岩性和种植年限对火龙果地土壤碳、氮、磷生态化学计量特征的影响

以石漠化问题突出区域——广西平果县太平镇耶圩火龙果种植园不同岩性背景(白云岩、碎屑岩)和不同种植年限(1、3、5a)土壤为研究对象,采用相关性分析和冗余分析方法探讨了不同岩性背景和火龙果种植年限下土壤碳、氮、磷生态化学计量特征及其影响因素。结果表明：①白云岩区土壤全磷含量显著高于碎屑岩区,而土壤有机碳含量、生态化学计量比(C/N、C/P和N/P)显著低于碎屑岩区;且白云岩和碎屑岩背景下的生态化学计量比(5.96、11.78、1.96和8.71、19.78、2.28)均远低于全国水平。②随着火龙果种植年限的增加,土壤有机碳、全氮含量和C/N、C/P、N/P呈现出逐渐增加的趋势,而土壤有效氮、全磷和有效磷含量无显著变化规律。随着土层深度增加,土壤有机碳、全氮、有效氮含量和C/N、C/P、N/P均增加,而土壤全磷含量无明显变化规律。③土壤C/N和C/P与有机碳、有效氮均呈显著正相关(P<0.01),而与土壤水分、容重呈显著负相关,土壤N/P与全磷呈显著负相关。④冗余分析表明不同岩性背景和火龙果种植年限下土壤有效氮含量是土壤碳、氮、磷及其生态化学计量比的重要影响因子,且呈显著正相关关系(P<0.01)。白云岩背景下火龙果的生长受到氮元素的影响更大,长期火龙果种植有利于碳、氮元素固存,土壤有效氮含量是影响土壤碳、氮、磷及其生态化学计量比的关键因子。     

地下水硝酸盐污染源解析及氮同位素分馏效应研究进展

地下水硝酸盐污染已成为世界范围内最严重的环境地质问题之一。全面并准确识别硝酸盐污染源,对地下水的有效管理及污染防治具有重要的指导意义。从地下水硝酸盐来源、同位素检测方法、污染源同位素特征、定量解析模型构建、硝酸盐主要转化过程及同位素分馏效应等方面进行总结,比较不同解析方法在硝酸盐溯源中的应用与发展,建议采用多学科、多方法相结合的方式,提高对硝酸盐污染源的全面理解。同位素富集系数是定量解析硝酸盐污染源的重要参数,在源解析过程中探讨硝酸盐转化及同位素分馏机制,能够更好地诠释地下水硝酸盐来源和迁移转化过程,提高源解析的准确性,为地下水硝酸盐污染的准确溯源与有效防治提供参考。     

37 ka以来日本海沉积物有机质碳和氮稳定同位素变化及其古海洋学意义

海洋沉积物有机质碳氮稳定同位素(δ¹³C、δ¹⁵N)广泛用于有机质来源示踪、古生产力和古海洋环境重建。日本海沉积物δ¹³C和δ¹⁵N值一个显著特征是在末次冰盛期(LGM)同步负偏,但是对这一现象产生的原因以及他们的演化过程的认识仍然存在明显不足。在本研究中,我们详细调查了37 ka以来日本海中部LV53-23-1岩心沉积物δ¹³C和δ¹⁵N演化历史。结果显示,沉积物δ¹³C和δ¹⁵N分别介于-26.3‰至-22.5‰和1.6‰至6.1‰,低值出现在LGM(26.5~17 ka)暗色层状泥发育时期,指示较强的陆源输入贡献。在Heinrich冰阶1时期(17~14.5 ka),δ¹³C和δ¹⁵N快速正偏,表明日本海海洋环境发生了明显的转换,对应于对马海峡淹没及对马暖流入侵。14.5 ka之后,沉积物δ¹⁵N值恢复到5‰,与开阔大洋海水硝酸盐的δ¹⁵N值近似。我们采用二端员混合模型粗略地估算了有机质来源的相对贡献。LGM时期陆源有机质贡献介于65%至80%,14.5 ka以后海源有机质贡献介于60%至80%。除了增加的陆源有机质贡献以外,LGM时期沉积物δ¹⁵N亏损还涉及如下过程:(1)较高的含Fe沙尘供给提高日本海表层海洋生物固氮效率;(2)缺氧环境盛行减弱成岩作用对沉积物δ¹⁵N影响。37 ka以来,日本海沉积物δ¹³C和δ¹⁵N变化与有机质来源、营养盐的供给、表层生产力和沉积物氧化还原条件相关,实际受海平面和全球气候制约。     

