贺兰山油松年轮中稳定碳同位素含量和环境的关系

植物中稳定碳同位素δ¹³C变化和环境关系密切,通过研究贺兰山油松(Pinus tabulacformis)植物纤维素中稳定碳同位素δ¹³C和环境之间的关系,发现该地区树轮纤维素中稳定碳同位素序列和大气中CO₂的含量关系密切,据此可以推算大气中的CO₂浓度的变化情况.研究还发现植物纤维素中稳定碳同位素δ¹³C的变化和生长年1～7月的总降水量显著负相关(r=-0.515,a=0.05),而和当年6～8月的平均气温显著正相关(r=0.427,α=0.05).通过对比树轮纤维素稳定同位素δ¹³C值和太阳黑子之间的关系,发现太阳黑子活动最强的年份往往对应较高的树轮纤维素δ¹³C值.     

树轮稳定氧同位素重建东大山过去205年来水汽压变化

对采自河西走廊东大山的青海云杉（Picea crassifolia）树轮样本提取纤维素并测定其稳定氧同位素比率（δ¹⁸O）,建立过去205年来树轮δ¹⁸O年表序列。与观测数据相关分析发现树轮δ¹⁸O年表与周边7—8月平均水汽压具有显著的负相关关系（r=?0.643,n=59,p＜0.001）,因此重建了河西走廊东大山周边过去205年的7—8月平均水汽压变化序列,重建方程方差解释量达41.4%,分段检验表明水汽压重建结果稳定可靠。在重建的205年中,水汽压力偏大阶段有6个,偏低阶段有7个。该重建序列与周边地区的水文气候重建的干湿阶段变化及西北地区极端干旱历史事件具有一定的同步性,并可代表大区域范围水汽压变化,进一步证明了本文重建序列的准确性。空间相关分析结果暗示研究区7—8月水汽主要受亚洲季风影响,同时伴有少量西风水汽传输。     

喀斯特峡谷区常见植物叶片δ13C值与环境因子的关系研究

通过对贵州花江峡谷喀斯特石漠化区4种典型石漠化植物群落中11种常见植物种叶片的δ¹³C值测定,研究了各植物种对影响植物碳同位素分馏的主要环境因子（土壤储水量、大气相对湿度、光照强度、土壤厚度）的响应,分析了石漠化梯度中不同土层土壤储水量、大气相对湿度、土壤有机质、年均气温、光照强度等环境因子梯度变化与植物叶片δ¹³C值的关系.结果表明,大部分物种的δ¹³C值对环境因子的变化趋势表现为随环境水分好转呈下降趋势,即水分利用效率下降;也有部分物种呈稳定不变或逆势上升趋势.相关性分析表明,清香木（Pistacia weinmannifolia）、石岩枫（Mallotus repandus）、红背山麻杆（Alchornea trewioides）的主导因子是土层储水量;肾蕨（Nephrolepis cordifolia）、野桐（Mallotus japonicus var.floccosus）的主导因子是土壤厚度;肾蕨、八角枫（Alangium chinense）、构树（Broussonetia papyrifera）的主导因子是光照强度;而广西密花树（Rapanea kwangsiensis）、圆叶乌桕（Sapium rotundifolium）和灰毛浆果楝（Cipadessa cinerascens）则分辨不出主导因子,即环境影响因素更为综合.总体而言,叶片高δ¹³C值是对低水分、高光、低资源环境的适应.     

