北京密云水库流域水体夏季POM浓度及来源分析

为有效控制流域水质污染,保障饮用水水源的水质安全,通过测定北京境内密云水库流域水体夏季悬浮颗粒有机质(POM)的浓度水平及其碳、氮同位素特征,同时以京密引水渠水体为参比,对密云水库汇水流域水体POM的来源进行研究.结果 表明,密云水库流域水体夏季颗粒态有机碳(POC)浓度的变化范围为0.04～0.71 mg/L,平均值...     

西南喀斯特流域土地利用对河流溶解无机碳及其同位素的影响

河流溶解无机碳(DIC)作为流域碳循环的重要部分一直备受关注,其稳定同位素(δ13CDIC)能够反映DIC来源和转化过程,而其受土地利用变化的影响的研究还较为缺乏.为了研究喀斯特河流水体DIC和δ13CDIC的影响因素,在典型喀斯特流域赤水河进行了河水样品采集与分析.赤水河流域上游主要分布碳酸盐岩而下游分布硅酸盐岩,且...     

西安周边河流溶解无机碳浓度及同位素组成初探

通过分析西安周边4条主要河流(浐河、灞河、涝河、黑河)的溶解无机碳(DIC)浓度和碳同位素组成,初步探讨了西安周边主要河流溶解无机碳(DIC)的浓度变化及碳源.结果表明西安周边主要河流DIC浓度的变化范围为0.34～5.66mmol.L-1,平均为1.23 mmol.L-1,自源头到下游,DIC浓度呈现升高趋势.4条河流δ13CDIC值的变化范围在-13.3‰～-7.2‰之间,平均值约为-10.1‰,4条河流整体表现为δ13CDIC值在源头偏负(平均值约为-12.6‰),中下游农耕区δ13CDIC值偏正(平均值约为-9.4‰),靠近入渭河河口的城市区δ13CDIC表现为偏负值(平均值为-10.5‰).DIC浓度与河流DIC碳同位素组成的变化规律揭示了河流溶解无机碳来源的变化,土壤CO2的输入可能是源头水体DIC的主要来源;中下游农耕区河水δ13CDIC值偏正是由于农业区农作物存在C4植被(如:玉米),使得农业区土壤CO2和土壤碳酸盐具有偏正的碳同位素组成,进而导致河流水体具有偏正的δ13CDIC值;靠近河口处具有较低δ13C值,污水的大量输入可能导致河水δ13CDIC表现为偏负.结果表明西安周边河流溶解无机碳浓度和同位素组成变化大致指示了河流从源头到下游过程中DIC的可能来源,可为黄土高原小流域河流无机碳来源示踪研究提供参考.     

河流溶解无机碳浓度及其稳定碳同位素特征的研究进展

河流是天然无机碳循环的重要通道。溶解无机碳(DIC)约占据河流碳通量的50%,近几十年来,分析DIC浓度及其稳定碳同位素特征已成为示踪碳来源、追踪碳循环、指示碳动态变化的有效方法和重要技术指标。介绍了DIC稳定碳同位素的测定方法,比较了不同的前处理方法,提出了稳定碳同位素的分析方法,总结了河流DIC浓度及其稳定碳同位素的组成特征,分析了影响河流DIC浓度及δ¹³C_DIC的重要因素,包括岩石风化作用、季节效应、土地利用类型、水生光合作用与脱气作用和人类活动。在此基础上,提出了稳定碳同位素技术的应用前景,对稳定碳同位素技术存在的问题进行了分析和展望,可为我国DIC的碳循环过程以及河水补给端元的确定提供理论依据。     

夏季汾河干流溶解无机碳同位素组成及其来源

根据2019年8月对汾河干流水文参数和碳酸盐参数的调查,初步探讨了溶解无机碳(DIC)及同位素值(δ¹³CDIC)的沿程变化及其影响因素.结果显示,源头水DIC为2756μmol/kg,δ¹³CDIC为-9.6‰,土壤CO2输入和碳酸岩化学风化可能是其主要来源;在太原市区上游的水库影响区,较强的初级生产使得水体DIC(平均值为2377μmol/kg)和CO2分压(p CO2)(平均值为552μatm)偏低,δ¹³CDIC(平均值为-5.2‰)偏正,而在市区下游的水坝滞流影响区,城市污水的大量输入和有机物的降解使得DIC(>4900μmol/kg)和p CO₂(>5000μatm)显著升高,δ¹³CDIC(<-10.3‰)偏负;在流经主要粮食产区的汾河下游,δ¹³CDIC偏正(～-8.0‰)于源头,可能与C4植被(如玉米)的存在有关.可见,人为干扰已成为影响汾河DIC沿程变化的重要因素,表现为大气CO₂强源的城市下游水...     

