农作物与“温室效应”

有些科学家相信,到2050年大气中CO_2水平将增加近一倍。农业专家正在研究大气中CO_2浓度增加称之为“温室效应”将如何影响农作物的生长和产量。 设在美国马里兰州Beltsville的美国农业部农业研究服务站气候影响规划组的负责入W.D.     

气候变化和温室效应

自产业革命以来,特别是近几十年来,由于世界上煤和石油的耗量剧增,使大气层中的CO_2含量明显增加,这就会影响地面辐射收支和热量得失,从而使气候发生变化。已有资料表明,从1958年到1980年,大气中CO_2浓度从315ppm增加到338ppm。如果人类社会保持过去一世纪来矿物燃料消耗的增长率,到下世纪中期,大气中CO_2浓度就可能增加到600 ppm以上。因此,有关CO_2浓度变化而影响气候变化的研究,成为引人注目的气候变化理论和实际问题之一。世界气象组织秘书长     

地铁车站空气污染物影响因素探讨

地铁交通系统内空气质量因对乘客健康具有明显影响而逐渐受到了重视,为了准确判断影响地铁交通系统空气污染物的各类因素,以上海市地铁10号线同济大学站为例,利用便携式测量仪器,分析了室外大气空气质量,客流量以及通风条件对地铁站内空气中PM_(2.5),CO_2浓度的影响。结果表明:地铁站空气中PM_(2.5)的浓度受室外大气空气质量的影响较大,室外大气与地铁站空气中PM_(2.5)的浓度具有较强的相关性,二者变化趋势一致;乘客呼吸是导致地铁站空气中CO_2浓度变化的主要原因,CO_2浓度随乘客数量的增加呈上升趋势;地铁站的通风条件显著影响空气的流动情况,通风条件越好,越有利于空气污染物的扩散,从而可有效降低空气中PM_(2.5)和CO_2的浓度水平。     

南京市大气CO2浓度模拟及源贡献研究

定量研究城市区域人为CO_2通量对于控制温室气体排放具有重要意义,而基于大气CO_2浓度观测与大气传输模型方法反演区域尺度的CO_2通量是未来的一个重要发展方向,其中模型对大气CO_2浓度的模拟则是能否成功反演CO_2通量的重要基础,然而我国还未有针对城市区域CO_2浓度的长时间(1年)模拟.本研究基于高空间分辨率的人为源CO_2资料与拉格朗日大气传输模型(WRF-STILT),对南京市郊区34 m观测高度处2014年大气CO_2浓度进行模拟,并就模型模拟结果的主要影响因素和源贡献组成进行了分析,研究得出以下结论:(1)WRF-STILT模型能较好模拟出4个季节观测到的高CO_2浓度及有季节差异性的日变化特征.(2)观测CO_2浓度的足迹贡献源区(footprint)的季节变化在盛行风向影响下差异巨大,CO_2浓度增加值在前1 d的主要贡献占据总浓度贡献的90%,表明该34 m高度观测点可代表长三角区域的CO_2排放量的影响,而安徽东部和江苏中南部对其影响更大;(3)相对于排放源的日变化,边界层高度等气象因素的差异是引起CO_2强日变化的主要因素,这也是模拟的各季度浓度增加值差异的原因,其中秋季(34.97μmol·mol-1)冬季(30.07μmol·mol-1)夏季(27.28μmol·mol-1)春季(23.36μmol·mol-1);(4)浓度的主要贡献来源分别为石油生产(41%)和能源工业(26%),这和长三角区域的人为源CO_2排放通量差异巨大(石油生产:3%,能源工业:35%).     

黔中岩溶地区草地下土壤CO_2含量的变化特征

全球碳循环中,CO_2的未知汇可能是陆地生态系统中某一部分,如土壤。土壤中CO_2的含量是大气的几倍至近百倍,它的吸收与释放将影响大气中的CO_2浓度。岩溶地区占全球陆地面积的1/15。对典型的岩溶地区——黔中某地土壤的CO_2进行了四季及昼夜的采样测定,结果表明,该地地表大气的CO_2含量具有季节变化的特征。土壤气中的CO_2浓度为大气CO_2浓度的几倍至一百多倍;自地表向下,随着土壤深度的增大,CO_2浓度升高。土壤CO_2含量的季节变化及昼夜变化,与土壤中CO_2来源和温度等因子变化有关。     

