深部煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律

为了研究煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律，选取具有冲击危险性的平煤八矿己15煤作为研究对象，采取钻屑量测试和孔口瓦斯浓度监测，通过筛分实验煤样并应用Rosin Rammler分布模型，探究了钻屑粒度和钻屑量大小随孔深变化关系，分析不同点钻屑粒度分布特征。结果表明:小于0.075 mm钻屑粒度分布随孔深变化与钻屑量变化规律相吻合；不同钻孔随深度变化分别对应不同Rosin Rammler分布函数，随着应力过渡越平缓，粒径分布宽度系数n值越小，煤体应力越大粒径相关系数D越大；不同范围钻屑粒度占比大小也会影响钻屑量大小；在钻屑量较大时，孔口瓦斯体积分数会出现增高现象。通过对钻屑粒度分布规律分析，更好地了解深部煤体应力分布，有助于冲击危险的预警。     

Use of Predictive Weather Uncertainties in an Irrigation Scheduling Tool Part II: An Application of Metrics and Adjoints

We apply predictive weather metrics and land model sensitivities to improve the Colorado State University Water Irrigation Scheduler for Efficient Application (WISE). WISE is an irrigation decision aid that integrates environmental and user information for optimizing water use. Rainfall forecasts and verification performance metrics are used to estimate predictive rainfall probabilities that are used as input data within the irrigation decision aid. These input data errors are also used within a land model sensitivity study to diagnose important prognostic water movement behaviors for irrigation tool development purposes simultaneously performing the analysis in space and time. Thus, important questions such as “how long can a crop water application be delayed while maintaining crop yield production?” are addressed by evaluating crop growth stage interactions as a function of soil depth (i.e., space), rainfall events (i.e., time), and their probabilistic uncertainties. Editor’s note : This paper is part of the featured series on Optimizing Ogallala Aquifer Water Use to Sustain Food Systems. See the February 2019 issue for the introduction and background to the series.     

我国高速公路周边土壤重金属污染现状及研究进展

以我国高速公路周边土壤重金属为研究对象，综述了我国高速公路周边土壤重金属污染特征、影响因素、来源、环境风险及其研究进展。高速公路周边土壤主要受Pb、Cd、Cr、Cu、Zn等重金属污染，主要呈现指数分布、偏态分布和两者混合分布等特点，并且受到土地利用、风向、地形、车流量等多种因素的综合影响。土壤重金属的来源除了受成土母质等自然因素影响以外，公路交通和周边工农业活动也会对其来源产生较大影响。传统的土壤重金属评价方法主要采用单因子指数法、地累积指数法、生态风险评价法等对重金属的污染等级和环境风险进行评价。未来的研究应将重金属形态分析、空间和地统计分析、重金属稳定同位素示踪和源解析模型以及预测模型等多种手段相结合，开展高速公路周边土壤重金属的污染特征、时空分布、来源及预测预警研究等，为我国高速公路沿线工农业生产布局及其土壤重金属污染防控提供科学依据和决策支撑。     

河北省不同盐渍化土壤类型的微生物多样性与种群结构

为了探索盐渍化土壤中微生物多样性及群落构成，有效筛选盐渍土壤中耐盐微生物菌群.采用高通量测序技术对采集的河北省滨海盐渍土（原生盐渍化）、设施盐渍土（次生盐渍化）和高产粮田（健康土壤）3个生境的耕层土壤样本细菌和真菌多样性、群落结构、网络关系及其影响因子进行测定.结果表明，与大田土壤相比，设施土壤中OM、AP、AK、TS和EC显著升高，滨海盐渍土壤的TS和EC显著升高，其他养分指标则显著降低.细菌α多样性依次为：设施盐渍土>高产粮田>滨海盐渍土，真菌α多样性则为高产粮田显著高于设施盐渍土和滨海盐渍土.在门和属水平上分析盐渍化土壤的菌群结构，细菌群落中绿弯菌门（Chloroflexi）及其菌属和真菌群落中子囊菌门（Ascomycota）及其中有益菌Trichocladium和病原菌Fusarium为盐渍化土壤中的优势微生物类群.土壤EC和TS两个盐分因子是对细菌和真菌菌群分布贡献最大的因子，与绿弯菌门中unclassified_A4b和unclassified_Chloroflexi以及变形菌门中unclassified_α-Proteobacteria等细菌菌属和子囊菌门中Trichocladium、unclassified_Chaetomiaceae、Crassicarpon、Cephaliophora和Sodiomyces等真菌菌属呈显著正相关.研究结果为盐渍化土壤修复所需的微生物资源筛选提供了理论依据.     

有机肥处理对旱地红壤细菌群落及玉米生产力的影响

为探明旱地红壤细菌群落特征及玉米生产力对不同有机肥处理的响应，基于自2002年设置在中国科学院鹰潭红壤生态实验站的有机培肥长期定位试验，采用Illumina高通量测序，研究不同有机肥（不施肥，M0；低量有机肥，M1；高量有机肥，M2；高量有机肥加石灰，M3）处理下土壤细菌群落多样性和结构以及玉米生产力的变化.结果发现，与M0相比，土壤pH、有机质（SOM）、全氮（TN）、全磷（TP）含量和玉米生产力在不同有机肥（M1、M2和M3）处理下均显著增加，其中M3处理的提升效果最佳.施用有机肥显著提高了土壤细菌群落的Shannon、Evenness、Chao1与ACE指数，重塑了细菌群落结构.基于随机森林模型分析，土壤性质中的pH和TP显著影响土壤细菌多样性，而pH、SOM、TP和TN对土壤细菌群落结构影响显著.相关性分析和结构方程模型分析表明，土壤TP和SOM可以通过改变土壤细菌多样性和群落组成间接影响玉米生产力.研究结果从指导我国南方红壤区农田合理施肥的角度，为农田土壤质量提高及耕地产能提升提供科学依据.     

