三种不同生态型竹种植硅体碳汇比较研究

为研究不同生态型竹种生态系统中植硅体碳的分布和积累特征,论文选取了浙江省境内发育于同一土壤类型的3种竹林生态系统,分别采集其不同年龄的地上部分（叶、枝、秆）和现存凋落物以及不同深度的土样,分析各样品的植硅体含量、植硅体碳含量和硅含量。结果表明：1）3种不同生态型竹种器官中植硅体和植硅体碳积累和分布特征均为叶>枝>秆,土壤中植硅体和植硅体碳储量达到最大,且随土层深度增加植硅体碳储量有增加趋势;2）通过3种竹种植硅体碳储量比较,散生竹高节竹生态系统植硅体储量最高,丛生竹绿竹和混生竹茶秆竹植硅体碳储量相近;3）根据3种竹种在全国的分布面积估算,茶秆竹生态系统总固碳能力略大于绿竹,而远远高于高节竹。     

常绿阔叶林改造为板栗林对土壤氮磷钾库及酶活性的影响

研究天然林改造为人工林对土壤养分库的影响,对于森林的可持续经营具有非常重要的意义。论文为探明天然常绿阔叶林改造为板栗林对土壤氮磷钾库及酶活性的影响,在浙江省临安市三口镇采集了相邻的天然常绿阔叶林和板栗林（板栗林由天然常绿阔叶林改造而来）的表层（0~20 cm）与亚表层（20~40 cm）土壤,测定土壤不同形态氮磷钾素和蔗糖酶、脲酶、过氧化氢酶和酸性磷酸酶的活性。结果表明：表层和亚表层土壤pH值、水溶性有机氮（WSON）和微生物量氮（MBN）均显著降低,而铵态氮和硝态氮含量均显著增加（P < 0.05）;表层土壤全氮含量显著增加,而亚表层土壤全氮含量无显著变化;表层土壤树脂提取态磷（Resin-P_i）、碳酸氢钠提取态无机磷（NaHCO₃-P_i）、氢氧化钠提取态无机磷（NaOH-P_i）、盐酸提取态磷（HCl-P_i）和残余态磷（Residual-P）含量分别增加了61.4%、53.5%、19.2%、55.1%和25.3%,亚表层土壤Resin-P_i、NaHCO₃-P_i、HCl-P_i和Residual-P含量分别增加了64.6%、61.2%、13.7%和17.3%;而表层土壤碳酸氢钠提取态有机磷（NaHCO₃-P_o）和氢氧化钠提取态有机磷（NaOH-P_o）含量分别下降了24.8%和18.3%,亚表层土壤NaHCO₃-P_o和NaOH-P_o含量分别下降了20.5%和7.7%;表层土壤的速效钾、缓效钾、矿物态钾和全钾含量均显著增加,亚表层土壤速效钾、缓效钾含量显著增加,而矿物态钾和全钾无显著变化;表层土壤蔗糖酶、脲酶、过氧化氢酶和酸性磷酸酶活性显著下降,亚表层土壤脲酶和酸性磷酸酶活性显著下降（P < 0.05）。综上,上述林分转变对土壤无机氮磷钾库具有正面效应,而对土壤有机氮磷钾库与酶活性具有负面效应。     

