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免耕条件下稻草还田方式对温室气体排放强度的影响 总被引:17,自引:2,他引:15
为探讨免耕条件下的稻草高茬和覆盖还田对双季稻田温室气体排放强度(GHGI)的影响,该研究利用静态箱-气相色谱法,对免耕稻草不还田(NWS)、免耕高茬还田(HN)和免耕覆盖还田(SN)3处理稻田GHGI进行了连续2a的观测。结果表明,在各处理水稻产量差异不显著时,双季稻田的GHGI主要由温室气体排放量决定;在稻草用量相同的情况下,2种稻草还田方式均增加了稻田的GHGI,且高茬还田的增加幅度大于覆盖还田,说明高茬还田增强了温室气体通过水稻体内通气组织传输的能力。在20和100a尺度上,甲烷的GHGI均远大于氧化亚氮,在20a尺度上,早稻各处理甲烷的GHGI平均为N2O的109倍,晚稻为14倍,而在100a尺度上,这个倍数有所下降,分别只有35倍和3.77倍,可见,减少甲烷排放是减缓稻田温室气体排放强度的首要目标。在等稻草量的前提下,相比留高茬还田,覆盖还田能有效控制稻田GHGI。该研究可为中国华中地区双季稻田碳增汇和温室气体减排研究提供参考。 相似文献
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猪场沼液絮凝上清液的紫外线杀菌效果 总被引:2,自引:2,他引:0
猪场沼液中含有大量的微生物,为确保其排放或循环利用的卫生和环境安全,应对其进行有效的杀菌处理,目前国内沼液杀菌相关的研究缺乏。由于猪场沼液原液的色度和浊度很高,紫外线透过率很低,采用紫外线杀菌前需要对其进行预处理。该研究采用絮凝方法处理猪场沼液,对所获取的不同透射率沼液絮凝上清液进行杀菌试验,试验以细菌总数、大肠菌群和粪大肠菌群的数量变化及其杀菌率为指标,在4种沼液絮凝上清液透射率(0.01%、0.69%、3.78%和8.54%)、3种紫外线杀菌装置内水深(1、2和3 cm)和5种水力停留时间(1、5、10、15、20和30 min)试验条件下,探讨紫外线对沼液絮凝上清液杀菌的可行性及其运行效果。结果表明,絮凝上清液透射率(T254)、紫外线杀菌装置内水深和水力停留时间等因素对紫外线的杀菌效果均有极显著影响(P0.01),3种因素之间均有极显著的交互作用(P0.01)。试验紫外线灯管强度为395μW/cm2,当沼液絮凝上清液的透射率为0.69%、水力停留时间15 min和紫外线杀菌装置内水深2 cm时,紫外线对细菌总数、大肠菌群和粪大肠菌群的杀菌率分别为(99.99±1.20)%、(99.99±1.43)%和(100.00±0.01)%,使沼液絮凝上清液中粪大肠菌群的数量从3.9×106个/L下降至检出限(3个/L)以下,紫外线杀菌处理出水达到现行国家标准的无害化卫生要求,该研究可能为沼液的紫外线杀菌技术的深入研究和沼液安全循环利用提供参考。 相似文献
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不同氮肥处理春玉米温室气体的排放 总被引:6,自引:1,他引:5
春玉米种植过程中会造成直接和间接的温室气体排放。该文采用生命周期的方法综合评估了不同施肥处理下的温室气体排放,目的是筛选出既能保证产量和经济效益,又能有效减排的措施。4种不同的施肥处理包括:当地传统施肥方式、尿素处理、硫包衣尿素、尿素添加双氰胺处理。采用静态箱-气相色谱法连续监测土壤 N2O排放,并计算了不同肥料处理的N2O排放总量;计算了肥料生产、运输、农田耕作管理能源消耗、种子生产等的温室气体排放,计算了春玉米全生命周期中温室气体排放总量、单位产量、万元产出的温室气体排放量。结果表明,不同处理施肥造成的N2O排放量、全生命周期中温室气体排放总量、单位产量排放强度和净收益排放强度的排序均为传统施肥处理>尿素处理>尿素添加双氰胺处理>硫包衣尿素处理。