猫跳河流域梯级水库夏-秋季节溶解无机碳（DIC）含量及其同位素组成的分布特征

于2007年7月(夏季)、10月(秋季)2次对猫跳河流域河流-水库水体样品进行了采集,分析其水化学组成特征,溶解无机碳(DIC)含量及其同位素组成,研究了猫跳河流域河流-水库的碳元素地球化学行为,目的是阐明梯级水库拦截后河流的碳元素含量和碳同位素(δ13CDIC)组成的分布特征.水体DIC及其同位素(1δ3CDIC)组成的总体特征为:DIC含量夏季低于秋季,夏季DIC含量为1.35~2.84 mmol/L,平均值为2.12 mmol/L,秋季DIC含量为2.03~3.98 mmol/L,平均值为2.67 mmol/L;1δ3CDIC值则相反,夏季较秋季偏正,其1δ3CDIC值流域夏季为-10.3‰~-5.1‰,平均值是-8.6‰,秋季为-13.0‰~-6.9‰,平均值为-9.0‰,表明夏季藻类光合作用优先富集12C,水体富集13C.夏季水库的DIC含量随着深度的加深而增大,而δ13CDIC值则随着深度的加深而偏负,表明表层水体受藻类生物作用影响较大,下层水体主要受有机质的降解影响.DIC含量从上游至下游呈逐渐降低的趋势,而δ13CDIC值从上游至下游呈逐渐偏负的趋势,表明河流受水坝拦截后河流水化学性质发生了改...     

典型岩溶地区岩溶泉溶解性碳浓度变化及其通量估算

溶解性无机碳(DIC)和溶解性有机碳(DOC)是岩溶作用、碳汇与碳循环研究的重要指标.为增进对小流域岩溶泉DIC和DOC运移特征的认识,提升离散、有限的水质监测数据条件下碳通量的估算精度,研究了贵州普定陈旗岩溶泉DIC和DOC浓度的变化特征,采用LOADEST模型建立了估算DIC和DOC日通量的回归方程,并估算了陈旗岩溶泉的岩溶碳汇强度.结果表明,陈旗岩溶泉DIC和DOC的浓度分别为16. 47～42. 31 mg·L~(-1)和0. 87～6. 89 mg·L~(-1),它们分别随瞬时径流量的增加呈指数减小和增加.从LOADEST模型构建的回归方程可知,DIC日通量主要受径流量的影响,DOC日通量受径流量和时间的影响;陈旗岩溶泉DIC和DOC的估算通量分别为9 490. 01 kg·a~(-1)和1 704. 87 kg·a~(-1),陈旗岩溶泉的岩溶碳汇强度为3. 40 g·(m~2·a)~(-1). LOADEST模型是低频率水质监测条件下估算岩溶泉DIC和DOC通量的有效工具.     

不同土地利用对洱海入湖河流溶解无机碳(DIC)浓度及其碳同位素组成(δ13CDIC)的影响

不同土地利用对河流中的溶解无机碳(DIC)浓度及其碳同位素组成(δ¹³C_DIC)的影响有很大差别,但其机制仍有待进一步揭示。本文以洱海入湖河流为研究对象,分别于2020年10月(雨季)和2021年1月(旱季)采集了洱海主要入湖河流的水样,测定了入湖河流的基本物理参数、主要阴阳离子及δ¹³C_DIC组成,对其中岩性相似的流域进行了土地利用方式对河流DIC浓度及其δ¹³C_DIC组成的影响分析。结果表明,洱海入湖河流的pH呈弱碱性,主要阳离子为Ca²⁺和Mg²⁺,主要阴离子为HCO^-₃。入湖河流的DIC浓度在0.35～4.6 mmol/L之间,由于稀释作用雨季的DIC浓度小于旱季。河流δ¹³C_DIC在-12.59‰~-2.99‰之间,北部流域、南部流域的河流以及洱海中部的白鹤溪、黑龙溪、中和溪和莫残溪的δ¹³C_DIC值要比其它河流偏负。在流域内岩性相似情况下,洱海入湖河流中的DIC浓度随着流域内的建设用地面积占比的升高而增加,随着植被(林地+草地)覆盖面积占比的升高反而减小。流域内林地和草地面积占比越大δ¹³C_DIC越偏正,耕地和建设用地面积占比越大入湖河流中的δ¹³C_DIC越偏负。其中的原因是受到耕地施肥和污染物排放等人为活动的影响,耕地中的土壤CO₂升高及河流中生物活动增强,导致洱海入湖河流的DIC浓度升高及其δ¹³C_DIC偏负,从而掩盖了林地和草地对河流中的DIC浓度及其δ¹³C_DIC的影响规律。在土地利用的影响方面,洱海入湖河流中的DIC浓度受到河流建设用地的影响最大,耕地的影响相对于建设用地来说要弱;δ¹³C_DIC也受到建设用地和耕地的控制,林地和草地对河流中的DIC浓度及其δ¹³C_DIC的影响较小。     

