生態(tài)系統(tǒng)呼吸（Re）和甲烷（CH4）通量是兩個重要的土壤-大氣碳交換過程，已經(jīng)在局地尺度上得到充分記錄。然而，在流域尺度上，對青藏高原多年凍土區(qū)這些過程的空間格局和控制因素尚不清楚?；诖?，為了填補研究空白，在本研究中，來自四川大學、中國科學院成都山地災害與環(huán)境研究所、山西農(nóng)業(yè)大學、中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院和西南民族大學青藏高原研究所的研究團隊在青藏高原風火山（34°40′-34°46′ N和92°50′–92°62′ E；4580-5410 m a.s.l.；圖1a）測量了兩個生長季節(jié)（2017年和2018年）不同坡向（北向（陰坡）和南向（陽坡））和不同海拔（低、中和高坡位）的生態(tài)系統(tǒng)呼吸（Re）和CH4通量，旨在闡明青藏高原草地流域尺度的Re和CH4通量模式并量化生物和非生物因子調(diào)節(jié)Re和CH4通量的相對貢獻。作者利用LGR UGGA便攜式溫室氣體分析儀+PS-3000便攜式土壤呼吸系統(tǒng)（北京理加聯(lián)合科技有限公司）+SC-11便攜式呼吸室（北京理加聯(lián)合科技有限公司）于2017年和2018年生長季節(jié)（6-12月）每30天測量一次Re和CH4通量。同時，還測量了土壤溫度、體積含水量、地上生物量和地下生物量、土壤有機質(zhì)、pH、土壤全氮、土壤容重、溶解性有機碳、微生物量碳、微生物量氮、土壤蔗糖酶活性、NH4+-N和NO3--N濃度。...
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2022
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全球氣候變化引起的預計人口增長以及土地和農(nóng)業(yè)資源可利用性的壓力使未來幾十年全球糧食供應的需求增加。提高光合作用能力已成為實現(xiàn)作物增產(chǎn)的目標。目前，測量光合作用的方法是耗時的且具破壞性的，這會減慢鑒定具高光合能力的農(nóng)作物種質(zhì)的研究和育種工作。作者在1分鐘內(nèi)收集樣地（~2 m×2 m）向陽葉片像素的高光譜反射率以量化光合作用參數(shù)和色素含量。在兩個生長季節(jié)（2017年和2018年）利用田間生長的經(jīng)基因改變了光合途徑的煙草，建立了8個光合參數(shù)和色素性狀的預測模型。利用偏最小二乘法（PLSR）分析可見近紅外（400-900 nm）光譜相機測得的植物反射像素，預測了Rubisco最大羧化速率（Vc,max，R2=0.79）和最大電子傳遞速率（J1800，R2=0.59），最大光飽和光合作用（Pmax，R2=0.54），葉綠素含量（R2=0.87），葉綠素a/b（R2=0.63），碳含量（R2=0.47）和氮含量（R2=0.49）。當使用兩臺400-1800 nm相機時，模型的預測并沒有改善，這表明僅使用一臺VNIR相機就能實現(xiàn)強大，廣泛適用且更具“成本效益”的效果。該分析過程和方法可用于所有作物中，從而提供高通量田間表型篩選，并在田間試驗中提高光合性能。高光譜圖像收集建立基于地面的表型平臺（圖1），包括兩個推掃式高光譜相機。第一臺高光譜相機（P...
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【摘要】森林的長期生產(chǎn)力和固碳能力受氣候變化影響，已成為全球關注的問題。本研究中，我們提供了一種簡單且無損的方法來研究多時間尺度上樹木CO2同化率。這種新的方法結合了樹干液流和穩(wěn)定碳同位素分辨率以估算碳同化率。我們通過分析變異性并進行配對樣本t檢驗，比較了氣體交換測量和新方法測得的CO2同化率，以驗證其準確性和適用性。氣體交換和同位素測量都表明早晨CO2同化率高于下午，峰值在10-11 am左右出現(xiàn)，可能是由于夜間的水儲存和早晨的高氣孔導度。側柏日，月，年尺度上CO2同化率的變異性與供水條件有關。與以往的研究相比，我們利用穩(wěn)定碳同位素分辨率（Δ13C）和樹干液流測量估算的年CO2同化率的結果與傳統(tǒng)方法結果相一致。側柏對供水可以有效的響應，這就解釋了為什么它可以很好地適應半干旱區(qū)環(huán)境。估算CO2同化率的新方法是準確的，且適用于北京周邊的半干旱地區(qū)。【研究區(qū)域】位于燕山鷲峰國家森林生態(tài)系統(tǒng)研究站（NFERS，40°03′N，116°05′E）。【碳同位素測定】利用碳同位素分析儀（CCIA-36d-EP，LGR）結合廓線系統(tǒng)進行長期野外觀測。研究區(qū)域的地理位置（a）研究區(qū)域2013年-2016年三個土壤深度（30cm，60cm和90cm）的月土壤含水量（SWC）；（b）月降水量（P）和平均氣溫（Ta）；（c）月平均飽和水汽壓差（VPD）和光合有效輻射（PAR）。（a）...
