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1.
The relationships between soils attributes, soil carbon stocks and vegetation carbon stocks are poorly know in Amazonia, even at regional scale. In this paper, we used the large and reliable soil database from Western Amazonia obtained from the RADAMBRASIL project and recent estimates of vegetation biomass to investigate some environmental relationships, quantifying C stocks of intact ecosystem in Western Amazonia. The results allowed separating the western Amazonia into 6 sectors, called pedo-zones: Roraima, Rio Negro Basin, Tertiary Plateaux of the Amazon, Javari-Juruá-Purus lowland, Acre Basin and Rondonia uplands. The highest C stock for the whole soil is observed in the Acre and in the Rio Negro sectors. In the former, this is due to the high nutrient status and high clay activity, whereas in the latter, it is attributed to a downward carbon movement attributed to widespread podzolization and arenization, forming spodic horizons. The youthful nature of shallow soils of the Javari-Juruá-Purus lowlands, associated with high Al, results in a high phytomass C/soil C ratio. A similar trend was observed for the shallow soils from the Roraima and Rondonia highlands. A consistent east–west decline in biomass carbon in the Rio Negro Basin sector is associated with increasing rainfall and higher sand amounts. It is related to lesser C protection and greater C loss of sandy soils, subjected to active chemical leaching and widespread podzolization. Also, these soils possess lower cation exchangeable capacity and lower water retention capacity. Zones where deeply weathered Latosols dominate have a overall pattern of high C sequestration, and greater than the shallower soils from the upper Amazon, west of Madeira and Negro rivers. This was attributed to deeper incorporation of carbon in these clayey and highly pedo-bioturbated soils. The results highlight the urgent need for refining soil data at an appropriate scale for C stocks calculations purposes in Amazonia. There is a risk of misinterpreting C stocks in Amazonia when such great pedological variability is not taken into account.  相似文献   
2.
The objective of this study was to determine the best performance of an anaerobic sequencing batch biofilm reactor (AnSBBR) based on the use of four different bed materials as support for biomass immobilization. The bed materials utilized were polyurethane foam (PU), vegetal carbon (VC), synthetic pumice (SP), and recycled low-density polyethylene (PE). The AnSBBR, with a total volume of 7.2L, was operated in 8-h batch cycles over 10 months, and fed with domestic sewage with an average influent chemical oxygen demand (COD) of 358+/-110mg/L. The average effluent COD values were 121+/-31, 208+/-54, 233+/-52, and 227+/-51mg/L, for PU, VC, SP, and PE, respectively. A modified first-order kinetic model was adjusted to temporal profiles of COD during a batch cycle, and the apparent kinetic constants were 0.52+/-0.05, 0.37+/-0.05, 0.80+/-0.04, and 0.30+/-0.02h(-1) for PU, VC, SP, and PE, respectively. Specific substrate utilization rates of 1.08, 0.11, and 0.86mg COD/mgVS day were obtained for PU, VC, and PE, respectively. Although SP yielded the highest kinetic coefficient, PU was considered the best support, since SP presented loss of chemical constituents during the reactor's operational phase. In addition, findings on the microbial community were associated with the reactor's performance data. Although PE did not show a satisfactory performance, an interesting microbial diversity was found on its surface. Based on the morphology and denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) results, PE showed the best capacity for promoting the attachment of methanogenic organisms, and is therefore a material that merits further analysis. PU was considered the most suitable material showing the best performance in terms of efficiency of solids and COD removal.  相似文献   
3.
浮桥河水库浮游植物的多样性及其演变   总被引:9,自引:3,他引:6  
1997年4月至1998年1月对浮桥河水库浮游植物状况进行了调查,结果表明:该水库常见浮游植物约189种,隶属于8门92属,其中硅藻门25属64种,绿藻门39属79种,蓝藻门17属30种,甲藻门、隐藻门、裸藻门、黄藻门及金藻门种类较少。其个体密度年平均为44.9×104ind/L;生物量年平均为6.439mg/L,其中蓝藻占33.37%,硅藻和绿藻分别占20.68%和20.16%,甲藻占16.31%。浮游植物现存量的季节变化表现为从春季开始平稳上升,至秋季达到最大值。蓝藻、硅藻、绿藻等主要种类的季节变化按生物量大小依次为:秋季夏季春季冬季。浮游植物现存量的水平分布为上游最高,中游次之,下游最低,库汊低于中游而略高于下游。群落的相似性表现为上、中游相近,下游和库汊相近。群落的物种多样性根据计算Shannon-Weiner指数为上游最大,其次为中游,下游再次,库汊最低。与1980年的调查结果相比较,浮桥河水库浮游植物种类小型化明显,生物量增加2.5倍。  相似文献   
4.
