小型养殖塘水体中CH4、CO2和N2O浓度的时空变化特征及影响因素

养殖塘作为重要的温室气体排放源,水体中温室气体浓度的变化不仅是准确量化温室气体排放量的基础,还是明确其影响因素的重要依据.基于顶空平衡-气相色谱仪法对长三角一处典型的小型养殖塘水体中CH₄、CO₂和N₂ O浓度的时空变化特征以及影响因素进行了分析.结果表明,除春季外,在水温影响下,CH₄和N₂ O浓度在午间或午后出现高值;受水温和水生植物光合作用影响,CO₂浓度的高值出现在晨间光合作用较弱的时候.养殖塘水体中CH₄和CO₂浓度呈现秋季最高、冬季最低的季节变化特征,c（CH₄）在秋季和冬季的均值分别为176.34 nmol·L^-1和32.75 nmol·L^-1,主要受气温、水温和溶解氧（DO）影响;c（CO₂）秋季和冬季的均值分别为134.37 μmol·L^-1和23.10 μmol·L^-1,主要受水生植物光合作用和pH影响;c（N₂ O）在夏季最高,冬季最低,均值分别为97.05 nmol·L^-1和19.41 nmol·L^-1,主要受气温和水温影响.在空间上,垂直方向上,夏季养殖塘c（CH₄）随水深的加深而降低,表层与底层、中间层的浓度差值为71.28 nmol·L^-1和42.80 nmol·L^-1,秋季随水深的加深而升高,底层与表层的浓度差值为163.94 nmol·L^-1.c（CO₂）在夏季和秋季都表现为随着水深的加深而升高,其底层与表层的浓度差值分别为18.69 μmol·L^-1和29.90 μmol·L^-1.N₂ O浓度在垂直方向上无明显变化规律.水平方向上,夏季饲料及春季鸡粪投放的区域会出现CH₄、CO₂和N₂ O浓度的高值,春季和夏季CH₄浓度约为其他区域的1.34~1.98倍和1.95~2.42倍,春季N₂ O浓度和夏季CO₂浓度约为其他区域的1.13~1.26倍和1.39~1.74倍.     

北京城市大气CO2浓度变化特征及影响因素

北京大气CO₂浓度日变化强烈,全年北京时间15:00时前后为全天最低值,最高值则出现在夜间,日变化幅度为23.2～39.0μmol·mol^-1,夏季和秋季日变化幅度比冬季和春季大.北京城区大气CO₂浓度季节变化明显,最大值出现在冬季,月平均浓度为421.5～441.0μmol·mol^-1;最小值则在夏季,月平均浓度367.4～371.6μmol·mol北京CO₂浓度的季节变化幅度明显高于附近的华北兴隆区域站和瓦里关山大陆本底站等的相应值,其原因是北京CO2浓度季节变化主要受人为取暖活动控制,同时植被的季节变化也起一定作用.1993～1995年北京大气CO₂浓度上升较快,平均增长率为3.7%·a^-1,1995年平均浓度达到最高,为409.7±25.9μmol·mol,随后缓慢下降.     

