黄河流域内蒙古段水化学同位素特征及水体转化关系

以黄河流域内蒙古段为研究区,于2021年7月（丰水季）和10月（枯水季）采集降水、黄河干流、黄河支流与季节性河流、乌梁素海、哈素海、岱海、灌区渠系和地下水等水样,测试不同类型水体的水化学组成和氢氧同位素值.综合运用Piper三线图、Gibbs图、离子比例和MixSIAR混合模型等研究方法,分析了黄河流域内蒙古段水化学演变规律,并揭示降水、地表水和地下水的转化关系.结果表明,研究区地下水和地表水均偏弱碱性,水体中优势阴离子为Cl^-,优势阳离子为Na⁺,地表水水化学类型以Cl ·SO₄-Na ·Mg和SO₄ ·HCO₃-Na ·Mg为主,地下水水化学类型以Cl ·SO₄-Na ·Mg和SO₄ ·HCO₃-Na ·Ca.地下水Ca²⁺和Mg²⁺主要来源于硅酸盐和蒸发岩的溶解,地表水Ca²⁺和Mg²⁺主要源于碳酸盐岩溶解,且水中碳酸和硫酸参与了碳酸盐矿物和硫化矿物溶解的过程,不同水体Na⁺和Cl^-均受人为污染源的影响.受季节效应影响,地表水和地下水δD和δ¹⁸ O丰水期较枯水期高,研究表明,地表水在接受大气降水补给后受到了蒸发分馏作用的影响,地下水补给源复杂.MixSIAR模型揭示出,研究区地表水是地下水的主要补给来源,占总补给量的52.4%~62.2%,大气降水是地表水的主要补给来源,占总补给量的85.4%~97.1%.     

长期秸秆还田对潮土真菌群落、酶活性和小麦产量的影响

为了研究秸秆还田对黄淮海平原潮土真菌群落的影响,开展连续10 a田间定位试验,设置不施肥（NF）、单施化肥（NPK）和秸秆还田配施化肥（NPKS）这3个处理,通过网络分析和结构方程模型,揭示真菌群落对土壤肥力、酶活性和小麦产量的影响机制.结果发现,NPKS处理土壤有机质（SOM）较NPK处理和NF处理分别升高9.20%和34.75%,碱解氮（AN）升高12.03%和39.17%,脱氢酶（DHA）升高37.21%和50.91%,β-葡糖苷酶（β-GC）升高17.29%和73.48%,小麦增产16.22%和125.53%.不同施肥处理真菌α-多样性并未发生显著变化,却导致β-多样性出现明显分异.冗余分析表明,速效磷（AP）、SOM和AN是潮土真菌群落组成变化的主要调控因素.差异物种分析表明,NF处理富集了Mortierella、Aspergillus、Ceriporia和Acremonium等具有溶磷/解钾功能的物种,以及Leohumicola和Hyalodendriella等植物共生菌;NPK处理中Sarocladium、Fusarium和Fusicolla等植物病原菌丰度显著升高;NPKS处理则激发了Pseudogymnoascus和Schizothecium等抑病菌生长,并提高Trichocladium和Lobulomyces等秸秆降解物种丰度.网络分析发现整个网络由4个主要模块组成,其中模块2物种累积丰度在NPKS处理显著升高,且与DHA和β-GC呈线性正相关关系.结构方程模型结果进一步表明小麦产量主要受SOM直接正向调控,而模块2物种可通过正向调节DHA和β-GC,间接影响SOM和小麦产量.综上所述,黄淮海平原潮土区秸秆还田可通过调节真菌种间互作关系,刺激特定物种集群生长,抑制病原菌活性,提高土壤酶活性,促进SOM累积,最终获得作物高产.     

