新型垂直探测资料在污染天气分析中的应用

针对2017年1月上旬广州地区出现的一次持续时间长的重污染天气过程,基于地面观测资料、激光雷达、风廓线雷达和微波辐射计数据,从水平和垂直扩散条件2个方面分析了此次污染过程的形成和维持的原因.结果表明：（1）本次污染过程期间,广州地区地面风速基本为小于2m/s的偏北风,在300m高度以下普遍存在平均水平风速低于2.6m/s的小风层;污染前期640m高度内的各层回流指数廓线小于0.6,100m高度小于0.4,污染缓解后回流指数高于0.7.（2）地面PM_2.5浓度与逆温强度的相关系数为0.42,过程平均逆温厚度167m,平均逆温强度为1.08℃/100m;（3）PM_2.5浓度与边界层高度的相关系数为-0.56,清洁时段的平均边界层高度（876m）约为污染时段（620m）的1.4倍,过程最低边界层高度为267m;PM_2.5浓度与边界层通风量的相关系数为-0.61,清洁时段的平均边界层通风量（2538m²/s）约为污染时段（1136m²/s）的2.2倍,使用边界层通风量能更好表征大气污染的程度.     

采伐林窗对马尾松人工林土壤微生物生物量的初期影响

为了解人为采伐活动形成的林窗对马尾松低效人工林土壤微生物生物量的影响,以39 a生的马尾松人工林7 种不同大小林窗(G1:100 m²、G2:225 m²、G3:400 m²、G4:625 m²、G5:900m²、G6:1 225 m²、G7:1 600 m²)以及林下为研究对象,分析了林窗中央和林窗边缘土壤微生物生物量碳(MBC)、微生物生物量氮(MBN)、微生物生物量磷(MBP)的季节变化。结果显示:①林窗大小显著影响了林窗内各位置土壤MBC和MBP,对MBN影响不显著;MBN与MBC变化趋势相同,均随林窗增大呈先升后降的单峰型变化,但MBN变化幅度较小,MBP仅在林窗中央具有单峰型变化。MBC、MBN和MBP分别在面积为400~900 m²、225~625 m²和625~900 m²的林窗较高。总体来看,中型林窗更有利于微生物生物量的增值。②季节变化对土壤MBC、MBN、MBP均有极显著影响,MBC为夏高春低,MBN夏高冬低;MBP的变化较复杂,秋季相对较高。③林窗中央与边缘间MBC、MBN、MBP差异不显著,但MBC、MBN显著高于林下。说明较之马尾松纯林,林窗内土壤微生物活性有较大提高。④土壤温度对MBC、MBN有显著影响,土壤含水量对MBN、MBP有显著影响,土壤温度和水分是林窗形成后影响土壤微生物生物量的重要环境因子。     

皇甫川丘陵沟壑区小流域生态用水实验研究

一个强烈水土流失小流域(准格尔五分地沟),经过20多年水土保持植被建设,乔灌草人工植被镶嵌分布,覆盖率达80%,在有效遏制水土流失的同时,也消耗相当量的水资源---生态用水。2002年生长季节,采用实验研究方法,测定了该小流域各不同类型植被蒸散量、各不同类型土壤贮水量及降水量等,计算出该小流域四大类型植被生态用水(按大小顺序):①农田为5321.3m³/hm²;②乔木林为4654.8m³/hm²;③灌木林为4047.8m³/hm²;④草原为3244.3m³/hm²。估算出全小流域生态用水量:①各类植被生态用水量约150×10⁴m³;②水库湿地生态用水量约26×10⁴m³;③居民点生态用水量约4000m³。三项合计,即五分地沟小流域总生态用水量约176×10⁴m³。值得重视的问题是:该小流域植被生态用水量和总生态用水量均超出同期降水量(130×10⁴m³)达20×10⁴～40×10⁴m³。这意味着土壤贮水量耗减20～30mm。因此,在生态环境建设中,构建适宜的植被模式,调控生态用水量,将对维持生态系统稳定及其环境改善起重要作用。     

