南海水域不同深度非光合微生物的固碳潜能及其对不同电子供体的响应

通过对南海水域多个区域不同深度的海水分别以H2、Na2S2O3、Na NO2为电子供体经过一定时间的驯化培养后,测定其中非光合微生物的固碳潜力,并统计南海水域不同深度非光合微生物在不同电子供体条件下固碳潜力的差异性,最后结合不同深度海水的主要固碳基因丰度差异,分析南海水域不同深度海洋非光合微生物在不同电子供体条件下固碳潜能差异的原因.结果发现以Na NO2为电子供体时,海洋非光合微生物固碳能力普遍较低,各深度之间没有显著差异;以H2为电子供体时,表层海水中的非光合微生物的固碳潜力显著高于深层海水中的;而以Na2S2O3为电子供体时,深层海水中的非光合微生物的固碳潜力显著高于表层海水中的.基因分析结果表明,固碳基因cbb L在表层海水中的丰度高于深层海水,而cbb M基因在深层海水中的丰度高于表层海水.硫细菌大多以拥有cbb M基因为主,而氢细菌大多以拥有cbb L基因为主.因此不同海洋深度非光合微生物对不同电子供体响应的差异性可能和优势菌群结构的差异有关.海洋表层和深层溶解氧、无机碳含量的差异是导致菌群结构差异,乃至固碳潜力差异的重要原因.     

酸雨区不同用地类型土壤有效态Cd含量季节变化及关键影响因子

探明污染土壤重金属有效态含量的季节变化特征及其敏感影响因子,对农业生产过程中减低重金属生态风险具有重要的参考价值.研究于湘江中下游典型Cd超标农业小流域中选取稻田、旱作蔬菜地、丘陵林地这3类主要用地类型,分析不同用地类型Cd活性的季节变化特征及其与土壤基本理化参数的关联.为期1 a的原位监测结果显示,研究区为典型酸雨区,雨水p H值呈现冬、春季节低于夏、秋季.稻田土壤总Cd含量显著高于旱作蔬菜地,菜地显著高于林地,3种用地类型土壤总Cd含量季节特征相似,均为夏秋季节略低于冬春两季.3种用地类型Cd有效态季节变化与总Cd含量无明显的相关性,稻田土壤有效态Cd含量在5~9月的作物生长季明显低于其他月份,而菜地和林地则恰好相反.稻田土壤Cd有效性的最关键影响因子为Eh,呈显著正相关,与土壤p H负相关,菜地土壤与土壤TOC明显负相关,而林地土壤Cd有效性与水溶性有机碳、TOC呈现明显的正相关关系.研究可为Cd超标土壤污染阻控与农业安全生产提供一定的数据参考.     

长期暴露下纳米TiO2对厌氧颗粒污泥体系稳定性的影响

以厌氧颗粒污泥为研究对象,通过静态试验和连续流厌氧反应器,重点研究了长期暴露下纳米TiO_2在对厌氧产甲烷体系的影响及其在颗粒污泥中的归趋.结果表明,短期急性暴露于150 mg·g-1(以VSS计)的纳米TiO_2尽管会暂时减缓产甲烷速率,但产酸阶段及产甲烷阶段代谢产物总量不会明显受到影响,纳米TiO_2对厌氧颗粒污泥具有较低的急性毒性.反应器运行结果表明,纳米TiO_2的长期暴露可导致挥发性脂肪酸(VFAs)积累及生物气产量降低,产酸菌比产甲烷菌对纳米TiO_2的累积效应更加敏感,纳米TiO_2抑制机制可归因于"物理遮蔽"作用.出水中TiO_2的平均含量只有0.632 mg·L~(-1),绝大多数纳米TiO_2都被截留在了反应器中.FISH检测表明,厌氧颗粒污泥微生物的菌群结构有所变化,纳米TiO_2在反应器内的积累使得甲烷八叠球菌的丰度大幅增加了115.6%,其优势地位明显增强.长短期暴露试验的结果对比也说明,用短期暴露试验来说明纳米颗粒对厌氧体系的长期累积效应具有一定局限性,纳米TiO_2对厌氧颗粒污泥中微生物的负面影响需要较长时间的积累才会显现.本研究结果可为厌氧污水处理体系中纳米颗粒的潜在生态风险评价提供理论支持和参考依据.     

