徐州市重污染期碳质组分、水溶性离子特征及来源解析

基于美国沙漠所研制的Model 2001A热/光碳分析仪对徐州市区2016年冬季重污染时期PM2.5中的碳质组分[有机碳(OC)和元素碳(EC)]以及水溶性离子(NO_3~-、SO_4~(2-)、F~-、Cl~-、NO_2~-、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~+)进行昼夜采样监测,并采用优化的MRS算法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算。结果表明,在采样期间徐州市区PM2.5平均质量浓度达到了(129.7±37.0)μg/m~3。通过OC/EC比值分析,采样期间徐州市区碳质气溶胶主要受到汽油车和柴油车尾气排放影响。SOC平均质量浓度为3.4μg/m~3,对OC的贡献达了44.3%,且夜晚二次污染程度要大于白天。重污染时期水溶性离子平均质量浓度达到了(126.0±24.0)μg/m~3,3种主要水溶性离子(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)以NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4的形式存在。通过对NO_3~-、SO_4~(2-)质量浓度比值的分析,表明以燃煤为主的固定源对水溶性离子贡献较大。利用PMF模型分析重污染期间大气PM2.5的质量浓度来源主要有6个,分别为交通源(48.7%)、二次无机气溶胶污染源(24.3%)、海盐及燃煤燃烧源(14.9%)、二次化工污染源(12.1%)、生物质燃烧源(0.9%)、道路扬尘源(0.1%)。总体来说,大气中PM2.5的来源较为多源化,其中交通源以及二次无机气溶胶污染源占据主导地位。     

天津市细颗粒物中化学成分及污染水平研究

为研究天津市细颗粒化学组分特征,于2006年8～12月采集PM2.5样品,分析天津市PM2.5中离子、元素碳、有机碳、无机元素等主要化学成分浓度及月变化特征。结果表明,采样期间,天津市PM2.5平均浓度为165.90μg/m3,有机碳(OC)、硫酸盐和地壳元素为其主要化学成分,质量浓度之和占PM2.5的37.0%。SO42-、NO3-、NH4+和Cl-为无机离子的主要成分,占全部无机离子的88.6%。OC/EC平均比值为4.21,冬季二次有机碳污染较重,SOC浓度占OC比例为34.5%。微量元素含量不足检出无机元素总量的10%,Zn、Pb等含量较高,质量浓度分别为623.8和302.3 ng/m3,分别占无机元素总量的3.6%和1.8%,表明机动车尾气和燃煤贡献突出。     

秸秆燃烧PM2.5及其碳组分排放特征研究

采用自主设计的民用炉灶燃烧-烟气稀释采样装置,获得安徽淮南和湖北武汉的小麦、玉米、水稻、花生、大豆5类典型农作物秸秆燃烧排放PM_(2.5)及其碳组分的排放因子,分析了排放因子的差异,筛选了碳组分的标识组分。结果表明,秸秆燃烧PM_(2.5)的排放因子随秸秆种类和地区的不同而呈现明显差异,淮南的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子在0.56～7.67 g·kg~(-1),武汉的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子在3.53～7.91 g·kg~(-1);不同种类秸秆烟气PM_(2.5)排放因子有明显差异,花生秸秆燃烧烟气PM_(2.5)的排放因子最高(均值5.98 g·kg~(-1)),是大豆秸秆燃烧烟气PM_(2.5)排放因子(均值2.04 g·kg~(-1))的2.93倍。秸秆燃烧PM_(2.5)的排放因子随秸秆含水率的增加而明显增大。碳组分是5种秸秆燃烧PM_(2.5)的主要成分碳,总碳(TC)占PM_(2.5)的36.40%～65.84%,其中花生秸秆TC排放因子最高(均值2.58 g·kg~(-1)),是小麦秸秆的TC排放因子(均值1.07 g·kg~(-1))的2.41倍;秸秆燃烧PM_(2.5)中的有机碳(OC)浓度远高于元素碳(EC),OC/EC值为2.36～13.73,表明秸秆燃烧对二次气溶胶的形成具有重要影响。淮南及武汉的秸秆燃烧烟气PM_(2.5)中char-EC/soot-EC值为17.20～64.16,char-EC显著高于soot-EC,可作为判断秸秆燃烧源的一个重要指标。主成分分析结果表明,秸秆燃烧PM_(2.5)中的OC1、OC2和EC1在碳组分中贡献较大,因此,OC1、OC2和EC1可作为秸秆燃烧PM_(2.5)的标识性组分。     

