聚苯乙烯微塑料对土壤吸附泰乐菌素的影响过程和机制

以聚苯乙烯(PS)微粒和泰乐菌素(TYL)为研究对象,选取我国不同地区、不同性质农田土壤,通过吸附动力学和热力学试验研究微塑料添加对土壤吸附TYL的影响。结果表明,添加PS条件下4种土壤吸附TYL的能力显著提高,其中,PS对黏质土壤吸附TYL能力的提高作用大于壤土;土壤中w=1%的PS没有明显改变4种土壤对TYL的吸附过程,吸附过程能较好地用准二级动力学模型(R²>0.97)拟合,通过颗粒内扩散模型判断原土壤和含PS土壤对TYL的吸附过程分为外部扩散、颗粒内扩散和吸附平衡3个阶段。土壤对TYL的吸附等温线可以用Freundlich和Langmuir方程进行较好的拟合(R²>0.97)。添加PS后土壤吸附TYL的能力随pH值和离子强度的增加均有一定程度减弱,且达到显著性差异,其吸附机制为以疏水作用和静电作用为主导的多相吸附。     

利用叶面积指数优化冬小麦高光谱水分预测模型

水分是影响冬小麦生长发育的重要指标,目前可以利用高光谱数据建模来对其进行预测诊断.但在冬小麦生育初期,这类预测模型精度较低,为解决这个问题,利用高光谱数据分析方法,结合叶面积指数,对基于高光谱的冬小麦水分状况预测模型进行优化.结果显示,冬小麦叶面积指数会随着灌水处理的不同产生显著差异;优化后,光谱与冬小麦水分状况相关的敏感波段范围在450-500 nm、620-690 nm和780 nm左右;相对于土壤含水率而言,优化模型对植株含水率有更好的预测精度;引入叶面积指数进行优化提高了冬小麦在生育前期的预测模型精度,使模型精度从0.2提升到0.4以上,并且还提高了基于原始光谱反射率模型的精度;最终获得的模型中,基于原始光谱反射率R780的植株含水率预测模型拟合精度最高,为0.862,基于光谱指数R(810, 460)的植株含水率诊断模型验证效果最好,均方根误差(RMSE)为4.341,平均绝对误差(MAE)为2.361;基于光谱指数VARI700的土壤含水率预测模型验证效果最好,均方根误差(RMSE)为4.506,平均绝对误差(MAE)为6.293.本研究表明利用叶面积指数优化模型可以很好地提高模型精度,在土壤含水率预测模型方面优化尤其显著,这为基于高光谱的水分状况预测模型构建与实际应用提供了新思路.(图6表5参31)     

物种敏感度分布法（SSD）在农药水质基准推导中的应用

水质基准推导方法在水质基准制定中起着至关重要的作用,物种敏感度分布法是目前国际上常用的基准推导方法,但利用此方法推导水质基准时,可选用的模型很多,但并不是所有的模型都能很好地拟合农药毒性数据集。为了筛选得到拟合优度较好的模型,选取4种典型农药,对采用不同模型拟合物种敏感度分布曲线的结果进行比较研究。结果显示,sigmoid、Gaussian、Gompertz和exponential growth 4种模型对于农药数据集,无论是在曲线走势、HC5值的合理性还是拟合优度方面的拟合效果都优于其他几种模型。因此,在应用物种敏感度分布法推导农药水质基准时,可以首选上述4种模型进行拟合,然后再从中选出最优模型来确定基准值,从而保证基准值推导的科学性。研究结果可为农药水质基准制定时推导方法的选择提供科学参考。     