地膜覆盖对菜地垄沟CH4和N2O排放的影响

为了探讨地膜覆盖对菜地垄沟温室气体CH₄和N₂O排放的影响,以位于西南大学农业部重庆紫色土生态环境重点野外科学观测试验站内辣椒-萝卜轮作菜地为研究对象,采用静态暗箱/气相色谱法,进行为期1 a的田间原位观测.本试验设置常规和覆膜两种处理方式,研究地膜覆盖对菜地垄沟中CH₄和N₂O排放的影响.结果表明,地膜覆盖能极显著提高土壤全年pH（P<0.01）,显著提高全年的地表温度和地下5 cm温度（P<0.05）,显著提高萝卜季土壤含水率（P<0.05）.不论是辣椒季还是萝卜季,覆膜显著降低了垄的CH₄排放（P<0.05）,辣椒季垄的CH₄平均排放通量常规和覆膜处理分别为0.110 mg·（m²·h）^-1和0.028 mg·（m²·h）^-1,萝卜季分别为0.011 mg·（m²·h）^-1和-0.019 mg·（m²·h）^-1,但覆膜对沟的CH₄排放没有显著影响（P>0.05）,辣椒季常规和覆膜处理分别为0.058 mg·（m²·h）^-1和0.057 mg·（m²·h）^-1,萝卜季分别为0.083 mg·（m²·h）^-1和0.092 mg·（m²·h）^-1,对比垄和沟,除了辣椒季常规处理下垄CH₄排放量显著高于沟,其它均为沟显著高于垄,这与西南地区较高的降雨量下沟内较稳定的缺氧环境有关.覆膜处理对N₂O没有显著影响,辣椒季垄N₂O的平均排放通量常规和覆膜处理下分别为65.41 μg·（m²·h）^-1和68.39 μg·（m²·h）^-1,萝卜季分别为78.43 μg·（m²·h）^-1和66.19 μg·（m²·h）^-1,辣椒季沟N₂O的平均排放通量分别为19.82 μg·（m²·h）^-1和22.85 μg·（m²·h）^-1,萝卜季分别为35.80 μg·（m²·h）^-1和40.00 μg·（m²·h）^-1,均无显著差异（P>0.05）,对比垄和沟,垄N₂O的排放量显著高于沟,N₂O主要由垄向大气排放.CH₄排放通量与地表及地下5 cm温度呈显著正相关,N₂O的排放通量仅与碱解氮和铵态氮含量呈显著正相关.     

转变土地利用方式对桂西喀斯特地区土壤氧化CH4的影响

选取桂西喀斯特地区分布最广的石灰土和黄壤,通过野外通量观测和实验室CH₄氧化动力学试验,研究弃耕或退耕还林对土壤CH₄通量的影响。结果表明,对于石灰土,CH₄年均通量为弃耕地LS-3[-64.30 μg/（m²·h）] > 灌草地LS-1 [-48.96 μg/（m²·h）] > 旱地LS-2[29.61 μg/（m²·h）];对于黄壤,退耕林地YS-2[-36.95 μg/（m²·h）] > 旱地YS-1[-29.44 μg/（m²·h）]。各点土壤CH₄氧化速率动力学遵循米氏方程,最大CH₄氧化速率（V_max）介于400～4 347 pmol/（g·h）之间,半饱和常数值介于72～878.3 μL/L之间,石灰土土壤V_max值是黄壤的两倍以上,具有更高的氧化潜力。土壤CH₄通量的季节变化不明显,释放峰或吸收峰出现在秋冬季节。温度有利于促进土壤对大气CH₄的吸收。土壤水分对土壤氧化CH₄的抑制作用在受人为干扰少的LS-1和LS-3表现显著,而对于旱地LS-2,YS-1及林地YS-2,NH₄⁺-N含量成为土壤氧化CH₄的主要限制因素。总之,土壤恢复有利于土壤氧化大气CH₄,这不仅取决于土壤理化性质、甲烷微生物群落的变化,还受到区域气候因素的影响。     

青海湖东北岸天然草地CO2 通量变化特征

采用涡度相关法对青海湖东北岸地区草甸化草原生态系统的CO₂ 通量进行了观测,结果表明： 在生长季节(5~9 月),就日变化,08:00~19:00 为CO₂ 净吸收,20:00~07:00 为CO₂ 净排放,CO₂ 通量 净吸收峰值一般出现在12:00 时,7 月份12:00 时CO₂ 净吸收峰值为1.41 g·(m2·h)^-1;就月变化,7 月 是生长季CO₂ 净吸收最高月份,月CO₂ 净吸收量达到162.70 g·m^-2,整个生长季CO₂ 净吸收的总量达 468.07 g·m^-2。非生长季节(1~4 月及10~12 月),CO₂ 通量日变化振幅极小,最大CO₂ 净排放通量出现 在3 月,为0.29 g·(m2·h)^-1,除12 月和1 月各时段CO₂ 通量接近于零,其余月份各时段CO₂ 净排放在 0.02~0.29 g·(m2·h)^-1;3 月是全年CO₂ 净排放的最高月份,全月CO₂ 净排放量为72.33 g·m^-2,整个非生 长季CO₂ 净排放为319.78 g·m^-2。结果表明,无放牧条件下青海湖东北岸地区草甸化草原,全年CO₂ 净吸收量达148.30 g·m^-2,是显著的CO₂ 汇。     

