植物对沼泽湿地生态系统N2O排放的影响

利用静态暗箱/气相色谱法连续3个生长季(2003-2005年)对三江平原小叶章草甸和毛果苔草沼泽N2O排放通量进行野外对比观测试验.结果表明,植物不同生长阶段对湿地生态系统N2O排放通量的影响不尽相同.植物的参与促进了湿地生态系统N2O的排放,2003-2005年生长季小叶章草甸土壤-植物系统N2O排放通量分别是土壤表观N2O排放通量的1.58倍、2.09倍和2.34倍,同期毛果苔草沼泽土壤-植物系统N2O排放通量分别是土壤表观N2O排放通量的1.86倍、1.50倍和1.33倍.3个生长季小叶章草甸N2O排放通量均大于毛果苔草沼泽,这主要是由土壤理化性质的空间变异性以及水文情况的差异造成的.     

青海湖几种主要湿地植物的种群分布格局及动态

应用种群生态空间分布的分析方法,研究了青海湖四种主要湿地植物：杉叶藻（Hippuris vulgaris)、槽杆荸荠（Eleocharis valleculosa)、华扁穗莞（Blysmus sinocompresus)、碱蓬（Suaeda glauca)的空间分布格局及其动态,研究表明：杉叶藻、槽杆荸荠、华扁穗莞三种群由侵入期、定期初期到种群发育盛期的过程中,其集群程度先增大后减小,总体呈扩散的趋势;碱蓬种群,从幼苗到繁殖期,集群程度增大,呈聚集的趋势,说明前三种植物的克隆繁殖方式于滨湖湿地生境具有更好的生态适应性,图2表3参11     

扎龙河滨湿地水体营养化污染特征及水环境恢复对策

对扎龙湿地水体富营养化污染状况进行调查，指出沼泽湿地、湖泊湿地TN、TP、BOD，等多项水质指标都已严重超标；阐明了营养物年季变化特征；总结了扎龙湿地水体富营养化发展趋势；提出了保障湿地供水、生态工程恢复及控制流域地表水污染的多项管理策略。     

北京市某垃圾卫生填埋场堆山及覆盖工程实例

填埋场堆山及覆盖工程是指垃圾从地面向上填埋作业,至设计标高或填埋场停止使用高度的过程。为避免堆体沉降过大对堆体的稳定造成影响,根据勘察报告对垃圾填埋区进行的沉降分析,利用陈腐垃圾对沉降最大区域进行压实、垫高,保证垃圾堆体压实密度大于0.9;为减少渗沥液的产生保证渗沥液、沼气收集及导排系统安全有效的运行,采用基础构建的方式减少填埋作业面,从而减少雨季雨水的渗入;待堆体形成后,通过在堆体顶部及边坡铺设防渗及导排层对渗沥液和沼气进行疏导和收集,降低渗沥液和沼气对堆体稳定以及周边环境造成的影响,并铺设生态恢复层,美化环境。     

黄河三角洲风暴潮灾害及其对滨海湿地的影响

黄河三角洲是中国重要的滨海湿地分布区，也是中国风暴潮易发区。该区的风暴潮有温带气旋型与热带台风型两种，以温带风暴潮为主。近年来，重大风暴潮的发生有频率增加、危害加重的趋势。风暴潮对滨海湿地的影响是广泛而深远的，主要表现为淹没滨海低地、加速海岸蚀退、破坏地表结构、毁坏湿地植被、加剧海水入侵等，使滨海湿地不断损失退化，生态环境恶化。     

3种不同基质潜流湿地对磷的去除效果

基质是潜流式人工湿地污水处理系统的重要组成部分，直接影响到系统的处理效果。本文研究了由沸石、页岩陶粒和碎石3种不同基质构建的潜流式人工湿地对磷的去除效果。结果表明，在设计水力停留时间3d，连续进出水情况下，碎石单元对磷的去除效果最好，页岩陶粒单元次之，沸石单元效果最差，平均去除率分别为95％、60％和35％。在潜流式人工湿地污水处理系统运行初期观察到磷释放现象，沸石单元最为明显。进水磷浓度较低时，磷的去除率随浓度升高而升高，当正磷、总磷浓度分别升高到2．4—2．5和3．1～3．3mg／L时，正磷、总磷的去除率开始迅速下降。     

潜流湿地对典型选控性有机污染物去除的预测

建立潜流湿地有机污染物迁移转化模型,采用多孔介质模型描述潜流湿地的水力特性,并引入Monod方程相耦合,实现对湿地系统内部流场及水质浓度的同时模拟。通过实验,校核模型参数,并验证模型。结果表明,该模型能较好模拟潜流湿地中有机污染物的去除效果;计算条件下,在不同基质填料的潜流湿地中都会出现滞水区和快速通道,影响水力效率与污染物去除效果;预测了不同填料系统中7种典型选控性有机污染物的去除效果,其处理效率:苯胺苯酚二甲苯甲苯苯硝基苯氯苯,可通过优选填料提高吸附量和延长停留时间来提高选控性有机物的处理效果。     

人工湿地污水处理工艺及除污机理

对人工湿地污水处理工艺及其对水中污染物的去除机理进行了综述,并对人工湿地处理污水的技术进行了展望。     

Energy-Based Land Use Predictors of Proximal Factors and Benthic Diatom Composition in Florida Freshwater Marshes

The Landscape Development Intensity index (LDI), which is based on non-renewable energy use and integrates diverse land use activities, was compared to other measures of LU (e.g., %agriculture, %urban) to determine its ability for predicting benthic diatom composition in freshwater marshes of peninsular Florida. In this study, 70 small, isolated herbaceous marshes located along a human disturbance gradient (generally agricultural) throughout peninsular Florida were sampled for benthic diatoms and soil and water physical/chemical parameters (i.e., TP, TKN, pH, specific conductance, etc.). Landscape measures of percent agriculture, percent urban, percent natural, and LDI index values were calculated for a 100 m buffer around each site. The strongest relationships using Mantel's r statistic, which ranges from −1 to 1, were found between benthic diatom composition, the combined soil and water variables, and LDI scores (r=0.51, P<0.0001). Although similar, soil and water variables alone (r=0.45, P<0.0001) or with percent agriculture or percent natural were not as strongly correlated (both Mantel's r=0.46, P<0.0001). Little urban land use was found in the areas surrounding the study wetlands. Diatom data were clustered using flexible beta into 2 groups, and stepwise discriminant analysis identified specific conductance, followed by LDI score, soil pH, water total phosphorus, and ammonia, as cluster-separating variables. The LDI explained slightly more of the variation in species composition than either percent agriculture or percent natural, perhaps because the LDI can combine disparate land uses into a single quantitative value. However, the ecological significance of the difference between land use metrics and diatom composition is controvertible, and additional tests including more varied land uses appear warranted.     

植物N/P与土壤pH值对湿地植物物种丰富度的影响

通过人工控制模拟试验,研究了植物中全氮与全磷之比(植物N/P)和土壤pH值与湿地植物物种丰富度的关系.结果表明,湿地物种丰富度与植物N/P之间呈单峰变化关系,当2.09.5时,氮、磷供应平衡系统可能被破坏,湿地物种逐渐减少.物种丰富度与土壤pH值表现为显著的正相关关系(R²=0.526),当pH值为5.6～6.8时,物种丰富度随着土壤pH值增加而增加.通过方差分析,土壤pH值和植物N/P对物种丰富度的影响分别为37.96%和15.29%.