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1中国生物质燃烧大气污染物排放清单显示文摘根据2000—2007年各省市生物质燃烧消耗量和排放因子,估算了中国大陆生物质燃烧所导致的NOx、SO2、CO、CO2、CH4、NMHC、PM、BC排放量,并给出了分省区、分生物质类型的排放清单.研究表明,2007年中国生物质燃烧排放的NOx、SO2、CO、CO2、CH4、NMHC、PM和BC排放量分别为109万t,17万t,5930万t,94663万t,220万t,303万t,362万t和43万t,2000—2007年均增长率分别为2.7%、3.0%、2.5%、2.6%、2.5%、2.2%、2.6%和2.6%;生物质燃烧排放的污染物在地区间的分布极不均衡,排放量较大的包括山东、河南、黑龙江、安徽、河北等省区;各类生物质燃烧对不同污染物排放量的贡献差异显著,其中秸秆和薪柴燃烧是NOx、CO、CO2、CH4、NMHC、PM和BC排放的最主要来源,二者合计贡献了95%左右的排放量;而秸秆和薪柴对SO2的贡献率仅占74%,牲畜粪便燃烧由于排放因子相对较高而导致其对SO2的贡献率为19%.田贺忠 赵丹 王艳 2011环境科学学报2011,31,2:109
2中国区域主要颗粒物及污染气体的排放源清单显示文摘利用政府部门公布的最新数据,包括社会-经济数据、化石燃料和生物质燃料消耗数据等,同时采用一些新的、中国特有的排放因子,计算了中国大陆2007年高时空分辨率的颗粒物及污染气体的排放源清单.计算的年排放量分别是:PM2.51321.2万吨,BC139.9万吨,OC294.6万吨,SO23158.4万吨,NOx2324.8万吨,NH31601.7.0万吨,CO16485.6万吨,VOCs3546.4万吨.计算出的全国和各地区的排放量采用0.5°×0.5°的网格来图示,表明沿海地区及部分中部地区的排放强度明显高于西部地区;部分污染物的排放具有较强的季节性,主要是由于自然因素及居民采暖、农业秸秆的露天焚烧的季节性等所致.分析对比表明,本文计算的排放结果与其他清单基本相当,但在不同污染物分类别的排放量上则不尽相同;估算误差相对以往清单小.曹国良 张小曳 龚山陵 安兴琴 王亚强 2011科学通报2011,56,3:111
3中国乡村生态环境污染现状及重构策略显示文摘城乡发展转型进程中的乡村生态环境问题日益突出,已经影响到乡村的生产发展和居民的日常生活。本文梳理了乡村生态环境污染的来源和特点,并从资源、生产和生活方面提出了乡村生态环境的重构策略。主要结论为:(1)资源利用不当、生产活动加强和生活方式改变造成的污染是乡村土地污损化、水体污染化和空气污浊化的主要原因;(2)乡村生态环境污染具有来源分散多样、排放随机不均和治理局部低效的特点;(3)通过资源利用的高效化、生产过程的清洁化和生活方式的集聚化进行乡村生态环境的重构,最终实现乡村地区生产发展、生活富裕和生态良好的目标。王永生 刘彦随 2018地理科学进展2018,37,5:90
4Emission inventories of primary particles and pollutant gases for China显示文摘Detailed high-resolution emission inventories of primary particles(PM2.5,BC and OC) and pollutant gases(SO2,NOx,NH3,CO and VOCs) for China in 2007 were constructed on the basis of the latest fuel consumption data,mostly at the county level,and from socio-economic statistics and data on fossil and biomass fuels obtained from government agencies.New emission factors reflecting local features were also used.The calculated emissions were 13.212 Mt PM2.5,1.4 Mt BC,2.946 Mt OC,31.584 Mt SO2,23.248 Mt NOx,16.017 Mt NH3,164.856 Mt CO and 35.464 Mt VOCs.The national and regional emissions were gridded with 0.5°× 0.5° resolution for use in air quality models.Larger emissions were