祁连山区亚高山灌丛土壤含水量的空间分布与月份变化规律

为了探究祁连山区不同灌丛类型的土壤水分时空变异规律,论文以祁连山排露沟小流域的箭叶锦鸡儿（Caragana jubata）、吉拉柳（Salix gilashanica）、金露梅（Potentilla fruticosa）、鲜黄小檗（Berberis diaphana）、甘青锦鸡儿（Caragana tangutica）5种灌丛为对象,建立固定样地,进行了一个生长季的分层（0~10、10~20、20~30、30~40、40~60 cm）土壤含水量监测。结果表明：1）在各灌丛类型样地之间,土壤含水量差异很大,由大到小依次为：箭叶锦鸡儿>吉拉柳>金露梅>鲜黄小檗>甘青锦鸡儿。2）在小流域内空间尺度上,地形（海拔、坡向）、气象（降水、温度）、植被、土壤等作为主要因素共同影响着土壤含水量的差异,导致土壤含水量的空间分布具有随海拔（降水）升高而增大、随地形遮荫作用增强而增大（阴坡高于阳坡）的变化规律。3）不同灌丛类型样地土壤含水量在生长季内各月的变异程度均为弱变异或中等变异,相同土层含水量变异系数大小顺序基本为：鲜黄小檗>箭叶锦鸡儿>吉拉柳>金露梅>甘青锦鸡儿。     

超声萃取-高效液相色谱法测定土壤中苯并[a]芘研究

采用超声萃取-高效液相色谱荧光检测法对土壤中苯并[a]芘含量进行定性、定量分析.土壤样品用正己烷/二氯甲烷(1+1)超声萃取,萃取液经硅胶柱或佛罗里硅土柱净化浓缩定容,乙腈-水为流动相,线性梯度洗脱,流速为1.0 mL/min,荧光检测器激发波长为280 nm,发射波长为420 nm,外标法峰面积定量.结果显示:该方法检出限低,苯并[a]芘的检出限为0.15μg/kg.这种方法具有很好的精密度,相对标准偏差为3.9%~8.4%.实际水样加标回收率范围在72.5%~85.8%.能够满足土壤的监测要求.     

水热变化对三峡水库消落带紫色土有机碳矿化的影响

通过野外采样和室内模拟培养试验,研究水热变化对三峡水库消落带紫色土有机碳(SOC)矿化的影响.试验共设3个培养温度(10、20和30℃)和4个水分梯度[40%田间持水量(WHC)、70%WHC、100%WHC和淹水].在66 d培养期内,SOC累积矿化量表现为100%WHC处理下的最大,但与淹水之间差异不显著(P0.05).10℃和20℃时,100%WHC和淹水下的SOC累积矿化量与70%WHC无明显差异,但要显著高于40%WHC,而30℃时100%WHC和淹水下的累积矿化量则要显著高于70%WHC和40%WHC(P0.05),这表明相较于70%WHC的水分处理,高水分(100%WHC和淹水)对SOC矿化无抑制效应甚至在高温(30℃)下有促进作用.在相同水分条件下,消落带紫色土SOC累积矿化量均随培养温度升高而增加.另外,方差分析可知,温度和水分均能显著影响消落带紫色土SOC的累积矿化量,且二者有明显交互效应(P0.05).双库一级矿化动力学模型拟合结果表明,水分和温度通过影响消落带紫色土易分解有机碳含量和难分解有机碳的矿化速率,致使各处理之间SOC累积矿化量存在差异,其中高温条件下水分影响最为突出.随着温度的升高,低水分(40%WHC)下消落带紫色土SOC矿化的温度敏感性显著下降,而在土壤含水量≥70%WHC下则无明显变化.     

