新疆2018年冬季雨雪风沙强降尘事件

2018年11月30—12月3日中国西北新疆地区发生了罕见的冬季雨雪风沙强降尘天气事件,基于气象观测记录、环境监测和大气降尘连续观测数据,分析研究了此次异常天气过程的大气污染物的时空变化特点及其环境影响。结果显示：该天气过程造成新疆90%以上的绿洲城市遭受大气颗粒物污染,污染组分主要以粗颗粒污染物为主,环境PM10(空气动力学直径≤10μm的颗粒物)最大浓度高达4745μg·m^-3;大风天气与PM₁₀浓度以及空气质量指数(Air Quality Index,AQI)高度正相关;首府乌鲁木齐市大气颗粒物总沉降量约90×10⁴～152×10⁴t,大气降尘强度均值为85 g·m^-2,超过城市年均值的60%。此次冬季异常雨雪风沙天气过程导致环境空气重污染和高降尘量,风蚀沙尘颗粒物在大气环流场急流作用下传输到绿洲区域,对城市大气环境质量的恶化影响显著,塔克拉玛干沙漠是造成此次西北新疆地区大范围强降尘事件的主要源地。     

中国大陆主要粮食作物地力贡献率和基础产量的空间分布特征

利用农业统计数据和土壤属性数据,将业已建立的地力贡献率统计模型与GIS技术耦合,研究了中国大陆3种主要粮食作物(水稻、小麦和玉米)的地力贡献率和基础产量的空间分布特征.结果表明,地力贡献率和基础产量空间分布差异较大.其中,玉米的生长受钾素的影响较大,高值区分布在华北平原和东北春玉米区,基础产量和地力贡献率分别为3.43 t·hm-2和51%;低值区分布在华中华南一带,为1.90t·hm-2和33%.其余作物的高产区分布在东部沿海以及长江黄淮流域,特别是华东华中和四川盆地,低产区主要分布在华北以北以及西南丘陵地带.统计分析表明,地力贡献率和基础产量对水稻生产的贡献最大,且空间变异小.冬小麦地力贡献率和基础产量的变异系数均大于其他各作物.该研究能较好地模拟我国3种作物的基础产量,可为区域尺度农田指导施肥和控制农业生态环境胁迫提供依据.     

中国大陆主要粮食作物地力贡献率及其影响因素的统计分析

通过对国内大量文献数据的调研和整理,采用数理统计方法,研究了中国大陆3种主要粮食作物(水稻、小麦和玉米)地力贡献率的统计特征及其与地理位置和土壤理化性质的定量关系.统计分析表明,水稻、小麦和玉米地力贡献率的空间变异总体呈正态分布,3种作物地力贡献率的均值和标准差依次为60.2%±12.5%(n=121)、45.7%±15.7%(n=91)、51.0%±19.7%(n54).单因子相关分析表明,各类作物在不同种植区的地力贡献率与土壤基本特性及地理位置间存在显著的相关关系.基于相关分析结果,采用逐步回归分析方法,分别建立了北方和南方单季稻、冬小麦;双季早稻、双季晚稻、春小麦、春玉米和夏玉米地力贡献率的统计模型.残差分析结果表明,所建立的统计模型具有较好的解释性,可用于估算不同作物的地力贡献率,为制定区域尺度农田施肥策略和控制农业面源污染提供依据.     

放牧草地氧化亚氮排放：研究进展与展望

氧化亚氮(N2O)是一种长寿命、高辐射效率的温室气体,草地是其重要的自然排放源,放牧活动和气候变化剧烈影响草地排放特征与强度,排放通量测量误差、研究对象的局限、关键过程影响不清等因素限制了对草地排放总量和氮气候反馈效应的准确评估。本文讨论了差异化的观测方案包括N2O浓度分析方法和采样频率可能给草地排放量估算造成的影响;指出研究放牧草地N2O排放,应综合考虑放牧相关排放源的贡献,定量整个放牧系统的排放量;提出气候变化影响程度取决于气候因子是否能够缓解放牧草地土壤“贫氮”对N2O生产的限制。未来应加强观测方法的误差评估和非生长季通量观测的频率,明确土壤冻融过程触发和主导N2O排放的机制以及冻融期脉冲排放对国家尺度排放的贡献,了解多年冻土区高寒草地N2O排放水平及其对全球变暖的响应,探明大气氮干沉降增加及干沉降组分变化对草地排放的影响。     

