污染区域大气环境质量生物监测的数学模式

以常规标准取样法、静态挂片吸收取样法分别测定了深圳南山区范围内大气二氧化硫、硫酸盐化速率和氟化物的含量,并同步测定了植物叶片的污染物含量。利用回归方法分析了3种测定结果的相互关系,并以植物叶片污染物含量为基础建立大气环境质量生物监测的数学模型,其中以叶片含硫量评价大气硫酸盐化速率的模型为夏季y=0.781x-0.754,冬季y=1.88x-2.283;以叶片含氟量评价大气氟化物的模型为夏季y=0.363x-7.511,冬季y=0.175x-3.461,这些模型均有很高的可信度(p<0.001)。     

鼎湖山季风常绿阔叶林某些沉积元素转移过程中的浓度分析

对鼎湖山大气降水、季风常绿阔叶林林冠穿透水、土壤水(30cm和80cm深)以及溪水中某些沉积元素进行了系统连续的观测研究,从沉积元素的转移过程阐明了鼎湖山自然保护区和季风常绿阔叶林所承受的环境压力,通过分析沉积元素在这些水文学过程中的浓度变化和相互联系,试图揭示该生态系统相应功能过程变化的规律。得到如下结果：(1)大气降水中的Pb含量远远高于穿透水、土壤水(30cm和80cm深)以及溪水中的含量,随着水分由输入向输出流动,Pb的浓度逐渐降低;(2)在大气降水、林冠穿透水、土壤水(30cm和80cm深)以及溪水中,Al离子的浓度逐步增加;(3)除Pb外,所有其他元素(Al、Mn、sr、Mg、Na、K和Ca)在土壤溶液中的浓度都高于5个水文过程的平均值;(4)Mn、K、Ca的输入和输出的浓度都不高;(5)Na和Mg在土壤水和溪水中的浓度超过5个水文过程的平均值。这表明：(1)鼎湖山的大气具有高浓度的Pb含量,而且Pb在季风常绿阔叶林系统中处于一个持续的积累过程;(2)酸性降水不仅活化了土壤中的Al元素,对各个水文学过程中的离子浓度也有增大的作用;(3)Na和Mg在当前的大气环境下有可能加速地从季风常绿阔叶林生态系统中淋洗出来。总之,由于酸雨和大气污染的影响,鼎湖山森林生态系统将处于不稳定状态。     

大气中粉尘颗粒物对支气管肺泡上皮影响的实验研究

目的探讨大气污染物对呼吸道的病理变化,为预防大气污染对人体健康的损害提供理论依据。方法采用模拟大气污染方法,用大鼠制备大气污染物模型,对大鼠气管、肺进行透射电镜及气管扫描电镜检查。结果大气污染大鼠动物模型的气管、肺与对照组相比,实验组气管及肺泡上皮有渐进性损伤,且随量的蓄积损伤逐渐加重,最终发生肺实变。结论吸入的污染粉尘可造成气管及肺泡上皮的渐进性损伤,形态学变化与吸入粉尘的量呈一致性,并随吸人量的累积而逐渐变得严重,最终变为肺实变,残留肺组织为代偿性气肿。     

1956—1998年间中纬度近海与内陆城市年气温与热岛效应的变化趋势

选取纬度相近、发展规模类似的近海（济南）与内陆（西安）城市为研究对象,对比分析了1956—1998年间济南和西安气温与热岛效应的变化趋势.结果表明：1956—1978年间,除济南年均最低气温以0.37 ℃·10 a^-1的速率上升外,2个城市的气温指标均无明显变化趋势;1979—1998年间,2个城市则表现出显著的增温趋势,其中西安年均最高气温和年均气温的增加速率大于济南,济南年均最低气温的增加速率大于西安.1956—1978年间,2个城市均存在城市热岛效应但无显著增加趋势,1979—1998年间的热岛效应明显强化,以西安在年均气温（0.22 ℃·10 a^-1）和年均最低气温（0.32 ℃·10 a^-1）上表现的热岛效应的增加趋势更为明显.济南热岛效应强度和年际波动均大于西安,但其增加速率却小于西安.济南年均最高气温、年均气温和年均最低气温的增温速率和热岛效应强度明显不同,西安则较接近.3个气温指标中以年均最低气温的增加趋势最明显,同时对热岛效应的响应最显著,年均最高气温的波动性最大.地理位置不但影响城市增温的幅度,而且也深刻影响着城市增温的形式与热岛效应强度.     