国外大气 CO_2及其同位素组成研究概况

综述了美国、荷兰、日本,瑞士、澳大利亚等5国对大气CO_2的浓度及其同位素组成的变化的研究概况。发现大气CO_2的浓度和δ~(13)C值不但有年度变化,而且还有季节性变化、日变化和昼夜变化;二者成反比关系。人类活动的影响是大气CO_2的浓度增高及其δ~(13)C值降低的主要原因。     

利用放射性碳(~(14)C)示踪华山冬季化石源CO_2随海拔高度变化特征

放射性碳(~(14)C)是化石源CO_2最有效的示踪剂,为了更好地了解华山冬季化石源CO_2的时空变化特征,于2014年冬季在华山三个不同海拔高度——玉泉院(504 m)、北峰(1634 m)、东峰(2079 m)进行大气CO_2采样。通过放射性碳同位素分析研究发现:华山冬季不同海拔高度大气CO_2浓度随海拔升高而减小,三个海拔高度大气CO_2平均浓度依次为461.8±14.1 ppm(ppm表示μL·L–1)、414.6±2.7 ppm和413.2±3.4 ppm,皆高于我国四个大气CO_2本底站点的同期浓度水平。不同海拔高度大气CO_2浓度及其δ13C值呈显著的反相关关系,R2=0.906,表明华山大气CO_2主要受区域生态系统的时空变化和源汇特征影响,而海洋的影响较弱。三个不同海拔高度的化石源CO_2浓度均值依次为42.3±5.7 ppm、14.9±3.8 ppm和10.6±1.0 ppm,表明华山不同海拔高度大气CO_2都受到化石源CO_2不同程度的影响。华山冬季化石源CO_2浓度和海拔高度具有显著的反相关关系,R2=0.914,随着海拔的不断升高,化石源CO_2浓度逐渐减小。利用Hysplit模式分层后向轨迹分析结果表明:在采样时段内,玉泉院和北峰受到同源路径气团的影响,其化石源CO_2浓度呈现出较一致的变化趋势,东峰受到异源路径气团的影响,其化石源CO_2浓度呈现出不同的变化趋势。因此,在分析评价高海拔地区化石源CO_2浓度时,不仅要考虑到近源排放影响,同样不能忽视远源传输影响。     

超高浓度CO2对主要环境介质的影响

规模化实施CO_2捕获、利用与封存(CO_2 capture,utilization and storage,CCUS)技术能够直接、有效地实现碳减排。但是由于地下地质条件的复杂多变以及技术手段的局限性,封存于地下的超临界CO_2仍会有逃逸的风险进而影响周边生态环境。回顾了国内外人工控制二氧化碳泄漏平台现状及研究内容,重点依托青海平安天然CO_2泄漏试验场地,通过模拟实验、取样测试和原位监测等技术手段,研究了超高浓度CO_2对研究基地内的土壤、水及大气环境影响程度。结论认为,受高含CO_2水体浸泡后,土壤理化性质发生了明显改变,土壤中的有机质、营养元素等大幅减少;高含CO_2气体的地下水具有较低的pH值,呈酸性水,并且含有游离CO_2;对水中的CO_3~(2-)、 HCO_3~-、Fe~(2+)、Fe~(3+)等离子影响作用较大。在开阔处,高浓度CO_2泄漏经过空气混合后不会对人体产生致命影响。不同高度大气CO_2日变化曲线趋势大致相同,随高度不同,大气中CO_2浓度也各有变化。     

北京市冬季大气化石源CO_2典型日变化的~(14)C示踪研究

城市作为化石源CO_2(CO_(2_(ff)))排放的热点区域.获得其大气CO_(2_(ff))浓度的日变化特征对于深刻理解城市地区CO_(2_(ff))的时空变化规律,进而制定合理的节能减排政策至关重要。本研究通过AMS-~(14)C技术,示踪了北京市冬季一个典型日变化事件中大气(CO_(2_(ff)))的变化过程,并探讨了其影响因素。本次日变化事件中大气δ~(13)CO_2的值为(-13.9±0.8)%。(-14.8‰—-12.7‰),△~(14)CO_2的值为(-151.6±51.3)‰((-214.2±2.9)‰-(-82.3±3.0)‰),CO_(2_(ff))浓度为104.4±44.0μL·L~(-1)(168.6±2.7-52.1±3.2μL·L~(-1)。CO_(2_(ff))浓度具有较大的曰变化,夜晚CO_(2_(ff))浓度明显高于白天,主要是由于夜间大气混合层高度较低、供暖消耗更多的化石燃料以及在东南风条件下因北京不利的扩散条件而使CO_(2_(ff))聚积。此外,在早晚高峰期间,观察到由于交通流量增加引起的较高CO_(2_(ff))浓度。同期PM_(2.5)浓度相似的日变化过程进一步验证了本次CO_(2_(ff))观测结果的可靠性。     