地膜覆盖对菜地生态系统N2O排放的影响

为了探讨地膜覆盖对菜地N_2O的排放通量、土壤剖面N_2O浓度以及土壤温度和湿度的影响,选取西南地区常见菜地(辣椒-萝卜轮作)为研究对象,采用静态暗箱/气相色谱法,进行了为期1 a的野外观测实验.结果表明,在辣椒季,常规处理(不覆膜)N_2O的平均排放通量为1000.0μg·(m~2·h)~(-1),覆膜处理为400.6μg·(m~2·h)~(-1),覆膜显著低于常规处理(P0.05);而在萝卜季,N_2O的平均排放通量则表现为覆膜处理[128.1μg·(m~2·h)~(-1)]高于常规处理[107.8μg·(m~2·h)~(-1)],但两者差异未达到显著水平(P0.05).覆膜和常规菜地土壤中N_2O含量均基本随土层深度的增加而增加,表现为:30 cm20cm10 cm,相同处理各层次土壤N_2O含量间均呈显著相关,不同处理相同深度处的土壤N_2O含量间也存在显著的正相关关系.对不同土层中的N_2O含量与地表N_2O排放通量的相关性分析可得出,常规处理各土层处的N_2O含量与地表N_2O排放通量呈显著正相关关系.覆膜处理的N_2O排放通量仅与30 cm深土壤中的N_2O含量存在显著正相关关系.通过对土壤湿度和温度的观测可以得出,地膜覆盖对土壤的增温效应在夏季更加明显,对土壤的保水作用在秋冬季更加突出.相关性分析和主成分分析结果表明,土壤中氮素形态是决定农田N_2O排放最重要的因素,其中常规菜地N_2O排放主要受土壤中总氮含量的影响,而覆膜菜地N_2O的排放对土壤中无机态氮含量的变化更加敏感.     

重金属污染土壤电动力学修复技术研究进展

近年来我国土壤重金属污染日益严重,在重金属污染土壤修复的技术中电动力学修复技术是污染场地修复中最有前景的技术之一。综述了重金属污染土壤的电动力学修复技术的类型及其优缺点,如极性交换技术、逼近阳极技术、注入缓冲溶液技术,以及电动力学修复的联用技术及其优缺点,如电动力学-可渗透反应墙联合修复、电动力学-吸附联合修复、电动力学-离子交换膜联合修复、电动力学-螯合联合修复、电动力学-生物联合修复等技术,并探讨了电动力学修复重金属污染土壤过程中的各种影响因素,评价了电动力学修复土壤领域存在的问题和不足,提出了该领域今后研究的发展方向。     

中国粮食主产区耕地撂荒程度及其对粮食产量的影响

耕地撂荒严重地影响着我国的粮食安全。以我国粮食主产区为研究区域,在识别撂荒地分布的基础上,测度了撂荒地空间分布格局,并建立耕地撂荒中介效应模型,探究了耕地撂荒对区域粮食产量的影响机制。结果表明：（1）中国粮食主产区耕地撂荒规模为405.53万hm²,撂荒率约为5.85%;空间上撂荒地规模分布呈“T”字形空间格局,黑龙江东北部、吉林西北部以及内蒙古南部地区为撂荒地主要集聚区。（2）耕地撂荒对于粮食主产区粮食产量具有显著负向影响,2017年我国粮食主产区因耕地撂荒损失的农田生产潜力达到1339.15万t,损失的粮食产量高达2265.6万t,损失比例达4.69%;内蒙古自治区成为粮食产出损失量和损失比例最大的地区。（3）粮食播种面积、农田生产潜力和农业技术投入均发挥了部分中介作用,系数分别为-0.194、-0.025和0.006。（4）应遵从城乡融合以及农业农村发展态势,强化粮食主产区农业生产现代要素投入与政策扶植,构建粮食生产—耕地休耕空间转换弹性机制,保障我国粮食安全。     

