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對地表入滲和蒸發(fā)通量的分配，以及準確量化不同空間尺度下土壤與大氣之間的質(zhì)量和能量交換過程，都需要了解土壤的水文性質(zhì)（如土壤水分特征曲線和導(dǎo)水率特征曲線）。土壤水分特征曲線（SWRC）描述了在基質(zhì)勢下土壤水分含量的平衡情況，是重要的水文特性，與土壤孔隙的大小分布和結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，受土壤結(jié)構(gòu)、質(zhì)地、有機物和粘土礦物等因素的影響。傳統(tǒng)測量SWRC的實驗室方法繁瑣，數(shù)據(jù)往往不完整，且只覆蓋有限的水分含量范圍。近年來，近程和遙感技術(shù)得到了廣泛關(guān)注，特別是在光學(xué)域內(nèi)的土壤反射光譜已被用于獲取土壤礦物學(xué)和化學(xué)成分、有機物含量、粒度分布及水分含量等信息。這些研究為衛(wèi)星遙感提供了大尺度測繪的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法主要依賴光譜轉(zhuǎn)移函數(shù)，盡管能有效推斷土壤水力特性，但需大量數(shù)據(jù)進行模型校準。本文提出了一種新的實驗室方法，通過水分含量依賴的短波紅外（SWIR）土壤反射光譜直接估計SWRC，利用最近開發(fā)的前向輻射傳輸模型，僅依賴水分含量-反射率數(shù)據(jù)對，計算更高效，無需反演流動方程，簡化了測量過程。為了測試提議的新實驗室方法，作者使用了21種亞利桑那州土壤，這些土壤的質(zhì)地（表 1）和礦物成分（即高嶺石、云母/伊利石、蒙脫石、蛭石、綠泥石和黑云母含量）有很大差異。下面提供了實驗確定的 SWRC 和干燥土壤的反射光譜的描述。表 1. 亞利桑那州土壤的質(zhì)地特性使用ASD LabSpec®2500 地物光譜儀測量不同含水量水平的土壤反射光譜。波長范圍：350-2500nm。將烘干的土壤樣品通過2mm篩子，然后裝入直徑為40mm、高度為1.5mm的黑色金屬容器中。反射率測量采用與SWRC測量相同的目標填充密度。樣品經(jīng)過仔細平整（即不壓實以盡量減少陰影效應(yīng)）。土壤樣品最初用2毫升注射器浸透，在土壤從浸透到風(fēng)干的過程中，每3分鐘自動獲取一次反射光譜。圖 2. (a) 假設(shè) θo= 0.18, l...
發(fā)布時間: 2024 - 11 - 07
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在城市污水處理與農(nóng)村生活廢棄物管理中，化糞池作為一種常見的糞便處理設(shè)施，承擔(dān)著重要角色。然而，化糞池在分解過程中會產(chǎn)生包括氨氣在內(nèi)的惡臭氣體，這些氣體不僅對周圍環(huán)境造成異味污染，還可能對人體健康構(gòu)成威脅。以下論文中，來自上海市環(huán)境科學(xué)研究院的研究團進行了化糞池的相關(guān)研究，以降低化糞池氨氣排放對環(huán)境的負面影響，促進生態(tài)平衡和可持續(xù)發(fā)展，為相關(guān)領(lǐng)域的政策制定和技術(shù)改進提供理論依據(jù)和實踐指導(dǎo)。中國城市潛在NH3排放源-化糞池背景介紹在中國高度污染的城市大氣中，大氣新粒子形成可能是由于硫酸和胺的成核機制，而目前尚不清楚為什么中國的城市大氣中富含胺。在城市中，盡管抽水馬桶的普及率接近100%，但人類排泄物大多儲存在建筑物下面的化糞池中，而不是直接運往污水處理廠?；S池中大量NH3是微生物分解的產(chǎn)物，可以通過連接屋頂?shù)乃芰瞎茚尫诺酱髿庵?。鑒于胺與氨是共同排放的，有理由認為人類排泄物也可能是中國城市中胺的重要來源。除了解氨排放特性外，基于氨和胺同時測量來制定準確的氨排放清單是必要的。研究方法來自上海市環(huán)境科學(xué)研究院的研究團隊于2020年7月6日至30日在上海市環(huán)境科學(xué)研究院的化糞池及室外環(huán)境中利用Picarro G2103氨氣分析儀以1HZ高時間分辨率進行了NH3在線測量，同時測量了各種胺組分。結(jié) 論在人類活動的驅(qū)動下，持續(xù)觀測到強烈的C2-和C3-胺排放脈沖，其中（C3H7N）以前很少測量到，...
