土泥炭地[小叶章泥炭地(CP)、兴安落叶松-泥炭藓泥炭地(LP)、白毛羊胡子...

土壤温度和含水量是影响可溶性有机碳(DOC)变化的重要因素.然而,多年冻土泥炭地土壤DOC变化对秋季冻结期土壤水热变化的响应尚不明确.本研究选取大兴安岭3种多年冻土泥炭地[小叶章泥炭地(CP)、兴安落叶松-泥炭藓泥炭地(LP)、白毛羊胡子苔草泥炭地(EP)]作为研究对象,开展野外原位试验探究秋季冻结期土壤水热变化对多年冻土泥炭地土壤DOC变化的影响.结果表明：秋季冻结期土壤DOC含量表现为EP﹥CP﹥LP,平均含量分别为83.99、45.75和43.13mg·L-1.在秋季冻结前期3种类型多年冻土泥炭地土壤DOC含量均呈波动下降趋势,中、后期CP,LP土壤DOC变化较平缓.在秋季冻结前期,CP整体土壤DOC含量随浅层土壤温度的降低而减少;在后期CP浅层和整体土壤DOC含量随浅层土壤含水量的增加而增加.在秋季冻结中期,LP浅层土壤温度升高和含水量的减少,降低了土壤DOC含量;LP整体土壤DOC的变化随着浅层温度的升高逐渐降低.在秋季冻结后期,EP深层和整体土壤DOC含量随深层含水量增加而增加.在整个秋季冻结期,LP浅层土壤DOC主要受地表温度驱动,深层土壤DOC则主要受深层含水量的影响;整体土壤DOC则受地表温度影响较大.研究表明秋季冻结期多年冻土泥炭地土壤水热变化驱动土壤DOC含量的变化.研究结果为多年冻土区碳循环和"双碳"背景下的碳排放研究提供基础科学数据.

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大兴安岭多年冻土泥炭地无机氮动态对秋季冻融的响应

大兴安岭多年冻土泥炭地无机氮动态对秋季冻融的响应

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第五届全国寒区岩土力学与工程青年学术论坛

作者：焦亚青宋立全臧淑英孙超峰鲁博权哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室黑龙江哈尔滨150025 黑龙江省寒区生态安全协同创新中心黑龙江哈尔滨150025

大兴安岭多年冻土泥炭地是对全球变暖响应敏感的地区之一.在全球变暖、多年冻土退化背景下,为了探明秋季冻融对多年冻土泥炭地无机氮时空变化的影响,本研究于2019年9-11月以大兴安岭三种多年冻土泥炭地为研究对象进行野外原位实验,分析...

大兴安岭多年冻土泥炭地是对全球变暖响应敏感的地区之一.在全球变暖、多年冻土退化背景下,为了探明秋季冻融对多年冻土泥炭地无机氮时空变化的影响,本研究于2019年9-11月以大兴安岭三种多年冻土泥炭地为研究对象进行野外原位实验,分析了秋季冻融前、中和后期多年冻土泥炭地浅层和深层土壤无机氮的时空变化特征以及浅层和深层土壤含水量和温度的变化规律,建立了土壤无机氮含量与土壤温度和含水量间的多元线性回归模型.研究表明：多年冻土小叶章泥炭地(XY)、兴安落叶松-泥炭藓泥炭地(XA)和白毛羊胡子苔草泥炭地(BM)的土壤铵态氮(NH4+-N)含量变化范围：(1.00±0.00)～(20.60±0.20)mg·kg-1,硝态氮(NO3--N)含量的变化范围：(0.02±0.01)～(14.64±1.11)mg·kg-1,且无机氮以土壤NH4+-N为主;秋季冻融后期无机氮含量明显高于前期.尽管水热交互作用对该时期无机氮没有显著影响,但是在不同冻融阶段,无机氮对环境因子的响应程度存在差异：在秋季冻融前、中和后期浅层无机氮动态分别与浅层温度和含水量的变化相关,但在整个秋季冻融期间BM浅层无机氮含量仅对10～20 cm含水量存在响应(R2=0.344,P＜0.01).研究表明,秋季冻融期内,多年冻土泥炭地无机氮发生初步累积,且浅层环境因子对无机氮响应程度最大.本研究可补充大兴安岭多年冻土泥炭地秋季冻融对土壤无机氮影响研究的相关数据,并为多年冻土泥炭地响应全球变暖的温室气体释放的研究提供基础数据支撑.