成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析

于2009—2010年各季节典型月在成都城区采集了大气PM_2.5样品,对PM_2.5的质量浓度及其主要化学成分(含碳组分、水溶性无机离子和元素)进行了测定. 结果显示:成都城区PM_2.5平均质量浓度高达(165.1±85.1)μg·m^-3,是国家环境空气质量标准年均PM_2.5限值的4.7倍. OC、EC和水溶性二次离子(SO₄^2-,NO₃^-和NH₄⁺)的平均浓度分别为(22.6±10.2)μg·m^-3,(9.0±5.4)μg·m^-3和(62.8±44.3)μg·m^-3,分别占PM_2.5浓度的13.7%、5.5%和38.0%. PM_2.5及其主要化学成分浓度季节特征明显,即秋冬季高于春夏季. 利用正交矩阵因子分析(PMF)对成都城区PM_2.5的来源进行解析,结果表明,土壤尘及扬尘、生物质燃烧、机动车源和二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率分别为14.3%、28.0%、24.0%和31.3%. 就季节变化而言,生物质燃烧源贡献率在四个季节均维持在较高水平;土壤尘及扬尘的贡献率在春季显著提高;机动车源的贡献率在夏季中表现突出;而二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率在秋冬季中则最为显著.     

三峡澎溪河水华期间水体CH4浓度及其通量变化特征初探

三峡库区温室气体的排放近年来备受关注.为了揭示三峡库区澎溪河地区水华过程中不同氮磷浓度下藻类生长死亡过程中CH₄吸收释放的规律,于2016年4月22日至2016年5月9日,通过添加不同氮磷浓度在澎溪河高阳平湖水域展开野外原位实验.结果表明,在开始实验当日CH₄通量从（1.8093±0.0632）μmol·（m²·h）^-1到6 d急剧减少至（0.0776±0.0146）μmol·（m²·h）^-1.6 d后变化相对较小,相比较于其他水样只添加磷的水样明显有所回升.在本次实验中藻类的生长与死亡受到了不同N、P浓度梯度的影响.N对藻类的生长影响不大,各种指标与未加N、P营养盐的原水基本一致;在适宜的P浓度下,促进藻类的生长.当P浓度过多时,藻类的生长受到抑制.水样中的CH₄通量的吸收与释放和添加的硝态氮有关.     

城市草坪温室气体排放特征及影响因素

草坪作为城市绿地的重要组成部分，其温室气体的吸收或排放不容忽视.然而当前对亚热带城市草坪温室气体通量的研究相对匮乏.采用静态箱-气相色谱法，对杭州市城区典型城市草坪的多种温室气体（CO₂、CH₄、N₂O和CO）地气交换通量进行了连续观测研究.结果表明，城市草坪的温室气体月平均通量变化明显，而其日变化特征并不明显.城市草地和土壤（无植被生长的裸土）是大气N₂O的源，平均通量分别为（0.66±0.17）μg·（m²·min）^-1和（0.58±0.20）μg·（m²·min）^-1；是CH₄和CO的汇，其中CH₄平均通量分别为（-0.21±0.078）μg·（m²·min）^-1和（-0.26±0.10）μg·（m²·min）^-1，CO分别为（-6.36±1.28）μg·（m²·min）^-1和（-6.55±1.69）μg·（m²·min）^-1.城市草地和土壤CO₂平均通量分别为（5.28±0.75） mg·（m²·min）^-1和（4.83±0.91） mg·（m²·min）^-1.基于相关性分析研究发现，草地和土壤的CO₂和N₂O通量均与降水量呈显著的负相关，而CH₄和CO通量与降水量呈显著的正相关；除草地CH₄通量与土壤温度无显著相关、草地N₂O通量与土壤温度呈显著负相关外，其余各温室气体通量与土壤温度均呈显著正相关.另外，城市草坪的草地和土壤CO₂（R²为0.371和0.314）和N₂O （R²为0.371和0.284）通量季节变化受降水量的影响要大于其它温室气体，而土壤温度对CO通量的影响（R²为0.290和0.234）要显著于其它温室气体.     

