水溶性有机物（WSOC）以气体和颗粒物的形式大量存在于大气中，在大气水反应和云凝结核（CCN）形成中发挥着重要的作用，对全球和区域气候变化有着重要影响。此外，某些WSOC是有毒的，它会影响人类健康。WSOC可从源中直接排放或从气态和颗粒有机质（OM）的光氧化中二次产生。目前，只进行了有限的测量来理解WSOC划分机制。结果表明，气体-颗粒物相划分取决于很多因素，例如气象参数、气体物质组成和凝结相性质。将气相WSOC（WSOCg）分配到气溶胶相（WSOCp）是大气二次有机气溶胶的主要形成路径。然而，WSOC划分过程的基本机制尚不清楚。基于此，在本文中，来自华东师范大学、上海市环境科学研究院和上海市环境监测中心的研究团队于2019年冬季在长江三角洲河口湿地生态系统野外科学观测站（31°44′N，121°13′E）同时测量了气体和颗粒物，包括NH3（Picarro G2103），有机酸（草酸、甲酸和乙酸）、无机离子（阳离子：Na+，NH4+，K+，Ca2+和Mg2+；阴离子：SO42−，NO3−和Cl−）和WSOC。为了全面理解WSOCp形成机制，作者还测量了300-550 nm WSOCp的光学吸收，同时测量了PM2.5并调查了气体-气溶胶相划分的影响因素以全面理解中国大气，尤其是严重冬季雾霾区的有机气溶胶行为。【结果】研究区主要污染物的时间变化。ALWC和pH对WS...
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2023
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土壤中重金属是有害的，其迁移和累积会严重威胁生态环境安全和人类健康。砷（As）具有高神经毒性和致畸性。人类活动，例如采矿和工业生产会导致大量As释放到土壤中。快速准确确定土壤中As浓度对As污染评估至关重要。传统的重金属调查方法旨在对野外采集的土壤样品进行化学性质测试，费事费力、成本高。高光谱遥感具有高光谱分辨率、宽波段范围和连续光谱信息等特点，已广泛用于土壤重金属浓度的估算。然而，现存的基于高光谱数据的土壤重金属浓度估算模型忽视了土壤光谱和重金属浓度之间的空间非稳态。基于此，来自首都师范大学的一组研究团队以北京东北部地区（40°10′0″-40°15′30″ N，116°58′4″-117°5′4″ E）为例，基于实验室测得的光谱数据（ASD FieldSpec 4光谱仪），结合地理加权回归（GWR）和XGBoost算法提出了一种新的模型（GW-XGBoost模型）来估算土壤重金属浓度。并评估了所提出模型的有效性。研究区和采样位置。As浓度估算过程流程图。【结果】As和光谱的相关图。阴影快表示主要化学吸收范围。As浓度实测值与预测值关系散点图。As浓度实测值与预测值拟合比较图。【结论】估算模型选择的光谱波段与表面含有能与As形成复合物的官能团的光谱活性物质的吸收效应有关。构建模型时考虑该吸收机制可以有效降低高光谱数据的冗余。GW-XGBoo...
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2023
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中国是最大的温室蔬菜生产国，约占世界生产面积的83%。由于全年生产和大量施肥，温室蔬菜产量高，但也导致了土壤质量的恶化和严重的环境问题。近来，无土栽培系统（SCS）在温室蔬菜生产中逐渐发展起来，它可以减少甚至消除传统栽培方式的许多问题，。在SCS中，无土栽培基质，也称为无土栽培生长介质，可代替土壤固定根系系统，为植物提供水分和养分，为根区提供充足的通风。然而，由于N肥的大量输入，N2O排放较高。N2O是一种温室气体，具有温室效应，加剧全球变暖，在大气中存留时间长，可输送到平流层，导致臭氧层破坏，引起臭氧空洞。无土栽培基质已成为SCS中N2O排放的主要载体，但尚不清楚其产生和消耗的相关途径，因此亟待研究SCS无土栽培基质的N2O排放源。且无土栽培基质与土壤理化和生物性质高度不同，其具有更准确的水和养分分布，因此也有必要确定管理措施对SCS中N2O排放的影响。基于此，在本文中，来自中国农业科学研究院的一组研究团队基于稳定同位素技术结合qPCR分析在两种灌溉模式下（滴灌和潮汐灌溉）对成都市农林科学院（(103°86′E，30°71′N）温室里两种无土栽培基质（60%泥炭+20%珍珠岩+20%蛭石+少量植物纤维/商用椰壳纤维基质）进行了相关研究，共设置4种处理：滴灌+泥炭基质（PD），滴灌+椰壳基质（CD），潮汐灌溉+泥炭基质（PT）以及潮汐灌溉+椰壳基质（CT）。旨在...
