检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学报 2024年第4期44卷 1313-1323页

作者：陆啸飞郭洁芸王斌乐旭南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京大学生命科学学院生态学系南京210023 中国科学院退化生态系统植被恢复与管理院重点实验室广州510650

大气氮沉降水平持续升高导致的外源氮输入增加,强烈影响了陆地生态系统的碳循环。目前,已有大量报道证实了氮沉降升高对全球陆地植被固碳的积极影响。虽然之前大部分研究将这一结果归因于光合作用增强导致的地上生物量增加,但最近的研... 详细信息

大气氮沉降水平持续升高导致的外源氮输入增加,强烈影响了陆地生态系统的碳循环。目前,已有大量报道证实了氮沉降升高对全球陆地植被固碳的积极影响。虽然之前大部分研究将这一结果归因于光合作用增强导致的地上生物量增加,但最近的研究发现长期氮添加对植物地下根系的影响也同样重要。归纳整理了181篇公开发表的我国野外模拟氮沉降试验结果,采用整合分析(Meta-analysis)方法,定量评估了氮添加对我国陆地植被地上-地下生物量分配的影响特征和不同生态系统类型及施氮方式之间的影响差异。通过分析地上-地下生物量分配对氮添加的响应差异来探究植被碳增益对长期大气氮沉降增加的潜在响应机制。结果表明,氮添加显著增强了我国陆地植被的光合作用及碳固存,且植物碳增益在不同生态系统类型及施氮制度间有所差异。植物叶片的氮含量显著增加,使得叶片碳氮比及凋落物碳氮比显著降低,但并未显著影响细根的碳氮比。氮添加总体上显著提高了植物的净光合速率,但降低了光合利用效率。地上生物量,凋落物产量和根生物量平均分别显著增加了38%,17%和18%,总体上植物地上部分对氮添加的响应程度比地下部分更高。然而,不同生态系统类型的地上-地下生物量分配对氮添加的响应并不一致。在受氮限制的温带森林及草地生态系统,地上生物量显著增加而根生物量的变化并不显著,但是在富氮的亚热带森林则相反,氮添加显著增加了根生物量而地上生物量增长不显著。回归分析表明,地上生物量并不随着根生物量的增加而线性增加,反而呈现先增加后降低的趋势。此外,植物的净光合速率和光合氮利用效率随着叶片氮含量的增加,也呈现先增加后降低的趋势。这暗示着大气氮沉降增加下的植物的碳分配策略是变化的,随着外源氮添加的持续输入,植物会由优先向地上部分配更多的碳来促进地上生物量的增加,转为向根系投入更多的碳来促进根系生长来获取其他资源。总之,本研究认为植物地上和地下生物量增长之间的非线性关系可能会影响对陆地生态系统碳增益的预测,未来的研究应该充分考虑长期大气氮沉降下植物生物量分配策略的变化。

关键词：生物量整合分析大气氮沉降陆地生态系统碳分配策略

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基于CMIP6多模式集合的未来中国风功率预估

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大气科学学报 2023年第3期46卷 402-414页

作者：张佳乐旭田晨光周浩曹阳汤金平南京信息工程大学江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心/环境科学与工程学院江苏南京210044 中国科学院大气物理研究所/气候变化研究中心北京100029

实现我国2060年“碳中和”目标,需要大力发展包括风能在内的清洁能源,然而气候变化给未来风资源利用带来较大的不确定性。本文利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)算法对16个CMIP6气候模式风速数据进行逐一订正,在此基础... 详细信息

