文章來源：Picarro Blog在Picarro公司，我們樂于聽到研究小組如何將我們的系統(tǒng)運用到他們的項目中。來自圣彼德堡北極與南極研究所(AARI)的安娜·科薩切克(Anna Kozachek)撰寫了一篇短文，其中講述了她的團隊如何在南極環(huán)航探險 (ACE) 項目中使用Picarro L2130-i和L2120-i的詳情。南極環(huán)航探險(ACE)由萌?；饡?ACE Foundation)、瑞士極地研究所(SPI)和俄羅斯圣彼得堡的北極與南極研究所(AARI)共同組織發(fā)起。探險隊一起登上俄羅斯特列什尼科夫院士(Akademik Tryoshnikov)號考察船。探險隊此行的主要目的是環(huán)航南極洲，沿著環(huán)航路線進行海洋觀測和氣象觀測，同時對亞南極洲和南極諸島進行陸地觀測。探險隊從開普敦(Cape Town)出發(fā)，將于92天后返航。詳細路線圖此次探險活動承載著來自七個不同國家和地區(qū)的55名科學家著手進行的22個項目。這個名為“亞南極島嶼生態(tài)系統(tǒng)的演變及其現狀”的 AARI 項目涉及了若干項研究課題，包括湖泊沉積物取樣、島上土壤取樣、過去海平面變化的地貌觀測、大氣中懸浮微粒的測量和大氣水蒸汽的同位素組成。我們的實驗室，即AARI的氣候與環(huán)境研究實驗室，此行的主要考察任務是研究冰芯數據中的古氣候。在過去幾個世紀，南極洲長期缺少氣象站，人們記錄高頻氣候變化的唯一途徑就是測量南極洲不...
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鹽沼是地表過濕或季節(jié)性積水、土壤鹽漬化并長有鹽生植物的地段。濱海鹽沼以草本植物為主，沿潮間帶延伸，可忍受高鹽條件和因漲潮引起的周期性淹水。鹽沼植被生產力高，可為許多物種提供繁殖、覓食和越冬的場所。鹽沼植被地上生物量（AGB）的估算為監(jiān)測鹽沼生態(tài)系統(tǒng)時空穩(wěn)定性、生產力和地上碳儲量提供了有用信息。然而，以往關于AGB的估算研究主要局限于站點水平，且通常基于單一植被類型。與野外地面調查方法相比，遙感（RS）衛(wèi)星成本低、速度快、范圍廣，在鹽沼植被結構和生物物理指標的空間估計方面更具優(yōu)勢。其中，UAV-LiDAR數據具有較高的時空分辨率，在濱海鹽沼三維結構監(jiān)測中具有很大潛力。然后目前，利用UAV-LiDAR數據估算鹽沼植被AGB的研究有限。為了確定濱海鹽沼潮溝對植被群落空間分布及其生物量的影響， 來自復旦大學的研究團隊在上海崇明東灘濱海濕地（121°54′-121°55′E，31°27′-31°28′N）進行了研究，主要目的為：（1）探索UAV-LiDAR數據估算鹽沼植物AGB的潛力；（2）研究潮溝對鹽沼植物群落空間格局及其地上C儲量的影響。作者于2019年9月基于DJI M600平臺，利用LR1601-IRIS LiDAR傳感器（北京理加聯(lián)合科技有限公司，北京依銳思）收集UAV-LiDAR數據。于2019年9月27日和28日獲取光學圖像數據。于201...
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土壤水力參數，如田間持水量（FC）和永久萎蔫點（PWP），在灌溉管理、干旱風險評估和土地利用規(guī)劃等方面發(fā)揮著重要作用。這些水力特性是動態(tài)的，隨土壤類型、作物類型和生長季而變化。傳統(tǒng)方法估算大尺度水力特性費時費力，而土壤傳遞函數（PTF）作為一種替代方法，已被用于使用易測量的土壤特性（如土壤粒級、有機碳和容重）來估計土壤水力特性。這些預測參數在很大程度上受各種內在土壤特性如土壤質地、結構、有機質、容重和孔隙度的影響。隨著光譜技術的不斷發(fā)展，因其快速、低成本和無損測量，許多研究者已經利用可見近紅外（Vis-NIR）光譜預測了土壤特性，而使用光譜數據繪制印度土壤類型水力特性的研究非常有限?；诖?，在本研究中，一組研究團隊在印度卡納塔克邦高原北部地區(qū)收集了558個土壤樣本，在實驗室中測量了其FC， PWP和土壤含水量，并利用ASD FieldSpec光譜儀測量土壤光譜反射率。通過支持向量機、隨機森林和偏最小二乘回歸三個模型預測FC和PWP。其中，2/3的數據集用于校準（368個樣品），1/3的數據集用于驗證（190個樣品）。本研究目標為通過不同統(tǒng)計技術檢驗實驗室Vis-NIR光譜數據估算水力參數的有用性。研究區(qū)域圖【結果】卡納塔克邦高原北部土壤光譜反射率分布（平均值和標準偏差）（N = 558）。FC和PWP預測模型的性能（50 次迭代）驗證集FC和PWP預測值和觀測值散點圖（RF方法）（...