内蒙古河套灌区秋浇对不同类型农田土壤盐分淋失的影响

秋浇是河套灌区传统的秋后淋盐、春季保墒的一种特殊灌溉制度 ,秋浇对不同类型农田盐分损失影响的试验结果表明 ,秋浇前白菜地土壤含水率最高 ,向日葵地最低 ,秋浇后 5种农田土壤含水率均较高 ,且彼此间无显著性差异。秋浇后不同土壤剖面盐分的损失量按照表层 (0～ 40cm)、中层 (40～ 80cm)、深层 (80～ 1 2 0cm)依次递减(向日葵地除外 )。不同农田的盐分淋失量按照白菜地、向日葵地、玉米地、小麦 -玉米地、小麦地依次递减。非生长季灌溉下 ,农田土壤 0～ 1 0 0cm土层中盐分的淋失量与土壤储水量的增加量 (灌溉前土壤含水率 <2 50 g·kg- 1 ,r =0 .990 2 )密切相关 ,但与灌溉前土壤盐分初始含量无显著性关系     

淮南某煤矿邻近农田土壤中重金属的生态风险研究

以淮南某煤矿为例,从煤矿堆积的矸石山邻近农田采集了表层土壤,在测定土壤中Zn、Pb、Cd和Cu浓度和分析重金属形态基础上,利用蚕豆(Vicia faba L.)早期生长及微核试验检测了土壤生态毒性,同时,采用污染负荷指数、潜在生态风险指数和基于微核率的污染指数比较了土壤重金属的生态风险。结果表明:煤矿区农田土壤中Zn、Pb、Cd和Cu浓度均高于淮南土壤背景值,个别样点Cd浓度高出淮南土壤背景值7.83倍(S3:0.47 mg·kg-1)和6.83倍(S4:0.41 mg·kg-1),但4种重金属浓度均低于国家土壤环境质量(GB15618─2008)二级标准。矿区土壤重金属虽均以残渣态为主,但交换态(6.62%~23.33%)和潜在可利用态的比例(32.90%~57.94%)比对照高,说明煤矿区土壤重金属有效性较高。个别土壤样点(S4)较高的重金属浓度导致发芽率和根长显著降低,而矿区土壤各样点的微核率较校园土均显著增加,这表明煤矿区土壤确实存在一定生态毒性,且微核可能比发芽率和根长对土壤重金属的污染更敏感。同时,3种污染评价指数均表明矿区土壤处于轻度-中度风险水平(以校园土为参考),说明煤矿区土壤确实产生了一定生态风险,而微核率的污染指数与潜在生态风险指数对各样点的风险评价结果较为一致,表明微核代表的生态毒性评价是煤矿区重金属生态风险评价的有益补充。     

某铀矿区农田土壤重金属生物有效性分析

为探究某铀矿区附近农田土壤的重金属生物有效性,以该铀矿采矿区、冶炼厂和尾矿坝附近农田土壤为研究对象,分析土壤理化性质并采用经改良后的BCR四步提取法对土壤重金属Pb、Cd、Cr、Cu和U生物有效性进行评估。结果表明:研究区农田土壤偏酸性;不同区位农田土壤有机质含量由大到小依次为尾矿坝、冶炼厂和采矿区;重金属赋存形态主要为残渣态;重金属元素Pb、Cd、Cr和Cu生物有效态含量分别占其总含量的27%～42%,放射性核素U生物有效态含量为U总含量的43%～45%;不同区位农作物对重金属Cr、Cd、Cu和Pb富集系数由大到小依次为采矿区、冶炼厂和尾矿坝;各区位农作物对U的富集效果均最强。综上,研究区农田土壤重金属生物有效性受pH值、有机质含量及重金属生物有效态含量等因素的综合影响,重金属生物有效性越强,其引起的生态风险越大;不同区位农田土壤中重金属Cr、Cd、Cu和Pb生物有效性由大到小依次为采矿区、冶炼厂和尾矿坝;不同区位农田土壤重金属中U的生物有效性均最强;由于受提炼铀矿石的影响,冶炼厂相较于其他研究区域具有更强的U生物有效性;虽然尾矿坝农田农作物对重金属元素的富集效果较差,但考虑到该区位土壤重金属含量较大,其带来的生态风险仍值得关注。研究结果可为今后该矿区重金属污染的科学生物防治提供重要理论依据。     

