亏缺灌溉对冬小麦农田温室气体排放的影响

为研究不同时期亏水量对冬小麦农田土壤温室气体排放的影响,优化灌溉管理措施,试验采用静态箱-气相色谱法对关中平原冬小麦(2016年10月～2017年6月)农田温室气体(CO_2、N_2O和CH_4)排放通量进行了监测研究.试验在冬小麦3个生育期(越冬期、拔节至抽穗期、抽穗至灌浆期)各设置3个灌水水平(充分灌溉,100%;轻度水分亏缺,80%;重度水分亏缺,60%),共6个处理(CK、T1、T2、T3、T4、T5,其中CK处理为充分灌溉处理,其它处理均为不同程度的水分亏缺处理).阐述了3种气体(CO_2、N_2O和CH_4)在全生育期的动态变化特征,并用作物产量、长远增温效应(net GWP_L)和当季增温效应(net GWPS)这3个指标综合评估不同生育期亏水水平对关中平原小麦经济效应和生态效应的影响.结果表明,生育期灌溉后CO_2、N_2O排放通量基本上呈增加趋势,以CK处理最高,而灌溉后土壤CH_4吸收通量迅速减小,高水分处理甚至出现排放特征.与CK处理相比,T1、T2、T3、T4和T5处理下小麦季CO_2排放总量分别显著降低了13. 32%、25. 98%、5. 55%、15. 47%和17. 52%(P 0. 05),N_2O排放总量分别显著降低了12. 20%、18. 00%、5. 63%、11. 54%和13. 53%(P 0. 05),CH_4吸收总量分别显著增加了46. 47%、75. 78%、19. 47%、53. 40%和62. 33%(P 0. 05); T1、T2、T3、T4和T5处理net GWP_L较CK处理分别显著降低了10. 07%、12. 77%、6. 50%、6. 81%和11. 53%(P 0. 05);除T3处理外,其他处理较CK处理net GWPS分别显著降低了13. 21%、37. 65%、24. 60%和19. 86%(P 0. 05); T1、T2、T3、T4和T5处理小麦产量较CK处理分别显著减少了12. 56%、32. 53%、2. 25%、20. 93%和18. 14%(P 0. 05),T3处理较CK处理减产2. 25%,但无显著性差异(P 0. 05).亏缺灌溉显著降低了小麦地温室气体的排放,但会造成不同程度的减产,综合考虑不同生育期亏水水平处理下小麦地的经济效应和生态效应,T3处理更有利于关中平原冬小麦的保产节水减排.     

氮肥分施次数及硝化抑制剂对盆栽玉米N2O排放的影响

合理施氮是获得较高目标产量和降低因氮环境污染的重要策略.通过盆栽试验研究等氮量下不同分施次数对玉米产量及土壤N₂O排放的影响,并探讨氮转化功能基因丰度与N₂O排放的关系.本试验设空白（CK,不施尿素）、一次性施氮（S1,将0.5g·kg^-1尿素一次性施入土壤+硝化抑制剂）、二次分施（S2,将0.5g·kg^-1尿素分40%和60%两次施入土壤）和三次分施（S3,将0.5g·kg^-1尿素分20%、40%和40% 3次施入土壤）.结果表明：①施氮促进土壤酸化,氮分施次数造成土壤酸化程度的显著差异,氮分施次数越多,土壤酸化越强.施氮显著提高鲜食玉米果穗产量及茎秆生物量,但氮肥分施次数对土壤pH影响的差异可能会导致植物对氮的吸收利用程度也存在着差异.S3处理显著降低土壤pH的同时,也降低了植物氮吸收累积量和氮素利用效率,也造成了高的N₂O累积排放量.与S3处理相比,S1和S2处理分别增产了40.21%和42.55%,其N₂O累积排放量也分别显著降低了79.4%和20.9%.② N₂O排放与AOB和nirK基因丰度呈显著正相关关系,AOB和nirK是N₂O排放的主要贡献者.S1处理显著降低了AOB和nirK基因丰度,降低N₂O排放,S2和S3处理施肥后显著增加了nirK和nirS基因丰度,降低了nosZ基因丰度,促进了N₂O的排放.氮分施次数影响氮转化过程的功能基因,从而影响N₂O排放.由此可见,尿素配合DCD一次性施入不仅能保证玉米产量,提高氮素利用效率,还能降低温室气体排放,可作为海南地区鲜食玉米种植过程推荐的施肥模式.     