ZnMnxCo2-xO4活化过一硫酸盐降解有机污染物

分别以Zn（CH₃COO）₂·2H₂O、Mn（CH₃COO）₃·2H₂O和Co（CH₃COO）₂·4H₂O为锌源、锰源和钴源,采用溶胶-凝胶自燃烧法成功制备了ZnMn_xCo_2-xO₄（x=0~2）复合物,并用X射线衍射和X射线光电子能谱对其进行表征.同时,还研究了Mn/Co物质的量比、催化剂用量及PMS用量对目标污染物降解的影响.结果表明,该复合物可催化活化过一硫酸钾（PMS）降解有机污染物,当催化剂中x=0.8,催化剂投加量为0.2 g·L^-1,PMS用量为0.4 mmol·L^-1（0.25 g·L^-1）时,20 μmol·L^-1（10 mg·L^-1）罗丹明B（RhB）可在15 min内完全降解.ZnMn_0.8Co_1.2O₄的高催化活性主要归功于Mn³⁺和Co²⁺的协同效应.将ZnMn_xCo_2-xO₄-PMS体系用于亚甲基蓝、结晶紫、金橙、双酚A、4-氯酚等其他污染物的降解,也取得了较好的效果.基于电子自旋共振ESR和自由基猝灭实验的结果,可以推测该反应体系中活性物种为硫酸根自由基和羟基自由基.     

大气CO2摩尔分数升高对高、低应答水稻稻田N2O排放的影响

依托稻田大气CO₂摩尔分数（x［CO₂］）升高平台FACE （free-air CO₂ enrichment）,采用静态透明箱-气相色谱法研究x［CO₂］升高（正常x［CO₂］+200 μmol·mol^-1）对高、低应答水稻（产量对x［CO₂］升高的响应分别为>30%和10%~15%）稻田N₂O排放的影响.本试验设置4个处理：A-W （正常x［CO₂］+低应答水稻）、F-W （x［CO₂］升高+低应答水稻）、A-S （正常x［CO₂］+高应答水稻）和F-S （x［CO₂］升高+高应答水稻）.结果表明,对比正常x［CO₂］处理（A-S和A-W）,x［CO₂］升高条件下高、低应答水稻（F-S和F-W）稻田N₂O排放分别降低52.54%（P<0.05）和38.40%（P<0.05）,水稻产量分别增加22.96%（P<0.05）和12.11%（P>0.05）,稻田N₂O排放强度分别降低61.68%（P<0.05）和45.13%（P<0.05）.另外,高、低应答水稻稻田N₂O排放与稻田土壤NH₄⁺-N含量呈显著相关关系,而与NO₂^--N含量无显著相关.x［CO₂］升高条件下,土壤温度是影响高应答水稻稻田N₂O排放的重要因素.综合考虑,未来x［CO₂］升高条件下,高应答水稻品种的"增产减排"效果最佳.     

人工智能助力臭氧催化剂SrFexZr1-xO3的开发

将人工智能应用于催化臭氧氧化催化剂SrFe_xZr_1-xO₃的开发过程,采用共沉淀法制备了50种不同配方的催化剂,考察聚乙二醇（PEG）投加量、煅烧时间、老化时间、氨水投加量和铁掺杂量对SrFe_xZr_1-xO₃催化剂催化臭氧降解间甲酚反应活性的影响.同时,利用人工神经网络（ANN）和响应面（RSM）对催化剂合成条件与TOC去除率和间甲酚转化率的关系进行拟合,训练集中ANN的R²值分别为0.91和0.97,高于RSM的R²值0.35和0.41;在4组测试集上ANN的均方误差（MSE）分别为9.87和17.67,远小于RSM的23.89和28.87.结果表明,ANN模型对催化剂制备过程的复杂体系具有更好的拟合和泛化能力.在ANN训练好的模型中通过枚举法寻找最优合成条件为：PEG投加量为19.00%,煅烧时间为1.25 h,老化时间为26.50 h,氨水投加量为6.21 mL,铁掺杂量为3.37%,所得催化剂为SrFe_0.13Zr_0.87O₃-B.最佳反应条件下,间甲酚转化率和TOC去除率分别达到98.52%和17.21%,优于空白组的73.46%和1.86%.     