土壤中铜和镍的植物毒性预测模型的种间外推验证

在基于物种敏感性分布法推导土壤金属生态阈值过程中,利用毒性预测模型对来源于不同土壤的毒理学数据进行归一化处理可消除土壤性质差异的影响,但目前建立的毒性预测模型仅限于少数物种。本研究通过比较土壤中小白菜、西红柿和大麦的铜和镍的毒性预测模型应用于其他高等植物的预测效果,以及归一化前后各物种毒性阈值的种内变异程度,考察了土壤中铜和镍的植物毒性预测模型种间外推的可行性和适用范围,解决了铜和镍土壤生态阈值导出过程中的方法学问题。土壤中镍对小白菜的毒性预测模型能较好地预测芥菜和青椒的镍毒性阈值,利用该模型对芥菜和青椒在不同土壤中的镍毒性阈值进行归一化后亦能显著降低其种内变异,其种内变异系数分别从1.18和1.25降至0.31和0.06;但将镍对小白菜、西红柿和大麦的毒性预测模型应用于莴笋和莴苣的毒性阈值预测时,在pH<6.0的酸性土壤中其预测值均小于实测值,其实测值与预测值的比值在3.2到6.8之间。对小麦、黄瓜和青椒的铜毒性阈值而言,小白菜模型预测效果优于西红柿和大麦模型。利用西红柿模型归一化黄瓜铜毒性阈值,其毒性阈值的种内变异系数从0.83降至0.14。大麦的铜毒性预测模型能较准确地预测水稻、洋葱、芥菜、包菜和萝卜的毒性阈值,且这5个物种的铜毒性阈值经大麦模型归一化后其种内变异均显著降低。本研究结果可为土壤中铜和镍的植物毒性预测模型的种间外推提供科学依据。     

矿粮复合区土壤-作物系统重金属污染风险性评价

为分析矿区污染农田农作物生产的生态安全性,以焦作市中马村矿区的典型农田为例,对矿区农田土壤及植物中Zn、Cr、Cd、Cu和Pb等重金属的质量分数进行了测定,并对重金属污染风险进行了评价。结果表明,根据重金属的单项污染指数,在矿井水污灌农田（F1样地）土壤中Zn和Cd的质量分数达到中度污染水平,Cr的质量分数达到轻微污染水平,Cu和Pb元素质量分数未达到污染水平。在煤矸石污染农田（F2样地）土壤中Zn、Cr和Cd的质量分数达到轻度污染水平,Cu和Pb元素质量分数未达到污染水平。在矿区公路侧农田（F3样地）土壤中各元素质量分数均未达到污染水平。采用潜在生态风险指数法对土壤重金属污染的生态风险进行评价,F1和F2样地综合生态风险指数分别为239．60和178．42,达到中等水平,F3样地土壤达到轻微生态风险水平。采用单项污染指数和综合污染指数法对小麦（Triticumaestivum）籽粒中重金属风险进行评价,在F1和F2样地中,小麦籽粒中Cu质量分数均未达到污染水平,Pb、Cd和Cr质量分数均达到重度污染水平。Zn质量分数在Fl样地中达到轻度污染水平,在F2样地中达到中度污染水平。在F3样地中,小麦籽粒中Cd和Cu质量分数未达到污染水平,Zn质量分数达到轻度污染水平,Pb、Cr质量分数达到重度污染水平。从综合污染指数评价来看,F1、F2和F33个样地小麦籽粒中重金属污染综合指数均达到重度污染水平。评价结果对科学治理矿区污染土壤,确保矿区农田生态安全、粮食生产安全具有重要意义。     