杭州城区PM2.5和PM10污染特征及其影响因子分析

利用2013年12月—2014年11月杭州城区空气质量监测站PM_(2.5)、PM_(10)浓度值结合气象、道路、人口数据以及站点周边绿地信息分析PM_(2.5)、PM_(10)浓度时空特征及其影响因子。结果表明,杭州城区各监测站PM_(2.5)和PM_(10)晴天日浓度变化趋势基本一致,PM_(2.5)比PM_(10)污染严重;晴天日PM_(2.5)、PM_(10)浓度值与对应的温度(-0.463,-0.281)、风速(-0.305,-0.332)呈负相关,与湿度(0.257,0.239)呈正相关;晴天有风时,杭州市区PM_(2.5)、PM_(10)污染北部重于南部,东部重于西部,浓度极高值集中在风速小于5 m/s时段,且风速越小浓度值越高;温度为12℃左右,湿度在60%~80%时,颗粒物污染最严重;交通高峰时各监测站PM_(2.5)、PM_(10)污染程度存在明显差异。相关性分析表明,PM_(2.5)、PM_(10)污染程度与道路密度成正比,与缓冲区内绿地覆盖面积成反比。PM_(2.5)污染程度与人口密度成正比,PM_(10)污染与人口密度成反比。     

长三角地区土地覆盖对气溶胶光学厚度的影响

文章利用MODIS L1B数据和NASA的V5.2气溶胶光学厚度反演算法反演了长江三角洲地区的高空间分辨率的气溶胶光学厚度,反演结果与CE-318地基观测数据的进行对比验证,两者的相关系数在0.7以上,反演结果精度良好,表明MODIS反演高空间分辨率气溶胶光学厚度的可行性。利用反演的高空间分辨率气溶胶光学厚度,结合长江三角洲地区地表覆盖数据,建立两者的交叉列联表,分析了长江三角洲地区的气溶胶光学厚度和地表覆盖类型变化的关系:地表覆盖类型的变化驱动着气溶胶光学厚度的变化,森林、草原等植被覆盖度高的地区,气溶胶光学厚度值要低于城镇等人为活动较高地区。     

雷竹对锌的吸收转运规律及其耐性特征研究

营养液培养试验显示,雷竹各器官中Zn含量随着水培溶液Zn含量水平的提高而呈梯度提高。土培盆栽试验结果,在锌含量为1 600 mg/kg条件下叶、茎、根最大富集量分别为1 201、2 051、1 713 mg/kg。通过观察雷竹叶绿素荧光发现,光能转化为化学能的效率变化不显著;ERT与[Y(Ⅱ)]降低,但是仍能保持较高的光合电子传递活性。通过观察超微结构的叶片细胞发现,在400μmol/L处理下叶绿体的严密结构被破坏,叶绿体歪曲变形,片层结构明显减少且模糊不清。     

沈阳市降水化学成分及来源分析

沈阳市2007年降水样品化学组分研究表明,该区降水pH值在4.89～8.02之间,雨量加权平均值为6.89,与杭州等南方地区相比,沈阳降水中离子浓度比较高,但降水的酸化程度和酸化频率却不高,表明沈阳市整体上降水没有呈现酸化,主要是碱性离子的中和作用.SO24-和Cl-是主要的阴离子,雨量加权平均值为330.00μeq·L-1和85.05μeq·L-1,分别占阴离子总量的60.32%和15.55%;Ca2+和NH4+是主要的阳离子,雨量加权平均值为291.17μeq·L-1和175.13μeq·L-1,分别占阳离子总量的49.51%和29.78%.季节变化特征研究表明离子浓度变化呈现秋冬高,春夏低的状态.NF计算结果表明NH4+和Ca2+具有较强的中和能力,而Mg2+和K+的中和能力比较小,相较于NH4+和Ca2+几乎可以忽略不计.利用富集系数法计算表明,SO24-和NO3-主要来源于人为输入,Cl-主要为海洋输入,NH4+和K+主要来源于土壤和人为活动的输入.     

