Origin of abundant moonmilk deposits in a subsurface granitic environment

Subsurface granitic environments are scarce and poorly investigated. A multi‐disciplinary approach was used to characterize the abundant moonmilk deposits and associated microbial communities coating the granite walls of the 16th Century Paranhos spring water tunnel in Porto city (north‐west Portugal). It is possible that this study is the first record of moonmilk in an urban subsurface granitic environment. The morphology and texture, mineralogical composition, stable isotope composition and microbial diversity of moonmilk deposits have been studied to infer the processes of moonmilk formation. These whitish secondary mineral deposits are composed of very fine needle‐fibre calcite crystals with different morphologies and density. Calcified filaments of fungal hyphae or bacteria were distinguished by field emission scanning electron microscopy. Stable isotope analysis revealed a meteoric origin of the needle‐fibre calcite, with an important contribution of atmospheric CO ₂, soil respiration and from weathering of Ca‐bearing minerals. The DNA ‐based analyses revealed the presence of micro‐organisms related to urban contamination, including Actinobacteria, mainly represented by Pseudonocardia hispaniensis , Thaumarchaeota and Ascomycota, dominated by Cladosporium . This microbial composition is consistent with groundwater pollution and contamination sources of the overlying urban area, including garages, petrol stations and wastewater pipeline leakage, showing that the Paranhos tunnel is greatly perturbed by anthropogenic activities. Whether the identified micro‐organisms are involved in the formation of the needle‐fibre calcite or not is difficult to demonstrate, but this study evidenced both abiotic and biogenic genesis for the calcite moonmilk in this subsurface granitic environment.     

元素分析仪-同位素比值质谱测量碳氮同位素比值最佳反应温度和进样量的确定

沉积有机质的碳氮稳定同位素值是进行古气候、古环境及生态系统研究不可或缺的主要研究手段,目前碳氮同位素主要利用元素分析仪-同位素比值质谱(EA-IRMS)系统来测定。EA-IRMS测定过程中的反应温度及样品进样量直接影响反应物在测试中的燃烧程度,从而影响测试数据的精度。本文利用EA-IRMS技术,以标准样品为参考,在不同转化温度下测试碳氮同位素值,研究保证测试精度的最佳反应温度条件;同时,通过分析不同含氮量样品的检测限,明确了样品含氮量与最低检测限之间的关系,确定了精确测定氮同位素值的最低进样量。结果表明:反应温度对测试精度有显著影响,在碳同位素测定时,将反应温度设定为900℃或以上时测试精度均能达到±0.2‰;氮同位素测定时,反应温度须设定为950℃时测试精度才能达到±0.3‰。实验得出样品含氮量与检测限之间的线性相关性为R2=0.873,开展氮同位素测定时可根据此关系来判断和控制进样量。     

渝东南地区下寒武统牛蹄塘组页岩孔径分布测试方法研究

低温氮气吸附法已普遍用于评价页岩的孔隙结构,但是文献中报道的脱气温度和脱气时间等测试条件不尽相同,此外测试结果中经常出现滞后环不闭合的情况,严重影响了孔径分布等结构参数测试的准确性。为了评价和探索有效的页岩孔径分布测试方法,本文选取渝科1井下寒武统牛蹄塘组黑色页岩,重点研究应用低温氮气吸附法分析其孔径分布的测试条件,系统探讨了样品质量、脱气温度、升温速率和脱气时间对测试结果的影响,通过进一步优化参数建立了可靠的孔径分布测试方法,并成功用于测定其他页岩样品。结果表明:吸附-脱附等温线呈反C型,属于Brunauer等提出的BDDT等温吸附曲线分类中的V型,滞后环完全闭合,属于IUPAC分类中的H4型,对应狭窄的狭缝型孔隙,说明此类页岩中除了含有峰值孔径主要集中在3.5~4.5 nm的中孔和一定数量的大孔外,还存在大量微孔。研究认为脱气温度是影响测试结果的主要因素。该研究是页岩孔径分布测试方法的一项补充,为我国页岩气的深入研究提供了关键参数支持。     

