Risk assessment of conventional crop plants in analogy to transgenic plants

The risk assessment of genetically-modified plants pursuant to Annex II B of EU Directive 94/15/EC assumes that it is possible to infer the environmental impacts of a crop plant from its characteristics, so most of Annex II should also be applicable to conventional plants. To test this, we surveyed reports on the ecological impacts of the cultivation of non-transgenic crop plants with novel or improved traits and, in three cases, investigated whether Annex II B would have been adequate to indicate the effects. Such an assessment appears to be feasible only if the time frame on which it is based is short, so that long-term effects cannot be assessed. Secondly, the plant must be genetically homogenous which is not always granted, e.g. with forest-trees. Thirdly, the cultivation area must be defined. Differences in the behaviour of foreign plants between their original and cultivation habitats may be ecologically relevant and should be assessed. In the (few) cases where direct inference of the observed effects was possible from inherent traits, these effects often correlated with poor adaptation to local environmental conditions. The ecological impacts of traits that had been introduced in order to overcome poor adaptation may differ widely according to the way in which the traits are exploited. In practice, the effects of agricultural measures are more important than the effects of gene transfer and invasiveness, although the latter currently play a major role in risk assessment. In the light of these deliberations, a modification of Annex II B of EU Directive 94/15/EC is suggested.     

鄱阳湖平原直播稻CH4通量及其与CO2通量的综合温室效应

稻田是一个既排放CH₄又吸收CO₂的复杂生态系统,在全球水碳循环和碳收支中发挥着重要作用.利用涡度相关法得到2020年鄱阳湖平原双季直播稻田的CH₄和CO₂通量,定量揭示了稻田碳通量变化特征、累积量和2种温室气体的综合温室效应.结果表明,双季直播稻田为CH₄排放源,全生育期排放量为52.6 g·m^-2,日均排放0.208 g·(m²·d)^-1. CH₄通量具有明显的季节变化特征,强排放期(排放峰)集中在早稻生长中期和晚稻生长前期,早稻85.5%和晚稻92.1%的CH₄在强排放期被释放,日尺度峰值分别为0.638 g·(m²·d)^-1和1.282 g·(m²·d)^-1.CH₄通量日变化呈显著单峰型、不显著单峰型和无规律型,强排放期主要为单峰型,该型式下早稻季峰值0...     

沈阳市冬季不同污染程度PM2.5中OC和EC污染特征

于2018年12月~2019年1月对沈阳市PM_2.5进行持续在线浓度监测,使用有机碳/元素碳分析仪对PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度进行分析,研究了不同污染程度下PM_2.5及其碳组分的污染特征和来源.结果表明,沈阳地区冬季碳组分污染较为严重,不同污染程度下的总碳气溶胶（TCA）约占PM_2.5的36.3%~42.8%.中/重度污染天气下PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度达到148.6,29.6,6.6μg/m³,是清洁天的3.1~3.3倍.PM_2.5、OC和EC的日变化均表现为早晚高、午后低,任一时刻其浓度均为中/重度污染>轻度污染>清洁天.不同污染程度下的OC/EC值均大于2,其中污染天比值分布在2.1~25.3区间内,表明燃煤和机动车尾气排放是污染天碳质气溶胶的主要来源.二次有机碳（SOC）随污染程度增加表现出升高趋势,清洁天、轻度污染和中/重度污染下其平均浓度依次为2.9,6.5,10.6μg/m³.后向轨迹聚类结果表明,沈阳地区冬季污染天主要受偏北和西北方向气团影响.     

