生物操纵方法对水绵(Spirogyra)的调控效应

为探究安全高效调控水绵生长的方法,本研究利用养殖水桶开展了两次生物操纵实验,分别观测了鲤(Cyprinus carpio)、鲫(Carassius auratus)和鲢(Hypophthalmichthys molitrix)在没有营养加富条件下,以及鲫和日本沼虾(Macrobrachium nipponense)在营养加富条件下,对水体中浮游态和固着态水绵(Spirogyra)生长的抑制效果.结果表明,在没有营养加富的水体中,鲤和鲫对水绵不仅没有调控效应,反而会促进水绵的生长.建议在水绵生长旺盛的水体中,一定程度上移除水体中这些鱼类反而可以有效控制水绵的生长.在营养加富条件下,日本沼虾对水绵的控制效应明显.鲫对水绵发挥的作用与水体营养状态存在交互作用,日本沼虾对水绵的抑制效应是否受水体营养状态的影响值得进一步探究.     

锑矿周边稻田土壤垂直剖面锑砷形态与细菌群落结构分布及相互关系

为了解稻田土壤微生物对锑(Sb)和砷(As)污染的长期适应机制,本文以贵州省独山半坡锑矿和某锑矿冶炼厂周边稻田土壤为研究对象.采用野外布点和室内分析的方法,利用Illumina高通量测序技术对稻田垂直剖面土壤细菌16S rRNA V3～V4可变区进行测序,分析了土壤微生物的α多样性、物种丰度差异和组成情况,探讨了不同形态Sb和As在tc1(水耕熟化层)、tc2(渗育层)、tc3(犁底层)和tc4(水耕淀积层)的地球化学行为及其对细菌群落结构的影响.结果表明,研究区Sb和As的来源不同,Sb主要来源于大气沉降和人工投放,As则来源于成土母岩.变形菌门(Proteobacteria)和绿弯菌门(Chloroflexi)为各土层的主要优势菌门,具体表现为变形菌门(Proteobacteria)是tc1和tc2的优势菌门,绿弯菌门(Chloroflexi)是tc3和tc4的优势菌门.土壤剖面各土层多样性指数均在tc1达到最大值,在tc3达到最小值且差异不显著.相对重要性分析表明,总As、As(V)、TS和Fe(II)为影响多样性指数的主要因子.LEfSe分析表明,各土层差异指示种在不同分类水平上各不相同且tc1的数量高于tc2、tc3和tc4.如在门水平,tc1的差异指示种为疣微菌门(Verrucomicrobia),tc3为热袍菌门(Thermotogae),tc4为硝化螺旋菌门(Nitrospirae);在纲水平,tc1为α-变形菌纲(α-proteobacteria),tc2为β-变形菌纲(β-proteobacteria),tc3为热袍菌纲(Thermotogae),tc4为硝化螺旋菌纲(Nitrospirae).RDA分析和相对重要性分析表明,总As、As(III)、Sb(V)、总Sb和pH等对细菌门分类水平具有重要影响.共生网络分析进一步表明,Sb(III)和As(V)虽然对群落结构影响相对较小,但与特征性微生物却存在显著相关性,如Sb(III)与Defluviicoccus属显著相关,而As(V)对β-变形菌纲影响较为显著.     

基于随机森林与地统计预测城市土壤PAHs分布

收集南京城区采样点位置信息和环境变量等数据,应用地统计和随机森林方法,以及两种方法相结合分别预测土壤多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs）含量,并比较不同方法预测精度.结果表明：随机森林与地统计方法结合能大幅度提高城市土壤污染物制图精度,整合克里金与随机森林预测残差模型拟合优度R²相比克里金插值法提高74.8%.PAHs空间制图结果能够较好拟合污染物的变化范围,识别污染高值区与低值区的空间分布.随机森林输出特征重要性发现影响南京城区土壤PAHs分布的主控因子为土壤碳和土壤粒度以及工厂密度.本研究可为城市污染物高分辨率和高精度制图以及污染防控治理提供参考.     