·Cl引发α-蒎烯的大气氧化机制及动力学

α-蒎烯是大气中含量最丰富的单萜烯类挥发性有机化合物,与氯自由基（·Cl）反应是其重要的转化途径.然而,·Cl引发α-蒎烯大气氧化的分子机制尚不清楚.本研究采用量子化学计算与微观动力学模拟相结合的方法,研究了·Cl与α-蒎烯的引发反应以及引发反应生成的主要α-蒎烯自由基的后续转化机制与动力学.结果发现,·Cl反式加成到α-蒎烯的C₂位置生成加成中间体IM_1-9-a是最可行的反应途径.在298 K和1.013×10⁵ Pa条件下,计算得到·Cl与α-蒎烯的反应速率常数（k_Cl）为3.1×10^-10 cm³·molecule^-1·s^-1,与k_Cl的实验值（4.6±1.3）×10^-10 cm³·molecule^-1·s^-1一致.生成的IM_1-9-a进一步与O₂反应生成过氧自由基IM_3-1-a,在2.5×10⁹ cm^-3（100 ppt） NO和1.25×10⁹ cm^-3（50 ppt） HO₂·条件下,IM_3-1-a后续主要与NO和HO₂·反应生成有机硝酸酯（C₁₀H₁₆ClNO₃和C₁₀H₁₆ClNO₄）、氢过氧化物（C₁₀H₁₇ClO₂和C₁₀H₁₇ClO₃）和烷氧自由基（C₁₀H₁₆ClO₂·）.生成的 闭壳层产物与母体α-蒎烯相比具有较高的O∶C比,可能具有较低的蒸气压,进而贡献二次有机气溶胶.本研究结果可为全面评价α-蒎烯的 大气化学反应对大气质量的影响提供理论支撑.     

A2/O与倒置A2/O工艺低温条件下的氨氮去除能力解析

对相同进水、平行运行的A²/O与倒置A²/O工艺的冬季氨氮（NH₄⁺-N）去除能力进行了全面解析.在运行水温为14℃时,倒置A²/O工艺表现出更低的NH₄⁺-N容积去除负荷［0.13 kg·（m³·d）^-1和0.29 kg·（m³·d）^-1］和氨氧化速率（AOR）［0.07 kg·（kg·d）^-1和0.11 kg·（kg·d）^-1］,而26℃时两个工艺则相差无几.两个平行工艺中的氨氧化菌（AOB）种群定量结果几乎始终相等（倒置A²/O工艺为3.2%±0.24%,A²/O工艺为3.4%±0.31%）.克隆文库分析的结果表明,造成低温时倒置A²/O工艺中具有较低氨氮去除能力的原因是其AOB优势种属为AOR较慢的慢生型（K-生长策略）亚硝化螺菌属（Nitrosospira）,而在A²/O工艺中则为AOR较快的快生型（r-生长策略）亚硝化单胞菌属（Nitrosomonas）;而在26℃环境下两个工艺中的优势种属则均为Nitrosomonas.结合对污染物沿程去除过程的全面分析,发现尽管温度是决定AOB优势种属演替的首要原因,但由于倒置A²/O的工艺结构变化造成其好氧单元具有较高的COD负荷和高NH₄⁺-N浓度等不利于AOB生长的因素,决定了其可以在常规城市污水的条件下出现K-生长策略型的优势AOB种属.因此倒置A²/O针对异养菌（聚磷菌与反硝化菌）的工艺构造变化却通过COD负荷等间接影响到自养型氨氧化菌的种群分布与演替,并最终造成工艺在低温条件下硝化能力的减弱.     

淹水水稻土消耗N2O能力及机制

大量研究表明淹水厌氧状态下的水稻田等湿地生态系统中N₂O负排放量巨大,对缓解大气温室气体效应有重要意义,但水稻土壤对大气N₂O的吸收消耗潜力以及调控潜力发挥的微生物机制却鲜见报道.本实验以表层渍水水稻土壤（0~5 cm）为研究对象,通过室内厌氧培养手段,分析环境N₂O浓度的提高对土壤N₂O消耗能力的影响以及nosZ基因丰度的变化规律.结果表明,淹水厌氧状态下的水稻土壤中nosZ基因绝对丰度（以干土计）在DNA水平上达到10⁸ copies·g^-1,具有很强的N₂O转化还原潜力.回归分析结果显示环境N₂O浓度与土壤N₂O消耗速率显著线性正相关（r²=1,P<0.001）,土壤N₂O消耗能力可被高浓度的环境N₂O极大程度激发,达到4567.99 μg·（m²·h）^-1.与此同时较高水平的nosZ基因丰度在不同浓度N₂O处理间无显著差异,说明DNA水平上的nosZ基因丰度可能已经不是限制N₂O还原的关键因子,微生物调控因子需进一步探索.     