实现我国2060年“碳中和”目标,需要大力发展包括风能在内的清洁能源,然而气候变化给未来风资源利用带来较大的不确定性。本文利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)算法对16个CMIP6气候模式风速数据进行逐一订正,在此基础上预估21世纪30、60年代以及21世纪末这3个不同年代在低(SSP1-2.6)和高(SSP5-8.5)排放情景下中国风功率较当代的变化。结果表明,ANN算法使CMIP6气候模式均方根误差平均降低(39.93%±9.57%),并使多模式集合平均与观测的相关系数从0.56增加到0.83,更好地再现了中国当代风速的空间分布和季节变化。在此基础上,预估的21世纪60年代(2050—2064年)风功率密度在两种情景下分别减少了(1.01±0.94)W·m^(-2)(2.62%±2.27%)和(1.11±1.45)W·m^(-2)(1.90%±2.51%)。时间上,春季作为风能密度最大的季节,两种排放情景下风功率分别减少了(1.16±1.14)W·m^(-2)和(1.43±1.58)W·m^(-2)。空间上,中国东南部风功率密度在SSP1-2.6情景下降(0.56±0.53)W·m^(-2),而SSP5-8.5情景下上升(0.40±0.29)W·m^(-2)。近期(2025—2039年)全国平均风功率密度在两种情景下分别减少了(0.52±0.83)W·m^(-2)和(0.54±1.02)W·m^(-2),而长期(2085—2099年)风功率密度分别减小了(0.98±1.17)W·m^(-2)和(1.83±1.17)W·m^(-2)。利用极度梯度提升(XGB)算法订正CMIP6数据的预估变化量级偏小但趋势一致,表明随着全球变暖幅度的增加,我国风功率降低的趋势将更加显著。

关键词： CMIP6 风功率密度人工神经网络集合预估不确定性

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骆马湖及主要入湖河流表层水体中抗生素的赋存特征及风险评价

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环境科学 2022年第3期43卷 1384-1393页

作者：龚润强赵华珒高占啟胡冠九卜元卿张圣虎邱慧南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 生态环境部南京环境科学研究所南京210042 江苏省环境监测中心南京210036

采用固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法(SPE-UPLC-MS/MS)分析了骆马湖及主要入湖河流表层水体中磺胺类(SAs)、喹诺酮类(QUs)、四环素类(TCs)、大环内酯类(MLs)和青霉素类(PLs)这5类39种抗生素的浓度水平,分析了主要入湖河流的污染贡献... 详细信息

采用固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法(SPE-UPLC-MS/MS)分析了骆马湖及主要入湖河流表层水体中磺胺类(SAs)、喹诺酮类(QUs)、四环素类(TCs)、大环内酯类(MLs)和青霉素类(PLs)这5类39种抗生素的浓度水平,分析了主要入湖河流的污染贡献率,并评价了抗生素潜在的生态与健康风险.结果表明,42个采样点ρ(抗生素)范围为30.10~582.37 ng·L^(-1),共检出4类23种抗生素,其中恩诺沙星(ERX)平均检出浓度最高(88.05 ng·L^(-1)),林可霉素(LIN)检出率最高(100%).骆马湖北部的抗生素平均值高于南部,且两条主要入湖河流中,沂河是骆马湖主要的抗生素污染贡献河流,贡献率为53.91%.风险评价结果表明,ERX具有最大的风险商,对于联合风险商(RQ_(cum)),除了L6、R30、R31、R32、R33和R42这6个点的RQ_(cum)处于0.1~1之间,属于中等风险,其他点位均RQ_(cum)>1,属于高风险;对11种抗生素进行健康风险评价,成人和儿童的健康风险商(RQ_(H))处于4.16×10^(-6)~2.46×10^(-3)之间,对人体无健康风险.

关键词：抗生素骆马湖入湖河流赋存特征风险评价

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基于机器学习的长三角农业区PM2.5中重金属浓度预测

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环境科学 2024年

作者：张鸿燕靳浩莫迎平张海鸥潘超樊建凌南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心国家能源集团科学技术研究院有限公司清洁高效燃煤发电与污染控制国家重点实验室

PM2.5中重金属对空气质量、人体健康和生态环境等均有重要影响，但当前对农业区域PM2.5中重金属的研究与关注较少。搜集了长三角区域2000～2020年PM2.5中重金属浓度观测数据，构建了基于机器学习的大气PM2.5中重金属浓度预测模型，预测... 详细信息

