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311.
在活动流场模型的基础上建立了新的溶质运移控制方程,研究了流场分形特征参数的计算方法;采用4组染色示踪试验资料,分析了活动流场模型模拟土壤水流运动和溶质运移宏观非均匀特征的适用性.模拟分析表明,活动流场模型能较准确地捕捉到土壤中的优先流特别是不稳定流的宏观运动特征;土壤存在大孔隙结构的情况下,水流和溶质将更快的迁移到深层土壤,活动流场模型模拟计算的入渗深度偏小,但大于连续性模型的模拟计算结果;当土壤中的大孔隙结构较少时,活动流场模型模拟预测的土壤含水率分布和溶质浓度分布与实测结果比较一致. 相似文献
312.
海洋气溶胶对沿海地区降水组成的贡献 总被引:2,自引:0,他引:2
以青岛地区为对象,对沿海地区大气气溶海洋因子对降水组成的贡献,进行了研究分析。结果表明,1)夏季受海洋影响要比冬季明显得多;(2)降水中主要的碱性物质,不论是夏季或冬季,99%来自大陆气溶胶,海洋的影响可忽略;(3)海洋影响的程度和离海边的距离有关,离海愈远,受海洋影响就愈小,离海愈近,受其影响就愈大。 相似文献
313.
太湖地区3种水稻土不同温度培养中有机碳库变化及其对升温的响应 总被引:17,自引:1,他引:17
全球变暖下土壤有机碳储存的变化是土壤与全球变化研究的热点问题.本研究选择了3种太湖地区代表性水稻土的表层土壤,分别进行20℃和25℃的室内恒温培养,监测培养过程中总有机碳、溶解性有机碳和微生物量碳的变化动态,试图了解这些土壤的有机碳分解过程对全球变暖的响应特点.结果表明,这些土壤培养中总有机碳变化可以用一级衰变动力学方程或对数衰减方程描述,但动力学特征依培养温度的不同而异.升温大大促进了铁渗水耕人为土和潜育水耕人为土中有机碳的分解与呼吸损失,而铁聚水耕人为土没有显著变化.供试土壤总有机碳损失的Q10系数分别为:潜育水耕人为土(11.1~14.1)>铁渗水耕人为土(4.4~6.4)>铁聚水耕人为土(0.63~0.73).这一方面说明温度敏感性在同一地带的不同土壤间的差异超过文献上报道的不同气候带的差异,但另一方面揭示了水稻土可能是一类对全球升温敏感响应的人为土.溶解性有机碳和微生物量的碳的变化还提示不同温度培养下水稻土微生物群落结构可能改变,因而影响到土壤有机碳库的生物有效性在温度条件下的变化.可以认为,土壤升温下有机碳的变化不但与土壤有机碳的性质有关,而且与土壤性质控制下的生物条件的改变有关.故土壤升温下有机碳的损失不仅仅是温度对分解过程的反应速度的影响.当然,对于不同土壤间的这种差异还需从有机碳-土壤环境-土壤生物的相互关系上做进一步的工作. 相似文献
314.
北京及周边地区一次典型大气污染过程的模拟分析 总被引:9,自引:4,他引:9
利用区域中尺度大气数值预报模式(MM5)和美国国家海洋和大气局(NOAA) 后向轨迹模式(HYSPLIT-4),对2002年10月7 —13日发生在北京及周边地区的典型大气污染过程进行了模拟与分析,揭示了该污染过程的形成机理和生消过程.结果表明:该污染过程具有区域性特征,是由本地污染源和外来污染源在特殊的气象条件下共同造成的混合型污染.HYSPLIT气流来向轨迹分析表明,北京周边地区的污染对北京有显著影响,南部周边城市污染物外源的输入是造成北京地区重污染的主要原因. 相似文献
315.
316.
317.
植被类型对黄土丘陵区流域土壤有机碳氮的影响 总被引:9,自引:1,他引:9
恢复植被是遏止水土流失和提高土壤有机碳氮(SOC,TSN)积累的重要措施。以黄土丘陵沟壑区燕沟流域为基础,分析了主要植被类型的SOC,TSN变化及其分布特征。结果表明,自然恢复的辽东栎群落SOC含量为29.5g/kg,其次为黄刺玫,狼牙刺群落11.6~21.3g/kg,铁杆蒿(+长芒草)群落为8.4~10.6g/kg。人工建造的刺槐林5.53~11.9g/kg,小叶杨12.8~18.4g/kg,沙棘群落为8.7g/kg,仁用杏为4.7g/kg,苹果园SOC含量3.4~3.9g/kg,退耕苜蓿为4.2g/kg,耕地3.3~4.8g/kg。自然恢复的灌丛群落和人工乔木群落可有效地改变坡面SOC含量与分布。土壤有机碳氮具有显著线性关系,而C/N比例和作用区间随着农田到林地的演变而变大。 相似文献
318.
