The Impact of Agriculture On Dissolved Nitrogen and Phosphorus Cycling in Temperate Ecosystems

Although most research has focussed on inorganic nutrient forms of nitrate (NO^-₃) and phosphorus (PO³₄) in runoff and receiving waters, nitrogen loss from agricultural land can also occur in organic and ammonium-nitrogen form; phosphorus losses, although often dominated by particulate transport, may occur in soluble organic and inorganic form. Furthermore, fluxes between different species may take place during transport from the land to the stream and as a result of in-stream, in-river or in-lake transformations. Knowledge of the spatial and temporal variation in all nitrogen species and phosphorus fractions in a drainage basin is therefore essential if the wider environmental significance of elevated nutrient concentrations in natural waters are to be assessed. This paper reviews recent work on N and P losses from agricultural land and presents some results from two intensive agricultural catchments: Slapton, Devon and the river Windrush catchment in the Cotswolds.     

基于LOADEST和数字滤波的水源地基流氮素输出定量方法应用实例

地表直接径流和基流均是流域非点源氮/磷养分输出的重要水文途径.科学认识和定量模拟基流氮/磷养分输出对于准确解析水源地水体非点源污染来源至关重要.基于Load Estimator模型和数字滤波算法,建立了定量水源地基流氮素输出的方法体系.以浙江省珊溪水源地的玉泉溪流域为例,利用玉泉溪2010-01—2013-12期间逐月总氮(TN)水质监测数据和逐日流量数据,展示了该方法的计算过程.结果表明,本文建立的水源地基流氮素输出定量方法结果合理,模拟精度高,决定系数和纳什系数分别为0.83和0.80;玉泉溪流域2010—2013年TN负荷量为141.21～274.68 t·a~(-1),平均208.63 t·a~(-1),年基流TN负荷量为84.39～168.68 t·a~(-1),平均127.69 t·a~(-1);基流对玉泉溪年均TN负荷量贡献率高达60%以上,流域基流养分输出对地表水体的污染应引起足够重视.     

岩溶地下河污染物运移模型对比研究

两区模型（TRM）和暂时存储模型（TSM）为两种常用的岩溶地下河（管道）污染物运移模型,为了更好表征岩溶地下河污染物运移过程,开展模型对比研究.采用两种模型拟合室内管道示踪实验穿透曲线,从概念模型框架、模型优缺点、参数校正过程和物理意义、参数敏感性等方面对比分析两种模型的异同.结果表明,OTIS软件提供TSM的数值解,而CXTFIT软件提供TRM的解析解,但两者均能通过下游不同位置的穿透曲线分段表征地下河不同阶段的污染物运移过程.两种模型的物理意义相近,均可近似描述岩溶地下河中溶质的暂时性存储现象,较好地拟合溶质运移曲线.采用TSM可校正得到暂时存储区的横截面积,但采用TRM只能获得非流动区所占的比例.两种模型中弥散系数和传质/交换系数的敏感度较低,并且弥散系数的变化对穿透曲线拖尾无显著影响.研究结果为岩溶地下河污染物运移模型的选取与应用提供了依据.     

雨水管道沉积物中典型无机氮的干期粒径分布

以南京江北新区分流制雨水管道沉积物为研究对象,考察不同粒径沉积物中铵态氮（NH₃-N）和硝态氮（NO₃^--N）干期分布特征,分析其随干期长度的变化关系,并探讨沉积物理化性质及微生物菌群结构对NH₃-N和NO₃^--N干期分布的影响.结果表明：粒径≤0.075mm的沉积物中NH₃-N占比最高（交通区30.8%,商业区36.7%）;交通区粒径≤0.075mm的沉积物中NO₃^--N占比最高（33.0%）,而商业区粒径0.075~0.15mm沉积物中NO₃^--N占比最高（34.4%）;干期长度与交通区0.075~0.15mm粒径段的沉积物中NO₃^--N含量及商业区粒径≥0.3mm的沉积物中NH₃-N含量之间的相关性均最显著;雨水管道沉积物中NH₃-N和NO₃^--N的干期分布与O-H和N-H等官能团、表面极性和亲水性、微观形貌等有一定关联;交通区雨水管道沉积物中Gemmobacter等反硝化优势菌种（相对丰度总和为20.15%）对NO₃^--N干期分布影响更显著.     

铁基质强化新型功能性化粪池高效处理黑水的试验

以铁基质生物载体为核心,将物理、生物和化学方法结合,对化粪池进行功能强化,实现黑水的原位深度处理.探究了溶解氧（DO）和碳氮比（C/N）等因素对黑水中污染物降解的影响,并在最佳运行参数下考察了氮素在系统中的转化机制.结果表明,当C/N为7.3~8.4时,好氧生物铁基质载体池DO为2.3~2.7mg/L时,系统氨氮（NH₄⁺-N）、总氮（TN） 、COD和总磷（TP）的平均去除率分别可达90.74%、85.81%、92.65%和95.78%;当进水C/N降至3.3~4.2时,系统NH₄⁺-N、TN、COD和TP的平均去除率仍可维持在81.16%、76.62%、93.87%和94.75%.铁基质生物载体内电解作用显著强化了化粪池内TN的脱除、COD的氧化和TP的固定.氮素转化机制分析表明,内电解与反硝化菌的耦合强化了反硝化作用,降低了反硝化过程对有机碳源的需求,强化了低C/N条件下TN、TP的脱除.     

