闽江口养殖塘水-大气界面温室气体通量日进程特征

湿地围垦养殖是人类对于滨海湿地的主要干扰方式之一.以闽江口鳝鱼滩湿地围垦养虾塘和鱼虾混养塘为研究对象,利用悬浮箱-气相色谱法对养殖塘秋季水-大气界面CO2、CH4和N2O通量日进程进行了观测并同步测定了地面气象及表层水的物理、生物和化学指标.养虾塘和鱼虾混养塘水-大气界面CO2、CH4和N2O通量均具有明显的日变化特征,2种养殖塘整体上均表现为吸收CO2的汇,CO2通量平均值分别为-48.79 mg·（m2·h）-1和-105.25 mg·（m2·h）-1,排放CH4的源,CH4通量平均值分别为1.00 mg.（m2.h）-1和5.74 mg·（m2·h）-1,鱼虾混养塘水-大气界面CH4排放量和CO2吸收量均高于养虾塘.养殖塘水-大气界面温室气体通量受到诸多环境因子的影响,多元逐步回归分析结果表明,对于养虾塘,叶绿素a是影响其水-大气界面CO2通量日变化的主要环境因子,PO34-和SO24-是影响水-大气界面CH4通量日变化的主要环境要素;鱼虾混养塘水-大气界面CO2通量主要受到水温、叶绿素a的影响,而溶解氧、PO34-和pH是影响其CH4通量的主要环境因子。     

模拟SO42-沉降对闽江河口潮汐淡水湿地温室气体排放通量的影响

为了探究SO₄2-沉降对潮汐淡水湿地温室气体排放通量的影响,在闽江河口短叶茳芏（Cyperus malaccensis）潮汐淡水湿地模拟SO₄2-沉降,采用静态箱法测定样地环境因子与3种温室气体（CH₄、CO₂、N₂O）通量随SO₄2-添加量和不同月份的变化,采用多元逐步回归分析影响温室气体通量的关键因子.结果表明:①各环境因子和3种温室气体通量均具有显著的月际变化. ②添加SO₄2-显著增加了短叶茳芏种群密度和间隙水ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+-N）,但对其他环境因子无显著影响. ③添加SO₄2-显著抑制了CH₄排放,当SO₄2-添加量（以SO₄2--S计,下同）为40和120 kg/（hm2·a）时,CH₄通量分别减少了33.8%、69.9%;CO₂和N₂O通量随SO₄2-添加量的变化不显著,但分别趋于减小和增加,其中,SO₄2-添加量为40和120 kg/（hm2·a）时,CO₂通量分别减少了5.2%、11.8%,N₂O通量则分别增加了98.0%、103.0%. ④相关分析和多元逐步回归分析结果显示,沉积物温度及间隙水ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+-N）、ρ（NO_x--N）（NO_x--N主要包括NO₃--N和NO₂--N）是影响样地3种湿地温室气体排放通量的关键因子. ⑤当SO₄2-添加量为40和120 kg/（hm2·a）时,3种温室气体排放产生的综合温室效应呈减小趋势,分别降低了5.5%和13.5%.研究推断,SO₄2-沉降速率的升高有助于缓解潮汐淡水湿地对全球气候变暖的贡献.      

闽江河口短叶茳芏湿地及其围垦的养虾塘CH4排放通量的比较

以闽江河口鳝鱼滩的短叶茳芏湿地及由其围垦而成的养虾塘为研究对象,2016年5月—2017年3月,分别采用静态箱-气相色谱法和悬浮箱/静态箱-气相色谱法对短叶茳芏湿地和养虾塘白天CH_4排放通量进行观测,并同步测定短叶茳芏湿地和养虾塘水体/沉积物理化指标.观测期间短叶茳芏湿地和养虾塘均表现为大气中CH_4的排放源,释放量变化范围分别为1.09~38.38 mg·m~(-2)·h~(-1)和0.01~65.38 mg·m~(-2)·h~(-1),均值分别为(11.67±1.99)mg·m~(-2)·h~(-1)和(18.69±4.84)mg·m~(-2)·h~(-1),重复测量方差分析统计结果表明:虽然在整个观测时间尺度上,养虾塘CH_4排放通量与短叶茳芏湿地无显著性差异(p0.05),但是在养殖期养虾塘CH_4排放通量显著高于同期短叶茳芏湿地(p0.05),增加了68.0%.短叶茳芏湿地CH_4排放通量与沉积物温度、间隙水总磷含量呈显著正相关关系(p0.01),养虾塘水-气界面CH_4排放通量与养殖水水深呈显著负相关关系(p0.01).亚热带河口感潮沼泽湿地围垦成为陆基养虾塘后增加了CH_4排放通量.     