赣南某钨矿区土壤重金属污染生态风险评价

对赣南某钨矿区及周边农田土壤重金属的污染进行调查,分析了2个尾矿堆积区及17个农田采样区土壤中重金属Pb、Cr、Mn、Zn、Cu和Cd的总量和形态,采用潜在生态危害指数法和RAC风险评价法对研究区域土壤重金属的生态风险进行评价.结果表明,尾矿堆积区尾砂中6种重金属远远超过江西省土壤背景值和国家土壤环境质量二级标准,土壤重金属浓度水平分布表现为尾矿堆积区尾矿附近农田土壤矿区周边农田土壤.形态分析结果显示矿区农田土壤中6种重金属主要以可还原态、可氧化态和残渣态存在,尾矿附近农田土壤重金属Pb、Mn、Zn和Cd酸溶态占比均大于10%,具有较强的生物有效性.潜在生态危害指数评价表明研究区域表层(0—20 cm)和中层(20—40 cm)土壤存在极强的重金属生态危害,Cd是土壤重金属潜在生态风险主要的贡献因子.RAC风险评价结果表明,尾矿附近农田0—40 cm土壤中Zn和Cd存在的生态风险较大,而矿区周边农田0—40 cm土壤中Cd和Mn存在的生态风险相对较大.综合基于重金属总量分析的潜在生态风险指数和基于重金属有效态的RAC评价结果,Cd、Zn和Mn的污染是研究区域土壤污染风险控制需要关注的重点.     

贵州省煤矿区植被指数变化及其影响因子分析

基于遥感和空间分析技术,利用MODIS数据对2000—2014年贵州省煤炭资源开采对植被的影响进行监测分析。采用最大值合成、平均值和一元线性回归分析等方法研究贵州省煤矿区植被变化特征,并运用地理探测器分析高程、坡度、坡向、土壤、多年平均降水量、多年平均气温和煤炭年产量对矿区植被变化的影响。结果表明,贵州省煤矿区NDVI值均大于0.77,整体生长状况较好,但低于全省平均水平,其中大型煤矿植被指数均值明显低于中、小型煤矿;在全省NDVI值处于上升趋势的情况下,大多数矿区(79.22%)植被也处于改善趋势,依然有部分矿区(13.42%)植被呈现退化趋势;全省总体而言,煤炭产量对矿区植被变化的解释力在7个因子中处于第3位,在遵义、毕节和六盘水市,其解释力分别排第4、5和5位,对植被变化解释力最大的是自然环境因子中的降水、土壤和坡度。     

基于多元线性模型、支持向量机(SVM)模型和地统计方法的地表水溶解性总固体(TDS)估算及其精度对比——以艾比湖流域为例

地表水溶解性总固体(TDS)是地表水各组分浓度的总指标,是地表水水化学特性长期演变的最终结果,也是表征水文地球化学作用过程的重要参数,TDS的高低直接影响地表水的含盐量.本研究以艾比湖流域为研究对象,结合实测地表水TDS数据;选用准同步的Landsat OLI数据,首先,利用光谱诊断指数选取与地表水TDS相关性较高的波段,其次,利用地统计方法、多元线性回归模型和支持向量机(SVM)模型对TDS进行预测,并对其结果进行精度比较.结果表明,SVM模型为最优估测模型,拟合决定系数R2为0.97,均方误差(RMSE)为50.59;多元线性回归模型的精度与SVM模型精度较为接近,拟合决定系数R2为0.9,RMSE为66.55;地统计克里格插值法预测精度最低,拟合决定系数R2为0.87,RMSE为95.73.遥感估测SVM模型预测值在大区域能较好地反映出艾比湖流域TDS的总体特征.该模型在水质遥感领域的应用中具有良好的可行性和有效性,其预测结果也与艾比湖流域水体TDS的实际分布相吻合,因此遥感估测SVM模型在水质估测中具有一定的应用潜力.     

