Distributions and air-sea fluxes of CO2 in the summer Bering Sea

The 3rd Chinese National Arctic Research Expedition(CHINARE–Arctic III) was carried out from July to September in 2008. The partial pressure of CO2(pCO2) in the atmosphere and in surface seawater were determined in the Bering Sea during July 11–27, 2008, and a large number of seawater samples were taken for total alkalinity(TA) and total dissolved inorganic carbon(DIC) analysis. The distributions of CO2 parameters in the Bering Sea and their controlling factors were discussed. The pCO2 values in surface seawater presented a drastic variation from 148 to 563 μatm(1 μatm = 1.013 25×10-1 Pa). The lowest pCO2 values were observed near the Bering Sea shelf break while the highest pCO2 existed at the western Bering Strait. The Bering Sea generally acts as a net sink for atmospheric CO2 in summer. The air-sea CO2 fluxes in the Bering Sea shelf, slope, and basin were estimated at-9.4,-16.3, and-5.1 mmol/(m2·d), respectively. The annual uptake of CO2 was about 34 Tg C in the Bering Sea.     

黄河利津水文站不同粒径悬浮颗粒物中有机碳含量的研究

估算不同粒径TSS中POC的入海日通量,对黄河利津水文站悬浮颗粒物(total suspended solid,TSS)样品,采用基于stokes原理的沉降法分为Ⅴ级,对分级后的样品测其有机碳(particulate organic carbon,POC)含量和粒度组成。在此基础上,用多元线性回归法对数据进一步处理,准确得到样品中不同粒径TSS中POC的含量。研究表明,黄河口淡水端水体TSS,<8μm的粘土和极细粉砂、8~16μm的细粉砂中,POC的含量为0.600%和0.400%左右;16~32μm的中粉砂中,POC的含量不足0.200%;而32~63μm的粗粉砂和>63μm砂中POC含量仅为0.050%和0.004%左右,80%以上的POC主要集中在<16μm的TSS中,而<32μm的TSS承载了95%以上的POC。     

氧气对大陆边缘沉积物中有机碳保存的影响

海洋沉积物和上伏水的样品是在华盛顿州的三个航次和墨西哥西北海岸的两个航次中采集的。墨西哥边缘１５０～１６０ｍ水深有一个明显的缺氧带。其溶解氘的浓度太低了,用常规方法检验不出来。相反,华盛顿边缘较低的缺氧带的氧浓度在８００ｍ降至２０μｍ０ｌ。海岸带彩色...     

环渤海三省一市溶解态无机氮容量总量控制

对溶解无机氮(DIN)容量总量控制实施的具体原理和方法进行了研究.1979～2005年渤海DIN排海通量总体上呈"N"形变化趋势,年均入海通量34×104 t/a.基于多介质海洋环境中的迁移-转化箱式模型,推算出在Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类海水水质标准下渤海DIN极小海洋环境容量分别为(22,29,38,47)×104 t/a.分配容量优化结果表明,在在国家Ⅰ类、Ⅱ类海水水质标准条件下,2010年辽宁、河北、天津和山东三省一市DIN排放量均超过其最大允许排放量,均需不同程度的削减,平均削减预计排放量的37%和29%.     

水库调控下黄河口沉积有机碳的分布、来源与输运特征

黄河是全球输沙量最大的河流之一,陆源颗粒有机碳通量高。然而,近年来流域水库调控对黄河下游水文格局和颗粒有机碳输送产生了重要影响,小浪底水库调水调沙时期成为黄河水沙和有机碳入海的关键时段。为揭示水库调控对河口水动力和有机碳分布的影响机制,基于2020年7月调水期和调沙期黄河口的水动力观测结果,结合沉积物有机碳测试结果,研究了水库调控不同阶段下河口沉积物粒度参数和表层沉积物有机碳的时空分布。研究结果表明,水库不同阶段下悬浮颗粒物的物源和主要扩散、沉积区域的变化,使得黄河口表层沉积物的粒度组成特征发生明显变化;在高径流量的调水期期间,粗颗粒泥沙携带颗粒有机碳在河口距离口门12 km范围内大量埋藏,河口区域表层沉积物的有机碳含量相较于调沙期明显偏低。调水期黄河口陆源有机碳主要来自下游河床冲刷,颗粒较粗,调沙期则转变为水库释放的细颗粒有机碳和流域C₃维管植物碎屑。水库调控的不同阶段使得黄河下游河流水动力格局和泥沙运输机制改变,从而引起黄河口沉积有机碳来源和分布的显著变化。因此,人类活动对调节有机碳向海洋的输送及其在近岸海域的分布具有主导性作用。     

湛江观海长廊红树林土壤-植物体系重金属富集与迁移规律

选取湛江市霞山区观海长廊红树林湿地为研究区域,运用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定红树林表层土壤及红树植物根、枝、叶中重金属(铜Cu、锌Zn、铅Pb、镉Cd、铬Cr、镍Ni、砷As)的质量分数;运用Hakanson潜在生态风险指数评估红树林土壤的重金属污染风险水平,结合相关性分析和聚类分析探讨重金属的影响因素...     