西安市2016 — 2017年大气化石源CO2的14C示踪研究与来源的初步分析

¹⁴C是研究城市中化石能源碳排放状况的有效手段;认识化石源CO₂（CO_2ff）的主要来源将有利于针对性地制定减排方案。本文利用分子筛主动吸附采样方法对西安市大气CO₂进行了连续积时采样,并利用AMS-¹⁴C示踪方法,研究了西安市2016—2017年 CO_2ff的浓度变化,同时基于CO_2ff与大气污染物的同源性,对CO_2ff的主要来源进行了定性分析。2016年1月至2017年1月,西安大气Δ¹⁴C季节变化显著,变化范围是(?1.00±2.84)‰— (?187.25±3.62)‰,平均值为(?63.20±17.35)‰,相对于2012—2013年的平均值(?41.3±27.4)‰有明显的下降。CO_2ff变化范围是(6.91±1.94)— (105.60±3.09) μmol?mol^?1,呈显著的夏季低、冬季高的季节变化特征,与前人研究结果一致。CO_2ff与SO₂及NO₂浓度总体上呈相同的季节变化特征,但与两者的相关性存在季节差异：在春夏季,CO_2ff与SO₂（R²=0.47,p＜0.01）的相关性较强;而在秋冬季,CO_2ff与NO₂（R²=0.73,p＜0.01）的相关性更为显著。可能是由于大气扩散条件的改变使得采样点CO_2ff的主要来源发生了变化。春夏季节,大气扩散条件较好,采样点化石源CO₂可能主要受到工业燃煤（高空排放）的影响,而秋冬季节,受到不利于扩散的气象条件的影响,化石源CO₂可能主要受到采样点周围交通源（近地面排放）的影响。该研究结果可为CO_2ff的源解析研究及大气CO₂样品采集提供参考。     

珠江三角洲大气光化学氧化剂(Ox)与PM2.5复合超标污染特征及气象影响因素

基于粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络12个监测子站的大气污染物数据,梳理2013~2017年大气光化学氧化剂O_x（NO₂+O₃）与PM_2.5质量浓度的变化趋势.O_x+PM_2.5复合超标污染定义为NO₂和PM_2.5质量浓度日平均值以及O₃浓度日最大8 h平均值（O₃ MDA8）同时超过二级浓度限值,分析了不同类型站点复合超标污染的时空分布特征以及气象因素影响.结果表明,2013~2017年珠三角PM_2.5年均质量浓度由（44±7）μg·m^-3下降至（32±4）μg·m^-3,实现PM_2.5连续3 a达标.O_x年均质量浓度由2013年（127±14）μg·m^-3下降至2016年（114±12）μg·m^-3,2017年反弹至（129±13）μg·m^-3,O₃浓度上升明显（10 μg·m^-3）.以O₃为首要污染物的污染过程占比由2013年33%增多至2017年78%,多个城市同时发生污染的区域特征明显.研究时段内O_x+PM_2.5复合超标污染事件共发生60次,主要在城区站点（78%）和郊区站点（22%）.秋季发生复合超标污染天数最多（52%）,是因为强太阳辐射有利于臭氧生成,大气氧化性增加,进而促进了PM_2.5二次生成.造成珠三角复合超标污染的天气形势主要为高压出海型（43%）、高压控制型（30%）和热带低压型（27%）.就具体气象因素而言,气温在20~25℃且相对湿度在60%~75%的范围内时,复合超标污染事件发生占比最高（22%）.在O₃重污染过程中,夜间高湿和低风速使得NO₂和PM_2.5浓度显著上升,日间高温加剧了复合超标污染.     