亚洲地区OMI和SCIAMACHY臭氧柱总量观测结果比较

利用臭氧观测仪(OMI)和扫描成像大气吸收光谱仪(SCIAMACHY)传感器反演的臭氧总量数据,结合从世界臭氧与紫外线辐射数据中心(WODUC)获取的地面观测臭氧总量数据进行验证,对比2种不同卫星遥感反演的臭氧总量产品优缺点,并分析亚洲地区臭氧总量的时空特征.结果表明,OMI反演的结果比SCIAMACHY的结果更好,而且具有更高的时间和空间分辨率.臭氧总量存在明显的季节变化,在低纬度地区最大值出现在4或5月,最小值在11或12月,而在高纬度地区则分别出现在2月或3月和8月或9月.臭氧总量纬度地带性分布明显,并随着纬度增加而逐渐上升,在10°N~30°N之间,臭氧总量增长平缓,在30°N~50°N之间,臭氧总量快速增大.在青藏高原地区出现臭氧低值区,并在青藏高原东面的横断山脉向低纬度延伸,隔断了臭氧总量的纬度地带性分布.臭氧总量变化在不同纬度呈现不同的模式,距平值随纬度的增大波动随之增大.纬度最低的站点(216)臭氧总量距平值变化最小,最大只有30 DU;而纬度最高的站点(326)臭氧总量距平值变化可达180 DU以上.     

长江三角洲地区大气顶气溶胶直接辐射强迫遥感估算

利用MODIS和OMI卫星遥感数据估算长江三角洲地区大气顶气溶胶直接辐射强迫并分析其时空变化特征.结果表明了大气顶辐射强迫和气溶胶光学厚度(AOT)存在明显的线性相关关系,R和RMSE分别为0.89和5.50.大气顶辐射强迫的区域月平均变化范围大约在-10~-70W/m2之间,一年中最大值(-53.97±6.14W/m2)和AOT一样出现在6月,最小值(-16.41±2.10W/m2)出现在12月.4个季节的大小依次是:夏季(-44.30±9.09W/m2)>春季(-42.00±7.83W/m2)>秋季(-28.02±6.32W/m2)>冬季(-20.40±5.00W/m2).在6 月,大气顶气溶胶辐射强迫空间差异最明显,在太湖沿岸的城市地区,如上海、杭州,辐射强迫可达-70W/m2,而在千岛湖地区大约为-10W/m2.在12月,空间差异最小,北部城市地区大约为-20 W/m2;南部地区大约为-10 W/m2.     

森林土壤呼吸对人为干扰因素的响应

森林土壤是大气CO₂重要的排放源。施肥、采伐、火烧、林下植被管理和土地利用方式改变等人为措施改变了土壤理化性质和土壤微气候,显著影响森林土壤CO₂的产生与排放。人为干扰对森林土壤呼吸的影响已积累了丰富的研究结果,但因森林类型、土壤状况、地域差异以及气候因素的不同,即使同一种干扰因素对土壤呼吸的影响也存在促进、降低或者未改变等不同的结论。论文利用相关论文数据库查询森林土壤呼吸的文献,在简要分析影响森林土壤呼吸自然因素（土壤温度、含水量）的基础上,重点论述了施肥、采伐、火烧、林下植被管理以及土地利用方式改变等人为因素对森林土壤呼吸的影响,系统揭示了人为干扰对森林土壤呼吸影响的作用机制,并探讨今后需要加强的研究方向,以期为气候变化背景下我国林地的合理、可持续经营起到借鉴和启示的作用。     

利用LUR模型模拟杭州市PM2.5质量浓度空间分布

模拟城市大气污染物浓度空间分布对研究城市空气质量及人体健康至关重要.本研究利用土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR),提取包括污染点源因子、交通因子、人口因子、土地利用因子和气象因子等60个预测因子,基于地理加权算法(GWR)建立春、夏、秋、冬四个季节的模型,实现对杭州地区近地表PM_(2.5)质量浓度空间分布的预测.结果表明:基于地理加权回归算法时,检验模型的R2值分别达到0.76(春季)、0.70(夏季)、0.73(秋季)、0.76(冬季),模型能够解释PM_(2.5)浓度值80%以上的变异.每个季度杭州地区PM_(2.5)浓度变化不尽相同,但总体以杭州中部最高,西南部偏低.研究说明基于LUR模型模拟大尺度地区PM_(2.5)质量浓度空间分布是可行的.