不同灌溉方式冬小麦农田生态系统碳平衡研究

全球气候变暖趋势明显,陆地生态系统碳循环的研究成为目前的研究热点,而农田生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,由于农田生态系统是受人类强烈调节与控制的复合系统,其碳循环受各类农作措施的影响极大。新疆地处干旱区,水分条件是农田碳循环的最重要限制因子。为此,分析不同灌溉方式对冬小麦（Triticum aestivuml）农田生态系统碳平衡的影响,从而提出有利于新疆冬小麦生产的固碳减排的灌溉方式。试验于2012—2013年在伊宁县科技示范园冬小麦试验田进行,选择伊农18冬小麦品种为供试材料,确定滴灌和漫灌为两个试验主因子并设置小区。试验自冬小麦返青开始至完全成熟结束,期间平均每7天采1次样,其中用典型样株法采集小麦植株,分根、茎、叶等不同器官单独烘干测定植株固碳量;用静态钠石灰吸收法测定冬小麦土壤呼吸;收集整理已发表国内外文献中的各类碳排放参数确定本研究中所需参数;采用王小彬的碳平衡计算方法分析不同灌溉方式农田生态系统碳平衡,据此对滴灌和漫灌两种灌溉方式的冬麦农田作物生物量固碳、土壤碳排放量和作物生产过程中物质投入的间接碳排放量,以及两种灌溉方式下冬麦农田生态系统净碳值进行分析。试验结果表明：滴灌条件下冬麦农田生态系统小麦的固碳量、土壤碳排放总量分别比漫灌小麦的高出15.38%和11.43%,冬小麦穗是差异形成的主要原因;而农业生产资料排碳总量比漫灌少排3.88%;但无论是滴灌还是漫灌,耗电碳排放量均占农业生产资料碳排放总量的59%以上,是农业生产资料碳排放的第一大来源。两种灌溉方式下冬小麦田生态系统的净碳值均呈现出固碳并存在显著差异（p〈0.01）,且滴灌冬麦农田生态系统净碳值比漫灌高25.39%。因此,新疆冬小麦生产中采用滴灌方式更有利于农田生态系统的固碳,     

土壤酶和微生物量碳对土壤低浓度重金属污染的响应及其影响因子研究

土壤酶和微生物量碳是反映土壤健康的重要微生物性质指标。土壤重金属污染能够对土壤微生物性质产生影响,然而土壤酶和微生物量碳对土壤重金属污染的响应受到土壤本身理化性质的影响。通过北京市建成区233个样点的数据监测和实验室模拟,研究了土壤脲酶活性和微生物量碳对土壤低浓度重金属污染的响应以及受土壤理化性质的影响。研究结果表明:在野外主要重金属污染的浓度范围内(Cd 0.003~0.98μg·g-1,Cu 13.4~207.9μg·g-1,Zn 29.4~322μg·g-1,Pb 4.02~174μg·g-1),土壤脲酶活性、微生物量碳(MBC)和有机碳(SOC)的含量与土壤中Cd、Cu、Zn和Pb的浓度正相关,而微生物量碳占有机碳的比率(MBC/SOC)与重金属浓度负相关;脲酶活性、MBC/SOC与重金属浓度建立的相关关系只能解释总变异的5%~10%。实验室模拟试验表明,土壤酶活性受土壤重金属含量和土壤性质联合效应的影响;土壤有机质含量和pH是影响酶活性的主要土壤理化性质。引入土壤有机碳含量和pH两个参数,重新建立脲酶活性、MBC/SOC与土壤中重金属浓度的关系,建立的相关关系的决定系数变大,能够解释总变异的14%~17%。     

曝气生物滤池中总有机碳及氨氮的变化和对硝化作用的影响

采用以页岩陶粒为载体的曝气生物滤池(BAF)为反应器,研究了BAF运行中总有机碳和NH4 -N浓度沿滤层变化的规律,以及对硝化作用的影响.结果显示,在进行污水深度处理时,在BAF前段TOC的去除率占滤池总去除率的72.3%～100%;NH4 -N的去除率占滤池总去除率的91.8%～100%.碳化与硝化作用并存于BAF中,硝化作用随滤层加深而加强.水质和BAF滤料的结构特点是影响碳化与硝化作用的主要因素.     