新疆大气颗粒物的时空分布特征

基于2015年新疆12个城市的PM_(10)和PM_(2.5)地面监测数据,并结合同期气象观测数据,分析了新疆PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的时空分布特征及其与气象要素的关联性。结果表明:新疆大气颗粒物年均质量浓度呈现南高北低特征,南疆各城市的年均PM_(10)质量浓度为150～262μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为50～118μg/m~3。北疆各城市的质量浓度相对较低,年均PM_(10)质量浓度为28～139μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为13～74μg/m~3。从时间变化来看,在春季和夏季,新疆以粗颗粒物污染为主,冬季以细颗粒物污染为主。此外,在南疆各城市3月PM_(10)质量浓度突然大幅升高与相对湿度明显下降、风速增大直接相关,沙尘天气是导致该区域春季高PM_(10)质量浓度的重要原因。     

基于双指标多等级的土壤重金属生态风险评价

采用土壤中重金属的全量和有效态双重指标,建立基于多等级综合评估的土壤中重金属生态风险评价模型,将联合概率曲线法引入土壤评价模型,分析重金属暴露浓度与毒性数据的概率分布,考察重金属对土壤生物的毒害程度,从而确定土壤中重金属对于生态系统的风险。建立从简单到复杂的多等级综合评价方法,表征重金属的污染等级、浓度效应、多种重金属污染物的协同效应、不同重金属的毒性效应和土壤对不同重金属污染物的敏感性。选择典型地区采集有代表性的土壤样品,测定不同重金属的总量和有效态,验证评价模型的实用性和评价分级的合理性。旨在解决土壤重金属风险评价的方法学问题,为土壤环境质量管理提供支持。     

Validating graph-based connectivity models with independent presence–absence and genetic data sets

Habitat connectivity is a key objective of current conservation policies and is commonly modeled by landscape graphs (i.e., sets of habitat patches [nodes] connected by potential dispersal paths [links]). These graphs are often built based on expert opinion or species distribution models (SDMs) and therefore lack empirical validation from data more closely reflecting functional connectivity. Accordingly, we tested whether landscape graphs reflect how habitat connectivity influences gene flow, which is one of the main ecoevolutionary processes. To that purpose, we modeled the habitat network of a forest bird (plumbeous warbler [Setophaga plumbea]) on Guadeloupe with graphs based on expert opinion, Jacobs’ specialization indices, and an SDM. We used genetic data (712 birds from 27 populations) to compute local genetic indices and pairwise genetic distances. Finally, we assessed the relationships between genetic distances or indices and cost distances or connectivity metrics with maximum-likelihood population-effects distance models and Spearman correlations between metrics. Overall, the landscape graphs reliably reflected the influence of connectivity on population genetic structure; validation R² was up to 0.30 and correlation coefficients were up to 0.71. Yet, the relationship among graph ecological relevance, data requirements, and construction and analysis methods was not straightforward because the graph based on the most complex construction method (species distribution modeling) sometimes had less ecological relevance than the others. Cross-validation methods and sensitivity analyzes allowed us to make the advantages and limitations of each construction method spatially explicit. We confirmed the relevance of landscape graphs for conservation modeling but recommend a case-specific consideration of the cost-effectiveness of their construction methods. We hope the replication of independent validation approaches across species and landscapes will strengthen the ecological relevance of connectivity models.     

潮土施镍对小白菜的生物效应及其临界值研究

研究潮土施Ni对盆栽蔬菜的生态效应,并通过小白菜生物量的变化、地上部茎叶Ni质量比及土壤有效态Ni质量比来表征土壤Ni污染的毒性临界值.结果表明,潮土施Ni对蔬菜未表现出增产效应.施Ni量低于25 mg/kg,其生物产量无明显降低.随施Ni量的增加,生物产量呈显著下降,生物量变化与Ni质量比呈高度负相关.潮土施Ni增加茎叶和根系中Fe,Mn,Ca,Mg元素质量比,降低Cu,Zn元素质量比.4种性质不同的提取试剂提取的土壤有效态Ni质量比与植物Ni吸收均呈高度正相关,较好地反映了植物的危害状况,且以DTPA提取效果最佳.以生物减产量突变点为依据,确定潮土施Ni毒害临界值为:土壤全量Ni为41.86 mg/kg,有效态Ni质量比为2.55mg/kg(DTPA)和茎叶Ni质量比为22.39 mg/kg.     

甘肃境内国家重点保护鸟类鱼类、两栖类的分布规律

对甘肃省境内国家重点保护鸟类的分布规律进行了分析.结果表明,该省分布有国家重点保护鸟类59种(含亚种),隶属7目11科,其中,国家1级保护鸟类12种,2级保护鸟类47种;重点保护鱼类1种;两栖类2种.国家重点保护鸟类以古北界为主,占61.0%,东洋界鸟类仅分布于陇中黄土高原省和陇南山地省占11.9%.陇中黄土高原省、祁连山地省、陇南山地省分布有国家重点保护鸟类57 5%～61.0%,是甘肃境内国家重点保护鸟类的集中分布区.祁连山、白龙江、洮河林区是甘肃省鸟类重点保护区域,祁连山、白水江、安西3个保护区保护了甘肃省境内保护鸟类的86.4%.国家重点保护鱼类仅有秦岭细鳞鲑(Brachymystaxlenok)1种,为古北界成分,国家2级保护动物,分布于中部黄土高原省的渭河南岸较大支流中.国家重点保护两栖类有2种,均为古北界成分,国家2级保护动物,分布于陇南山地省.