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2023
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松材线虫病（PWD），是由松材线虫（Bursaphelenchus xylophilus）引起的具有毁灭性的国际森林病害之一，可以在几个月内对松林造成快速、大面积的危害，已对我国造成了巨大的生态和经济损失。因此，及时的监测措施非常必要。高光谱遥感可以获取数百个波段和连续波长的数据来捕获受危害树木的生理变化，有助于检测早期病虫害。而基于无人机的高光谱成像仪可以准确观测树木冠层的变化，成为评估森林健康情况的有效工具。然而，以往的研究大多使用单日的无人机高光谱数据，难以监测病害发生的时间变化并确定最佳的监测时期。基于此，在本研究中，来自北京林业大学的研究团队于2021年5-10月使用多时态的数据在中国辽宁省抚顺市东洲区（124°12′36′′ -124°13′48′′ E，41°56′53′′ -41°57′46′′）进行了研究。在PWD爆发期间，作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日对红松林进行了地面调查（通过形态和分子鉴定确定59棵树携带松材线虫，另外选择59棵未被感染的树木作为对照）。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗无云的天气条件下利用DJI Matrice 600 Pro无人机搭载Resonon Pika L高光谱相机以及LR1601-IR...
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2022
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土壤质量直接影响其有机体的健康。然而，土壤容易受到人类活动的干扰，如采矿、工业化和农业活动，导致严重的土壤污染。在各种土壤污染中，有毒元素会对人类和家畜健康以及食品安全造成威胁。因此，监测这些污染类型的浓度和分布对于土壤修复项目至关重要。然而，传统采样和实验室分析方法成本高、费事费力且局限于采样点位置，不能很好地具体化浓度的空间分布。因此，需要具有高空间效应的快速有效的技术。许多研究已经利用图像光谱和其它辅助数据或环境变量来预测有毒元素的分布。而由于卫星图像中云或阴影的存在，土壤采样和图像获取日期存在差距，这种情况下，需要用到具有不同光谱和空间特征图像的融合，以增加图像的时间分辨率。Sentinel-2A是“全球环境与安全监测”计划的第二颗卫星，其携带一枚多光谱成像仪，可覆盖13个光谱波段，从可见光和近红外到短波红外，具有不同的空间分辨率。Landsat 8是美国陆地卫星计划的第八颗卫星，其携带的陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30 m。两者的协同应用将改进对地球表面的及时和准确观测，以及遥感不同学科的使用。基于此，在本研究中，来自捷克生命科学大学的研究团队于2015年8月12日在Sarcheshmeh矿山采集了120个土壤样品，在实验室进行化学（As、Pb、Zn和Cr）和光谱测量（ASD Fieldspec 3地物光谱仪）。并于2015年8月13日获取Landsat 8-OL...
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2022
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近几十年来，北极气温上升超过全球平均气温的两倍，且在2100年以前，可能会增加2-8℃。近年来野火频繁发生和蔓延，它以不同的方式干扰着生态系统，包括破坏地上和地下植物生物量以及通过改变C、N和P有效性改变土壤性质。在高纬度地区苔原火灾的频率和范围与气候条件有关，火灾事件的增加与夏季变干变暖有关。气候变化会改变北极无冰区陆地生态系统土壤和大气之间CH4，CO2和N2O的交换。大约一半的全球土壤C沉积在北极中，气候变化和野火增加会导致大量C释放到大气中，影响全球C收支，导致气候正反馈。同时也有研究表明，野火会导致排水良好的针叶林土壤中CH4吸收速率增加。然而，野火对苔原生态系统C和N循环的短期和长期影响理解匮乏，且尚不清楚野火对苔原生态系统土壤CH4，CO2和N2O通量的影响。基于此，在本文中，来自哥本哈根大学的研究团队于2017-2019年在西格陵兰岛凯凯塔苏瓦克岛(69°16′N，53°27'W)南端的Blæsedalen原位调查了环境和增温条件下实验火烧对CO2，CH4（Picarro G4301）和N2O通量的影响。作者同时收集了气温和降水数据。燃烧过程中测量和记录了2和5 cm深度的土壤温度。2017年8月，2018年7月和2019年7月采集0-5 cm土壤，分析了其总和可溶性C、N和P。分析了2017年样品的pH和C:N比。提取潮湿土壤...
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2022
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盐沼是地表过湿或季节性积水、土壤盐渍化并长有盐生植物的地段。滨海盐沼以草本植物为主，沿潮间带延伸，可忍受高盐条件和因涨潮引起的周期性淹水。盐沼植被生产力高，可为许多物种提供繁殖、觅食和越冬的场所。盐沼植被地上生物量（AGB）的估算为监测盐沼生态系统时空稳定性、生产力和地上碳储量提供了有用信息。然而，以往关于AGB的估算研究主要局限于站点水平，且通常基于单一植被类型。与野外地面调查方法相比，遥感（RS）卫星成本低、速度快、范围广，在盐沼植被结构和生物物理指标的空间估计方面更具优势。其中，UAV-LiDAR数据具有较高的时空分辨率，在滨海盐沼三维结构监测中具有很大潜力。然后目前，利用UAV-LiDAR数据估算盐沼植被AGB的研究有限。为了确定滨海盐沼潮沟对植被群落空间分布及其生物量的影响， 来自复旦大学的研究团队在上海崇明东滩滨海湿地（121°54′-121°55′E，31°27′-31°28′N）进行了研究，主要目的为：（1）探索UAV-LiDAR数据估算盐沼植物AGB的潜力；（2）研究潮沟对盐沼植物群落空间格局及其地上C储量的影响。作者于2019年9月基于DJI M600平台，利用LR1601-IRIS LiDAR传感器（北京理加联合科技有限公司，北京依锐思）收集UAV-LiDAR数据。于2019年9月27日和28日获取光学图像数据。于201...
