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1.
杨灵芳  孔东彦  刁静文  郭鹏 《环境科学》2023,44(11):6226-6234
研究已证实大气氮沉降的增加显著影响了土壤有机碳的含量,然而其变化幅度在不同的实验样地具有较大的差异.基于在我国开展的49个模拟氮沉降野外实验的408组数据,利用Meta分析、Meta回归和线性回归等方法系统研究了样地气候、土壤属性以及氮素施用参数对施氮后土壤有机碳含量的影响.结果表明,样地的年均温(MAT)和年均降水量(MAP)与施氮后土壤有机碳含量变化幅度显著正相关(P<0.05).在MAT或MAP较低(MAT<3℃,MAP<500 mm)的样地中,施氮后土壤有机碳含量显著下降;而在MAT或MAP较高(MAT>3℃,MAP>500 mm)的样地中,施氮后土壤有机碳含量则显著升高.土壤属性方面,在C:N较高(>15)或酸性(pH<6.5)土壤中,施氮后土壤有机碳积累明显(P<0.05);而在C:N较低(≤15)以及中性或碱性(pH≥6.5)土壤中,施氮后土壤有机碳变化不明显(P >0.05).此外,施氮后草原生态系统土壤有机碳含量明显下降(-5.34%);而湿地生态系统土壤有机碳含量变化不明显;森林生态系统土壤有机碳表现出明显积累(10.52%),特别是阔叶林生态系统(13.10%).所有的因子中,土壤C:N是影响施氮后土壤有机碳变化幅度的主导因子.在施氮类型方面,施加硝酸铵或尿素后土壤有机碳含量显著升高,而施加硝态氮对其影响不显著.综上所述,在精确评估、预测和分析氮沉降对土壤有机碳含量的影响时,应综合考虑样地的气候、土壤属性以及氮素施用参数等因素对实验结果的影响.  相似文献   
2.
安防视频监控市场的高速发展为安防芯片的发展注入了强大的动力。从技术发展趋势看,安防监控网络化的发展趋势将不可逆转,而视频处理智能化也将成为安防视频监控的下一个重要发展方向。随着安防视频监控向网络化、智能化、高清化方向发展的进一步延伸,对安防芯片也提出了更多和更高的要求。本文将针对安防网络化、智能化、高清化的特点,简要分析当前安防芯片技术发展与应用情况。  相似文献   
3.
Soil carbon (C) models are important tools for examining complex interactions between climate, crop and soil management practices, and to evaluate the long-term effects of management practices on C-storage potential in soils. CQESTR is a process-based carbon balance model that relates crop residue additions and crop and soil management to soil organic matter (SOM) accretion or loss. This model was developed for national use in U.S and calibrated initially in the Pacific Northwest. Our objectives were: (i) to revise the model, making it more applicable for wider geographic areas including potential international application, by modifying the thermal effect and incorporating soil texture and drainage effects, and (ii) to recalibrate and validate it for an extended range of soil properties and climate conditions. The current version of CQESTR (v. 2.0) is presented with the algorithms necessary to simulate SOM at field scale. Input data for SOM calculation include crop rotation, aboveground and belowground biomass additions, tillage, weather, and the nitrogen content of crop residues and any organic amendments. The model was validated with long-term data from across North America. Regression analysis of 306 pairs of predicted and measured SOM data under diverse climate, soil texture and drainage classes, and agronomic practices at 13 agricultural sites having a range of SOM (7.3–57.9 g SOM kg−1), resulted in a linear relationship with an r2 of 0.95 (P < 0.0001) and a 95% confidence interval of 4.3 g SOM kg−1. Using the same data the version 1.0 of CQESTR had an r2 of 0.71 with a 95% confidence interval of 5.5 g SOM kg−1. The model can be used as a tool to predict and evaluate SOM changes from various management practices and offers the potential to estimate C accretion required for C credits.  相似文献   
4.