黄河下游影响带地下水资源评价及合理开发利用

论文研究黄河下游影响带(河南段)地下水资源评价及合理开发利用问题。在概要介绍河南省黄河影响带水文地质条件基础上,运用FEFLOW建立研究区三维地下水流模型,计算出地下水多年平均补给资源28.35×10⁸m³/a和可开采资源量19.43×10⁸m³/a。重点阐述新增9个水源地的开采条件,并通过地下水模型预测新增133×10⁴m³/d开采量条件下,浅层地下水位最大降深小于20m,开采5～10年后地下水趋于稳定,新增开采量的62.58%来自黄河水的补给。研究表明,黄河对研究区地下水具有重要的补给作用,新增地下水开采量是有保证的。同时阐述了研究区地下水可持续开发利用的对策。     

A quantitative review of the effects of biochar application to soils on crop productivity using meta-analysis

Increased crop yield is a commonly reported benefit of adding biochar to soils. However, experimental results are variable and dependent on the experimental set-up, soil properties and conditions, while causative mechanisms are yet to be fully elucidated. A statistical meta-analysis was undertaken with the aim of evaluating the relationship between biochar and crop productivity (either yield or above-ground biomass). Results showed an overall small, but statistically significant, benefit of biochar application to soils on crop productivity, with a grand mean increase of 10%. However, the mean results for each analysis performed within the meta-analysis covered a wide range (from −28% to 39%). The greatest (positive) effects with regard to soil analyses were seen in acidic (14%) and neutral pH soils (13%), and in soils with a coarse (10%) or medium texture (13%). This suggests that two of the main mechanisms for yield increase may be a liming effect and an improved water holding capacity of the soil, along with improved crop nutrient availability. The greatest positive result was seen in biochar applications at a rate of 100 t ha⁻¹ (39%). Of the biochar feedstocks considered and in relation to crop productivity, poultry litter showed the strongest (significant) positive effect (28%), in contrast to biosolids, which were the only feedstock showing a statistically significant negative effect (−28%). However, many auxiliary data sets (i.e. information concerning co-variables) are incomplete and the full range of relevant soil types, as well as environmental and management conditions are yet to be investigated. Furthermore, only short-term studies limited to periods of 1 to 2 years are currently available. This paper highlights the need for a strategic research effort, to allow elucidation of mechanisms, differentiated by environmental and management factors and to include studies over longer time frames.     

作为厌氧发酵原料的水分选有机垃圾特性分析

对水分选有机垃圾（WSOFMSW）的固体有机部分（SOF）和气浮污泥部分（AFS）进行采样,分析它们的成分及生化特性,并在此基础上进行小试规模（30L）的厌氧发酵产甲烷实验.结果表明：SOF的惰性部分为18%,可降解部分（挥发性固体）为72%,其中,碳水化合物、蛋白质和脂肪分别为40.4%、21.8%和9.8%;AFS的惰性部分为2%,可降解部分为82.4%,其中,碳水化合物、蛋白质和脂肪分别为53.5%、19.2%和9.7%.SOF的金属含量比AFS高,主要金属元素为Ca、Fe、Al、K、Na和Mg.在重金属中,Zn、Mn、Ni、Hg和Cr的含量超过堆肥产品的限制值.WSOFMSW在标准温度和压力（0 ℃ 和1.013×105 Pa ,文中以STP表示）下的理论产甲烷能力为484 m3 ·t-1(以VS计),实验甲烷产率为273 m3 ·t-1,中试甲烷产率为245 m3 ·t-1,每吨湿WSOFMSW产甲烷32 m3.水分选有机垃圾在厌氧消化过程中不会发生重金属、挥发性脂肪酸和氨氮抑制,但是厌氧消化启动时间较长,需要20 d.     

Size distribution and chemical characteristics of particles from crop residue open burning in North China

Crop residue open burning is an important emission source of ambient particles in China. This study analyzed the particle emission characteristics of crop residue open burning through combustion experiments with a novel open combustion simulation device using three typical crop straws in north China (corn, wheat, and rice). Particle samples size ranging from 0.006–9.890 µm were collected by an Electrical Low Pressure Impactor plus, a high size-resolution instrument capable of dividing particles into 14 size stages. The size distributions of organic carbon (OC), elemental carbon (EC), water-soluble ions, and elements were analyzed, and source chemical profiles were constructed for PM_0.1, PM₁, PM_2.5, and PM₁₀. The number concentration of particles was concentrated in the Aiken nuclei mode (0.006–0.054 µm), accounting for 75% of the total number, whereas the mass concentration was concentrated in the accumulation mode (0.054–0.949 µm), accounting for 85.43% of the mass loading. OC, EC, Cl^?, and K(include total K and water-soluble K) were the major chemical components of the particles, whose mass percentage distributions differed from those of other components. These five main components exhibited a bell-shaped size distribution in the 0.006–9.890 µm range, whereas the other components exhibited a U-shaped distribution. Among the chemical profiles for PM_0.1–PM₁₀, OC was the most important component at 10–30%, followed by EC at 2%–8%. The proportions of K⁺, Cl^?, and K varied substantially in different experimental groups, ranging from 0–15%, and K⁺ and Cl^? were significantly correlated (r = 0.878, α = 0.000).     

