Variation of leaf gland volatile oil within a population of sweet gale (Myrica gale) (Myricaceae)

Summary The leaf gland volatile oils of ten sweet gale plants from a Scottish population were extracted in early summer. The results differed notably from reports of other populations in respect of the sesquiterpenes, -elemenone and germacrone, which were major components of the volatile oil. Three dihydrochalcones were also detected in the volatile oil. Variation within the population existed, particularly with respect to the relative importance of germacrone. Five plants were resampled in late summer and exhibited a marked reduction in -elemenone, a lesser reduction in germacrone and changes in the proportions of some monoterpenes.     

亚热带稻田土壤碳氮磷生态化学计量学特征

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.     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

铁铜双金属有机骨架MIL-101(Fe,Cu)活化双氧水降解染料性能

针对非均相芬顿传质效率低和Fe（Ⅲ）Fe（Ⅱ）转化慢导致活性低等问题,采用溶剂热法制备铁铜双金属有机骨架材料[MIL-101（Fe,Cu）],并研究了材料界面性质、催化降解染料（亚甲基蓝）性能以及活化催化机制.结果表明,MIL-101（Fe,Cu）晶体结构完整且呈三维八面体形状;比表面积和平均孔径分别为667.2 m² ·g^-1和1.9 nm,可充分暴露反应活性位点.MIL-101（Fe,Cu）在广谱pH范围可活化H₂ O₂高效降解亚甲基蓝.当pH=5、反应20 min,MIL-101（Fe,Cu）/H₂ O₂对20 mg ·L^-1亚甲基蓝的去除率为100%,较MIL-101（Fe）/H₂O₂和单独H₂ O₂分别提高43.1%和88.9%.自由基猝灭实验与反应前后铁和铜价态变化结果表明,羟基自由基（·OH）是MIL-101（Fe,Cu）/H₂ O₂催化降解亚甲基蓝的主要活性物种;Cu（Ⅱ）掺杂引入新的活性位点,且Cu（Ⅱ）/Cu（Ⅰ）循环和Fe（Ⅲ）/Fe（Ⅱ）循环可协同产生·OH,进而提高催化效率.MIL-101（Fe,Cu）作为新型非均相类芬顿催化剂,无需复杂pH调节即可获得良好催化效果,在工业废水处理上具有较好地应用前景.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

上海地区大气中氯化氢和颗粒氯排放源清单初步研究

氯自由基对于臭氧和二次气溶胶的生成贡献不容忽视.夜间颗粒相氯(Cl~-)可以通过与N_2O_5的复杂反应转化生成ClNO_2,其光解产生的氯自由基将显著影响大气污染的形成机制.本文以上海地区为案例,以2017年为基准年,收集了人为源活动水平数据,采用排放系数估算方法,首次建立了上海地区人为源氯化氢(HCl)和颗粒氯(Cl~-)的排放清单;并进一步结合模型计算海盐气溶胶排放的颗粒氯(Cl~-).结果表明,2017年上海市人为源和天然源排放的HCl和Cl~-分别为1207 t和820 t,其中,燃煤、工业、垃圾焚烧和秸秆燃烧产生的HCl排放量分别为327、134、722和24 t.燃煤源中的燃煤电厂和其它行业燃烧约占燃煤源排放的80%;工业源中水泥为HCl的最大排放源,约占工业源排放的51%;垃圾焚烧厂排放约占总HCl排放的60%,为最大的HCl排放源.燃煤、工业源、垃圾焚烧、秸秆焚烧、烹饪源和海盐的颗粒Cl~-排放量分别为82、153、498、47、39和0.6 t,燃煤源中的燃煤电厂占燃煤Cl~-排放的40%,供热、其他行业和家庭燃烧分别占燃煤Cl~-排放的24%、22%和14%;钢铁行业为工业源的主要Cl~-排放源,约占工业源排放的90%,垃圾焚烧厂占全部Cl~-排放的61%,烹饪源中餐饮企业为最主要排放源,占烹饪源的70%;天然源海盐的排放量极少,未占到总排放的1%.从空间分布来看,浦东新区、宝山、普陀、松江和金山排放的HCl和Cl~-占到全市人为源总排放的80%,为主要的HCl和Cl~-排放区域.本文研究建立的上海地区大气中氯化氢和颗粒氯排放源清单,对于深入研究氯化学机制对二次污染的影响提供了重要的数据参考.     