河口陆基养虾塘沉积物铁的含量和形态

为研究河口陆基养殖塘底泥中铁的迁移和转化机制,本文测定了福建省3个河口养虾塘养殖期表层和亚表层底泥沉积物中活性铁含量及间隙水的常见组分.结果表明,不同站点间晶质Fe（III）、非硫Fe（II）、有机铁、铁硫化物含量存在显著差异.间隙水SO₄^2-和Cl^-可能是影响不同站点间Fe的形态和分布存在异质性的主要环境影响因子之一.盐度较高的养虾塘,铁的硫化物含量较高,有机铁和晶质Fe（III）含量较少.陆基养虾塘底泥沉积物中活性铁含量按固相Fe（III） > 铁硫化物 > 非硫Fe（II） > 有机铁的顺序排列.养虾塘亚表层沉积物铁硫化物（FeS和FeS₂）含量高于表层沉积物,而表层沉积物有机铁含量与间隙水SO₄^2-和NH₄⁺浓度高于亚表层沉积物.铁硫化物的生成一定程度上降低河口陆基养虾塘沉积物营养盐污染的潜在风险.     

基于卫星遥感数据和污染控制政策分析河南省2001—2018年SO2浓度变化特征

为研究河南省长时间序列的ρ（SO₂）变化特征,运用MERRA-2卫星遥感资料并结合《大气污染防治行动计划》的实施,对河南省2001—2018年ρ（SO₂）的时空分布特征进行分析.结果表明:①河南省2001—2018年ρ（SO₂）的空间分布呈东北高、西南低的特征,高值、低值区域分别位于焦作市-新乡市-郑州市北部一带和洛阳市-三门峡市-南阳市交界一带;秋季、冬季ρ（SO₂）高于春季、夏季,冬季ρ（SO₂）比春季、夏季高50%~70%.②2011年前,河南省年均ρ（SO₂）不断上升,北部较南部增速快,年均增速为3.5~4.0 μg/（m3·a）;2011年后,西北部大部分地区ρ（SO₂）呈下降趋势,焦作市-新乡市-安阳市一带下降最快.③2013年《大气污染防治行动计划》实施后,河南省北部ρ（SO₂）呈递减趋势,濮阳市及其周边下降最快,降速超过0.4 μg/（m3·a）;但中南部仍呈缓慢增长趋势,增速高达0.6 μg/（m3·a）.研究显示,主要污染物总量的减排和《大气污染防治行动计划》的实施促进了河南省ρ（SO₂）的下降,但不处于京津冀大气污染传输通道“2+26”城市的地区ρ（SO₂）下降速度较慢甚至略有增长,应进一步加大非传输通道城市大气污染防治力度.      

云水和云下冲刷颗粒物与气态污染物对降水中硫酸盐和硝酸盐的贡献

为定量云水和云下冲刷分别对降水中SO₄2-、NO₃-的贡献,并进一步解析云下冲刷颗粒相和气相物质分别对降水样品中SO₄2-、NO₃-的贡献,于2016年4月-2017年2月采用APS-3A型降水自动采样仪对降水进行分段采集.采用离子色谱检测分段降水样品的ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）,分析其变化规律;在降水前、降水中及降水后同步采集并检测大气颗粒相ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和气相ρ（SO₂）、ρ（NO₂）,分析颗粒相中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和气相中ρ（SO₂）、ρ（NO₂）的变化与分布.结果表明:①ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）在同一场降水的分段样品中呈逐渐降低至后期趋于平稳的趋势,说明降水对空气中污染物的冲刷使空气逐渐清洁,后期冲刷作用有限使得降水中离子质量浓度趋稳.②颗粒相中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）与气相中ρ（SO₂）、ρ（NO₂）在降水前较高,在降水中减小,并在降水后回升,说明降水对颗粒相SO₄2-、NO₃-和气相SO₂、NO₂均有清除作用,降水结束后无云下冲刷作用,污染物质量浓度逐步回升.③云水对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为22%~56%（平均值为35%）、9%~49%（平均值为29%）,云下冲刷颗粒相SO₄2-、NO₃-对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为39%~69%（平均值为55%）、43%~73%（平均值为56%）,云下冲刷气相SO₂、NO₂对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为5%~17%（平均值为10%）、5%~19%（平均值为15%）.研究显示,降水中SO₄2-、NO₃-主要来源于云水和云下冲刷颗粒相SO₄2-、NO₃-,而来源于云下冲刷气相SO₂、NO₂较少.      

