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科研人員對亞硝酸在光穩(wěn)態(tài)假設(shè)下的解釋提出了質(zhì)疑，并通過現(xiàn)場觀測與化學箱模型模擬相結(jié)合的方法，重新評估了城市大氣中HONO的來源與動態(tài)。研究采用中紅外量子級聯(lián)激光吸收光譜技術(shù)，在休斯頓城市高空進行現(xiàn)場觀測，精確測量了HONO和NO?等關(guān)鍵物種的濃度，通過構(gòu)建化學箱模型，模擬了車輛尾氣從排放到稀釋過程中的光化學反應(yīng)，重點分析了HONO在非平衡狀態(tài)下的動態(tài)變化，研究進一步利用模型模擬了夜間NO?化學體系，通過設(shè)置不同情景（純化學、化學+沉降、化學+沉降+排放）來定量解析夜間HONO...

美國科研人員利用渦度協(xié)方差系統(tǒng)（便攜式渦度協(xié)方差塔，安裝在高桿上）連續(xù)測量COS、CO?和H?O的凈生態(tài)系統(tǒng)通量，使用自動土壤通量室，結(jié)合量子級聯(lián)激光光譜儀，連續(xù)監(jiān)測土壤COS、CO?通量，研究地點為美國俄克拉荷馬州南部大平原的一處小麥田，研究時間為2012年4月4日至6月6日，涵蓋小麥生長季、衰老期和收獲后階段。研究結(jié)果表明：（1）植被吸收是生態(tài)系統(tǒng)COS的主要匯，在生長旺季，植被吸收占主導地位，土壤通量僅占凈生態(tài)系統(tǒng)COS吸收的1~6%；（2）土壤是COS的源與匯，受溫度...

土壤水分作為連接地表水文循環(huán)與陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要紐帶，其動態(tài)變化直接影響著生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性和水土資源的可持續(xù)利用。土壤水分監(jiān)測系統(tǒng)通過實時感知土壤含水量的空間分布與時間變化，為環(huán)保治理和水土保持工作提供了科學決策依據(jù)，在維護生態(tài)平衡和防治水土流失方面發(fā)揮著重要的作用。1、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與預警構(gòu)建了生態(tài)環(huán)境變化的"晴雨表"。通過對不同地貌單元和植被覆蓋區(qū)的持續(xù)監(jiān)測，能夠準確捕捉土壤水分的微妙變化，及時發(fā)現(xiàn)干旱脅迫的早期信號。這種精細化的水分監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，為生態(tài)脆弱區(qū)的補水保育措施提供...

元素分析儀作為實驗室的核心設(shè)備，能夠系統(tǒng)解析土壤與植物樣本中的營養(yǎng)元素構(gòu)成，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)研究提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐。規(guī)范化的操作流程與科學的樣本處理方法是確保檢測結(jié)果可靠性的基礎(chǔ)。一、樣本前處理規(guī)范樣本制備是分析流程的首要環(huán)節(jié)。土壤樣本需經(jīng)過自然風干處理，通過機械篩分去除雜質(zhì)與碎石，確保顆粒均勻性。研磨過程需控制力度與時間，使土壤達到適宜分析的細度。植物樣本應(yīng)先去除表面附著物，按標準程序進行烘干處理，隨后進行細致研磨，保證樣本均質(zhì)性。特殊樣本類型需根據(jù)其物理特性調(diào)整預處理方式，...

科研人員通過研究黃淮海地區(qū)不同種植模式下作物產(chǎn)量和溫室氣體排放特征，探索適宜的種植模式，以保障糧食安全和實現(xiàn)低碳排放目標。在2015-2020年期間，于中國農(nóng)業(yè)科學院作物科學研究所新鄉(xiāng)試驗基地進行，設(shè)置5種種植模式：單季冬小麥（W）、單季夏玉米（M）、單季夏大豆（S）、冬小麥-夏大豆一年兩熟（W-S）和冬小麥-夏玉米一年兩熟（W-M），每個模式重復3次，監(jiān)測作物產(chǎn)量、氮素積累量、氮肥偏生產(chǎn)力、經(jīng)濟效益和溫室氣體排放量等指標。研究結(jié)果表明：（1）W-M模式的周年玉米當量產(chǎn)量和能...

科研人員通過實驗研究不同升溫水平對高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)二氧化碳、甲烷和氧化亞氮排放的影響，量化溫室氣體平衡的變化。在青藏高原東部的高寒草甸設(shè)置三種溫度處理（環(huán)境對照、+1.5℃升溫、+3.0℃升溫），使用紅外輻射加熱器進行升溫模擬，使用不透明箱法全年（2015年8月至2016年8月）連續(xù)測量CO?、CH?和N?O通量，使用透明箱法在生長季測量凈生態(tài)系統(tǒng)交換（NEE），使用線性混合效應(yīng)模型分析增溫對氣體通量的影響，使用GWP100（全球增溫潛勢）將CH?和N?O通量轉(zhuǎn)化為CO?當量...

科研人員通過分析南昌市PM2.5中硝酸鹽的化學組成和同位素組成，了解其季節(jié)性變化規(guī)律和形成機制，2017年9月至2018年8月在南昌市東華理工大學校園內(nèi)進行樣品采集，使用高流量空氣采樣器收集PM2.5樣品，分析水溶性離子（如NO?-、SO?2?、Cl?、NH??等）和穩(wěn)定同位素組成（δ1?N-NO?-和δ1?O-NO?-），使用貝葉斯同位素混合模型評估不同HNO?形成途徑對PM2.5中硝酸鹽的貢獻。研究結(jié)果表明：（1）NO??濃度呈現(xiàn)明顯季節(jié)性變化，冬季最高，夏季最低，δ1?...