小型养殖塘水体中CH4、CO2和N2O浓度的时空变化特征及影响因素

养殖塘作为重要的温室气体排放源,水体中温室气体浓度的变化不仅是准确量化温室气体排放量的基础,还是明确其影响因素的重要依据.基于顶空平衡-气相色谱仪法对长三角一处典型的小型养殖塘水体中CH₄、CO₂和N₂ O浓度的时空变化特征以及影响因素进行了分析.结果表明,除春季外,在水温影响下,CH₄和N₂ O浓度在午间或午后出现高值;受水温和水生植物光合作用影响,CO₂浓度的高值出现在晨间光合作用较弱的时候.养殖塘水体中CH₄和CO₂浓度呈现秋季最高、冬季最低的季节变化特征,c（CH₄）在秋季和冬季的均值分别为176.34 nmol·L^-1和32.75 nmol·L^-1,主要受气温、水温和溶解氧（DO）影响;c（CO₂）秋季和冬季的均值分别为134.37 μmol·L^-1和23.10 μmol·L^-1,主要受水生植物光合作用和pH影响;c（N₂ O）在夏季最高,冬季最低,均值分别为97.05 nmol·L^-1和19.41 nmol·L^-1,主要受气温和水温影响.在空间上,垂直方向上,夏季养殖塘c（CH₄）随水深的加深而降低,表层与底层、中间层的浓度差值为71.28 nmol·L^-1和42.80 nmol·L^-1,秋季随水深的加深而升高,底层与表层的浓度差值为163.94 nmol·L^-1.c（CO₂）在夏季和秋季都表现为随着水深的加深而升高,其底层与表层的浓度差值分别为18.69 μmol·L^-1和29.90 μmol·L^-1.N₂ O浓度在垂直方向上无明显变化规律.水平方向上,夏季饲料及春季鸡粪投放的区域会出现CH₄、CO₂和N₂ O浓度的高值,春季和夏季CH₄浓度约为其他区域的1.34~1.98倍和1.95~2.42倍,春季N₂ O浓度和夏季CO₂浓度约为其他区域的1.13~1.26倍和1.39~1.74倍.     

成都市冬季相对湿度对颗粒物浓度和大气能见度的影响

利用成都市城区2015年12月的连续在线观测数据,如相对湿度（RH）、能见度、颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）浓度、气态污染物（SO₂和NO₂）浓度以及PM_2.5中SO₄^2-和NO₃^-浓度,探讨RH对颗粒物浓度和大气能见度的影响.结果表明,高颗粒物浓度和高RH协同作用导致低能见度事件.观测阶段,PM_2.5在PM₁₀中的平均比重为64%,表明成都市冬季细颗粒物污染严重;随着RH增加,PM_2.5/PM₁₀显著增加,表明高RH会加重细颗粒物污染.随着PM_2.5浓度增加,能见度呈幂指数下降;在相同PM_2.5浓度下,RH越高,能见度越低.当颗粒物浓度较低时,RH对能见度的影响作用较强;当颗粒物浓度较高时,大气消光主要由PM_2.5浓度控制,RH对能见度的影响减弱.当RH大于70%时,硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）的均值分别从0.27和0.11（RH小于40%）增长至0.40和0.19,表明较高RH对二次硫酸盐和硝酸盐的生成有显著的促进作用,二次硫酸盐和硝酸盐单独或协同影响空气质量.     

