低浓度Pb^2＋对Cd^2＋污染下冬小麦幼苗根微域土壤水解酶活性及与根微域土壤生化特征关系的影响

采用盆栽试验法探讨了Cd^2＋、低于国家“土壤环境质量标准”规定的II类土壤环境基准值300mg-kg^-1干土时的Pb^2＋与Cd^2＋复合处理对冬小麦幼苗根微域土壤磷酸酶、转化酶和脲酶活性及与根微域土壤微生物数量和生化特征关系的影响特征。结果表明：（1）Cd^2＋对冬小麦幼苗根微域土壤转化酶、脲酶和磷酸酶活性表现为显著抑制效应;而低浓度Pb^2＋主要表现为协同Cd抖污染抑制根微域土壤水解酶活性效应;（2）Cd^2＋处理下,磷酸酶活性与微域土壤有机质含量呈极显著正相关;转化酶活性与细菌、真菌和放线菌数量呈显著负相关,与有机质呈显著正相关;脲酶活性与细菌、真菌和放线菌数量及微生物量碳表现为极显著正相关;（3）Pb^2＋／cd^2＋处理下,碱性磷酸酶活性与微生物量碳表现为显著正相关;转化酶活性与全氮含量表现为显著负相关,与有机质含量呈极显著正相关;脲酶活性与全氮呈极显著正相关,与有机质为极显著负相关,总体来讲,Cd^2＋／Pb2＋与Cd^2＋处理之间酶活性与生化特征的关系存在明显差异;同时Pb^2＋／Cd^2＋处理下磷酸酶、转化酶和脲酶活性与土壤微生物数量之间的相关性特点与Cd^2＋处理下也明显不同。     

Composition and Some Ecological Features of Winter Zooplankton in Deep Stratified Lakes

For the first time, zooplankton and environmental factors have been studied in winter in the deep stratified lakes Siverskoe, Borodaevskoe, and Vydogoshch. The zooplankton consists of 18–22 species of rotifers, copepods, and cladocerans, including 15–18 specifically winter, cryophilic and eurythermic forms. The populations of zooplankters reproduce actively: males and egg-bearing females (in copepods), females with embryos and eggs in brood pouches (in cladocerans), and females with attached eggs (in rotifers) are present. In lakes Siverskoe and Borodaevskoe (depth 20–24 m), where oxygen deficiency is observed only in the bottom water layer, the zooplankton populates the greater part of the water column and forms a large aggregation in the oxycline and near the bottom. The abundance of bacteria in these zones is high (up to 4–6 × 10⁶ cells/ml). In Lake Vydogoshch (depth 16 m), oxygen deficiency extends to the middle layers, and all zooplankton is distributed above the oxycline. The biomass of winter zooplankton in Lake Siverskoe in 1983 averaged 1.26 g/m³, with a maximum of 4 g/m³; in 1993, 1.4 and 8.04 g/m²; the respective values in Lake Borodaevskoe were 0.98 and 3.1 in 1983 and 0.14 and 1.6 in 1993; in Lake Vydogoshch, 0.15 and 0.24 in 1983 and 1.25 g/m³ in 1993. The development of winter zooplankton is limited by the size of the zone of oxygen deficiency and depends on the amount of food (bacterioplankton). The distribution of zooplankton in the water column and its biomass in individual layers is determined by the rate of methane formation and oxidation.__________Translated from Ekologiya, No. 3, 2005, pp. 201–214.Original Russian Text Copyright © 2005 by Rivier.     