负载NH4+-N生物炭对土壤N2O-N排放和NH3-N挥发的影响

利用生物炭吸附面源污染水体NH₄⁺-N并将其进行还田可实现此氮资源由水体到农田的安全有效迁移,而探索负载NH₄⁺-N生物炭对N₂O-N排放和NH₃-N挥发的影响则对于减施化肥和降低土壤氮素损失意义重大.本研究采用土柱试验,设置4个处理：对照（不施氮肥,CK）、单施化肥（NPK）、负载氮+化学磷钾肥（N-BC+PK）和生物炭+化肥（BC+NPK）.结果表明,相较NPK和BC+NPK处理,N-BC+PK处理N₂O-N累积排放量、NH₃-N累积挥发量、气态氮素累积损失量（以N计）分别显著降低了33.62%和24.64%、70.64%和79.29%、64.97%和73.75%（P<0.05）.特别需要说明的是,BC+NPK处理相比NPK处理显著增加了NH₃-N累积挥发量（P<0.05）.综上所述,负载NH₄⁺-N生物炭可显著减少N₂O-N排放和NH₃-N挥发,且其减排效果显著优于传统的生物炭化肥配施.本研究结果将为富营养化水体NH₄⁺-N农田回用和土壤气态氮素减排提供理论依据和数据支持.     

利用KOC*值判别杭州市地面水中多环芳烃污染来源

测定了2002年12月杭州市钱塘江和运河杭州段地面水、底泥和土壤中10种多环芳烃的含量,计算了底泥和土壤中PAHs富集倍数K和有机碳标化表观分配系数K_OC^*.结果表明,地面水中PAHs总浓度范围为1.104～9.663μg·L^-1,底泥中为132.7～7343μg·kg^-1(干重),土壤为59.71～219.5μg·kg^-1(干重),污染较为严重.钱塘江底泥PAHs的K值随水流而降低,而运河杭州段则增大.钱塘江底泥和土壤的K_OC^*比值接近1,PAHs主要来自土壤淋溶输入,污染历史不长.运河在城区(如拱宸桥和卖鱼桥)的KK_OC^*比值远大于1,地面径流输入少,而工业排放输入多,且污染历史较长.     

邯郸市PM2.5-O3复合污染特征及相互影响研究

本研究在河北工程大学监测站点开展了大气中56种VOCs、NO_x以及气象参数的长期在线监测,结合2013—2019年国控站的在线监测数据,对邯郸市PM_2.5-O₃复合污染特征进行分析.结果表明,邯郸市2013—2019年复合污染天数波动较大,近几年呈现增加趋势,且集中在每年的春夏季.2013—2017年复合污染天数峰值均出现在6月,2018年和2019年出现在3月和4月.气象因素分析结果表明,温度、湿度和气压对邯郸市复合污染影响较明显,当温度为21.0~29.0℃、湿度较高、气压偏低的条件下,更容易发生复合污染,而风速对邯郸市复合污染影响较小.对PM_2.5与O₃相互作用分析发现,冬季高浓度PM_2.5对O₃有抑制作用,夏季PM_2.5浓度不超标时,O₃浓度随其升高而上升,PM_2.5浓度超标后变化趋势相反,当PM_2.5浓度大于125 μg·m^-3时不再出现PM_2.5-O₃复合污染.虽然近年来PM_2.5、SO₂和NO₂浓度下降,但二次转化率依然较高甚至有加强趋势.利用VOCs/NO_x值分析邯郸市O₃生成敏感性,结果显示邯郸市春冬季属于VOCs控制到NO_x控制的过渡区,夏秋季属于NO_x控制区,且复合污染日VOCs/NO_x值（6.3）最小,清洁日（9.3）最大.复合污染时NO₃^-和OC浓度较高,OC/EC值与其他污染日相比最大,说明复合污染时二次污染严重,有效治理PM_2.5-O₃复合污染必须减排能同时形成O₃和二次有机气溶胶的高活性有机物.     

