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        生態(tài)系統(tǒng)

        2021-02-17 08:07:08
        科學(xué)中國人 2021年34期
        關(guān)鍵詞:水體變量研究

        全球PM2.5污染治理要更多關(guān)注氨減排

        浙江大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院谷保靜研究員聯(lián)合國際團(tuán)隊,首次分析了氨氣(NH3)和氮氧化物(NOx)在全球PM2.5污染形成中的貢獻(xiàn)(N-share)及其健康效應(yīng),并結(jié)合模型分析控制氮排放來減緩PM2.5污染健康效應(yīng)的路徑和成本,發(fā)現(xiàn)全球PM2.5污染治理中氨氣減排比氮氧化物減排更有效。相關(guān)成果發(fā)表于Science。氮氧化物主要來自城市生產(chǎn)活動,氨則主要來自農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。如果通過推動種植業(yè)的規(guī)?;源龠M(jìn)優(yōu)化施肥,估計能減少三分之一的化肥使用量和一半左右的氨排放;另一方面,可以在養(yǎng)殖場周邊配套農(nóng)田,以便有機(jī)肥能直接使用于農(nóng)田,避免堆積后氨排放到空氣中。

        全球N-share的變化(圖片來源于浙江大學(xué)求是新聞網(wǎng))

        全球減排50%氮排放的成本收益(圖片來源于浙江大學(xué)求是新聞網(wǎng))

        衛(wèi)星反演水體面積的新方法及其在黃河源的應(yīng)用

        中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所劉蘇峽、莫興國等人提出了一種基于閾值法的水體提取算法和基于歷史水體頻率的缺失水體插補(bǔ)的新方法,構(gòu)建了從1986—2019年間不包含冰面的SWE連續(xù)年序列和從2001年1月—2019年12月間包含和不包含冰面的SWE連續(xù)月序列。相關(guān)成果發(fā)表于Science of the Total Environment。新算法的水體提取結(jié)果總體精度達(dá)98.3%,基于歷史水體頻率插補(bǔ)缺失水體的結(jié)果平均相對誤差小于10%。相比全球公開的Joint Research Centre(JRC)Global Surface Water(GSW)數(shù)據(jù),采用新方法構(gòu)建的SWE序列在水面薄冰去除和數(shù)據(jù)完整度方面表現(xiàn)更優(yōu)。

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        中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所張元明研究員團(tuán)隊通過模擬自然和65%增減雪,以及凍融循環(huán)頻次的變化,探討了齒肋赤蘚對積雪量的生理敏感性是否會隨著凍融循環(huán)次數(shù)的改變而改變。相關(guān)成果發(fā)表于Journal of Plant Physiology。冬、春季尤其是凍融季被認(rèn)為是荒漠蘚類植物生長和固碳的關(guān)鍵期,全球氣候變暖及極端降水事件頻發(fā)使得荒漠冬季水熱環(huán)境發(fā)生顯著變化。研究表明,齒肋赤蘚對積雪的生理敏感性受到凍融循環(huán)次數(shù)的調(diào)控,凍融循環(huán)次數(shù)的減少減弱了齒肋赤蘚對積雪變化的生理敏感性。該研究為全面深入評估全球氣候變化下荒漠蘚類植物對極端環(huán)境的適應(yīng)性機(jī)制提供理論依據(jù)。

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        中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所趙中華等研究人員系統(tǒng)調(diào)查評估了長江干流宜昌至長江口岸線水域水體和沉積物中典型PTS污染物負(fù)荷的時空分布、來源特征、介質(zhì)分配、生態(tài)和健康暴露風(fēng)險等環(huán)境行為過程,初步揭示了上游壩區(qū)及水庫運行對中下游水環(huán)境多環(huán)芳烴PAHs污染輸移及蓄積的潛在影響。相關(guān)成果發(fā)表于Journal of Hazardous Materials。研究表明,大型城市及重要支流匯入江段污染負(fù)荷高,受體模型溯源解析顯示PAHs主要來源于煤炭、焦炭和交通源;豐水期流域徑流輸入顯著增加水體PAHs污染水平;上游至下游PAHs時空分布特征顯示水流輸移為主。

        林木性狀無人機(jī)遙感測定評價研究

        中國林業(yè)科學(xué)研究院亞熱帶林業(yè)研究所李彥杰等人將無人機(jī)(UAV)低空遙感技術(shù)應(yīng)用于我國南方地區(qū)主要造林和產(chǎn)脂樹種濕地松(Pinus elliottii)家系測定林系統(tǒng)研究。相關(guān)成果發(fā)表于Industrial Crops & Products。該研究通過無人機(jī)獲取的圖像和光譜數(shù)據(jù),重建三維點云,并利用點云數(shù)據(jù)對濕地松家系林各單株進(jìn)行了精確定位與分割,獲取生長和冠幅性狀信息;提取了各單株相應(yīng)的光譜信息,計算多種植被指數(shù)。結(jié)合遺傳分析研究,計算各性狀的遺傳相關(guān)性以及遺傳力,評選出基于不同育種目標(biāo)的多性狀兼優(yōu)的濕地松優(yōu)良家系。研究成果為利用無人機(jī)遙感技術(shù)在林木冠層水平上實現(xiàn)大空間尺度的高通量表型研究提供了基礎(chǔ)。

        濕地松家系林多種植被指數(shù)分布圖(圖片來源于中國林業(yè)科學(xué)研究院網(wǎng)站)

        RGB正射圖像、數(shù)字表面模型(DSM)、數(shù)字地形模型(DTM)和冠層高度模型(CHM)(圖片來源于中國林業(yè)科學(xué)研究院網(wǎng)站)

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        北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院、統(tǒng)計科學(xué)中心陳松蹊團(tuán)隊利用統(tǒng)計學(xué)中非參數(shù)回歸和前向變量選擇方法,給出了6個城市不同污染物的氣象變量重要性排序。相關(guān)成果發(fā)表于Atmospheric Environment。論文通過分析華北平原六大主要城市,北京、天津、石家莊、濟(jì)南、鄭州和太原的氣象與空氣質(zhì)量數(shù)據(jù),采用非參數(shù)統(tǒng)計回歸探究氣象變量對空氣污染濃度值的影響,利用前向變量選擇法給出不同氣象變量對空氣污染濃度影響的相對重要性排序。研究發(fā)現(xiàn),影響華北六大城市污染濃度的氣象變量順序上有很強(qiáng)的一致性。6個城市的地表氣象變量可以解釋邊界層高度中超過77%的統(tǒng)計學(xué)變異(variance)。

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