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【摘要】最近研究發(fā)現(xiàn)，在混合落葉闊葉林中，相比于葉片氮含量，葉綠素含量可以更好地指示葉片的光合能力。葉片光合能力與葉綠素含量之間關系的一個關鍵概念就是光合成分（即光收集，光化學和生化成分）的協(xié)調(diào)調(diào)節(jié)。為了檢驗該假設，作者在生長季測量了水稻地葉片氮含量（NLeaf），葉片光合色素（即葉綠素（ChlLeaf），類胡蘿卜素（CarLeaf）和葉黃素（XanLeaf））以及葉片光合能力（即1,5-二磷酸核酮糖（RuBP）在25℃被羧化（Vcmax25）和再生（Jmax25）的最大速率）的季節(jié)性變化。同時還調(diào)查了NLeaf，葉片光合色素，晴天中午的葉片光化學植被指數(shù)（PRILeaf,noon）的有效性及其可能的組合，以估算水稻地的葉片光合能力（即Vcmax25和Jmax25）。ChlLeaf與Vcmax25和Jmax25高度相關（R2分別為0.89和0.87），優(yōu)于NLeaf（R2分別為0.80和0.85）。PRILeaf,noon與葉片色素的產(chǎn)物也與Vcmax25高度相關（R2=0.95-0.96）。而且葉綠素a和CarLeaf的產(chǎn)物可以很好地替代Vcmax25。總而言之，該研究支持了以前的發(fā)現(xiàn)，即葉綠素含量與Vcmax25的相關性比葉氮含量更好。而且，將PRILeaf,noon與葉片色素（即ChlLeaf，CarLeaf和XanLeaf）結合起來，為估算葉片光合能力（即Vcmax25）提...
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【摘要】正確理解地下水循環(huán)模式及其可更新能力對地下水資源的評估、合理開發(fā)和利用至關重要。在干旱或半干旱地區(qū)地下水補給量少且變異性高，因此難以估算。同位素研究和混合模型相結合可以直接估計含水層的可更新性。本文利用環(huán)境同位素方法研究了中國西北半干旱地區(qū)—銀川盆地的潛水循環(huán)模式以及更新能力，主要研究了不同水體的同位素特征，潛水同位素年齡，水循環(huán)模式以及更新速率。結果表明，銀川盆地主要有兩個補給源，即局部大氣降水（占13%）和黃河（占87%）。銀川盆地潛水的平均滯留時間是48年，平均更新速率是3.38%/a。潛水具有較強的更新能力，更新速率與同位素年齡一致?！狙芯繀^(qū)域】位于中國西北地區(qū)的銀川平原。圖1 銀川盆地位置圖【樣品收集和測量】收集了來自全球大氣降水監(jiān)測數(shù)據(jù)和國際原子能機構的30組降水數(shù)據(jù)，并收集了11個黃河水樣品，47個潛水樣品。利用LGR的液態(tài)水同位素分析儀測量所有水體的δ18O，δD和δT以分析其同位素特征?！窘Y果：地下水補給來源的確定】根據(jù)1988到2000的降水觀測，地區(qū)大氣降水線（LMWL）為δD = 7.22δ18O + 5.50（圖2）。降水δD和δ18O加權平均值分別為-45.59‰和-6.93‰。δ18O變異性范圍為-19.97‰~3.86‰，δD變異性范圍為-147.70‰~5.10‰。LMWL的斜率為7.22，略低于全球平均值8（δD = 8δ18O...