水体及沉积物氮磷水平对附植藻类的影响

为了探讨湖泊富营养化过程中沉积物及水体氮、磷浓度对附植藻类的影响,通过室内模拟实验,研究了水体及沉积物氮、磷升高对苦草(Vallisnerianatans(Lour.) Hara)上附植藻类生长、群落组成及其体内氮、磷含量的影响.结果表明,在实验条件下,随着水中氮、磷含量升高,附植藻类生物量及附植藻类氮、磷含量均呈极显著增加(p0.01).随着水体可获得的氮、磷浓度升高,附植藻类的相对丰度有所变化,舟形藻(Navicula)、小球藻(Chlorella)及微囊藻(Microcystis)相对丰度随着氮、磷水平的升高而下降,直链藻(Melosira)则相反,但舟形藻、直链藻、微囊藻、小环藻(Cyclotella)和小球藻均为群落的优势属种.沉积物氮、磷含量升高对附植藻类生物量、优势种丰度及群落氮、磷含量影响较小,均未达到显著水平(p0.05).在实验条件下,沉积物氮、磷含量对附植藻类影响不大,而水体氮、磷浓度升高显著地促进了附植藻类生长.研究结果也为解释富营养化湖泊沉水植物衰退及消亡提供了一定的科学依据.     

牛粪-化肥配施对水稻田氮磷迁移转化的影响

在控制外源N输入量相同的前提下,通过田间小区实验,探讨有机肥与化肥不同施用量（牛粪施用量：5,10,20t/hm²）对稻田田间土-水界面氮磷迁移转化特征的影响.结果表明：控制稻田水中NH₄⁺-N、NO₃^--N、TN和TP输出的最佳时期分别为施肥后的第5,30,7,20d,且TN和TP浓度随时间变化符合单指数衰减方程（0.7444≤R²≤0.9724;1.1×10^-6≤F≤0.0055）.采用牛粪部分代替化肥的施肥方式,在一定范围内能降低稻田退水中TN、TP输出负荷（41.8%、36.0%、64.3%;20.3%、39.1%、48.9%）,还可以降低稻田水中N/P,降低水体富营养化风险.同时,牛粪的施用可提高土壤中脲酶和磷酸酶的含量,促进氮磷向植物可吸收形态转化.综合经济成本和生态效益核算,采用10t有机肥代替无机肥的处理是相对经济环保的施肥方法,该施肥方式下,氮磷年输出负荷分别为17.70,1.26kg/hm².     

储罐用钢在3.5%NaCl溶液中的腐蚀行为研究

目的对比研究三种油气储罐在水压试验时的腐蚀行为特征。方法选用9Ni钢、Q235碳钢、304L不锈钢储罐用材料以及3.5%NaCl模拟海水溶液,采用开路电位、电化学阻抗谱、动电位极化曲线测试方法研究三种储罐用钢在模拟海水中的电化学腐蚀特征,同时结合浸泡质量损失试验和微观腐蚀形貌进行分析。结果 9Ni钢、Q235碳钢、304L不锈钢稳定后的开路电位(vs.SCE)分别为-0.55、-0.64、-0.10m V,Rt值分别为2 792、1 765、125 100,平均腐蚀深度分别为0.070 6、0.160 3、0.002 5 mm/a。微观腐蚀形貌显示,9Ni钢和Q235碳钢表面发生明显的腐蚀,而304L不锈钢只发生轻微的点蚀。结论在3.5%NaCl模拟海水溶液中,304L不锈钢最耐腐蚀,Q235碳钢最易腐蚀,9Ni钢居于两者之间。因此在9Ni钢和Q235碳钢储罐海水试压过程中需要采取临时保护。     

包装箱用碳纤维增强复合材料贮存寿命研究

目的研究碳纤维增强复合材料贮存条件下的性能变化趋势和寿命评估。方法对碳纤维增强复合材料开展四个不同温度条件下的热氧老化试验,按试验周期定期取样开展冲击性能测试,对试验数据采用寿命预估方法进行处理,对材料性能进行预估。结果通过数据计算分别得到我国热带海洋、干热沙漠等典型气候条件下的碳纤维增强复合材料贮存寿命分别为17.21~35.89年。结论碳纤维增强复合材料具有较好的贮存性能,在较为严酷的热带海洋气候和给定的失效判据条件下,寿命预计为17.21年。试验和数据处理方法可以较好地预计材料的性能变化趋势和开展寿命评估。     

Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong

As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NO_x and NO₂ are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NO_x and NO₂ concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NO_x and NO₂ concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods.