大连地区贝类中重金属铅和镉对人体健康的潜在风险评价

对大连地区5种常见贝类及其生长环境海水养殖用水重金属铅（Pb）、镉（Cd）的含量状况进行了研究调查,评价该地区贝类重金属污染情况及人类食用潜在健康风险,并为合理控制该地区重金属污染提供科学依据。结果显示重金属含量均符合相应标准。重金属污染指数评价结果表明,虾夷扇贝、栉孔扇贝、牡蛎中含量属于轻污染水平,菲律宾蛤仔、贻贝含量尚处于正常浓度值范围。各贝类对Pb、Cd的富集能力大小顺序为：栉孔扇贝＞虾夷扇贝＞牡蛎＞贻贝＞菲律宾蛤仔。危害商数＜1,不具有潜在的健康风险,可以放心食用。     

农田生态系统健康评价指标体系的探讨

生态系统健康是近十余年来新出现的极具潜力的研究领域，它是生态系统服务的基础，是环境管理的新目标和新手段。农田生态系统是典型人工生态系统，其健康状态要求达到管理科学、结构合理、环境有利、具有高生产力和强持续力，融入自然生态系统的物质、能量循环，为人类社会提供健康、安全、优质、多样的食物原料．恰当、有效地现实其服务功能。评价农田生态系统的健康，要求根据设定的管理目标进行微观与宏观相结合的综合评价。指标的选择需要全面考虑生态环境、社会经济和人类健康等因素。评价指标标准的划分应采用国际标准和通用方法。笔者在探讨了以上农田生态系统健康概念架构与基本属性的基础上，寻求对其进行整体性评价的适宜指标。利用层次分析法，将评价目的设定为实现可持续的健康高效农田生态系统，以结构指标、环境指标、生产力指标、持续力指标和管理指标建立起农田生态系统健康评价指标体系．并给出了评价指标标准。     

树莓山楂复合保健饮料的研制

以树莓、山楂为原料，对树莓和山楂复合汁饮料工艺进行了研究，通过试验确定了用于澄清复合汁的最佳澄清剂及饮料最佳杀菌温度；并利用正交设计试验筛选出最佳复合饮料配方，研制出香气浓郁、营养丰富、风味独特的保健饮料。     

重庆江津区自产大米和玉米中重金属的健康风险评价

以重庆市江津区为研究区,采集2019年生产的63份大米籽粒和64份玉米籽粒,用电感耦合等离子质谱仪(ICP–MS)和原子荧光光谱仪(AFS)测定大米和玉米籽粒中砷(As)、钡(Ba)、镉(Cd)、铜(Cu)、铁(Fe)、锰(Mn)、钼(Mo)、镍(Ni)和锌(Zn)的质量分数,并利用环境健康风险模型评价江津区大米和玉米中重金属的健康风险。结果表明：江津区大米和玉米籽粒中As最大质量分数分别为176.0、162.8 μg/kg,低于国家食品卫生As标准(<200 μg/kg);江津区3份大米和6份玉米样品中Cd质量分数超过国家食品卫生Cd标准(大米Cd质量分数<200 μg/kg、玉米Cd质量分数<100 μg/kg);大米籽粒中As和Mo质量分数均值显著高于玉米籽粒的(P<0.05),Cd质量分数均值略高于玉米籽粒的;大米籽粒中As、Cu、Mn和Zn的单因子污染指数均小于1,属于清洁水平,3份大米籽粒样品中Cd属于轻度污染;大米和玉米籽粒重金属综合污染指数分别为1.09和1.57,属于轻度污染,江津区玉米籽粒中重金属污染程度大于大米籽粒;大米籽粒中重金属As和Cd的致癌风险分别占健康总风险的82.7%和16.8%,表明江津区大米籽粒中As含量虽低于国家食品卫生标准安全值,但其健康风险较高,其次为Cd。可见,重庆地区需重点监控农作物中As和Cd的健康风险。     