成都冬季PM2.5化学组分污染特征及来源解析

2017年1月1~20日在成都地区分昼夜对PM_(2.5)进行连续膜样品采集,并在实验室测定了其主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)的质量浓度.观测期间,PM_(2.5)的平均质量浓度为(127.1±59.9)μg·m~(-3);总水溶性离子的质量浓度为(56.5±25.7)μg·m~(-3),其中SO2-4、NO-3和NH+4是最主要的离子,质量浓度分别为(13.6±5.5)、(21.4±12.0)和(13.3±5.7)μg·m~(-3),一共占到了水溶性离子的85.6%;有机碳(OC)和元素碳(EC)的平均质量浓度分别为34.0μg·m~(-3)和6.1μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的26.8%和4.8%.昼夜污染对比显示,PM_(2.5)白天和夜晚质量浓度分别为(120.4±56.4)μg·m~(-3)和(133.8±64.0)μg·m~(-3),夜间污染更为严重.SO2-4、NO-3和NH+4白天浓度高于夜间,这与白天光照促进了二次离子的形成有关;而Cl-、K+、OC和EC浓度夜间明显升高,可能是受夜间煤和生物质燃烧排放增加的影响.通过对近年来成都冬季PM_(2.5)化学组分的研究进行文献总结和比较后发现,SO2-4浓度显著降低,从2010年的50.6μg·m~(-3)降低到2017年的13.6μg·m~(-3);而NO-3浓度变化不大,维持在20μg·m~(-3)左右.PM_(2.5)中离子酸碱平衡分析表明,成都冬季PM_(2.5)由于NH+4的相对过剩而呈现出碱性,与以往呈偏酸性结果存在差异.对成都冬季NO-3/SO2-4的比值进行计算,NO-3/SO2-4平均值为1.57,表明移动源对PM_(2.5)污染影响更大.OC与EC的相关性表明,白天和夜间OC与EC的相关系数分别为0.82和0.90(P0.01),OC与EC来源具有一致性.SOC估算结果显示,白天和夜间SOC浓度分别为8.5μg·m~(-3)和11.9μg·m~(-3),占到OC的28.1%和31.8%.K+/EC平均值为0.31,并且K+与OC之间相关系数为0.87(P0.01),说明生物质燃烧对成都冬季碳质气溶胶有一定影响.主成分分析表明,成都冬季PM_(2.5)主要来源于燃烧源(燃煤、生物质燃烧等)、二次无机污染源以及土壤和扬尘源,其贡献率分别为32.8%、34.5%和21.5%.     

福建省三大城市冬季PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征

以福建省福州、厦门和泉州这3个主要城市为研究对象,采集了冬季PM2.5样品,采用热光透射法(thermal opticaltransmission,TOT)分析得到PM2.5、OC和EC的浓度水平和空间分布、OC与EC的相关性、OC/EC值以及二次有机碳分布特征.结果表明,福州、厦门和泉州冬季PM2.5的浓度范围为(79.94±18.08)～(114.78±26.10)μg.m-3,均超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)规定的PM2.5日均值75μg.m-3.OC和EC的浓度范围(以C计)分别为(14.77±2.65)～(19.27±1.96)μg.m-3和(1.99±0.50)～(3.36±0.41)μg.m-3,分别是背景点福州平潭的1.2～1.6倍和1.2～2.0倍.福州平潭(R2=0.70)和晋安(R2=0.66)冬季PM2.5中OC与EC的相关性显著,说明OC和EC有相近的一次污染来源.OC/EC值为5.64～7.71,且值均大于2.0,说明各采样点存在二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的生成.SOC的浓度为2.47～7.17μg.m-3,占OC的比例为13.08%～45.67%,占PM2.5的2.20%～7.78%.     

焦炉顶和厂区环境中有机碳和元素碳的粒径分布

为了明确焦炉顶和厂区环境空气颗粒物中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征,利用美国Staplex234大流量采样器(粒径:≤1.4μm、1.4～2.1μm、2.1～4.2μm、4.2～10.2μm、≥10.2μm)采集焦炉顶和厂区的环境空气颗粒物样品,并用德国Elementar Analysensysteme GmbH vario EL cube分析其中的OC和EC组分.结果表明,焦炉顶TSP中ρ(OC)和ρ(EC)分别为291.6μg·m-3、255.1μg·m-3,厂区ρ(OC)和ρ(EC)分别为377.8μg·m-3、151.7μg·m-3;厂区≤1.4μm颗粒物中二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度为147.3μg·m-3;焦炉顶≤2.1μm颗粒物中ρ(OC)/ρ(EC)值为1.3.厂区TSP中ρ(EC)低于焦炉顶,ρ(OC)明显高于焦炉顶,且厂区≤10.2μm颗粒物中ρ(OC)、ρ(EC)远高于焦化厂所在地区环境空气;焦炉顶和厂区的OC、EC均主要富集在细颗粒物中,焦炉顶和厂区OC的粒径分布差别较大,厂区比焦炉顶OC的粒径分布更趋向于向细颗粒物分布,焦炉顶和厂区EC的粒径分布相似;厂区粒径≤10.2μm颗粒物中,随着粒径的减小,ρ(SOC)和SOC对OC的贡献均呈增大的趋势.     