西太湖秋季蓝藻水华过后细胞裂解对溶解性有机碳影响

从2009年7月~2010年3月每月采集西太湖表层水样,分析叶绿素含量﹑蓝藻细胞裂解速率﹑磷酸盐浓度的变化,并通过切向流超滤系统分离得到的高分子量(1kDa~0.5μm)溶解性有机物的碳氮比值和高分子量溶解性有机碳浓度的变化.结果表明,西太湖蓝藻细胞裂解速率在11月达到最大值(0.43d-1),而磷酸盐和高分子量溶解性有机碳浓度分别在12月与9月达到最大值.细胞裂解速率与磷酸盐﹑高分子量溶解性有机碳浓度之间没有相关性,说明水华过后影响磷酸盐浓度﹑高分子量溶解性有机碳的因素很多,蓝藻细胞裂解只是其中重要因素之一.藻类水华的出现可能导致水体中其它磷形态(如有机磷)与磷酸盐之间的迁移转化,而大型浅水湖泊扰动导致的沉积物再悬浮和水华过后频繁的细菌活动都可能是影响高分子量溶解性有机碳的因素.秋季水华过后蓝藻细胞裂解释放的有机碳进入微食物网循环,引起细菌活动频繁,而溶解性有机物中含碳化合物比含氮化合物容易降解,所以碳氮比值逐渐减少.此外细菌通过硝酸盐合成溶解性有机氮也可能是碳氮比值减少的一个重要原因.     

上海城区典型空气污染过程中细颗粒污染特征研究

采集了上海城区2009年10月10~21日期间2次空气污染过程的样品,在对污染过程分析的基础上,着重分析了PM2.5及其化学组分的变化,探讨了污染源及形成机制.研究表明,14日的灰霾过程主要由本地排放的污染物二次转化形成,PM2.5占PM10比重超过60%且PM2.5中离子组分含量高.17~19日的浮尘过程中,受北方沙尘影响本市粗颗粒浓度上升,PM2.5所占比重下降,二次离子组分从细颗粒物向粗颗粒物转移且Ca2+浓度上升,同时受到长江三角洲区域秸秆焚烧的影响,细颗粒物中K+, EC和OC含量高.因此,应在控制本地源排放的同时,加强对细颗粒尤其是二次细颗粒污染及其前体物的协同控制.     

基于希瓦氏菌合成的荧光碳点及其用于Fe3+和对硝基苯酚(p-NP)的检测

本文以Shewanella oneidensis MR-1为原料,通过一步水热法合成了荧光碳点(CDs@MR-1).采用透射电子显微镜(TEM)、X射线光电子能谱(XPS)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、X射线衍射(XRD)和荧光光谱(PL)等手段对CDs@MR-1的形貌、结构和组成、表面基团以及光学性能进行了表征.研...     

改进的产业碳关联系数及应用 ——以上海为例

投入产出分析中重要的影响力系数和感应度系数被引入到我国的产业环境关联研究中,但采用的计算方法却多是存在缺陷的传统公式,对指标的政策意义解读也有待深入.在梳理2项指标前沿发展的基础上,以部门最终产品构成系数为权数,改进了表征产业碳关联的碳影响力系数和碳影响诱导系数(代替原碳感应度系数)的计算公式,并指出前者主要对应产业政策,对部门划分水平较不敏感,而后者主要对应节能减排政策,对部门划分水平较敏感.将改进的指标应用于2010年上海市,结果表明,其产业政策应扶植服务业和先进制造业,鼓励重化工业和专用设备制造业转型,逐步淘汰多数传统中低端制造业,节能减排政策的重点实施部门则应扩大到部分高能耗服务业.     

太原市工、商业区PM10中PAHs碳同位素组成及来源

利用中流量大气综合采样仪采集太原市工业区和商业区PM₁₀样品,使用GC/IRMS技术分析了PAHs的δ13C值(碳同位素组成),并根据碳同位素质量平衡计算了煤烟尘和机动车尾气对2类功能区的贡献率. 结果表明:工业区PM₁₀中PAHs的δ13C值在-26.0‰~-24.5‰之间,随环数增加呈贫13C趋势,与煤烟尘δ13C值的变化趋势一致,表明煤烟尘是工业区的一个主要污染源;商业区PAHs的δ13C值在-26.6‰~-26.2‰之间,较工业区显著贫13C,商业区与工业区的污染源有明显差异;除机动车尾气和煤烟尘外,工业区和商业区还有其他污染源输入,其中工业区有生物质燃烧排放输入,商业区有机动车曲轴箱润滑油残渣输入;煤烟尘和生物质燃烧对工业区的贡献率分别为59.3%~70.8%和29.2%~40.7%,表明工业区煤烟污染严重;机动车对商业区PAHs的贡献率在86.1%~95.8%之间,是商业区PM₁₀中PAHs的主要排放源,其中润滑油残渣的贡献率(在40.9%~85.3%之间)最大,机动车尾气的贡献率在8.3%~54.9%范围内,而煤烟尘的贡献率(在4.2%~13.9%之间)最小.      