天津春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为明晰春节期间烟花爆竹燃放对大气环境的影响,利用天津地区2016年和2017年春节期间（除夕至农历十五,公历2016年2月7-22日、2017年1月27日-2月11日）大气污染物质量浓度的监测数据和气象观测资料,对这一时期大气污染物质量浓度的变化规律进行分析.结果表明:天津春节期间大气颗粒物质量浓度峰值均出现在初一的00:00-01:00.烟花爆竹燃放对ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）影响较大,尤其是对地面污染物质量浓度影响最大,并且对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响高度相对增高,但对ρ（NO₂）的实时影响最小.初一00:00-00:01,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）分别增加了305、178、80和7 μg/m3.烟花爆竹燃放使ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化曲线较非春节期间波动性增强,主峰值区（20:00-翌日01:00）污染物质量浓度升高和出现的时间延后;ρ（SO₂）主峰值出现时段由09:00-10:00变为00:00左右,并且其峰值剧增.烟花爆竹燃放使夜间空气中ρ（PM_2.5）上升,导致ρ（PM_2.5）在ρ（PM₁₀）的占比显著升高.2016年和2017年春节期间,PM_2.5、PM₁₀和SO₂的最大小时质量浓度及其变化率均高于春节前后（除夕前15 d和农历十五后15 d）,而NO₂和CO的最大小时质量浓度及其变化率则低于春节前后.2016年和2017年除夕ρ（PM_2.5）的半衰期分别为4.7和3.6 h.研究显示,即使在有利于扩散的气象条件下,烟花爆竹燃放仍可使天津地区ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）短时迅速增大,污染物质量浓度主峰值均出现在夜间,ρ（PM_2.5）的半衰期介于3~5 h.      

喀斯特山区筑坝河流水-气界面CO2通量变化特征及影响因素分析

水库是内陆水域生态系统的重要组成部分,在调节区域和全球碳循环中发挥着重要作用,为了解喀斯特山区筑坝河流水-气界面CO₂扩散通量的变化特征及影响因素,本研究以贵州省黔中水利枢纽工程区平寨水库为对象,于2020年1月、5月、7月和11月对其水体理化指标进行系统监测,运用TBL模型法计算水-气界面CO₂扩散通量。结果表明,平寨水库水化学类型为HCO₃+SO₄-Ca型,水化学特征主要受碳酸盐岩风化控制;表层水体pCO₂与CO₂扩散通量变化范围分别在124.64～558.76μatm和-18.85～15.90 mg/(m²·d)之间,1月表现为大气CO₂的源,5月、7月、11月均表现为大气CO₂的汇;垂向上水体pCO₂变化范围为124.64～5 409μatm,表现为表层低、底层高的差异特征。分析认为,影响平寨水库水-气界面CO₂扩散通量的因素主要是：碳酸盐...     

东洞庭湖涨水期水域碳汇特征及其影响因素

为了解东洞庭湖水域的碳汇特征,于2022年4月涨水期对东洞庭湖区域进行调查采样,并同步监测关键环境因子.运用垂向归纳模型和薄边界层法分别研究了东洞庭湖涨水期浮游植物的初级生产力以及水-气界面CO₂和CH₄的交换通量,基于碳收支关系计算水域净碳汇通量并分析其影响因素.结果表明:东洞庭湖涨水期水域碳汇能力存在空间差异性,总体表现出碳源的特征.湖区出口、城陵矶、岳阳楼、扁山、鹿角、湖中岛、蝴蝶口、大小西湖、六门闸上游、红星洲净碳汇通量为负值,表现为碳源,通量波动范围为-4.92～-0.17(mmol/(m²·h)),平均值为-1.95mmol/(m²·h);东湖区、六门闸下游净碳汇通量为正值,表现为碳汇,通量波动范围为1.10～2.24(mmol/(m²·h)),平均值为1.67mmol/(m²·h).东洞庭湖水域的净碳汇通量(NPP)主要受CO₂通量(F_CO2)、CO₂分压...     

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

规模化人工湿地的温室气体释放通量

基于规模化人工湿地工程——武河湿地的野外原位监测试验,采用静态箱-气相色谱法研究了人工湿地中温室气体(N₂O、CH₄和CO₂)释放特征与规律. 结果表明,武河湿地工程的N₂O和CH₄平均释放通量分别为14.35和35.54 mg/(m2·d),表现为N₂O、CH₄的释放源,但其释放通量低于城市污水处理厂;湿地(主要包括水体和土壤生物呼吸)的CO₂平均释放通量为2 889.4 mg/(m2·d). 人工湿地沿程N₂O、CH₄和CO₂释放特征有所不同,平均释放通量呈先升后降规律,在布水渠处N₂O释放通量最大,为51.92 mg/(m2·d);而6#溢流堰处CH₄释放通量最大,为182.03 mg/(m2·d). 人工湿地中温室气体释放亦具有明显的季节变化规律,表现为春夏季高于秋冬季.      