斑岩型钼矿床研究进展与问题

本文在简要介绍全球重要成矿带斑岩型钼矿床品位、储量、时空分布以及构造背景的基础上,着重归纳了斑岩型钼矿床中Mo在岩浆—热液演化过程中的地球化学行为特征以及Mo在成矿流体中的迁移与沉淀机制两个方面的研究进展。取得了以下认识:形成斑岩型钼矿床成矿岩浆氧逸度(f_(O2))变化范围较大,但一般大于铁橄榄石—磁铁矿—石英(FMQ)缓冲体系。斑岩钼矿床形成的主要受岩浆房的大小,大体积的岩浆流体能否高效聚集到浅部岩株或岩脉,岩浆中的挥发分(例如F)含量等因素的控制,但与成矿花岗岩和出溶流体中Mo的含量高低无直接关系。成矿流体的氧逸度与p H降低对辉钼矿沉淀具有关键作用。除此之外,温度与盐度降低对辉钼矿沉淀也有重要作用。流体的多阶段沸腾可能对提高Mo品位具有重要意义。此外,应加强岩浆结晶分异过程、岩浆热液转化过程Mo的地球化学行为研究。     

东北多年冻土退化及环境效应研究现状与展望

东北多年冻土属中高纬度多年冻土,对气候变化非常敏感。数据模型模拟表明,21世纪东北多年冻土区气温会持续上升,显著的变暖将导致多年冻土退化。东北多年冻土呈现自南向北的区域性退化趋势,多年冻土区南部表现为南界的北移、融区的扩大和多年冻土的消失,而北部表现为多年冻土下限的上移、活动层厚度增大及地温升高等。多年冻土的退化会导致寒区生态环境的恶化,如兴安落叶松占绝对优势的天然林带锐减,林带北移,沼泽湿地萎缩等。随着多年冻土的迅速退缩和变薄,原多年冻土中蕴藏的碳将释放出来,对气候变化产生积极的正反馈,加速变暖,并影响全球碳循环。多年冻土退化导致其热状态失稳而造成寒区基础设施损坏,并且影响冻土微生物、碳循环、寒区生态和水文等,而它们是区域气候变化的重要因子,也将成为未来多年冻土研究的重点。而这些研究都需要长期的基础数据作支撑,因此需要进一步完善冻土参数监测网络,用模型厘清气候变化与多年冻土退化及其环境效应之间的关系。     

季节性低温胁迫下陇东黄土高原油污土壤环境因子对耐冷混合菌场地生态修复的响应

为了揭示季节性低温胁迫下陇东黄土高原油污土壤环境因子对耐冷混合菌场地生态修复的响应机制,利用自主筛选构建的耐冷石油降解混合菌在甘肃省庆阳市庆城县马岭镇长庆油田陇东油泥处理站开展了为期7个月的场地修复实验,采用常规方法测定了不同季节土壤理化特性、酶活性和微生物群落特性等环境指标。结果表明：（1）在季节性低温胁迫下（9-11月）M2组（耐冷混合菌处理组）月平均降解率明显增加（P<0.01）,JZJ+M1组（金盏菊联合常温混合菌处理组）和M2组累计TPH降解率分别为15.37%±3.51%和28.64%±4.12%。（2）M2组土壤脱氢酶和多酚氧化酶在低温季节（LT）活性最高,且温度和处理存在显著交互作用（P<0.01）。在土壤营养元素方面,无论何种处理方式（JZJ+M1和M2）二者含量均为RT（常温季节）高于LT（P<0.05）,同时明显高于CK组（P<0.05）。（3）M2组土壤微生物群落Shannon-Wiener指数和均匀度指数在LT高于RT（P<0.05）。（4）NMDS和Pearson相关性分析结果显示,M2组在低温季节具有较高TPH降解率主要与土壤多酚氧化酶、脱氢酶、单月TPH降解率（μ2）和Shannon-Wiener指数有关,且均呈极显著正相关关系。通过分析环境因子的季节响应,优化场地修复在低温环境的降解条件、加速低温期石油烃降解速率,以期为陇东地区低温耐冷混合菌场地生态修复技术的推广应用提供参考和基础数据资料。     