基于随机森林模型的中国近地面NO2浓度估算

NH₃针对传统近地面NO₂浓度空间模拟过程中NO₂浓度与其影响要素之间关系的复杂非线性机制解释不充分的缺陷,本研究基于随机森林（RF）算法、融合多源地理要素开展了近地面NO₂浓度空间分布模拟研究.以卫星OMI对流层NO₂柱浓度数据和多源地理要素（道路交通、气象因子、土地利用/覆盖、地形高程、人口数量）为输入变量,近地面NO₂浓度为输出变量,利用RF算法构建近地面NO₂浓度反演模型.通过对比地面观测数据与传统土地利用回归模型（LUR）检验RF模型的有效性,基于所构建的最优RF模型在不同时间尺度下模拟分析中国大陆地区近地面NO₂浓度空间分布特征.结果表明：（1）集成多源地理要素的RF回归模型精度高,月均模型整体拟合度R² 0.85,RMSE 6.08μg/m³,交叉验证的R² 0.84,RMSE 6.33μg/m³,显著高于LUR模型（拟合R² 0.53,RMSE 10.48μg/m³,交叉验证的R² 0.53,RMSE 10.49μg/m³）; （2）地面NO₂浓度与预测变量呈现显著的复杂非线性与时间尺度依赖关系,卫星OMI柱浓度对模型影响程度最大,重要性指标IncMSE介于97.40%~116.54%,多源地理特征变量对RF模型同样具有不可忽视的贡献力（IncMSE在23.34%~47.53%之间）;（3）中国大陆地区NO₂污染程度较高,年均模拟浓度为24.67μg/m³,存在明显季节性空间差异,NO₂浓度冬季（31.85μg/m³） > 秋季（24.86μg/m³） > 春季（23.24μg/m³） > 夏季（18.75μg/m³）,呈现以华北平原为高值中心、向外围逐渐减轻的空间分布格局.较已有研究揭示对流层NO₂柱浓度宏观分布特征,本研究对近地面NO₂污染特征的研究成果对于合理制定污染防控策略、降低居民暴露健康损害具有指导意义.     

中国碳质气溶胶浓度时空分布的研究进展

通过对我国近年来碳质气溶胶相关研究成果进行整理,系统总结了我国碳质气溶胶时空分布及其气候效应.通过搜集已有离线观测数据,发现背景观测点PM_2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度分别小于5和1μg/m³,城市PM_2.5中OC浓度范围为3.78～30μg/m³(平均值为11.98μg/m³),EC浓度在0.69～10μg/m³范围内变化(平均值为3.93μg/m³),其中高值区主要分布在胡焕庸线(黑河-腾冲线)及其以北区域,如东北区域、汾渭平原区域、京津冀区域、兰州盆地和四川盆地.同时,PM_2.5中OC/EC比值和二次有机碳在总有机碳中占比(SOC/OC)随海拔具有相似的变化趋势.碳质气溶胶的气候效应也强烈依赖于在边界层内所处高度,其在边界层上层可通过辐射效应抑制边界层发展,而在近地面的碳质气溶胶对边界层的发展具有促进作用.     