东南亚地区中国海外耕地投资项目的空间分布及影响因素分析

为探究中国在东南亚地区的海外耕地投资活动规律,利用文献资料法、空间分析法和灰色关联分析法,从空间分布和影响因素两方面进行分析。结果表明：（1）中国海外耕地投资项目多位于中南半岛,且有沿边分布特点;（2）中国在东南亚海外耕地投资意向项目、合同项目的空间分布相似性较高,而生产项目与前两者存在差异;（3）中国海外耕地投资受地缘经济、地缘文化、资源基础和地缘政治的影响且受影响程度依次减弱,其中年均进出口总值、年均中国对外直接投资存量等指标对中国企业的投资选择具有显著影响。东南亚地区作为当前中国海外耕地投资的重要区域,强化同东南亚国家间的经济、文化交流,对中国企业顺利开展海外耕地投资活动具有重要促进作用。     

红色旅游对游客国家认同的影响

红色旅游作为传承红色基因、加强爱国主义教育、增强国家认同的有效载体,具有鲜明的政治功能。以认知评价情绪评价理论和积极情绪拓展—建构理论为基础,构建红色旅游国家认同影响模型并提出相应假设,运用偏最小二乘法结构方程模型（PLS-SEM）进行了实证检验。结果显示：构建的红色旅游国家认同影响模型具有良好的解释力和预测力,模型具有交叉效度,整体模型的GOF值高于良好适配度的标准值;红色旅游通过红色旅游情感对游客国家认同有正向促进作用;历史认同对国家认同的影响不明显,其他假设均成立。该研究为相关模型构建提供了思路,成果可为强化红色旅游的国家认同研究、拓展红色旅游理论内涵与教育功能、促进红色旅游高质量发展提供理论依据。     

生态系统服务约束关系界定及影响机制分析

以长江经济带为研究对象,选择InVEST模型对长江经济带代表性的5种生态系统服务进行评估,根据两两配对关系原理进行约束线提取,并构建生态系统服务约束关系与影响因素相互作用模型,对其作用机制进行探究.结果表明,2000~2015年长江经济带5种生态系统服务两两间共表现出矩形型,对数型,抛物线型和驼峰型4种约束类型;7种影响因素与配对的10对约束关系间均呈弱相关性;影响因子与约束关系作用关系曲线的空间变化呈现较大差异,总体为上下波动的趋势;影响因子对约束关系的贡献程度情况各异.辐射对约束关系的平均贡献率最高,达21.43%,其中对粮食供给-生境质量的贡献率最高,为33.10%;NDVI的平均贡献率最低,为7.55%,其中对粮食供给-生境质量的贡献率最低,为5.70%;各因素间相互作用、彼此制约的关系是生态系统服务约束关系变化的内在机制.     

多模式集成方法在安徽地区PM2.5预报中的应用研究

分别采用算术平均、权重平均、多元线性回归和神经网络的集成方法,对3种空气质量模式在安徽地区2017年2月-2018年2月PM_2.5预报结果进行集成释用.结果表明：各模式和订正产品的预报值与实况值之间均能达到显著相关,相较于WRF-Chem,多元线性回归的均方根误差（RMSE）下降了21.7%,归一化平均偏差（NMB）下降了6%,且在16个地市中NMB均下降至-25%~25%之间;从不同时次的预报效果来看,在3个代表性城市（淮北、合肥和芜湖）,多元线性回归均能大幅度降低RMSE和NMB,但从时间和空间效果来看,其对于提升预报值与实况值之间的相关性方面,略差于权重平均的集成方法;多元线性回归方法对于重污染天气PM_2.5预报评分（TS）最高,为0.46.该方法能较为有效地提升不同模式的预报效果,可为重污染天气预报预警提供参考.