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研究背景水分是限制植物生長的關鍵因素,特別是在全球氣候變化的背景下,干旱半干旱地區(qū)的生態(tài)水文過程和植被水分利用策略受到顯著影響。煤礦開采,尤其是露天礦,對環(huán)境破壞嚴重。黑岱溝露天煤礦位于黃土高原生態(tài)脆弱區(qū),礦區(qū)的生態(tài)修復已成為重點工作。排土場的植被恢復對于合理利用水土資源和促進煤礦可持續(xù)發(fā)展至關重要。目前,礦區(qū)生態(tài)修復中的水問題研究主要集中在土壤水文效應、物理性質和坡面侵蝕等方面,但對植物水源及其利用機制的定量研究較少。利用穩(wěn)定同位素技術,可以高效分析植物的水源,并通過多源混合模型量化各水源的貢獻率。例如,深根植物通常利用深層土壤水,而淺根植物則更多依賴淺層水分。由于煤礦開采擾動了土壤結構,植物的水源利用方式與自然狀態(tài)下有所不同。此外,雨季的不同月份中,植物水源及其利用機制也存在差異。  因此,本研究以黑岱溝露天礦排土場為例,分析蒙古松、檸條和紫花苜蓿在雨季的水分來源及其利用機制,并提出兩項假設:H1,三種植物的水源可能相似;H2,不同月份的水源利用程度會有所不同。實驗過程研究區(qū)黑岱溝露天煤礦位于準格爾煤田中部(圖1),礦區(qū)屬溫帶半干旱大陸性氣候,海拔1256m,年平均氣溫7.2 ℃,年平均降雨量408mm。研究期間,6月至8月的總降雨量占全年的70%以上。無霜期在125至150天之間,平均日照時數(shù)為3119.3 h。礦區(qū)排土場為多級臺地式排土場,由搗蒜溝排土場、東排土場、北排土場、西排土場、內(nèi)排土場、東排土場6座排土場組成。土壤類型以黃綿土為主,養(yǎng)分含量較低。該區(qū)植被屬暖溫帶草原區(qū),以低矮稀疏的天然植被為主,蓋度不足30%,優(yōu)勢種有長山針茅、蒙古百里香、賴草等。排土場內(nèi)人工植被有檸條、臭柏、山杏等(表1)。圖1. 研究區(qū)域的位置表1. 研究區(qū)域概況選擇3種典型的可恢復樣地的植物作為研究對象,即蒙古楊樣地、檸條樣地和苜蓿樣地(圖2)。試驗于2023年6月...
發(fā)布時間: 2025 - 03 - 06
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摘要土壤有機質(SOM)在全球碳循環(huán)中起著非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質的光譜響應,SOM預測模型的準確性和時空可遷移性較差。本研究旨在通過減少土壤物理性質對光譜的耦合作用來提高SOM預測模型的時空可遷移性。基于衛(wèi)星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個重要糧食產(chǎn)區(qū)作為研究區(qū)域,以驗證光譜校正模型和SOM含量預測模型的性能和可遷移性。結果表明,基于四階多項式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預測偏差(RPD)均超過1.4?;赬G-Boost校正光譜的SOM預測精度最 高,決定系數(shù)(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,RPD為1.68。遷移后模型的預測精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預測相比,采用基于四階多項式和XG-Boost的土壤光譜校正模型,SOM預測結果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區(qū)域尺度 SOM 預測中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢。Figure 1. Framework of the proposed SOM...