不同植被恢复模式土壤结构特征与健康评价

对湘西女儿寨流域不同植被恢复类型的土壤结构特征研究和健康评价的结果表明:荒草灌丛容重最高,人工林土壤容重高于天然林及混交林;对土壤孔隙状况的改善作用表现为林分类型优于荒草灌丛类型,天然林优于人工林,0~20 cm土层优于20~40 cm土层;土壤团聚体平均重量直径以油桐人工林、杜仲人工林最高,马尾松天然林、毛竹杉木混交林其次,而润楠次生林、荒草灌丛、杉木人工林较低;各层土壤团聚体分形维数值大小排序为:毛竹杉木混交林>马尾松天然林>荒草灌丛、润楠次生林>杜仲人工林>油桐人工林>杉木人工林;土壤结构健康综合评价的灰色关联分析结果表明,土壤结构以荒草灌丛最差,油桐人工林最好,其余类型介于两者之间.研究结果可为女儿寨流域及我国类似生态脆弱区的植被恢复与重建提供一定依据和参考.     

河北省小五台山森林生态系统健康评价研究

采用复合功能结构指标法从森林生产力、森林结构、森林服务功能以及受干扰程度4个方面建立小五台山森林健康评价体系共21个指标,结合当地森林生态系统状况,实地调查河北省小五台山森林小班状况,获取各项指标数据,并在林分尺度上进行健康评价并分为4个等级。评价结果显示小五台山自然保护区森林整体呈健康状态,健康和较健康的林地占整个林地面积的80%,亚健康和不健康的林地占20%;其健康状况与其生产力指标和结构指标密切相关。     

秦岭中段华山松林健康评价研究

本实验以秦岭中段华山松林为研究对象,在秦岭中段的火地塘林区,按照不同的立地条件,设置26块20 m×20 m的标准样地,以生态服务功能为依据,从活力、组织结构、土壤因素、抵抗力4个方面22个指标入手,对秦岭中段华山松林生态系统健康状况进行健康评价.结果表明:秦岭中段的华山松林整体活力指标较低,大部分都处在20～35年之...     

福州市景观健康评价

运用景观生态学原理和方法,对福州市区的景观健康进行综合评价,结果表明:福州景观健康指数为0.8065,其景观处于基本健康状态。其中景观格局指标、环境状况指标和社会经济指标的健康指数分别为0.7274、0.9205和0.8236,分别处于基本健康、很健康和基本健康的状态。但仍有一些问题尚待解决,如绿地覆盖面积不足,人口密度过大,以及第三产业发展问题。据此,提出一些景观生态建设的建议,旨在促进福州景观健康水平的提高。     

西藏色季拉山冷杉群落结构健康评价

选择西藏色季拉山急尖长苞冷杉天然林为研究对象,在海拔梯度上以群丛作为评价的基本单位,进行冷杉群落结构健康评价。对群落物种多样性和群落结构特征因子,采用主成分分析,筛选主要评价指标,结合层次分析法(AHP法)进行健康排序。结果表明,对冷杉林群落结构健康影响最大的因子依次为:年龄结构、灌木层盖度、乔木株数、更新数量、草本种类、郁闭度、草本层盖度、灌木种类、乔木种类和亚层数共10个因子。健康排序次序为急尖长苞冷杉-林芝云杉群丛、急尖长苞冷杉+忍冬群丛、急尖长苞冷杉+杜鹃群丛、急尖长苞冷杉+苔藓群丛。     

Effect of forest structure and health on the relative surface temperature captured by airborne thermal imagery – Case study in Norway Spruce-dominated stands in Southern Finland

The effect of forest structure and health on the relative surface temperature captured by airborne thermal imagery was investigated in Norway Spruce-dominated stands in Southern Finland. Airborne thermal imagery, airborne scanning light detection and ranging (LiDAR) data and 92 field-measured sample plots were acquired at the area of interest. The surface temperature correlated most negatively with the logarithm of stem volume, Lorey’s height and the logarithm of basal area at a resolution of 254?m² (9?m radius). LiDAR-derived metrics: the standard deviations of the canopy heights, canopy height (upper percentiles and maximum height) and canopy cover percentage were most strongly negatively correlated with the surface temperature. Although forest structure has an effect on the detected surface temperature, higher temperatures were detected in severely defoliated canopies and the difference was statistically significant. We also found that the surface temperature differences between the segmented canopy and the entire plot were greater in the defoliated plots, indicating that thermal images may also provide some additional information for classifying forests health status. Based on our results, the effects of forest structure on the surface temperature captured by airborne thermal imagery should be taken into account when developing forest health mapping applications using thermal imagery.