土壤硝化和反硝化微生物群落及活性对大气CO2浓度和温度升高的响应

硝化和反硝化微生物参与土壤氮循环转化过程,大气CO_2浓度和温度升高可能会影响它们的群落结构和活性.本试验依托稻-麦轮作农田系统气候变化平台研究大气CO_2浓度单独升高(CE)、升温(WA)以及两者同时升高(CW)对麦田土壤硝化和反硝化微生物基因丰度、群落结构和活性的影响.结果表明,在小麦分蘖期,大气CO_2浓度和温度升高对氨氧化细菌(AOB)和反硝化细菌丰度没有影响,而在抽穗和成熟期,CO_2浓度单独升高显著提高了氨氧化古菌(AOA)和反硝化细菌丰度,升温处理对其没有显著影响.通过对T-RFLP数据分析发现,大气CO_2浓度和温度升高对土壤AOA、AOB和反硝化细菌群落结构没有显著影响,但是在一定程度上改变了AOA和反硝化细菌多样性.另外,CO_2浓度单独升高处理显著提高了成熟期的土壤硝化速率,不同气候变化处理对反硝化速率没有显著影响.研究表明大气CO_2浓度和温度升高对不同生育期的微生物群落影响存在差异,而且功能微生物对不同气候变化因子处理的响应也各不相同.     

无电力驱动的分子筛大气CO_2采样方法的建立及其初步应用

利用~(14)C进行大气化石源CO_2示踪是目前节能减排领域的热点研究,为了更加便利、环保地对大气CO_2进行长期、积时采样,在原有排磷酸溶液集气法的基础上,西安加速器质谱中心研究组设计和建立了新的分子筛采样方法和装置。进一步的实验表明,分子筛解吸附的最佳条件为550℃下热解20 min,该条件下分子筛解吸附效率达99%以上,且重复性良好。该方法所收集的碳量随采样天数呈线性增长,碳吸附速率约为1.04—1.30 mg C?d~(-1),可以满足高精度AMS-~(14)C测定及高分辨率大气~(14)C研究的要求。在相同实验条件下,利用分子筛方法和排磷酸溶液集气法同时采集大气CO_2气体,结果表明,两者存在较好的一致性,说明分子筛法可提供可靠的数据。此外,分子筛法易于操作和运输,并具有便利环保的特性,值得推广使用。目前该方法已应用于大气CO_2的收集,数据表明从冬季供暖期到夏季,西安市大气化石源CO_2浓度以0.22μL?L~(-1)?d~(-1)的速率逐渐降低。化石源CO_2来源分析结果进一步表明,西安市化石源CO_2主要源自于煤燃料的燃烧,而冬季采暖需求导致的煤燃烧量的增加可能是导致冬季化石源CO_2浓度较高的主要原因。     

北京市和厦门市大气 CO2 浓度及 δ13C 值变化特征

本文对北京市和厦门市大气CO_2及δ~(13)C进行观测,研究内陆城市和沿海城市CO_2浓度及δ~(13)C的季节和昼夜变化规律及影响因素,以期为政府制定碳减排政策提供科学依据。北京市和厦门市CO_2浓度均呈现秋冬季高于春夏季,而δ~(13)C秋冬季低于春夏季,季节差异原因可能是秋冬大气边界层降低,化石燃料消耗增加,贫13C的CO_2气体大量排放。观测期间,两个城市日变化模式均表现为CO_2夜间高于白天,δ~(13)C夜间低于白天;且在早晚交通高峰时段,两地CO_2浓度均有不同程度升高,而δ~(13)C有不同程度降低。冬季,北京市由于受西、北部高山阻挡,在东南风条件下使得其夜间大气CO_2浓度显著增高,δ~(13)C值则显著降低。根据两地新增CO_2的δ~(13)C值(δs)推测,北京市受到煤炭燃烧贡献较大,厦门市季节差异较大,推测受植物排放CO_2速率及气象条件等共同影响。     