四溴双酚A和镉复合污染对不同生物体的安全阈值

以赤子爱胜蚓（Eisenia fetida）、斑马鱼（Zebrafish）作为受试生物,进行急性毒性试验,死亡率、超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化氢酶（CAT）为效应指标,采用基准剂量（BMD）法推导四溴双酚A （TBBPA）和镉（Cd）单一及联合暴露对不同生物体的安全阈值.结果表明,在本研究的试验剂量范围内,蚯蚓、斑马鱼TBBPA、Cd暴露剂量与死亡率、SOD、CAT活性效应指标存在明显剂量-效应关系.单一暴露下,CAT、SOD活性指标最敏感,蚯蚓和斑马鱼的TBBPA安全阈值分别为0.95,0.44mg/L,Cd安全阈值分别为71.17,0.42mg/L.联合暴露下安全阈值小于单一暴露.蚯蚓、斑马鱼TBBPA安全阈值分别为0.33,0.024mg/L,Cd为6.45,0.176mg/L.     

典型土地利用方式下土壤重金属污染物分布特征与源解析——以成都平原干溪河流域为例

基于成都平原干溪河流域不同土地利用分区。通过Pearson相关系数分析、内梅罗指数、主成分和聚类分析,探究土壤重金属含量、空间分布、来源及环境风险。结果表明:1)流域表层土壤重金属Pb、Cd、As、Cu、Zn、Ni、Fe均超过土壤背景值,农耕区Cd含量为GB 15618—1995《土壤环境质量标准》二级标准(0.3 mg/kg)1.4倍;农耕区土壤Pb含量(62.56 mg/kg)显著高于工业区(32.25 mg/kg);2)农耕区环境风险相对较高,呈总体轻污染、局部中污染状况;3)全区主成分可分为4种:Fe、Mn、Ti等来源于自然母质,其贡献率为34.9%～37%,其他污染源依次为工业、交通及铅蓄电池迹地或历史手工作坊;4)聚类后,按样点数量划分为32、38、11和2四类,分别受工业及交通、农业面源、交通和背景环境影响。     

漓江中上游小流域土壤和底泥氮磷含量分布

为分析漓江中上游土壤化学性质的差异,选取相对独立的两个小流域,即漓江中游的会仙试区和漓江上游的金龟河试区,对比分析两个试区土壤和底泥的pH、有机质、总氮、总磷4个指标。结果表明:1)漓江中上游两个小流域土壤和底泥氮、磷含量无显著差异;2)会仙试区土壤氮、磷平均含量分别为1.9,0.76 g/kg,金龟河试区土壤的氮、磷平均含量分别为2.54,0.52 g/kg,均处于较高水平,氮、磷易流失从而造成水体污染,存在一定环境风险。     

淮北市煤炭开采对生态系统服务胁迫阈值研究

为揭示煤炭资源型城市煤炭开采对生态系统服务胁迫作用的阈值效应,在构建煤炭开采对生态系统服务胁迫阈值模型的基础上,从土地破坏、地下水资源破坏、大气污染3个维度分析估算了淮北市煤炭开采对生态系统服务的胁迫阈值,并探究了1990~2016年该地区煤炭开采对生态系统服务胁迫作用时序变化规律.结果表明：淮北市煤炭开采对生态系统服务的胁迫作用存在显著的阈值效应,其中,土地破坏、地下水资源破坏、大气污染3大胁迫因子的胁迫阈值分别为1803.19hm²、33253.23×10⁴t和888.81×10⁸m³.1990~2016年淮北市煤炭开采对生态系统服务胁迫作用呈现显著的阶段性特征,其中,1990~2009年该地区煤炭开采所造成的土地破坏、地下水资源破坏、大气污染均未超过阈值范围,生态系统服务运行状况良好;但是在2010年之后,由于该地区煤炭开采造成的地下水资源破坏超出阈值范围,从而导致该地区生态系统服务出现恶化趋势,不过2015年以来恶化趋势有所减缓.因此,该地区必须加快绿色矿区建设,加大生态环境治理力度,着力防范煤炭开采对生态系统服务的胁迫作用超出阈值范围,以保障经济增长与生态环境统筹协调可持续发展.     