基于混合效应模型的京津冀地区PM2.5日浓度估算

利用2016年182d的MODIS 3km AOD数据与地面监测数据,评估了混合效应模型不同参数组合的模拟性能,得出模型在解释AOD-PM_2.5关系时,对时间序列变异的解释能力要比空间差异更佳.在此基础上,利用混合效应模型建立京津冀地区每日的AOD-PM_2.5关系,模型拟合R²为0.92,交叉验证调整R²为0.85,均方根误差（RMSE）为12.30 μg/m³,平均绝对误差（MAE）为9.73 μg/m³,说明模型拟合精度较高.基于此模型估算的2016年京津冀地区年均PM_2.5浓度为42.98 μg/m³,暖季（4月1日~10月31日）为43.35 μg/m³,冷季（11月1日~3月31日）为38.52 μg/m³,与同时期的地面监测数据差值分别为0.59,0.7,5.29 μg/m³.空间上,京津冀地区的PM_2.5浓度呈现南高北低的特征,有一条明显的西南-东北走向的高值区.研究结果表明,基于每日混合效应模型可以准确评估京津冀地区的地面PM_2.5浓度,且模型估算的PM_2.5浓度分布状况为区域大气污染防治提供了基础的数据支撑.     

2016年冬季寿县一次边界层低空急流对污染物扩散的影响

利用安徽寿县地区2016年12月16~17日的观测资料与模拟资料,分析了一次夜间边界层低空急流对PM_2.5扩散的影响.此过程中,急流分布范围广,强度大,最大风速可达10~12m/s,而且风向随高度有明显转向,高低层风向差可达90°.急流发展过程中,急流轴基本位于200m以下,急流的最小风速高度出现在400~800m之间.通过分析可知,对于不同高度,急流对污染物扩散的影响存在明显差异.地面至急流轴范围内,PM_2.5总体减少.急流的出现使湍流混合明显增强,在湍流作用下污染物向上混合,使该层PM_2.5显著减少,净质量通量的峰值可达-103×10^-3μg/(m²·s).急流的水平输送可带来上风方较为清洁气团,同样减少了该层的PM_2.5浓度.但与湍流作用相比其影响较小,净质量通量仅为-2.9×10^-3μg/(m²·s).急流存在时,还会加强向下的垂直风速,在垂直输送作用下,上层污染物向下输送,增加了该层PM_2.5浓度,净质量通量约为11×10^-3μg/(m²·s).急流轴至风向转变高度之间,PM_2.5总体增加.这是由于湍流作用将低层高浓度污染物输送至该层,使PM_2.5浓度增加,净质量通量约为23.9×10^-3μg/(m²·s);水平输送作用使该层PM_2.5浓度略有增加,净质量通量约为2.3×10^-3μg/(m²·s);而垂直输送作用带来了高处较为清洁的气团,减少了PM_2.5浓度,净质量通量约为-6.6×10^-3μg/(m²·s).风向转变高度至LLJ最小风速高度之间,PM_2.5总体增加.湍流作用仍占主导,净质量通量约为17.8×10^-3μg/(m²·s);垂直输送作用稍有贡献,净质量通量约为1.4×10^-3μg/(m²·s);而水平输送起减少作用,净质量通量约为-3.7×10^-3μg/(m²·s).     

干旱区盐湖沿岸不同植物群落土壤CO2排放特征

为探究盐湖区不同植物群落土壤CO₂排放速率及影响因素,以新疆达坂城盐湖沿岸小獐毛、鸢尾、芨芨草、黑果枸杞群落和撂荒地土壤为研究对象,在2016年4~12月采用Li-8100A监测了不同植物群落土壤CO₂排放特征,分析了CO₂排放与5（ST5）,10（ST10）,15cm（ST15）土壤温度、含水量、电导率的关系.结果如下：4~12月小獐毛群落土壤CO₂日排放呈单峰曲线,7月土壤CO₂排放速率最高,峰值出现在14：00左右;7月鸢尾、芨芨草、黑果枸杞和撂荒地土壤CO₂排放呈双峰曲线,峰值出现在10：00和14：00~16：00左右,其余月份均呈单峰曲线,峰值出现在12：00~14：00;不同植物群落类型、同一植物类型不同月份土壤CO₂排放存在显著差异（P<0.001）.4~12月芨芨草群落土壤CO₂累积排放量最高（2508.01g/m²）,大于撂荒地（2235.01g/m²）、鸢尾（1903.03g/m²）、黑果枸杞（1690.27g/m²）和小獐毛（550.34g/m²）植物群落处理.小獐毛群落土壤CO₂排放与ST15显著相关（R²=0.739,P<0.05）,且对ST15变化最敏感;鸢尾、芨芨草、黑果枸杞群落和撂荒地处理土壤CO₂排放与ST5相关性较高（R²=0.708~0.821）,对ST10变化响应敏感.小獐毛群落土壤温度敏感系数（Q₁₀）最大值出现在6月（7.97）,鸢尾（21.74）、芨芨草（13.21）、黑果枸杞（18.23）和撂荒地（7.65）处理则出现在11,12月.不同植物群落土壤CO₂排放与含水量相关性较低;一元线性方程（log_eC_f=-0.149EC+0.943）能较好的模拟土壤电导率（EC）与CO₂排放（C_f）的关系.除土壤温度外,盐分也是影响盐湖沿岸土壤碳排放的重要因素.因此,在考虑陆地生态系统碳收支时不能忽略盐湖生态系统,以及盐分对土壤碳过程的影响.     

无锡市大气中类二噁英多氯联苯污染水平

为了了解无锡市大气中类二噁英多氯联苯(Dioxin-like PCBs,DL-PCBs)水平,利用大流量空气采样器在无锡市分别采集了6个气相和6个颗粒相大气样品,气相色谱-质谱(GC-NCI-MS)测定样品中12种类二噁英多氯联苯。结果显示,大气样品中∑_(12)DL-PCBs的总浓度(气相+颗粒相)为1157～2 747 fg/m³,平均浓度为1759 fg/m3,平均浓度为1759 fg/m³。其中,气相的浓度为11 124～2 721 fg/m3。其中,气相的浓度为11 124～2 721 fg/m³,平均值为1 701fg/m3,平均值为1 701fg/m³;颗粒相的浓度为26～143 fg/m3;颗粒相的浓度为26～143 fg/m³,平均值为58fg/m3,平均值为58fg/m³。气相中∑_(12)DL-PCB含量占总量的97%,而颗粒相仅占3%。DL-PCBs的总毒性当量(气相+颗粒相)为2.16～4.47fg TEQ/m3。气相中∑_(12)DL-PCB含量占总量的97%,而颗粒相仅占3%。DL-PCBs的总毒性当量(气相+颗粒相)为2.16～4.47fg TEQ/m³,平均值为3.53fg TEQ/m3,平均值为3.53fg TEQ/m³。DL-PCBs单体中PCB-118的浓度最高,平均占总浓度的54%,其次是PCB-105和PCB-77,PCB+81在所有样品中均未检出。在所有DL-PCBs中,毒性当量浓度的主要贡献者为PCB-126,其平均贡献率为95%,其次为PCB-169,平均贡献率为3%。     

深度学习方法在上海市PM2.5浓度预报中的应用

为提升PM_2.5浓度预报能力,尤其是对PM_2.5重污染的预报能力,以中尺度气象-化学耦合模式系统（WRF-Chem）为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、地面及高空气象观测数据、PM_2.5浓度观测数据,基于人工智能深度学习序列到序列的算法建立了上海市PM_2.5统计预报模型.结果表明,人工智能深度学习算法（Seq2seq）明显修正了WRF-Chem模式由于模型非客观性造成的偏差,提高了上海市PM_2.5浓度的预报能力;该算法优化和修正了WRF-Chem模式结果,并通过检验发现可以使PM_2.5浓度预报值与实况值间的相关系数由0.51上升至0.79,均方根误差由25.9μg/m³下降至15.01μg/m³.而单独使用套索法（Lasso）线性回归算法对WRF-Chem模式优化效果不理想.基于Seq2seq的PM_2.5浓度预报修正模型能够有效提升预报精度.     

库布齐沙漠油蒿灌丛土壤呼吸速率时空变异特征研究

利用Li-840红外气体分析仪和Li-6400-09土壤呼吸气室组装而成的动态密闭土壤呼吸测定系统,于2006年生长季对内蒙古库布齐沙漠油蒿(Artemisia ordosica)生态系统2种不同类型土壤的土壤呼吸速率进行了野外测定,分析了日动态、季节动态及其对环境因子的响应,并阐述了油蒿灌丛空间异质性的特征.结果表明,油蒿灌丛的土壤呼吸速率日动态呈单峰曲线,在12:00左右有最大值.在适宜的水分和温度条件下,生长季里土壤呼吸速率在7～8月份出现最大值.土壤呼吸速率的季节动态与土壤含水量有显著的相关关系,表明水分是限制生长季干旱区灌丛土壤呼吸的最重要因子,分别可以解释油蒿冠幅下土壤和裸地的土壤呼吸速率2006年主要生长季节(5～9月)变化的75%和77%.油蒿灌丛土壤呼吸速率在空间尺度上存在着显著的异质性.油蒿冠幅覆盖下的土壤呼吸速率季节平均值为(155.58±15.20) mg·(m²·h)^-1,要显著地大于灌丛间裸地的数值(110.50±6.77) mg·(m²·h)^-1.2种不同类型土壤的土壤呼吸速率是由于根生物量的差异引起的,根生物量可以解释2006年生长季库布齐油蒿灌丛土壤呼吸速率空间异质性的43%.结果表明,在植被覆盖度异质性较大的灌丛生态系统中,要准确定量生态系统碳的释放时,必须充分考虑小尺度上土壤呼吸的空间异质性.     

地表基质在中国黑土地资源调查评价中的应用探讨——基于黑龙江宝清地区地表基质调查

地表基质是自然作用形成的,正在或可以孕育支撑各类自然资源的基础物质。岩、砾、砂、土、泥等不同类型的地表基质通过自然作用同水、气、生等物质有机组合形成地表基质层,与地表覆盖层相互孕育支撑、演替互馈,维持着地球表层生态系统正常运转,同时为人类提供生产、生态和生活服务。中国东北黑土地作为弥足珍贵的自然资源,是特殊的地表基质层,支撑孕育了大面积的耕地和林地,发挥了不容忽视的生产、生态服务功能。黑土资源合理利用和开发越来越受到国内外重视。通过宝清地区黑土地地表基质调查,构建黑土地地表基质调查内容、指标要素和技术要求,开展黑土地表基质数量、质量、结构、功能“四位一体”调查评价,在基本查明宝清地区黑土资源现状的基础上,提出了黑土资源合理开发的适宜性评价建议。基于地表基质的黑土地资源适宜性综合调查评价,对科学合理利用开发黑土资源具有十分重大而深远的意义。     

Geological disaster survey based on Curvelet transform with borehole Ground Penetrating Radar in Tonglushan old mine site

Tonglushan old mine site located in Huangshi City, China, is very famous in the world. However, some of the ruins had suffered from geological disasters such as local deformation, surface cracking, in recent years. Structural abnormalities of rock-mass in deep underground were surveyed with borehole ground penetrating radar (GPR) to find out whether there were any mined galleries or mined-out areas below the ruins. With both the multiresolution analysis and sub-band directional of Curvelet transform, the feature information of targets' GPR signals were studied on Curvelet transform domain. Heterogeneity of geotechnical media and clutter jamming of complicated background of GPR signals could be conquered well, and the singularity characteristic information of typical rock mass signals could be extracted. Random noise had be removed by thresholding combined with Curvelet and the statistical characteristics of wanted signals and the noise, then direct wave suppression and the spatial distribution feature extraction could obtain a better result by making use of Curvelet transform directional. GprMax numerical modeling and analyzing of the sample data have verified the feasibility and effectiveness of our method. It is important and applicable for the analyzing of the geological structure and the disaster development about the Tonglushan old mine site.     

