模拟气候变化条件下太湖地区典型农田氮素的动态变化

在当前气候变化情景下,基于T-FACE(temperature-free air carbon dioxide enrichment)平台升高温度和CO2浓度,连续3a在小麦生长季对太湖地区典型土壤——乌栅土耕作层中无机氮素的动态变化进行了研究。结果表明:在小麦3个生长季内土壤中NH+4-N的含量表现为先降低后升高;温度升高、CO2浓度升高和CO2浓度与温度同时升高的交互作用会导致土壤中NH+4-N含量降低,并且时间越长,影响效果越明显;在小麦3个生长季内土壤中NO-3-N的含量没有明显变化规律;CO2浓度升高和CO2浓度与温度同时升高的交互作用也能降低土壤中NO-3-N的含量;温度对土壤中NO-3-N含量的影响没有显著规律性;常规处理和CO2浓度升高处理的土壤中NH+4-N和NO-3-N的含量有显著和极显著相关关系,相关系数分别为0.538(p0.05),0.725(p0.01)。     

太湖地区小麦生育期麦田土壤铵态氮和硝态氮含量的模拟与预测

[目的]以T-FACE(temperature-free air carbon dioxide enrichment)模拟的气候情景下的田间实测数据为参照,对DNDC模型在太湖地区的适用性及拟合效果进行分析,并预测农田土壤中无机氮素的变化趋势。[方法]基于太湖地区稻麦轮作体系的T-FACE田间试验,采用DNDC模型研究了温度升高和CO2含量升高对土壤中硝态氮和铵态氮含量变化的影响。[结果]DNDC模型对试验区耕作层土壤中硝态氮和铵态氮含量的模拟值与田间实测值较为吻合,相关系数分别为0.942 1(P<0.01)和0.763 6(P<0.05),具有较高的可信度。年降水量和氮肥使用量的敏感性指数较大,分别为-2.282、0.692(铵态氮)和-3.417、0.433(硝态氮)。[结论]试验区耕作层土壤内无机氮素含量受气候因子的影响较大,并存在明显的季节性差异。模拟结果在小麦生长季后期与实测值较接近;在生长季前期和施肥后以及CO2含量和温度升高处理后较实测值偏高。降水量和施肥量是影响无机态氮含量的关键因素,年平均温度、p H值也有一定影响。DNDC模型对其他参数的敏感性不高。     

基于马尔可夫链的太湖流域典型地区年降水量分析与预测

[目的]为了探讨如何预测太湖流域的年降水量,发现年降水量的规律。[方法]对太湖流域1960—2010年年降水量进行了分析,运用加权马尔可夫链方法建立了该区年降水量预测模型。[结果]太湖流域20世纪60,70和80年代研究区的年平均降水量均低于多年平均降水量;该降水序列满足马尔可夫链的要求。建立了加权马尔可夫链模型,并预测了2011年和2012年的年降水量,预测值与实测值的相对误差分别为6.59%和-10.74%;平水年、偏枯年、偏丰年、枯水年和丰水年出现的概率分别为0.268 5,0.206 7,0.184 5,0.166 1和0.174 2。[结论]马尔科夫链预测平水年的年降水量相对误差较小,偏枯年和丰水年年降水量的相对误差较大;平水年、偏枯年和偏丰年出现的概率较大。     

基于surfer软件和风险评估模型对场地环境的分析和评价

指出了随着城市化的快速推进,城市建设用地的需要也大幅增加,对工矿企业用地进行再开发利用是城市可持续发展的重要途径。近年来,我国在推进产业结构调整以实现城市发展转型升级过程中,位于城市中心城区的大量企业搬迁、停产和倒闭所遗留场地的土壤和地下水污染问题凸显,环境安全隐患突出。2014年发布的《全国土壤污染状况调查公报》显示,全国土壤环境状况总体不容乐观,长三角、珠三角、东北老工业基地等部分区域土壤环境问题较为突出,且工矿企业场地环境条件复杂,场地污染精准识别难度大。对某钢铁厂场地环境进行了精准调查、污染风险评估和控制,为后续城市污染场地再开发利用过程中的风险管控提供一定的理论支持。