黑河中下游防风固沙功能时空变化及影响因子分析

黑河中下游是我国重要的防风固沙生态功能区,分析该区域的防风固沙功能时空变化,明确其主要的影响因子贡献,对于指导荒漠化防治、维护流域生态安全十分重要.该研究基于修正风蚀方程(revised wind erosion equation,RWEQ)、一元线性回归斜率分析、灰色关联分析和GIS技术,分析了2000—2017年黑河中下游防风固沙功能动态变化及其影响因子.结果表明:①2000—2017年,黑河中下游年均防风固沙量为3.2×109 t,年均防风固沙功能约为2.44×104 t/km2;防风固沙量总体呈增强趋势,年均增加6.67×107 t,年均变化率为1.85%.②区域防风固沙功能呈现中游较强,向下游递减的空间分布特征,防风固沙功能较高区约占研究区面积的31.54%,一般区占20.77%,较低区(北部荒漠区)占47.69%;甘肃省张掖市和嘉峪关市防风固沙功能呈增加趋势,回归方程系数(slope)为0~26.29%,占总面积的12.51%;额济纳旗东北部和甘肃省高台县中部防风固沙功能呈下降趋势,回归方程系数为-17.17%~0,占总面积的23.30%.③防风固沙功能主要影响因子中,风力因子最主要,贡献率为30.04%,其次为积雪覆盖、土壤湿度、植被覆盖,贡献率分别为24.57%、24.26%和21.13%.研究显示,防风固沙工程应综合考虑气候变化、植被覆盖、土壤特性及人类活动的复合影响,实行具有空间差异化的方案.      

安徽省八里河流域水质污染时空变化研究

为掌握八里河流域污染成因、污染集中期和重污染地带,在八里河流域设置了7个河道监测断面及33个地下水监测点位,连续1年监测了地表水COD、氨氮、TP和地下水氨氮、硝酸盐、亚硝酸盐,分析了八里河流域水质时空变化趋势,提出了相应的污染控制措施。结果表明:受淀粉加工污染影响,各项指标在10～12月迅速上升,COD在第二年4月以后逐渐降低恢复至正常值,氨氮和TP难以达标;地表水污染以柳沟最为严重,五里湖沟次之,第三湖沟水质相对最好;淀粉废水还会通过淋滤进入浅层地下水,造成地下水氨氮污染;氨氮污染最初主要集中在流域西南方,逐渐向全流域扩散。针对当地突出的红薯淀粉加工废水污染问题,建议推广低污染的淀粉生产技术,制定适用于八里河流域的规范化与标准化农业面源污染控制技术,构建小流域农业面源污染控制系统与管理模式。     

渤海海峡北部沿岸流季节变化特征

本文基于渤海海峡北部沿岸一观测站点长时间序列海流观测数据分析了海峡北部沿岸流的季节变化特征。冬夏两季余流平均流速均呈现表层最大,中层最小,底层较中层略微增大的分布态势。冬夏底层余流均存在跨等深线向岸的分量,表明底层水向岸的运动是两季都存在的现象。对余流用矢量经验正交分解得到的第一模态空间分量显示,两季余流主要是沿着等深线变化的,冬季各层余流主体变化步调一致,夏季表层与其他各层变化位相相反。风应力是引起余流变化的因素之一,但并不是主要因素。交叉谱分析亦表明,冬季余流变化滞后风应力18 h,与风应力在周期为6 d的波动成分上相关性显著;夏季余流变化滞后风应力9 h,与风应力在周期为0.8 d的波动成分上相关性显著。     

基于高分1号影像的森林植被信息提取

实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明：采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。     

兰州市南山季节性土壤微生物特征及影响因素

为了探究不同季节和不同植被类型对土壤微生物分布的影响,以兰州市南山不同海拔的两种植被类型为研究对象,采用稀释涂布平板法测定了土壤微生物的季节动态变化特征.结果表明：研究区内细菌数量占微生物总数的96.22%~99.80%,远高于真菌和放线菌数量.土壤微生物类群随季节变化呈现明显差异,其总数整体表现为夏季最高,为89.22×10⁶cfu/g soil,分别是春、秋、冬季的12.02、3.28、2.74倍,其中夏季细菌数量最高,真菌与放线菌数量均在春季达到最大值.人工林样地土壤微生物数量略低于荒坡,环境因子中土壤含水量和有机碳含量高于荒坡.随着海拔的升高,pH值逐渐上升,土壤温度、有机碳与全氮含量逐渐下降,土壤微生物总数则呈现先减少后增加的趋势.相关分析表明,不同季节各微生物类群与环境因子的相关系数各有不同,春季放线菌与有机碳,秋季真菌与有机碳、全氮均呈极显著正相关（P<0.01）.冗余分析表明,环境因子中有机碳与第一物种轴的相关系数最高,为0.520,说明土壤有机碳含量是影响土壤微生物类群分布的主导因素.     

芦苇植株对湿地温室气体排放的影响及其日变化特征

利用静态箱-气相色谱法对夏季(7月、8月和9月)长江河口湿地芦苇植被CO_2、CH_4和N_2O的叶面通量、茎秆扩散速率以及沉积物通量的日变化进行研究。结果显示,通过芦苇叶片排放的N_2O与CH_4的量分别为2.99μg/(m~2·h)和15.36μg/(m~2·h),CO_2则呈现白天吸收(-120.86 mg/(m~2·h))、夜间排放(69.39 mg/(m~2·h))的特点。芦苇茎秆N_2O、CH_4和CO_2平均扩散速率分别为1.96μg/h、142.45μg/h和10.69 mg/h,沉积物平均排放通量为N_2O 8.18μg/(m~2·h)、CH_41.58 mg/(m~2·h)、CO_2169.66 mg/(m~2·h)。芦苇茎秆和沉积物界面CH_4和CO_2的排放均呈现出明显的"单峰型"昼夜变化规律,其排放峰值集中在日照及温度最高的9:00至15:00。芦苇植株是影响温室气体排放变化的因素之一。芦苇植株在光合作用下吸收CO_2并促进CH_4的排放,而芦苇发达的根系及茎秆是温室气体排放的主要途径。同时,Pearson相关性分析表明温度对芦苇群落CH_4和NO2的排放影响显著,但与CO_2通量的相关性不明显。土壤氧化还原电位对3种气体的排放均有显著影响。