季节非对称升温对喀斯特土壤CO2释放的影响

全球变暖呈现季节非对称升温特征,若在研究全球变化对生态系统的影响时未充分考虑该特征,很可能导致研究结果失真.基于红外线辐射增温法,野外模拟不同升温情景下喀斯特土壤CO₂释放的短期（4 a）特征.升温情景包括不升温（对照）、对称升温（全年同步升温2.0℃）和非对称升温（冬春/夏秋季升温幅度为2.5℃/1.5℃、3.0℃/1.0℃、3.5℃/0.5℃和4.0℃/0℃）.结果表明,与对照相比,升温样地土壤CO₂通量显著提高,增加了0.26 μmol·（m²·s）^-1,增幅为17.41%,其中冬春季通量增加了0.23 μmol·（m²·s）^-1.在平均升温2.0℃情景下,土壤CO₂释放的温度系数（Q₁₀）变幅为1.53~3.24之间,平均值为2.23.对称升温处理中夏秋季土壤CO₂通量升温贡献率（80%）远高于冬春季（20%）;非对称升温处理夏秋季和冬春季平均升温贡献率相当（46%和54%）.5个升温情景下CO₂通量和Q₁₀呈现随升温的非对称性增加而降低的趋势,其中对称升温处理CO₂通量显著高于中度、高度和极端非对称升温处理.各处理中,夏秋季Q₁₀均大于冬春季,这可能与土壤含水量、土壤微生物、可溶性无机碳和植被生长等有关.研究揭示,基于对称升温情景可能会高估全球变暖对喀斯特土壤CO₂释放的影响.     

不同施肥措施对热带地区稻菜轮作体系土壤CH4和N2O排放的影响

研究稻菜轮作模式下土壤甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂ O）排放对不同施肥措施的响应,对补充我国热带地区CH₄和N₂ O排放研究的不足具有重要的指导意义.在辣椒季设置4种施肥处理：磷钾肥（PK）、氮磷钾肥（NPK）、等氮条件下50%有机肥替代化肥（NPK+M）和100%有机肥替代（M）,水稻种植季未设置施肥处理,研究辣椒季不同施肥条件下CH₄和N₂ O的排放规律以及对早稻生长季水稻产量、CH₄和N₂ O排放的后续影响.采用密闭静态箱-气相色谱法测定稻菜轮作土壤CH₄和N₂ O,同时测定作物产量,并估算全球增温潜势（GWP）和温室气体排放强度（GHGI）.结果表明：①辣椒季和早稻季4种施肥处理下土壤CH₄的累积排放量分别为0.9~2.7 kg ·hm^-2和5.5~8.4 kg ·hm^-2,与NPK处理相比,辣椒季NPK+M和M处理CH₄累积排放量分别减少35.3%和7.6%;而早稻季NPK+M和M处理CH₄累积排放量均增加37.5%和55.1%,其中早稻季M处理达到显著水平.②辣椒季和早稻季4种施肥处理下N₂ O的累积排放量分别为0.5~3.0 kg ·hm^-2和0.3~0.5 kg ·hm^-2,相对NPK处理,辣椒季NPK+M和M处理降低33.7%和16.0%的N₂ O累积排放量,其中NPK+M处理达到显著差异,早稻季NPK+M处理N₂ O累积排放量降低23.5%,M处理却增加9.1%,但均未达到显著水平.③ 4种施肥处理下辣椒和早稻的产量分别为3055.6~37722.5 kg ·hm^-2和5850.9~6994.4 kg ·hm^-2,与NPK处理相比,NPK+M和M处理显著增加辣椒产量.各施肥处理GWP为508.0~1864.4 kg ·hm^-2,NPK+M和M处理相对NPK处理分别下降25.7%和5.7%,其中NPK+M处理达到显著差异.辣椒季各处理的GWP对总GWP的贡献率为69.2%~78.1%,N₂ O对总GWP的贡献率为77.3%~85.3%.辣椒季和早稻季GHGI分别为0.03~0.09 kg ·kg^-1和0.04~0.24 kg ·kg^-1,与NPK处理相比,辣椒季M和NPK+M处理使GHGI显著下降71.5%和54.7%,早稻季NPK+M和M处理GHGI值分别下降44.0%和20.8%,其中NPK+M处理达到显著差异.综合作物产量及温室气体减排效果考虑,化肥和有机肥配施（NPK+M）可推荐为海南稻菜轮作模式下一种最优的减排稳产的施肥措施.     