选取辽河灌区不同肥力水平春玉米(Zea mays ssp. mays L.)农田土壤为研究对象,通过连续3年田间定位试验研究施肥对不同层次土壤有机碳组分(TOC、ASOC、LFOC、DOC和MBC)的影响,分析土壤有机碳组分的产量效应.结果表明,连续种植春玉米能够显著增加低产田土壤w(TOC),增加各产田土壤w(ASOC)和w(MBC),降低各产田土壤w(LFOC),土壤w(DOC)变化较小.施肥使土壤w(TOC)增加了-13.41%~7.54%,平均增加了0.16%;使高产田表层(0~10 cm)土壤w(TOC)显著增加,低产田犁底层(20~40 cm)土壤w(TOC)显著降低.施肥使土壤w(ASOC)增加了-13.98%~72.22%,平均增加了15.82%;使低产田犁底层和高产田耕层(10~20 cm)土壤w(ASOC)显著增加,中产田耕层土壤w(ASOC)显著降低.施肥使土壤w(LFOC)增加了-42.60%~168.57%,平均增加了48.83%;使中产田表层和犁底层、高产田表层和耕层土壤w(LFOC)显著增加,高产田犁底层土壤 w(LFOC)显著降低.施肥使土壤 w(DOC)增加了-42.74%~51.29%,平均增加了9.36%;使中产田耕层和犁底层、高产田表层和耕层土壤 w(DOC)显著增加,低产田耕层土壤 w(DOC)显著降低.施肥使土壤 w(MBC)增加了-1.16%~19.97%,平均增加了9.32%,除中产田耕层土壤之外其他土层土壤w(MBC)均有所增加.施肥主要提高土壤ASOC和LFOC含量,促进土壤DOC的变化.施肥显著增加低产田土壤有机碳组分含量,促进中产田土壤有机碳组分变化,增加高产田土壤有机碳耗损.施肥主要增加表层(0~10 cm)土壤有机碳组分含量,耗损犁底层(20~40 cm)土壤有机碳,调解耕层(10~20 cm)土壤活性有机碳组分.施肥对微生物可利用性及结构不同的活性有机碳组分影响不同;高、中、低产田因其土壤理化性状及有机碳本底值不同,对施肥的响应存在差异.施肥总体增加土壤活性有机碳各组分含量,同时通过改变微生物及玉米根系活力影响活性有机碳含量及组分.土壤中有机碳组分与产量的回归方程为(产量)=-4665.61-0.008×w(SOC)-0.421×w (ASOC)-0.777×w (LFOC)+5.370×w (DOC)+33.408×w (MBC).ASOC和MBC具有土壤肥力指示作用,施肥主要通过调控土壤ASOC提高玉米产量.  相似文献   
5.
深刻理解陆地生态系统碳循环有助于提高未来气候预测的准确性。~(14)C是陆地生态系统碳循环研究中广泛应用的重要工具,本文对~(14)C在土壤有机碳周转时间和平均停留时间的评估、陆地生态系统释放CO_2的源解析、河流有机碳的源解析及陆地生态系统碳循环对气候变化和土地利用的响应等四个方面的应用及进展进行了细致的介绍,最后展望了~(14)C应用于陆地碳循环研究发展趋势,并对国内相关研究的开展提出了几点建议。  相似文献   
6.
华北区域点冬季二次有机气溶胶特征与影响因素   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为探明二次有机气溶胶(SOA)的污染特征和影响因素,本研究于2018年11月—2019年1月对华北区域点(德州市郊区点)细颗粒物(PM_(2.5))的化学组成进行了在线测量,并分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子组分的污染特征及PM_(2.5)与气象要素之间的相关性.结果表明,观测期间德州PM_(2.5)污染严重,平均质量浓度为(115.6±24.6)μg·m~(-3);其中,有机碳和元素碳是PM_(2.5)的主要成分,平均质量浓度分别为(8.2±5.8)μg·m~(-3)和(2.6±2.2)μg·m~(-3),占PM_(2.5)总质量的7.1%和2.2%;PM_(2.5)与风速呈负相关,与相对湿度呈正相关,与气温的相关性较差,偏北风对PM_(2.5)浓度影响较大.同时,本研究利用EC示踪OC/EC比值法对PM_(2.5)中的二次有机碳(SOC)进行了估算,通过估算得到的SOC结果表明,华北区域点冬季SOC是OC的重要组成部分,平均浓度为(4.0±2.9)μg·m~(-3),占OC的45.7%,SOC在白天占比较高(62.7%),早晚由于有局地生物质燃烧影响,SOC占比降低,约占OC的42.7%.本研究还分析了SOC生成的影响因素,分析了德州市冬季O_3、含水量、酸度与SOC的相关性.结果表明,SOC受臭氧浓度影响,但在白天和夜晚表现出不同的相关关系,可能存在不同的生成机制.最后,利用ISORROPIA模型估算了颗粒物的含水量和酸度,发现SOC在高含水量和低含水量下存在不同的关系,高含水量更能促进SOC生成;在高含水量下SOC与H~+具有显著相关性,但在低含水量下则不相关,表明颗粒物含水量较高、H~+浓度较高情况下液相酸催化反应可能对SOC具有重要贡献.  相似文献   
7.
三峡库区主要森林植被类型土壤有机碳贮量研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
根据全国森林资源清查资料,按主要优势树种和分布面积将三峡库区主要森林植被划分为马尾松针叶林、栎类混交林、灌木林等11种主要森林植被类型。基于196个土壤剖面数据,分析了11种主要森林植被类型下土壤有机碳含量、碳密度大小和分配特征。研究发现,三峡库区主要森林植被类型下土壤有机碳含量和碳密度均存在较大差异,二者总体上都随土层加深而降低。11种主要森林植被类型中以杉木针叶林土壤有机碳密度最大,达16.0 kg/m2,温性松林下土壤碳密度最小,仅为7.9 kg/m2。不同植被类型下土壤有机碳贮量在土层中的分配比例也不同,以灌木林和柏木林土壤碳贮量在土层间的差异最大。11种主要森林植被类型土壤平均厚度为56.3~98.5 cm,其中杉木针叶林土壤最厚,达98.5 cm,灌丛土壤最薄,平均厚度仅56.3 cm。三峡库区11种主要森林植被类型总面积为3 313 251 hm2,土壤总有机碳贮量为 366.36 t,其中0~10、10~20、20~40和>40 cm土层分别占22.90%、18.36%、28.33%和30.41%。  相似文献   
8.
