2种抗光肩星天牛杨树树皮和木质部生化物质分析

以新疆杨和沙林杨为对象,检测其在未受害和受害状态下树皮和木质部的生化物质含量或活性,从生化角度探讨2树种的抗虫机制。结果表明,未受害新疆杨树皮糖含量最高,受害沙林杨木质部糖含量最低;蛋白含量在受害新疆杨木质部最高,在未受害沙林杨木质部最低。在未受害情况下,沙林杨树皮中槲皮苷和白杨甙含量均高于在新疆杨树皮中的含量,而亚麻木酚素和类黄酮含量均低于在新疆杨树皮中的含量;沙林杨木质部的总酚含量高于在新疆杨木质部的含量。受害后,除单宁和类黄酮外,其他次生代谢物在沙林杨树皮中的含量均显著低于新疆杨树皮中的含量;沙林杨木质部的毛蕊花糖苷含量显著高于新疆杨木质部,白杨甙和总酚苷则相反。防御酶类测定结果显示,未受害沙林杨树皮中的SOD酶活性低于新疆杨中的活性,而PPO酶相反。受害后,沙林杨树皮中的PAL和木质部的PPO酶活性分别显著低于在新疆杨树皮和木质部中的活性;沙林杨树皮中的SOD活性显著低于其在木质部的活性;POD酶在沙林杨受害树皮中的活性最高,在受害木质部中的活性也显著高于在未受害木质部中的活性。因此,沙林杨树皮和木质部中的POD和SOD酶与防御天牛危害有关,新疆杨受害木质部中的PAL和PPO酶升高与光肩星天牛的钻蛀有关。     

基于污染种类判别特征的作物Pb、Cu污染种类判别

为判别作物中的重金属污染种类,开展了Pb、Cu胁迫下的典型作物（玉米）培育实验,获取了作物叶片的高光谱数据与Pb、Cu污染信息。首先对光谱进行分数阶、整数阶导数变换,而后利用差值比光谱指数构建特征参量以组成Pb、Cu污染种类判别特征（DFLCPT）,最终基于DFLCPT数据构建了用于作物Pb、Cu污染种类判别的随机森林分类（RFC）、K-最邻近分类（KNNC）、支持向量机分类（SVC）、高斯过程分类（GPC）模型。结果表明：在依托多种导数光谱构建的差值比光谱指数（DRSI）中,以0.9阶导数光谱为基准的DRSI[2 412,1 223,636]与样本Pb、Cu污染种类的相关系数绝对值最大,为0.764 1;在依托多维度DFLCPT(DFLCPTn D)建立的SVC、RFC、KNNC、GPC玉米Pb、Cu污染种类判别模型中,RFC模型的效果优于SVC、KNNC、GPC模型,其在训练集与验证集中取得的最高正确率均为100%,精度较好,稳定性较强。研究表明,依托DFLCPT的模型在Pb、Cu污染种类判别中达到了预期效果,可为大规模的作物重金属污染种类判别提供一定的技术支撑。     

钝化剂对土壤性质及镉生物有效性的影响研究

为研究土壤重金属钝化稳定化技术中钝化剂施加对土壤物理化学性质及镉生物有效性的影响,通过培养试验结合定期密集采样监测方法,研究羟基磷灰石(HAP)、小麦生物炭(WB)、巯基改性坡缕石(MPG)施加对镉污染碱性土壤pH值、EC值、团聚体组成和DTPA-Cd变化规律的影响,并分析不同因子间的相关关系。结果表明:HAP显著提高土壤pH值0.16～0.30个单位(P0.01),降低土壤EC值;WB则降低土壤pH值0.09～0.32个单位,显著提高土壤有机质、增加土壤EC值(P0.05);MPG处理对土壤pH值和EC值无显著影响。与对照组(不施加钝化剂)相比,3种钝化剂施加后短时间内(5 d)土壤中2mm和2～20mm团聚体比例增加,随着钝化稳定时间的延长,土壤中20mm团聚体占比逐渐增大;对比3种钝化剂对Cd2+的钝化效果,MPG钝化效果最佳,40d后DTPA-Cd含量较对照组降低3.01 mg·kg-1。相关性分析表明,HAP和WB通过改变土壤pH值影响土壤DTPA-Cd含量,XRD表明HAP通过磷酸镉沉淀降低土壤DTPA-Cd含量,HAP和MPG处理组土壤Cd2+的稳定化导致各粒径团聚体比例的变化。研究表明,MPG可显著降低镉的生物有效性且对土壤理化性质无显著影响,可作为碱性土壤原位钝化技术中钝化剂的优先选择。     

河北铅锌尾矿库区土壤重金属含量高光谱反演方法对比

为更好地研究利用光谱反映的土壤重金属信息，实现具有多重金属复合污染问题的铅锌矿区土壤重金属含量高光谱快速估测，该研究以河北省某铅锌矿区为例，首先对研究区土壤的Cu、Cr、Ni、Zn、Cd、Pb污染状况进行了评价分析，其次基于实验室高光谱数据，组合变换光谱、特征变量和反演算法形成不同反演策略，通过各反演策略下的重金属反演精度比较，定量分析不同光谱预处理、特征选择和建模算法的优劣与适应性，构建最优反演模型。研究结果表明：1）研究区土壤Cr、Ni清洁程度较好，其余Cu、Zn、Cd、Pb均有不同程度污染；参比当地土壤背景值，区域内梅罗综合污染指数均值29.7，为重度污染，潜在生态风险因子均值1330.3，处于高生态风险状态；2）光谱预处理可以增强土壤重金属信息表达。其中，光谱微分效果较好，但易受噪声影响，而多元散射校正、标准正态变量、倒数对数变换可以进行光谱去噪，提升处理效果；3）特征选择方法中，相关系数法选择特征波段数目多，不同重金属反演R² 差异较大；Boruta法选择特征波段数目少，不同重金属反演R² 差异较小；4）BPNN、XGBoost可以较好描述重金属含量与光谱的非线性关系，相较于其他算法具有更好表现，分别实现了Cr、Ni、Zn和Pb、Cd的最优反演，SVMR实现了Cu的最优反演。研究表明，不同的光谱预处理、特征选择与建模算法对于土壤重金属含量的反演均具有较大影响，选择合适的处理、建模算法可以有效提升反演精度。该研究为进一步实现高效、准确、大范围遥感监测铅锌矿区土壤重金属污染状况提供参考依据。