冬小麦拔节后幼穗低温敏感期的鉴定

利用移动式人工霜箱,进行了模拟霜冻害的实验,研究分析了冬小麦拔节期幼穗抗霜力随幼穗分化进程的变化。结果发现,随着幼穗分化期的推进,冬小麦幼穗的抗霜力总体呈下降的趋势。从雌雄蕊末期发育进入药隔前期,幼穗的抗霜力骤然下降,在雌雄蕊分化期之前以及药隔期之后,抗霜力的下降趋势较为平缓。表明药隔期之后为冬小麦幼穗分化的低温敏感期。品种抗霜性的鉴定适宜在药隔期开展。该研究结果对于抗霜品种的筛选以及霜冻害的防御工作有一定的参考意义。     

基于人工神经网络多源数据融合的子像元冬油菜提取——以两湖平原为例

油菜是我国第五大农作物和重要的油料作物。获取油菜的种植分布信息对食用油市场的发展和粮食安全具有重要意义。两湖平原泛指包括湖北江汉平原和湖南洞庭湖平原在内的广大平原区域,是我国重要的粮棉油生产基地,“湖广熟,天下足”指的就是这一地区。由于耕地破碎,种植结构复杂,两湖平原轮作和间作的现象非常普遍,传统的遥感监测方法难以准确地获取冬油菜的空间分布。本文提出了一种基于人工神经网络ANN的子像元冬油菜提取方法,将时间序列MODIS-EVI和GF-1数据结合以提取两湖平原的冬油菜丰度信息。首先采用顺序前向选择SFS算法从时间序列MODIS-EVI数据集中进行物候特征优选;然后构建融合多源数据的ANN模型估算两湖平原的冬油菜丰度。结果表明：基于ANN方法获取的冬油菜分布具有较高的精度（ANN估算结果与GF-1和统计数据的验证精度分别为91.54%和74.70%）,在利用中分辨率影像进行大尺度冬油菜精细制图方面显示出巨大潜力,可为我国冬油菜的空间分布制图和时空格局分析提供技术方法。     

武汉冬季典型月份PM2.5浓度变化的观测分析与模拟追因

1月是武汉市发生重霾污染最为频繁的月份之一.本文利用地面观测数据对比分析了2014年1月与2018年1月武汉PM_2.5污染的变化与差异,进而利用嵌套网格空气质量预报模式系统（NAQPMS）对其差异进行了模拟追因分析.分析结果表明,2018年1月武汉PM_2.5污染依旧严峻,出现了17个污染天,月均浓度达到了91.6 μg·m^-3,但污染程度与2014年1月相比有了大幅改善.其污染天比2014年1月减少了13 d,月均浓度下降了90.8 μg·m^-3,浓度峰值下降了154.6 μg·m^-3.通过设计基于气象场敏感性分析的数值模拟试验,发现在区域污染物排放强度保持不变的情形下,2014年1月和2018年1月气象场的变化对武汉月均PM_2.5浓度的影响较小,差异小于3 μg·m^-3.基于2018年1月的排放情景模拟2014年1月的武汉PM_2.5浓度会导致显著的低估现象.这表明气象条件变化不是武汉2018年1月相比2014年1月PM_2.5浓度显著下降、重污染天数显著减少的关键原因,而武汉本地、周边以及京津冀等重点城市群的排放量显著下降应是最为关键的主导因子.     

安徽省冬季采暖耗能对全球气候变暖的响应

基于1971—2018年安徽省77个气象站均一化日平均温度资料,采用趋势分析等方法,研究气候变暖对冬季采暖耗能的影响。结果表明：近48年安徽省冬季显著增暖,采暖初日推迟、终日提前,采暖期长度缩短,采暖强度显著下降。冬季温度在1989年发生突变,此后进入升温通道,因而将研究序列划分为基准时段（1971—1989年）和变暖期（1990—2018年）。相比于基准时段,变暖期内采暖期长度呈现空间一致性缩短,变化幅度自东北向西南递减,皖北北部及江淮之间东部缩短程度最大,大别山及皖南山区为全省低值区。全省采暖强度均减少,减少幅度自北向南递减。采暖节能贡献率介于3.6%~8.9%之间,高值区主要位于皖北北部、江淮之间北部和沿江东部,低值区则位于大别山及皖南两大山区。     