黄土丘陵区不同地貌单元土壤有机碳空间变异的尺度效应 总被引:3,自引:1,他引:3
运用地统计学和GIS相结合的方法,研究了黄土丘陵区县域不同地貌单元土壤有机碳空间变异的尺度效应,尺度划分为县域、县域上三种不同的地貌单元以及与地貌单元相对应的乡镇尺度,结果表明:①各个尺度下有机碳含量均偏低,完整地貌单元尺度与乡镇尺度有机碳均值与变异系数大小顺序不同;②高山区随着尺度的变化,自然因素对变异的影响程度没有显著变化,但低山丘陵区与丘陵沟壑区自然因素的影响程度减小,插值图表现出较小的研究面积有机碳含量信息更丰富;③县域尺度上海拔与土壤类型是导致变异的主控因素,在丘陵沟壑区,所研究的自然因素(海拔、土壤类型、土壤侵蚀程度、田面坡度、坡向)对其影响都不显著;在低山丘陵区,地貌单元上主控因子是海拔与土壤类型,而乡镇尺度上转化为田面坡度;在高山区,地貌单元上主控因子是土壤类型,但乡镇尺度上其主要影响因素变为土壤侵蚀程度。 相似文献
319.
Spatial variability of organochlorine pesticides (DDTs and HCHs) in surface soils from the alluvial region of Beijing, China 总被引:1,自引:0,他引:1
ZHANG Hong-yan GAO Ru-tai HUANG Yuan-fang JIA Xiao-hong JIANG Shu-ren 《环境科学学报(英文版)》2007,19(2):194-199
The spatial variability in the concentrations of 1,2,3,4,5,6-hexachlorocyclohexane (HCH) and 1,1,1-trichloro-2,2-bis-(p-chlorophenyl) ethane (DDT) in surface soils was studied on the basis of the analysis of 131 soil samples collected from the surface layer (0-20 cm depth) of the alluvial region of Beijing, China. The concentrations of total HCHs (including α-, β-, γ-, and δ-isomers) and total DDTs (i ncluding p,p'-DDT, p,p'-DDD, p,p'-DDE, and o,p'-DDT) in the surface soils tested were in the range from nondetectable to 31.72 μg/kg dry soil, with a mean value of 0.91, and from nondetectable to 5910.83 μg/kg dry soil, with a mean value of 32.13,respectively. It was observed that concentrations of HCHs in all soil samples and concentrations of DDTs in 112 soil samples were much lower than the first grade (50 μg/kg) permitted in "Environment quality standard for soils in China (GB15618-1995)". This suggests that the pollution due to organochlorine pesticides was generally not significant in the farmland soils in the Beijing alluvial region. In this study, the spatial distribution and trend of HCHs and DDTs were analyzed using Geostatistical Analyst and GS (513).Spatial distribution indicated how these pesticides had been applied in the past. Trend analysis showed that the concentrations of HCHs,DDTs, and their related metabolites followed an obvious distribution trend in the surface soils from the alluvial region of Beijing. 相似文献
320.
为了解海南岛半干旱区农业土壤中重金属富集因素和污染状况,在感城镇采集1818件表层土壤样品,测定其重金属含量和化学组成.采用相关分析、地累积指数(Igeo)、综合生态风险指数(RI)、危害指数(HI)、致癌风险指数(CR)和正定矩阵因子分析(PMF)开展重金属风险评价和来源识别.结果显示,重金属ω(As)、ω(Cd)、ω(Cr)、ω(Cu)、ω(Hg)、ω(Ni)、ω(Pb)和ω(Zn)的平均值分别为22.7、0.128、33.4、14.5、0.032、9.32、32.5和43.3 mg ·kg-1,除Zn外,均高于海南岛土壤背景值.相关分析表明,重金属富集与土壤中Fe、Mn、Al和有机质含量密切相关.Igeo结果表明,研究区农业土壤主要受到As的污染,其次为Cd和Cu;RI结果显示,高风险以上的样品占比为29.4%,其中As是潜在生态风险的主要贡献者;健康风险评估结果显示,As、Cr和Ni对儿童存在致癌风险,需要引起注意.基于PMF模型,确定了研究区重金属的4种主要来源,其中Hg主要来自工业排放;As主要来自农业活动;Ni、Cu、Cr和Zn主要来自与成土母质密切相关的自然来源;Pb和Cd主要来自农业活动和机动车尾气的混合源.研究表明PMF模型与相关分析相结合,能够有效识别土壤重金属来源. 相似文献