高密度电阻率法对盐渍土的检测效果分析

在天然状态下,盐渍土为较好的地基,一旦因自然条件的改变就会产生严重的溶陷、膨胀和腐蚀,使建筑物裂缝、倾斜或结构被腐蚀破坏.本文主要从高密度电阻率法和地质雷达法的探测精度问题展开讨论,通过对瓜州干河口风电场盐渍土所进行的高密度电阻率法和地质雷达法无损检测数据的分析和对比,表明高密度电阻率法对盐渍土的检测效果较地质雷达法更...     

不同林地清理方式对杉木幼林生态系统水土流失的影响

利用径流小区定位观测法对不同林地清理方式林地的水、土、肥流失及产流过程进行的６年定位研究结果表明：不同林地清理方式导致了林地水、土、肥流失的较大差异。随时间推移，这种差异在缩小。林地缺少采伐剩余物覆盖及炼山时有机质烧失是炼山林地严重水土流失的重要原因。在影响南方杉木造林地水土流失诸因子中，炼山是首要因子。     

民勤近地面沙尘暴气溶胶浓度变化特征初探

借助近地面沙尘暴监测系统对民勤沙尘源区不同沙尘天气的气溶胶浓度进行了监测,初步分析了民勤近地面沙尘暴气溶胶浓度的变化特征.结果表明:沙尘暴气溶胶浓度春季最高,为14.61 mg·m-3;夏季逐渐降低,为12.49 mg·m-3;秋季无沙尘暴出现,气溶胶浓度最小;冬季趋于回升,可达9.82 mg·m-3,沙尘暴气溶胶浓度季节变化与沙尘暴发生频率相一致.不同沙尘天气条件下沙尘气溶胶浓度表现为强沙尘暴最大,为18.80 mg·m-3;中沙尘暴次之,为13.56 mg·m-3;扬沙浮沉天气较小,只有3.07 mg·m一.随着沙漠向绿洲的过渡,沙尘暴气溶胶浓度明显降低,沙漠、绿洲边缘、绿洲3个下垫面条件下沙尘暴气溶胶浓度依次为21.07 mg·m-3、12.09 mg·m-3、6.49 mg·m-3.沙尘暴气溶胶浓度随观测高度变化遵循幂函数规律,浓度梯度变幅表现为沙尘暴高发季节大于低峰季节,沙尘暴天气大于扬沙浮尘天气,沙漠下垫面大于绿洲下垫面;不同下垫面条件下沙尘暴气溶胶浓度在41 m高度处趋于一致,表明沙尘源区的沙尘浓度在约40 m范围内受地面影响较为显著.     

Soil Carbon in the Forests of Russia

The 50% variation in the estimates of carbon (C) content in the forest soils of Russia at present is caused by confusion of terms and ignorance of the soil geographical representativeness in forests. The GIS-based analysis closes the gap to the estimate published earlier by Alexeyev and Birdsey (1994, p. 170). The average soil carbon density (SCD) for the 0.3 meter (m) layer of the forest soils in Russia is about 8.1 kg C m⁻²; the 1 m layer captures some 11.4 kg C m⁻²; and the 2 m layer holds nearly 12.3 kg C m^{− 2}. The mass of C is about 61.6 Pg C concentrated in the 0.3 m layer of forest soils; the 1 m layer accumulates 87.6 Pg C and the 2 m layer holds about 94.1 Pg C. The C content in soils of the forest zone is much higher for Russia. The SCD is 18.8 kg C m^{− 2} and the soil C pool (SCP) is 223.6 Pg C in 1 m layer. Peat soils contribute a considerable portion of C to the forest zone of the country. The cold climate, permafrost and vegetation residues that are rich in recalcitrant compounds support a high accumulation rate of organic matter and associated nutrients in soils. This conservation is a mechanism to keep the production potential of the boreal ecosystems high in spite of their relatively low actual productivity in present environments.     