崇明东滩芦苇湿地温室气体排放通量及其影响因素

通过静态箱-气相色谱法对崇明东滩芦苇群落在生长周期内的3种温室气体——CH₄、N₂O和CO₂的排放、吸收特征进行研究. 结果表明:芦苇群落湿地CH₄排放通量受温度影响较大,夏季排放通量明显高于其他季节,年均排放通量为74.46μg/(m2·h);N₂O年均排放通量为2.22μg/(m2·h),冬季排放通量最大;CO₂的吸收率季节变化明显,年均排放通量为-101.93mg/(m2·h). 温度、芦苇植株光合作用及呼吸作用是影响CH₄产生和排放的主要因素;而沉积物氮素不足和限制,则是促使芦苇群落表现出对N₂O吸收的原因;芦苇的光合作用及土壤呼吸作用随温度和季节的变化是控制芦苇湿地CO₂的排放和吸收的主要因素. 芦苇植株发达的通气组织是CH₄和N₂O由大气向沉积物扩散的通道,同时分子扩散过程也是沉积物产生的CH₄、N₂O和CO₂扩散到大气中的途径和方式.      

北京城市地区CO2通量特征

城市CO₂排放是全球大气CO₂的重要来源. 为探讨不同气象背景条件、土地利用方式和覆盖类型以及能源消耗方式对城市CO₂排放的影响,利用北京325m气象塔(39°58′N、116°22′E)上140m高涡动相关仪监测的湍流数据,对2009年6月26日—2011年12月31日气象塔周边区域共919d CO₂通量的时间变化及方向分布特征进行了研究,并计算了CO₂的年排放量. 结果表明:CO₂通量受交通因素影响明显,各季节CO₂通量日间早、晚峰值出现时间与车流量高峰时间一致,该特征在冬季表现尤为突出. 冬季取暖会显著增加CO₂排放量;受供暖排放和植物休眠的影响,冬季CO₂通量全天均高于其他季节,日均值为30.1μmol/(m2·s),显著高于春、夏、秋三季的15.2、17.9和15.8μmol/(m2·s) (t-test,P<0.001). CO₂通量在不同方向的分布特征表明,其值与源区内人工建筑面积所占比例成正比;而在植被覆盖比例较高的方位,其CO₂通量相应较小. 气象塔周边区域CO₂年均排放量达到30.0kg/(m2·a),但仍小于伦敦的35.5kg/(m2·a).      

利用集合均方根卡尔曼滤波反演重庆地区SO2源排放

传统的"自下而上"清单方法估算的排放清单,其数据的准确性和时效性存在较大局限.基于集合均方根卡尔曼滤波的源清单反演方法,结合WRF-CMAQ（天气研究和预报模式-公共多尺度空气质量模型）被用于对以清华大学编制的2010年MEIC（中国多尺度排放清单模型）排放清单为基础制作的重庆地区SO₂排放源进行反演试验以解决准确性和时效性问题,试验时间段为2014年10月15-31日,重庆主城17个环境空气质量国控监测点ρ（SO₂）小时观测资料用于反演及检验.结果表明:该方法能够反演重庆地区SO₂源排放量,随着反演次数增加,基于反演排放源预报的ρ（SO₂）预报误差持续减小,反演4次后预报误差达到比较低的稳定的水平,其均方根误差均低于20 μg/m3. 5次反演后SO₂源排放量用于2014年10月24-29日每天起始预报,其预报的站点、时间平均的均方根误差从100~400 μg/m3降至30 μg/m3以下.反演中应用局地化尺度减少集合取样误差影响,54与81 km两个局地化尺度反演结果对预报改善效果相当,表明主要影响重庆主城ρ（SO₂）的源排放位于主城及周边地区,也说明内源排放对重庆主城ρ（SO₂）起主要影响.反演后面源排放量主城区降幅约为30 kg/（d·km2）,周边地区减少10~20 kg/（d·km2）,主城区部分SO₂点源排放量降幅约为25 kg/（d·km2）,说明2010年MEIC排放清单高估了试验时段重庆地区的SO₂排放.      