太浦河流域土壤重金属污染状况分析及风险评价

为了解太浦河流域土壤重金属的含量及风险,采集太浦河流域土壤,对土壤中(Pb、Cd、Zn、Cr、As、Ni、Al、Sb)重金属含量、空间分布、土壤酶活性进行分析,并利用地累积指数法和潜在生态危害指数法分别研究了重金属风险。结果表明:该流域内存在严重的Sb、Cd污染,尤其以大型印染厂集中区为突出。地累积指数评价表明:重金属污染程度表现为Sb>Cd,其余6种(Pb、Zn、Cr、As、Ni、Al)并未产生污染;潜在生态危害指数表明在流域内重金属潜在生态危害指数由高到低依次为Sb>Cd>Zn=Cr=Ni=Pb=As。过氧化氢酶活性相较于脲酶、蔗糖酶活性对Sb、Cd的反应更为敏感,低浓度受到抑制,高浓度受到促进作用。本研究为该流域的土壤重金属污染修复提供前提基础。     

重金属污染农田植物修复及强化措施研究进展

农田土壤重金属污染日益恶化,严重危害居民生活和作物、畜牧安全,影响经济发展,对重金属污染农田的治理成为我国目前亟待解决的环境问题之一。与传统的理化方法相比,植物修复技术因其环保、经济、安全、环境扰动小等特点而备受关注。介绍了农田土壤重金属污染的来源及危害,简述了土壤重金属污染植物修复技术的概念和分类,并针对各种植物修复技术的修复原理、适用情况和研究实例进行详细阐述。综述了当前国内外可用于提高植物修复效率的方法措施,指出了当前植物修复技术存在的修复周期及修复效果的局限性。最后,在现有研究分析的基础上,对今后土壤重金属植物修复技术的发展方向提出了几点展望,以期为今后农田土壤重金属污染植物修复工作提供科学依据。     

植物及土壤碳同位素组成对环境变化响应研究进展

植物和土壤的δ13C（碳同位素组成）能可靠记录环境信息,综合反映植物的生理生态特征以及碳循环过程中的生物化学过程,为人们理解生态系统碳循环提供有用信息.因此,研究植物和土壤的δ13C与环境因子的关系可以揭示生态系统碳循环的格局及其控制因子,进而有效预测全球变化及其对生态系统的影响.对植物和土壤的δ13C以及二者的差值（Δδ13C）与气候因子（如温度、降水量、大气压强等）、土壤因子（如C/N、土壤质地、土壤pH等）的关系进行了综述.现有研究表明:C₃植物的δ13C与降水量、大气压强均呈负相关,与温度的关系非常复杂,而针对C₄植物和在群落水平上开展的研究还较少;土壤δ13C与降水量、土壤C/N、土壤w（粉粒）及w（黏粒）均呈负相关,与温度、土壤pH、土壤w（砂粒）均呈正相关,然而环境因素间的耦合作用使得情况复杂化,多种环境因素的匹配关系究竟如何影响土壤δ13C的机制问题仍有待深入研究;Δδ13C能够更加全面准确地反映土壤碳循环信息,但对其与环境因子关系的研究较少,并且影响Δδ13C的驱动因子及机制也不明确.因此,在土壤-植物体系内,同时在物种和群落水平上,进行植物和土壤δ13C特别是Δδ13C与环境因子关系的研究,能够更加准确地预测和揭示环境变化对生态系统碳循环的影响,这也将是今后该领域的研究重点.