舟山渔场及邻近海域桡足类种类组成和数量分布

根据2006年8月(夏)、2007年1月(冬)、5月(春)和11月(秋)4个季节在舟山渔场及邻近海域(29°30'~31°30'N,124°30'E以西)开展海洋生态系统综合调查所获得的资料,分析了该海域桡足类的种类组成和数量分布特征。结果表明,该次调查海域共鉴定桡足类65种,其中:4个季节皆出现的种类有10种,占总种数的15.38%。优势种为中华哲水蚤(Calanus sinicus)、精致真刺水蚤(Euchaeta concinna)、微刺哲水蚤(Canthocalanus paupe)和缘齿厚壳水蚤(Scolecithrix nicobarica)等10种。根据优势度和回归贡献分析表明,春、夏、秋、冬4个季节总丰度分布主要取决于中华哲水蚤、精致真刺水蚤、缘齿厚壳水蚤和微刺哲水蚤的分布,且优势种季节更替显著。桡足类丰度高值区位于不同水系交汇的混合水域,4个季节丰度平均值变化为春季(567.4 ind·m^-3)>夏季(104.12 ind·m^-3)>秋季(97.23 ind·m^-3)>冬季(72.45 ind·m^-3)。     

密云水库上游流域土壤有机碳和全氮密度影响因素研究

为揭示影响密云水库上游流域土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)和全氮(total nitrogen,TN)密度的主要因子,采用野外采样、实验室分析和数理统计分析相结合的方法,研究了气候(温度和降水)、地形(海拔和坡度)、土壤理化性质(土壤容重、含水量、pH值和黏粒含量)以及土地利用方式等因素对SOC和TN密度的影响.结果表明,密云水库上游流域森林、草地、农田这3种土地利用类型表层(0～20 cm)SOC密度分别为4.77、6.79和2.90 kg.m-2,TN密度分别为0.41、0.69和0.30kg.m-2,3种土地利用类型之间SOC和TN密度差异显著(P<0.05);土壤含水量、土地利用方式、坡度、土壤pH值和黏粒含量是影响SOC密度的主要因子,土地利用方式、土壤黏粒含量和含水量则是影响TN密度的主要因子;气候、地形、土壤理化性质等区域环境因子共同解释了SOC和TN密度变异性的63.6%和53.4%,而环境因子和土地利用方式对SOC和TN密度变异性的综合解释程度分别为67.6%和57.8%.土地利用对SOC和TN密度变异性的贡献相对于环境因子而言较小,因此,建立高空间分辨率的区域环境因子数据库将是精确估算区域土壤碳氮贮量的关键环节.     

沙颍河流域典型癌病高发区土壤硝态氮对地下水和蔬菜硝酸盐积累的影响

在作物生长期、收获期和收获后采集土壤、地下水和蔬菜样品,探讨癌病高发区土壤硝态氮对地下水和蔬菜硝酸盐积累的影响,以及由此引发的健康风险.结果表明,氮肥施用和灌溉是造成沿岸土壤、地下水和蔬菜硝酸盐积累的主要原因.受到河流氮污染影响,灌溉用水中氨氮和硝态氮经过灌溉-蒸发和淋溶过程的反复交替,向土壤和地下水迁移,引起土壤、地下水和蔬菜硝酸盐的积累.紧邻沙颍河的癌病高发村庄,土壤、地下水以及蔬菜硝态氮积累均明显高于全区平均水平.土壤在作物生长期和收获后分别达到149.01 mg·kg-1和31.70 mg·kg-1,其中多年菜地土壤硝态氮积累最为突出,分别达到276.44和68.26 mg·kg-1.作物生长期地下水硝态氮平均含量达38.32 mg·L-1,超标近3倍,叶菜类蔬菜硝酸盐平均含量高达3269.04 mg·kg-1,超出允许含量1倍以上.癌病高发村庄居民存在突出的饮水和蔬菜硝酸盐暴露健康风险.