传统施肥处理的N2O排放总量极显著高于其他3个处理(P<0.01);硫包衣尿素处理的N2O排放总量显著低于尿素处理(P<0.05),与尿素添加双氰胺处理无显著差异(P>0.05)。不同处理的全生命周期排放总量、单位玉米产量排放量和万元净产值排放量变化范围分别是2.56~4.11 t/(hm2·a)、216.6~364.1 kg/t和1.15~2.19 t/万元。和传统施肥处理相比,硫包衣尿素处理可分别降低温室气体(greenhouse Gas,GHG)排放总量、单位玉米产量排放和万元净产值碳排放37.8%、40.5%和47.3%,尿素添加双氰胺处理可降低36.5%、38.6%和45.9%。化肥尤其是氮肥的生产在春玉米种植过程中对碳足迹的贡献最大,占42.4%~55.0%;玉米生产过程中的N2O排放次之,占20.8%~26.1%。在保证粮食产量和经济效益的前提下,硫包衣尿素处理和尿素添加双氰胺处理2种施肥方式具有较低的碳排放强度,可作为当地较为合理的施肥方式进行推广。 相似文献
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为研究规模化肉鸡场温室气体排放系数,给我国畜牧业温室气体清单编制和选择减排技术提供依据,选择山东某商业化肉鸡养殖场,对肉鸡生产过程中CO2和CH4的排放情况进行了研究。利用多功能气体分析仪对肉鸡舍CH4和CO2的浓度进行测定,肉鸡舍通风量测定则采用风机风量现场测定系统,根据不同季节连续5d测试结果计算提出肉鸡的CH4和CO2排放因子。结果表明:肉鸡在36-42d龄间的CH4和CO2的排放因子分别为(0.276+0.19)g·d^-1·bird^-1(58.9+37.2g·d^-1·AU^-1),154.4+45.7g·d^-1·bird^-1(33.5+8.0kg·d^-1·AU^-1),不同季节CH4排放因子存在显著差异,夏季最高为0.552g·d^-1·bird^-1,冬季最低为0.111g·d^-1·bird^-1,春季和秋季分别为0.187g·d^-1·bird^-1和0.254g·d^-1·bird^-1;CO2排放因子夏秋季节差异不显著,分别为186.8g·d^-1·bird^-1和179.8g·d^-1·bird^-1,但显著高于春季(163.4g·d^-1·bird^-1)和冬季(87.4g·d^-1·bird^-1);分析表明,鸡舍通风量与CH4排放因子呈现显著线性相关关系,以CO2形式损失的碳(C)占总饲料碳(C)投入的56.1%,是碳(C)损失的主要部分,仅有占饲料碳(C)投入0.27%的碳以CH4形式损失。 相似文献
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大气CO2 浓度升高对绿豆生长及C、N 吸收的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
研究大气CO2 浓度升高对绿豆生长及C、N 吸收的影响, 有助于了解未来气候变化下绿豆养分平衡的变化。利用FACE (Free Air CO2 Enrichment)系统在大田条件下研究了CO2 浓度升高对绿豆生物量及C、N 吸收的影响。结果表明: 大气CO2 浓度升高使绿豆叶、茎、荚、根、地上部分生物量、总生物量及根冠比增加。各发育期地上部分含N 量下降10.39%~21.06%, 含C 量增加0.41%~1.13%, C/N 增加12.23%~26.68%; 籽粒中N、C 含量及C/N 无显著变化。植株地上部分吸N 量和吸C 量分别增加1.99%~50.87%和14.43%~92.69%。未来大气CO2 浓度升高条件下, 绿豆将通过生物量的增加固定更多的C, 并增加对N 素的吸收, 未来的绿豆生产应考虑增加土壤的施肥水平以保证其养分供应。 相似文献
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不同堆放方式对牛粪温室气体排放的影响 总被引:7,自引:1,他引:6