双酚A类似物雌激素干扰效应的定量结构-活性关系模型

由于双酚A(BPA)具有内分泌干扰等毒性效应,有些国家已经开始限制其在部分工业品生产中使用。一些双酚A类似物因用于替代BPA而被大量使用。因其与双酚A具有相似的分子结构,双酚A类似物是否也具有内分泌干扰等毒性效应受到越来越多的关注。采用逐步多元线性回归(MLR)方法,构建了可预测双酚A类似物雌激素效应的定量结构-活性关系模型。模型的决定系数R~2=0.899,去一法交叉验证系数Q_(LOO)~2=0.868,Bootstrapping验证系数Q_(BOOT)~2=0.755,均方根误差RMSE=0.339,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性;验证集决定系数Q_(EXT)~2=0.921,外部验证系数Q_(EXT)~2=0.810,均方根误差RMSE=0.638,表明模型具有较好的预测能力。采用欧几里德距离方法和Wil iams图表征了模型应用域,依据分子描述符对模型进行了机理解释,并用所建模型,填补了22种其他双酚A类似物缺失的雌激素干扰效应数据。     

基于超限学习机的矿区土壤重金属高光谱反演

近年来采用可见光近红外光谱反演矿区土壤重金属受到重视,但土壤中重金属含量微小,光谱特性非常脆弱,对反演模型提出了较高要求。针对复垦矿区的土壤重金属反演研究,引入超限学习机(extreme learning machine,ELM)方法进行反演建模,与传统的偏最小二乘(partial least squares regression,PLS)方法和支持向量机(support vector machine,SVM)方法进行分析比较。通过对光谱数据进行预处理和相关性分析后,对30个土壤样本数据运用3种模型进行反演,并对其中10个预测样本进行模型检验。结果表明,ELM对于重金属Zn、Cr、Cd和Cu的预测精度要高于SVM和PLS,对重金属As和Pb的预测能力与SVM基本相当。     

土壤温度和湿度对鲁东南杨树人工林土壤呼吸的协同影响

利用GXH．3051红外C02气体分析仪结合自制密闭箱对鲁东南中龄杨树人工林（MAP）和成熟杨树人工林（MP）土壤呼吸、自养呼吸和异氧呼吸进行了为期2a的定位研究,分析土壤温度和湿度与土壤呼吸的关系及动态变化,探讨土壤温度和湿度对土壤呼吸的协同影响。结果表明,（1）MAP和MP土壤呼吸具明显的季节特征,均呈单峰变化,7月达到高峰,分别为4．43和3．55μm01·m-2．s-1,1月处于低谷,分别为0．72和0．54tmaol·m-2．S-1。（2）土壤温度与土壤呼吸的关系可用指数模型R=ae加’进行拟合,土壤湿度与土壤呼吸的关系可用线性模型R=aW＋b进行拟合。（3）土壤温度和湿度与土壤呼吸的综合关系可用非线性模型R=aebrWc较好地拟合,共同解释了MAP和MP不同年份土壤呼吸、自养呼吸和异氧呼吸的83．3％－85．1％、71％－79．2％、58．6％－76．5％和82．4％－88．3％、68．9％－78．2％、50．2％－78．2％,双因素模型明显优于仅考虑土壤温度或土壤湿度的单因素模型,表明鲁东南杨树人工林土壤呼吸主要受土壤温度和土壤湿度的协同影响。     

