南京市工业“三废”排放量环境库兹涅茨曲线分析

[目的]分析南京市工业"三废"排放量环境库兹涅茨曲线,为该市环境污染治理提供理论依据。[方法]选取了南京市25年(1990~2014年)工业"三废"(废水、废气、一般工业固体废物)排放量与人均GDP为计量数据基础,分析了南京市的环境库兹涅茨曲线。[结果]南京市工业废气符合倒"U"型曲线的左侧部分,拐点即将到来,GDP与工业废气之间的正相关关系即将打破;南京市工业废水符合正"U"型曲线的左侧部分,随着GDP的增长,仍呈现逐年递减的趋势;南京市一般固体废弃物则呈现出"N"型曲线,越过第2个转折点后,水环境压力还有可能随着经济的增长而增大。[结论]未来工业固废和目前处于高位的工业废气将是南京市工业"三废"污染的重点。     

南京市移动源排放清单建立研究

基于南京市移动源活动水平,采用适当的估算方法,建立了南京市2015年移动源排放清单。结果表明:南京市2015年移动源排放的CO、HC、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2分别为9.61万t、1.88t、5.66万t、0.22万t、0.20万t和0.29万t。道路移动源中,小型载客汽车对HC和CO排放量贡献率最大,分别为61.0%和54.7%。重型载货汽车是NOx、PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2四种污染物的主要排放来源,占比分别为54.0%、46.7%、45.8%和42.9%。非道路移动源中,船舶对CO、HC、NOx、PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2排放量的贡献率均最大,分别为53.8%、49.4%、44.5%、57.8%、57.1%和89.6%。     

冬小麦阴阳叶光合特性的差异研究

利用LI-6400R便携式光合测定系统测定了冬小麦不同生育期的光响应曲线,并将植株分为阴阳叶,观测其不同叶位叶片的光合速率及相关因子日变化。结果表明：冬小麦最大光合速率出现在孕穗期,光响应曲线模拟值与实测值有很好的一致性。光合有效辐射是造成阴阳叶光合速率及其他生理因子差异的主要原因。阳叶在高光强时表现出“午休”现象,而阴叶受光合有效辐射限制,光合速率偏低。不同时期冠层内植株叶片水分利用效率均自下而上增大,且阴阳叶之间差异较大。     

不同高度层冬小麦叶片水分利用效率对CO2浓度变化的响应

大气CO2浓度升高会给地球生态系统带来一系列环境问题,植物能够通过气孔调节光合作用和蒸腾作用,对环境变化做出响应。本研究以评价植物光合作用和蒸腾作用相互关系的指标水分利用效率为切入点,以冬小麦为研究对象,在灌浆期将冠层按距离地面高度分上、中、下三层,采用LI-6400便携式光合作用测量系统测定数据对各层叶片光合、蒸腾特性随CO2浓度变化的响应进行了对比分析。结果表明：随着CO2浓度的增加,（1）各层叶片净光合速率呈直角双曲线形式增加,不同层叶片之间净光合速率对CO2浓度响应的差异不显著（P〉0.05）,但各层羧化速率、光合能力、光呼吸表现不一致,均为上层〉中层〉下层;（2）各层叶片蒸腾速率总体下降,不同层叶片之间蒸腾速率对CO2浓度响应的差异显著（P〈0.01）,蒸腾速率的变化是气孔导度随CO2浓度变化的结果,两者呈显著正相关（P〈0.01）;（3）净光合速率提高与蒸腾速率降低,共同使叶片水平水分利用效率提高。研究工作有利于加深气候变化对农业影响的认识,也为农田生态系统碳、水耦合循环的多层模型研究奠定基础。     

基于COPERT IV模型的机动车排放清单研究——以南京市为例

该研究应用COPERTⅣ模型建立了南京市2014年机动车污染排放清单.结果表明:南京市2014年机动车CO、NOx、VOCs、PM10和PM2.5排放量分别为6.80万t、4.46万t、1.12万t、0.21万t和0.16万t.各车型污染物贡献率各不相同,小客车排放的CO和VOCs量最大,分别为59.2%和48.2%.重型货车是NOx、PM10和PM2.5排放的主要来源,贡献率分别为50.8%、37.2%和41.0%.按排放标准划分,国III标准的车辆对CO、VOCs、NOx、PM10和PM2.5排放的贡献率最大,分别为30.4%、55.5%、26.5%、51.3%和54.9%.     

华北平原冬麦田根呼吸对土壤总呼吸的贡献

用LI-6400便携式光合作用测量系统及LI-6400—09土壤呼吸室对冬小麦关键生长期农田土壤各组分呼吸速率进行了测定,并用根生物量外推法（RBE）和根去除法（RE）两种方法估算了根系呼吸对土壤总呼吸的贡献。结果表明：土壤各组分呼吸速率有明显的季节变化,土壤中根生物量解释了大约44％的土壤呼吸的季节变化;土壤各组分呼吸速率与5—10cm土壤温度关系密切,呈指数正相关,Q10值为1．4～1．6;用根生物量外推法（RBE）得到的根呼吸对土壤总呼吸的贡献为18％～54．3％、平均值为32％,比根去除法（RE）得到的贡献率（32．6％～58,1％）、平均值（44,6％）低。两种方法描绘的根呼吸季节变化趋势一致,且都在小麦花期表现出峰值。综合两种方法,得出华北平原冬麦田根呼吸对土壤总呼吸的贡献率为32％～45％。     

土壤呼吸的水热因子模拟及温度敏感性的探讨

[目的]研究水热因子对土壤呼吸的影响,进而对土壤呼吸温度敏感性进行探讨。[方法]利用LICOR-8100对华北平原典型冬小麦拔节期土壤呼吸进行测定,分析其与水热因子的关系并建立关系模型。[结果]土壤呼吸速率与气温、5cm层土壤温度均呈显著正相关,且与土壤温度相关性更好,温度对土壤呼吸的影响在低温时比高温时更为显著;按不同温度条件划分的5cm土壤相对含水量与土壤呼吸速率呈显著正相关,且温度较高时土壤呼吸对土壤含水量变化的响应更显著。[结论]土壤呼吸速率的水热因子关系模型为R=0．180×Ts^0.878×Ta^0.088×θ^0.147（R^2=0．836,P〈0．0001）,土壤呼吸温度敏感因子Q10和土壤温度、气温呈负相关,与土壤含水量呈正相关关系。