用数值反应和实验种群生命表分析胡瓜钝绥螨的控制能力

 在华北平原玉米-潮土系统中,采用原状土柱培养乙炔抑制法研究尿素、硝酸铵、碳酸氢铵和硝酸钙4种氮肥品种的反硝化损失和 N2O 排放量。结果表明,氮肥品种的反硝化损失量为 0.38～1.20　kgN·ha-1,品种间无显著差异;N2O 排放量为 0.05～0.95　kgN·ha-1,品种间差异显著。硝酸铵排放量最高,硝酸钙最低。尿素分 2 次施用比 1 次施用显著或极显著增加反硝化损失量和N2O 排放量,分别增加 4.05 和 1.84　kgN·ha-1。施用氮肥极显著增加玉米产量,增产率达9.7%～19.8%     

控释肥对土壤氮素反硝化损失和Ｎ２Ｏ排放的影响

在实验室培养条件下,研究了3种控释肥对土壤氮素硝化反硝化损失和N2O排放的影响.结果表明,控释肥具有明显控制氮素释放的作用.在培养的前23d.控释肥处理的土壤NH+4-N含量低于尿素处理,而后则高于尿素处理.各肥料处理土壤NO-3-N含量均随培养时间逐渐增加,但不同肥料处理间差异不显著.28d培养期间,施入控释肥的土壤反硝化氮损失量为30.33～30.91mgN·kg-1土,比施加尿素处理土壤低13.83～14.41 mgN·kg-1土,差异达到显著水平(P<0.05),控释肥降低氮肥的反硝化损失达3.45～3.60个百分点.控释肥处理土壤N2O累积释放量约为15.71～20.45 mgN·kg-1土,比尿素处理高0.86～5.60 mgN·kg-1土,但差异未达到显著水平.     

不同区域森林表层土壤甲烷和乙烯氧化特性及影响机制

采集我国长白山、西双版纳和鼎湖山森林表层土壤(5 cm),通过一系列实验室培养来研究不同区域典型森林土壤甲烷和乙烯氧化潜势、差异机制以及乙烯对甲烷氧化的影响效应.结果表明,温带森林土壤甲烷和乙烯氧化速率高于热带与亚热带土壤,并具有较高的最大甲烷氧化速率(Vmax).所有森林土壤甲烷氧化的半饱和常数(Km)变化范围较大,从而显示不同区域以及同区域不同植被下土壤甲烷氧化特性具有差异性.通过比较在相同起始碳浓度时热带不同土地利用、热带与亚热带森林以及温带不同林型土壤甲烷和乙烯氧化特性的差异,发现甲烷氧化对土地利用、气候条件与植被变化的敏感度显著高于乙烯氧化.在高浓度乙烯(约20μLC2H4·L-1)存在时,发现所选择的不同区域森林土壤氧化大气本底甲烷潜势均被抑制,抑制率为83%～100%,尤其是热带土壤.因子分析和回归分析显示,影响这些森林土壤甲烷和乙烯氧化的主要因子是水/盐溶性有机碳和有机氮以及微生物碳氮.     