陈新  贡璐  李杨梅  安申群  赵晶晶 《环境科学》2018,39(10):4735-4743
土壤有机碳及其稳定同位素组成反映了生态系统碳循环的关键信息,对研究全球变化下陆地生态系统碳动态及碳资源的可持续发展具有重要意义.本研究以阿拉尔绿洲4种土壤类型为研究对象,测定不同深度土壤有机碳(SOC)含量和δ~(13)C值,探讨不同土壤类型有机碳分布、δ~(13)C_(SOC)丰度差异及其与土壤环境因子的关系.结果表明:(1)土壤整体有机碳含量由高到低依次为灌漠土、棕漠土、盐土、风沙土,且在表层(0~20 cm层)具有较大值;δ~(13)C_(SOC)变化范围在-26‰~-23‰,表层(0~20 cm)由正趋负为盐土风沙土灌漠土棕漠土.(2)土壤有机碳含量受土壤类型、深度及其交互作用极显著影响,δ~(13)C_(SOC)受土壤类型、交互作用显著影响;进一步交互效应检验中土壤有机碳受因素水平影响极强,同位素相对较弱.(3)冗余分析发现土壤有机碳与土壤无机碳、全氮、土壤含水量、容重均存在显著或极显著正相关关系,与C/N具有显著负相关关系;δ13CSOC与电导率存在显著正相关关系,与土壤无机碳、土壤含水量均存在极显著负相关关系.土壤环境因子的重要性排序为土壤含水量土壤无机碳容重全氮C/N电导率pH.分析得出土壤有机碳及其同位素在不同土壤类型中呈现出不同变化规律,其土壤类型的效应强于土壤深度,受土壤含水量影响最甚.  相似文献   
9.
通过测定和计算兴凯湖地区沼泽湿地及由其垦殖而来的旱田和水田土壤剖面有机碳含量和密度及土壤剖面不同深度土壤溶液中可溶性有机碳含量,分析了垦殖对兴凯湖周边沼泽湿地土壤有机碳垂直分布及土壤剖面截留可溶性有机碳的影响.结果表明,垦殖显著影响湿地0~40 cm土壤有机碳含量,大豆田和水稻田0~10、10~20、20~30、30~40 cm土壤有机碳含量与湿地相比分别降低了79.07%和82.01%、79.01%和82.28%、79.86%和92.90%、37.49%和78.05%;40 cm以下土层土壤有机碳含量垦殖前后差异不显著.大豆田和水稻田有机碳密度相比沼泽湿地分别降低了25.50%和47.35%,但三者1 m深土壤中大部分的有机碳均是储存在0~50 cm土层中.垦殖前后土壤有机碳含量与深度之间的关系均可用指数函数来描述,垦殖改变了土壤有机碳含量但并未改变其随土壤深度的变化规律.垦殖为大豆田土壤剖面对可溶性有机碳的截留效果较湿地和水稻田更明显,沼泽湿地和水稻田对可溶性有机碳的截留效果大致相当.  相似文献   
10.
滇黔桂地区土壤有机碳储量与影响因素研究   总被引:12,自引:1,他引:12  
土壤有机碳(SOC)库在陆地生态系统中具有重要作用.由于土壤剖面数量和采用的土壤图比例尺等的限制,目前土壤有机碳库估箅尚存在很大不确定性.为了提高SOC库估算的精确性,利用798个土壤剖面及1:50万土壤图估算了滇黔桂地区(云南省、贵州省和广西壮族自治区)的SOC储量,并采用逐步回归分析和通径分析方法分析了影响SOC密度的主要因子.结果表明,滇黔桂地区表土层(0-20 cm)和土壤剖面(0-100 cm)的SOC储量分别为4.39 Pg和10.91 Pg;SOC密度分别为56.2Mg·hm-2和139.8 Mg·hm-2.高于全国平均水平.环境因子(海拔、经度、纬度、气温和降雨)、成土母质和土地利用方式对表土层和土壤剖面SOC密度变异性的解释度分别为37.9%和30.7%;环境因子为影响SOC密度的主要因子.环境因子中.气温对SOC密度的影响大干降雨,其中气温和降雨的变化分别主要由海拔和纬度的变化引起的.除气温和降雨外,还有其它随海拔或经纬度而变化的因子也对SOC密度产生显著影响,这种影响要大于降雨的影响.  相似文献   
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