發(fā)布時間: 2024 - 06 - 11
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北京,這座擁有千年歷史的城市,見證了無數(shù)歷史的變遷和現(xiàn)代文明的飛躍。然而,隨之而來的是空氣質量問題,尤其是由機動車尾氣排放引發(fā)的大氣污染。據(jù)相關研究顯示,機動車尾氣中含有大量的有害物質,包括一氧化碳、氮氧化物、揮發(fā)性有機化合物以及細顆粒物等,這些污染物不僅對人體健康構成威脅,還會導致城市霧霾的形成,影響城市的視覺美感和居民的生活質量。在眾多污染物中,氨氣作為一種典型的堿性氣體,其來源多樣,包括農(nóng)業(yè)活動、工業(yè)生產(chǎn)、生活垃圾處理等。在北京市城區(qū)車輛排放是否是氨氣的主要來源?據(jù)此,來自中國科學院大氣物理研究所的研究團隊進行了相關研究。北京城區(qū)NH3排放源-機動車尾氣背景介紹氨氣是大氣中重要的堿性氣體,在中和酸性氣體,形成二次氣溶膠方面發(fā)揮著重要作用。NH3在大氣中滯留時間短,因此NH3濃度日變化顯著。一般特征為在早上大約07:00~10:00,NH3濃度到達峰值。然而以前的研究局限于單一季節(jié),無法闡明該現(xiàn)象對于所有季節(jié)是否是普遍特征。且尚不清楚車輛排放是否是城市NH3主要源。研究方法來自中國科學院大氣物理研究所的研究團隊利用Picarro G2103氨氣分析儀在中科院大氣物理所一棟建筑物屋頂進行了NH3濃度年在線觀測并通過離線方式在冬天以小時尺度測量了NH4+及δ15N。旨在表征NH3日動態(tài)變化并識別NH3的城市源。結 論北京市城區(qū)早晨NH3峰值的發(fā)生是一種普遍特征,平均發(fā)生頻率為73....
發(fā)布時間: 2024 - 05 - 20
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菱透浮萍綠錦池,夏鶯千囀弄薔薇透過浮萍,詩人的眼里看到的是其和水中菱葉相映成趣的景象,是夏日池塘的勃勃生機。而在科研學者的眼中,看到的是天南星目浮萍科的水生植物,是潛藏在水稻種植中的雙刃劍。營養(yǎng)物質的爭奪?自然光照的遮擋?生存空間的占據(jù)?在一片生機之下,浮萍和水稻之間塑造著另一番景象..由于氣候變暖/或灌溉水富營養(yǎng)化的影響,稻田中的浮萍(DGP)大幅增加。本研究考慮到生態(tài)因素、光合能力、光譜變化和植物生長等因素,對三個代表性水稻品種進行了田間試驗,以確定DGP對水稻產(chǎn)量的影響。結果表明,DGP顯著降低pH值0.6,日水溫降低0.6℃,水稻抽穗期提前1.6天,并平均增加了葉片的SPAD和光合速率分別為10.8%和14.4%。DGP還顯著提高了RARSc、MTCI、GCI、NDVI705、CI、CIrededge、mND705、SR705、GM等多種植被指數(shù)的數(shù)值,并且水稻冠層反射光譜的一階導數(shù)曲線在DGP處理后呈現(xiàn)出“紅移”現(xiàn)象。上述因素的改變可導致株高平均增加4.7%,干物質重量平均增加15.0%,每平方米穗數(shù)平均增加10.6%,千粒重平均增加2.3%,最終籽粒產(chǎn)量增加10.2%。 DGP誘導的籽粒增產(chǎn)可以通過降低稻田水的pH值和溫度來實現(xiàn),從而提高SPAD值和葉片的光合作用,刺激水稻植株生長。這些成果可以通過水稻和浮萍之間的生物協(xié)同作用,為未來農(nóng)業(yè)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展提供有價值的理...
