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11.
12.
13.
亚热带稻田土壤碳氮磷生态化学计量学特征 总被引:3,自引:1,他引:2
为了解稻田土壤中是否存在稳定的土壤有机碳(C)、氮(N)和磷(P)比值,基于亚热带区110个水稻土剖面和587个发生层的土壤调查数据库,在区域尺度上分析了典型水稻土C∶N∶P比值的生态化学计量学特征,并应用相关分析和冗余分析,研究水稻土C∶N∶P比值与土壤-环境因子(地形和母质、土壤发生层、土壤类型和土壤理化性质)的关系.结果显示,亚热带区稻田土壤C∶N、C∶P和N∶P的剖面加权平均值分别为12. 6、49和3. 9,C∶N∶P为38∶3. 2∶1.不同母质起源、不同土壤亚类和不同发生层的水稻土C∶N变异相对较小;但C∶P和N∶P的变异很大,两者均值也远低于全球(186和13. 1)和中国土壤(136和9. 3)的C∶P和N∶P的平均水平.尽管稻田土壤剖面的C∶N∶P相对不稳定,但由于稻田表土生物与环境相互作用强烈,表土C∶N相对稳定(14. 2).这反映长期水耕熟化作用下,稻田表土中C和N仍存在紧密的耦合作用.然而,在稻田土壤剖面上,C∶P和N∶P并不稳定,SOC与全P含量、全N与全P含量也无显著相关性,表明环境变化可能导致土壤C∶N∶P解耦.地形、土壤质地、氧化铁和容重是调控稻田土壤剖面C∶N∶P的关键土壤环境因子. 相似文献
14.
羽序灯心草作为酸性矿山废弃地先锋植物潜力 总被引:1,自引:0,他引:1
生态复垦是当前世界各国酸性矿山废弃地修复的主要方法.通过研究云南来利山锡矿区废弃地土壤pH值、肥力特征及重金属含量,以及矿区生长的羽序灯心草形态特征和植株体内重金属的分布特征,分析植株耐酸性、对废弃地土壤肥力的适应性及对Zn和Cu等重金属污染的耐性,探讨其作为酸性矿山废弃地先锋植物的潜力.结果表明,研究区域根际土壤pH值均值范围为3.46~4.01,呈酸性;土壤中有机质、全钾、全磷和速效磷含量分别为10.28~25.75g·kg~(-1)、 8.84~9.32g·kg~(-1)、 0.56~0.63g·kg~(-1)和1.82~5.72mg·kg~(-1),处于较低水平;土壤中Zn、Cu和Fe含量均值范围分别为54.93~114.49、 92.53~127.59和47 133.60~112 259.63 mg·kg~(-1),其中重金属Cu含量超出风险筛选值1.85~2.55倍;研究区域羽序灯心草株高均值范围为43.77~55.42 cm,对照组植株高度为51.38~57.66 cm,无显著差异,表明羽序灯心草具有耐酸性及对重金属污染具有耐性.进一步分析对重金属Cu和Zn的富集能力和转移特征,发现对Cu和Zn都具有富集能力,且对Zn具有运转能力,具有一定的富集吸收潜力.株高与根际土壤中速效磷的含量显著相关,后期羽序灯心草作为先锋植物在矿山废弃地进行种植时,可针对性地补充含速效磷的肥料改善土壤肥力条件.综合分析结果表明,羽序灯心草作为先锋植物修复酸性矿山废弃地具有巨大潜力. 相似文献
15.
北京南部城区PM2.5中碳质组分特征 总被引:5,自引:3,他引:2
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg ·m-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg ·m-3] > 春季[(12.7±9.6)μg ·m-3] > 秋季[(11.8±6.2)μg ·m-3] > 夏季[(6.5±2.1)μg ·m-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg ·m-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显. 相似文献
16.
基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析 总被引:11,自引:0,他引:11
定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析(PCA)方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型(APCS-MLR)得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大. 相似文献
17.
