中国农业净碳汇时空演化特征分析

论文以全国范围县级单元为研究对象,对1991—2011年长达21 a的农业净碳汇时空格局变化规律展开了深入分析。研究表明：1）从时间变化角度可以发现,整体上我国农业在长达21 a内均以净碳汇为主,并且总体上处于波动上升趋势,农业净碳汇净增93.7%;2）我国农业碳汇结构相对比较稳定,稻谷、小麦和玉米三者共同占到了80%左右,而碳源结构则在1991—2011年间发生了较大变化,由1991年农药为主,化肥、牛为辅转变成为化肥为主,农药、地膜、牛为辅的结构;3）空间分布方面,我国县域农业净碳汇量地区间差距在不断缩小,存在4种农业碳生态类型区;4）1991—2011年间净碳汇为负值的县级单元数量增多,并且在空间上主要分布于西南地区与内蒙古。农业种植量相对较小,作物生长碳吸收不明显,单位产量农业投入要素多以及农业类型以畜牧业为主是这些地区农业净碳汇为负值的主要原因。     

崇义客家梯田区生态系统服务功能及价值评估

崇义客家梯田位于赣南,为当地客家人提供了多项生态服务功能。开展崇义客家梯田区生态系统服务功能价值评估,有助于人们更好地了解梯田区生态系统对客家社会的直接贡献,使政府作经济效益权衡决策时充分考虑保护梯田区生态系统的重要性。论文根据梯田区生态与社会经济系统的特征,构建了崇义客家梯田区生态系统服务功能价值评估指标体系,并以2012年数据为基础,综合运用替代成本、市场价值、影子工程、造林成本、成果参数和旅行费用等定量方法,评估了崇义客家梯田区农田和森林两个主要生态系统的价值。结果表明：1）2012年崇义客家梯田区生态系统服务总价值为102.02×10⁸元,其中,农田生态系统和森林生态系统服务价值分别为42.00×10⁸元和60.03×10⁸元,分别占总价值的41.17%和58.84%。2）在评估的11项服务指标中,生物多样性保护和旅游休闲的价值居前两位,分别为29.73×10⁸元和22.30×10⁸元,各占总价值的29.14%和21.86%。3）11项服务指标按其评估的价值大小排序为：生物多样性保护>旅游休闲>气体调节>土壤保持>产品生产>气候调节>调洪蓄水>病虫草害控制>社会保障>文化传承>净化环境。直观的经济数字反映了客家梯田区生态系统对社会的巨大贡献,不仅有利于提高管理者和公众保护农业文化遗产的意识,也为政府制定客家梯田区生态系统补偿标准提供数据支撑。     

基于Miseq的好氧反硝化菌源水脱氮的种群演变

为了研究好氧反硝化菌源水脱氮过程中水体微生物群落的演变,利用Miseq高通量测序法对投菌和对照两系统水体样本的微生物信息进行统计,并对两组样品进行了优化序列统计,OTU分布统计和分类学分析的基础分析;以及细菌群落结构,PCA,Rank-Abundance,Hcluster,Specaccum和OTU分布的高级分析.结果显示,投加贫营养好氧反硝化菌的源水系统的氮素得到有效去除,脱氮效果明显;层次聚类和主成分分析显示两系统内的群落结构发生变化,投菌系统与对照系统主要表现为变形菌和拟杆菌门;细菌主要门类和水质参数的相关性分析得出,水质指标对两系统群落变化作用明显;与此同时,投菌系统中有关氮循环的细菌有上升的变化过程. Miseq高通量测序研究源水脱氮过程的微生物种群演变可行,为研究原位生物脱氮过程的水体微生物群落演变提供技术支撑.     

流域污染负荷水质响应的时空数值源解析方法研究

以目前广泛应用的环境流体动力学模型EFDC为平台,构建时空数值源解析方法,理论上可以得到任意时刻任意空间点位污染物的来源构成.其原理是考虑水质模型的微分方程,直接对每个污染负荷再微分,从而将原来1个微分方程变为关于每个污染源的微分方程组,然后联立以EFDC的水动力模型求解,得到每个源对每个时空点的贡献.概化的抚仙湖模型作为数值案例用以验证方法.时空数值源解析的结果与传统扰动方法的结果几乎重合,验证了时空数值源解析方法的正确性.另一方面,数值案例中存在34个独立的污染源,扰动法则需要35次模拟,而时空数值源解析方法的结果通过单次模拟就可得到,说明时空数值源解析方法具有明显的计算效率优势.而通过对结果的进一步分析可以发现,时空数值源解析方法可以提供更精确的源贡献的动态描述.     

农业气象灾害对粮食产量的影响分析——基于安徽省16个地级市的面板数据

根据2005－2014年安徽省16个地级市的农业生产统计资料,利用面板数据模型,分析农业气象灾害对安徽省粮食产量的影响,并提出政策建议,以期为安徽省粮食生产的科学决策和可持续发展提供借鉴。结果表明:①干旱和洪涝灾害频繁的交替发生,是导致安徽省粮食生产受到严重破坏的两个最主要因素;②农业气象灾害对粮食生产具有明显的制约作用,但安徽省粮食产量依旧保持着持续上升趋势;③安徽省农业气象灾害的受灾面积每扩大1000hm²,全省粮食产量将会减少370kg,并且各地级市的粮食安全自我保障能力不同,从强到弱依次为:六安市、滁州市、安庆市、合肥市、淮南市、阜阳市、芜湖市、马鞍山市、池州市、宣城市、铜陵市、黄山市、亳州市、蚌埠市、淮北市、宿州市。     

中国区域HCFC-142b排放量模式反演研究

利用拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART结合上甸子区域本底站在线观测HCFC-142b数据,采取自上而下的反演方法,估算了2009和2010年中国HCFC-142b的排放量分别为10.82kt/a和15.42kt/a,分别占全球HCFC-142b排放量的29.7%和45.8%.反演HCFC-142b排放量的空间分布结果显示其排放源主要集中在京津冀、四川、山东西部以及长江中下游地区,与相关研究中自下而上方法获得的排放量分布一致.模式反演源较先验源更接近观测数据,2009年相关系数从0.38提高到0.47,2010年相关系数则从0.60提高到0.65.     