found in eastern and central China than in western China.The emissions estimated here are roughly equal to those obtained in previous studies,but with different contributions from because of seasonal changes in residential heating and biomass combustion.Finally,uncertainties in inventories were analyzed.CAO GuoLiang ZHANG XiaoYe GONG SunLing AN XinQin WANG YaQiang 2011Chinese Science Bulletin2011,56,8:64
5基于调查的中国秸秆露天焚烧污染物排放清单显示文摘基于2010年初农村能源消费情况的问卷调查,获得全国分省秸秆露天焚烧比例,在此基础上确定秸秆露天焚烧的活动水平,采用排放因子法建立中国秸秆露天焚烧的污染物排放清单.结果表明,中国农村秸秆露天焚烧平均比例为20.8%.2009年全国28个省区(不包括西藏自治区、天津市、上海市、港澳台地区,下同)秸秆露天焚烧的PM2.5,、BC、OC、SO2、NO2、CO、NMVOC、NH,、CH。和CO,jj}放量分另0138.1×10^4、6.4×10^4、41.1×10^4、8.7×10^4、41.8×10^4、594.6X10^4、94.4×10^4、8.0x10^4、44.2×10^4和14355.4X10^4.稻谷、玉米和小麦是露天焚烧的三大作物秸秆,其对污染物排放的贡献合计约为87%.秸秆露天焚烧排放量最高的前3位分别为湖南省、河南省和安徽省,秸秆露天焚烧比例分别43.1%、20.8%和39.7%.污染排放的高值区主要集中在华北和华中地区.95%置信区间下的不确定性分析结果显示,PM2.5,、BC、OC、SO2、NO2、CO和NMVOC排放的不确定性范围分另别为-60%.83%、-78%~147%、-73%~135%、-48%-75%、-49%-78%、-91%~155%和-67%~94%.2015年初对六省(湖南省、广东省、江苏省、河南省、黑龙江省和辽宁省)农村能源消费调查的结果显示,2014年江苏省、湖南省和广东省的秸秆露天焚烧比例较2009年均有下降,而辽宁省、黑龙江省和河南省则相对上升.研究显示,秸秆禁烧政策已取得初步成效,建议国家有关部门进一步加大秸秆禁烧政策的推行力度,完善相关政策措施.彭立群 张强 贺克斌 2016环境科学研究2016,29,8:80
6中国区域反应性气体排放源清单显示文摘反应性气体是形成气溶胶及酸雨、光化学烟雾等环境问题的重要前体物,采用政府部门公布的基础数据(包括社会-经济数据、化石燃料和生物质燃料消耗、废物处理数据等,绝大部分为县级水平)及一些较新的、中国特有的排放因子,计算了中国大陆2007年高时空分辨率的关键反应性气体SO2、NOx、CO、NH3、VOCs的排放源清单.计算出的全国和各地区的排放量使用了0.5°×0.5°的网格来显示,结果表明,各反应性气体的估算年排放量分别为:SO23158.4万t,主要是燃煤所致;NOx、CO分别为2492.6,15785.2万t,均主要来源于燃煤和生物质燃烧;NH31601.7万t,主要源于动物排放和农田化肥的使用;VOCs3709.8万t,主要源于溶剂挥发、废物处理、交通源等.本研究计算的排放结果比以前的清单稍高,主要是由于部分排放量以前被低估了;东部地区的排放量比西部高.反应性气体的排放具有较强的季节性,主要是由于自然因素及居民采暖、农业秸秆的露天焚烧的季节性等所致.曹国良 安心琴 周春红 任彦卿 涂娟 2010中国环境科学2010,30,7:35
7四川省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布特征显示文摘根据收集的活动水平数据,采用排放因子法建立了四川省2012年秸秆露天焚烧污染物排放清单,并分析了污染排放的时空分布特征.结果表明,2012年四川省秸秆露天焚烧共排放SO2、NOx、NH3、CH4、NMVOC、CO、PM2.5、EC以及OC分别为1210、12185、2827、20659、40463、292671、39277、1984以及10215t;水稻、小麦、玉米、油菜是四大主要的焚烧作物秸秆,对污染物的总贡献率约为88%~94%;秸秆露天焚烧受农作收获的影响,全年的排放主要集中在7~8月,而5月是上半年的一个排放小高峰;秸秆焚烧排放的高值地区主要分布在成都平原、川北地区以及川南地区,川西地区排放分布相对较少;本清单的不确定性主要来自排放因子及秸秆焚烧量.何敏 王幸锐 韩丽 冯小琼 毛雪 2015环境科学2015,36,4:40