华北区域点冬季二次有机气溶胶特征与影响因素

为探明二次有机气溶胶(SOA)的污染特征和影响因素,本研究于2018年11月—2019年1月对华北区域点(德州市郊区点)细颗粒物(PM_(2.5))的化学组成进行了在线测量,并分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子组分的污染特征及PM_(2.5)与气象要素之间的相关性.结果表明,观测期间德州PM_(2.5)污染严重,平均质量浓度为(115.6±24.6)μg·m~(-3);其中,有机碳和元素碳是PM_(2.5)的主要成分,平均质量浓度分别为(8.2±5.8)μg·m~(-3)和(2.6±2.2)μg·m~(-3),占PM_(2.5)总质量的7.1%和2.2%;PM_(2.5)与风速呈负相关,与相对湿度呈正相关,与气温的相关性较差,偏北风对PM_(2.5)浓度影响较大.同时,本研究利用EC示踪OC/EC比值法对PM_(2.5)中的二次有机碳(SOC)进行了估算,通过估算得到的SOC结果表明,华北区域点冬季SOC是OC的重要组成部分,平均浓度为(4.0±2.9)μg·m~(-3),占OC的45.7%,SOC在白天占比较高(62.7%),早晚由于有局地生物质燃烧影响,SOC占比降低,约占OC的42.7%.本研究还分析了SOC生成的影响因素,分析了德州市冬季O_3、含水量、酸度与SOC的相关性.结果表明,SOC受臭氧浓度影响,但在白天和夜晚表现出不同的相关关系,可能存在不同的生成机制.最后,利用ISORROPIA模型估算了颗粒物的含水量和酸度,发现SOC在高含水量和低含水量下存在不同的关系,高含水量更能促进SOC生成;在高含水量下SOC与H~+具有显著相关性,但在低含水量下则不相关,表明颗粒物含水量较高、H~+浓度较高情况下液相酸催化反应可能对SOC具有重要贡献.     

农闲期城郊农田灌溉水中典型污染物含量与评价——以西北江三角洲为例

摸查了农田灌溉系统水环境经农（夏）闲期降水等外部强干预调理后的环境污染物含量——该值理论上是环境自净作用之后的最不利值,对农田灌溉系统水环境进行水质评价,探究其对农田土壤质量的潜在污染风险.于2019年6月中旬—7月下旬（降雨集中期）,分别在西北江三角洲城市（清远市、佛山市和江门市）实验基地周边筛选研究区,并在雨后对有覆水的水源区域、灌渠、蓄水池和田间水等采集上覆水,共采得水样27×2份,对其pH值、悬浮物（SS）、矿化度、总磷（TP）、氨氮（NH₄⁺-N）、Cd、As、Pb、Cu和Zn的含量进行检测;对各研究区pH值、SS的成因和影响,矿化度的等级,重金属均值分布等进行分析;对全样品TP、NH₄⁺-N、重金属含量进行Pearson相关性分析和描述性特征分析;通过单因子水质标识指数P_i和综合水质标识指数P分别对各采样点、各构成项目和各研究区进行水质评价.研究发现雨后农田灌溉系统水环境构成复杂,物质呈无显著性差异的迁移,灌溉沿程上覆水中大部分物质可能处于动态平衡,受局部环境影响变小,TP、NH₄⁺-N和重金属等迁移物质主要还是灌溉水体中原有的,受外力驱动扰动后在水动力作用下可能以氮磷结合形态沿灌溉系统发生远距离迁移;使用河流水质标识指数法评价农田灌溉系统水环境,发现该法可以刻画局部灌溉的水质态势,对农田灌溉系统水环境的含量特征评价做出科学、合理的解释,也可以做出综合性定量评价.虽然灌溉水系统结构差异较大,但是从整体上可以初步得出农闲期西北江三角洲农田灌溉水的灌溉风险不高的结论,总体综合水质评价级别为Ⅰ类~Ⅱ类,达到水环境功能区的使用要求.     

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

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.     

基于卫星遥感气溶胶产品评估体系的气溶胶时空分布及变化趋势表征

卫星遥感气溶胶虽然空间覆盖度高,但不同产品数据在准确性和适用性上存在显著差异.为了能够科学定量的衡量各个产品的优劣,选择最合适的气溶胶产品,该研究以数学统计为基础,提出了一种卫星遥感气溶胶产品评估体系,并依此确定了全球6个人口密集地区的最优卫星数据集,在此基础上开展了近10年的（2009—2018）气溶胶时空变化分析.结果表明暗像元算法在植被覆盖度高的地区表现最好,深蓝算法在亮地表的沙漠干旱地区更占优势,而暗像元-深蓝融合算法在土地类型复杂且气溶胶来源多变时得以突出.人口密集的6个区域中,除了区域A和区域B,其它地区的大气污染水平整体偏高.其中,A、B、E的气溶胶负荷呈下降变化,区域F基本不变,其余区域上升变化.评估体系的建立为气溶胶遥感产品的选取提供了新的衡量方法,且该文关于气溶胶时空分布及变化的分析可以为区域性气溶胶研究提供一定的参考价值.