2020年天津市两次重污染天气污染特征分析

为了解2020年天津市两次重污染天气污染特征,基于2020年1~2月高时间分辨率的在线监测数据,对天津市2020年1月16~18日（重污染过程Ⅰ）和2020年2月9~10日（重污染过程Ⅱ）进行分析,结果表明,两次重污染过程均呈现前期区域输送和后期本地不利气象条件叠加双重影响的特点,重污染过程期间平均风速均较低,平均相对湿度接近70%,部分时段接近饱和,边界层高度低于300 m,水平和垂直扩散条件均较差.与重污染过程Ⅰ相比,重污染过程Ⅱ主要污染物浓度和污染程度均降低,尤其是NO₂浓度下降明显,重污染过程Ⅱ北部地区PM_2.5和CO浓度较高.两次重污染过程PM_2.5中化学组分浓度和占比发生明显变化,重污染过程Ⅰ二次无机离子（SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）、EC和Ca²⁺平均浓度较高,OC和Cl^-平均浓度略低于重污染过程Ⅱ,K⁺平均浓度低于重污染过程Ⅱ.与重污染过程Ⅰ相比,受燃烧源增加和移动源大幅降低影响,重污染过程Ⅱ中SO₄^2-、OC和K⁺在PM_2.5中占比明显上升,NO₃^-和EC在PM_2.5中占比明显下降;工业持续生产使重污染Ⅱ中NH₄⁺和Cl^-在PM_2.5中占比相对较高;工地的停工使两次重污染过程中Ca²⁺占比均较低.PMF解析结果表明,重污染过程Ⅰ中PM_2.5来源为二次离子、燃煤和工业、机动车、扬尘、烟花爆竹及生物质燃烧,贡献率分别为53.8%、20.2%、18.6%、6.3%和1.1%;重污染过程Ⅱ中各源对PM_2.5的贡献率分别为48.3%、28.2%、8.7%、2.6%和12.2%.与重污染过程Ⅰ相比,重污染过程Ⅱ燃煤和工业、烟花爆竹及生物质燃烧对PM_2.5贡献率明显上升,二次离子、机动车和扬尘贡献率明显下降,尤其是机动车和扬尘,贡献率分别下降53.2%和58.7%.     

水相中CCl4和CHCl3的紫外光解机理

利用瞬态吸收光谱技术研究水体污染物CCl₄和CHCl₃在紫外光照条件下的转化和归宿,表明在248nm激光作用下,CCl₄解离为CCl₃和Cl自由基;CHCl₃在此条件下不解离,但加入少量的苯后即发生明显解离,产生CHCl₂和Cl自由基.在有氧条件下,光解产生的CCl₃和CHCl₂自由基均与O₂反应分别生成CCl₃O₂和CHCl₂O₂;在无氧条件下,CCl₃和CHCl₂则发生偶合反应分别生成C₂Cl₆和C₂H₂Cl₄.本研究还得出了一些微观速率常数.     

2015—2017年天水市大气污染物变化特征及来源分析

据天水市2015-2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）的监测数据及气象资料,分析了天水市大气污染物的浓度变化特征,并利用排放源清单和HYSPLIT模型对污染物来源进行了解析.结果表明：①天水市空气质量有所下降,总体优良率达84.9%.SO₂、NO₂、CO均达标,污染物以颗粒物和O₃为主.②一次污染物SO₂、NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀浓度具有相似的季节变化和日变化特征,冬季最高,夏季最低,日变化呈早晚双峰型.二次污染物O₃夏季浓度最高,冬季最低,日变化呈单峰型.③天水市空气质量主要受污染物的本地排放和外来输送的影响,本地民用和工业部门对SO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀的贡献最大,交通和工业部门对NO_x的分担率最高,民用部门是CO的最大排放源;西北和东部气流是污染物外来的最主要输送路径.此外,污染物在城市大气中的稀释、扩散和转移也受当地气象因素（气温、降水、风向等）的影响.     

京津冀典型城市冬季人为源减排与气象条件对PM2.5污染影响

本研究基于采样分析与WRF-CAMx-PSAT模式分析了2018年1月北京和唐山PM_2.5的组分特征、传输特征和来源解析.结果表明,2018年1月北京和唐山水溶性无机离子占PM_2.5质量浓度的49.59%和39.13%,两地NO₃^-/SO₄^2-分别为2.02和1.51,均受移动源主导,北京和唐山PM_2.5外来贡献分别占总浓度的48.74%和30.67%,除此之外主要受到邻近局地、西北通道和西南通道这3个方面的污染输送.在污染日时段,两地受西南通道污染贡献分别上升9.65%和15.02%.北京PM_2.5污染浓度贡献最大的是移动源和扬尘源,二次离子受区域输入影响较为明显,唐山则以移动源和工业源为主,且一次颗粒物和SO₄^2-的本地贡献十分显著.与2013年相比,水溶性离子主导组分由SO₄^2-向NO₃^-转变,主要污染源由燃煤源和工业源向移动源和扬尘源转变,同时2018年气象条件对于污染的缓解也比2013年更为有利,其中二次离子的气象影响变化与这两年的相对湿度变化差异紧密相关.     