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了解亞熱帶森林樹種的準確信息對于森林可持續(xù)管理、生態(tài)系統(tǒng)服務評估、生物多樣性監(jiān)測以及生態(tài)環(huán)境保護至關重要。因此，亟待快速有效的方法對單個樹種進行分類。傳統(tǒng)的樹種地面調查費事、費力、成本高，難以大面積實施。而遙感可以獲取較大區(qū)域的特征信息。許多遙感數據，如超高分辨率RGB、機載高光譜和雷達數據，已廣泛應用于單木分割和樹種分類。然而以往都是利用其中一種或兩種類型的數據進行研究，綜合這三種遙感數據進行樹種分類的研究十分有限?；诖?，為填補研究空白， 研究者們于2019年8月在中國南方深圳的亞熱帶闊葉林聚龍山公園（114°23′28′′E，22°43′50′′N）基于UAV LiDAR，高光譜（Resonon Pika L高光譜成像儀）、超高分辨率RGB數據以及地面數據進行單個樹種的分類。作者首次開發(fā)了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut（WST-Ncut）算法進行單木分割。然后整合UAV LiDAR（提取結構特征），高光譜（提取光譜特征）和超高分辨率RGB數據（提取紋理特征）進行分類。最后通過總體精度（OA）和kappa系數（k）評估分類精度。主要研究目標為：（1）評估所提出的WST-Ncut算法在亞熱帶闊葉森林進行單木分割的準確性；（2）與單獨使用這些數據相比，評估UAV LiDAR，高光譜和超高...
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【摘要】土壤含水量的時空異質性影響著土壤水和植物莖木質部水的同位素組成。然而，土壤水分條件對廣泛報道的土壤水-植物莖木質部水同位素偏差的影響尚缺乏系統(tǒng)地評估。為此，本研究連續(xù)兩年在兩個土壤水分條件不同的樣地測定了檸條莖木質部水和土壤水的δ2H和δ18O值（利用全自動真空冷凝抽提系統(tǒng)LI-2100，北京理加聯(lián)合科技有限公司）提取土壤和植物莖木質部中的水分，然后進行同位素測量）。結果表明，在較濕潤的樣地1，莖木質部水與土壤水在兩年中都表現出明顯的同位素偏差（兩者的重疊率【研究區(qū)域】該試驗是在中國黃土高原北部六道溝小流域 (38°46′-38°51′N，110°21′-110°23′E)進行?！狙芯糠椒ā?1) 土壤束縛水同位素的計算本研究中，將張力計在?60 kPa壓力下收集到的水分視為土壤移動水，而壓力值大于?60 kPa時收集到的水分則視為土壤束縛水。在土壤水分特征曲線上，土壤水吸力為60 kPa時對應的土壤含水量被認為是土壤束縛水的最大含水量。土壤水的質量含水量可以通過野外試驗測定。土壤水含水量與土壤束縛水最大含水量的差值為土壤移動水的含水量。最后，根據實測的土壤水與土壤移動水的同位素值，可以計算出土壤束縛水的同位素值。式中，δLMW 、δBW、δMW分別為土壤束縛水、土壤水和土壤移動水的同位素值，θLMW、θBW、θMW分別為土壤束縛水、...