为探究长春秋季生物质燃烧对PM_(2.5)中水溶性有机碳(water-soluble organic carbon,WSOC)吸光性的影响,于2017年10~11月进行PM_(2.5)样品采集,对PM_(2.5)中碳质组分、糖类化合物和WSOC的光吸收特征参数进行分析.研究表明:长春秋季PM_(2.5)中WSOC、有机碳(organic carbon,OC)、元素碳(elemental carbon,EC)的平均浓度分别为(10.12±3.47)、(17.07±5.64)和(1.34±0.75)μg·m~(-3),二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)对OC的平均贡献率为38.93%.长春秋季总糖浓度为(1 049.39±958.85)ng·m~(-3),其中作为生物质燃烧示踪剂的脱水糖含量(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)在总糖中占比为91.69%,糖类相关性分析结果显示生物质燃烧源为长春秋季大气中糖类物质的主要贡献源.糖类物质的相关性分析及3种脱水糖的特征比值研究显示,作为长春秋季大气主要污染源的生物质燃烧的类型是硬木和作物残渣的燃烧.长春秋季WSOC的光吸收波长指数(AAE)为5.75±1.06,单位质量吸收效率(MAE)为(1.23±0.28)m~2·g~(-1),表明生物质燃烧对WSOC吸光性具有重要影响.利用生物质燃烧特征源参数量化计算生物质燃烧对WSOC浓度的贡献达58.82%,对总WSOC光吸收的贡献达40.92%.  相似文献   
5.
为探究滆湖水华初期浮游植物群落特征及与水环境因子的相关性,于2018年5—7月在全湖布设22个点,调查研究滆湖水华初期浮游植物群落时空分布特征,并对引起水华主导环境因子进行分析.结果表明:①共获得7门119属,优势属为绿藻门的小球藻与球团藻、蓝藻门的鞘丝藻与微囊藻,其中湖心区域浮游植物丰度与多样性小,均匀性低,属于中偏重污染区域;湖北区以北属于中污染区域,蓝藻堆积严重;西部沿岸及南端区域属于中偏轻污染区域.②冗余分析得出,湖心藻类与水温(T)有强相关性,与叶绿素a(Chl-a)、溶解性总磷(DTP)、pH、溶解氧(DO)呈一定正相关性;湖北区以北藻类与底泥有机质(OM)、水体悬浮物(SS)、Chl-a及DTP呈强相关性,与T呈一定相关性.T与多项环境因子相关,均值从26.1℃上升到32.4℃;OM与有机磷(OP)呈高度相关性(p<0.05,r=0.892).水华发生的主导环境因子为T、DTP与pH,底泥OM及OP有一定影响.  相似文献   
6.
周茹  朱君 《中国环境科学》2020,40(4):1429-1436
利用2013年地基CE-318太阳光度计观测数据,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感产品和HYSPLIT后向轨迹分析,研究了一次东南亚生物质燃烧污染长距离输送至中国西南昆明站点过程(2013年4月5~8日)中,气溶胶光学特性和辐射特性的变化及其可能来源.结果表明,此次污染过程期间,我国西南地区生物质燃烧活动较少,而中南半岛地区生物质燃烧活动显著.4月5~7日,昆明站点气溶胶光学厚度(AOD)升高,消光波长指数(EAE)和吸收波长指数(AAE)均增大.此外,依据EAE和AAE分类方法,5~6日昆明站点以城市工业气溶胶为主,7~8日以生物质燃烧气溶胶为主,其细模态峰值半径(0.11μm)小于5~6日(0.15μm),7日细模态粒子体积浓度峰值(约为0.16μm3/μm2)是5日的2倍.气溶胶直接辐射强迫(ARF)日变化结果表明4月7日气溶胶对地表的降温效应达到最大,对大气的加热作用最强.气溶胶直接辐射强迫效率值(ARFE)的变化表明生物质燃烧气溶胶对大气顶的降温作用减弱.MODIS遥感以及HYSPLIT模式后向轨迹表明,此次昆明站点生物质燃烧气溶胶主要来源于东南亚地区(主要是印度北部、印缅北部和不丹地区).  相似文献   
7.