模拟酸雨对冬小麦-大豆轮作农田土壤呼吸、硝化和反硝化作用的影响

为研究模拟酸雨对冬小麦-大豆轮作农田土壤呼吸、硝化和反硝化作用的影响,在农田进行随机区组试验,布设4个区组,每块区组随机设置4个模拟酸雨处理,分别为去离子水A1（pH=6.7）、A2（pH=4.0）、A3（pH=3.0）、A4（pH=2.0）。采用LI-8100开路式土壤碳通量测量系统对不同酸雨强度的冬小麦-大豆轮作农田进行土壤呼吸速率观测,并采用气压过程分离技术（BaPS）测定不同酸雨处理的土壤CO2产生速率、硝化速率和反硝化速率。试验结果表明,冬小麦田各处理间土壤呼吸速率无显著差异（P〉0.05）;大豆田高强度模拟酸雨A4处理明显抑制了土壤呼吸作用（P〈0.05）。就冬小麦-大豆轮作生长季而言,各处理土壤呼吸速率无显著差异（P〉0.05）,其平均土壤呼吸速率分别为（2.26±0.11）、（2.31±0.20）、（1.91±0.09）、（2.03±0.17）μmol·m-2·s-1。冬小麦田A1、A3、A4处理间土壤CO2产生速率、硝化速率和反硝化速率均无显著性差异（P〉0.05）。高强度模拟酸雨抑制了大豆田土壤CO2产生速率;大豆田A1、A3、A4处理的硝化速率测定均值分别为（191.6±36.1）、（261.6±36.3）μg·kg-1·h-1和（255.2±45.1）μg·kg-1·h-1,这3个处理的反硝化速率均值分别为（172.8±19.8）、（216.0±45.7）μg·kg-·1h-1和（216.3±44.6）μg·kg-·1h-1。研究表明,模拟酸雨强度升高未显著影响冬小麦田土壤呼吸、硝化和反硝化作用;高强度模拟酸雨（pH=2.0）降低了大豆田土壤呼吸速率和CO2产生速率,但对土壤硝化和反硝化作用有促进作用。     

菜田氮素反硝化损失与N2O 排放的定量评价

 在田间条件下, 应用原状土柱培养- 乙炔抑制法测定蔬菜地氮肥反硝化损失和N₂O 排放量。结果表明, 在茄子- 灰泥土系统中, 不施氮肥处理下, 土壤氮素反硝化损失量和N₂O 排放量分别为N 22.8 kg·hm^-2和N 8.2 kg·hm^-2 ; 施氮肥处理下, 反硝化损失量和N₂O 排放量都极显著提高, 分别达N 37.9 和N33.8 kg·hm^-2 ; 氮肥反硝化损失量占施肥量的5.1 %, 产生的N₂O 排放量占施肥量的8.6 %。土壤氮素反硝化损失量和N₂O 排放量与土壤水分含量极显著相关, 而与土壤中铵态氮和硝态氮含量的相关性不显著。     

1980-2010年中国和印度农田化肥氮源氧化亚氮排放的比较

采用排放因子方法估算了1980—2010年中国和印度小麦、玉米和水稻农田化肥氮源 N2O 直接排放量,并进一步分析了两国农田 N2O 排放的时间变化和空间差异。结果表明：中国1980—2010年小麦、玉米、水稻田的单位面积 N2O 直接排放量平均值分别为1.75、1.60、0.42 kg N2O-N·hm-2·a-1,分别为印度的1.3、2.4、2.0倍。中国小麦、玉米农田单位面积 N2O 排放量较高的地区主要集中在东南和南部,西部和北部排放较低,而印度小麦、玉米农田单位面积排放量高的区域则集中在东部及西南沿海。三十年间,中印两国三种作物 N2O 直接排放量平均值分别为98.6、47.8 Gg N2O-N。中国小麦和玉米田 N2O 排放量占三种作物排放总量的近90%,而印度农田 N2O 排放则主要来自小麦田,约占70%。两国三种作物 N2O 直接排放量随时间呈显著增加趋势,增加速率均表现为小麦田﹥玉米田﹥水稻田。中国三种作物 N2O 排放总量的年均增加速率为3.7%,低于印度的10.4%。虽然中国三种作物单位面积 N2O直接排放量和排放总量高于印度,但排放强度（单位产量的 N2O-N 排放量）及其增加速率均低于印度。