关键词：

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黑龙江省PM_(2.5)时空演变特征研究

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绿色科技 2022年第4期24卷 96-99页

作者：张思宇茹艺哈尔滨师范大学地理科学学院寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨市道外区疾病预防控制中心黑龙江哈尔滨150056

以2009~2018年黑龙江省13个地级城市PM_(2.5)为研究对象,采用空间计量等模型方法分析了其时空演变特征,探究了其影响因素。结果表明:研究期内黑龙江省PM_(2.5)污染呈现先上升后降低趋势;污染情况有明显的季节性特征,冬季最为严重;全局... 详细信息

以2009~2018年黑龙江省13个地级城市PM_(2.5)为研究对象,采用空间计量等模型方法分析了其时空演变特征,探究了其影响因素。结果表明:研究期内黑龙江省PM_(2.5)污染呈现先上升后降低趋势;污染情况有明显的季节性特征,冬季最为严重;全局空间自相关大部分呈现出负相关性,局部自相关性差,污染重心在伊春市;风速、地区GDP和人口对PM_(2.5)污染呈显著正向作用,气温与降水量起反向影响。

关键词：细颗粒物大气污染时空演变影响因素

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哈尔滨PM_(2.5)和NO_(2)的污染特征及相关性分析

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绿色科技 2022年第22期24卷 181-183,188页

作者：解楠茹艺哈尔滨师范大学地理科学学院寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨市道外区疾病预防控制中心黑龙江哈尔滨150056

利用哈尔滨市12个空气质量国控站点2014~2019年的大气环境质量数据,对哈尔滨市PM_(2.5)和NO_(2)浓度的变化趋势进行了分析,同时探究了二者的相关性关系。结果表明:2014年哈尔滨市PM_(2.5)和NO_(2)的浓度最高,分别为72μg/m^(3)和52μg/m... 详细信息

利用哈尔滨市12个空气质量国控站点2014~2019年的大气环境质量数据,对哈尔滨市PM_(2.5)和NO_(2)浓度的变化趋势进行了分析,同时探究了二者的相关性关系。结果表明:2014年哈尔滨市PM_(2.5)和NO_(2)的浓度最高,分别为72μg/m^(3)和52μg/m^(3),之后逐年呈下降趋势。哈尔滨市PM_(2.5)和NO_(2)的季节变化较为明显:PM_(2.5)四季浓度由高到低依次为冬季、秋季、春季、夏季;NO_(2)四季浓度由高到低依次为冬季、秋季和春季、夏季。哈尔滨市PM_(2.5)和NO_(2)的月均浓度变化呈“U”型曲线,最高值出现在1月份,分别为89μg/m^(3)和61μg/m^(3);最低值出现在8月,分别为18μg/m^(3)和30μg/m^(3)。PM_(2.5)与NO_(2)浓度呈显著正相关,二者容易产生叠加污染。

关键词： PM_(2.5) NO_(2) 污染特征哈尔滨市

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空气质量与女性生殖内分泌激素水平的相关性探讨

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中国优生与遗传杂志 2022年第6期30卷 967-970页

作者：孙博洋王娇孙丽方传丰杨春韩世愈哈尔滨医科大学附属第四医院妇产科黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨医科大学附属第四医院检验科黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室黑龙江哈尔滨150001

目的探析空气质量与女性生殖内分泌激素水平的相关性。方法选取2015年1月至2018年12月于哈尔滨医科大学附属第四医院妇科门诊行性激素六项检查(卵泡刺激素、黄体生成素、睾酮、雌二醇、孕酮、泌乳素)患者的报告为数据,以及2015年1月至... 详细信息

目的探析空气质量与女性生殖内分泌激素水平的相关性。方法选取2015年1月至2018年12月于哈尔滨医科大学附属第四医院妇科门诊行性激素六项检查(卵泡刺激素、黄体生成素、睾酮、雌二醇、孕酮、泌乳素)患者的报告为数据,以及2015年1月至2018年12月哈尔滨市逐日空气质量数据。将两者进行相关性分析。结果空气中PM2.5、PM10、SO_(2)与FSH>40 U/L且年龄<40具有相关性(P<0.05),其相关系数分别为0.9616(95%CI:0.0072、0.9992)、0.9769(95%CI:0.2584、0.9995)和0.9661(95%CI:0.0702、0.9993)。而O_(3)与LH/FSH>2具有相关性(P<0.05),相关系数为0.9984(95%CI:0.9231、1.000)。结论环境空气污染物的暴露可能会影响女性生殖激素水平的分泌,尤其会对卵巢功能造成影响。

