重庆金佛山表层岩溶生态系统土壤的CO2释放规律

采用碱溶液吸收法通过对重庆金佛山林地、裸地表层岩溶生态系统土壤CO2释放量进行野外监测,研究了影响土壤CO2释放量变化的主要因素,揭示土壤CO2释放变化规律。土壤CO2释放量的变化主要随着温度而变化,即气温降低,土壤CO2释放量减少,在昼夜时段,土壤CO2也随温度而变化,但相比温度变化有明显滞后性;降雨对土壤CO2释放有比较复杂的影响,但非简单的线性相关;同时植被也会影响到土壤CO2的释放,总体上,相比裸地而言,林地的土壤CO2的释放量大,但在不同时间段内土壤CO2释放强度与气温的关系有较大差异。一天时间段内林地土壤CO2释放强度与温度的关系较裸地灵敏,这是因为林地本身生物量大,对温度反应敏感,温度很小的变化就能引发土壤CO2释放量的大幅度地改变。而在以月为单位观测时间段时,裸地土壤CO2释放强度与气温的关系较林地灵敏,这可能是因为植被覆盖减缓气温对土温的影响,对土温有较强的调节作用。这种不同植被系统下,在不同时段土壤的CO2释放量动态差异在讨论岩溶作用与碳循环时应充分注意。     

四川昭觉县中部乡镇表层土壤硒地球化学特征

硒元素是人体必需的微量元素之一,食用富硒农产品是人体获取和补充硒元素的主要途径,调查区域硒地球化学特征是有效地利用富硒土地资源以及开发富硒农副产品的重要依据。本文选择四川省昭觉县域内较为重要的农耕乡镇采集表层土壤样品,采用原子荧光光谱法、X射线荧光光谱法、电感耦合等离子体质谱/发射光谱法等方法测定1328件土壤、19件玉米及20件土豆中硒等地球化学指标含量,利用相关分析与统计学等方法,结合距离加权反比插值法,探讨研究区硒含量、分布和影响因素等地球化学特征,评价土壤与作物的富硒情况及安全性。结果表明：①研究区表层土壤硒含量范围为0.04~1.50mg/kg,平均值为0.33mg/kg,划定富硒土壤面积为7.23km2,占全区土壤面积的30.31%,玄武岩发育的土壤硒含量最高,平均值为0.4mg/kg,表明区内地质背景与土壤硒含量密切相关,区内富硒土壤主要受含玄武岩夹苦橄岩、凝灰质砂泥岩的峨眉山玄武岩组地层控制;②不同的用地类型和土壤类型对硒元素的富集能力不同,人为农业活动导致土壤对硒的吸附能力下降,黄棕壤土层中黏粒或铁氧化物等易与硒结合富集;酸性土壤中硒含量与pH值成反比;土壤有机质与硒含量呈显著的正相关;土壤质地对硒含量具有一定的控制作用;③富硒土壤产出的玉米和土豆富硒率极低。研究结果认为昭觉县在开发利用富硒土壤时,旱地与水田等农耕区应及时补充有机肥并调节土壤酸碱度,并积极利用富硒资源开发其他农业产品。     

塔里木沙漠公路防护林土壤微生物活性研究

对不同立地类型、不同生长年限、不同季节、不同树种的防护林土壤微生物数量及区系组成进行研究,分析了土壤微生物与土壤环境因子的相关关系,结果表明:咸水灌溉条件下塔里木沙漠公路防护林和人工绿地建成后,土壤结构和养分状况得到改善,微生物活性大幅度提高;土壤微生物区系组成中,细菌占绝对优势,放线菌次之,真菌最少;表层微生物数量远多于下层土壤;林地外围距林缘近的土壤微生物活性较强,3m以外微生物数量已接近流沙地微生物量;各类土壤微生物分布具不同的季节性规律,且不同立地类型防护林土壤微生物分布差异明显;随造林年限的增加,防护林的改土作用更加显著。土壤微生物分布与土壤养分含量和土壤pH值显著相关。     

西安高陵人工林土壤干层与含水量季节变化研究

通过野外调查和室内测定,利用烘干称重法对高陵地区丰水年前后不同人工林下0~6 m土壤含水量及土壤水分的季节变化进行研究。结果表明,2002年高陵田家村中国梧桐林和杨树林下160~400 cm范围内均已发育了土壤干层。经过2003年丰水年充沛的降水补给,2004年高陵团庄槐树林、杏树林0~6 m土层均未出现土壤干层,说明水分在丰水年得到很好恢复。丰水年后梨、杏、槐三种人工林160~400、410~600 cm层位土壤含水量均显示春季最高,夏季次之,秋季降到最低或略微上升。     

黑龙江省讷河市土壤质量与绿色产地适宜性评价

基于东北黑土地1∶250 000土地质量地球化学调查数据,按照《土地质量地球化学评价规范》和《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》,对讷河市土壤养分、土壤环境质量、土壤综合质量及绿色产地适宜性进行评价. 结果显示讷河市土地肥沃,环境清洁,适合于发展绿色农业：1）土壤养分单指标N、P、K、有机质、CaO、MgO、Fe2O3、S、B、Zn、Mn、Cu、Mo、Co、Ge、V共16项中,除Cu、Zn为较缺乏和Ge、B缺乏外,其他指标均为丰富和较丰富;土壤养分综合等级以较丰富和中等为主,分布面积分别为3 666.74 km2和2 574.11 km2,占全区面积的56.94%和39.97%. 2）土壤环境质量以一等（无风险）为主,一等区面积6 435.78 km2,占全区面积的99.94%;二等（风险可控）区面积仅4 km2,占0.06%. 3）全区土壤质量综合等级以优质为主,优质土壤面积3 806.06 km2,占全区面积的59.11%;良好级土壤面积2 574.11 km2,占39.97%;中等级土壤面积59.61 km2,占0.92%;没有四等（差等）和五等（劣等）土壤. 4）符合一级绿色食品产地的土壤面积为6 461.5 km2,占全区面积的97.5%;符合二级绿色食品产地的土壤面积为38.1 km2,占全区面积的0.58%;不符合绿色食品产地的土壤面积为65.6 km2,占全区面积的0.99%.     

