土壤呼吸温度敏感性的影响因素和不确定性

土壤呼吸是陆地生态系统碳循环的重要环节之一, 其对温度升高的敏感程度在很大程度上决定着全球气候变化与碳循环之间的反馈关系。为了深刻理解地下生态过程对气候变化的响应和适应,本文综述了土壤呼吸温度敏感性（Q10）的影响因子及其内在机制,并分析了当前研究存在的不确定性。土壤生物、底物质量和底物供应显著调控着土壤呼吸的Q10值,但研究结论仍然有很大差异。温度和水分等环境因子则通过对土壤生物和底物的影响而作用于土壤呼吸的温度敏感性,一般情况下,随着温度的升高,土壤呼吸的Q10值下降;水分过高或过低时Q10值降低。另外本文从土壤温度测定深度、时空尺度、土壤呼吸不同组分温度敏感性差异、激发效应以及采用方法的不同等几方面分析了温度敏感性研究存在的不确定性。并在此基础上, 指出了未来拟重点加强的研究方向:（1）土壤呼吸不同组分温度敏感性差异的机理;（2）底物质量和底物供应对温度敏感性的交互影响;（3）生物因子对土壤呼吸温度敏感性的影响。     

生态环境大数据发展现状与趋势

随着大数据时代的到来生态环境大数据给生态环境领域研究带来了新的机遇与发展。本文回顾了生态环境大数据在收集、监测、分析与应用方面的发展现状。虽然生态环境大数据研究相对于其他领域起步较晚,但是目前正处于蓄势待发的状态。生态环境大数据研究未来的发展趋势为:一、建立数据共享机制;二、需要跨区域的不同监测站点甚至不同观测网络进行联合观测与研究,建立从样地到区域甚至到全球多尺度的、系统的观测与研究,并且应该推进观测的标准化和规范化,进一步统一不同生态环境观测网络的观测标准,建立国际统一的观测标准和规范;三、需要开发针生态环境对大数据的统计分析软件,尤其应该重视地理信息技术与统计分析技术的结合,特别是过程模型与大数据的结合。最后,虽然生态环境大数据的应用研究相对薄弱但未来的发展空间是巨大的,未来生态环境大数据的应用主要应该体现在生态环境资源管理、生态环境动态监测、生态环境评价等方面。     

施肥对油茶园土壤呼吸和异养呼吸及其温度敏感性的影响

油茶是中国南方重要的木本食用油料树种,研究施肥对油茶园土壤呼吸及其温度敏感性的影响,对于估算中国南方典型种植园林温室气体排放及其对气候变化的响应具有重要意义。设置对照(CK)、施肥(OF)、断根(CK-T)和断根施肥(OF-T)4个处理,采用静态箱-气相色谱法,通过多年观测,分析探讨施肥对油茶园土壤呼吸和异养呼吸及其温度敏感性的影响。结果表明:(1)施肥对油茶园土壤呼吸和异养呼吸无显著影响。研究期间,各处理(OF、CK、OF-T、CK-T)土壤CO_2通量依次为(77.91±2.59)、(73.71±0.97)、(66.82±1.02)mg C m~(-2)h~(-1)和(66.84±3.94)mg C m~(-2)h~(-1);(2)各处理土壤呼吸温度敏感性(Q_(10))表现为OF-T(1.96±0.01)CK-T(1.79±0.03)OF(1.77±0.01)CK(1.75±0.03),其中,OF-T处理下Q_(10)显著高于其他3个处理,即施肥显著增加了断根处理土壤呼吸Q_(10);(3)施肥显著增加了土壤表层NH_4~+-N和NO_3~--N含量,Q_(10)与土壤表层NH_4~+-N和NO_3~--N含量表现出显著的正相关关系。     

鄱阳湖秋季水-气界面CH4排放通量的区域差异及影响因素

有限的观测点以及空间的异质性已经成为准确估算湖泊水-气界面CH4通量的挑战。鄱阳湖是我国最大的淡水湖,为了解秋季湖区水-气界面的CH4排放通量,2010年10月利用密闭静态箱-气象色谱法对星子、都昌、南矶山和吴城4个湖区水-气界面CH4排放通量及气象、底泥、水体等因素进行了测定。研究表明,都昌湖区CH4排放通量平均值为0.26mg·m-2·h-1,显著高于星子(0.15mg·m-2·h-1)、吴城(0.13mg·m-2·h-1)和南矶山(0.10mg·m-2·h-1)湖区。鄱阳湖水-气界面秋季CH4排放通量平均为0.17mg·m-2·h-1,变异系数为58.6%。相关分析表明,风速显著影响CH4排放通量(P<0.01)。在排除风速>5m·s-1的数据后,底泥有机碳以及水体铵态氮含量与CH4排放通量显著相关,而水体DOC含量与CH4排放通量呈显著负相关(P<0.05)。对鄱阳湖CH4排放量的精确估算,依赖于较广区域和较长时间的观测。     

大数据在生态环境领域的应用进展与展望

随着互联网和移动通讯技术的发展,生态环境领域从信息采集到加工处理也进入信息化和数字化时代,数据量呈现爆发式增长,生态环境大数据受到越来越多的关注.生态环境大数据是在对生态环境要素“空天地一体化”连续观测的基础上,集成海量的多源多尺度信息,借助云计算、人工智能及模型模拟等大数据分析技术,实现生态环境大数据的集成分析和信息挖掘.生态环境大数据存在数据来源多样、涉及部门广;数据采集方式不统一;服务对象众多、对专业化服务要求高等特点.大数据已在生态环境领域得到了初步应用,如在全球气候变化预测、生态网络观测与模拟和区域大气污染治理等方面作用明显.目前我国生态环境大数据的发展还存在诸多问题,包括数据共享难、监测技术落后、传感器等监测设备严重依赖进口、数据集成和深度分析能力不足等.随着大数据技术的进步,未来大数据在解决生态环境健康问题、提高重大生态环境风险预警预报水平、提高生态环境领域科学研究水平等方面都将发挥巨大作用.大数据将最终实现生态环境管理决策定量化、精细化,生态环境信息服务多样化、专业化和智能化,为中国社会经济可持续发展和生态文明建设提供技术保障.     

生态环境大数据面临的机遇与挑战

随着大数据时代的到来和大数据技术的迅猛发展,生态环境大数据的建设和应用已初露端倪。为了全面推进生态环境大数据的建设和应用,综述了生态环境大数据在解决生态环境问题中的机遇和优势,并分析了生态环境大数据在应用中所面临的挑战。总结和概括了大数据的概念与特征,又结合生态环境领域的特点,分析了生态环境大数据的特殊性和复杂性。重点阐述了生态环境大数据在减缓环境污染、生态退化和气候变化中的机遇,主要从数据存储、处理、分析、解释和展示等方面阐述生态环境大数据相较于传统数据的优势,通过这些优势说明生态环境大数据将有助于全面提高生态环境治理的综合决策水平。虽然生态环境大数据的应用前景广阔,但也面临着重重挑战,在数据共享和开放、应用创新、数据管理、技术创新和落地、专业人才培养和资金投入等方面还存在着许多问题和困难。在以上分析的基础上,提出了生态环境大数据未来的发展方向,包括各类生态环境数据的标准化、建设生态环境大数据存储与处理分析平台和推动国内外生态环境大数据平台的对接。