杭州临安4种绿地内PM2.5中有机碳和元素碳的浓度变化及来源分析

总结城市绿地内PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）质量浓度的时空变化规律,探究影响OC和EC质量浓度变化的因素,为改善人居环境质量提供依据。选取4种绿地（居住绿地、商业绿地、广场绿地和公共绿地）为研究对象,采用智能中流量TSP采样器采集绿地空气中的PM_2.5,通过热光反射法（TOR）检测样品上OC和EC的质量浓度,分析其来源。结果表明,4种绿地内OC和EC质量浓度季节变化一致,均为冬季>秋季>春季>夏季;春、夏、秋3个季节OC和EC质量浓度日变化均呈“一日双峰”型,8:00-12:00和16:00-20:00为早、晚高峰,12:00-16:00和20:00-次日8:00出现低谷值。二次有机碳（SOC）质量浓度为春季（2.84±0.27 μg·m^-3）、夏季（2.82±0.32 μg·m^-3）、秋季（2.99±0.34 μg·m^-3）和冬季（3.15±0.25 μg·m^-3）,分别占OC质量浓度的29.50%、11.96%、25.47%和32.12%,表明二次污染在各季节均存在。冬季机动车尾气和燃煤排放是PM_2.5中OC和EC的主要来源。     

公园林带对PM_(2.5)含碳组分和水溶性离子浓度的影响

为了探讨公园内部环境中PM_(2.5)主要化学组成的空间分布特征,以奥林匹克森林公园内针阔混交林带为研究对象,研究公园内林地内外PM_(2.5)浓度、含碳组分和水溶性离子浓度对比及季节变化特征。结果表明,林带对PM_(2.5)化学成分有重要影响,有机质、SO■、NO~-_3、NH~+_4为林带内PM_(2.5)的主要组分。公园林带可使PM_(2.5)中有机碳(OC)、二次有机碳(SOC)、NO~-_3、SO■、NH~+_4和K~+的浓度显著升高。不同季节PM_(2.5)酸度不同,冬、夏季呈酸性,春、秋季呈碱性,林内PM_(2.5)较林外酸性更强。     

冬季霾天气下武汉城区大气PM2.5的化学特征

研究了冬季霾天气下武汉城区大气PM2.5的化学组成和污染特征.结果表明,武汉冬季霾天气和正常天气PM2.5的平均浓度分别为183.83μg/m3和66.46 μg/m3,主要成分OM、NO3-、SO42-、NH4+的总量分别占PM2.5的80.88％和65.43％.霾天气期间OC和EC有着共同的主要来源.与正常天气相比,武汉冬季霾天气下PM2.5中各物质的质量浓度均有所增加,二次有机气溶胶对武汉PM2.5有更为显著的贡献,以煤燃烧为代表的固定源对PM2.5的贡献更大.与其他城市相比,以机动车尾气为代表的移动源对武汉冬季PM2.5的贡献相对较大.霾天气下PM2.5浓度的增加可能与市政建设、煤燃烧、生物质燃烧、汽车尾气等因素有关.     

生物质燃烧和采暖燃煤对太原市大气PM_(2.5)的影响

[目的]研究山西省太原市秋冬季生物质燃烧和采暖燃煤对大气细颗粒物(PM_(2.5))质量浓度及化学成分的影响。[方法]使用武汉天虹公司TH-150C中流量大气PM_(2.5)采样器于2014年10月4日至11月23日在山西大学环境科学研究所楼顶采集大气PM_(2.5)样品,测定其重金属、水溶性无机离子和有机碳(OC)、元素碳(EC)含量,记录采样期间气温、相对湿度、风速、大气PM_(2.5)日均浓度值,并查阅同期太原市周围卫星火点图。[结果]卫星火点图显示,2014年10月下旬太原市周边火点明显多于11月,与之相联系,采样点大气PM_(2.5)质量浓度呈现10月高、11月前2周低、之后快速上升的趋势,与该趋势变化相一致的是PM_(2.5)中的无机水溶离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、重金属元素Zn、Pb、As以及含碳颗粒OC、EC,而F~-、Cl~-和重金属Cd、Ni却呈现缓慢累积的变化规律,Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)浓度变化幅度较小,说明PM_(2.5)的来源复杂,影响因素较多;与采暖前相比,采暖后NO_3~-和SO_4~(2-)质量浓度比以及OC/EC均下降,表明采暖燃煤可使大气中SO_2和EC的排放迅速增加。[结论]太原市大气PM_(2.5)质量浓度及化学成分受多种因素的影响,除气象因素和燃煤外,生物质燃烧是重要的贡献源,城市周边生物质大量燃烧甚至可以超过采暖燃煤对大气PM_(2.5)浓度的影响。     

