Quantifying the nitrogen retention capacity of natural wetlands in the large-scale drainage basin of the Baltic Sea

We estimate the nitrogen retention capacity of natural wetlands in the 1.7 million km² Baltic Sea drainage basin, using a wetland GIS data base. There are approximately 138,000 km² of wetlands (bogs and fens) in the Baltic Sea drainage basin, corresponding to 8% of the area. The input of nitrogen to natural wetlands from atmospheric deposition was estimated to 55,000–161,000 ton y¹. A map of the deposition of both wet and dry nitrogen is presented. The input from the human population was estimated to 255,000 ton y¹ in terms of excretory release in processed sewage water. There may also be leakage from forests and agricultural land into the wetlands. Due to lack of data on hydrology and topography, such potential nitrogen sources are not accounted for here. The capacity of the wetlands to retain the atmospheric deposition of nitrogen was estimated to 34,000–99,000 ton y¹. The potential retention by wetlands was estimated to 57,000–145,000 ton y¹ when the nitrogen input from the human population was added. If drained wetlands were to be restored and their area added to the present wetland area, the nitrogen retention capacity was estimated to increase to 196,000–261,000 ton y¹. Our results indicate that existing natural wetlands in the Baltic Sea drainage basin annually can retain an amount of nitrogen which corresponds to about 5–13% of annual total (natural and anthropogenic) nitrogen emissions entering the Baltic Sea. The ecosystem retention service performed by wetlands accounts for a substantial nitrogen removal, thereby reducing the eutrophication of the Baltic Sea.     

北洛河流域植被恢复的支撑体系

北洛河流域自实行退耕还林政策以来取得了显著成效,但是实践证明植被恢复不是简单的种树种草,必须要根据生态学原则合理种植,既要有技术支撑,还必须考虑到退耕后农民的生存问题,也就是粮食与能源的问题,并要保证农民有一定的经济收入,最后指出要解决好以上问题,必须靠国家政策的支撑。     

银川盆地富硒土地资源研究

在银川盆地首次发现大面积富硒区.该富硒区具有富硒土层厚、硒含量适中、宜于开发利用等特点.富硒土地分布区不仅硒含量高,而且污染有害元素的含量特别低,呈"原生态"的自然状态.初步分析认为银川盆地土地富硒主要与成土母质(母岩)有关.     

塔里木河流域“四源一干”生态环境中存在的问题及其成因分析

塔里木河是新疆南疆地区最重要的水源,被誉为“生命之河”。本文章主要针对塔里木河流域“四源一干”生态环境中存在的问题进行了探讨并分析了成因。     

青海湖流域沙地植物群落多样性研究

土地沙漠化是青海湖流域重要的生态问题之一,明晰区域内不同沙化阶段植物群落的演化特征,有助于为该区沙漠化防治工作有效开展提供科学依据。本研究通过野外样方调查并应用方差分析、主成分分析和相关性分析,厘清该区潜在、轻度、中度、重度和极重度沙化阶段植物组成特征与变化规律。结果表明,随沙化程度加剧,植物优势种从矮生嵩草、草地早熟禾和垂穗披碱草演替为青海固沙草、驼绒藜和沙蒿,生活型从中生向旱生演替;植物盖度、高度、地上生物量和多度依次降低;物种丰富度、Shannon-Wiener指数、Simpson指数与Pielou指数均为先升后降,轻度沙化阶段最高,符合“中度干扰假说”。沙化过程对多样性指数影响为Shannon-Wiener指数>物种丰富度>Simpson指数>Pielou指数,除Pielou指数外,其余多样性指数与植被特征相关性显著。研究结果可为青海湖流域沙化防治及群落多样性研究提供参考。     

湘中丘陵区"长防林"生态效益研究初报

通过对湘中丘陵区长江防护林生态效益的定位观测，分别对小流域小气候、坡面产流量、产沙量及输沙率的分析、对林地最大涵水能力及保土效果进行了探讨。     

石羊河流域荒漠化综合防治

50年来石羊河流域荒漠化正在加剧发展。存在的主要问题有；（1）割裂客体系统之间的必然联系，没有从系统的角度管理荒漠生态系统。（2）大面积打井开荒是当是生态退化的关键。（3）治沙措施散件得不到优化组合，其功能得不到充分发挥。（4）措施散件缺乏定量描述，可操作性差。（5）管理方面的不合作行为是荒漠化防治事倍功半的关键。（6）生态发展的惯性原因。解决问题的关键点是：（1）合理利用水资源是中心。（2）综合防治是根本出路。（3）建立科学而严格的管理责任追究机制是根本保证。（4）开发利用非生态资源是减轻人口对生态环境的压力的有效途径。     