發(fā)布時間: 2024 - 05 - 17
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在城市污水處理與農(nóng)村生活廢棄物管理中,化糞池作為一種常見的糞便處理設施,承擔著重要角色。然而,化糞池在分解過程中會產(chǎn)生包括氨氣在內(nèi)的惡臭氣體,這些氣體不僅對周圍環(huán)境造成異味污染,還可能對人體健康構成威脅。以下論文中,來自上海市環(huán)境科學研究院的研究團進行了化糞池的相關研究,以降低化糞池氨氣排放對環(huán)境的負面影響,促進生態(tài)平衡和可持續(xù)發(fā)展,為相關領域的政策制定和技術改進提供理論依據(jù)和實踐指導。中國城市潛在NH3排放源-化糞池背景介紹在中國高度污染的城市大氣中,大氣新粒子形成可能是由于硫酸和胺的成核機制,而目前尚不清楚為什么中國的城市大氣中富含胺。在城市中,盡管抽水馬桶的普及率接近100%,但人類排泄物大多儲存在建筑物下面的化糞池中,而不是直接運往污水處理廠?;S池中大量NH3是微生物分解的產(chǎn)物,可以通過連接屋頂?shù)乃芰瞎茚尫诺酱髿庵?。鑒于胺與氨是共同排放的,有理由認為人類排泄物也可能是中國城市中胺的重要來源。除了解氨排放特性外,基于氨和胺同時測量來制定準確的氨排放清單是必要的。研究方法來自上海市環(huán)境科學研究院的研究團隊于2020年7月6日至30日在上海市環(huán)境科學研究院的化糞池及室外環(huán)境中利用Picarro G2103氨氣分析儀以1HZ高時間分辨率進行了NH3在線測量,同時測量了各種胺組分。結 論在人類活動的驅動下,持續(xù)觀測到強烈的C2-和C3-胺排放脈沖,其中(C3H7N)以前很少測量到,...
發(fā)布時間: 2024 - 05 - 08
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大興安嶺地處中國東北,這里的氣候寒冷干燥,冬季漫長而嚴寒,夏季則短暫而涼爽,適宜白樺的生長。亭亭白樺,悠悠碧空,微微南來風。春天,是大興安嶺的白樺樹復蘇的季節(jié)。雪融水潤,大地回春,在這神秘而美麗的土地上,白樺樹以其獨特的水分利用能力,展現(xiàn)出了大自然魅力。大興安嶺南部白樺的水分利用規(guī)律及其對干旱環(huán)境的適應性本研究旨在考察大興安嶺南部天然次生林中主要植物白樺(Betula platyphylla)的水分利用模式。該調(diào)查利用氧穩(wěn)定同位素技術,時間跨度涵蓋2019年7月至2020年9月。東北地區(qū)研究區(qū)的位置及其森林分布(綠色)?!捌渌笔侵噶值兀ɑ疑┮酝獾耐恋乩妙愋汀T趦赡甑臅r間里,在純白樺林內(nèi)建立的 30 m × 30 m 的樣地內(nèi)進行了季節(jié)性田間試驗。作者選擇了五棵健康的白樺木,其高度和胸徑接近研究區(qū)域的平均值。樣地土壤剖面較淺(厚度約為 40-70 厘米)土壤采樣在每月中旬無雨的日子或降雨后的幾天進行。每月系統(tǒng)采集10 cm、20 cm、30 cm、40 cm、60 cm深度的樹木木質部水和土壤水樣本,進行穩(wěn)定同位素分析。成熟植物體內(nèi)水的同位素組成可以反映植物水分來源的同位素組成。2019年和2020年(5月至10月)在樣樹上取樣,每棵樣樹取樣3個重復。使用手動螺旋鉆獲取土壤水樣,并用封口膜密封在玻璃容器中,用于隨后的同位素分析。為了減輕蒸發(fā)對同位素含量的影響,所有土壤...
發(fā)布時間: 2024 - 04 - 18
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有機蔬菜,是指在蔬菜生產(chǎn)過程中嚴格按照有機生產(chǎn)規(guī)程,禁止使用任何化學合成的農(nóng)藥、化肥、生長調(diào)節(jié)劑等化學物質,以及基因工程生物及其產(chǎn)物,而是遵循自然規(guī)律和生態(tài)學原理,采取一系列可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)技術,協(xié)調(diào)種植平衡,維持農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定,且經(jīng)過有機食品認證機構鑒定認證,并頒發(fā)有機食品證書的蔬菜產(chǎn)品。關于如何快速鑒別有機蔬菜與非有機蔬菜,光譜儀器的應用提供了新的思路。一起來了解一下今日推薦的文章。使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)當前有機葉類蔬菜面臨著可能被非有機產(chǎn)品替代以及容易脫水和變質的挑戰(zhàn)。為了解決這些問題,本研究采用ASD FieldSpec 4 便攜式地物光譜儀 結合線性判別分析 (LDA) 來快速區(qū)分有機和非有機葉菜。有機類包括有機空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、莧菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura),而非有機類別由四種對應的非有機類別組成。分別對這些蔬菜的葉子和莖的反射光譜進行二元分類。鑒于 VIS-NIR 光譜范圍廣泛,使用穩(wěn)定性選擇 (SS)、隨機森林 (RF)...