8民用燃料燃烧排放PM_(2.5)和PM_(10)中碳组分排放因子对比显示文摘在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主,PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.孔少飞 白志鹏 陆炳 2014中国环境科学2014,34,11:33
9农业残留物燃烧温室气体排放清单研究:以江苏省为例显示文摘通过问卷调查确定了江苏省农业残留物在不同时间阶段(1990~1995、1996~2000、2001~2005和2006~2008年)作为生活燃料和田间直接燃烧的比例,利用燃烧炉模拟秸秆燃烧试验确定了6种农业残留物(水稻、小麦、玉米、油菜、棉花和大豆)燃烧产生的CO2、CO、CH4和N2O的排放因子;基于此,结合江苏省不同时间阶段的粮食产量、草谷比编制了该省不同时期秸秆燃烧温室气体排放清单.结果表明,不同农业残留物燃烧时的CO2、CO、CH4和N2O排放因子不同,其中油菜秸秆具有较高的CO2和CH4排放因子,玉米秸秆具有较高的N2O排放因子,而水稻秸秆的CO排放因子较高.江苏省农业残留物燃烧温室气体排放清单显示,水稻、小麦、玉米、油菜、棉花和大豆6种供试作物秸秆温室气体的年均全球增温潜势(global warmingpotential,GWP)分别为9.18、4.35、2.55、1.63、0.55和0.39 Tg CO2当量.1990~1995年期间和2006~2008年期间农业残留物燃烧温室气体年均GWP变化不大.4个阶段中1996~2000年期间秸秆燃烧温室气体GWP最大,年均高达23.83 Tg CO2当量,而2001~2005年期间的年均GWP最低,为20.30 Tg CO2当量.刘丽华 蒋静艳 宗良纲 2011环境科学2011,32,5:27
102014-2018年中国田间秸秆焚烧火点的时空变化显示文摘从长时间序列、全国尺度剖析田间秸秆露天焚烧现象,对科学疏导秸秆露天焚烧和提高行政监管效率具有重要实践意义。基于2014-2018年的中国区域内Satsee-Fire火点数据,经过数据转换、提取、清洗等处理流程后,本研究构建了2014-2018年中国秸秆露天焚烧火点数据集,并进一步采用重心转移模型、空间自相关模型和k均值聚类模型从不同时空尺度探索了近五年中国田间秸秆露天焚烧火点的时空分布格局及其演变特征。结果表明:中国秸秆露天禁烧政策成效显著,研究时段内秸秆火点数量呈现显著的逐年单调递减态势,年均降低率达22.43%;月际间秸秆火点集中在2-4月、10-11月,合计占全年比重的85.71%;空间上集聚在东北、华北和华中地区,黑吉辽地区占比高达56.37%,如以胡焕庸线为界限,则东南半壁和西南半壁分别占全部火点的78.73%、21.27%。年际间秸秆火点重心主要位于辽宁-河北一带,受东北地区秸秆火点逐年减少影响,总体呈现向西南方向迁移的发展特征;月际间秸秆火点重心呈明显的回字形迁移轨迹。秸秆火点的全局空间自相关介于0.33~0.49,总体在较低水平,并呈现逐年降低态势,在空间上的集聚现象在不断分化,火点的离散分布态势愈加明显,以往高密度秸秆火点的县域密集分布现象在空间不断离散。不同省份的秸秆焚烧现象呈现出'秋冬季主导型'、'春季主导型'和'秋季主导型'3种聚类类型,不同地区的秸秆焚烧规律与其种植制度、作物类型和物候节律具有密切关系。在对秸秆焚烧现象进行管控和疏导时,应充分考虑当地物候节律,以降低行政成本和提高行政效率。张景源 杨绪红 涂心萌 宁可心 栾心晨 2019农业工程学报2019,35,19:28
11中国黑碳气溶胶排放量及其空间分布显示文摘基于国家统计数据、国内最新实测排放因子数据和更符合中国实际情况的机动车排放因子模型计算了中国大陆(不包含港澳台地区)2008年黑碳气溶胶排放清单,并建立0.5°×0.5°的黑碳排放空间分布图.2008年中国大陆黑碳排放总量为160.494×104t.其中工业源和居民生活消费源是最主要的贡献者,分别为69.503×104和63.602×104t,占总量的82.9%;交通运输黑碳排放量为19.463×104t,贡献了总量的12.1%;但不同省市各行业源贡献比例差异显著,可分为工业源贡献区、居民生活源贡献区、工业源和居民生活源共同贡献区,以及交通源贡献区.从能源类型看,黑碳主要来源于煤炭和生物燃料燃烧,分别占51.0%和32.2%.黑碳排放空间分布不均匀,呈东高西低的趋势,与区域经济发展情况和农村人口密度一致;其中高排放量地区以全国总面积的5.7%贡献了总排放量的41.2%,山西、河北、山东、河南以及四川等地具有较高的排放量.张楠 覃栎 谢绍东 2013科学通报2013,58,19:25