宁波市地表水重金属时空分布特性和健康风险评价

分别在丰水期和枯水期,从宁波市工业区和商业区地表水中采集了120个水样,检测了6种重金属(Cd、 Cr、 Ni、 Pb、 Zn和Fe)的浓度水平,分析了它们的时空分布特征,计算了重金属间的斯皮尔曼相关系数;结合时空特征和斯皮尔曼相关系数推测了主要污染源;通过计算健康风险指数和致癌风险指数评价了地表水中重金属对暴露人群存在的风险.结果表明,宁波市工业区和商业区不同季节地表水重金属的污染特性有很大的差异.工业区丰水期和枯水期重金属浓度平均值的大小顺序分别为：Fe>Zn>Ni>Pb>Cr>Cd和Fe>Zn>Cr>Ni>Pb>Cd,超标的严重性顺序分别为：Cr>Cd?Pb和Pb>Cr=Cd,含重金属工业废水是工业区地表水重金属的主要污染源之一.商业区丰水期和枯水期重金属浓度平均值的大小顺序分别为：Fe>Pb>Ni>Zn>Cd>Cr和Fe>Pb>Ni>Zn>Cr=Cd,丰水期超标的严重性顺序为：Cd>Pb;枯水期仅有Pb超标,超标率60%,公路源污染物是商业区地表水...     

镁改性硅藻土回收废水氮磷产物对水中Pb2+和Zn2+的去除

通过使用镁改性硅藻土回收废水中的氮磷营养素,优化制备了一种复合材料（D-MAP）,并将其用于废水中重金属Pb²⁺和Zn²⁺的去除.研究探讨了材料投加量、反应时间、反应温度和溶液初始pH等因素对Pb²⁺和Zn²⁺在D-MAP上吸附的影响.D-MAP吸附去除Pb²⁺和Zn²⁺的最优条件为：D-MAP投加量分别为0.25 g·L^-1和0.30 g·L^-1,Pb²⁺和Zn²⁺初始浓度分别为300 mg·L^-1和60 mg·L^-1,溶液初始pH为5.0.在此条件下,其对Pb²⁺和Zn²⁺去除率分别可达78.67%和89.66%.动力学和热力学的结果表明,D-MAP对Pb²⁺和Zn²⁺的吸附更符合准二级动力学模型;其吸附等温线可用Langmuir模型描述,吸附是自发吸热的过程.Langmuir等温拟合结果指出,D-MAP对Pb²⁺和Zn²⁺的最大吸附容量分别为901.0 mg·g^-1和206.2 mg·g^-1.使用SEM/EDS、XRD和FT-IR等手段对吸附Pb²⁺和Zn²⁺前后的吸附剂进行表征,结果表明,D-MAP是一种鸟粪石-硅藻土复合材料,可通过与Pb²⁺和Zn²⁺生成Pb₁₀（PO₄）₆（OH）₂和Zn₃（PO₄）₂·2H₂ O去除废水中Pb²⁺和Zn²⁺.D-MAP对Pb²⁺和Zn²⁺的去除效果随着pH的增加而增加,且最终产物形态随pH不同产生变化.     

植物化感物质壬酸和焦酚对大型溞生长繁殖的毒性效应

为评估植物化感抑藻物质的生态安全性,通过48 h急性毒性实验和21 d慢性毒性实验,研究了穗花狐尾藻（Myriophyllum spicatum）典型化感物质壬酸和焦酚对大型溞（Daphnia magna）生长和繁殖的毒性效应.结果显示,壬酸对大型溞24 h和48 h的LC₅₀分别为75.08 mg·L^-1和38.55 mg·L^-1,焦酚对大型溞24 h和48 h的LC₅₀分别为18.89 mg·L^-1和13.71 mg·L^-1.21 d慢性毒性实验中,2.0 mg·L^-1的壬酸和焦酚对大型溞生长仍没有显著影响（p>0.05）,但在高于0.5 mg·L^-1浓度水平即显著延长大型溞首次产溞时间,降低其产溞个数（p<0.05）.大型溞净增殖率和内禀增长率随壬酸和焦酚浓度增加而减小,2.0 mg·L^-1壬酸和焦酚对大型溞净增殖率的抑制率分别为42.40%和38.86%,对大型溞内禀增长率的抑制率分别为25.00%和20.83%.研究表明,壬酸和焦酚对大型溞的繁殖过程产生一定程度的影响,但仍需结合原位试验在更大尺度上评估植物化感抑藻物质的生态安全性.     

