解读五桥“大户战略”

一个既无资源优势又无区位优势、发展基础极差的国家级贫困区，第一产业增加值连续三年保持高增长，甚至远远超过全市全区平均水平。奇迹的出现引起各方关注，各方关注的焦点则在于一个曾经被时代遗忘的名字——重点专业大户。     

三日龄首免 控制了猪瘟

１９９０年４月至５月,我县一大型猪场仔猪先后发病死亡。发病初期该场兽医用抗菌素、磺胺类药物治疗无效,向县兽医站求诊,初诊疑是猪瘟,立即对３日龄以上的猪紧急注射猪瘟兔化弱毒疫苗,并送病猪到江西农业大学畜牧兽医系确诊为猪瘟后,病猪全部深埋处理,５ｄ后再无新病例发生。１９９０年５月至１９９６年６月该场共产仔猪２８５００头,均３日龄首免,断奶后２４ｈ再次免疫,６年来未发生猪瘟。现将主要经过报道如下。１流行病学该场的仔猪于１９９０年４月１０日开始发病,至５月１２日共发病仔猪２８０头,死亡１０８头。当时该场…     

太湖流域典型农用地面源磷流失的土壤主控因子光谱识别

[目的]通过光谱识别太湖流域农用地面源磷流失的土壤主控因子,为简化面源磷流失强度估算提供依据。[方法]通过分析梅梁湾流域耕地和园地中不同面源磷流失强度下的土壤光谱特征,确定影响面源磷流失强度的主要土壤理化性质。[结果]耕地面源磷流失强度的特征波段为650~670nm,1 475nm和1 680~1 695nm,土壤主控因子是有机质,二者之间呈正相关;园地面源磷流失强度的特征波段为685~690nm,710~720nm,1 110~1 115nm,1 150~1 155nm和2 170nm,主控因子是有机质、水分和Fe2+,分别和面源磷流失强度呈负相关、正相关和负相关;有机质对耕地的面源磷流失强度的影响更加显著:耕地面源磷流失强度与光谱指数间的相关系数在1 685nm处达到0.74,而园地条件下相关系数最高值在715nm处仅为0.48。[结论]耕地面源磷流失主控因子为有机质,园地的主控因子为有机质、水分和Fe2+。     

巢湖流域非点源颗粒态磷负荷的空间差异及关键影响因子研究

首先选取巢湖流域内的7个二级流域作为研究区,同时为了使研究结果更具可靠性,利用县级行政区划数据对研究区进行细化;然后构建泥沙输移分布模型,定量估算2015年巢湖流域颗粒态磷负荷模数;最后在不同土地利用模式下,综合考虑地理位置、资源条件、社会经济等影响因子,剖析产生颗粒态磷流失的差异并分析其原因。结果表明:巢湖流域平均颗粒态磷负荷模数为0.308 t·km~(-2)·a~(-1),主要用地类型为林地0.759 t·km~(-2)·a~(-1)耕地0.256 t·km~(-2)·a~(-1)建设用地0.138 t·km~(-2)·a~(-1),细分研究区使研究结果更具可靠性。颗粒态磷负荷模数具有空间差异,高值区集中在坡度较大、降水充沛的杭埠河流域(岳西县、霍山县、舒城县);低值区分布在地势平缓、经济发展水平较高的派河流域(肥西县)、南淝河流域(合肥市、长丰县)。坡度大、降水丰沛是造成林地、耕地颗粒态磷负荷模数较高的主要原因;化肥、农药不合理施用、地膜污染等导致耕地负荷较高;畜禽养殖提高建设用地负荷;磷矿的分布也会增加磷背景值。     

不同来源的非点源污染对湖泊氮磷浓度的影响——以巢湖流域为例

为明确非点源污染中不同污染源对湖泊氮磷的影响，基于冗余分析方法，综合考虑了巢湖流域非点源污染中种植地、畜禽养殖、水产养殖、农村生活污水排放和大气沉降五大来源，探讨了非点源污染多来源对湖泊氮磷浓度的影响，同时，在平水期和丰水期两个季节分析不同来源的影响差异。结果表明：平水期非点源污染对湖泊氮磷浓度的影响略高于丰水期，平水期解释率可达到80.5%，丰水期为71.6%，且不同来源的影响在平水期和丰水期具有一定的差异。影响差异最明显的污染源是大气沉降和农村生活污水排放，其中，大气沉降在丰水期的解释率可高达46.4%，而在平水期仅为6.3%，农村生活污水排放的解释率恰好相反，但两者总和在平水期和丰水期均超过50%。种植地、畜禽养殖、水产养殖产生的非点源污染对湖泊氮磷浓度的影响作用相当，三者解释率都在10%~20%之间，且在平水期和丰水期变化相对较小。研究表明，大气沉降和农村生活污水排放对湖泊氮磷浓度的影响受季节因素影响较大，而农业种植、畜禽养殖和水产养殖作为农业生产的三种主要形式，其对湖泊氮磷浓度的影响应得到同等程度的重视。     

基于SWAT的河套灌区氮磷面源污染时空变化研究

以河套灌区为研究区,采用SWAT模型估算该灌区流域面源污染负荷,分析面源污染的空间分布特征和年际变化趋势,识别灌区面源污染关键区域和关键污染源。结果表明:2001-2020年灌区内总氮、总磷负荷年平均值分别为565.23 kg·a^-1和108.93kg·a^-1;面源氮磷负荷高值区主要分布于灌区中部,低值区主要分布于灌区北部;面源氮磷负荷在中部地区表现为先上升再下降趋势,西部地区表现为先下降再上升趋势,而在东部及北部地区表现为下降趋势;灌区内在产生生活污水过程中产生的氮类和磷类污染物贡献率最大,达到44.51%,其次就是种植业源和养殖业源,贡献率分别为28.76%和26.73%,其中种植业源贡献率会受降雨量变化影响,从东部的乌拉特前旗站向西至杭锦后旗站水量逐渐减少,种植业源贡献率也表现出东部高于西部。生活污水作为第一污染来源,需要严格控制其排放,应着重对厕所粪尿通过排入化粪池等处理方法将其中有害物质转化为沼液等对农作物有用的物质。     

基于InVEST和生态风险评估模型耦合的湿地生态风险评价——以吉林省为例

湿地是生态系统的重要组成部分，在保护生物多样性和区域经济发展等方面发挥着不可替代的作用。基于生态系统外部的危险性和内部的脆弱性的生态系统评价体系，选取了22个关键评价指标，耦合InVEST产水量模型和生态风险评估模型，估算吉林省湿地生态风险指数，实现吉林省湿地生态风险空间分布特征模拟，为湿地生态保护与建设提供建议。结果表明：（1）产水量模拟精度达到99.88%，空间分布呈现从东南到西北递减的特征，延边朝鲜族自治州产水量最高，产水量空间分布与降水量成正比，与温度、GDP等成反比；（2）吉林省湿地生态风险性指数从中部地区向东西部地区呈下降趋势。尤其西南地区湿地的风险性较高，由于温度高，自然灾害程度高，人口密度大，人类活动对湿地压迫性强。吉林省应采取更具有针对性的政策和措施，加强对较高风险性地区的保护，为促进区域社会经济的发展和维护生态平衡提供有力的保障。