某石油炼制企业VOCs排放源强反演研究

选取我国北方某石油炼制企业为研究对象,针对其挥发性有机物(VOCs)排放,于春季3月开展了厂界周边大气VOCs环境浓度监测,并利用ISCST-3空气质量模型反推出该企业VOCs排放源强.监测结果表明,厂外上风向背景点与下风向受体点TVOCs浓度平均值分别为28.6×10-9和88.3×10-9,且2个区域VOCs还存在化学组分特征差异,背景点以乙烷、丙烷、乙烯为主,而受体点化学组分中丙烯、异丁烷、丁烷、异戊烷、戊烷的体积浓度百分比显著上升,说明该炼油厂VOCs排放体量大,对局地环境影响显著.扣除背景点VOCs,获得了该炼油厂VOCs排放化学成分谱,其主要成分体积浓度百分比:乙烷(23.4%)、丙烷(11.8%)、丁烷(10.4%)、异丁烷(9.0%)、戊烷(5.3%)、异戊烷(6.4%)、丙烯(11.5%),成分谱特征与国内相关文献相似.ISCST-3模型反演结果显示,该炼油厂TVOCs年排放量平均值为(2201.6±1011.9) t/a,折合排放因子约0.73g VOCs/kg原油.该计算结果偏低,原因可能在于:其一,测试季节为春季,较低的环境温度致使了炼油厂挥发散逸环节的排放低于全年平均水平;其二,ISCST-3模型为扩散模型,未考虑VOCs化合物在局地范围的化学衰减.     

农业活动干扰下地下水无机碳循环过程研究

为准确识别浅层地下水污染来源及污染过程,选择我国北方某集约化蔬菜种植基地浅层地下水作为研究对象,借助水化学组成、氢氧同位素以及溶解性无机碳(DIC)碳同位素组成,探讨浅层地下水来源以及DIC来源和迁移转化特征.结果表明:浅层地下水阳离子以Ca²⁺和Mg²⁺为主,阴离子以HCO₃^-和SO₄^2-为主,沿地下水流向,水化学类型由HCO₃^?-Ca²⁺-Mg²⁺型转变为HCO₃^--SO₄^2--Mg²⁺-Ca²⁺型;浅层地下水δD组成范围为-69.6‰~-52.7‰,均值为-63.5‰,δ¹⁸O组成范围为-9.29‰~-6.80‰,均值为-8.45‰.大气降水是浅层地下水重要补给来源,靠近河水的浅层地下水还接受地表水的补给;浅层地下水δ¹³C_DIC组成范围为-11.76‰~-5.85‰,均值为-10.43‰.浅层地下水DIC来源包括土壤CO₂、碳酸盐矿物以及有机质分解.河水DIC侧渗对局部浅层地下水DIC碳同位素造成影响,化学肥料引起的酸性物质参与碳酸盐矿物风化作用以及浅层地下水CO₂去气作用对地下水δ¹³C_DIC组成产生影响,在利用DIC碳同位素识别地下水污染来源时需要引起重视.     

基于PMF模式的南京市大气细颗粒物源解析

为研究南京市大气细颗粒物(PM2.5)污染来源,分别在3个点位、4个季节开展了PM2.5环境样品的采集,共获得170个有效样本.对样本进行了化学成分分析,包括Al、Fe、Na、Mg、K、Ba、Li、Tl、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Sb、Pb、Cr、Ce、Na+、NH4+、Mg2+、Ca2+、SO42-、NO3-、Cl-、以及OC、EC,共计26种.首先采用OC/EC最小比值法估算出二次有机气溶胶(SOA)的含量;然后利用正矩阵因子分解法(PMF)对PM2.5的非SOA部分进行来源解析,共解析出6类因子:二次无机气溶胶(SIA)、燃煤、机动车排放、地面扬尘、冶金和其它源,贡献率分别25.0%、23.5%、20.4%、17.1%、3.0%和11.0%;最后基于南京市SO2、NOx、VOCs三种主要前体污染物的排放量,分别对SIA和SOA在一次来源中进行再分配.最终结果表明,南京市PM2.5主要来源为燃煤、机动车、扬尘、工业和其它源,其贡献率分别为29.6%、22.4%、14.6%、18.7%和14.7%.     

兰州冬季大气污染来源分析

利用WRF(天气研究与预报模式)输出的高分辨率气象数据驱动HYSPLIT_4.9(混合单粒子拉格朗日轨迹模式),结合PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(权重浓度轨迹分析)模拟研究复杂地形下兰州城市尺度大气污染物局地输送特征、潜在源区及其对空气质量的影响. 结果表明:2002—2008年影响兰州城区冬季12月空气质量的轨迹可分为5类,输送类型可分为城区内输送和城区外输送. 第1、3类轨迹出现频率均大于20%且污染轨迹出现频率均大于38%,是污染物的主要输送路径,对应潜在源区为兰州城关区东北部和榆中县东部,这2个源区对ρ(PM₁₀)的影响最大,对ρ(SO₂)的影响最小,对ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)的贡献分别超过200、80和60 μg/m3. 来自榆中县的第4类轨迹和兰州西固区的第5类轨迹易造成大气重污染,而来自皋兰县的第2类轨迹属于清洁轨迹. 兰州冬季污染既受局地输送的影响,也与地面天气形势密切相关.