大气CO2浓度升高对稻季土壤中麦秸降解及氮素分趋的影响

利用中国唯一的稻麦轮作FACE(free-air carbon dioxide enrichment,开放式空气CO2浓度增高)试验平台,研究大气CO2浓度升高对稻季土壤中小麦秸秆降解速率及其氮素分趋的影响.试验设置Ambient(目前空气对照)和FACE(Ambient+200 μmol·mol-1)两个CO2浓度以及低氮处理(LN,150 kg·hm-2)和高氮处理(HN,250 kg·hm-2)两个氮肥水平,在稻季之初按标记麦秸/土壤重量比0.3%添加15N标记小麦秸秆,根据水稻生长时期依次采样测定秸秆降解速率,并通过分析土壤全氮、植株全氮及其15N丰度来观察已降解秸秆的氮素分趋情况.结果发现,大气CO2浓度升高对高氮处理土壤中小麦秸秆降解速率没有显著影响,但显著促进了低氮处理土壤中小麦秸秆的降解(p < 0.05),使其提高到与高氮处理土壤相当水平;大气CO2浓度升高显著增加了已降解秸秆中氮素的流失,在高氮处理土壤中尤为严重,而对植物吸收已降解秸秆中的氮素没有显著影响.结果表明,大气CO2浓度升高在土壤氮素相对不足时会加速土壤中小麦秸秆的降解,而在土壤氮素相对充足时又会加大降解秸秆中氮素的流失.     

藏东南大气氮湿沉降动态变化——以林芝观测点为例

利用量雨器和湿沉降收集仪在藏东南通过2a的试验, 研究了该区大气氮素沉降的浓度、沉降量以及季节变化规律.结果表明:藏东南大气氮素湿沉降(无机氮)为1.33～3.05 kg/ (hm2·a),平均值为2.36 kg/ (hm2·a),降水中铵态氮和硝态氮的平均浓度分别为0.36 mg/L和0.10 mg/L ,NH+4-N/ NO-3-N接近4 .各形态氮月均浓度之间差别较大,具有明显的季节性,其中NH+4-N月均浓度动态变化明显,5、6、7月份浓度较高(＞0.5 mg/L),NO-3-N 12月份浓度(0.49 mg/L)为全年最高;氮浓度的季节变化,以春冬较高,夏秋季较低,离散程度以春季最大.降水量与各形态氮沉降呈一定幂型负相关,相关系数为0.705,0.641,分别达到0.006 (NH+4-N)和0.019(NO-3-N)的显著水平.氮月沉降以5～6月份最高,占全年的32.3%;氮季沉降以夏季所占比例最高,约占50%,冬季最低(2%～3%).     

城市林地与非林地大气SO２季节动态变化

SO2作为主要的大气污染物之一,对人体与环境具有严重危害,导致酸雨后危害更大,尤其是长江以南省区污染严重。对长沙和株洲市区内2种类型区域———城市林地与城市非林地空气SO2浓度通过近1a(2004-01~2005-01)的同时进行对比定位观测,用甲醛吸收副玫瑰苯胺分光光度法分析,结果表明:从两市2种类型采样地空气SO2浓度水平总体与分别来看,SO2浓度年内变化均具有明显季节性波动特征(p=0·001),冬季最高,秋季最低;除冬季二者SO2浓度较为接近外,其他各季株洲非林地观测区SO2浓度均高于同季节长沙非林地观测区SO2浓度。空气SO2浓度季节性变化与当地的地理环境、气候条件、采暖期与工业生产布局等因素有较大的关系。其中,燃煤、降水、风速风向和气温是影响空气SO2浓度变化主要的污染源与气候条件因素。空气SO2浓度水平还与所在地有无林木覆盖关系密切。无林地空气SO2浓度年均值(0·18±0·08)mg/m3,有林地空气SO2浓度年均值(0·09±0·07)mg/m3,二者间存在极其显著差异(p=0·001)。林木生理活性季节性变化对植物调节空气SO2浓度季节变化的能力有一定的影响。按林地SO2浓度减缓效应大小排序,依次是夏季(55·4%)>冬季(54·1%)>秋季(49·3%)>春季(29·6%)。城市森林作为一种有效的生物措施在控制和治理城市大气SO2污染实践中具有重要作用,不失为一种经济可行、高效的环境保护措施,应着力提高城市森林覆盖率。     