吉兰泰盐湖卤水化学动态变化的灰色—马尔科夫过程预测分析

卤水中的化学成分因受多种因素影响,使其在时间序列上的变化波动强烈而规律难循。灰色—马尔科夫过程预测是预测事物在时间序列上发展趋势的一种良好有效的统计分析手段,它将灰色系统预测法和马尔科夫过程预测法有效结合,既弥补了两种方法各自的缺点,又能充分考虑数据给予的信息,可以大大提高随机波动较大数据序列的预测精度。本文用灰色—马尔科夫过程预测法对吉兰泰盐湖卤水中几种主要离子浓度的变化进行了趋势分析,分析结果发现几种离子浓度的变化均有一定的规律性,而且这些离子在预测数据的变化规律同原始实测数据变化规律有很好的一致性。     

湖泊沉积有机碳同位素与环境变化的研究进展

湖泊沉积有机质稳定碳同位素（δ^13Corg)在区域气候与环境变化方面的应用近年来发展迅速,成果令人瞩目,保存在各类湖泊岩芯中的δ^13Corg记录揭示了晚更新世以来大气CO2浓度的变化、湖泊水位波动、湖区生态与植被的变迁以及气温变化等重要环境信息,由于造成δ^13Corg值变化的影响因素较多,确定个湖与环境变化有关的主导因素时常有赖于其它证据的帮助,诸如地球化学、古湖沼学、孢粉学、分子同位素地层学等等,前人通过研究来自不同类型湖泊、具不同曲线形态特征的δ^13Corg记录,提出了多种环境解释模型,本文对此作了归纳和评述。鉴别和澄清湖泊沉积有机质的源物质以及有机物源随环境变化而发生过的变化,是研究δ^13Corg记录环境意义至关重要的基础性工作,由于有机质含量、碳氮比值、氢指数、生物残留物鉴别等常能提供有关有关湖泊有机质来源、产率、成岩作用等方面的有用信息,这方面的研究结果应该尽可能一并提供,以利于恰当地应用现有的环境解释模型,或者建立个湖新模型,单体生物标志化合物鉴别通常也能为区分湖积有机质中陆生、水生、细菌生等不同碳的来源提供有用信息,特定化合物同位素分析技术近年来成功地应用于建立单体生物标志化合物碳同位素地层学,为湖积有机碳同位素在生态环境演变研究方面的应用提供了思路,我国许多湖泊的湖底沉积岩芯尚未钻取,那些对过去全球变化研究有价值的δ^13Corg记录有待我们去获取和研究。     

基于植被分区的多特征遥感智能分类

为了有效地提取大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息,以位居青藏高原与黄土高原过渡地带的青海东部地区为研究区,研究基于蚁群智能优化算法(ant colony intelligent optimization algorithm,ACIOA)的土地利用/土地覆盖遥感智能分类。首先选用TM图像、DEM、坡度和坡向数据作为分类的特征波段;然后利用归一化植被指数NDVI对实验区数据进行植被分区;最后利用ACIOA算法进行分类规则挖掘,并依据分类规则进行土地利用/覆盖信息的提取。研究表明,基于植被分区的多特征蚁群智能分类的总体精度为88.85%,Kappa=0.86,优于传统的遥感图像分类方法,为大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息提取提供了有效的方法。     

河流碳循环模型研究进展

河流是连接陆地和海洋两大碳库的“重要管道”和“生物反应器”,深入理解河流碳循环过程并建立河流碳循环模型是估算区域尺度河流碳通量的重要手段。当前,对河流碳循环模型构建与应用的探讨还较为缺乏。通过文献调研对河流碳循环机理和已有模型研究进行回顾和总结,首先归纳了河流中颗粒有机碳、溶解有机碳和溶解无机碳的主要来源及相关迁移转化过程,然后对经验统计和机理过程两大类河流碳循环模型的模拟方法、应用现状和优缺点进行了综述。经验统计模型采用统计或机器学习方法建立河流碳通量与环境因子的关系,建模较为简单,但普适性和外推性较差;机理过程模型在陆面模式或水文模型中耦合河流碳循环相关过程,物理性和可靠性较强,但较为复杂。不同模型的侧重点和对河流碳循环过程的表达各不相同,适用场景也不相同。河流碳循环模拟研究目前尚处于起步阶段,现有模型对陆地和水体碳循环过程以及人类活动影响的表达普遍不足,无法准确模拟和预测河流碳循环过程的长期变化。今后应加强对河流碳循环过程的观测,提高对陆地和水体碳循环机理的认识,进而完善其在模型中的表达,提高河流碳循环模拟的精度,为中国实现“双碳”目标提供科学支撑。