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在大氣、陸地、海洋和湖泊環(huán)境中均已發(fā)現了微塑料（顆粒20-1400 kg/m3。相當一部分人造塑料比水重，當其進入到水環(huán)境中時，會進入到沉積物系統(tǒng)中。已有研究表明，海洋沉積物中微塑料的存在會改變沉積物微生物群落組成，顯著影響N循環(huán)，并會影響沉積物生物地球化學過程等。在全球氣候變暖的背景下，在沉積物-水-大氣界面，湖泊生態(tài)系統(tǒng)的物質交換更頻繁，其對環(huán)境變化更敏感，因此，應該重視微塑料對淡水沉積物的影響。此外，淡水湖泊，水庫及其沉積物是溫室氣體排放的重要來源。應注意微塑料進入淡水沉積物中時是否會影響其生態(tài)環(huán)境、溫室氣體排放和微生物群落。近來，微塑料研究重點已逐漸從海洋水環(huán)境轉向淡水和沉積環(huán)境。然而，很少有研究關注淡水沉積環(huán)境中微塑料的影響和生態(tài)效應?；诖耍诒疚闹?，來自南開大學環(huán)境科學與工程學院的研究團隊選擇5~2000 μm的微塑料進行實驗。將六種不同直徑的聚對苯二甲酸乙二醇酯（PET）顆粒長期（90天）暴露在淡水沉積物中，研究其對溫室氣體排放（利用Picarro G2508溫室氣體分析儀測量CO2，CH4和N2O濃度）、養(yǎng)分循環(huán)和微生物群落的影響。作者假設：（1）不同粒徑的PET可以在不同程度上促進淡水沉積物系統(tǒng)溫室氣體排放；（2）PET可以影響微觀世界的生化環(huán)境和淡水沉積物中的微生物群落；（3）不同粒徑的微塑料在不同培養(yǎng)期發(fā)揮著作用?！窘Y果】溫室氣體排放率。生化變量主成分分析圖...
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玉米是世界上最重要的作物之一。在玉米生長過程中，氮（N）是最重要的營養(yǎng)元素之一。玉米葉片中N轉運主要以谷氨酰胺的形式進行。玉米產量與灌漿期葉片中的谷氨酰胺、谷氨酸、丙氨酸、天冬氨酸和天冬酰胺等氨基酸具有很好的相關性。因此，準確快速估算玉米葉片氨基酸含量對于提高玉米產量和N利用效率至關重要。分光光度法、化學分析法和質譜法是確定氨基酸含量的主要方法，具有高靈敏度和高準確度。然而，這些方法會破壞樣品，且需要復雜的樣品處理過程，通量低，成本高。高光譜成像技術因其快速、高通量和無損式測量成為估算作物生理生化參數的新方法，且已廣泛用于作物表型性狀的高通量篩選。然而，目前利用高光譜數據估算新鮮玉米葉片氨基酸含量的研究十分有限?；诖耍瑸樘钛a研究空白，在所附的文章中，中國農業(yè)大學的研究團隊以新鮮玉米葉片為研究對象，探索了高光譜成像技術估算其氨基酸含量的可行性?？紤]到施氮量對玉米葉片氨基酸含量的極大影響，作者設置了兩個變量施氮實驗。利用Resonon Pika L高光譜成像儀（光譜范圍為400-1000 nm）采集玉米葉片的高光譜圖像，并測量了玉米葉片24種氨基酸含量。作者利用NDVI從背景中分離出綠色葉片（高光譜圖像預處理），利用Savitzky-Golay濾波進行去噪（數據預處理）。在模型建立過程中，作者首先通過樣本變異系數（CV）和偏最小二乘回歸（PLSR）篩選了各氨基酸含量的敏感波段范圍和特...
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陸地生態(tài)系統(tǒng)土壤每年釋放大量二氧化碳（CO2），主要來源于凋落物和土壤C分解。養(yǎng)分有效性，尤其是N和P，在凋落物和土壤C分解中發(fā)揮著重要作用。一般來說，熱帶森林是P受限的生態(tài)系統(tǒng)，凋落物和土壤C分解動態(tài)對P添加響應程度大于N添加。大量研究表明，在熱帶森林中P添加會加速土壤C和凋落物分解，從而減少土壤C儲量。但也有一些研究結果與此不同，這種不確定響應需要我們進一步詳細研究以了解其潛在機制。目前，大多數研究主要集中在凋落物或土壤C分解上，鮮少進行凋落物和土壤C分解的綜合實地研究?；诖耍诒疚闹?，一組研究團隊通過中國廣東省西南部中國科學院小良熱帶海岸帶生態(tài)系統(tǒng)定位研究站（21°270′N，110°540′E）11年長期N和P添加試驗，結合自然豐度C同位素（G2201-i Isotopic CO2/CH4, Picarro, Santa Clara, CA, USA）研究，以同時量化N和P添加對凋落物分解和土壤C礦化作用的影響。作者利用干燥的玉米葉片和玉米根系（兩者木質素濃度不同）作為凋落物輸入。將凋落物和N/P添加土壤混合以監(jiān)測葉片凋落物和SOC分解。作者假設：（H1）N添加會減慢總CO2釋放，P添加會加速總CO2釋放；（H2）N添加會阻礙凋落物和土壤C分解，而P添加會加速凋落物和土壤C分解；（H3）玉米葉片比玉米根系分解更快。為驗證假設，作者測量了總CO2通量，并...