1965-2015年新疆夏季不同等级降水的空间分布特征

根据新疆51个台站1965-2015年夏季逐日降水资料,将降水划分为小雨、中雨及大雨3个等级,分析了新疆近51 a夏季不同等级降水量、降水日数及降水强度的空间分布特征,并讨论了各等级降水日、降水量及降水强度与总降水量的空间相似程度以及各等级降水对夏季总降水的贡献。结果表明：新疆降水主要集中在夏季,并以小雨为主。以天山山脉为界,南北两疆降水空间分布存在明显差异,北疆夏季降水量（日）占年降水量（日）的36%~45%（36%~39%）,南疆夏季降水量（日）占年降水量（日）的51%~63%（48%~60%）;新疆夏季不同等级降水量、降水日及降水强度的空间分布不均匀。新疆夏季总降水量与各等级降水量的空间相似系数最为密切,与各等级降水强度的空间相似系数相对较小;新疆夏季小雨贡献率最大,中雨其次,大雨最小,夏季降水量和降水日的变化主要受小雨的影响。     

珠穆朗玛峰自然保护区湖泊动态及对区域气候变化的响应

利用Landsat卫星影像,采用面向对象分类方法提取珠穆朗玛峰自然保护区湖泊信息,分析了湖泊动态及对区域气候变化的响应关系。结果表明：（1）2015年保护区湖泊总面积为489.07 km²,构造湖、河成湖、冰川湖分别占总面积的77.3%、2.6%、20.1%。（2）1975-2015年,保护区内各类湖泊面积变化速率不同,冰川湖最大（1.05 km²·a^-1）,构造湖次之（-0.85 km²·a^-1）,河成湖最稳定（0.013 km²·a^-1）;保护区南坡冰川湖面积变化速率（0.53 km²·a^-1）略大于北坡（0.52 km²·a^-1）。（3）北坡构造湖、河成湖对区域气候的响应呈阶段性变化规律,1975-2000年珠峰地区气候呈暖湿化趋势,2000年构造湖、河成湖面积达到峰值,两类总计增加22.8 km²;2000-2015年转变为显著的暖干气候,构造湖、河成湖面积均呈减少趋势,总共减少57.16 km²。随着区域气候的变暖,冰川湖总面积不断扩大,近40年间冰川湖面积累计增加43.06 km²。（4）灰色关联度分析显示,年极端低温对构造湖面积变化影响最显著,年均气温对冰川湖起主导作用,年均相对湿度对河成湖影响最大。较其他气候因子而言,降水量对各类湖泊面积变化的影响均最小。     

基于GIPL2模型的青藏高原活动层土壤热状况模拟研究

青藏高原活动层土壤热状况,对深入了解高原活动层的厚度变化特征、下垫面的热力作用以及对气候变化预测均有重要意义。利用GIPL2模型模拟青藏高原多年冻土区不同植被状况下活动层土壤热状况。模拟结果表明：模型在高寒草原（QT06）试验点模拟效果较好,高寒沼泽草甸（QT03）试验点的模拟效果较差,高寒草甸（QT01）、高寒荒漠草原（QT05）和高寒草原化草甸（QT04）试验点的模拟效果介于高寒草原试验点和高寒沼泽草甸试验点之间。QT01、QT03、QT04、QT05和QT06的土壤温度模拟值与观测值相比,均方根误差分别为0.67、1.29、0.73、0.7和0.56℃;相关系数分别为0.99、0.87、0.98、0.98和0.96;平均误差分别为0.37、0.61、0.31、0.45和0.16℃。QT06模拟结果较好,原因在于此点土壤质地变化不大,模型的分层与所取的参数更加接近此点的实际状况。QT03模拟结果较差,可能由于此地区土壤中存在砾石,在导热率参数化方案中没有考虑砾石含量,导致模拟结果偏差较大。总体而言,GIPL2模型对青藏高原活动层土壤热状况的模拟具有一定的优势,是一种模拟多年冻土区活动层土壤热状况较为理想的模型。     

2000-2014年西藏雅鲁藏布江流域积雪时空变化分析及对气候的响应研究

利用2000-2014年MODIS逐日无云积雪产品对雅鲁藏布江流域积雪特征的空间分布及变化、积雪随高程变化的规律进行了分析,并采用被动微波数据SMMR （1979-1987年）和SSM/I （1988-2008年）以及中国地面降水和气温0.5°×0.5°日值格点数据集,研究了雅鲁藏布江流域关键积雪参数对气候要素的响应等。结果表明：流域下游积雪日较大且变化剧烈;流域整体上呈显著减少的趋势;积雪日随高程的上升而增加;流域内降水呈不显著的增加趋势,而气温呈显著的增加趋势,最高气温对积雪变化影响最大;气温对积雪终日的影响明显高于积雪初日;在积雪消融期降水的增多促进了积雪的消融。