为了解生态调控后花溪水库浮游植物功能群变化特征与环境因子的关系,基于浮游植物功能群、NMDS(非度量多维尺度分析)、RDA(冗余分析)、Pearson相关性分析方法,于2017年3月-2018年3月逐月对浮游植物群落结构与水环境指标进行采样分析.结果表明:①生态调控前,花溪水库共鉴定浮游植物4门18种,共归类出10个功能群,且功能群H1占绝对优势,其代表藻种为水华束丝藻(Aphanizomenon flosaquae);生态调控后,共鉴定浮游植物6门66种,共归类出20个功能群,主要优势功能群为B/Lo,其代表藻种为小环藻(Cyclotella sp.)和多甲藻(Peridinium sp.).②生态调控后,花溪水库优势功能群结构发生了变化,其变化特征为B/Lo(春季)→D/B/Lo/X2/N/P(夏季)→D/B/Lo/N(秋季)→D/MP/B/Lo/W1/W2(冬季).功能群B的生物量在春季达到峰值(3 056.3 μg/L),与其对低营养环境有良好的耐受性有关;功能群Lo的生物量在秋季达到峰值(2 900.9 μg/L),与组成功能群Lo的甲藻特性有关.③RDA结果表明,生态调控前影响浮游植物生长的环境因子为SD(透明度)、ρ(DIN)(DIN为无机氮);生态调控后影响浮游植物生长的环境因子为WT(水温)、ρ(DO)、ρ(DIN).研究显示,生态调控后花溪水库功能群结构发生了明显变化,影响功能群变化的主要环境因子为WT和ρ(DO).   相似文献   
8.
为研究长三角背景点夏季PM2.5污染特征,于2018年5月30日—8月15日在上海市崇明岛对PM2.5样品进行昼夜采集,并对其中水溶性无机离子(Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+)进行了分析.运用PSCF(潜在源贡献)方法判别污染物排放源区,并结合PCA(主成分分析)和PMF(正交矩阵因子)源解析探究PM2.5来源.结果表明:①观测期间崇明岛ρ(PM2.5)平均值为(33±21)μg/m3,低于GB 3095—2012《环境空气质量标准》一级标准限值(35 μg/m3),但在部分时段存在显著超标现象,ρ(PM2.5)最高值在120 μg/m3以上.②水溶性无机离子质量浓度平均值为(14±9.3)μg/m3,占PM2.5的42.4%,其中SNA(SO42-、NO3-、NH4+三者统称)为主要离子,占水溶性离子总质量浓度的85.7%.③n(NH4+)/n(SO42-)(NH4+与SO42-的摩尔浓度比)显示,清洁期〔ρ(PM2.5) < 15 μg/m3〕呈贫铵状态,过渡期〔15≤ρ(PM2.5)≤35 μg/m3〕和污染期〔ρ(PM2.5)>35 μg/m3〕均呈富铵状态;过渡期SNA主要以NH4HSO4和NH4NO3形式存在,而污染期则主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.④通过对两次典型污染事件进行离子相关性分析和PSCF分析发现,E1污染事件(5月30日—6月8日)为局地生物质燃烧型污染事件,E2污染事件(7月23日—8月1日)为区域传输污染事件.源解析结果进一步表明,两次典型污染事件期间气态污染物的二次转化对PM2.5的贡献最显著,贡献率分别为62.8%和59.8%;其次是生物质燃烧,其贡献率分别为32.5%和20.1%;E2污染事件期间海盐源对崇明岛PM2.5贡献率较高(16.6%),远超过E1污染事件期间对PM2.5的贡献率(2.7%).研究显示,区域输送对崇明岛PM2.5有显著贡献,二次颗粒物累积是崇明岛PM2.5超标的主要原因.   相似文献   
9.
环境要素的变化对浮游植物的群落结构和功能具有重要影响.为揭示洞庭湖南汉垸湖区浮游植物群落结构特征及其影响因素,分别于2017年11月(关泵封水期)和2018年6月(开泵放水期)在洞庭湖区典型堤垸——南汉垸进行了采样调查,并对调查区域内的浮游植物及主要水环境因子进行了系统监测和分析.结果表明:①调查期间共检出浮游植物8门62属,主要隶属于绿藻门(Chlorophyta)、硅藻门(Bacillariophyta)和蓝藻门(Cyanophyta),浮游植物分布表现出较为显著的时间差异性,11月浮游植物的丰度为8.34×106~3.02×108 L-1,6月为1.13×106~2.04×107 L-1.②Shannon-Wiener多样性指数(H')介于1.10~3.24之间,Margalef丰富度指数(d)介于1.42~6.40之间,Pielou均匀度指数(J)介于0.48~0.87之间,多样性评价表明,南汉垸整体上介于轻污染与β-中污染之间,局部采样点为α-中污染.③PCA(主成分分析)结果表明,ρ(TN)、ρ(TP)和ρ(NH4+-N)为南汉垸水体的主要污染因子.④RDA(冗余分析)结果表明,南汉垸浮游植物群落结构分布与pH、ρ(NH4+-N)及ρ(TN)呈正相关,与WT(水温)呈负相关.研究显示,南汉垸水体介于轻污染与β-中污染之间,营养状态及浮游植物群落结构在时间上差异较大.   相似文献   
10.
选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明:人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80:20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.  相似文献   
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