人工智能助力臭氧催化剂SrFexZr1-xO3的开发

将人工智能应用于催化臭氧氧化催化剂SrFe_xZr_1-xO₃的开发过程,采用共沉淀法制备了50种不同配方的催化剂,考察聚乙二醇（PEG）投加量、煅烧时间、老化时间、氨水投加量和铁掺杂量对SrFe_xZr_1-xO₃催化剂催化臭氧降解间甲酚反应活性的影响.同时,利用人工神经网络（ANN）和响应面（RSM）对催化剂合成条件与TOC去除率和间甲酚转化率的关系进行拟合,训练集中ANN的R²值分别为0.91和0.97,高于RSM的R²值0.35和0.41;在4组测试集上ANN的均方误差（MSE）分别为9.87和17.67,远小于RSM的23.89和28.87.结果表明,ANN模型对催化剂制备过程的复杂体系具有更好的拟合和泛化能力.在ANN训练好的模型中通过枚举法寻找最优合成条件为：PEG投加量为19.00%,煅烧时间为1.25 h,老化时间为26.50 h,氨水投加量为6.21 mL,铁掺杂量为3.37%,所得催化剂为SrFe_0.13Zr_0.87O₃-B.最佳反应条件下,间甲酚转化率和TOC去除率分别达到98.52%和17.21%,优于空白组的73.46%和1.86%.     

2018~2019年冬季天津和青岛PM2.5中重金属污染特征与健康风险评价

于2018年12月18日至2019年1月22日在天津和青岛进行PM_2.5样品采集,利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测定PM_2.5中18种元素（Na、Mg、Al、K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、As、Se、Mo、Cd、Ba和Pb）浓度,运用富集因子法讨论了元素的富集程度,并评估了重金属的生态风险和健康风险.结果表明,采样期间天津和青岛ρ（PM_2.5）平均值分别为（93.6±53.5）μg·m^-3和（85.5±60.3）μg·m^-3;Zn是PM_2.5中最主要的微量元素;富集因子结果表明,Se、Cd、Zn、Pb、Mo、Cu和As元素富集程度高,污染严重,主要受人为活动的影响.在天津重金属的潜在生态风险大小依次为：Cd>Mo>Se>Pb>As>Cu>Zn>Ni>Cr>V,在青岛重金属的潜在生态风险大小依次为：Cd>Se>Mo>As>Pb>Zn>Cu>Ni>Cr>V,Cd元素的贡献最大,对天津和青岛生态风险的贡献率分别为67%和86%,属于极高的风险等级.健康风险评价显示,手口摄入是引起非致癌风险和致癌风险的主要暴露途径,且儿童非致癌风险和致癌风险均高于成人,天津和青岛的重金属对儿童的综合非致癌风险（HI）值分别为5.38和5.40,对成人的HI值分别为1.04和1.02,均高于1,说明成人和儿童均存在明显的非致癌风险,且以As和Pb的非致癌风险最大.重金属致癌风险（CR）值大小依次为：As>Cr>Pb,其中As在天津和青岛的儿童中存在致癌风险,Cr和Pb存在潜在致癌风险.     