杭州西溪湿地CH4、CO2通量及其主要影响因子

本研究采用便携式温室气体分析仪连接通量箱在线监测杭州西溪湿地CH_4、CO_2通量日变化及季节变化,同时也对包括有机碳含量、湿度、孔隙度、比重、p H、Eh在内的潜在影响因子进行了研究。结果表明,通常情况下,CH_4、CO_2通量的变化分别为-0.001 9~0.035 3mg/(m~2·h)和-109.76~442.55mg/(m~2·h);CH_4、CO_2通量的变化存在明显正相关关系。CH_4通量的季节变化表现为夏季秋季春季冬季;CO_2通量的季节变化表现为夏季春季冬季秋季。土壤湿度是影响CH_4通量变化的重要因子,通常湿度越大,CH_4通量越大;在生长季维管植物有助于CH_4的氧化;西溪湿地土质差异也使CH_4、CO_2通量排放有所差异,具体表现在土壤有机碳含量相差较大,而土壤中有机碳的含量与CH_4产生潜力呈显著正相关。     

长沙市郊大气CH4浓度变化特征

为研究长江中游地区大气CH4浓度(体积分数)变化特征,2007~2011年,利用内表面硅烷化的苏玛罐采样、GC/FID方法对长沙市郊空气样品中CH4浓度进行测定分析,并结合地面气象要素和后向轨迹,探讨CH4浓度变化特征与源汇的关系.结果表明,观测期间,大气CH4年平均浓度变化范围在2 012×10-9~2 075×10-9之间,季节变化特征为秋季高,春季低,浓度年较差为152×10-9.通过分析地面风和气团传输对长沙市郊大气CH4的影响表明,长沙市郊大气CH4浓度受西北风和偏南风交替控制,贡献率分别为41.1%和20.4%;引起CH4抬升的地面风包括:4个季节中的W-WNW-NW、夏季ESE-SE和冬季S,春夏季节S则导致CH4浓度降低;夏秋季节源自水稻产区的气团、冬春季节源自能源消费量较高地区的气团,对长沙市郊CH4浓度的抬升有显著贡献,南方长距离传输气团有利于CH4扩散和清除.     

北京上甸子区域大气本底站甲基氯仿在线观测研究

利用GC-ECD在线观测系统,在北京上甸子区域大气本底站开展了甲基氯仿(CH3CCl3)2年在线观测,利用逐步逼近回归法进行本底值筛分,讨论了上甸子站CH3CCl3浓度水平及其变化趋势.该站2009年和2010年的年均大气CH3CCl3本底浓度(摩尔分数,下同)分别为(9.03±0.53)×10-12和(7.73±0.47)×10-12,本底数据出现频率为61.1%(2009年)和60.4%(2010年).上甸子站CH3CCl3浓度水平与北半球同纬度带本底站观测结果基本一致,低于文献报道的2001~2005年间我国华南区域和城市观测的结果.观测期间本底浓度呈下降趋势,下降率为1.39×10-12a-1.结合风向分析,该站CH3CCl3平均浓度最高的风向来自西南扇区,而平均浓度最低的风向来自东北扇区,不同风向的浓度差值分别为0.77×10-12(2009年)和0.52×10-12(2010年).2010年各风向CH3CCl3平均浓度比2009年降低1.03×10-12~1.68×10-12.     

龙凤山本底站大气CO2数据筛分及浓度特征研究

针对黑龙江龙凤山区域大气本底站2009年1月～2011年12月低层(离地10 m)和高层(离地80 m)大气CO2在线观测数据,选取低层数据重点开展研究,分析地面风向和风速等因素对观测CO2浓度的影响.结果表明,龙凤山低层大气CO2浓度明显受局地源汇影响,其与高层观测结果差异在白天08:00～17:00相对较小,小于(0.5±0.5)×10-6(物质的量比).春、夏和秋这3个季节E-ESE-SE-SSE扇区来向的地面风会明显抬升大气CO2浓度,而冬季N-NNW-NW-WNW扇区CO2浓度明显较高.该站4个季节近地面CO2浓度随着风速增大而逐渐减小,在冬季尤为明显.结合日变化及地面风的影响,对低层观测数据进行初步本底/非本底筛分,筛选出代表东北区域混合均匀CO2水平的本底数据占总数据的30.7%.本底CO2浓度季节变化显示该站大气CO2浓度呈现冬季高夏季低的趋势,季振幅约为(36.3±1.4)×10-6,明显大于同期WMO/GAW同纬度站点观测结果,2009～2011年龙凤山大气CO2平均增长率为2.4×10-6a-1.     