西宁市区PM_(10)污染物特征及其与气象要素的关系

使用2010-2012年西宁市区空气质量监测站逐日平均浓度数据以及同期气象要素资料,采用气候统计学方法,对PM10污染浓度特征及PM10与气象要素的关系进行分析。结果表明,近3年西宁市区PM10污染浓度呈递减趋势,由2010年的0.117 mg/m3到2012年的0.103 mg/m3,下降了0.014 mg/m3,同期的大部分气象要素呈升高趋势;PM10污染浓度最高值出现在12月,为0.166 mg/m3,最低值出现在7月,为0.061 mg/m3;污染浓度由重到轻排序依次为冬季>春季>秋季>夏季;冬季PM10污染浓度为夏季的2.0倍;取暖期污染物排放是PM10污染浓度增加的主要原因之一;PM10污染浓度的高低与春季沙尘天气有一定的关系,沙尘天气发生的次日污染最严重;污染天气出现概率呈冬季>春季>秋季的特征;PM10污染浓度月变化与地面气象要素有很高的相关性,说明PM10污染浓度的变化不仅与人类活动有关,与气象要素的关系也很密切。     

吉林地区一次沙尘暴天气PM10和PM2.5特征分析

利用吉林市空气质量监测小时数据资料和常规气象资料,对吉林地区2017年5月5—7日一次沙城暴天气中PM10和PM2.5变化进行了分析和比对。结果表明:5—7日沙尘暴天气过程中,AQI的主要贡献者是PM10。这表明在沙尘暴天气里,沙尘颗粒是一种重要的大气污染源,对大气中可吸入颗粒PM10的浓度产生很大的影响;5月6日沙尘暴天气PM10质量浓度呈单峰值趋势,PM2.5质量浓度呈双峰值趋势;PM10质量浓度和PM2.5质量浓度变化与风速、湿度等气象要素具有良好的相关性;在这场沙尘暴中所带来的沙尘颗粒是一种重要的大气污染源,对大气中可吸入颗粒PM10的浓度产生很大的影响,PM2.5质量浓度是次要影响。     

夏大豆土壤微生物有机碳及颗粒有机碳对不同耕作措施的响应

【目的】研究周年土壤不同层次碳对耕作措施的响应,为复播条件下进行有利大豆土壤固碳的合理耕作措施提供参考依据。【方法】在2017年大田滴灌条件下,设置翻耕覆膜(TP)、翻耕(T)、深松(ST)、免耕(NT)4种土壤耕作处理,研究不同耕作处理对不同土壤层次土壤总有机碳(SOC)、微生物有机碳(MBC)、土壤颗粒有机碳(POC)含量的影响。【结果】相对于T与TP处理,NT与ST处理均有利于增加0~10 cm表层土壤的SOC、MBC和POC的质量分数,但两者间无显著性差异。在10~30 cm耕作层,TP处理较比于其余三种处理,能保持土壤中SOC、MBC和POC的质量分数。但在土层深度30 cm以下,ST处理的MBC、POC质量分数逐渐与其余三种处理的差异性逐渐增大并呈显著性差异。在0~60 cm土层深度,微生物有机碳与颗粒有机碳占总有机碳的比例范围分别为1.29%~2.35%与17.81%~31.99%,并均在深度至60 cm的土层达到最高点,其占在总有机碳的比率为ST>TP>T>NT。【结论】深松和免耕均能够有效增加表层土壤的SOC、MBC和POC的质量分数,其中深松对土层深度30 cm以下的MBC、POC质量分数与比率具有显著提升,而在土层20~30 cm翻耕覆膜能够更好保持土壤中SOC、MBC和POC的质量分数。     