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監(jiān)測和量化河口（如珠江河口（PRE））懸浮沉積物濃度（SSC）可為環(huán)境過程、水文建設和航行提供重要信息。傳統(tǒng)上基于原位測量進行SSC制圖缺乏詳細分析時所需的空間覆蓋范圍。而以往的許多研究表明，基于衛(wèi)星圖像可以在適當尺度上有效監(jiān)測大型河口區(qū)域SSC格局及變化。然而，單個傳感器獲得的衛(wèi)星圖像通常無法保證用于大空間尺度或長期研究，利用多源衛(wèi)星圖像進行SSC反演在學術界越來越受歡迎。而就反演方法而言，目前仍廣泛使用基于線性回歸和多因素統(tǒng)計的經驗分析方法，而主成分分析和人工神經網絡也是提高精度的有效替代方法。而在小型水體中低SSC預測仍是一個挑戰(zhàn)?；诖?，在本研究中，一組研究團隊以珠江河口為研究區(qū)域，基于原位光譜數據（ASD FieldSpec 4光譜儀）和SSC測量，輔助以環(huán)境信息，例如經度、維度、風速和其它大氣環(huán)境因子，并基于Landsat TM/OLI和Sentinel-2圖像開發(fā)模型以量化SSC。通過均方根誤差（RMSE）和相對誤差（RE）評估模型的性能。最后通過所開發(fā)的模型進行珠江河口1986-2020年SSC分布制圖。本研究主要目標為：（1）調查PRE SSC分布的空間格局；（2）探索過去25年SSC的時空變化；（3）分析SSC變化的影響因素及其與人類活動的關系?！窘Y果】2020年7月22日和12月20日原位收集的光譜反射率曲線。從Landsat-8 OLI提取的SSC多年平均值...
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作為氣候變化的主要驅動力，CO2是最重要的長壽命溫室氣體，約貢獻了66%的輻射強迫。自1956年以來，在美國夏威夷的莫納洛亞山進行了大氣CO2濃度首次長期觀測，在全球大氣監(jiān)視網（GAW）計劃下，迄今為止測量已擴展到約400個站。這些站點主要位于相對偏遠地區(qū)，從區(qū)域到全球尺度上捕獲CO2信號，以理解碳循環(huán)及其對氣候變化的影響。然而，城市化和工業(yè)化區(qū)人為排放量占全球CO2排放量的70%以上。為擴大溫室氣體觀測網，準確估算CO2通量，在GAW計劃框架下，中國建立了8個國家溫室氣體監(jiān)測站，并同時安裝了大量城市站點，服務于碳中和戰(zhàn)略和國內省際碳交易市場。長江三角洲地區(qū)是中國經濟最發(fā)達、城市化最密集的地區(qū)，人為CO2排放受到高度的關注?；诖耍诒疚闹?，來自浙江工業(yè)大學環(huán)境學院的一組研究團隊以長江三角洲典型城市杭州為研究對象，于2016.3.27-2020.12.31年對其大氣CO2摩爾分數（Picarro G2301CO2、CH4和H2O分析儀）進行了觀測。還介紹并比較了鄰近的世界氣象組織/全球大氣監(jiān)視網(WMO/GAW)計劃站點（臨安，LAN）的CO2摩爾分數（Picarro G2401 CO、CO2、CH4和H2O分析儀）。同時分析了時間變化、季節(jié)變化和COVID-19流行病的影響?！窘Y果】在杭州（上圖）和臨安（下圖）站觀測到的每小時CO2摩爾分數。（a）四個季節(jié)大氣CO2摩爾分數的日變...
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