唐山市大气颗粒物OC/EC浓度谱分布观测研究

华北重工业城市唐山大气颗粒物污染严重,2009～2011年PM1.1、PM2.1、PM9.0及TSP年均值分别为(75±43)、(106±63)、(221±100)和(272±113)μg.m-3;碳质气溶胶在各粒径段均占较大比重,其中,元素碳(EC)在PM1.1、PM2.1、PM9.0及TSP各粒径段的年均比重分别约为9%、9%、6%和4%,有机碳(OC)年均比重分别为25%、24%、16%和14%.颗粒物浓度谱分布及碳质气溶胶富集量呈显著季节变化,秋冬季节细颗粒物中EC和OC浓度可高达(9±4)、(11±5)和(19±7)、(28±10)μg.m-3,分别占PM2.1的11%、10%和26%、25%;春夏季节EC和OC在粗细粒子中的富集量基本相当,分别为(5±2)、(5±1)和(15±3)、(15±1)μg.m-3,分别约占颗粒物总量的7%、6%和26%、18%.     

毒死蜱对斜生栅藻急、慢性毒性效应的研究

为了解有机磷农药毒死蜱污染对本土水生敏感性物种斜生栅藻的毒性效应,在实验室条件下采用静态毒性实验,研究了毒死蜱对斜生栅藻96 h急性毒性效应,并在急性试验基础上进行慢性试验,分析了不同浓度毒死蜱存在14 d后斜生栅藻叶绿素含量、可溶性蛋白以及丙二醛含量。结果表明,毒死蜱96 h EC50为8.4 mg/L;毒死蜱对斜生栅藻叶绿素a无明显毒性效应;但在前期短时间,低浓度作用下能促进可溶蛋白、MDA含量的上升,但在后期长时间胁迫作用下,总体可溶蛋白、MDA含量呈下降趋势;这说明,可溶蛋白和MDA这两个指标对毒死蜱敏感,可作为生物标志物来指示有机磷农药污染物对水生生物的影响,研究结果可为本土水生敏感性物种的保护和农药安全使用标准的制定提供理论依据。     

机动车尾气碳质气溶胶排放因子及其稳定碳同位素特征

机动车尾气是大气碳质气溶胶的重要人为来源,其排放因子与稳定碳同位素组成是重要的基础数据.选取多辆不同类型在用机动车,进行多种工况、冷/热条件下启动的台架试验,收集各测试阶段尾气分析其碳质组分含量与稳定碳同位素比值,并探讨其影响因素.结果表明,总碳排放因子大小为：重型柴油车>轻型柴油车>轻型汽油车,轻型天然气车虽然在低速与中速阶段排放因子极低,但高速行驶阶段可达到重型柴油车的排放水平.各型车冷启动的排放因子均高于热启动,NEDC工况的排放因子整体低于WLTC工况,应与其测试车速有关.汽油车和天然气车各测试阶段排放有机碳(OC)均远高于元素碳(EC),柴油车OC与EC排放因子相近,各类车辆OC/EC都随测试车速的提高而上升.稳定碳同位素EC重于OC,同位素比值大小关系均呈现：汽油车<天然气车<轻型柴油车<重型柴油车,现有源解析的稳定碳同位素源谱较难反映汽油车与天然气车特征.在排放治理与源解析工作中,应注意替代燃料的使用与机动车老化过程所造成的排放因子与同位素特征值的变化影响.