在一台满足国Ⅴ排放标准的双喷射(气口喷射+缸内直喷)汽油机上开展了燃用E10乙醇汽油(乙醇体积比为10%)对发动机非常规排放特性影响的试验研究.使用傅里叶变换红外分析仪(FTIR)测量了饱和烃、不饱和烃、芳香烃及醇、醛等非常规污染物排放量,对比分析了双喷射模式时各工况下E0和E10两种燃料的非常规排放水平.结果表明,双喷射模式下,加入乙醇有效降低了乙烯、1,3-丁二烯、苯和甲苯的排放量,但会导致乙醛排放升高.双喷射模式下,随着负荷增加,两种燃料下的1,3-丁二烯和甲苯排放呈现先升高后降低的趋势,乙烯、甲醛和苯排放则先降低后升高.乙醇能抑制1,3-丁二烯、乙烯生成,抑制效果为PFI模式优于双喷射模式,GDI模式抑制量最低.PFI和GDI模式下E10的甲醛排放均显著升高,但双喷射模式有效抑制了甲醛排放的增加. 相似文献
18.
沱江沉积物中有机氯农药分布特征及其与藻类有机质的关系和生态风险评估 总被引:2,自引:0,他引:2
使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳(total organic carbon,TOC)、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g-1,其中六六六(hexachlorocyclohexane,HCHs)类农药的含量为2.83~86.0 ng·g-1,滴滴涕(dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs)类农药的含量为0.340~40.9 ng·g-1.OCPs空间分布特点为:上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响. 相似文献
19.
水质监测频率与极端气候对高原湖泊入湖河流氮磷通量估算的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
河流是流域氮磷营养盐的主要输出途径之一,准确掌握其通量变化和驱动因素对流域营养盐管理具有重要意义.本研究以滇池主要入湖河流宝象河为例,基于周水质观测数据和逐日水量数据,构建了河流氮磷通量LOADSET模型.估算了宝象河不同时间尺度(日、季、年)TN和TP的通量,评估了4种低频水质采样和极端气候指数对河流氮磷通量计算的影响.结果表明:①2018年宝象河的TN和TP年通量分别为270.49 t和11.19 t,存在显著的年内差异,夏季是通量最高的季节,分别占TN和TP年通量的40.78%和41.96%.②基于LOADEST模型的低频水质采样的氮磷估算结果与高频采样差异较小,宝象河TN、TP通量估算受采样频率影响较小.③宝象河的TN和TP通量变化受连续5日最大降水量、平均最低气温、平均最高气温、最低气温、最低气温极大值、最高气温极小值和平均温差7种极端气候指数的显著影响. 相似文献
20.
不同来源土样胶体对氯霉素吸附行为的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
选取不同来源沉积物或土壤样品(沉积物A1和A2,天然土壤B1和B2,市售营养土B3),采用切向超滤与多种纳米分析技术相结合的方法,分析了不同土样中胶体的理化特征及其对氯霉素(CAP)吸附行为的影响.荧光区域积分法结果显示,土样胶体的荧光组分以色氨酸类蛋白质、类富里酸和类腐殖酸为主,络氨酸类蛋白质和溶解性微生物代谢物质存在较少.吸附实验结果表明,B3胶体对CAP的吸附率最大(36.25%),在胶体浓缩液和超滤液中的分配比例最高(1.91),但其有机碳归一化结合系数最低(3.93).与天然土壤相比,河湖沉积物胶体的吸附率较高,但其与CAP的结合能力却较低.冗余分析结果表明,胶体对CAP的吸附主要与其芳香度、有色溶解性有机质丰度、溶解性有机碳浓度及分子量有关;此外,胶体的腐殖化程度、芳环上羧基、羰基等官能团的比重及荧光物质中溶解性微生物代谢产物和类腐殖酸对CAP的吸附行为也具有较大影响. 相似文献