青菜对14CO2的吸收和积累动态

为了探明¹⁴CO₂在环境中的行为,采用同位素示踪技术研究了青菜对¹⁴CO₂的吸收和积累动态.结果显示,通过叶片光合作用从空气中吸收的¹⁴CO₂会向青菜其他部位组织输送并形成积累趋势,各部位组织中^１４Ｃ比活度随时间呈线性增长,增长速率介于95.3～270.2 Bq/(g·d)范围内, 大小次序为:菜心＞叶＞叶柄＞茎盘＞根.青菜对¹⁴CO₂(^１４Ｃ)具有强烈的富集作用,各部位的富集系数随时间呈快速增加,积累效应十分明显,其中菜心中的富集系数最大(48 d时高达156.4),叶片次之(48 d时为135.6). 青菜各部位^１４Ｃ比活度均随¹⁴CO₂引入次数的增加而递增,回归分析表明:各部位组织中^１４Ｃ比活度C的变化与引入次数N间呈线性正相关.青菜对空气中¹⁴CO₂的高富集特性可用来作为监测大气¹⁴CO₂污染的指示作物.     

间歇曝气对硝化菌生长动力学影响及NO-2积累机制

采用间歇曝气方法处理低氨氮浓度生活污水,在SRT 10、 5、 2.5和1.25 d条件下,SBR反应器出水中NO^-₂含量（以N计,下同）为18、 19、 14和5　mg/Ｌ,积累率达到73%、 85%、 91%和78%,而连续曝气SBR仅为14%、 21%、 31%和34%;同时氨氮去除率维持在97%、 95%、 76%和39%,与连续曝气SBR的92%、 97%、 71%和47%相当.对硝化菌的生长动力学分析表明,在间歇曝气硝化系统中,氨氧化菌（AOB）可以通过产率系数（Y_AOB）的增加来提高自身在反应器中的绝对生物量,并补偿因间歇曝气引起的比底物利用速率下降,从而使比增殖速率（μ_m）和NH⁺₄的氧化速率不变.与此相反,亚硝酸盐氧化菌（NOB）却不具备这种补偿特性,导致其μ_m和对NO^-₂氧化速率降低,引起了NO^-₂在出水中积累.     

黔中岩溶地区草地土壤CO2的稳定碳同位素组成

黔中岩溶地区草地土壤 CO₂ 的δ¹³C值在地 -气界面层上随土层深度的增加而降低 ,在地 -气界面层以下 ,土壤 CO₂ 的δ¹³C值基本不变 .土壤 CO₂ 的 δ¹³C值存在季节变化与昼夜变化的特征 .夏季 CO₂ 的 δ¹³C值最高 (-15.5‰ ) ,冬季 CO₂ 的 δ¹³C值最低 (-18.9‰) ;从夏季到冬季 ,土壤 CO₂ 的 δ¹³C稳定值逐渐降低 ,降低幅度超过 3‰ .在一天中 ,中午土壤 CO₂ 的 δ¹³C值最高(-14.0‰ ) ,早晚土壤 CO₂ 的δ¹³C值较低 (-15.4‰ )     

Ru(bipy)32+-Ce(IV)化学发光体系检测环境水体中盐酸林可霉素

在酸性条件下,盐酸林可霉素（Lincomycin hydrochloride,LCHC）对Ru（bipy）₃²⁺-Ce（IV）化学发光体系有增敏作用,且化学发光强度随着LCHC浓度增加而增加,由此建立一种Ru（bipy）₃²⁺-Ce（IV）化学发光体系快速测定LCHC的新方法。在优化的条件下,化学发光强度与LCHC的浓度在1.0×10^-6 ~1.0×10^-3 g/mL范围内呈良好的线性关系,R²=0.999 01,方法检测限为3.0×10^-7 g/mL（3S/N）。对5.0×10^-5 g/mL的LCHC 11次连续测定,其相对标准偏差（RSD）为5.0%。并将建立的流动注射-化学发光分析方法应用到3种环境水体（南明河水、雨水和自来水）中LCHC的检测。环境水体中LCHC检测结果的RSD在1.7%~5.2%之间,加标回收率在86.7%~106.7%之间,结果准确可靠,令人满意。     