2010年中国机动车CH4和N2O排放清单

中国大部分机动车温室气体排放研究都集中于CO₂排放,对于CH₄和N₂O等排放的研究鲜见. 以中国机动车污染防治年报(2011年)、中国汽车工业年鉴(2011年)、中国统计年鉴(2011年)以及交通运输部发布的相关信息和数据(2011年)等为基础,结合文献调研和2008─2010年对北京、广州等国内10余座典型城市的实地调查结果,获得2010年我国机动车活动水平及排放特征. 基于上述基础信息,解析得到按不同车型、燃料和车龄分布的机动车保有量、年均行驶里程及排放因子,建立2010年中国机动车CH₄和N₂O排放清单. 结果表明:2010年中国机动车CH₄和N₂O排放量分别为23.90×104和6.01×104t,折算成CO₂分别为501.99×104和1862.51×104t. 不确定性分析则显示,中国CH₄排放量在18.21×104～27.52×104t之间,N₂O排放量在4.32×104～7.62×104t之间. 在机动车中,汽车CH₄和N₂O排放量最大,分担率(某车型污染物排放量占机动车排放总量的比例)分别为77.99%和94.22%,而摩托车和农用车排放分担率较小. 在各类汽车中,CH₄排放主要来源于轻型汽油车和天然气出租车,二者的排放分担率分别为47.98%和23.42%;N₂O排放则主要源于轻型汽油车,其分担率为73.09%. 因此,轻型汽油车是削减机动车CH₄和N₂O排放的重点车型,同时天然气出租车也应作为控制CH₄排放的主要车型.      

改进的大气CO2、CH4、N2O、CO在线观测FTIR系统

利用商用傅利叶变换红外光谱仪(FTIR)主机,与自动进样模块及标气模块集成,初步建立了一套可流程化、准确、高效分析大气CO2、CH4、CO和N2O的在线观测系统.测试结果表明,该商用FTIR主机具有良好的精度,但以仪器自带校正系数估算的结果绝对误差大,尤其CO的绝对误差可达38.8×10-9,无法满足在线观测要求.集成后的FTIR系统改用可溯源至国际标准的工作标气进行计算,有效降低了结果的绝对误差.动态及静态两种模式下各要素实测值与标称值的摩尔分数绝对误差为CO2≤0.11×10-6、CH4≤1.8×10-9、N2O≤0.15×10-9、CO≤0.5×10-9,能够满足大气在线观测需求.利用该FTIR集成系统进行6 d的模拟在线观测,采用动态流量模式(Flow)进样,每隔6 h穿插高、低浓度工作标气及目标气进样,用标气的标称值及系统更新的标气响应值计算样气及目标气结果.目标气CO2/CH4/N2O/CO的摩尔分数标准偏差分别为0.05×10-6、0.2×10-9、0.07×10-9、0.5×10-9,平均值与标称值之间的绝对误差分别为0.09×10-6、0.4×10-9、0.14×10-9、0.5×10-9.     

Atmospheric sulfur hexafluoride in-situ measurements at the Shangdianzi regional background station in China

We present in-situ measurements of atmospheric sulfur hexafluoride（SF6） conducted by an automated gas chromatograph–electron capture detector system and a gas chromatography/mass spectrometry system at a regional background site, Shangdianzi,in China, from June 2009 to May 2011, using the System for Observation of Greenhouse gases in Europe and Asia and Advanced Global Atmospheric Gases Experiment（AGAGE）techniques. The mean background and polluted mixing ratios for SF6 during the study period were 7.22 × 10-12（mol/mol, hereinafter） and 8.66 × 10-12, respectively. The averaged SF6 background mixing ratios at Shangdianzi were consistent with those obtained at other AGAGE stations located at similar latitudes（Trinidad Head and Mace Head）, but larger than AGAGE stations in the Southern Hemisphere（Cape Grim and Cape Matatula）. SF6 background mixing ratios increased rapidly during our study period, with a positive growth rate at 0.30 × 10-12year-1. The peak to peak amplitude of the seasonal cycle for SF6 background conditions was 0.07 × 10-12, while the seasonal fluctuation of polluted conditions was 2.16 × 10-12. During the study period, peak values of SF6 mixing ratios occurred in autumn when local surface horizontal winds originated from W/WSW/SW/SWS/S sectors, while lower levels of SF6 mixing ratios appeared as winds originated from N/NNE/NE/ENE/E sectors.     