基于近地多光谱和OLI影像的黄河三角洲冬小麦种植区盐分估算及遥感反演——以山东省垦利县和无棣县为例

黄河三角洲是我国重要的后备土地资源区,而土壤盐渍化对该区的农业生产影响巨大,因此,及时获取该区农作物种植区土壤盐分含量及其分布具有重要意义。论文利用ADC便携式多光谱相机和EC110便携式盐分计,采集该区近地多光谱相片和土壤表层含盐量数据,结合两期遥感影像提取黄河三角洲冬小麦种植区面积分布,构建基于近地多光谱植被指数的土壤含盐量估算模型,进而将模型拟合反演到黄河三角洲OLI影像,得到黄河三角洲冬小麦种植区土壤盐分含量空间分布图,对麦区土壤盐分状况进行了分析。结果显示,土壤含盐量最佳估算模型为以SAVI为因变量的线性模型（Y=-0.754x+0.870,n=80）,估测R²为0.747,精度达到81.44%;研究区冬小麦分布由西南部内陆至东北部沿海呈明显递减的空间趋势;麦田土壤盐分含量主要集中在1.5~3.0 g/kg之间,占种植总面积的76.90%,而含盐大于3.0 g/kg的麦田占14.09%,宜采取针对性栽培管理措施。该研究探索了基于近地多光谱数据和OLI影像的土壤含盐量估算方法,为黄河三角洲麦田管理和土壤盐分含量估算提供了快速有效的技术手段。     

干旱区城市化对生态系统碳库的影响——以乌鲁木齐市为例

城市化是影响区域生态系统碳循环的主要原因,也是评估生态系统碳循环的最大不确定因素。论文利用1990与2010年Landsat TM数据,基于V-I-S城市土地覆被模型和决策树分类法,获得乌鲁木齐土地变化时空格局;结合野外实测数据和文献检索得到研究区不同土地覆被类型的土壤与植被碳密度,估算了城市土地变化对生态系统碳库的影响。结果表明：1）1990—2010年间,乌鲁木齐城市不透水地表（impervious surface areas, ISA）以中部南部内部填充与北部扩张的形式约增加62%,主要占用农田（27%）与荒漠（62%）。2）乌鲁木齐市生态系统碳库主体（95%）分布在土壤中,城市土地覆被变化导致约25%的碳库损失,由农田、裸土/残存荒漠以及城市绿地转变为ISA解释了68%的土壤有机碳和63%的植被碳损失量,其空间分布与ISA的扩张相一致。城市植被及其土壤具有较高的碳密度,合理的城市规划可以抵消部分因土地变化而损失的生态系统碳。     

城镇污水处理设施空间优化配置研究

城镇污水处理设施建设总体规模不足、空间布局不平衡等问题突出,基于效率最大化、费用最小化原则,从微观效率和宏观布局两个维度进行空间优化配置,为解决城镇污水处理设施的空间均衡问题提供思路.以淮安市盱眙县盱城镇为例,利用ArcGIS网络分析工具,构建"目标市场份额"和"最小阻抗"模型,进行镇区污水处理设施的空间优化配置.结果表明:已有的污水处理设施中,由于管网配套不足,富春运行负荷低,未来扩大服务范围、提高运行效率是重点;在合理运行条件下,已有的污水厂的设计能力仍不满足治理需求,根据排污治污缺口,需新建一座2万t/d规模的污水处理设施;新建污水厂的最佳位置位于缺口地区的最小费用点.微观效率与宏观布局的协同优化方案可为盱城镇污水处理设施的格局优化提供科学依据,同时也为全国同类地区城镇污水处理设施空间规划管理提供参考.     

