内蒙古草地退化防治对策及碳增汇途径研究

全球变化背景下草地生态系统的退化及碳循环过程是生态学、地学、植物学和农学领域的研究热点之一。本文介绍了草地退化的概念、层次及退化现状,探讨了开垦、放牧、气候变化等人为因素和自然因素对内蒙古地区草地退化的驱动作用,重点分析了草地退化对碳循环过程的影响机制及退化草地恢复的固碳潜力,以期加深对草地生态系统退化及恢复过程中碳循环动态变化的理解。本文提出了内蒙古退化草地恢复过程中尚需解决的主要问题以及草业和畜牧业可持续发展的战略计划,以期为草地碳增汇方面的研究提供新的思路,并为决策者合理调整草地利用和保护布局提供理论基础。     

云贵高原草地生态系统CO2通量变化特征

草地是云贵高原的重要植被类型,与其他地区研究相比,该地区草地生态系统的CO₂交换过程和驱动机理的研究较为薄弱。基于涡度相关系统对云贵高原草地生态系统观测的连续高频数据(2017年10月-2018年8月),分析了该生态系统CO₂通量的时间变化特征及其环境影响因素。结果表明:日尺度上CO₂通量具有显著的变化特征,为明显的单峰型变化,白天净吸收,夜晚净排放。季节尺度上,每月均为碳吸收,吸收速率呈春夏高,秋冬低的特征,吸收峰值出现在6月,最低值在1月,且生长季的碳吸收变化幅度比非生长季大。影响CO₂通量变化的主要环境因子有太阳辐射、气温、土壤温度和风速,综上,云贵高原草地生态系统CO₂通量对温度较为敏感,温度升高可提高其固碳能力。总的来看,该生态系统是一个明显的碳汇,研究时段内净碳吸收量为425.14 g CO₂·m^-2。     

基于RUSLE模型的青藏高原土壤保持功能定量评价

土壤保持功能是青藏高原生态系统的主要调节功能之一,准确评估青藏高原土壤保持功能的时空变化规律,是确保该地区顺利开展水土保持和生态环境治理工作的前提。本研究通过收集气象、土壤、土地利用、DEM和NDVI等数据,利用RUSLE模型对1982—2020年青藏高原土壤保持功能的时空特征进行动态评估。结果表明:1982—2020年青藏高原的土壤保持量呈波动增加趋势,土壤保持能力由南向北逐渐减弱,高值区主要集中在青藏高原东南部的川西和藏东的高山深谷;在过去的近40 a中,青藏高原土壤侵蚀强度发生明显转换,其主要特征是由高一级的中度侵蚀强度向低一级的轻度或微度侵蚀强度转换,说明青藏高原近40 a内土壤保持状况不断改善;不同地形条件下青藏高原土壤保持能力也有明显差异,主要表现为起伏度小的高海拔地区土壤保持能力普遍较弱;就不同的土地利用类型而言,林地区域的土壤保持能力最强,而未利用地土壤保持能力最弱。近40 a来,青藏高原土壤保持能力不断增强,但仍存在部分区域的土壤保持能力较弱。未来在重视和保护土壤保持能力较强的林地区域的同时,应加强起伏度小的高海拔地区水土治理工作,制定分级分区的土壤侵蚀防治措施,进一...     

炉渣污泥合成陶瓷吸附剂去除饮用水中土臭素的研究

探究了炉渣和污泥高温合成陶瓷吸附剂去除水中土臭素(geosmin,GSM)的能力,结果表明,陶瓷吸附剂对GSM的吸附行为可采用准一级动力学方程来拟合。GSM去除率随着反应时间增加而提高,在10 h接触时间内,陶瓷吸附剂对浓度200 ng L~(-1)和600 ng L~(-1)的GSM去除率分别是81.5%和76.4%。当pH=7,合成陶瓷吸附剂对GSM的去除效果最佳,去除率为82.3%。随着合成陶瓷吸附剂剂量增加,GSM的去除率呈现明显上升的趋势,当合成陶瓷吸附剂的投加量达到2 g L~(-1)时,GSM的去除率最大。Freundlich等温吸附方程模拟合成陶瓷吸附剂的GSM吸附性能优于Langmuir模型。陶瓷吸附剂具有较好pH缓冲性能力和再生性能,经5次再生的陶瓷吸附剂GSM去除率为76.9%。综上所述,合成陶瓷吸附剂GSM去除率高,生产成本低,是一种高效的、可循环使用的绿色GSM吸附剂。     