外加微量N2H4下SBR中硝化微生物特性

运行实验室规模单级硝化序批式反应器(SBR),研究长期外加微量N_2H_4(约3 mg·L~(-1))对硝化污泥中功能微生物好氧氨氧化菌(AOB)、亚硝酸盐氧化菌(NOB)的影响.结果表明,外加微量N_2H_4的硝化污泥中,AOB主要属于亚硝化球菌(Nitrosococcu)属和亚硝化单胞菌(Nitrosomonas)属,另有少部分属于亚硝化螺旋菌(Nitrosospira)属,NOB属于硝化杆菌(Nitrobacter)属.外加微量N_2H_4前后,AOB amoA基因拷贝数(以干污泥计)由1.0×10~9copies·g~(-1)减少为2.09×10~4copies·g~(-1),NOB nxrB基因拷贝数由1.28×10~7copies·g~(-1)减少为2.56×10~5copies·g~(-1).AOB对环境因素较NOB相比更为敏感,N_2H_4对硝化微生物的抑制与毒性作用使外加微量N_2H_4的硝化污泥中AOB流失幅度大于NOB,但定量PCR方法无法准确比较N_2H_4对AOB与NOB活性抑制的强弱.长期外加微量N_2H_4破坏硝化微生物活性,使反应器崩溃.因此在没有厌氧氨氧化菌(AnAOB)消耗N_2H_4的亚硝化系统中,企图通过调控外加N_2H_4浓度水平抑制NOB活性,从而进一步洗脱NOB提高脱氮性能可能无法实现.     

碳底物含量对厌氧条件下水稻土N2、N2O、NO、CO2和CH4排放的影响

理解底物碳氮对厌氧条件下水稻土排放氮素气体——氮气(N2)、氧化亚氮(N2O)和一氧化氮(NO)以及二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)的影响,有助于制定合理的温室气体减排措施,定量了解反硝化产物组成对碳底物水平的依赖性,也有助于氮转化过程模型研发中制定正确的关键过程参数选取方法或参数化方案.本研究采用粉砂壤质水稻土为研究对象,设置对照(CK)和加碳(C+)两个处理,前者的初始硝态氮和可溶性有机碳(DOC)含量分别为~50 mg·kg-1和~28 mg·kg-1,后者的分别为~50 mg·kg-1和~300 mg·kg-1.采用氦环境培养-气体及碳氮底物直接同步测定系统,研究了完全厌氧条件下碳底物水平对上述气体排放的影响.结果表明,CK处理无CH4排放,而C+处理可观测到CH4排放;C+处理的综合增温潜势显著高于CK处理(P<0.01);NO、N2O和N2排放量占这3种氮素气体排放总量的比重,在CK处理分别约为9%、35%和56%,在C+处理分别约为31%、50%和19%,处理间差异显著(P<0.01).由此表明,碳底物水平可显著改变所排放氮素气体的组成;对于旱地阶段硝态氮比较丰富的水稻土,避免在淹水前或淹水期间施用有机肥,有利于削减温室气体排放.     

北京上甸子站气相色谱法大气CH4和CO在线观测方法研究

参照瓦里关全球大气本底站气相色谱在线观测系统的设计,通过系统调试、测试和参数优化,于2009年在北京上甸子区域大气本底站建立了高精度气相色谱法大气CH4和CO在线观测系统.该系统对CH4和CO的测量精度分别优于0.03%和0.45%,达到世界气象组织全球大气观测计划(WMO/GAW)的质量目标.研究建立了与该系统配套的标气选取方法及运行序列:选取可基本涵盖该站大气CH4和CO浓度范围的2瓶标气作为工作标气,其中CH4浓度分别为2 007.1×10-9、1 809.5×10-9(摩尔分数,下同),CO浓度分别为405.6×10-9、123.8×10-9,在高低浓度工作标气之间穿插分析3次大气样品,能够保证测量的准确度(观测浓度的标准偏差CH4<1.7×10-9、CO<1×10-9),同时可最大程度地节省工作标气.该方法已应用于华北地区本底大气CH4和CO的高精度连续观测.