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。     

基于DNDC模型的稻田温室气体排放通量模拟

理解土地利用方式转变过程影响生态系统生物地球化学循环及温室气体排放的机理,并利用模型模拟土地利用方式转变过程对温室气体通量的影响是一项长期、艰巨的科学任务。本研究基于国际上广泛应用的生物地球化学过程模型(DNDC模型),结合气象、土壤和管理措施等数据,模拟了旱田转水田土地利用方式转变后稻田CH_4、CO_2和N_2O三种温室气体的通量和常年种植水稻的稻田温室气体通量,并将模拟值与观测值进行比较。结果表明:DNDC模型能够较好地模拟新、老稻田温室气体通量的季节变化,但对老稻田温室气体的排放通量模拟效果(R~20. 89,n=40,P0. 01)优于新转稻田(R~20.79,n=265,P0.01),且对CH_4和CO_2的模拟效果优于对N_2O的模拟效果;根据田间观测数据,改变模型模拟土地利用方式转换前后土壤SOC浓度和p H值,并不能完全模拟土地利用变化对温室气体的影响,微生物群落在土地利用方式转变过程中可能发生较大变化,需要在模型中进一步体现。通过模型模拟土地利用方式改变对温室气体排放的影响,可为国家温室气体、碳排放清单的编制及管理政策的制定提供参考依据。     

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。     

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.