福建闽江沿岸土壤中多环芳烃含量、来源及健康风险评价

为研究福建省闽江沿岸土壤中多环芳烃(PAHs)的残留状况、潜在来源及健康风险,采集闽江沿岸16个土壤样品,利用气相色谱/质谱(GC/MS)分析其中16种PAHs含量,结果表明:研究区土壤中16种PAHs的总含量为70.70~1667.83μg/kg,平均值为480.28μg/kg,其沿闽江沿岸呈“W”型分布模式,具体表现为城市高于郊区的变化;PAHs以2~3环为主,其中萘(Nap)的含量最高.基于PAHs的特征比值和主成分回归结合分析,研究区土壤中PAHs主要是石化和燃烧混合污染源,其中化石燃料高温燃烧占41.45%,石油源及生物质燃烧占49.34%,煤燃烧占9.21%.PAHs总毒性当量浓度值(TEQ_BaP)为3.10~121.15μg/kg,平均值为36.71μg/kg,37.50%的采样点超过荷兰土壤标准目标参考值(33.00μg/kg),表明闽江沿岸土壤已经受到PAHs不同程度的污染.健康风险评价表明,研究区土壤中PAHs的致癌风险(ILCRs)在10^-8~10^-6间,说明其致癌风险较小.     

安溪铁观音茶园土壤重金属赋存形态及生态风险评价

用改进的BCR连续提取法提取安溪铁观音茶园土壤中重金属元素(Li、Fe、Zn、Ba、Sr、Ti、Co、Cr、Cd、Mn、Ni、Pb、V、Mg、Cu)的赋存形态,分析其生物有效性并作出生态风险评价。重金属赋存形态研究结果表明,Cd的形态总体分布为弱酸溶态残渣态可还原态可氧化态,Pb的形态总体分布为可还原态可氧化态弱酸溶态残渣态,Cu的形态总体分布为可还原态可氧化态残渣态弱酸溶态,其余重金属皆以残渣态为主。生物有效性分析结果表明,Pb、Cd、Cu、Mn、Ni、Sr等重金属的潜在生物可利用性较高,其所占百分比分别为90.4%、73.0%、36.6%、32.8%、23.8%、22.9%。对茶园土壤中的重金属作生态风险评价,地累积指数法和潜在生态危害指数法结果均表明,大部分土壤样品是清洁安全的,部分土壤受到Cd元素污染,污染程度达到中度污染级别。     

成都市土壤中有机磷阻燃剂的污染特征及来源分析

在建立土壤中痕量有机磷酸酯阻燃剂(OPEs)的GC-MS实验室分析方法基础上,定量分析了成都市主城区表层土壤中7种典型OPEs(磷酸三丁酯(Tn BP)、磷酸三异辛酯(TEHP)、磷酸三丁氧乙酯(TBEP)、磷酸三苯酯(TPh P)、磷酸三氯乙酯(TCEP)、磷酸三氯丙酯(TCPP)、磷酸三(2,3-二氯丙基)酯(TDCPP))的含量及分布特征,采用插值法和聚类分析研究其空间分布,运用相关性分析和正定矩阵因子分解法对土壤中OPEs的来源进行了探析.结果表明,成都市主城区表层土壤中7种OPEs(∑7OPEs)的含量水平在31.6~211 ng·g-1之间,算术平均值为99.9 ng·g-1.所有样品中TBEP均为含量最高的单体,其含量占∑7OPEs总含量的52%~92%.从空间分布来看,成都市西北至东南沿线为OPEs的主要分布带,三环外东北和西南则为OPEs的低值带.聚类分析结果表明,OPEs的谱特征与上述空间分布特征具有一致性,可分为2类地区:第1类地区位于主要分布带,属高值区(∑7OPEs平均值为133.1 ng·g-1),第2类地区位于低值区(∑7OPEs平均值为60.2 ng·g-1).两类地区的谱特征差异主要体现在TCEP与TBEP的百分含量上.相关性研究表明,Tn BP与TCEP之间可能有较强的同源性,TBEP、TPh P、Tn BP三者之间也可能具有较强的同源性,而TEHP与其他种类OPEs可能不具有同源性.正定矩阵因子分解结果表明,OPEs主要来源有2个,不饱和聚酯树脂产品制造业、建筑物装潢/室内源对成都市土壤中OPEs的贡献率分别为43%和57%.     

重庆市主城区PM2.5时空分布特征

利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m~(-3))、秋季(66.1μg·m~(-3))、春季(45.9μg·m~(-3))和夏季(33.4μg·m~(-3))(P0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响.