典型农业流域池塘甲烷浓度及扩散排放特征

为探究农业流域池塘水体CH4动态变化特征,以巢湖北岸典型农业流域——烔炀河流域为研究对象,选取4种不同景观池塘(排污塘、灌溉塘、养殖塘和自然塘),基于为期近1 a的逐月野外调查,探明农业流域不同景观池塘甲烷溶存浓度及其排放特征。结果表明：受人为活动干扰较低的自然塘CH4浓度[(0.41±0.29)μmol·L^-1]及其扩散排放通量[(0.54±0.49)mmol·m^-2·d^-1]相对较低,但农业活动以及生活污水排放等致使流域内养殖塘、排污塘和灌溉塘成为大气CH4的热点排放区域,其扩散排放通量分别是自然塘的6.0、3.0倍和2.2倍。不同景观池塘CH4排放均表现出明显的时间变化,但因受外源碳氮等生源要素累积以及人为活动干扰等影响,其CH4变化特征有所不同。统计分析表明该流域池塘CH4变化总体上受水温、溶解氧和污染负荷(有机质和营养盐等)等因素驱动。综上,烔炀河农村流域池塘水体是大气CH4的显著排放源,年均CH4溶存浓度和扩散排放通量分别为(1.30±0.78)μmol·L^-1和(1.64±1.50)m...     

基于MIKE11模型的十五里河动态水环境容量分析

为寻求分析水环境容量的动态特性，以合肥市重点水域十五里河为研究对象，针对主要的污染物指标氨氮和总磷，基于MIKE11水质模型水动力模块（HD）和对流扩散（AD模块），构建水动力水质耦合模型，计算河流的水环境容量，并与传统一维模型计算方法对比。研究表明，基于MIKE11水质模型计算金寨路断面氨氮和总磷的月均水环境容量分别是-2.83 g·s^-1和-5.86 g·s^-1，希望桥断面氨氮和总磷的月均水环境容量分别是-15.64 g·s^-1和-1.07 g·s^-1，与一维模型相比呈现出明显的动态特性。该方法为MIKE11模型的广泛应用提供基础，并为十五里河动态水环境容量计算提供新方法，为其他类似污染河流动态水环境容量的计算提供新思路。     

基于随机森林方法研究鄱阳湖典型洲滩植被群落分布与表层土壤因子耦合关系

准确识别湿地植被与土壤的相互作用是湿地恢复和保护的重要前提。水文情势是影响鄱阳湖地区植被分布的关键因子,而植被分布格局则会对湿地土壤养分累积与赋存形态产生影响。本文利用优化的随机森林(Random Forests)算法,基于多环境变量预测了鄱阳湖典型低滩植物(虉草,Phalaris arundinacea Linn)和高滩植物(南荻,Triarrhena lutarioriparia L. Liu)的分布,进而分析这两种植被表层土壤养分累积差异。结果表明:随机森林模型对虉草和南荻预测的精度分别达到了89.6%和89.3%。模型给出了土壤因子的重要性排序。按土壤因子与虉草分布的密切相关程度,重要性依次为全钾、氨氮、有机质、含水率、全氮、有效磷、全磷、pH和硝态氮;按土壤因子与南荻分布的密切相关程度,重要性依次为全钾、pH、有机质、全氮、全磷、硝态氮、氨氮、含水率和有效磷。从植被分布与土壤因子的偏依赖图中可得出,南荻分布区较虉草分布区土壤酸性更强;虉草分布与土壤全氮、氨氮含量呈负相关关系,南荻分布则与土壤全氮含量呈正相关关系,而与氨氮关系不显著;虉草分布与土壤全磷含量正相关,而南荻则与全磷负相关;虉草和南荻与土壤有效磷相互作用关系较弱;此外虉草分布区钾含量低,二者负相关,而南荻分布区钾含量高,二者正相关。随机森林方法适用于模拟复杂的非线性关系,给出了单个土壤因子与植被之间的偏依赖关系,易于给出生态学意义上的解释,在研究湿地植被与环境因素的相互作用关系中有极大的推广价值。     