北京上甸子站大气CO2及δ13C(CO2)本底变化

基于北京上甸子站(SDZ)2007~2013年大气CO_2及2009~2013年大气δ13C(CO_2)瓶采样观测资料,筛分获得混合均匀且未受局地污染影响、具代表性的大气CO_2及δ13C(CO_2)本底数据.2007~2013年SDZ站大气CO_2年均本底浓度变化范围为385.6×10-6~398.1×10-6,年均增长率为2.0×10-6a-1;2009~2013年其大气δ13C(CO_2)年均本底值变化范围为-8.38‰~-8.52‰,年均增长率为-0.03‰·a-1.SDZ站2007~2013年的7~9月月均浓度最低水平均出现在2008年,且2007~2008年增长率仅为0.3×10-6a-1,推测主要源于2008年奥运期间北京及其周边省市节能减排措施实施导致碳排放量减少.SDZ站大气CO_2本底浓度季节变化最低值出现在8月,最高值出现在3月,季节振幅达到23.9×10-6;大气δ13C(CO_2)与CO_2季节变化特征大致呈镜像关系,其季节振幅为1.03‰.对SDZ站CO_2源汇的碳同位素"signature"(δs)研究表明,供暖季Ⅰ(01-01~03-14)和Ⅱ(11-15~12-31)的δs分别为-21.30‰和-25.39‰,推测主要源自化石燃料与生物质燃烧的影响;其植物生长季的δbio值为-21.28‰,推测主要来自植被活动的贡献.     

干旱区咸水灌溉土壤水中氢氧稳定同位素组成的动态特征

土壤水蒸发是水文循环的重要环节,利用氢氧稳定同位素来确定土壤水蒸发量的研究中很少考虑矿化度(即盐分)对土壤水同位素蒸发分馏作用的影响。在新疆炮台试验站开展了不同浓度NaCl溶液入渗和蒸发试验,研究强蒸发作用下不同矿化度土壤水中氢氧稳定同位素的动态变化特征以及盐分对土壤水同位素蒸发分馏作用的影响。结果表明:强烈的蒸发作用导致土壤水中重同位素富集,土壤水的δD-δ~(18)O曲线斜率显著低于当地大气降水线,且随着深度的增加,土壤水的蒸发程度减弱,土壤水中氢氧稳定同位素组成趋近于当地大气降水线;盐分对土壤水分的蒸发分馏起到了明显的抑制作用,盐水灌注剖面土壤水中氢氧稳定同位素分布与天然情况存在明显差异,且随着盐分浓度的增加,土壤水中氢氧稳定同位素组成和氘盈余d值的变化幅度变小,其变化幅度亦呈现随深度增加而降低的趋势;0～30 cm深度的土壤水受蒸发分馏作用的影响大,其蒸发线方程为δD=3.599 9×δ~(18)O-54.31(R~2=0.744 5),对盐分较为敏感;50～120 cm深度的土壤水受蒸发分馏作用的影响较弱,其蒸发线方程为δD=7.577 9×δ~(18)O-2.653 9(R~2=0.829 4),盐分对其影响较小。     

河南鸡冠洞CO2季节和昼夜变化特征及影响因子比较

岩溶洞穴空气CO_2变化影响次生沉积物沉积和溶蚀,它关系到洞穴旅游景观的稳定性及洞穴环境的舒适性,是岩溶作用发生的关键因素,进行洞穴空气CO_2变化的机制研究对于理解岩溶作用发生规律和现代洞穴合理保护具有重要意义.本文基于对我国南北地理分界区域河南西部鸡冠洞2011年12月至2016年5月近5年连续洞穴CO_2、水文地球化学指标、洞内外温度及湿度、大气降水和游客量等数据监测,并结合2016年5月19~20日洞穴CO_2等指标的昼夜的系统监测,分析了鸡冠洞洞穴空气CO_2时空变化特征和昼夜变化特征及其影响因素,结果表明:1在空间尺度上,越靠近洞口通风效应越强,洞穴空气p CO_2越低,越接近大气的p CO_2;洞穴结构及外界环境变化尤其是气候变化导致的土壤中p CO_2变化也会对鸡冠洞空气p CO_2变化产生影响.2在长时间尺度,鸡冠洞洞穴空气p CO_2夏季明显高于冬季,对比分析发现旅游活动和岩溶作用是其主要的影响因子.3在短时间尺度上(昼夜变化),鸡冠洞洞穴空气p CO_2变化主要受旅游活动的影响,建议景区在进行旅游开发的时候要考虑高峰期游客人数对CO_2的影响及岩溶景观的合理保护.     