为了研究不同堆放方式对牛粪温室气体排放的影响,试验采用静态箱-气相色谱法对3种不同堆放处理的奶牛粪便在夏秋季的温室气体排放速率进行了观测.结果表明,两个季节CO2和CH4在试验前期排放速率较大,中后期排放较少;N2O在试验前期排放速率较小,后期排放速率逐渐上升;牛粪不同堆放方式对温室气体排放的影响很大,除了夏季试验堆放高度50 cm和25 cm处理CH4的排放速率差异不显著之外,其他处理间温室气体的排放差异都显著,两个季节中每天加粪10 kg处理CO2和CH4的排放速率较大,其他处理CO2和CH4的排放速率较小;N2O的排放速率基本表现出相反的趋势.综合温室效应每天加粪10 kg处理的最大, 堆放高度为50 cm处理的最小. 相似文献
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棉花苗期冻害高光谱特征研究 总被引:4,自引:3,他引:4
通过盆栽、霜箱模拟冻害,结果表明:冻害棉苗叶绿素含量、光合、蒸腾速率显著低于对照组。叶绿素含量与高光谱特征相关分析表明对照组高相关波段集中在红、近红外波段,而冻害组集中在蓝、绿、红波段。根据相关系数及高光谱反射率、一阶导数、倒数后对数三类特征值差异显著性分析,反射率、一阶微分不易选取冻害胁迫诊断波段,利用反射率倒数后对数,B696、B720、B768、B845可作为诊断波段。由诊断波段的反射率值计算的植被指数与叶绿素含量相关性要比单一波段更高,由倒数对数和一阶微分值计算的植被指数与叶绿素含量相关性反而低于单一波段。利用诊断波段的倒数后对数光谱特征值用于反演苗期冻害叶片叶绿素含量。 相似文献
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控释肥和添加剂对双季稻温室气体排放影响和减排评价 总被引:20,自引:2,他引:20
【目的】稻田生态系统的温室气体排放一直是气候变化领域的研究热点,对发展低碳农业和缓解全球变暖具有重要意义。研究控释肥和添加剂对双季稻(Oryza sative L)温室气体排放和产量的影响,旨在综合评价其减排效果,筛选既能保证产量又能有效减排的施肥措施。【方法】以华中江汉平原地区双季稻为研究对象,设置6种不同控释肥或添加剂处理,包括①习惯施肥作为对照,②硫包膜控释尿素,③树脂包膜控释尿素,④缓释碧晶尿素,⑤尿素中加入质量分数1%的硝化抑制剂二甲基吡唑磷酸盐(DMPP),⑥施肥时泼洒与尿素等量的1:200倍稀释有效微生物菌剂培养液(EM菌剂),采用自动静态箱-气相色谱法对温室气体排放通量进行长期连续监测,同步观测土壤无机氮素和产量,得出不同施肥处理的温室气体(CH4和N2O)排放特征,由内插加权法求得排放总量,最终计算出综合温室效应和排放强度。【结果】不同施肥处理下CH4和N2O排放通量具有较为明显的季节变化规律。早稻CH4排放总量以树脂包膜控释尿素最低,晚稻以碧晶尿素最低;而早稻和晚稻N2O排放总量均以硝化抑制剂DMPP最低。综合两个季节,各施肥处理的综合温室效应(以CO2当量100年算)差异显著(P<0.05),其中常规施肥>硫包膜控释尿素>硝化抑制剂DMPP>EM菌剂>碧晶尿素>树脂包膜控释尿素;控释肥和添加剂处理对比常规均有不同程度的减排效果,其中树脂包膜控释尿素减排效果最高为56.2%,碧晶尿素次之为45.6%,且晚稻减排效果明显高于早稻。早稻控释肥和添加剂处理产量与常规施肥差异不显著,晚稻则存在显著增产,增产幅度为13.5%-16.2%。各处理的温室气体排放强度GHGI以树脂包膜控释尿素最低,与常规施肥差异极显著(P<0.01)。【结论】双季稻不同施肥处理CH4和N2O的排放总量差异显著,控释肥和添加剂处理均能达到不同程度的减排。控释肥和添加剂处理对早稻增产效果差异不显著,对晚稻增产效果差异显著,减排效果也高于早稻。综合考虑经济效益和减排效果,可得出在当前的稻田管理条件下施用包膜控释肥、抑制剂和生物菌剂,能保证产量并有效降低温室气体排放,是水稻低碳高产可行的施肥措施。 相似文献