發(fā)布時間: 2024 - 03 - 04
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微塑料是指直徑小于5毫米的塑料顆粒,它們主要來源于塑料制品的磨損、降解和破碎,對環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了不容忽視的影響。微塑料廣泛分布在河流、湖泊、海洋等水體中,對水環(huán)境會造成污染,也可被水生生物攝取,進而在食物鏈中傳遞,最終影響到人類健康。此外,微塑料還可能影響浮游動物的攝食、生長和繁殖,從而影響整個生態(tài)系統(tǒng)的功能。針對微塑料是否會影響生物擾動活動,國外的一組團隊展開了研究。淡水沉積物中的微塑料影響主要生物擾動者在生態(tài)系統(tǒng)功能中的作用 微塑料(粒徑≤5mm)是塑料廢物中的一部分,會通過沿海徑流和河流進入到海洋。根據(jù)其密度差異,或漂浮在水中或進入沉積物中。沉積物-水界面是水中生物主要活動區(qū),通過生物地球化學過程在生態(tài)系統(tǒng)功能中發(fā)揮著重要作用。這些生物地球化學過程主要由微生物活動驅動,而底棲無脊椎動物生物擾動作用明顯,可憑借進食、排泄、推土、掘穴以及建造洞穴、土堆和坑等行為影響各界面間的養(yǎng)分動態(tài)及微生物過程。但目前尚不清楚微塑料的存在是否會影響生物擾動者在沉積物中的生理和活動?;诖?,為填補研究空白,國外的一組研究團隊在法國東南部Lone des Pe?cheurs河床收集沉積物,過篩后,于-20℃儲存以殺死微生物。然后測量了沉積物樣品的顆粒物粒徑分布、總有機碳(TOC)和總氮含量(TN)。將沉積物和微塑料在玻璃瓶中混合以形成4個微塑料濃度(0 顆粒物/kg沉積物干物質(對照)...
發(fā)布時間: 2024 - 02 - 28
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在青藏高原的腹地,巍峨的唐古拉山脈佇立于世界之巔,其冰川如同大自然的年輪,默默記錄著地球氣候的每一次微妙變化。冰川之中,那些被冰封的氣泡,就像是時間的容器,保存著過去氣候的密碼。冰芯氣泡,是冰川積累過程中空氣被困于冰層之中形成的。它們不僅僅是簡單的空氣囊泡,而是攜帶著過去氣候信息的寶貴資源。當雪花飄落并逐漸積累成冰時,其中的空氣被封存,形成了氣泡。這些氣泡中的空氣成分,包括溫室氣體如二氧化碳和甲烷,以及它們的濃度,都是反映當時大氣成分的重要指標??茖W家們通過分析這些冰芯中的氣泡,揭示了氣候變化的歷史,而冰芯中的δ18O值更是成為了解這一歷史的關鍵線索。青藏高原中部冰芯氣泡δ18O指示晚全新世冰川變化 冰芯中的氣泡是冰初形成時的地球大氣,蘊含了關于過去的無窮訊息,是研究古大氣環(huán)境最直接的方法,且已廣泛用于區(qū)域或全球氣候重建。極地和高山冰川冰芯中空氣含量的變化除了與積雪速率和氣溫變化有關,主要與太陽輻射強度有關,已用于建立冰芯年代學。冰芯氣泡的氧同位素比率(δ18Obub)可以指示氣溫高低的變化。然而,由于缺乏長期連續(xù)的數(shù)據(jù)記錄,人們對其在山地冰川中的氣候影響知之甚少?;诖耍诒疚闹?,來自中國科學院青藏高原研究所的研究團隊在青藏高原中部的唐古拉冰山(33°06'36.6' N,92°04'24.4' E)鉆取了190.3 ...