关键词：性激素六项女性生殖系统空气质量

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基于GIS的城市居住空间生态宜居性分析--以吉林省吉林市为例

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黑龙江生态工程职业学院学报 2022年第3期35卷 15-18,105页

作者：王春蕾刘锐张劼高承龙延边大学融合学院吉林延吉133002 延边大学人文社会科学学院吉林延吉133002 哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室黑龙江哈尔滨150025 吉林市城乡规划研究院规划信息所吉林吉林132000

基于GIS技术方法,对获取的吉林市49个街道行政区域的695个居住地,进行居民出行距离、距商服中心距离、距中小学校距离、距社区中心距离、距公园绿地距离、距医院诊所距离等6项指标的分析,得出不同地块区域的宜居性等级,在此基础上构建... 详细信息

基于GIS技术方法,对获取的吉林市49个街道行政区域的695个居住地,进行居民出行距离、距商服中心距离、距中小学校距离、距社区中心距离、距公园绿地距离、距医院诊所距离等6项指标的分析,得出不同地块区域的宜居性等级,在此基础上构建城市宜居性评价体系,进而采用层次分析法的分析,得出以下结论:(1)中心主城区各项配套设施形成的5—15min步行圈相互重叠现象,可满足城市大部分居民的生态宜居性需要。(2)城市宜居性优秀和宜居性良好的地块过于聚集于老城区,没有形成连续的辐射面,城市发展布局严重不均衡。(3)城市各项设施沿交通线和沿江聚集特征十分明显,交通和水系分割问题对区域的生态宜居影响较大。最后据此提出城市宜居环境合理化改进建议。

关键词： GIS 城市居住空间宜居性优化分析

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我国湿地分类与分布特征及水问题分析

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数字化用户 2018年第10期24卷 248-248页

作者：张雅春 150025 哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室黑龙江哈尔滨

为了加强我国湿地的保护和合理开发利用,应该对我国湿地保护和开发利用中存在的水问题进行深层全面的分析.比如湿地生态需要用水严重短缺、水污染问题日益加重、生物多样性也日渐减少.我们有必要进一步明确我国湿地的分类和我国湿地分... 详细信息

为了加强我国湿地的保护和合理开发利用,应该对我国湿地保护和开发利用中存在的水问题进行深层全面的分析.比如湿地生态需要用水严重短缺、水污染问题日益加重、生物多样性也日渐减少.我们有必要进一步明确我国湿地的分类和我国湿地分布的特征,从而提出有效的途径破解我们所面临的湿地水问题.

关键词：湿地分类分布特征水问题分析

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2017–2020年东北典型农田区积雪水热效应数据集

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中国科学数据（中英文网络版） 2022年第3期7卷 101-114页

作者：陈秀雪李晓峰卫颜霖王广蕊梁爽姜波张丽娟侯仁杰中国科学院东北地理与农业生态研究所长春130102 中国科学院大学北京100049 中国科学院长春净月潭遥感实验站长春130102 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 吉林省墒情监测中心长春130033 哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室哈尔滨150025 东北农业大学水利与土木工程学院哈尔滨150030

积雪可以改变土壤水热平衡,进而对春耕产生影响。因此,了解积雪对于农业生产的影响至关重要。本数据集包括两部分:(1)基于东北典型农田区进行不同积雪覆盖厚度下土壤温湿度的变化观测,形成2017–2019年积雪–土壤水热地面观测数据集;(2... 详细信息

积雪可以改变土壤水热平衡,进而对春耕产生影响。因此,了解积雪对于农业生产的影响至关重要。本数据集包括两部分:(1)基于东北典型农田区进行不同积雪覆盖厚度下土壤温湿度的变化观测,形成2017–2019年积雪–土壤水热地面观测数据集;(2)基于农业气象站实测的土壤温湿度数据和ERA5数据(包括浅层土壤温湿度数据、雪深数据),利用多元线性回归构建经验模型,形成了空间分辨率为10 km×10 km的积雪影响下的2017–2020年东北典型农田区(吉林西部)春季(2月1日–3月20日)逐日土壤温、湿度模拟数据集。此外,采用吉林西部66个农业气象站实测数据对模拟数据集的温度和湿度进行验证,均方根误差(RMSE)分别为1.6℃和0.04 m^(3) m^(-3)。本数据可为探究积雪对东北农田水热影响提供数据支撑。

关键词：积雪土壤水热影响东北地区典型农田区

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