树木年轮年代学及其在环境研究中的应用概况

本文简述了树木年轮年代学中的一些基本概念及近年来树木年轮分析在检测大气CO_2浓度变化,植物对大气CO_2增多反应和空气污染变化等领域的研究情况.     

秋冬之交雪玉洞P_(CO_2)突变的高分辨率监测与分析

雪玉洞是国内著名的旅游洞穴,洞内4-10月的异常高PCO_2,影响了洞内景观的保护,也不利于旅游活动的开展。为解译洞穴微气候的变化特征,该文利用专利技术—高分辨率洞穴CO_2浓度与水中CO_2浓度同步自动监测技术,对雪玉洞洞穴CO_2浓度及地下河水中CO_2浓度进行长达2个月的高密度连续监测,捕捉到11月份雪玉洞洞穴CO_2快速变化过程,发现雪玉洞洞穴CO_2浓度与温度、降雨的气候变化密切相关,受旅游活动的影响较小;雪玉洞洞穴CO_2浓度与地下河脱气作用程度具有同步变化的特征,地下河脱气作用主导了雪玉洞洞穴CO_2浓度变化。文章建议建立适当的通风排气系统和全面的洞穴环境监测系统,提高游客舒适度,协调洞穴景观生长的关系;加强雪玉洞地下河上游流域碳汇来源的研究,针对性地提出控制碳汇输入的方案。     

CO2的综合利用

煤以及烃类燃烧产生的烟气中,都含有相当数量的CO_2。这是排入大气中CO_2的重要来源。在目前的能源结构情况下,由烟气排入大气的CO_2量,可以说是逐日增加。人们耽心由此形成的过量温室效应,将影响人类生存的环境。另外,石油化工厂、合成氨厂、天然气田有不少脱除CO_2的工业装置。其中,一部分可用于制造尿素、碳酸氢铵、纯碱等产品,但也有不少CO_2就地排放,其集中排放浓度高达90％以上。遍布各地的石灰窑,排放的CO_2浓度也高达20％～40％。既浪费了资源,又污染了环境。 70年代,发达国家对生产装置空放CO_2制     

大气CO2浓度升高对水稻生理生态效应的影响

目前大气中CO2浓度在逐步上升,以CO2为主的温室气体浓度增加而引起的温室效应对人类农业生产可能产生很大影响。本文介绍了大气CO2浓度升高对水稻一系列的生理生态效应的影响。未来高CO2浓度下,水稻的生育期会缩短;光合作用有所提高;干物质积累增加,产量显著提高;含N量降低,P吸收增加;促进了根系生长和土壤呼吸等。并对未来的研究作了进一步探讨。     

南京城市交通甲烷排放特征

城市交通是CH_4等温室气体的重要排放源,而CH_4排放的观测研究是定量分析城市碳排放的基础.本项研究考虑城市交通的周变化和日变化特点,于2014年10月17日、18日、20日、23日每日5个时段在南京市主城区三条交通主干道上和2015年9月11日的早晚时段在南京长江隧道内,观测大气CH_4和CO_2浓度,分析交通CH_4排放特征及其影响因素.结果表明:1南京城区交通主干道的CH_4平均浓度均大于背景大气CH_4浓度.受交通车流量的影响,ΔCH_4浓度的空间差异显著.ΔCH_4浓度的日变化呈现倒"W"型,在交通早晚高峰时出现峰值.2由于隧道内"活塞风"的作用,长江隧道内的CH_4浓度从入口到出口逐渐增大,出入口浓度差在0.21×10-6~0.38×10-6(摩尔分数,下同)之间.3大气CH_4浓度与CO_2浓度之间线性相关.交通主干道上的ΔCH_4∶ΔCO_2值平均为0.009 1;隧道内的ΔCH_4∶ΔCO_2值仅为0.000 47~0.001 4.4影响南京城区道路大气ΔCH_4浓度和ΔCH_4∶ΔCO_2值的主要因素分别是车流量和天然气车占车流量的比例.