基于气象因子的长三角地区农田站点土壤水分时间序列预测

以长三角3省1市为研究区,旨在构建长三角地区土壤水分长时间序列,为农业生产和遥感算法提供数据支撑。研究基于空间匹配的站点土壤水分数据和气象数据,利用主成分分析得到4个有效主成分作为线性回归和BP神经网络模型的输入因子,建立土壤水分与气象因子间的定量关系,并评估所构建模型的精度。结果表明,基于全部站点数据建立的单一BP神经网络模型优于单一线性回归模型。单一线性回归模型的R 2=0.34,RMSE=0.046 m³/m³,MAE=3.67%;而单一BP神经网络模型的训练、验证和测试3个数据集的R 2均在0.64以上,RMSE<0.043 m³/m³,MAE低于3.4%。根据逐个站点分别构建分站点的BP神经网络模型,其总体精度高于基于全部站点数据构建的单一BP神经网络模型。分站点构建的BP神经网络模型的总体精度方面,3个数据集的R 2均值在0.75以上,RMSE<0.039 m³/m³,MAE低于3%。通过对逐个站点分别构建BP神经网络模型,获得了精度较高、较稳定的土壤水分拟合结果。     

天目湖流域茶园不同施肥水平与方式对茶叶品质和土壤氮磷淋失浓度的影响

[目的]出于对天目湖流域水环境保护的需要,揭示施肥对茶叶品质和土壤氮磷淋失的影响机制,遴选流域内茶园最佳施肥模式,进而为天目湖流域面源污染治理提供理论支撑。[方法]基于长期定位试验,考虑了两种施肥方式(传统复合肥CF和优化缓释肥OF),并设置了CF/OF₁(214.73,74.26 kg/hm²),CF/OF₂(245.40,84.86 kg/hm²),CF/OF₃(306.75,106.08 kg/hm²)和CF/OF₄(368.10,127.30 kg/hm²)4个氮磷施用水平,以探讨其对天目湖茶园土壤氮磷淋失浓度和茶叶品质的影响。[结果]在同等施肥水平下,相较于CF处理,基于OF的茶园土壤溶解性总氮、硝态氮、溶解性总磷和正磷酸盐淋失浓度分别减少40.22%～82.31%,44.86%～62.39%,26.67%～96.36%和20.00%～97.29%;不同施肥水平和方式对茶叶水浸出物含量的影响很小(变化范...     

巢湖典型农村流域面源氮磷污染模拟及来源解析

为探究巢湖典型农村流域面源氮磷污染特征及来源,以巢湖北岸烔炀河流域为对象,基于2018—2020年监测数据和流域污染源调查数据,采用改进的输出系数法,模拟了该典型流域氮磷污染输出时空变化。结果表明： 2018—2020年烔炀河流域面源污染氮、磷输出平均值分别为（261.33±173.87）t·a^-1和（11.03±9.98）t·a^-1,水雨情条件大幅改变造成污染输出的年际差异显著。源头子流域为流域面源污染总量的首要贡献者,炀河源头子流域的总氮年均输出（[32.76±21.80）t·a^-1]和烔河源头子流域总磷年均输出（[1.81±1.64）t·a^-1]最高;生活污水和土地利用的氮磷输出在炀河源头子流域最高,畜禽养殖的最高氮磷输出位于烔河源头子流域。农田对全流域面源总氮和总磷污染输出的贡献分别高达81%和52%,化肥施用强度高依然是农村流域面源污染的核心问题。流域污染组成结构的高度异质性表明农村流域面源污染防控应抓住重点,且分区、分类施策。