不同温度下灰胡杨叶片气孔导度对光强响应的模型分析

气孔通过调节植物体水分散失和CO2吸收在植物适应环境变化中发挥重要作用,而气孔导度模型是评价植物叶片气孔调节的重要工具。利用LI-6400光合仪测定了灰胡杨(Populus prunisoa Schrenk)在不同温度下的气孔导度响应曲线,采用几种常用的气孔导度模型对灰胡杨气孔导度进行拟合和比较,并将气孔导度模型与光响应修正模型进行耦合(耦合模型)分析了灰胡杨气孔导度的光响应特征。结果表明:灰胡杨净光合速率随气孔导度的增大而升高,但当气孔导度增大到0.397mol·m-2·s-1以上,光合速率逐渐下降。Ball-Berry模型(BB)决定系数最大(0.937)、根均方差最小(0.013 7),较Leuning修正模型(BBL)、气孔导度机理模型(BBY)和Jarvis模型(JA)能更好地描述灰胡杨气孔导度与光合速率之间的关系及拟合气孔导度对光合有效辐射的响应曲线;直角双曲线修正模型与非直角双曲线模型均能较好地描述灰胡杨光合速率与光合有效辐射之间的关系,但直角双曲线修正模型拟合的光饱和点、最大光合速率、光补偿点和暗呼吸速率与实测值更吻合,拟合效果更好。构建BB模型+直角双曲线修正模型(BBP耦合模型)拟合气孔导度的光响应曲线,并与气孔导度机理模型+直角双曲线修正模型(BBYP耦合模型)进行比较与验证,BBP耦合模型的模拟值与观测值更接近且根均方差最小(0.009 9),其拟合效果优于BBYP耦合模型。此外,不同温度下灰胡杨最大气孔导度与最大净光合速率并不同步,最大净光合速率早于最大气孔导度。构建的BBP耦合模型较为合理,可为定量探讨荒漠植物叶片气孔调节行为,进一步估算叶片光合作用和构建适合极端干旱区的水-碳耦合循环机理模型奠定基础。     

有机化学品生物富集因子定量结构-活性关系模型

依据经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用导则,将780个有机化合物,以4:1的比例随机划分为训练集(624个化合物)和验证集(156个化合物),通过多元线性回归(MLR)方法构建了一个包含12个描述符的有机化合物鱼类生物富集因子(BCF)的QSAR模型。QSAR模型的调整决定系数R2ad j=0.809,去一法交叉验证系数Q2LOO=0.803,外部验证系数Q2EXT=0.732,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力。采用欧几里德距离方法表征模型应用域,通过威廉姆斯图分析模型离群点,并对模型进行机理解释。所构建的模型,可以用于预测应用域内有机化学品的生物富集因子。     

太岳山油松人工林干湿交替时期土壤呼吸特征

为了解在温度升高和干湿交替的复合影响下森林生态系统土壤呼吸的动态特征,以太岳山地区油松人工林土壤为研究对象,应用Li-8150土壤CO2通量全自动连续测量系统原位、全天候、高频率地连续监测土壤呼吸速率及环境因子,基于原始数据、小时均值数据和日均值数据3种研究尺度,利用已有的单因子模型、双因子模型对土壤呼吸速率与5 cm土壤温度和容积含水量的关系进行了拟合.结果表明:(1)在太岳山地区的干湿交替时期,降雨总体上促进了油松人工林的土壤呼吸;土壤呼吸速率和5 cm土壤容积含水量的小时动态规律非常相似;5 cm土壤容积含水量存在明显的消长,5 cm土壤温度在波动中整体上升,两个土壤环境因子之间存在负相关关系(r=-0.37,R2=0.30,P<0.01).(2)不同的研究尺度下,日均值数据拟合模型的效果最好,小时均值数据次之,原始数据最差.(3)相同的研究尺度下,双因子模型优于单因子模型,非线性模型要优于线性模型.综上所述,太岳山油松人工林土壤呼吸对该地区干湿交替现象的响应明显,所拟合的模型中,日均值数据尺度下的双因子指数-幂函数模型的解释力最好.     

钼矿区选矿场周边农田土壤重金属污染状况分析与评价

以葫芦岛市钼矿区为例,分析钼矿区选矿场周边农田土壤重金属污染状况并对其污染现况进行评价.选择选矿场周边受污染农田土壤样本20个,采用HNO3-HF-HClO4混酸对土壤样品进行处理,运用等离子体发射光谱仪(ICP-AES)测定土壤样品中Mo、Pb、As、Hg、Cr、Cd、Zn、Cu、Ni的全量并进行评价.结果表明:钼矿区选矿厂周边农田土壤重金属Nemerow综合指数8.46,综合评价结果为该区土壤已受严重污染;主要污染物为Cd、Cr、Hg、Zn,并伴有Ni、Cu污染;选矿厂周边农田土壤重金属元素全量中化学形态分布为:残余态＞有机结合态＞氧化结合态＞酸可提取态;农田酸可提取态、氧化结合态、有机结合态三种形态的重金属可能来源于不同外援污染;重金属Hg的有效态比例较大,可能会影响农作物的正常生长;钼矿区选矿区周边农田土壤重金属污染除来源于污染地下水的浇灌,还来源于大气降尘、汽车尾气以及矿物运输过程中矿石的遗落.     