發(fā)布時間: 2024 - 02 - 26
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肉類富含豐富的蛋白質和營養(yǎng)物質,不僅能夠滿足我們的味蕾,還能夠提供我們身體所需的能量和營養(yǎng)。隨著肉類需求的增加,大規(guī)模的肉類生產(chǎn)和運輸過程中,肉類的速凍可以一定程度保持食物的新鮮度和口感。然而,關于速凍解凍的肉類,和新鮮肉類的混淆,讓人難以分辨。首爾大學的研究人員利用高光譜成像技術,做了相關的研究。使用高光譜成像儀和機器學習對新鮮和凍融牛肉進行分類由于對安全、可食用肉類的需求的不斷增加,冷凍儲存技術得到了不斷改進。然而目前存在解凍肉在處理和銷售過程中被進行了錯誤的標記,宣稱為新鮮肉類,這可能導致消費者受到誤導或產(chǎn)生安全隱患。在這項研究中,使用高光譜圖像數(shù)據(jù)構建了一個機器學習(ML)模型,用于區(qū)分新鮮冷藏、長期冷藏和解凍的牛肉樣本。通過四種預處理方法,共準備了五個數(shù)據(jù)集來構建ML模型。使用PLS-DA和SVM技術構建了模型,其中應用散點校正和RBF核函數(shù)的SVM模型性能最佳。結果表明,利用高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,可以構建區(qū)分新鮮肉類和非新鮮肉類的預測模型,這可以成為肉類儲存狀態(tài)常規(guī)分析的快速、非侵入性方法。安裝在暗室中的高光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的配置示意圖基于此,來自首爾大學的研究人員使用Resonon Pika L 高光譜成像儀,在近紅外光譜的400-1000 nm波段內(nèi)獲取高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,進行了相關研究。在本研究中,圖像采集系統(tǒng)安裝在暗室中,以確保完全消除外部光并能夠采集高光譜圖像...
發(fā)布時間: 2024 - 02 - 21
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在葡萄栽培與釀酒工業(yè)中,可溶性固形物總含量(Total Soluble Solids, TSS)是衡量果實成熟度和品質的關鍵指標。不同品種的葡萄因其遺傳特性和生長環(huán)境的差異,其TSS含量存在顯著變化。準確估算各品種葡萄的TSS含量,對于預測酒的品質、調(diào)整釀造工藝以及確定最佳采收時機均具有重要意義。那么,如何能夠準確估算葡萄的TSS含量呢?跟隨小編,一起來看看下面這篇論文給出了怎樣的答案。摘要 · ABSTRACT可溶性固形物總含量(TSS)是決定葡萄最佳成熟度的關鍵變量之一。在這項工作中,基于漫反射光譜測量,開發(fā)了偏最小二乘(PLS)回歸模型,用于估算Godello、Verdejo(白葡萄)、Mencía 和Tempranillo(紅葡萄)等葡萄品種的TSS含量。為了確定TSS預測的最適合光譜范圍,對四個數(shù)據(jù)集進行了回歸模型的校準,其中包括以下光譜范圍:400–700 nm(可見光)、701–1000 nm(近紅外)、1001–2500 nm(短波紅外)和400–2500 nm(全光譜范圍)。我們還測試了標準正態(tài)變量變換技術。使用留一交叉驗證評估了回歸模型,評估指標包括均方根誤差(RMSE)、決定系數(shù)(R2)、性能與偏差比(RPD)和因子數(shù)(F)。紅葡萄品種的回歸模型通常比白葡萄品種的模型更準確。最佳的回歸模型是針對Mencía(紅葡萄)得到...
發(fā)布時間: 2024 - 02 - 01
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