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冷害是造成作物嚴重損失和不可逆轉傷害的災害之一。為避免產(chǎn)量損失，可利用高通量表型選擇耐寒脅迫的作物品種。如今，無損光譜圖像分析已成為一種有效方法，并已廣泛應用于高通量表型分析中，反映出植物結構組成，生長發(fā)育過程中的生理，生化特性和特征。本研究利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型提取可見-近紅外范圍的特征光譜估計玉米幼苗的冷害。文中以五個品種的冷處理玉米幼苗的高光譜圖像為研究對象。光譜范圍為450-885 nm。高斯低通濾波和Savitzky-Golay平滑方法結合一階導數(shù)進行光譜數(shù)據(jù)的預處理。從每種玉米幼苗選定的感興趣區(qū)域獲取3600個像素樣本用于CNN建模。CNN模型建立后，從高光譜圖像中提取400個像素樣本作為每個品種的測試集。最后，通過分析分類準確度和計算效率確定一個CNN模型。CNN檢測到的不同類型的玉米幼苗的冷害水平分別為W22 (41.8 %)，BxM (35%)， B73 (25.6%)，PH207 (20%)， Mo17 (14%)，與化學方法的結果高度相關。兩種方法檢測結果的相關系數(shù)為0.8219。因此，研究證明基于CNN建模的光譜分析可以為玉米幼苗冷害監(jiān)測提供參考。高光譜成像采集利用推掃式高光譜相機（PIKA II，Resonon）成像系統(tǒng)的整個結構感興趣區(qū)域樣本數(shù)據(jù)選擇程序樣本的3D光譜分布CNN和化學方法結果的比較結論自卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)...
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【摘要】氫氧穩(wěn)定同位素可用于追蹤土壤水分的運移。盡管我們對土壤剖面滲透的水的追蹤及其在徑流和地下水補給中運移過程的研究已經(jīng)很完善了，但土壤水的運動也包括蒸發(fā)分餾。迄今為止，土壤水的分餾因子主要是基于經(jīng)驗性的。與開放型水分蒸發(fā)（溫度，濕度，蒸氣壓梯度定義的分餾）不同的是，土壤水蒸發(fā)包括土壤基質(zhì)效應的分餾。我們對這些效應特征的理解仍然很差。在這里，我們使用ABB LGR的水汽同位素分析儀（IWA-45-EP）提供了一個初步結果，實驗使用了4種土壤混合物，粒度從砂粒到粉粒和黏粒。結果表明土壤張力可能控制著土壤水分的同位素分餾。土壤張力與平衡分餾的關系與土壤質(zhì)地無關，且得到熱力學理論的充分支持。雖然結果是初步的，認為未來的工作應該關注作為土壤水和水蒸氣分餾可能解釋因素的土壤張力的影響。插圖（a）顯示了4種添加土壤混合體的水分釋放曲線。在萎蔫點到吸著水范圍內(nèi)，2個石英砂樣品的重量含水量保持在0.05 g/g。但在同一范圍內(nèi)，粉砂的重量含水量高達0.15 g/g。在毛細管水范圍內(nèi)，黏土的最高重量含水量可達0.2 g/g。土壤張力為106 hpa時，砂土樣品I和II的重量含水量分別為0.01和0.005 g/g。在相同的土壤張力下，粉砂的重量含水量為0.05 g/g。重量含水量在0.05和0.005 g/g的粘質(zhì)土在105 hpa以上獲得了更多的數(shù)據(jù)點。（b）圖表明平衡分餾因子（aP/Q）與土壤...