生物质炭对华南典型红壤水分渗透及持水性的影响

红壤是华南地区典型的土壤类型之一,其质地粘重,易于板结,尤其保水性差,易干旱,改善红壤的持水能力对于提高红壤的农业产出具有重要意义。近年来生物质炭被广泛应用于红壤的酸性改良,而对红壤水分特征影响规律研究较少。为了探究生物质炭对红壤水分特征的影响机制,以南方典型红壤为研究对象,设置稻壳炭-红壤的比例分别为0(CK)、3%(RHC-3)、5%(RHC-5)、10%(RHC-10),采用土柱模拟试验研究了生物质炭对红壤水分渗透特性的影响,结果表明,在同一入渗条件下,添加生物质炭处理均降低了土壤水分的入渗率,且随着生物质炭添加量的增加,水分入渗率不断降低,入渗起始阶段水分入渗率表现为:RHC-10RHC-5RHC-3CK,最后入渗率趋于稳定。采用离心机法研究了不同炭土比(W0-0;W1-1%;W3-3%;W5-5%;W10-10%)红壤的水分特征曲线,并运用Gardner和Van Genuchten模型进行拟合,结果表明,这两个模型都可以很好地描述红壤的持水特征,拟合系数分别在0.928和0.998以上。当生物质炭添加比例为5%(W5)时,Gardner模型参数A值最大,表明持水能力最强。Van Genuchten模型表明,W5处理土壤饱和含水率最高,随着炭土比增加,α值不断降低,说明土壤保水性增强。从拟合曲线可以看出,在较低的土壤吸力(1 000 kPa)作用下,各处理含水率下降较快,当土壤吸力为1 000 kPa时,5个处理土壤含水率分别下降了25.86%、38.15%、38.27%、36.88%、31.64%;而在较高土壤吸力(1 000-6 000k Pa)时,土壤质量含水率下降速率减慢,当土壤吸力6 000kPa时,各处理土壤含水率逐渐趋于平缓,并且在此吸力范围内,W10处理土壤质量含水率最高。另外,红壤的毛管持水量表现为W10W5W3W1W0。总之,生物质炭添加到红壤后降低了水分的入渗率,添加适量生物质炭可提高红壤的饱和含水率,增强红壤的持水性能。     

两种不同抗生素在沉积物中吸附的影响因素与模拟研究

抗生素是环境中广泛存在的药物,其在水环境的迁移和分布主要受到沉积物吸附行为的影响.本文首先考察了高岭土、黑碳、腐殖酸、pH、Ca~(2+)等5种影响因素对两种不同抗生素在沉积物上吸附强度的单因素影响,然后应用中心复合实验设计考察了其复合影响,并利用实验所得数据,分别拟合和验证了基于线性方程和BP神经网络的两种抗生素吸附模型,通过对比拟合和验证结果分别得到适用于两种抗生素的吸附模型.实验结果表明,pH和Ca~(2+)对两种抗生素在沉积物上的吸附容量影响显著,而高岭土、黑碳和腐殖酸则影响较小.模型模拟结果表明,神经网络模型拟合程度和精度均优于线性方程模型;且交叉验证结果表明,利用不同组数据进行训练,神经网络模型拟合均取得了优于线性方程的拟合结果.因此,在所考察的因素和浓度范围内,神经网络模型较好地预测了沉积物中抗生素的吸附行为.