采用零价铁-缓释碳修复氯代烃污染地下水的中试研究

针对受氯代烃污染的地下含水层,采用零价铁-缓释碳技术进行修复中试研究。中试期间,向地下9～18 m受氯代烃污染的含水层(体积900 m3)注入7 200 kg零价铁-缓释碳药剂。对地下水中污染物进行定期监测,结果显示:零价铁-缓释碳技术可以高效地将地下含水层中的氯代烃污染物脱氯降解。其中1,2-二氯乙烷的去除率达99.90%以上,1,1-二氯乙烷的去除率达86.00%以上,氯仿的去除率达98.00%以上。在零价铁-缓释碳还原体系存在的条件下,1,2-二氯乙烷、1,1-二氯乙烷和氯仿三种污染物的半衰期分别为46,115,70 d。研究证明:零价铁-缓释碳技术可以高效地修复被氯代烃污染的地下含水层,并且修复期较短,对氯代烃类污染场地地下水的修复有重要的实用价值。     

施肥对不同肥力水平春玉米农田土壤有机碳及其组分的影响

选取辽河灌区不同肥力水平春玉米(Zea mays ssp. mays L.)农田土壤为研究对象,通过连续3年田间定位试验研究施肥对不同层次土壤有机碳组分(TOC、ASOC、LFOC、DOC和MBC)的影响,分析土壤有机碳组分的产量效应.结果表明,连续种植春玉米能够显著增加低产田土壤w(TOC),增加各产田土壤w(ASOC)和w(MBC),降低各产田土壤w(LFOC),土壤w(DOC)变化较小.施肥使土壤w(TOC)增加了-13.41%~7.54%,平均增加了0.16%;使高产田表层(0~10 cm)土壤w(TOC)显著增加,低产田犁底层(20~40 cm)土壤w(TOC)显著降低.施肥使土壤w(ASOC)增加了-13.98%~72.22%,平均增加了15.82%;使低产田犁底层和高产田耕层(10~20 cm)土壤w(ASOC)显著增加,中产田耕层土壤w(ASOC)显著降低.施肥使土壤w(LFOC)增加了-42.60%~168.57%,平均增加了48.83%;使中产田表层和犁底层、高产田表层和耕层土壤w(LFOC)显著增加,高产田犁底层土壤 w(LFOC)显著降低.施肥使土壤 w(DOC)增加了-42.74%~51.29%,平均增加了9.36%;使中产田耕层和犁底层、高产田表层和耕层土壤 w(DOC)显著增加,低产田耕层土壤 w(DOC)显著降低.施肥使土壤 w(MBC)增加了-1.16%~19.97%,平均增加了9.32%,除中产田耕层土壤之外其他土层土壤w(MBC)均有所增加.施肥主要提高土壤ASOC和LFOC含量,促进土壤DOC的变化.施肥显著增加低产田土壤有机碳组分含量,促进中产田土壤有机碳组分变化,增加高产田土壤有机碳耗损.施肥主要增加表层(0~10 cm)土壤有机碳组分含量,耗损犁底层(20~40 cm)土壤有机碳,调解耕层(10~20 cm)土壤活性有机碳组分.施肥对微生物可利用性及结构不同的活性有机碳组分影响不同;高、中、低产田因其土壤理化性状及有机碳本底值不同,对施肥的响应存在差异.施肥总体增加土壤活性有机碳各组分含量,同时通过改变微生物及玉米根系活力影响活性有机碳含量及组分.土壤中有机碳组分与产量的回归方程为(产量)=-4665.61-0.008×w(SOC)-0.421×w (ASOC)-0.777×w (LFOC)+5.370×w (DOC)+33.408×w (MBC).ASOC和MBC具有土壤肥力指示作用,施肥主要通过调控土壤ASOC提高玉米产量.