风险分析理论及方法在粮食生产中的应用初探

风险分析是通过对不确定事件的识别、衡量和处理 ,以最小的成本将各种不确定因素引起的损失减少到最低的科学管理办法。论文以风险理论为指导 ,初步探讨了粮食生产中的风险问题 ,并从粮食产量序列入手采用解析概率密度曲线积分的方法 ,着重研究某一粮食生产单元粮食产量序列的波动情况 ,定量地反映该地区粮食生产风险水平的高低状况 ,为发展生产、防灾减灾提供参考。     

青藏高原小麦高产原因的农田生态环境因素探讨

青藏高原小麦高产原因的传统解释认为：高原地区太阳辐射强、温差大、光温配合好，小麦光合作用强度高，呼吸消耗小，有利于更多地积累同化产物。而研究表明：在高产条件下，高原小麦日平均干物质累积速率略低于平原地区。传统观点不能对此作出很好解释。事实上，青藏高原ＣＯ２密度低会严重制约小麦的光合作用；但高原太阳辐射强、群体结构有利，这在一定程度上补偿了ＣＯ２的不足，使得其日平均干物质累积速率仅略低于平原地区。高原年均温低导致小麦的生育期远长于平原地区，因此，单季小麦能够更长时间地利用各种生态条件。略低的干物质累积速率和长得多的生长期决定了青藏高原的干物质单产高于平原地区；收获指数高的小麦在高原获得了创记录的高产。     

基于LMDI模型的中国粮食产量变化及作物构成分解研究

理清1980-2010 年间中国粮食产量变化的作物贡献及其主要贡献因子,为今后农业政策的调整提供决策依据。论文采用对数平均迪氏分解模型(LMDI)开展1980-2010 年间中国粮食产量变化及作物构成分解研究。研究结果表明:①30 a 间中国粮食产量增加了2.26×10⁸ t,粮食播种面积效应和粮食单产效应分别为-0.21×10⁸和2.47×10⁸ t;粮食单产水平提升对粮食增加量的贡献值大,但这一贡献效应的增加量在减弱。②稻谷、小麦和玉米三种作物产量在全国粮食总产量中的比例波动性上升;稻谷单产、小麦单产、玉米单产,以及玉米播种面积的增产效应最为明显,是驱动全国粮食产量增加的主要因素。③地区贡献以黑龙江和河南最为突出,累积贡献率约占1/3,省域粮食生产“北进中移”的趋势明显;各省域粮食产量的贡献因素差异显著,大豆、薯类和其他作物对粮食总产量变化的贡献较小。建议实施差别化的粮食生产政策,在继续提高粮食单产的同时稳定粮食播种面积,确保国家粮食安全。     

基于格局和过程的流域生态系统减轻入库泥沙服务及价值-以雅砻江二滩水库为例

基于径流泥沙的运移过程,构建了沿汇流路径,结合不同土地覆被对泥沙拦截能力系数模拟每个像元截留泥沙使其不进入水库量的模型.结合单位体积淤泥的清淤费用、水库使用年限及贴现率进行构建价值量模型,并在二滩水库的集水区进行了模型的运用.结果表明:2000~2005 年,土地覆被格局的变化主要体现在雅砻江中上游草地向林地的转化和下游亲水区林地向农田和草地的转化.由此影响到2000和2005年土壤侵蚀总量变化不大,但2005年集水区向水库输沙总量有较大增加,农田也成为二滩水库最为主要的产沙源.多数被侵蚀的土壤在向二滩水库的运移过程中被各类生态系统截留,截留泥沙量的高值集中分布于二滩库区周边.林地平均截留泥沙绝对量较低,截留泥沙的能力未能得到有效发挥.集水区对于减轻进入二滩水库泥沙服务的总经济价值在2000和2005年分别达到442.2和785.8亿元.