利用土壤地球化学数据和BP神经网络预测松嫩平原油气资源

基于东北地区多目标区域地球化学调查获得的海量土壤地球化学数据,利用BP神经网络模型,在土壤地球化学性质与油气田空间位置之间建立模型,构造最优的油气资源预测模型. 以土壤54项地球化学指标以及XY坐标值共同作为模型输入层,以样本是否在油气田内(1代表油气田内,0代表油气田外)作为模型输出层,基于随机抽取的油气田内和油气田外各500个土壤样本数据进行模型训练. 结果显示,多次训练后识别准确率保持在90%左右,说明该模型分类效果较好,可用于油气资源预测. 利用该模型获得了松嫩平原11 291个土壤样本的含油气概率,并绘制了油气资源预测图. 研究表明,神经网络对于解决复杂的非线性地质问题可以发挥重要作用.     

南疆铁门关市土壤pH的测定不确定度评定

本文按照NY/T 1121.2-2006土壤检测中土壤pH测定的实验方法对南疆铁门关土壤中pH测定,然而实验过程中会产生不可避免的不确定度,主要研究了测定的重复性、土样质量、水的体积、缓冲溶液和pH计所带来的不确定度,对比发现水体积和测定的重复性对土壤pH值测定的不确定度影响最大。因此,在测定时可通过使用高精度的量筒以及增加平行试样的次数来降低标准不确定度,以便能够提高实验测试结果的质量和可靠性。     

微生物及其碳酸酐酶对岩溶土壤系统钙镁元素淋失的影响

通过室内模拟土壤-灰岩岩溶系统,对不同微生物处理条件下的土柱进行降水淋滤,系统监测了淋出液的pH、电导率、Ca2+、Mg2+以及碳酸酐酶(CA)活性.结果表明,微生物对该模拟系统Ca、Mg元素迁移有较大促进作用.扫描电镜显示,埋入经微生物处理土柱的试片表面较对照(未埋入土柱和埋入灭菌土柱的试片)有明显侵蚀现象.另一方面,各处理的淋出液中均检测出不同程度的CA活性,说明土柱中的微生物产生了胞外CA并被淋出.相关分析表明淋出液中CA平均活性与Ca2+总淋失量之间存在较好的正相关关系,说明CA是影响Ca元素淋失的主要因素.对其进行深入研究将有助于解释生物岩溶的机理.     

寒区典型下垫面冻土水热过程对比研究(Ⅰ)：模型对比

冻土水热传输和水热耦合过程是寒区水循环的核心环节和重要组成部分,土壤温度和湿度(含水量)的观测和模拟是冻土水热过程分析的基础. 以中国科学院寒区旱区环境与工程研究所黑河上游生态-水文试验研究站葫芦沟试验小流域为依托,选取季节冻土区的高寒草原、高寒草甸和多年冻土区的沼泽化草甸、高山寒漠等4种典型寒区下垫面,分别布设自动气象站,并调查相关土壤和植被参数,利用SHAW和CoupModel模型对试验点的土壤水热条件进行模拟计算.结果表明：4个试验点多层土壤含水量和地温SHAW模型计算值与实测值对比平均相关系数R²分别为0.65和0.90;CoupModel模型计算值与实测值对比平均R²为0.72和0.93. 总体上,地温的模型估算结果略好于含水量;相对于SHAW模型,CoupModel模型是更适合寒区各种下垫面的一维SVATs模型.     

青藏高原草地土壤有机碳库及其全球意义

定量分析了青藏高原各类草地0～0.65m深度范围内有机碳储量,结果表明:青藏高原总面积为1.6027×10hm²的草地有机碳量达到335.1973×10⁸tC,其中以高原草甸土和高原草原土有机碳积累量为主,两者之和达到232.36×10⁸tC,占全国土壤有机碳量的23.44%,是全球土壤碳库的2.4%.在有机碳储量分析的基础上,按土壤碳释放的两种主要途径:土壤呼吸作用和土地利用方式变化与草地退化,对草地土壤碳排放进行了估算,揭示出青藏高原草地土壤通过呼吸每年排放的CO₂达到11.7×10⁸tC·a^-1,约占中国土壤呼吸总量的2.3%,明显高于全国乃至全球平均值;近30a来,青藏高原草地土壤由于土地利用变化和草地退化所释放的CO₂估计约有30.23×10⁸tC.保护青藏高原草地对于全球变化意义重大.定量分析了青藏高原各类草地0～0.65m深度范围内有机碳储量,结果表明:青藏高原总面积为1.6027×10hm²的草地有机碳量达到335.1973×10⁸tC,其中以高原草甸土和高原草原土有机碳积累量为主,两者之和达到232.36×10⁸tC,占全国土壤有机碳量的23.44%,是全球土壤碳库的2.4%.在有机碳储量分析的基础上,按土壤碳释放的两种主要途径:土壤呼吸作用和土地利用方式变化与草地退化,对草地土壤碳排放进行了估算,揭示出青藏高原草地土壤通过呼吸每年排放的CO₂达到11.7×10⁸tC·a^-1,约占中国土壤呼吸总量的2.3%,明显高于全国乃至全球平均值;近30a来,青藏高原草地土壤由于土地利用变化和草地退化所释放的CO₂估计约有30.23×10⁸tC.保护青藏高原草地对于全球变化意义重大.