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酸化处理对猪场原水和沼液存储过程中气体排放的影响 总被引:1,自引:1,他引:1
为探索酸化处理对猪场原水和沼液存储过程中温室气体(CH_4、N_2O、CO_2)以及NH_3排放的影响,采用浓硫酸酸化处理猪场污水,利用动态箱法在线监测存储75 d内各气体排放通量。试验分别设置一个对照组和两个酸化处理组:原水对照组p H为6.5(RCK),加酸处理后p H分别为5.1(RT1)和5.7(RT2);沼液对照组p H为7.8(BCK),加酸处理后p H分别为5.7(BT1)和6.5(BT2)。对于原水组,RCK、RT1、RT2的CH4排放通量分别为32.2、2.37、3.10 g·m~(-3)·d~(-1),N_2O排放通量分别为336.45、23.36、29.79 mg·m~(-3)·d~(-1),NH_3排放通量分别为1.01、0.82、1.63 g·m~(-3)·d~(-1),CO2排放通量分别为109.14、99.66、110.55 g·m~(-3)·d~(-1),酸化处理显著降低原水CH_4和N_2O排放量;对于沼液组,BCK、BT1、BT2的CH_4排放通量分别为0.24、0.86、0.63 g·m~(-3)·d~(-1),N_2O排放通量分别为2.54、73.43、268.66mg·m~(-3)·d~(-1),NH_3排放通量分别为8.02、1.35、1.51 g·m~(-3)·d~(-1),CO_2排放通量分别为48.9、44.3、44.0 g·m~(-3)·d~(-1),酸化沼液显著增加CH_4和N_2O排放通量,但NH3排放可显著降低81%~83%,同时酸化组内氨氮含量较对照组增加40%~54%。根据CH_4和N_2O在100年尺度上的全球增温潜势计算各组的综合温室效应,猪场原水酸化后CO_2-eq降低91%~92%,沼液酸化后温室气体增加5~11倍。结果表明:酸化处理原水能够有效降低温室气体排放,而酸化处理沼液则一定程度上增加了温室气体排放,但可有效降低NH_3排放,同时保留沼液中氮养分。 相似文献
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[目的]在全球气候变化背景下,分析中国温带草原和荒漠区域春季物候变化趋势,探索该区域春季物候与气候因子之间的关系。[方法]利用1982—2015年归一化植被指数(NDVI)数据集,提取中国温带草原和荒漠区域植被生长季开始日期(SOS),评估整个研究区及草甸、草原和荒漠SOS的线性趋势。利用偏相关和多元线性回归方法,分析SOS与季前(5月—上一年11月)温度和季前降水的关系,并分析SOS对气候变化响应的空间模式。[结果]1982—2015年中国温带草原和荒漠区域SOS以0.14 d·a~(-1)的速率显著提前。空间上,68%的地区呈提前趋势,32%的地区呈延迟趋势。SOS与不同季前时期的平均温度和降水均呈负相关,且与季前平均温度的相关性更显著。SOS分别与季前40 d平均温度和季前200 d降水的相关性最大。1982—2015年,季前(40 d)平均温度上升1℃,SOS显著提前1.31 d;季前(200 d)降水增加10 mm,SOS提前0.44 d。空间上,长期平均季前(200 d)降水增加10 mm,SOS温度敏感性增加0.093 d·℃~(-1),SOS降水敏感性降低0.019 d·10 mm~(-1)。[结论]过去34年中国温带草原和荒漠区域SOS表现提前趋势。季前平均温度是控制SOS变化的主要因子。季前平均温度升高和季前降水增加会导致SOS提前。季前降水决定SOS温度敏感性和SOS降水敏感性的空间格局。季前降水越多的地区,SOS对季前平均温度越敏感;季前降水越少的地区,SOS对季前降水越敏感。 相似文献