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有害藍藻（cyanoHABs）通常生長在世界各地的水生環(huán)境中，包括北美五大湖的淡水湖。營養(yǎng)物質(zhì)豐富或過量（例如N和P）的水體可以支持藍藻的快速生長。除此之外，水溫，風，浪和水流都會影響水華的形成和垂直分布。一些藍藻會產(chǎn)生有毒化合物從而危害動物和人類健康。因此對有害藻華的預先監(jiān)測顯得尤為重要。【摘要】利用美國航空航天局（NASA）格倫研究中心開發(fā)的高光譜成像系統(tǒng)于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空間分辨率數(shù)據(jù)。配合密歇根理工學院實施的替代校正方法，將HSI系統(tǒng)采集的輻亮度數(shù)據(jù)轉換為高質(zhì)量的反射率數(shù)據(jù)，并使用現(xiàn)有算法實時監(jiān)測有害藻華。替代校正方法依賴于成像光譜恒定的目標以歸一化大氣和儀器校準信號的高光譜數(shù)據(jù)。對伊利湖西部盆地附近的一個大型瀝青停車場進行光譜特征分析，確定為一個合適的校正目標。機載HIS可以提供對水質(zhì)狀況的獨特見解。飛機可以在云層下運行，并且可以根據(jù)需要選擇和更改飛行路線，這比基于空間平臺的靈活性更大。HIS能以較高的空間分辨率（~1 m）采集數(shù)據(jù)，從而可以監(jiān)測小型水體，檢測小塊的表面浮渣，以及監(jiān)測水華與感興趣目標（例如進水口）的接近程度。借助這種新的快速周轉時間，機載數(shù)據(jù)可以作為現(xiàn)有衛(wèi)星平臺的補充監(jiān)測工具，針對關鍵區(qū)域并按需響應水華事件。2015年NASA GRC HIS停車場反射率。粗紅線表示ASD FieldSpec III的原位反射率。校正前，HIS...
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雪反照率可用于估算雪崩，美國國家航空航天局機載降雪觀測臺將其與激光雷達聯(lián)合用于測量雪深。反照率（或“白度”）是單位時間，單位面積上各方向出射的總輻射能量與入射的總輻射能量之比，其測量范圍從0（對應于吸收所有入射輻射的黑體）到1（對應于反射所有入射輻射體）。根據(jù)Wikipedia的說法“雪反照率變化很大，可以從0.9（剛落下的雪）到0.4（融化的雪）到0.2（臟雪）。南極洲平均雪反照率略高于0.8。如果積雪區(qū)域邊緣變暖，雪易于融化，會降低反照率，因此積雪吸收了更多的輻射導致了更多的融雪。”在所附的文章中“The Airborne Snow Observatory: Fusion of scanning lidar, imaging spectrometer, and physically-based modeling for mapping snow water equivalent and snow albedo”特別提到了ITRES CASI在測量雪反照率上的重要性。【摘要】在世界許多山區(qū)，積雪覆蓋和融化主導著區(qū)域氣候和水資源。山區(qū)的融雪時間和量級主要受太陽輻射的吸收和雪水當量（SWE）的分布控制，但是即使在全球儀器設備最完善的山區(qū)，對其了解和認識仍不充分。本研究中我們描述并介紹了機載降雪觀測臺（ASO）的結果，它耦合了成像光譜儀，掃描激光雷達以及積雪分布模型以測定積雪光譜反照率...
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【基本原理】硝酸鹽水溶液（NO3?）的氮氧穩(wěn)定同位素組成（δ15N，δ18O，δ17O）以及亞硝酸鹽（NO2?）的δ15N值是土壤、雨水、地表水、地下水以及海水養(yǎng)分來源和動態(tài)變化的重要示蹤劑。硝酸鹽同位素還用于評估水生生態(tài)系統(tǒng)循環(huán)N的能力以及通過地下細菌反硝化等過程修復被硝酸鹽污染的含水層。用疊氮化鎘還原法將NO3?或NO2?轉為N2O，用N2O激光光譜法進行N和O同位素分析。將激光頂空同位素分析法與同位素比質(zhì)譜法進行比較。激光法可直接測量17O異常，有助于追蹤大氣N來源?；诖耍谒降奈恼轮小癗 and O isotope (δ15Nα，δ15Nβ，δ18O，δ17O) analyses of dissolved NO3? and NO2? by the Cd‐azide reduction method and N2O laser spectrometry”，國際原子能機構（IAEA）同位素水文學實驗室主任Leonard I. Wassenaar及其團隊利用N2O同位素分析儀（N2OIA‐23e‐EP Model 914‐0060；Los Gatos Research，Mountain View，CA，USA）開展了相關實驗。【方法】用疊氮化鎘法和頂空N2O激光光譜法將其轉化為N2O，在N/O穩(wěn)定同位素標準物（IAEA，USGS）上測量δ15N，δ18O，δ17O。15N示蹤...
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