不同撂荒年限的热带农田土壤有机碳组分累积特征——以海南定安县撂荒农田为例

为了解热带地区不同农田土壤有机碳组分累积特征及影响因素,选取海南定安县农田和不同年限撂荒地撂荒地A（撂荒年限<3年）、撂荒地B（3年<撂荒年限<8年）、撂荒地C（8年<撂荒年限<10年）0～30 cm土层土壤有机体碳含量进行研究。结果表明,均随着撂荒年限的增加,土壤总有机碳含量和土壤矿物结合态有机碳含量呈不断降低的趋势,并且随着土层深度的增加土壤总有机碳的表聚现象逐渐减弱。相关分析表明,土壤有机碳含量和矿物结合态有机碳含量均有显著的相关性（P<0.01）。而土壤颗粒有机碳的含量在0～30 cm土层土壤中含量表现为：农田>撂荒地A（撂荒年限<3年）>撂荒地B（3年<撂荒年限<8年）>撂荒地C（8年<撂荒年限<10年）,在同一种土地利用方式下,从不同的土层剖面上来看,农田的土壤颗粒有机碳表层（0～10 cm）>中层（10～20 cm）>下层（20～30 cm）。相关分析表明,土壤颗粒含量和矿物结合态有机碳含量呈极显著的线性相关的关系（P<0.01）。总结得出,随着撂荒地年限的增加（10年内）土壤总有机碳、矿物结合态有机碳和颗粒有机碳的含量均逐渐减少。可见,农田具有较高的固碳潜力。     

灌溉模式对保护地土壤可溶性有机碳与微生物量碳的影响#br#

 【目的】研究沟灌、渗灌、滴灌3种灌溉模式下,保护地土壤可溶性有机碳和微生物量碳在剖面中的分布特征。【方法】灌溉模式设沟灌、渗灌、滴灌3种,进行长达10年的长期定位灌溉试验。对长期定位灌溉试验保护地分层采集土壤样品,测定土壤总有机碳、可溶性有机碳、微生物量碳含量,分析其剖面分布特征。【结果】土壤总有机碳、可溶性有机碳和微生物碳含量均呈表层土壤最高、随土层深度增加而降低的分布趋势;但灌溉模式间差异明显,土壤总有机碳含量在0—10 cm、80—100 cm土层为沟灌＞渗灌＞滴灌,10—80 cm土层为渗灌＞沟灌＞滴灌;在0—100 cm剖面各层,可溶性有机碳含量均为沟灌＞滴灌＞渗灌,微生物量碳为滴灌＞沟灌＞渗灌。可溶性有机碳、微生物量碳占总有机碳的比率分别在4.98%—12.87%和1.48%—2.82%之间,其占总有机碳的比率均为滴灌＞沟灌＞渗灌。土壤可溶性有机碳、微生物量碳与土壤总有机碳含量呈显著的正相关关系。【结论】沟灌有利于土壤总有机碳、水溶性有机碳的积累,滴灌有利于微生物生物量碳的增加;渗灌相比较而言最不利于土壤有机质积累,不仅总有机碳含量低且水溶性含量占总有机碳的比例小。     

不同有机物料还田对农田土壤有机碳以及微生物量碳的影响

为促进农业有机废弃物料的循环利用,选用来自5个涉农系统的有机物料(酒渣、沼渣、菌渣、猪粪和农田秸秆)进行还田,以单施化肥为对照研究其对土壤有机碳(Soil organic carbon,SOC)、微生物量碳(Microbial carbon,MBC)以及微生物商(Microbial quotient,Qmb)的影响。2011—2013年的数据结果表明:1)与无机肥对照相比,有机物料还田显著促进土壤SOC的积累,3年平均提高43%;其中沼渣和菌渣的效果好于猪粪、酒渣与秸秆,农田系统外的有机物料优于秸秆,更有利于SOC的积累。2)有机物料促进MBC的增加,较对照平均增加34%,其中酒渣、秸秆和猪粪对MBC的影响大于沼渣与菌渣。3)5种物料中,酒渣和秸秆还田提高土壤Qmb值;沼渣和菌渣还田降低土壤Qmb值,提高SOC的稳定性。     