磷对常见淡水微囊藻释放β-环柠檬醛（β-cyclocitral）的影响

藻类释放的异味化合物导致水体嗅味问题已成为世界性的水环境问题之一,引起了社会的广泛关注.通过室内实验,研究了磷（P）对8种常见微囊藻（Microcystis）释放异味物质—β-环柠檬醛（β-cyclocitral）的影响.结果表明,P对微囊藻生长及释放β-cyclocitral有较大影响,其中,中低P浓度（0~0.5 mg·L^-1）有利于多数种类的微囊藻生长,但对藻类活性（F_v/F_m）的影响与叶绿素a（Chl-a）并不一致.铜绿微囊藻（Microcystis aeruginosa）释放β-cyclocitral的能力与P浓度成正比,也是常见微囊藻中β-cyclocitral产率（β-cyclocitral/Chl-a）最高的藻类,可达34.2 ng·μg^-1, 其次为华美微囊藻（Microcystis elabens）达24.1 ng·μg^-1,惠氏微囊藻（Microcystis wesenbergii）的β-cyclocitral产率最低,仅为0.21 ng·μg^-1.数据分析表明不同种微囊藻,在不同P浓度下释放β-cyclocitral的巨大差异与其产率紧密相关,β-cyclocitral产率与藻类活性（F_v/F_m）紧密相关.结合文献报道的野外调查数据分析,同样表明在富营养化湖泊中随着P浓度的升高,铜绿微囊藻（Microcystis aeruginosa）释放β-cyclocitral增加,与室内实验结果一致.本研究通过室内实验,揭示了P对不同微囊藻生长和活性影响的差异,是造成不同微囊藻释放β-cyclocitral差异的重要原因, 得出P是调节微囊藻释放β-cyclocitral的重要因素,这对富营养化水体中异味物质的防治有重要意义.     

不同水分管理条件下添加生物炭对琼北地区水稻土N2O排放的影响

干湿交替会影响土壤硝化和反硝化等N₂O主要的产生过程,频繁的干湿交替在以海南为代表的热带水稻种植地区十分常见.生物炭作为一种土壤改良剂在改良土壤理化性质,减少土壤温室气体排放方面应用广泛,然而当前关于生物炭在琼北地区水稻土频繁干湿交替过程中减排效果研究并未深入.本试验以海南琼北地区典型水稻土为供试土壤,以400℃厌氧条件下炭化的玉米秸秆生物炭为供试生物炭,探究不同水分管理条件下添加生物炭对土壤温室气体排放及微生物相关功能基因的影响.试验设置干湿交替条件下不添加生物炭（AWD1）,干湿交替并添加2%生物炭（AWD2）,干湿交替并添加4%生物炭（AWD3）,持续淹水不添加生物炭（CF1）,持续淹水并添加2%生物炭（CF2）,持续淹水并添加4%生物炭（CF3）共6个处理,进行为期30 d的25℃恒温避光培养.结果表明：①不同水分条件下添加玉米秸秆生物炭均可减少酸性水稻土中N₂O的排放（P<0.05,下同）,AWD3处理N₂O排放总量为0.43 mg·kg^-1,相比AWD1处理减少了68%;②玉米秸秆生物炭在不同水分管理条件下均可以显著提高土壤pH,添加生物炭处理相对于不添加生物炭处理在培养结束后土壤pH平均提高了0.5个单位,同时提高土壤NH₄⁺-N含量,但会导致Eh的降低;③玉米秸秆生物炭的添加显著降低了氨氧化细菌（AOB）丰度,显著提高了nosZ基因丰度,降低了（nirK+nirS）/nosZ的比值,抑制了硝化过程,同时促进了反硝化过程N₂O的还原,从而降低了N₂O排放.结果表明,干湿交替过程添加生物炭有利于减少水稻田土N₂O排放,在琼北地区农业温室气体减排方面有较大的应用前景.