长江流域湿地资源现状及其保护对策探讨

根据第二次全国湿地资源调查成果,分析了长江流域上游、中游和下游的湿地资源及其湿地保护现状,重点论述了长江流域内国际重要湿地和国家重要湿地的分布数量、湿地面积、保护形式等情况,同时通过对流域内423个重要湿地受威胁状况及其影响面积的调查分析,总结了长江流域湿地面临的主要威胁,探讨了长江流域湿地保护对策,旨在为长江流域湿地保护与综合治理策略研究将提供参考。     

合作博弈下农民专业合作社盈余分配方式的演变

【目的】推动黄河流域县域农业高质量发展,加深对农业 投入产出的认识,改善农业资源约束日 益紧张、农业生态环境日益恶化问题,并提出优化设计的发展思路和对策。【方法】通过土地利用转移矩阵分 析陕西大荔县土地利用变化情况,然后采用能值分析 (EMA) 法并构建指标体系,定义和计算若干个基于能值流 的指数,表征和度量 2014、2019 年农业生态系统的运行特征以及发展可持续性,定量分析评价农业生态系统各 类投入及产出能值,确定制约其可持续发展的关键因素。【结果】大荔县土地利用规划目标年 2019 年与基期年 2014 年相比,农业生态系统的能值自给率由 18% 降为 13%、净能值产出率由 2.10 降为 1.27、可持续发展指数由 0.90 降为 0.35,能值投资率由 4.51 升至 6.71、环境负载率由 2.33 升至 3.61、能值密度由 1.93×1012 sej/m2 升至 2.69×1012 sej/m2 、人均能值用量由 1.03×1016 sej/ 人升至 1.41×1016 sej/ 人。与 2014 年相比,2019 年大荔县林地、 人造地、水体面积分别减少 5.75%、0.60%、60.06%,草地、耕地、湿地面积分别增加 19.80%、1.44%、21.15%。 【结论】土地利用变化不是影响农业能值产出变化的主要因素,大荔县农业整体发展水平提高的同时农业生产 成本也在提高,农业现代化进程较为快速,为消费型经济系统。以农药、柴油和化肥为代表的不可更新工业辅 助能值投入大量增加,增大了对农业生态环境的压力。     

灞河流域水环境数值模拟研究

【目的】对灞河流域水环境状况进行数值模拟分析,为湖泊型城市河道水质时空分布特征及水质类型主导性指标的分析提供参考。【方法】利用DHI MIKE21FM中的HD模块耦合Ecolab模块,选取溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、叶绿素a（Chl-a）、氨氮（NH₃-N）和总磷（TP）共5项指标作为水环境模型的状态变量,参考WQ模板中各指标的生化反应方程并对其修改后,以灞河流域下游城区段内灞河和浐河为研究对象,构建了适用于研究区的水环境模型,利用该水环境模型分析了基准年、丰水年、平水年与枯水年条件下灞河口水质特征,采用BP神经网络算法计算了灞河流域的时均综合水质类型,并对其空间分布进行了分析;采用主成分分析法（PCA）评估了灞河流域时均综合水质类型的主导性指标。【结果】灞河口水质超标因子主要为NH₃-N和COD,丰水年与平水年超标时间较基准年有所增加。浐河和灞河交汇前,灞河时均综合水质类型为Ⅱ类,浐河时均综合水质类型为Ⅳ类。浐河和灞河交汇后,灞河时均综合水质类型下降至Ⅳ类。研究区水质类型主导性指标为COD和NH₃-N。【结论】灞河流域时均综合水质类型在不同水文条件下基本都处于Ⅳ类。所构建的水环境模型在湖泊型城市河道水质时空分布特征及水质类型主导性指标分析中具有较好的精度和普适性。