磷输入对湿地土壤有机碳矿化及可溶性碳组分的影响

采用室内培养试验,研究了土壤非淹水(土壤含水量为田间最大持水量60%)和淹水条件下,外源磷输入对沼泽湿地土壤有机碳矿化和土壤可溶性有机碳(DOC)及可溶性无机碳(DIC)含量的影响.结果表明,不同土壤水分条件下,土壤有机碳的矿化速率和累积矿化量均随着外源磷输入量的增加而增大;培养65d 后,土壤DOC 含量表现为先降低后升高,而DIC 含量则逐渐增大.不同磷处理下土壤有机碳的累积矿化量与土壤DOC 含量之间的相关关系并不显著,但是与土壤DIC 含量之间呈显著的正相关关系[R 为0.98 (淹水),0.99 (非淹水);P<0.05].相同磷输入水平下,淹水处理时土壤有机碳的累积矿化量、DOC 和DIC 含量均高于非淹水处理.外源磷输入沼泽湿地后,会通过提高土壤有机碳的矿化速率和土壤可溶性碳组分的淋失,加快土壤有机碳的损失速率及土壤CO2 的排放量.     

闽江下游不同碳组分及其通量特征

河流连接着地表主要碳库,在全球碳循环中发挥着重要作用.河流水体中不同碳组分的水平输送、水-气界面通量及其比例对认识河流在区域碳循环的作用具有重要意义.2013年11月-2014年10月在闽江下游竹岐水文站连续进行采样,分析水样中c（DIC）（dissolved inorganic carbon,溶解性无机碳）、c（DOC）（dissolved organic carbon,溶解性有机碳）和c（POC）（particulate organic carbon,颗粒性有机碳）,并结合相关参数估算闽江不同碳组分的水平及垂直通量.结果表明:① c（DIC）、c（DOC）、c（POC）分别为230~892、112~209、14~183 μmol/L.②调查期间闽江总碳水平通量达46×1010 g/a,其中,DIC水平通量为29×1010 g/a,占总碳水平通量的63%;POC水平通量为6×1010 g/a,相当于DOC水平通量（11×1010 g/a）的55%.③不同组分的季节变化特征不同,c（DIC）在丰水期较低、枯水期升高,表明DIC输出受流域生态系统的供应限制;各月c（DOC）变化不大,表明流域DOC输出潜力较大;c（POC）在丰水期明显升高,枯水季较低;溶解态碳是河水碳组分的主要部分;年内各月DIC水平通量分配较均匀,有机碳水平通量集中在丰水期.④闽江竹岐水体pCO₂（二氧化碳分压）为1 500~6 400 μatm（1 atm=101 325 Pa）,是大气CO₂的"源",闽江下游水-气界面CO₂垂直通量约为DIC水平通量的2%,闽江下游河流DIC输出以水平输出为主.建议今后进一步开展闽江中典型流域和水域的碳组分调查,加强闽江碳组分输出的控制机制研究.      

密云水库及其流域营养物集成模拟的模型体系研究

近年来由于连年干旱,密云水库面临着严重的水质和水量问题.为实现密云水库及流域的营养物集成模拟和预测,研究开发了以流域非点源模型、水体生态动力学模型和河流模型为基础的,在GIS、RS技术支持下的密云水库水环境模拟预测集成模型.生态动力学模型是由WASP模型和EFDC模型耦合而成,流域非点源模型选用SWAT模型系统,该系统同时包括了污染物在河流中的迁移转化模拟.研究采用马尔科夫链蒙特卡罗法进行参数识别.结果表明,实测水质数据基本位于模拟数据分布众数曲线上下,并基本落入了水质变量模拟分布80%置信度的置信区间内,模拟结果与监测数据匹配较好.说明流域集成模型体系得到了有效识别并能满足实际应用.     