PM2.5中重金属对空气质量、人体健康和生态环境等均有重要影响，但当前对农业区域PM2.5中重金属的研究与关注较少。搜集了长三角区域2000～2020年PM2.5中重金属浓度观测数据，构建了基于机器学习的大气PM2.5中重金属浓度预测模型，预测并分析了长三角农业区PM2.5中Pb、Cu、As、Cd、Zn和Ti等6种重金属元素的区域污染特征。结果表明，随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和梯度提升机（GBM）这3种机器学习模型单独预测PM2.5中各重金属元素时均未表现出良好的预测效果(近一半模型R2<0.66)；将3种模型进行加权平均融合后其表现有较大改善(R2均> 0.66)，对6种金属元素浓度均达到可定量预测的能力（RPD>1.4）；对长三角农业区PM2.5中重金属元素浓度的预测结果发现，6种重金属元素浓度平均值(ng·m-3)大小为：Zn>Pb>Cu/Ti>As>Cd，但各元素时空分布差异较大，2015～2017年Pb、Cd、As和Zn的浓度均逐年递减，而Cu和Ti的浓度则未出现明显时间变化，空间分布上，Pb、Cu和Ti 这3种元素在长三角农业区北方大气PM2.5中浓度较高，在南方则较低；As和Cd元素则在安徽北部和浙江西部山区的PM2.5中浓度分布较高；而Zn元素在各农业区均有较高浓度的分布。研究结果可为预测区域大气颗粒物中重金属浓度提供了一种有效方法，并为了解长三角农业区大气颗粒物污染特征及区域污染减排工作提供参考依据。

关键词：大气PM 随机森林(RF) 支持向量(SVM) 梯度提升机(GBM) 机器学习模型融合区域重金属污染

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氮添加对南亚热带常绿阔叶林林下植物-土壤植硅体碳的影响

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植物生态学报 2024年第10期48卷 1302-1311页

作者：陆啸飞覃张芬王斌旷远文南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 中国科学院退化生态系统植被恢复与管理院重点实验室中国科学院华南植物园广州510650 中国科学院大学北京100049

植物在吸收土壤溶液中的硅并形成植硅体的过程中会包裹少量有机碳,被称为植硅体碳。近年来,植硅体碳固存被认为是陆地生态系统碳固存的重要机制之一。大气氮沉降速率上升对森林碳动态产生了深刻影响,但鲜有研究关注外源氮输入对森林植... 详细信息

植物在吸收土壤溶液中的硅并形成植硅体的过程中会包裹少量有机碳,被称为植硅体碳。近年来,植硅体碳固存被认为是陆地生态系统碳固存的重要机制之一。大气氮沉降速率上升对森林碳动态产生了深刻影响,但鲜有研究关注外源氮输入对森林植硅体碳固存的影响。该研究依托广东石门台常绿阔叶林的林冠和林下野外氮添加实验平台,探究外源氮输入增加对南亚热带常绿阔叶林优势灌木、草本植物叶片和土壤植硅体碳含量的影响和调控机制。结果发现,林下高浓度氮添加显著提高了林下植物叶片和凋落物植硅体碳含量,外源氮输入增加刺激了植物对硅的吸收,增强了植硅体固存有机碳的能力。然而,仅林冠高氮添加显著提高了表层土壤中植硅体碳含量,林下氮添加无显著影响,这可能是由于林下氮添加抑制了凋落物分解,减缓了凋落物中植硅体释放。结构方程模型结果表明,氮添加导致的磷限制加剧、土壤酸化和凋落物分解速率变化是影响林下植物和土壤植硅体碳含量的主要因子。大气氮沉降速率增加能提升南亚热带常绿阔叶林林下植物和土壤的植硅体碳固存潜力。

关键词：氮沉降植硅体碳碳固存亚热带森林林下植物

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磁混凝对黑臭水体中污染物的去除特性

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中国给水排水 2023年第15期39卷 70-74页

作者：方华杨顺赵金宇李吴波于江华南京信息工程大学环境科学与工程学院大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究实验室江苏南京210044

在工艺优化基础上,深入开展了混凝、磁混凝、回流磁泥混凝3种工艺对黑臭水体中污染物的去除特性与机制研究。结果表明,微米级磁种粒径对磁混凝除浊效果影响不显著,快搅阶段投加磁种和回流磁泥的除污效果较好。磁混凝和回流磁泥混凝主要... 详细信息

