滇西北纳帕海高原湿地区域退化草甸土壤有机碳含量特征

为了解气候变化和人类活动双重影响下纳帕海高原湿地区域有机碳含量特征,采用空间格网状抽样调查方法,对区域内退化系列下湿地草甸w（SOC）（SOC为土壤有机碳）特征进行研究.结果表明:① 随着草甸的退化及土壤深度的增加,土壤含水量呈下降趋势,土壤容重呈增加趋势;② 从无退化草甸到重度退化草甸,植被地上生物量从321.4 g/m2降至142.1 g/m2;③ 在地表至地下50 cm深度范围内,从无退化到重度退化草甸,w（SOC）分别为28.21、20.59、18.01、14.81 g/kg,湿地草甸退化导致w（SOC）下降了近50%,ρ（SOC）从40.92 kg/m3降至25.23 kg/m3;④ 狼毒草甸的w（SOC）、ρ（SOC）等均表现出相对较高的水平,仅次于无退化样地;⑤ w（SOC）与土壤含水量呈显著正相关（P < 0.05）、与土壤容重呈显著负相关（P < 0.01）.湿地草甸植被退化所形成的地上植被盖度及生物量的下降,以及土壤含水量的下降和土壤容重的增加,最终导致近50%左右的w（SOC）发生流失;此外,若从同类研究中季节性淹水的沼泽或沼泽化草甸转变为该研究中常年出露于水面的草甸景观后,在20 cm土壤深度内将导致45%以上的w（SOC）损失.      

盐龙湖水源生态净化系统FG和MBFG演替特征及水质响应性评价

为探究水源生态净化系统水质净化及浮游植物控制效能,并评价FG(functional group,FG)和MBFG(morphology-based functional group,MBFG)两种功能群对水源生态净化系统内部环境以及水质响应的有效性,于2018年夏季对盐龙湖生态净化系统各单元出水水质和浮游植物功能群进行监测分析.结果表明,盐龙湖生态净化系统能够有效净化水质,进水总磷、总氮、溶解氧和浊度的平均值分别为0.20 mg·L~(-1)、 1.91 mg·L~(-1)、 2.88 mg·L~(-1)和60.23 NTU,经系统处理后分别为0. 09 mg·L~(-1)、 0.95 mg·L~(-1)、 6.26 mg·L~(-1)和39.53 NTU.同时,系统内部水质的空间分布具有异质性,其中溶解氧(DO)、酸碱度(pH)和浊度的空间差异显著(P0.001).盐龙湖生态净化系统在出水处于轻度富营养状态下仍能够有效控制浮游植物密度(4.42×10~5～4.32×10~6cells·L~(-1)),降低水华风险.研究期间绝对优势FG功能群有5个:B、 P、 TC、 J和W1,绝对优势MBFG功能群有6个:GroupⅠ、 GroupⅢ、 GroupⅣ、 GroupⅤ、 GroupⅥ和GroupⅦ,两种绝对优势功能群都能够有效指示生境条件的变化.RDA分析表明MBFG功能群的环境解释度要高于FG功能群.研究结果表明,选择MBFG分类法研究夏季盐龙湖生态净化系统中浮游植物的动态来了解生境的变化更合适.     