UV-B辐射促进红壤水稻土中碳氮转化

以母质相同而有机质含量不同的两种水稻土(高有机质土,HO;低有机质土,LO)为对象,研究了三种强度的紫外(UV-B)辐射对两种土壤碳、氮转化的影响。结果表明:随着UV-B辐射强度的增加,土壤有机碳(TOC)含量降低,而可溶性有机碳(DOC)含量增加;UV-B辐射促进了土壤有机碳的降解和硝态氮的增加。在高强度的UV-B(2.83 W·m~(-2))辐射处理96 h后,LO和HO土壤的TOC含量分别减少了9.89%和10.16%,而DOC含量分别提高了39.24%和50.50%;同样辐射条件下,LO和HO土壤NO_3~--N含量分别比接受辐射前增加了74.48%和81.87%。因此,在农业生产中为了保护土壤碳库,减少氮素损失,应尽量避免地表裸露以降低UV-B辐射对土壤碳、氮转化的影响。     

玉米秸秆颗粒还田对土壤有机碳含量和作物产量的影响

为改进麦玉轮作区秸秆还田方式,推进秸秆资源高效利用,快速提升土壤质量,以秸秆不还田为对照（CK）,通过连续3年田间微区试验,研究了等量玉米秸秆粉碎还田（CCSI）和颗粒化还田（GSI）对0~20 cm和20~40 cm土层土壤有机碳（SOC）、可溶性有机碳（DOC）和作物产量的影响。结果表明：与CK相比,GSI和CCSI两种秸秆还田方式均能提高SOC和DOC含量,但主要集中在还田后1.5年内,还田后1.5~3年处理间无显著差异。在秸秆还田处理中,GSI处理能快速提高SOC和DOC含量。在还田当年,GSI处理0~20 cm土层SOC和DOC的平均含量较CCSI处理提高6.59%和3.00%,20~40 cm土层分别提高17.36%和12.65%,且两土层DOC/SOC也显著高于CCSI处理,但随着还田后时间延长,CCSI和GSI处理间差异逐渐缩小,还田后1.5年两者无显著差异。此外,GSI处理利于提高作物产量,且在还田当年增产效应更加突出。与CK和CCSI处理相比,GSI处理还田当年小麦产量分别提高9.80%和10.82%,玉米产量分别提高9.54%和3.45%。进一步分析发现,2013—2016年GSI处理虽然增加了经济投入,但由于具有更高的籽粒产量,最终获得较高的年均净利润,分别比CK和CCSI处理提高10.09%和3.24%。研究表明,秸秆颗粒还田较常规粉碎还田能快速提高SOC和DOC含量,促进当季作物增产,获得较高的经济效益。     

黔中地区三种林分土壤有机碳库比较

对黔中地区三种林分土壤有机碳、易氧化有机碳、稳定态有机碳及碳库管理指数进行研究.结果表明,3种林分0～60 cm土壤有机碳、易氧化有机碳、稳定态有机碳都表现为阔叶林＞杉木林＞马尾松林,马尾松林土壤有机碳、易氧化有机碳、稳定态有机碳比阔叶林分别减少了13.9％、37.0％、7.9％,杉木林比阔叶林分别减少了8.9％、24.7％、4.8％;各林分土壤有机碳、易氧化有机碳、稳定态有机碳都随着土层深度的增加而降低,阔叶林随土层加深变化幅度较大;土壤碳库管理指数也表现为阔叶林＞杉木林＞马尾松林.     

秸秆碳对不同施肥水平低肥力土壤碳组分的影响

为探明不同施肥水平下秸秆碳对低肥力土壤溶解性有机碳（DOC）、微生物量碳（MBC）和颗粒有机碳（POC）含量的影响,采用碳化硅管原位法,向不同施肥水平（0、120、240 kg·hm^-2,以纯氮计）的低肥力土壤添加¹³C标记小麦秸秆,定期取土样测定不同有机碳组分的含量及其δ¹³C值,并计算秸秆碳在各有机碳库中的转化及贡献比例。研究结果显示,秸秆添加后7 d是快速转化阶段,此后秸秆碳转化渐缓,以向POC转化为主。相较于DOC,秸秆碳更倾向转化为MBC和POC,秸秆添加60 d后的转化比例分别为0.12%~0.38%、4.01%~6.25%和4.74%~9.54%。秸秆添加后,土壤DOC、MBC和POC含量均显著增加,来自于秸秆碳的贡献分别为0.29%~15.01%、13.20%~32.85%和33.62%~59.69%。相较于0、240 kg·hm^-2的施氮处理,施氮量为120 kg·hm^-2时,秸秆添加能同时大幅提高试验土壤的活性和缓效性有机碳库含量。由此表明,秸秆还田条件下,适量施加氮肥更有利于低肥力土壤的培肥与固碳。     