12黑龙江省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布显示文摘以黑龙江省为例,采用排放因子法计算了2016年秸秆露天焚烧污染物排放清单,分析了污染物的时空分布特征.结果表明,黑龙江省秸秆露天焚烧各污染物排放量为:CO_2 1314.09万t、CO 41.92万t、CH_4 3.77万t、NMVOCs 8.35万t、NH_3 0.65万t、BC 0.44万t、OC 3.13万t、SO_2 0.50万t、NO_X 3.28万t、PM_(10) 8.81万t、PM_(2.5) 10.14万t.在95%的置信区间确定了排放清单的不确定性,不确定性范围为NO_X的±86%的低值到CO的±187%的高值.通过可靠性分析推断,本文的排放清单是合理的.玉米和水稻秸秆露天焚烧对同种大气污染物的贡献高于其他作物秸秆.大气污染物排放高值区位于黑龙江省西部和东部,污染物排放的时段在全年范围内具有明显的双峰特征.秸秆露天焚烧率的下降能有效促进大气污染物的减排,且农垦地区集约化和规模化的管理模式能有效控制秸秆露天焚烧.李莉莉 王琨 姜珺秋 刘帆 普轶浩 刘威 齐虹 于航 2018中国环境科学2018,38,9:23
13多源卫星遥感农作物秸秆焚烧过火区面积估算方法显示文摘秸秆焚烧过火区面积是秸秆焚烧影响评估的重要参数之一。该文针对卫星遥感秸秆焚烧过火面积估算中因作物秸秆焚烧后农田翻耕速度较快,对卫星观测频次要求高,且由于下垫面多种类型混杂,对卫星空间分辨率要求高的双重问题,提出利用风云三号气象卫星数据高观测频次和高分一号数据高空间分辨率特点,基于卫星遥感图像光谱分析和混合像元分解技术的多源卫星遥感农作物秸秆焚烧过火区面积估算方法。使用该方法对河南省驻马店市平舆县和正阳县进行了秸秆焚烧面积估算,并采用高分一号数据进行了验证,平均精度达到94%以上,说明该文提出的方法既解决了秸秆焚烧过火区监测的高时效需求问题,又保证了过火区面积估算精度。陈洁 郑伟 高浩 邵佳丽 刘诚 2015农业工程学报2015,31,3:20
14秸秆露天焚烧典型大气污染物排放因子显示文摘利用烟气污染物稀释采样系统,基于实际测试,针对玉米、小麦、花生和棉花4种农作物秸秆开展露天焚烧排放大气污染物采集和分析.利用修正燃烧效率区分燃烧状态,根据碳平衡法计算烟气中颗粒物和气态污染物排放因子.结果表明,4种秸秆露天焚烧CO、SO_2、NO_x和CH_4平均排放因子分别在7.39~92.4g/kg、0.11~0.89g/kg、0.72~3.86g/kg和0.2~5.45g/kg之间,PM_(2.5)平均排放因子在1.48~13.29g/kg之间.OC和EC的质量分别占PM_(2.5)全部质量的27.7%~54.3%和4.4%~17.1%,是PM_(2.5)的主要组成成分.污染物排放主要来自混合燃烧状态,焖烧状态排放污染物浓度相对较高.随着含水率升高,焖烧过程增强显著,CO、CH_4、PM_(2.5)和OC的排放因子升高,其中PM_(2.5)排放量增高主要是由OC排放占比升高导致.王艳 郝炜伟 程轲 支国瑞 易鹏 樊静 2018中国环境科学2018,38,6:20
15Estimating emissions from crop residue open burning in China based on statistics and MODIS fire products显示文摘With the objective of reducing the large uncertainties in the estimations of emissions from crop residue open burning, an improved method for establishing emission inventories of crop residue open burning at a high spatial resolution of 0.25°× 0.25° and a temporal resolution of1 month was established based on the moderate resolution imaging spectroradiometer(MODIS) Thermal Anomalies/Fire Daily Level3 Global Product(MOD/MYD14A1). Agriculture mechanization ratios and regional crop-specific grain-to-straw ratios were introduced to improve the accuracy of related activity data. Locally observed