人类活动影响下的龙口海岸带海底地下水排泄通量研究

在沿海地区,以²²³Ra和²²⁴Ra为示踪剂建立的镭质量平衡模型已广泛应用于海底地下水排泄量(SGD)的研究中,然而目前国内外关于在人类活动复杂影响较大情况下的SGD研究却极为少见。本文对比研究了在有防渗墙(A区)和填海造陆(B区)两种不同人为因素影响下的龙口海岸带水体表现年龄、海底地下水排泄量及其携带的氮磷营养盐通量。结果表明,A区平均水体表现年龄为14.26 d,B区平均水体表现年龄为10.64 d。此外,B区沿岸地下水以及近岸海水中的Ra活度均普遍高于A区,而盐度低于A区。在SGD方面,A区的SGD速率为1.26~1.60 cm·d^-1,B区为1.43~1.82 cm·d^-1,考虑SGD在评估方法上存在一定的误差,因此两个区域的SGD速率相差不大。但与我国其他自然海域相比,这两个区域的SGD速率均处于较低水平。此外,B区的氮磷营养盐浓度普遍高于A区,而且由SGD驱动的氮磷营养盐通量不同,地下水输入的不平衡的营养盐极易改变龙口海域的营养盐结构,对海洋生态环境产生不利影响,这也进一步证实SGD在沿海生态环境以及水体污染治理中的重要地位。     

盐穴能源储库氮气阻溶造腔气垫控制理论研究

盐穴具有良好的稳定性和密闭性,是储存天然气、石油、氢气等的理想场所。传统水溶造腔采用的油垫阻溶存在阻溶效果差、卤水油污重等问题,无法满足绿色矿山建设要求。气垫作为一种替代品备受关注,但因其起步较晚、控制难度大,加之我国复杂的盐层地质条件,阻碍着其推广应用。为此,首先分析了不同造腔阶段气垫控制特点,然后在对气-液界面处压力平衡分析的基础上提出了不同阶段气垫厚度预测及注气量计算方法,结合某井建槽期实例给出了建议气垫厚度及其波动范围,探明了气垫厚度和注气量随造腔推进的变化规律,最后探讨了气垫阻溶应用相关的关键问题。研究结果表明：建槽期及收顶期以气垫厚度控制为主,建腔期及腔体修复阶段则以气-液界面位置控制为主。建议建槽期平均气垫厚度不低于0.3 m,建槽期初期气垫厚度波动迅速,应设置较大的气垫厚度并及时补注氮气,随后气垫厚度波动趋于稳定,补气时间间隔可逐渐拉长。随造腔时间增加,单次补气量越来越大,累计补气量整体呈线性增长。造腔过程中井口气压及气-液界面处气垫压力先增加后线性减小,应实时监测井口气压变化。气垫阻溶与油垫阻溶成本相近但环境效益显著,可重复利用排出氮气及井口注气设施以节约成本。现场应...     

莱州湾西南部海域及其毗邻河流水体营养盐的分布特征及长期变化趋势

根据2012年9月对莱州湾西南部海域及其毗邻10条河流的调查结果,以及近30年来关于莱州湾海域表层水营养盐的调查资料,报道了各条河流和近海海域的营养盐状况及该海域营养盐的长期变化趋势,结果表明:(1)10条主要调查河流的总溶解态氮(TDN)平均含量在1.82~10.66mg/L之间,其中有8条河流超过河流总氮劣五类水质标准,6条河流硝态氮(NO3-N)含量高于氨氮(NH4-N)。(2)所调查的5个近海断面中小清河口近海断面、虞河口近海断面及溢洪河口近海断面的DIN平均含量超过海水无机氮第四类水质标准;除小清河口近海断面外其余近海断面活性磷(PO4-P)含量均属一类海水水质。(3)部分断面营养盐含量在河口混合区淡水端升高,可能与咸淡水混合动力作用相关;莱州湾西部区域营养盐含量高于南部区域,南部的堤河氮、磷含量极高;原油开采活动可能是影响附近水体中营养盐含量及形态的重要因素。(4)从20世纪80年代初至90年代中期,莱州湾表层水无机氮平均含量经历了由低到高的变化,到90年代后期已属劣四类海水水质;无机磷平均含量在该时段呈降低趋势,但到90年代后期也保持在较高水平,随后又波动下降。(5)所调查的莱州湾近海区域整体处于磷限制潜在富营养状态;氮磷摩尔比(N∶P)在所考察的大部分时段内高于Redfield阈值(16),净营养盐收支呈磷减少而氮增加的总体变化趋势,近年来磷限制程度有所减缓。     