安徽涡河流域水化学与同位素特征及水体转化关系

以安徽涡河流域为研究区域,通过采集涡河地表水、浅层地下水和中深层地下水样品,运用Gibbs图、离子比例和MixSIAR模型等方法对各类水体的水化学参数和氢氧同位素进行分析,揭示并量化了各类水体之间的转化关系.结果表明,研究区地表水和地下水主要呈现中性至弱碱性,地表水的水化学类型以Cl·SO₄ ·HCO₃ -Na和Cl·SO₄ -Na型为主,浅层地下水以HCO₃ -Ca·Mg和HCO₃ -Mg·Na型为主,中深层地下水主要为Cl·HCO₃ -Na型.各类水体的水化学特征受到岩石风化、蒸发浓缩及正向阳离子交换等多重因素共同影响.地表水和地下水的δ¹⁸O和δ²H分布特征表明大气降水是该区域水体的主要补给来源,且地下水δ¹⁸O和δ²H值与K⁺、Na⁺、Cl^-、SO₄ ^2-和NO 3^-浓度存在显著相关性.根据MixSIAR模型分析结果,地表水接受大气降水和浅层地下水的贡献率分别为46.5 %和53.5 %;浅层地下水的补给来源分别为大气降水（57.4 %）和地表水（42.6 %）;中深层地下水的补给主要来自上游地下水的侧向径流补给.     

青岛大气降水中金属浓度、溶解度及其来源解析

利用2020年6月至2021年6月期间在青岛地区采集到的42场降水共计54个样品,分析了雨水中Al、Fe、Zn、Cu、Pb、Ni、Cd和V等8种金属元素的浓度、溶解度、来源和影响因素.除Al、Fe和V主要来自自然源外,其余金属元素受自然源和人为源的综合影响,浓度变化较大.其中,常量元素浓度ρ（Al）和ρ（Fe）的平均值为（710.9±969.4）μg·L^-1和（409.1±503）μg·L^-1;微量元素浓度ρ（Zn）、ρ（Ni）、ρ（Cu）、ρ（Pb）、ρ（V）和ρ（Cd）的平均值分别为（71.7±37.9）、（8.9±14.4）、（7.5±8.5）、（1.8±2.3）、（1.6±1.6）和（0.1±0.1）μg·L^-1.金属元素的溶解度特征与浓度不同,微量元素的溶解度普遍高于常量元素,Ni、Cu、Zn和Pb的溶解度较高,分别为（44.8±28.2）%、（36.2±28.3）%、（34±28.6）%和（14.1±11.8）%;Al和Fe的溶解度较低,分别为（6.5±11.8）%和（6.1±15.8）%.在连续降水过程中,金属元素的浓度和溶解度变化较复杂.由于Al和Fe在大气气溶胶中本底值较高,从降水初期到降水中期,Al和Fe的浓度平均值没有明显变化,在这8种元素浓度总和中占比增加1%~3%,而微量元素浓度明显下降,Cu和Cd浓度下降约80%.当降雨量>20 mm时,Al和Fe的浓度迅速降低,相较于初期下降约1/3,而此时Zn、Cu和Pb等元素的去除率基本饱和,金属元素总去除率为20%~60%.除Al外,其余元素的溶解度均随降雨量增大而呈现先升后降的趋势,与降水频次、降雨量和金属来源等因素有关.青岛地区降水中的金属元素的来源从高到低依次为二次气溶胶和生物质燃烧（37.28%）、海盐气溶胶（29.21%）、扬尘（17.91%）、船舶及石油工业（8.36%）和汽车尾气排放及其它活动（7.24%）.     

活性污泥微生物群落结构及与环境因素响应关系分析

对已发表的62个来自国内外污废水处理设施中活性污泥的16S rRNA扩增子数据进行数据发掘和分析,旨在揭示不同进水性质、温度及处理工艺对应的污泥菌群结构特性.结果表明,活性污泥中整体有着较高的物种多样性和群落丰富度,不同活性污泥样品微生物群落结构有一定差异,样品中常见的优势菌属有Thauera、Nitrospira、Comamonas、Dechloromonas、Rhodoferax、Aquihabitans 和Acidovorax等.温度与Nitrospira、Aquihabitans、Terrimonas和Dechloromona等多种关键的脱氮微生物呈负相关,当温度低于15℃时,32座污水处理厂对TN和NH₄⁺-N的去除率仅有49.67%和63.19%.BOD₅/COD值越大的污水处理系统,Zoogloea、Arcobacter、Acidovorax和Acinetobacter等优势功能性菌属相对丰度也越高,污染物的去除率也越高.对于生活污水的处理,A²O工艺性能要优于OD、CAS和CMAS工艺,Comamonas、Rhodoferax、Nitrospira和Novosphingobium等多种功能性优势菌属的相对丰度要高于其它3类工艺.     