emission factors were used to calculate the primary pollutant emissions. MODIS satellite data were modified by combining them with county-level agricultural statistical data, which reduced the influence of missing fire counts caused by their small size and cloud cover. The annual emissions of CO_2, CO, CH_4,nonmethane volatile organic compounds(NMVOCs), N_2O, NO_x, NH_3, SO_2, fine particles(PM2.5),organic carbon(OC), and black carbon(BC) were 150.40, 6.70, 0.51, 0.88, 0.01, 0.13, 0.07, 0.43,1.09, 0.34, and 0.06 Tg, respectively, in 2012. Crop residue open burning emissions displayed typical seasonal and spatial variation. The highest emission regions were the Yellow-Huai River and Yangtse-Huai River areas, and the monthly emissions were highest in June(37%).Uncertainties in the emission estimates, measured as 95% confidence intervals, range from a low of within ±126% for N_2O to a high of within ± 169% for NH_3.Jing Li Yu Bo Shaodong Xie 2016Journal of Environmental Sciences2016,28,6:19
16华东地区2000—2014年间秸秆燃烧排放PM_(2.5)时空动态变化显示文摘秸秆燃烧释放大量细小颗粒物(Fine Particulate Matter),对大气环境、生态系统和人类健康有重要影响.该研究基于2000—2014年中国华东地区农作物产量统计数据,估算各区域秸秆产量及室内外农作物秸秆燃烧总量.并运用排放因子法,估算15年间华东地区农作物秸秆燃烧PM_(2.5)排放总量.研究结果表明,华东地区秸秆产量及燃烧总量分别为:2033.2 Mt和32678.59 Wt,PM_(2.5)的排放总量为851.95 Wt.此外,PM_(2.5)排放在时间和空间上不均衡.卫星火点监测数据显示,农田秸秆燃烧密集区域主要分布在山东南部、安徽北部、江苏和浙江东北部及上海市大部分地区;单位网格PM_(2.5)最大的排放量多集中在山东、安徽北部、江苏中部和北部、浙江东北部和上海区域.时间序列上,山东、江苏和安徽呈显著增长趋势,上海、福建和浙江呈显著降低趋势.稻谷、小麦、玉米、豆类和油菜秸秆燃烧对污染物PM_(2.5)的贡献率分别为32.45%、30.18%、18.95%、3.77%和14.65%.农作物秸秆燃烧释放PM_(2.5)与工业粉尘的排放比变化趋势表明山东、安徽和江苏总体呈上升趋势;上海、福建和浙江总体保持平稳趋势.通过对华东地区农作物秸秆燃烧释放PM_(2.5)的时空变化研究,为更好的揭示秸秆燃烧对区域环境的影响提供数据支持.靳全锋 马祥庆 王文辉 杨淑妍 郭福涛 2017环境科学学报2017,37,2:19
17巯基改性玉米秸秆粉对水体重金属离子的吸附性能初探显示文摘【目的】探讨巯基改性玉米秸秆粉对水体重金属离子的吸附性能,为农业秸秆的资源化利用及污水治理提供理论依据。【方法】以化学改性的方法,制备出吸附剂巯基改性玉米秸秆粉,并以未改性的玉米秸秆粉为对照,通过批试验探讨巯基改性玉米秸秆粉对水溶液中重金属离子(Zn2+、Cd2+、Cu2+、Ni 2+、Pb2+和Hg2+)的吸附性能。【结果】改性玉米秸秆中含有9.8g/kg的巯基。未改性玉米秸秆粉对水体重金属离子的吸附率不足5%,而经巯基改性后可达97%以上。巯基改性玉米秸秆粉在pH 5~7时对Hg2+的吸附量达到稳定,对水体中除Pb2+以外的其余重金属离子吸附能力达到最大时的pH为6~9。随着重金属离子质量浓度的增加,巯基改性玉米秸秆粉吸附量呈先迅速增加后趋于稳定的变化趋势,该吸附过程可用Langmuir模型描述,吸附机理可能为络合作用主导的吸附过程。【结论】巯基改性玉米秸秆粉是对水体重金属离子具有较好吸附能力的潜在吸附剂。高宝云 邱涛 李荣华 秦睿 张广杰 李晓龙 张增强 2012西北农林科技大学学报(自然科学版)2012,40,3:16