在工艺优化基础上,深入开展了混凝、磁混凝、回流磁泥混凝3种工艺对黑臭水体中污染物的去除特性与机制研究。结果表明,微米级磁种粒径对磁混凝除浊效果影响不显著,快搅阶段投加磁种和回流磁泥的除污效果较好。磁混凝和回流磁泥混凝主要通过提高不溶性污染物的去除能力来强化对黑臭水体中氨氮、总磷和COD等指标的去除效果。磁混凝和回流磁泥混凝可形成更为致密、紧实的磁性絮体,可大幅提升沉降速度。回流磁泥可使水中微粒表面电位显著下降,大幅减少混凝剂投加量。

关键词：磁混凝回流磁泥黑臭水体除污效能混凝机制

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加强O_(3)和PM_(2.5)协同控制,持续改善我国环境空气质量

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科学通报 2022年第18期67卷 1975-1977页

作者：胡建林张远航南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室南京210044 北京大学环境科学与工程学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室北京100871

我国自2013年发布《大气污染防治行动计划》以来,在保持经济快速发展的同时,大气环境质量明显改善.在六项常规污染物中,二氧化硫(SO_(2))、细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_(2))浓度均显著下降[... 详细信息

我国自2013年发布《大气污染防治行动计划》以来,在保持经济快速发展的同时,大气环境质量明显改善.在六项常规污染物中,二氧化硫(SO_(2))、细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_(2))浓度均显著下降[1].但我国大气污染形势依然严峻,PM_(2.5)浓度距离世界卫生组织的推荐值仍然有较大差距;同时,臭氧(O_(3))污染程度总体呈上升趋势[2].《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出:“强化多污染物协同控制和区域协同治理,加强细颗粒物和臭氧协同控制,基本消除重污染天气.”PM_(2.5)和O_(3)协同控制是“十四五”时期我国持续改善大气环境质量的核心内容.

关键词：大气环境质量细颗粒物可吸入颗粒物环境空气质量二氧化氮常规污染物持续改善协同控制

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基于不同周期PM_(2.5)组成高时间分辨观测的PMF源解析研究

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环境科学学报 2022年第2期42卷 308-317页

作者：张远远戴维华楠徐振麒陆鑫雨谢鸣捷南京信息工程大学环境科学与工程学院南京210044 江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

于2017年1月1日—12月31日对南京市城区大气细粒子(PM_(2.5))化学组分(元素、水溶性离子和碳质组分)的小时质量浓度进行连续观测,采用正矩阵因子分析(Positive Matrix Factorization,PMF)模型分别基于全年观测数据(PMF全年)和逐月观测数... 详细信息

于2017年1月1日—12月31日对南京市城区大气细粒子(PM_(2.5))化学组分(元素、水溶性离子和碳质组分)的小时质量浓度进行连续观测,采用正矩阵因子分析(Positive Matrix Factorization,PMF)模型分别基于全年观测数据(PMF全年)和逐月观测数据(PMF月份)进行源解析,比较不同观测周期源解析结果的差异以及对PM_(2.5)各组分浓度估算的准确性.结果表明:不同观测周期下,PMF源解析结果中因子类型未发生改变,但因子组成和贡献分布存在较大差异.由于PMF模型假设同一观测周期内源成分谱不发生变化,只有基于逐月观测数据的PMF源解析才能体现全年范围内因子组成和贡献分布的变化.尽管PMF全年和PMF月份的分析结果均能准确估算PM_(2.5)组分的月均浓度,但PMF月份结果对各组分小时浓度的估算值和观测值在时间变化上更一致.这是因为PMF模型要求对各组分浓度的平均值进行拟合,易低估(或高估)PM_(2.5)组分在观测周期内的极大(或极小)值.因此,基于短期(例如,月份)高分辨观测数据的PMF分析能改进对PM_(2.5)组分浓度时间变化的模拟.