冬季绿肥对黄土高原旱作春玉米农田土壤温室气体排放的影响

利用田间试验研究了冬季绿肥对旱作春玉米农田土壤温室气体排放的影响.试验设燕麦、小扁豆、燕麦与小扁豆混播和裸地休闲共4个处理,采用静态箱-气相色谱法对冬闲期和春玉米生长期间土壤温室气体（CO₂、N₂ O和CH₄）排放通量进行观测.结果表明,旱作春玉米-冬季绿肥种植系统土壤是CO₂、N₂ O的排放源和CH₄的吸收汇.与裸地休闲相比,燕麦和小扁豆在冬闲期对土壤CO₂累积排放量没有影响,但在春玉米生长期间导致土壤CO₂累积排放量分别增加了7.77%和25.7%（P<0.05）,混播导致冬闲期和春玉米生长期间土壤CO₂累积排放量分别增加了19.1%和14.5%（P<0.05）.种植燕麦后冬闲期和春玉米生长期间土壤N₂ O累积排放量较裸地休闲分别降低了11.6%和14.7%（P<0.05）,而小扁豆分别增加了31.9%和14.9%（P<0.05）;混播导致冬闲期土壤N₂ O累积排放量降低了19.2%（P<0.05）,但在春玉米生长期间差异不显著.与裸地休闲相比,燕麦、小扁豆和混播冬闲期土壤CH₄累积吸收量分别降低了37.9%、23.6%和29.6%（P<0.05）,春玉米生长期间分别降低了19.4%、33.5%和31.5%（P<0.05）,其中小扁豆和混播在冬闲期和春玉米生长期间差异均不显著.燕麦较裸地休闲在农田综合增温潜势（GWP）、春玉米产量和温室气体排放强度（GHGI）差异均不显著.小扁豆和混播显著提高了GWP,其中小扁豆显著高于混播.而与裸地休闲相比,小扁豆和混播分别提高了春玉米产量的20.3%和15.4%（P<0.05）,但对GHGI没有显著影响.综合考虑GWP、春玉米产量和GHGI,本地区冬闲期间将小扁豆和燕麦二者混播能增加春玉米产量的同时有效降低土壤温室气体排放强度.     

土壤改良剂对再生水滴灌根际土壤菌群多样性及病原菌和抗生素抗性基因丰度的影响

基于再生水农业灌溉利用引发的人体健康和环境风险,通过施用土壤改良剂揭示再生水灌溉根际土壤菌群组成与多样性变化特征,并探讨土壤改良剂对根际土壤病原菌和抗生素抗性基因丰度变化的影响规律,对于土壤改良剂的合理施用具有指导意义.采用高通量测序技术和定量PCR检测方法,研究了生物质炭、生物有机肥、腐植酸、松土精和玉米酒糟对再生水滴灌根际土壤细菌群落多样性及特定基因丰度的影响.结果表明,生物质炭处理显著增加根际土壤有机质和总氮含量;生物有机肥处理显著增加EC值和有机质含量;玉米酒糟处理显著增加EC值、总氮和总磷含量（P<0.05）.除生物质炭处理外,其他各处理均能显著降低根际土壤pH （P<0.05）.5种改良剂处理下根际土壤细菌群落组成与多样性在纲和属水平上较相似,但其相对丰度存在差异.α-Proteobacteria、γ-Proteobacteria、Bacteroidia、Actinobacteria、Acidimicrobiia和Anaerolineae为所有处理中的优势菌纲,优势菌属组成包括：Pseudomonas、Sphingobium、Sphingomonas、Cellvibrio、Allorhizobium-Neorhizobium-Pararhizobium-Rhizobium、Flavobacterium和Algoriphagus（相对丰度>1%）.环境因子关联分析表明,根际土壤细菌群落组成与pH、EC、总氮和总磷含量之间存在较强的关联.病原菌与抗生素抗性基因的检出丰度分别在10³~10⁷ copies ·g^-1和10⁴~10⁸ copies ·g^-1.改良剂对病原菌和抗生素抗性基因检出水平存在较大差异,生物有机肥、松土精和玉米酒糟处理均会导致部分抗生素抗性基因丰度显著增加,而腐植酸和玉米酒糟处理下丁香假单胞菌、茄科雷尔氏菌和大肠菌群丰度显著降低（P<0.05）.弓形菌、蜡样芽孢杆菌、成团泛菌和粪拟杆菌与四环素类（tetA、tetB、tetO和tetQ）、磺胺类（sul1）和红霉素类（ermB和ermC）抗性基因丰度存在显著相关性.研究认为监测再生水灌溉下农业环境中病原菌和抗生素抗性基因的同时,也要关注土壤改良剂的合理施用避免加剧生物污染的散播.     