2013~2019年臭氧污染导致的江苏稻麦产量损失评估

基于2013~2019年江苏省115个监测站点的逐时臭氧观测数据和97个县级行政区的农作物年产量,利用AOT40的暴露响应关系,结合空间分析等方法,评估了臭氧污染导致的冬小麦和水稻两种农作物的产量损失.结果表明,2013~2019年,冬小麦和水稻的AOT40分别为（2.76~17.05）×10^-6h和（0.15~31.69）×10^-6,分别在2018年和2016年达到峰值.苏南地区水稻生长期的AOT40高值分布较多,苏北地区近3年两种农作物生长期的AOT40都有明显增势.2013~2019年,冬小麦年相对产量损失为17.7%~31.0%,年绝对产量损失达（1.94~3.75）×10⁶t.年产量损失最高的地级市是盐城和徐州,损失最低的是南京和无锡.2013~2019年,水稻年相对产量损失为8.6%~15.6%,绝对产量损失为（3.03~6.04）×10⁶t.年产量损失最高的地级市是盐城和淮安,损失最低的是无锡和常州.江苏省每年由于臭氧污染导致的农作物产量损失约相当于5000多万人一年的粮食消费量,臭氧污染对粮食生产安全造成了较为严重的威胁,应当采取有效的政策和措施控制臭氧污染,保证粮食生产稳定.     

北京秋冬季大气氨观测研究

利用差分光学吸收光谱技术,对北京市北郊的大气氨进行了近2个月的观测.结果显示,在秋冬季节,北京大气氨的浓度为（12.89±10.12）×10^-9（part per billion）,观测期间的小时浓度最大值为49.71×10^-9.氨浓度的日变化呈现出白天低、夜晚高的特征,在早高峰时间,氨有明显的一个峰值浓度.另外,氨与NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀之间相关性分别为0.845、0.824、0.821和0.598,明显高于春季,说明秋冬季北京大气氨受机动车排放影响明显.气象要素对氨 浓度明显影响,风速、气压和相对湿度与氨的关联性较高,相比而言,氨与气温关联性较低,说明秋冬季低温环境下,土壤排放、垃圾存储堆场和人体排泄物等排放对大气氨浓度影响较小.     

北方冬小麦主产区的高产与稳产关联性及其影响因素

冬小麦产量高低及稳定性对于保障我国粮食安全同等重要。鉴于北方冬小麦主产区受气候变化的负面影响显著,有必要从高产—稳产关联特征入手,探究全面提升冬小麦产量及稳定性的途径。基于598个县1985—2014年的单产数据,分析了冬小麦高产与稳产关联性时空分异特征,并结合气象、物候观测、农业生产要素等数据,应用无序多分类Logistic模型揭示了冬小麦高产—稳产关联特征的影响因素。主要结论为：（1）冬小麦产量随时间不断提高的同时稳定性也增强,高产性和稳产性均呈东北向西南降低的特征。（2）冬小麦高产与稳产、低产与不稳产密切关联,在研究区占据主导地位,且这两种关联类型的分布区域相对稳定,空间聚集性强。（3）灌溉条件是促进冬小麦高产—稳产的关键因素,影响随时间逐渐增强;具备灌溉条件的情况下,研究区的光温水等气象条件均比较适合冬小麦生产,但不同物候期气象要素的波动对高产和稳产均有负向影响。研究结果可为划定冬小麦优质产区和制定气候变化应对策略提供依据。     

气候变暖背景下安徽省冬小麦产量对气候要素变化的响应

论文在分析安徽省近47 a(1961-2007年)来气候要素及冬小麦产量变化特征,确定产量突变点的基础上,采用相关分析,提取影响产量形成的气候因子,构建安徽省冬小麦气候产量模型,并利用该模型定量地估算了近47 a来气候要素变化对冬小麦产量的贡献率。结果表明:安徽省冬小麦生长季内的平均气温增暖趋势明显,降水量无明显变化趋势,但年际波动大,日照时数呈显著下降趋势。越冬期最高气温、返青期最低气温和灌浆期日照时数与产量呈显著正相关,灌浆期降水量与产量呈显著负相关。近47 a来,气候要素变化对冬小麦产量存在微弱的负贡献,贡献率为-5.89％。冬小麦生长季内一定程度的暖干化条件有利于产量的增加。