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为了对挺水植物在水环境与水生态修复中的应用提供参考依据,选取黄菖蒲(Iris pseudacorus L.)为对象,通过模拟水培实验,对比研究了6种水体硝态氮质量浓度(10.68、23.88、42.22、63.33、82.92、97.13 mg·L~(-1))下,黄菖蒲地上和地下生物量、根冠比、叶绿素含量、氮累计吸收量以及对硝态氮去除效果的差异,以期明确模拟水体硝态氮质量浓度对黄菖蒲生长及其氮吸收能力的影响.结果显示,首先,不同硝态氮质量浓度对黄菖蒲地上部分(茎叶)生长的影响大于地下部分(根);当硝态氮质量浓度为10.68 mg·L~(-1)时,黄菖蒲的根冠比增加;当硝态氮质量浓度为42.22~97.13 mg·L~(-1)时,黄菖蒲的根冠比减少.其次,黄菖蒲适宜生长的硝态氮质量浓度为23.88~63.33 mg·L~(-1);硝态氮质量浓度低于10.68 mg·L-1或高于82.92mg·L-1时,均会对黄菖蒲的叶绿素合成产生抑制作用.再次,黄菖蒲对氮的累积量随硝态氮质量浓度增加而增加,且地下部分对氮的累积能力优于地上部分;6种浓度下,单株黄菖蒲的氮累计吸收量为10.56~75.43 mg,其地下部分依次为地上部分的7.2、2.3、2.5、2.1、1.6以及1.5倍.此外,黄菖蒲对氮的利用效率与硝态氮质量浓度之间成显著的幂函数关系,且地上部分的氮利用效率高于地下部分.最后,黄菖蒲对硝态氮的去除率随硝态氮质量浓度增加而增加,6种浓度下黄菖蒲对硝态氮的去除率介于94.9%和99.3%之间,且水体中硝态氮质量浓度随时间延续呈指数函数降低.结果表明,黄菖蒲对硝态氮有很好的去除效果,但黄菖蒲的生长及其对氮的吸收与去除效率受水体硝态氮质量浓度影响显著,且地上部分较地下部分更为敏感. 相似文献
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根据海域动态监视监测系统的应用需要,针对海洋功能区划的效力点和所用遥感资料的监测能力,确定了海洋功能区遥感监测要点,在此基础上,设计了涵盖资料、方法、流程和规则等的海洋功能区遥感监测方案。应用经验表明,该方案适用于对海洋功能区内开发利用活动的快速检测和对海洋功能区划实施情况的辅助分析。 相似文献
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赤潮应急监测等级判别指标体系的构建——以大连市所辖海域为例 总被引:1,自引:1,他引:0
我国目前的赤潮应急工作中,没有充分重视应急监测分级的重要性,赤潮不论发生规模大小、损害程度轻重,均采取单一的监测方式和监测内容,监测方案也基本是临时制定,存在诸多弊端和问题。为此,本文以大连市所辖海域为例,以国家、省、市各级赤潮应急预案中赤潮灾害分级为主要依据,综合分析赤潮灾变等级和灾度等级的分级规律,并结合大连市所辖海域属地化特征和赤潮发生历史情况,筛选出合适的判别指标,确定指标分级标准值,从而构建相应的赤潮灾害应急监测等级判别指标体系,对大连市所辖海域发生赤潮后所开展的应急监测工作进行等级判别,旨在能够针对不同危害程度的赤潮采取更为具体、适用的应急监测工作,避免灾害调查数据资料的不足和不必要的人力物力浪费。 相似文献
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春、夏季长江口海域表层沉积物中重金属污染的模糊综合评价及来源分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过2010年春季(5月)和夏季(8月)对长江口海域表层沉积物中重金属Cu、Zn、Pb、Cd、Hg、As含量的调查分析,应用模糊综合评价方法对表层沉积物中重金属元素的污染程度进行了评价,同时应用主成分分析方法分析了重金属来源。结果表明:春、夏季各重金属平均含量顺序依次均为ZnPbCuAsCdHg;仅在夏季有1个调查站位表层沉积物中重金属质量水平属于二类,其余各调查站位在春、夏季表层沉积物中重金属质量水平均属于一类,整体上,春季表层沉积物中重金属污染程度小于夏季;主成分分析的结果表明前2个主成分特征值均大于1,方差贡献分别为43.47%、33.31%,重金属分布主要受工业排污与生活污水、沉积物中有机质、地球化学成分的变化的影响。 相似文献
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基于MODIS数据的安徽省植被水分利用效率时空变化及影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
水分利用效率是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标。基于MODIS数据、土地覆盖类型数据和气象数据,估算安徽省植被水分利用效率(WUE),采用趋势分析法和相关分析法对安徽省2000~2014年植被WUE的时空格局、变化趋势及影响因素进行研究。研究表明:(1)不同植被类型的WUE年均值差异明显,常绿阔叶林和常绿针叶林的WUE均值较高,分别达到1.66和1.69 gC?mm-1?m-2,而耕地的年均WUE最低,各植被类型的年均WUE按照“常绿针叶林>常绿阔叶林>灌木>草地>落叶阔叶林>针阔混交林>耕地”的顺序递减。植被年均WUE具有较强的空间分异性规律,整体上呈现南北高中间低的趋势,植被WUE的高值区主要分布在大别山区和皖南山区,分布范围与常绿针叶林、常绿阔叶林的分布范围基本一致。(2)安徽省2000~2014年植被WUE年内变化呈现出“增加-减小-增加-减小”的M状“双峰型”趋势,具有明显的季节差异,呈现出春季>秋季>夏季>冬季的特征,各季节植被WUE的均值分别占植被WUE的32.58%、24.91%、29.27%、13.24%。(3)安徽省植被WUE动态变化受到降水影响显著的区域占比3.88%;气温显著影响的区域占比2.19%;降水显著影响的地区主要分布在林地范围内,温度显著影响的地区则位于耕地范围内,降水和气温综合显著影响所占面积最小,为0.11%;而植被WUE受气温和降水影响均不显著占比为93.82%;整体上,安徽省大部分地区的植被WUE变化主要受非气候因素影响。 相似文献