基于GIS的安徽省土壤有机碳密度的空间分布特征

目的深层土壤有机碳库是陆地碳库的重要组成,研究云南省深层土壤有机碳的含量及其影响因素,对云南土壤中污染物的迁移和农作物的生长具有重要意义。方法收集云南省第二次土壤普查资料中570个土壤统计剖面数据,运用土壤类型法对云南省深层土壤有机碳密度(SOCD)进行估算;根据云南省土壤类型图,统计云南省不同类型土壤的深层土壤有机碳储量(SOCR);使用ArcGIS绘制深层SOCD的空间分布图,与云南省表层土壤空间分布进行比较;结合单因素分析对影响土壤有机碳含量的因素进行研究。结果根据Van Bemmelen系数估算所得：云南省30~200 cm深层平均SOCD为44.21 t/hm²,SOCR为1.67×10⁹ t。深层SOCD由滇东南向滇西北方向逐渐增大,与云南省表层土SOCD变化规律相似;并且深层SOCD的分布受海拔、降水量和温度的影响,深层SOCD值与海拔和年均降水量呈正相关,温度与深层SOCD则呈负相关。结论云南省深层土壤SOCD大于全国SOCD的平均值,但均小于云南省0~20 cm表层SOCD。本研究对未来其他地区深层土壤有机碳的研究具有重要参考价值。     

施用生物炭后塿土土壤有机碳、氮及碳库管理指数的变化

通过2年4季的田间小区试验,研究了添加0~80 t·hm~(-2)果树枝条生物炭后,土壤总有机碳(TOC)、全氮(TN)、p H、土壤活性有机碳(AOC)、土壤中活性有机碳(MAOC)、土壤高活性有机碳(HAOC)、土壤水溶性有机碳(WSOC)、碳库管理指数(CPMI)的变化及各指标之间的相关性。结果表明:在第四季作物收获后,随生物炭施用量的增加,TOC增加59.80%~180.52%、TN增加13.22%~20.92%、p H增加0.76%~1.28%;HAOC和CPMI均在生物炭用量为60 t·hm~(-2)时达到最大,分别较对照增加70.36%和52.43%;AOC前两季在生物炭用量为40 t·hm~(-2)时达到最大,后两季在生物炭用量为60 t·hm~(-2)时达到最大,而整个试验期内各施炭处理分别比对照增加18.46%~73.42%;WSOC在前三季随生物炭用量的增加而降低,且各施炭处理分别比对照低8.00%~42.77%。相关性分析表明,除MAOC外,上述各指标均与生物炭用量呈显著相关关系(P0.05)。研究认为,施用生物炭能提高土壤总有机碳、全氮含量和土壤碳库管理指数,有利于改善土壤质量,提高土壤肥力,为农田土壤可持续利用和生物炭作为土壤改良剂的应用提供科学依据和参考价值。     

不同经营措施对毛竹林碳储量及碳分配影响

以无经营毛竹纯林为对照(Ⅰ),以垦复(Ⅱ)、施用除草剂(Ⅲ)、劈草毛竹纯林(Ⅳ)为研究对象,研究不同经营措施对毛竹林碳储量及碳分配影响,结果表明:(1)与对照相比,垦复、施用除草剂、劈草均增加了植被层碳储量;各林分植被碳储量分别为30.98、33.04、33.19、31.21 t/hm2,地上乔木层碳储量占主体,分别为23.68、25.01、26.34、25.21 t/hm2。(2)施用除草剂增加毛竹林生态系统碳储量及土壤碳储量,垦复、劈草降低了毛竹林生态系统碳储量和土壤碳储量;毛竹林生态系统碳储量分别为113.15、98.13、131.90、112.59 t/hm2,土壤碳储量占主体,分别为86.17、65.09、98.71、80.39 t/hm2。(3)毛竹林植被碳素(CO2)年固定量分别为9.33、11.29、9.94、9.95 t/(hm2.a),相当于固定CO234.21、41.38、36.47、36.48 t/(hm2.a),地上乔木层碳固定量的增加是毛竹林植被碳素年固定量增加的主要原因。