不同大气校正方法对森林叶面积指数遥感估算影响的比较

利用TM原始图像以及经过6S模型和基于影像自身的Gilabert模型大气校正后的地面绝对反射率图像,分别计算了褒河流域阔叶林和针阔混交林2种林型的5类光谱植被指数(SR、NDVI、MNDVI、ARVI和RSR),并建立各林型森林叶面积指数与同时相的各个植被指数的相关关系。结果表明,2种大气校正模型均显著提高了各植被指数与森林叶面积指数的相关关系,除了对森林叶面积指数与植被指数SR和NDVI的相关关系影响不显著外,对森林叶面积指数与植被指数MNDVI、ARVI和RSR相关关系的影响均非常显著。说明不同大气校正模型对叶面积指数的遥感估算结果有较大影响。因此,在利用遥感数据进行定量分析、信息提取和生态遥感应用时,不仅要进行大气校正,而且还要慎重选择大气校正模型和植被指数。     

荒漠生态系统对大气CO2浓度升高响应的干湿年差异

利用一个基于详细生理学过程的生态系统模型PALS-FT,通过模拟实验分析了美国亚利桑那州(Arizona)首府凤凰城(Phoenix)市西郊的Larreatridentata荒漠生态系统在干湿年份(1988-2002年)对大气CO2浓度升高响应的差别。结果表明,生态系统地上净初级生产力(ANPP)和土壤有机质年累积速率(SOM)均随大气CO2浓度升高而呈非线性(湿年)或线性(正常年和干年)增加;所有年份的土壤N含量(Nsoil)则呈非线性显著下降。ANPP与SOM的绝对变化量总是湿年大于正常年和干年,相对变化量则与所分析的CO2处理水平有关;Nsoil的绝对变化量和相对变化量均为湿年大于正常年和干年。不同功能型的植物ANPP对大气CO2浓度升高的绝对变化量均为湿年大于正常年和干年;相对变化量则因具体植物功能型而异,灌木和亚灌木为干年大于正常年和湿年,一年生C3和C4草本均为湿年大于正常年和干年。因此,无论是生态系统水平还是植物功能型(或物种)水平,荒漠生态系统对未来大气CO2浓度升高的响应都将受降水格局的显著影响。     

Responses of soil respiration with biocrust cover to water and temperature in the southeastern edge of Tengger Desert,Northwest China

Aims Soil respiration of the lands covered by biocrusts is an important component in the carbon cycle of arid, semi-arid and dry-subhumid ecosystems (drylands hereafter), and one of the key processes in the carbon cycle of drylands. However, the responses of the rate of soil respiration with biocrusts to water and temperature are uncertain in the investigations of the effects of experimental warming and precipitation patterns on CO₂ fluxes in biocrust dominated ecosystems. The objectives of this study were to investigate the relationships of carbon release from the biocrust-soil systems with water and temperature in drylands. Methods Intact soil columns with two types of biocrusts, including moss and algae-lichen crusts, were collected in a natural vegetation area in the southeastern fringe of the Tengger Desert. Open top chambers were used to simulate climate warming, and the soil respiration rate was measured under warming and non-warming treatments using an automated soil respiration system (LI-8150). Important findings Over the whole observational period (from April 2016 to July 2016), soil respiration rates varied from -0.16 to 4.69 μmol·m^-2·s^-1 for the moss crust-covered soils and from -0.21 to 5.72 μmol·m^-2·s^-1 for the algae-lichen crust-covered soils, respectively, under different rainfall events (the precipitations between 0.3-30.0 mm). The mean soil respiration rate of the moss crust-covered soils is 1.09 μmol·m^-2·s^-1, which is higher than that of the algae-lichen crust-covered soils of 0.94 μmol·m^-2·s^-1. The soil respiration rate of the two types of biocrust-covered soils showed different dynamics and spatial heterogeneities with rainfall events, and were positively correlated with precipitation. The mean soil respiration rate of the biocrust-covered soils without warming was 1.24 μmol·m^-2·s^-1, significantly higher than that with warming treatments of 0.79 μmol·m^-2·s^-1 (p < 0.05). By increasing the evaporation of soil moisture, the simulated warming impeded soil respiration. In most cases, soil temperature and soil respiration rate displayed a similar single-peak curve during the diel cycle. Our results show an approximately two hours’ lag between soil temperature at 5 cm depth and the soil respiration rate of the biocrust-covered soils during the diel cycle.