18稻草烟尘中有机碳/元素碳及水溶性离子的组成显示文摘选取我国6种稻草,通过自制的生物质焚烧装置模拟秸秆露天焚烧.采用Model 2001A热/光分析仪和ISC 2000/ISC3000离子色谱仪测定了阴燃、明燃烟尘中有机碳(OC)、元素碳(EC)与水溶性离子的含量.结果表明,明燃条件下稻草中OC排放因子(EFOC)均值为(6.37±1.86)g·kg-1,EC排放因子(EFEC)均值为(1.07±0.30)g·kg-1;阴燃条件下稻草中EFOC均值为(37.63±6.26)g·kg-1,EFEC均值为(4.98±1.42)g·kg-1.同一品种稻草燃烧排放出的PM、OC与EC变化趋势一致.明燃时稻草中的OC/EC均值为5.96,阴燃时比值均值为7.80,OC/PM几乎不受燃烧状态的影响,阴燃、明燃时EC/PM分别在0.06~0.08、0.08~0.11范围内,通过EC/PM比值可以初步判断燃烧状态的趋势,两种燃烧方式中排放的OC、EC相关性达到0.97,在0.01水平上相关性显著.阴离子中,Cl-含量最高,明燃时稻草中Cl-的排放因子均值为(0.246±0.150)g·kg-1,阴燃下为(0.301±0.274)g·kg-1,明燃时K+排放因子均值为(0.118±0.051)g·kg-1,阴燃时排放因子远低于明燃排放量,均值为(0.053±0.031)g·kg-1.水溶性Na+在阴燃条件下的排放因子均高于明燃状态下的排放.明燃条件下水溶性离子间的相关性比阴燃时显著.通过OC/EC比值可以将稻草与石化燃料及其他一些生物质燃烧区分开,而水溶性离子中的K+/Na+、Cl-/Na+比值也可以将稻草与一些树木类焚烧区别开来.洪蕾 刘刚 杨孟 徐慧 李久海 陈惠雨 黄柯 杨伟宗 吴丹 2015环境科学2015,36,1:15
19中国亚热带地区2000—2014年林火排放颗粒物时空动态变化显示文摘林火是森林生态系统重要干扰因子并对大气环境和人类健康有显著影响.该研究基于2000—2014年中国亚热带地区卫星火点数据,结合林业统计年鉴,估算各区域林火燃烧生物量,运用排放因子法,估算15年间中国亚热带地区林火排放颗粒物总量.研究结果表明,亚热带地区林火存在季节性差异,福建、广东、广西、湖南和江西林火主要集中在春、秋两季;贵州和云南林火主要集中在春季;浙江林火集中在春、夏两季.亚热带地区森林可燃物总燃烧量为333.92 Mt,污染物PM2.5、OC、EC和TC总量分别为:698.33、338.18、40.04和378.22 kt,此外,各污染物排放在时间和空间上不均衡,各污染物排放量多集中在云南南部和东南部,湖南、贵州和广东交汇处,广东东南部和福建中部等区域;PM2.5、OC、EC和TC在浙江、云南、贵州、湖南和江西呈显著增长趋势.林火释放PM2.5与工业粉尘的排放比变化趋势总体呈上升趋势,说明森林火灾导致的颗粒物排放对大气环境影响力呈逐年增长趋势.该文通过对中国亚热带地区林火释放污染物的时空变化研究,为深入揭示林火对区域环境的影响提供数据支持.靳全锋 马祥庆 王文辉 杨夏捷 郭福涛 2017环境科学学报2017,37,6:15
20长期化肥施用与秸秆还田对玉米根部相关AMF和细菌的群落结构多样性的影响显示文摘玉米为中国东北地区主要农作物之一,其产量对中国农牧业具有重要影响。本文在30年玉米长期定位试验田开展,研究了不同化肥和秸秆还田对玉米土壤部分理化指标及玉米根相关AMF和细菌的丰富度和多样性Shannon指数的影响。结果表明长期不同施肥处理和玉米秸秆还田对土壤p H、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾和总氮具有显著的影响,秸秆还田可以显著提高土壤有机质含量,其他指标也有一定的变化;相同施肥情况下,秸秆还田组可以显著提高根部相关细菌、AMF菌的丰富度和Shannon指数,其中在施用磷肥的情况下,秸秆还田组细菌Shannon指数提高27.9%,丰富度高63.6%,AMF菌丰富度高40.1%,Shannon指数高35.7%;土壤不同理化特性影响着AMF、细菌的丰富度和Shannon指数,其中有机质与根部细菌、AMF的丰富度和Shannon指数的相关性在0.7~0.9之间,相关性显著(p<0.05),碱解氮与根部微生物的相关性也是0.7~0.9之间,相关性检验显著(p<0.05)。田磊 石少华 张建峰 高强 田春杰 2017土壤与作物2017,6,4:15
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