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通过盆栽试验研究了水稻生长期CH4排放的规律。结果表明,CH4排放存在明显的日变化,最大值出现在下午4点左右,最小值出现在凌晨4点左右。土壤温度的变化是导致CH4排放日变化的主要因素。水稻生长期CH4排放的季节变化受前茬季节作物种植及稻草还田时间的显著影响。前茬季节种植紫云英及休闲且水稻移栽前施用稻草处理在水稻生长初期即有大量CH4排放,且在水稻生长的前期、中期和后期分别出现3个CH4排放峰;前茬季节种植小麦和休闲且在前茬季节前施用稻草处理的,直至水稻生长的中期才有少量CH4排放。烤田期间CH4的排放峰值出现在土壤呈微于松软状态时;烤田至土壤干裂时,CH4排放通量降至零。 相似文献
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为研究青岛近海浮游动物的群落特征,利用2015-2016年在青岛近海海域采集的浮游动物样品,分析了浮游动物的种类组成、丰度、优势种、生物多样性以及季节变化。研究海域共记录浮游动物成体44种,浮游幼虫17类,浮游动物主要以近岸暖温及广温、广盐种类为主,优势种季节变化明显。小拟哲水蚤(Paracalanus parvus)、中华哲水蚤(Calanus sinicus)和近缘大眼剑水蚤(Corycaeus affinis)全年都是研究海域的优势种。浮游动物丰度6月最高[(8662.0±8890.0) ind./m3],12月最低[(426.9±148.5) ind./m3],年平均丰度为(3059.2±3012.4) ind./m3。香农-威纳多样性指数12月最高,6月最低。研究海区浮游动物可划分为胶州湾群落、南黄海沿岸群落和南黄海中部群落。浮游动物的群落组成季节变化明显,可分为冬季组(12月和1月)、春-夏初组(4月和6月)和秋季组(9月)。环境因子温度、盐度、深度以及Chl a中影响浮游动物群落结构的最佳环境因子组合为底层盐度和深度。 相似文献
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硝酸盐异化还原成铵(Dissimilatory nitrate reduction to ammonium,DNRA)过程,是将易损失的NO3--N转化为NH4+-N,而被植物或微生物重新吸收利用,从而有助于湿地沉积物的氮保留.本研究选取石臼漾人工湿地冬、夏两季沟壕中心、边缘表层沉积物,采用高通量测序等分析方法,研究了DNRA细菌群落结构特征.研究结果表明:在空间尺度上,沟壕中心DNRA细菌丰度高于沟壕边缘,分别为(2.26±1.19)×109和(1.22±1.46)×109 copies·g-1.在时间尺度上,冬夏两季样品中DNRA细菌丰度具有显著性差异(p<0.05).多样性分析表明,沟壕中心沉积物的DNRA群落丰富度高于沟壕边缘.所有样品中占比最高的DNRA属为Caldilinea(69.75%±3.64%)、Anaeromyxobacter(66.41%±1.19%).Caldilinea属在夏季样品的占比(39.78%±5.15%)高于冬季样品(29.98%±0.57%),而Anaeromyxobacter属在沟壕中心的占比(35.14%±0.83%)高于沟壕边缘(31.28%±0.76%),且小沟(34.33%±1.40%)高于大沟(32.08%±1.33%).主坐标分析(PcoA)结果表明,DNRA细菌群落结构具有明显的时间异质性.DNRA细菌丰度与有机质(TOM)、碳氮比(C/N)和含水率(MC)显著相关.本研究揭示了人工湿地沉积物中DNRA细菌的丰度、群落组成、多样性及其与环境因子的关系. 相似文献
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苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用(2):主梁损伤预警 总被引:1,自引:0,他引:1