Monitoring grass nutrients and biomass as indicators of rangeland quality and quantity using random forest modelling and WorldView-2 data

Land use and climate change could have huge impacts on food security and the health of various ecosystems. Leaf nitrogen (N) and above-ground biomass are some of the key factors limiting agricultural production and ecosystem functioning. Leaf N and biomass can be used as indicators of rangeland quality and quantity. Conventional methods for assessing these vegetation parameters at landscape scale level are time consuming and tedious. Remote sensing provides a bird-eye view of the landscape, which creates an opportunity to assess these vegetation parameters over wider rangeland areas. Estimation of leaf N has been successful during peak productivity or high biomass and limited studies estimated leaf N in dry season. The estimation of above-ground biomass has been hindered by the signal saturation problems using conventional vegetation indices. The objective of this study is to monitor leaf N and above-ground biomass as an indicator of rangeland quality and quantity using WorldView-2 satellite images and random forest technique in the north-eastern part of South Africa. Series of field work to collect samples for leaf N and biomass were undertaken in March 2013, April or May 2012 (end of wet season) and July 2012 (dry season). Several conventional and red edge based vegetation indices were computed. Overall results indicate that random forest and vegetation indices explained over 89% of leaf N concentrations for grass and trees, and less than 89% for all the years of assessment. The red edge based vegetation indices were among the important variables for predicting leaf N. For the biomass, random forest model explained over 84% of biomass variation in all years, and visible bands including red edge based vegetation indices were found to be important. The study demonstrated that leaf N could be monitored using high spatial resolution with the red edge band capability, and is important for rangeland assessment and monitoring.     

Evaluating the robustness of models developed from field spectral data in predicting African grass foliar nitrogen concentration using WorldView-2 image as an independent test dataset

In this paper, we evaluate the extent to which the resampled field spectra compare with the actual image spectra of the new generation multispectral WorldView-2 (WV-2) satellite. This was achieved by developing models from resampled field spectra data and testing them on an actual WV-2 image of the study area. We evaluated the performance of reflectance ratios (RI), normalized difference indices (NDI) and random forest (RF) regression model in predicting foliar nitrogen concentration in a grassland environment. The field measured spectra were used to calibrate the RF model using a randomly selected training (n = 70%) nitrogen data set. The model developed from the field spectra resampled to WV-2 wavebands was validated on an independent field spectral test dataset as well as on the actual WV-2 image of the same area (n = 30%, bootstrapped a 100 times). The results show that the model developed using RI could predict nitrogen with a mean R² of 0.74 and 0.65 on an independent field spectral test data set and on the actual WV-2 image, respectively. The root mean square error of prediction (RMSE %) was 0.17 and 0.22 for the field test data set and the WV-2 image, respectively. Results provide an insight on the magnitude of errors that are expected when up-scaling field spectral models to airborne or satellite image data. The prediction also indicates the unceasing relevance of field spectroscopy studies to better understand the spectral models critical for vegetation quality assessment.     

基于SCS和USLE的程海总磷总氮参照状态推断

将流域入湖的氮磷负荷分为点源和非点源两部分,基于SCS模型和USLE模型,分别计算流域入湖的溶解态和颗粒态非点源负荷,根据工业、城镇生活及规模养殖废水排放,计算了流域入湖的点源负荷。通过计算的入湖负荷和现有的湖泊氮磷浓度数据,建立了湖泊氮磷质量守恒模型。根据计算的逐年入湖氮磷负荷和建立的湖泊氮磷质量守恒模型,逆推逐年的湖泊氮磷浓度,确定湖泊氮磷参照状态。应用建立的模型推断程海的TP、TN参照状态分别为0.014 mg/L和0.247 mg/L。构建的湖泊氮磷参照状态推断模型,所需资料少,概念清晰,在资料缺乏的其他湖泊流域具有推广应用价值。     

福州晋安河沿岸区域地表径流中氮磷污染物的空间分布特征及来源分析

以福州市晋安河沿线区域为研究对象,采集区内地表径流样品,通过分析径流水样中全氮、全磷浓度,采用普通克里格法分析了地表径流中全氮、全磷的空间分布特征.结果表明,全氮是地表径流的主要污染物质,全磷除少部分地段超标外,总体上不构成污染;全氮、全磷的半方差函数用球状模型拟合的最好,其空间分布表现为各向同性;地表径流中全氮污染主要集中于管理条件落后的居民区、餐饮业集中的娱乐场所以及非城市主干道路.地表径流中的全磷主要分布在餐饮业集中区域及管理落后的住宅小区.福州城市地表径流的氮磷污染主要来自于居民的日常生活排污.