外源新碳对红壤团聚体及有机碳分布和稳定性的影响

以中国科学院长期定位试验站的红壤为研究对象,通过室内模拟实验,利用δ~(13)C示踪方法,将稳定同位素碳(δ13C)标记的水稻秸秆添加入红壤,研究水稻秸秆添加对红壤水稳性团聚体分布及稳定性的影响,探索水稻秸秆腐解过程中有机碳在不同粒级团聚体中的动态变化以及分布规律.研究结果表明:未添加水稻秸秆的红壤(对照组),微团聚体(250μm)占主体,2000μm粒级水稳性团聚体含量最少.与对照相比,添加水稻秸秆后(试验组)促进了2000μm粒级水稳性团聚体的团聚.不同培养时期,2000μm水稳性团聚体增加了108.3%~270.3%,促使大团聚体占主体,显著提高了红壤水稳性团聚体的平均重量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)、R0.25值,降低了分形维数(D)值,土壤结构明显得到改善.各粒级团聚体有机碳含量也显著得到提高,2000μm团聚体有机碳含量比对照组增加了14.7%~41.5%.土壤有机碳在53μm粒级团聚体中分布随着粒级的增大而增大,即2000μm2000~250μm250~53μm.不同粒级团聚体δ13C值动态变化显著,有机碳的周转速率增大.外源新碳前期主要分配在2000μm、250~53μm粒级团聚体中,并促进了原有机碳的分解,后期主要分配在微团聚体中.红壤大团聚体有机碳含量与团聚体稳定性呈极显著的相关关系(p0.01).     

BiOCl/ZnMgAl-HTLCs复合材料光催化去除水中的甲基橙

以Mg(NO3)2·6H2O、Al(NO3)3·9H2O、Zn(NO3)2·6H2O、Bi(NO3)3·5H2O为主要原料,采用水热合成法,制备了Bi OCl/Zn Mg Al-HTLCs光催化剂,对其进行XRD、EDS、SEM、FT-IR、UV-Vis、TGA表征,并通过降解甲基橙(MO)实验,探究催化剂水热合成的p H、溶剂、温度对其光催化性能的影响.结果表明:Zn Mg Al-HTLCs改善了Bi OCl的分散性,Bi OCl/Zn Mg Al-HTLCs能够有效地催化去除水中的甲基橙,在p H=7.5、溶剂为水、T=140℃条件下,可见光催化活性最佳,光照60 min后对10 mg·L-1的甲基橙溶液(MO)的降解率均达到85%以上.综合表明,Bi OCl/Zn Mg Al-HTLCs是一种具有潜在应用前景的光催化剂.     

基于Sentinel-2与随机森林算法的太湖水生植被分布监测

基于2018—2021年太湖地区哨兵2号（Sentinel-2）卫星遥感影像和随机森林算法,结合植被敏感指数,开展太湖水生植被分布监测,综合分析了水生植被的时空变化特征,初步揭示了太湖水生植被的动态变化。结果表明,太湖水生植被分布面积有逐年上升的趋势,且年间变化具有明显的单峰型特征,表现为春季沉寂,夏季快速增长,秋季达到暴发期,冬季面积开始减退;太湖水生植被主要分布于东太湖、东部沿岸和贡湖,类型以沉水植被为主,其中浮叶植被主要分布于东太湖,挺水植被主要分布于东太湖沿岸的浅水区域;沉水植被主要分布于东部沿岸和贡湖;水生植被主要分布的东太湖水域,其水质总体优于太湖其他水域。     

有机紫外吸收剂对海洋生物的毒理效应

有机紫外吸收剂(OUVs)广泛应用于个人护理品及油漆、塑料等工业产品中,并通过海上娱乐活动、陆源径流输入等方式进入海洋环境,对海洋生物产生内分泌干扰、遗传毒性和致畸致死性等危害。本文分别从体内和体外毒性综述了OUVs对海洋生物的毒理效应。在体内毒理实验中,OUVs在个体水平、组织水平和分子水平上均会对海洋生物(鱼类、贝类、甲壳类、棘皮类和珊瑚等)造成毒性效应,包括致死、生长发育毒性、组织病变、酶活性改变、基因变异和代谢异常等。在体外毒理实验中,OUVs影响海洋细菌、海藻及珊瑚细胞的生长,造成贻贝血细胞受损。最后,本文展望了OUVs在海洋生物毒理研究方面仍需努力的方向。     

标准先行 多方共赢

随着《中华人民共和国标准化法》的修订,2020年12月29日,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会联合印发了 GB 39800.1-2020《个体防护装备配备规范第1部分:总则》、GB 39800.2-2020《个体防护装备配备规范第2部分:石油、化工、天然气》、GB 39800.3-2020《个体防护装备配备规...     

基质固相分散萃取—气相色谱法测定土壤中有机氯农药含量

建立了一种基质固相分散萃取—气相色谱法测定土壤中8种有机氯农药含量的方法,优选了固相分散剂及其用量、洗脱溶剂以及土壤样品与分散剂的质量比.实验结果表明,在弗罗里硅土作为分散剂、正己烷和丙酮(体积比为1:1)为洗脱溶剂、土壤样品与分散剂的质量比为1:3的优化条件下,8种有机氯农药在50～250μg/kg范围内表现出良好的...     

聚合氯化铝铁去除微污染水体中藻类的研究

以聚合氯化铝铁(PAFC)为絮凝剂,H2O2为预氧化剂,用正交实验研究了PAFC处理微污染水体中藻类和降低浊度,得出正交实验中各因素的主次关系及对除藻和除浊度的影响,研究表明,ρPAFC是影响除藻和除浊度的重要因素.在最佳处理条件,即ρPAFC为20 mg/L,ρH2O2为6 mg/L,pH为7,搅拌时间为4 min,能使水体中藻细胞街度从9.4×107 cells/L降至3.16×106 cells/L,除藻率为96.6%,浊度降至0.70 NTU,除浊度率达93.0%.     

地质灾害预警预报及信息管理系统应用研究

根据调查,江西省地质灾害的诱发因素主要是降雨,因此,通过总结前人关于地质灾害预报预警的研究,提出了一套应用降雨资料对地质灾害进行预报预警的预警流程,并建立预警及信息管理系统。该系统采用空间数据库引擎技术管理海量滑坡、地质、地貌、降雨等数据及地质灾害的文档等资料。系统基于WebGIS技术,实现了地质灾害预报预警图的发布、信息查询、空间定位、空间叠加和地质灾害预警预报信息反馈等功能。     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^-1)预测方面的效果.结果表明：(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于...     

液相色谱-质谱法测定土壤中四溴双酚A和六溴环十二烷

文章建立了液相色谱-串联四级杆质谱仪同时测定土壤中四溴双酚A及3种六溴环十二烷同分异构体的分析方法。土壤样品经快速溶剂仪萃取,全自动凝胶净化系统净化后,使用液相色谱-串联四级杆质谱仪,负离子电喷雾多反应监测模式监测,内标法定量分析。结果表明,土壤中四溴双酚A、α-六溴环十二烷、β-六溴环十二烷和γ-六溴环十二烷的检出限为0.1~1.2 pg/g,加标回收率为81.8%~113%,相对标准偏差小于10%。该方法分析时间短,灵敏度高,操作简单,对电子固废拆解场地中的179个土壤样品进行分析,取得满意结果。