关键词： PM_(2.5) PMF源解析观测周期高时间分辨观测

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微生物介导的农业土壤氧化亚氮减排研究进展

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土壤学报 2023年第2期60卷 332-344页

作者：申卫收熊若男张欢欢杨思琪高南南京信息工程大学环境科学与工程学院/江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室/江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京工业大学生物与制药工程学院/国家生化工程技术研究中心南京211816

氧化亚氮(N_(2)O)是一种在大气存留时间长且破坏臭氧层的重要温室气体。农业土壤源N_(2)O是其重要来源,具有产生路径广、影响因素多、调控复杂等特点。减少农业土壤N_(2)O排放一直是研究的热点。含有N_(2)O还原酶的N_(2)O还原细菌能将N_... 详细信息

氧化亚氮(N_(2)O)是一种在大气存留时间长且破坏臭氧层的重要温室气体。农业土壤源N_(2)O是其重要来源,具有产生路径广、影响因素多、调控复杂等特点。减少农业土壤N_(2)O排放一直是研究的热点。含有N_(2)O还原酶的N_(2)O还原细菌能将N_(2)O还原为氮气(N_(2)),这是目前已知的微生物还原N_(2)O唯一的汇。直接应用微生物减少农业土壤N_(2)O排放是一种新兴的减排技术。本文详细阐述了农业土壤N_(2)O的生物源与汇,重点论述了N_(2)O减排微生物的筛选及应用策略。综述了微生物介导的农业土壤N_(2)O减排的两种微生物生态学机制:一种是利用含有nosZ基因的N_(2)O还原细菌直接减少N_(2)O排放,另一种是利用能改变N_(2)O还原细菌群落组成和丰度及其活性的植物根际促生菌间接减少N_(2)O排放。最后,讨论了影响微生物介导的农业土壤N_(2)O减排的环境因素及可能存在的问题,并对该技术在减少农业土壤N_(2)O排放中的应用进行展望。本文可为我国实现农业碳中和的战略目标提供重要技术参考。

关键词：氧化亚氮 nosZ基因氧化亚氮还原细菌植物根际促生菌农业土壤

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2015~2020年我国主要城市PM_(2.5)和O_(3)污染时空变化趋势和影响因素

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科学通报 2022年第18期67卷 2029-2042页

作者：张运江雷若媛崔世杰王红丽陈敏东盖鑫磊南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 上海市环境科学研究院国家环境保护城市大气复合污染成因与防治重点实验室上海200233

近些年,我国已采取了系列严格的减排措施,旨在治理大气细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))污染.本文基于国家空气环境监测网络地面观测数据,侧重分析了我国主要城市PM_(2.5)和O_(3)时空变化趋势以及影响因素.2015~2020年PM_(2.5)整体呈逐... 详细信息

近些年,我国已采取了系列严格的减排措施,旨在治理大气细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))污染.本文基于国家空气环境监测网络地面观测数据,侧重分析了我国主要城市PM_(2.5)和O_(3)时空变化趋势以及影响因素.2015~2020年PM_(2.5)整体呈逐步下降趋势,而O_(3)在2015~2019年呈整体上升趋势,但在2020年部分地区有下降趋势.结合气象要素数据,利用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波耦合逐步多元线性回归,分析了排放与气象条件影响因素对典型城市PM_(2.5)和O_(3)长期分量趋势的贡献,其中排放对二者的贡献分别约为63%~93%和40%~80%.冬季PM_(2.5)/CO与NO_(2)/SO_(2)由负转为正比例关系,表明在当前的减排情景下,氮氧化物对该季节PM_(2.5)主要二次组分形成的贡献潜势可能在增加.O_(3)与PM_(2.5)相关性系数呈现明显的季节性和空间分布特征,例如夏季普遍高于其他季节,东南部和中东部明显高于西北部地区.此外,二者间的相关性系数与拟合斜率呈正比例关系,其比值在夏季整体呈逐年增加的趋势.这些结果表明,受减排的影响,在PM_(2.5)-O_(3)相互作用机制中PM_(2.5)对O_(3)生成的抑制作用可能在呈逐年减弱的趋势.在夏季大气光化学过程较强时段,典型城市O_(3)与NO_(2)的拟合曲线在2020年呈现明显的左下偏移,可能反映出本年减排对O_(3)下降有不可忽略的作用.

关键词：细颗粒物臭氧时空趋势减排协同治理

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