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2022
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土壤水力参数，如田间持水量（FC）和永久萎蔫点（PWP），在灌溉管理、干旱风险评估和土地利用规划等方面发挥着重要作用。这些水力特性是动态的，随土壤类型、作物类型和生长季而变化。传统方法估算大尺度水力特性费时费力，而土壤传递函数（PTF）作为一种替代方法，已被用于使用易测量的土壤特性（如土壤粒级、有机碳和容重）来估计土壤水力特性。这些预测参数在很大程度上受各种内在土壤特性如土壤质地、结构、有机质、容重和孔隙度的影响。随着光谱技术的不断发展，因其快速、低成本和无损测量，许多研究者已经利用可见近红外（Vis-NIR）光谱预测了土壤特性，而使用光谱数据绘制印度土壤类型水力特性的研究非常有限。基于此，在本研究中，一组研究团队在印度卡纳塔克邦高原北部地区收集了558个土壤样本，在实验室中测量了其FC， PWP和土壤含水量，并利用ASD FieldSpec光谱仪测量土壤光谱反射率。通过支持向量机、随机森林和偏最小二乘回归三个模型预测FC和PWP。其中，2/3的数据集用于校准（368个样品），1/3的数据集用于验证（190个样品）。本研究目标为通过不同统计技术检验实验室Vis-NIR光谱数据估算水力参数的有用性。研究区域图【结果】卡纳塔克邦高原北部土壤光谱反射率分布（平均值和标准偏差）（N = 558）。FC和PWP预测模型的性能（50 次迭代）验证集FC和PWP预测值和观测值散点图（RF方法）（...
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2022
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了解亚热带森林树种的准确信息对于森林可持续管理、生态系统服务评估、生物多样性监测以及生态环境保护至关重要。因此，亟待快速有效的方法对单个树种进行分类。传统的树种地面调查费事、费力、成本高，难以大面积实施。而遥感可以获取较大区域的特征信息。许多遥感数据，如超高分辨率RGB、机载高光谱和雷达数据，已广泛应用于单木分割和树种分类。然而以往都是利用其中一种或两种类型的数据进行研究，综合这三种遥感数据进行树种分类的研究十分有限。基于此，为填补研究空白， 研究者们于2019年8月在中国南方深圳的亚热带阔叶林聚龙山公园（114°23′28′′E，22°43′50′′N）基于UAV LiDAR，高光谱（Resonon Pika L高光谱成像仪）、超高分辨率RGB数据以及地面数据进行单个树种的分类。作者首次开发了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut（WST-Ncut）算法进行单木分割。然后整合UAV LiDAR（提取结构特征），高光谱（提取光谱特征）和超高分辨率RGB数据（提取纹理特征）进行分类。最后通过总体精度（OA）和kappa系数（k）评估分类精度。主要研究目标为：（1）评估所提出的WST-Ncut算法在亚热带阔叶森林进行单木分割的准确性；（2）与单独使用这些数据相比，评估UAV LiDAR，高光谱和超高...
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2022
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【摘要】土壤含水量的时空异质性影响着土壤水和植物茎木质部水的同位素组成。然而，土壤水分条件对广泛报道的土壤水-植物茎木质部水同位素偏差的影响尚缺乏系统地评估。为此，本研究连续两年在两个土壤水分条件不同的样地测定了柠条茎木质部水和土壤水的δ2H和δ18O值（利用全自动真空冷凝抽提系统LI-2100，北京理加联合科技有限公司）提取土壤和植物茎木质部中的水分，然后进行同位素测量）。结果表明，在较湿润的样地1，茎木质部水与土壤水在两年中都表现出明显的同位素偏差（两者的重叠率【研究区域】该试验是在中国黄土高原北部六道沟小流域 (38°46′-38°51′N，110°21′-110°23′E)进行。【研究方法】(1) 土壤束缚水同位素的计算本研究中，将张力计在−60 kPa压力下收集到的水分视为土壤移动水，而压力值大于−60 kPa时收集到的水分则视为土壤束缚水。在土壤水分特征曲线上，土壤水吸力为60 kPa时对应的土壤含水量被认为是土壤束缚水的最大含水量。土壤水的质量含水量可以通过野外试验测定。土壤水含水量与土壤束缚水最大含水量的差值为土壤移动水的含水量。最后，根据实测的土壤水与土壤移动水的同位素值，可以计算出土壤束缚水的同位素值。式中，δLMW 、δBW、δMW分别为土壤束缚水、土壤水和土壤移动水的同位素值，θLMW、θBW、θMW分别为土壤束缚水、...
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2022
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