超大城市SO2排放对硫酸盐区域分布影响的观测与模拟

2002年8月14—24日在临安采集气溶胶样品,对气溶胶质往往w量和离子成分的尺度分布进行分析.结果表明:SO₄2-主要集中在粒径<2.1 μm的细粒子中,约占所有尺度段上SO42-质量总和的94%;细粒子(PM_2.1)中,ρ(SO₄2-)和ρ(NH₄+)最高,二者之和占所分析离子质量浓度总和的89%. 利用公共多尺度空气质量模式(CMAQ)的过程分析对影响硫酸盐气溶胶分布特征的主要因子进行定量评估,结果表明:经过云内液相氧化和湿清除形成硫酸盐气溶胶的速率为0.19 μg/(m3·h),其对硫酸盐气溶胶的贡献最大;SO₂液相氧化反应中速率最大的是H₂O₂〔5.26 μg/(m3·h)〕,其次是O₂〔4.14 μg/(m3·h)〕和O₃〔1.56 μg/(m3·h)〕. 模拟分析证明,采样期间研究区域SO₄2-主要是由上海及其以南的浙江沿海一带通过SO₂云内与H₂O₂和O₂的液相氧化反应生成. 通过模式敏感性试验发现,在个例的风场配置下,上海排放的SO₂对临安地区的SO₂和硫酸盐的贡献率分别达15%和22%.      

水稻成熟衰老期叶际及根际氮氧化物排放的光控机制

为研究水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs(nitrogen oxides gases, 氮氧化物)排放的光控机制,在同步测定条件下,采用密闭箱法,研究了不同光质(黄、绿、白、红、蓝光)、光强〔0.00、(50.00±2.35)(75.00±2.32)(100.00±3.89) μmol/(m2·s)〕对水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs排放的影响. 结果表明:在相同氮源〔NH₄NO₃-N,ρ(N)为90 mg/L〕下,日间光强为(75.00±2.32) μmol/(m2·s)时,水稻成熟衰老期叶际N₂O和NO的平均排放速率分别为18.09、0.39 μg/(pot·h),二者排放量分别占各自总排放量的28.88%、30.78%;在(100.00±3.89)μmol/(m2·s)光强条件下,叶际N₂O和NO的平均排放速率则分别为23.27、0.50 μg/(pot·h),二者排放量分别占各自总排放量的36.74%、27.92%. 在0.00～(100.00±3.89)μmol/(m2·s)日间光强下,水稻叶际及根际N₂O和NO排放随随光强增加而增强,但不同光照条件下水稻叶际及根际均无明显的NO₂净排放作用. 在光强一致〔(20.00±0.48)μmol/(m2·s)〕条件下,同期黄、绿、白、红、蓝光处理的水稻叶际N₂O平均排放速率分别为24.90、15.46、13.85、16.40和19.77 μg/(pot·h),红、蓝光在抑制水稻叶际N₂O及根际NO排放的同时,也促进了水稻根际N₂O的排放. 研究显示,水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs排放均以N₂O为主,叶际N₂O的排放可以反映根际N₂O的排放情况. 光照越强,NOGs排放就越明显. 适度控制日间光强并增加红、蓝光比例,可抑制N₂O和NO排放.      

上海城市河流温室气体排放特征及其影响因素

为研究城区和郊区河流3种温室气体(N₂O、CH₄和CO₂)排放通量的差异,分别于春季(2013年4月)、夏季(2013年7月)、秋季(2013年10月)和冬季(2014年1月),利用浮箱法和扩散模型法对上海市城区河流(苏州河)和郊区河流(淀浦河)的温室气体排放通量进行了观测;并探讨了人类活动干扰下环境因子对温室气体排放的影响. 结果表明:研究区内2条河流是温室气体的排放源,城区河流N₂O和CH₄的扩散排放通量和浮箱排放通量年均值均比郊区河流大1~2个量级, CO₂两种排放通量在城郊区2条河流的年均值相当. 苏州河N₂O、CO₂和CH₄扩散排放通量年均值分别为15.88、6 748.27和84.98 μmol/(m2·h);淀浦河分别为0.61、2 978.98和9.61 μmol/(m2·h). 苏州河N₂O、CO₂和CH₄浮箱排放通量年均值为15.77、4 041.61和6 721.08 μmol/(m2·h);淀浦河为0.60、1 214.77和59.58 μmol/(m2·h). 城市河流呈现出高氮负荷及缺氧的特征,是影响中心城区河流N₂O、CO₂和CH₄扩散排放通量偏高的重要因素. CH₄浮箱排放通量和扩散排放通量的差异显示,城市河流中的富碳氮缺氧环境条件有利于随机气泡排放的发生,增强了温室气体的排放.