广州市秋季PM2.5中重金属的污染水平与化学形态分析

采用消解法和连续提取法分析了广州市秋季PM_2.5样品中10种重金属元素的总量和化学形态,对广州市PM_2.5中重金属的污染水平和生物有效性进行了评价.结果表明,广州市PM_2.5和重金属污染非常严重,其中PM_2.5日浓度高达0.083 3～0.190 0 mg·m^-3,为1997年美国EPA相应标准的1.3～2.9倍.PM_2.5中Cd、Pb、Zn、Cu和Mo的富集因子K>10,是典型的污染元素;而Ni、Mn、Co和Fe的K值为1～10,除部分来自人为活动外,主要还是自然作用来源.化学形态分析结果显示,超过80％的Al和Fe分布在有机质、氧化物与硫化物结合态和残渣态,而大部分Zn、Pb、Cd 和Cu分布在可溶态、可交换态、碳酸盐态、可氧化态和可还原态.生物有效性系数(K)分析结果说明,PM_2.5中重金属的生物有效性相对强弱顺序为：Cd>Zn>Pb>Cu>Mn>Mo>Co>Ni>Fe>Al.其中Cd、Zn和Pb的K>0.8,为生物可利用性元素;Cu、Mn、Mo、Co和Ni的K值在0.5左右,为潜在生物可利用性元素;Fe和Al的K<0.2,为生物不可利用性元素.     

重庆市煤矸山周边农用地土壤重金属污染评价和定量溯源解析

以重庆市南川区某煤矸山周边农用地土壤为研究对象,运用内梅罗指数法、地累积指数法和GIS地统计分析土壤重金属污染水平和分布特征,并采用相关性分析、主成分分析（PCA）和绝对因子得分-多元线性回归分析（APCS-MLR）,探析研究区土壤重金属来源及其贡献率.结果表明,煤矸山周边旱地土壤中8项重金属含量均显著高于水田（P<0.05）,Cd、Hg、As、Pb和Cr含量显著高于园地（P<0.05）;园地土壤中Cu、Ni和Zn含量显著高于水田（P<0.05）.内梅罗综合污染指数表现为旱地（2.77）>园地（1.04）>水田（0.59）,重金属污染程度由大到小表现为：Cd>Cu>Ni>Zn>Hg、As、Cr和Pb.污染累积程度由大到小表现为：Cd>Hg>Cu>Ni>Zn>As>Cr>Pb.污染源解析表明,Cd和Hg存在显著正相关关系（r=0.756,P<0.01）,主要受到煤矸山长期堆存等矿业活动影响,贡献率分别为51.6%和52.9%.Cu、Ni和Zn之间存在显著正相关关系（r为0.755~0.955,P<0.01）,主要受到施肥等农业活动影响,贡献率分别为72.3%、63.3%和59.2%.As和Pb主要受到土壤母质等自然因素影响,贡献率分别为60.8%和86.9%.Cr主要受到施肥等农业活动和土壤母质等自然因素共同影响,贡献率分别为38.9%和40.9%.应重点加强对Cd的来源管控和污染防治.