为了建立"环境因素归一化"的苏通大桥主梁损伤预警方法,本文对苏通大桥主梁240天的小波包能量谱与温度实测数据进行了季节相关性研究。分析结果表明,苏通大桥主梁的小波包能量谱与温度具有明显的季节相关性,其特征频带能量比的日平均值,随着温度的季节变化在一年中可以发生平均约200%的变化。在此基础上,采用6次多项式模型对小波包能量谱—温度进行了统计建模,并采用均值控制图法对特征频带能量比的异常变化进行了统计模式识别。结果表明,运用本文方法可以有效地消除温度的季节变化对斜拉桥实测小波包能量谱的影响,较好地识别出结构损伤引起的特征频带能量比10%的异常变化,适合于苏通大桥主梁的实时在线监测。 相似文献
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为了解武夷山风景名胜区流域内水质状况及其影响因素,在2008-2009年间对武夷山国家风景名胜区流域8个采样点水质污染物指标进行了逐月监测,研究该流域地表水质的季节变化特征并进行评价.结果表明,该流域水体中的pH值在6.45~7.80,冬、春季较高,夏、秋季较低;NH3-N、NO-3-N、TN、TP质量浓度从大到小依次为冬季、春季、夏季、秋季,CODMn从大到小依次为夏季、冬季、春季、秋季;相对而言,水质随季节的变化以秋季较好,冬季较差.流域内水文特征、生态环境和人类、农业活动对溪流水质有一定的影响,尤其水体中TP、TN质量浓度较高,说明农业面源污染的影响明显. 相似文献
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为研究成都市城区大气VOCs季节变化特征,本研究在2018年12月至2019年11月对VOCs组分进行监测,并对VOCs的浓度水平、各化学组成、化学反应活性和来源进行分析.结果表明,成都市城区春、夏、秋和冬季VOCs的平均体积分数分别为32.29×10~(-9)、 36.25×10~(-9)、 40.92×10~(-9)和49.48×10~(-9),冬季的浓度明显高于其他季节,春季和夏季的浓度水平相差不大,各季节VOCs的组分浓度水平有所差异,冬季烷烃占总VOCs的比例最大,可能受机动车排放的影响较明显;夏季和秋季含氧(氮)挥发性有机物占比远高于春、冬季,一次源的挥发排放和二次转化的生成贡献较大;成都市城区不同季节大气中VOCs平均浓度排名靠前的关键组分基本无变化,主要是C_2~C_4的烷烃、乙烯、乙炔及二氯甲烷等,可能受机动车尾气、油气挥发、溶剂使用和LPG燃料等影响明显,夏季丙酮以及乙酸乙酯等含氧有机物浓度贡献突出;根据·OH消耗速率和OFP计算可知关键活性物种主要为间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1-己烯、甲苯、异戊烷和正丁烷等,这些物种应该优先减排和控制;四季VOCs源解析结果显示:春、夏季温度较秋、冬季高,光照更强,PMF明显解析出天然源和二次排放贡献,同时,由于夏季温度较高,解析出油气挥发占9%;秋、冬季占比增加的源主要为机动车尾气和燃烧源,燃烧源的排放占比在25%左右,另餐饮源的排放占比在9%左右. 相似文献
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分析了长江源区各拉丹冬峰冰川区不同海拔采集的3个雪坑SP1、SP2和SP3样品中δ18O、不溶微粒数量浓度及主要离子浓度,以探讨本研究区域雪冰微粒含量变化及其来源.结果显示,不同粒径微粒含量变化趋势一致,3个雪坑中细微粒含量分别占总微粒的88%、78%、86%.中微粒分别占10%、19%、11%;不同粒径微粒数量浓度之间的相关系数均达0.9以上(置信度可达99%),具有良好的相关性.雪冰中不溶微粒浓度同Ca2 、Mg2 、SO2-4一样,具有明显的季节波动.非季风期微粒浓度要高于季风期2~4倍.3个雪坑非季风期微粒通量分别占一个年层雪冰中微粒总通量的73.6%、92.3%、97%,即初春季节沙尘暴对于各拉丹冬雪冰中微粒沉降贡献远大于夏.秋季节.结合NCAR/NCEP再分析资料.应用HYSPLIT-4模式模拟的不同季节5 d后向气团轨迹图表明,各拉丹冬峰冰川I区雪冰中不溶性微粒可能来源于中亚、南亚和青藏高原本身,其中影响最大的可能是青藏高原自身的沙尘源区,同时冰川区裸露基岩对雪冰中不溶微粒含量亦有贡献. 相似文献