黔中木本植物叶功能性状对退化喀斯特土壤特性的响应

研究不同退化背景下优势木本植物功能性状的适应机制,有助于从功能生态学的角度来解释喀斯特山区的群落演替过程。本研究以贵州普定不同退化背景样地优势木本为研究对象,测定LT、LA、SLA、LDMC、LTD、Chlc6个叶片功能性状指标,分析土壤特性对区域内植被叶片功能性状的作用及影响,揭示喀斯特山区植物对不同环境的适应策略及其演替过程。结果表明:①喀斯特区退化环境下植被叶片向增大化趋势发展,以退耕地经济林最显著;火烧、火烧砍伐、退耕下植被性状差异显著,以LA、LTD、SLA变化范围最大,在相应样地可分别高达121.9%、118.08%、86.00%。②退化样地内叶片性状在乔木、灌木和藤本物种间差异显著,总体上灌木与藤本物种种间变异高于乔木物种,群落处于演替前中期阶段。③不同退化背景下土壤特性差异较大,与植被叶功能性状间具有显著相关性,其中土层深度、土壤养分与土壤含水率是植被叶功能性状的关键土壤特性因子。④退化区域植被叶性状表现出LA大、LT较小、SLA和LTD低、LDMC高、Chlc较低,趋向于发展贫瘠干旱性状组合。揭示了黔中退化喀斯特次生林内在差异性的演替规律,为喀斯特次生林的管理和生物多样性保护提供科学依据。     

宁波人为源VOC清单及重点工业行业贡献分析

宁波是我国华东地区的重要工业城市,也是长江三角洲南翼的经济中心.近年来,宁波工业活动的VOC排放及其对空气质量和人体健康的不利影响越来越受到关注.通过收集宁波市各类VOC人为源的活动水平数据,采用"自下而上"的估算方法,建立了宁波地区2010年人为源VOC的排放清单,并进一步分析了宁波市排放VOC的重点工业行业及其贡献大小.研究结果表明,宁波市2010年人为源的VOC排放总量为17.6万t,其中工业源、机动车排放源和居民源是宁波市人为排放VOC的主要来源,分别占总排放量的62.0%、17.2%和15.5%.而在工业源中,合成材料制造业、精炼石油产品制造业是宁波市两个重点VOC排放工业行业,其排放量分别占宁波VOC总量的18.6%和13.1%,反映出石油化工企业对宁波市VOC排放的影响程度.     

育种专家程相文和玉米的半世情

说起浚县的“老程”（程相文）,在玉米育种界可谓如雷贯耳,他执著科研、谦虚淡泊、耿直奉献的精神在河南乃至全国都被传为佳话。最近,农业部＂中国种业十大功勋人物＂评选揭晓,“老程”和袁隆平、李振声等农业大家一起获得这项殊荣。     

那不仅仅是历史

温总理说：“这本书天天放在我的床头,我可能读了100遍,天天都在读。”——中国日报网环球在线消息,2007年11月20日 1992年,我问克林顿,除了《圣经》,哪本书对他影响最大。他略微沉思了一下,回答说：“马可·奥勒留的《沉思录》。”——盖瑞·威尔斯《纽约书评》第45卷第15号。1998年10月8日     

这个春天不寂寞

“留连戏蝶时时舞,自在娇莺恰恰啼。”这种春天的美景,对于都市人来说,实在是一种奢侈的美景。我们可以人工仿造洁净安逸的自然风景,却无法复制大自然最忠实的原著居民,动植物,甚至微生物。我们舍弃了看似肮脏的泥土还有嘈杂的虫呜鸟语,把自己置身于零度安静中,除了现有科技制造出来的拟音和我们自己,难道不会寂寞吗？     

2013年1月北京市PM2.5区域来源解析

2013年1月,北京地区经历了多次严重的灰霾天气,细颗粒物污染已成为北京地区所面临的重要问题.了解和掌握北京细颗粒物的污染来源,是解决细颗粒物污染的重要途径,也是制定防治政策的重要依据.通过建立三维空气质量模型系统,对2013年1月20~24日的污染过程进行模拟,并运用PSAT技术探究北京市细颗粒物污染的区域来源.结果表明,本地源排放是北京市PM2.5的主要来源,平均贡献率为34%;河北和天津的平均贡献率分别为26%和4%;京津冀周边地区及模拟边界外的贡献分别为12%和24%.在重污染日,区域传输对北京市PM2.5的影响显著增强,是北京PM2.5污染的主要来源.PM2.5中的硝酸盐主要来自北京市周边地区的贡献,而硫酸盐和二次有机气溶胶呈现远距离传输的特性,铵盐和其他组分则主要来自北京本地的贡献.