密云水库及其流域营养物集成模拟的模型体系研究

近年来由于连年干旱,密云水库面临着严重的水质和水量问题.为实现密云水库及流域的营养物集成模拟和预测,研究开发了以流域非点源模型、水体生态动力学模型和河流模型为基础的,在GIS、RS技术支持下的密云水库水环境模拟预测集成模型.生态动力学模型是由WASP模型和EFDC模型耦合而成,流域非点源模型选用SWAT模型系统,该系统同时包括了污染物在河流中的迁移转化模拟.研究采用马尔科夫链蒙特卡罗法进行参数识别.结果表明,实测水质数据基本位于模拟数据分布众数曲线上下,并基本落入了水质变量模拟分布80%置信度的置信区间内,模拟结果与监测数据匹配较好.说明流域集成模型体系得到了有效识别并能满足实际应用.     

北京密云水库流域非点源污染现状研究

密云水库流域非点源污染现状的初步研究表明 :流域非点污染源主要有化肥损失、畜禽粪便流失、水土流失三种类型。水土流失是最主要、最直接的污染源 ,同时也是其它二种污染的载体 ;不同土地利用类型及耕作方式对污染物流失影响强烈 ,农田流失最严重 ,其中坡耕地形式流失量最大 ;汛期污染物流失量约占全年流失量的 60 % ,表明非点源污染已成为影响水库水质的主要污染源。应推广水土保持技术 ,防止水土流失 ;合理施肥 ,重视畜禽养殖业的环境管理。     

黄河小浪底水库水沙调控对DOC输送的影响

于2011年11月至2012年10月在黄河中游的三门峡、小浪底和花园口3个水文站进行每月1次的周期性采样观测以及在调水调沙期间进行连续采样观测,分析了小浪底水库水沙调控对溶解有机碳(DOC)输送的影响.结果表明,在小浪底水库和三门峡水库正常调度期间,三门峡站、小浪底站和花园口站的DOC含量分别为1.97~2.71 mg·L-1、1.87~2.76 mg·L-1和2.07~2.93 mg·L-1,并且均有明显的季节变化;在调水调沙期间,三门峡站、小浪底站和花园口站的DOC含量分别为2.14~3.32 mg·L-1、2.21~2.84 mg·L-1和2.11~2.84 mg·L-1,并且水库排沙阶段的DOC含量明显高于水库泄水阶段的DOC含量.无论是在水库正常调度期间还是在调水调沙期间,DOC含量与TSS含量及流量均没有表现出显著的相关性,而在水库正常调度期间DOC含量与水温呈现显著的正相关关系.11月~次年3月三门峡站和小浪底站的DOC输送量比较接近,4~7月三门峡的DOC输送量明显低于小浪底站,而8~10月三门峡站的DOC输送量又明显高于小浪底站,表明小浪底水库在8~10月大量拦蓄DOC,而在4~7月又将拦蓄下来的DOC排出水库.三门峡站、小浪底站和花园口站DOC年输送量分别为8.6×1010、9.0×1010和9.7×1010g,其中三门峡站9月DOC输送量最多,约占全年DOC输送量的22.0%,小浪底站6月DOC输送量最多,约占全年DOC输送量的17.6%,花园口站7月DOC输送量最多,约占全年DOC输送量的16.7%.在2012年调水调沙期间小浪底站和花园口站的DOC输送量占全年DOC输送量的比例分别为14.7%和13.8%,而三门峡站DOC输送量仅占全年DOC输送量的3.6%.     

密云水库上游流域土壤有机碳和全氮密度影响因素研究

为揭示影响密云水库上游流域土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)和全氮(total nitrogen,TN)密度的主要因子,采用野外采样、实验室分析和数理统计分析相结合的方法,研究了气候(温度和降水)、地形(海拔和坡度)、土壤理化性质(土壤容重、含水量、pH值和黏粒含量)以及土地利用方式等因素对SOC和TN密度的影响.结果表明,密云水库上游流域森林、草地、农田这3种土地利用类型表层(0～20 cm)SOC密度分别为4.77、6.79和2.90 kg.m-2,TN密度分别为0.41、0.69和0.30kg.m-2,3种土地利用类型之间SOC和TN密度差异显著(P<0.05);土壤含水量、土地利用方式、坡度、土壤pH值和黏粒含量是影响SOC密度的主要因子,土地利用方式、土壤黏粒含量和含水量则是影响TN密度的主要因子;气候、地形、土壤理化性质等区域环境因子共同解释了SOC和TN密度变异性的63.6%和53.4%,而环境因子和土地利用方式对SOC和TN密度变异性的综合解释程度分别为67.6%和57.8%.土地利用对SOC和TN密度变异性的贡献相对于环境因子而言较小,因此,建立高空间分辨率的区域环境因子数据库将是精确估算区域土壤碳氮贮量的关键环节.