發(fā)布時間: 2024 - 05 - 08
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目錄1. 后處理方法介紹1.1 Ustar閾值判斷（主要針對夜間NEE）1.2 數(shù)據(jù)插補1.2.1 查表法插補（LUT法）1.2.2 平均日變化曲線法（MDC法）1.2.3 樣本邊緣分布采樣法（MDS法）1.3 數(shù)據(jù)拆分2. REddyProc包處理數(shù)據(jù)格式介紹2.1 輸入需要處理數(shù)據(jù)的格式2.2 輸出處理完畢數(shù)據(jù)的格式3. REddyProc包的R代碼介紹3.1 準備—R程序包安裝、運行、目標數(shù)據(jù)導(dǎo)入和調(diào)整3.2 數(shù)據(jù)后處理3.2.1 Ustar閾值計算3.2.2 數(shù)據(jù)插補3.2.3 NEE拆分插補3.2.4整合處理結(jié)果并輸出數(shù)據(jù)渦動通量數(shù)據(jù)處理分為在線處理（online-processing）和后處理（post-processing）。其中在線處理針對高頻通量數(shù)據(jù)（e.g.10Hz data）通過一系列標準方法進行計算，最后得到帶有質(zhì)量評價的低頻通量數(shù)據(jù)（e.g.half-hour data），后處理主要包括Ustar閾值估計、數(shù)據(jù)插補和碳通量（NEE）拆分（植被總生產(chǎn)力GPP和呼吸消耗Re）及其結(jié)果的可視化表達。當(dāng)夜間大氣湍流運動較弱時，摩擦風(fēng)速u?降低，渦動相關(guān)系統(tǒng)測量碳通量NEE時會出現(xiàn)低估的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)漂移值增多。通常需要判斷出u?閾值，剔除這些低于u?閾值的NEE；對缺失的數(shù)據(jù)進行插補，有利于得到完整的時間序列并得到更長時間尺度（月或年）下的均值；NEE通過主流的模型方...
發(fā)布時間: 2024 - 04 - 26
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近年來，采用渦動相關(guān)(eddy-covariance，EC)方法測量溫室氣體通量的站點數(shù)量在迅速增加，但是要在科學(xué)目的、工程標準、安裝運行成本和實用性之間做出平衡，尋找到最佳的解決方法，仍是一個具有挑戰(zhàn)的工作。從觀測結(jié)果準確性和精確度來說，選址、建塔等站點設(shè)計的環(huán)節(jié)是重中之重。1、位置選擇站點選址的基本原則是，該站點能夠盡量觀測到全部的研究對象，這涉及到兩個問題，一個是方向，一個是架設(shè)高度。首先是確定觀測區(qū)域近幾年的主風(fēng)向，可以參考近幾年的氣象數(shù)據(jù)。由于中國大部分地區(qū)是季風(fēng)氣候，一般在春夏和秋冬會有兩個主風(fēng)向，這時候要考慮通量儀器的架設(shè)方向，實驗觀測的主要周期等。如果儀器架設(shè)方向可以隨主風(fēng)向的改變方便調(diào)整，或者實驗周期是明確區(qū)分了春夏或者秋冬，那么在選址時可以選在觀測對象的下風(fēng)向，這樣可以盡可能多的觀測到目標對象；如果不能改變通量儀器的架設(shè)方向，且是長期定位觀測，那盡量將觀測地點選址在觀測對象的中央位置，或者沿主風(fēng)向的中點位置，這樣可以盡可能的在不改變儀器方向和位置的前提下，觀測到盡可能多的研究對象。確定架設(shè)高度要滿足通量儀器的基本觀測條件， 即滿足湍流運動的充分交換。一般的架設(shè)高度是下墊面冠層高度的1.5到2倍（具體確定觀測高度的經(jīng)驗法則見圖 1）；在相對平坦和均勻的下墊面條件下，觀測距離大約是觀測有效高度的100倍（風(fēng)浪區(qū)原理），具體范圍需要根據(jù)footprint源區(qū)計算，隨著...
發(fā)布時間: 2024 - 04 - 26
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大興安嶺地處中國東北，這里的氣候寒冷干燥，冬季漫長而嚴寒，夏季則短暫而涼爽，適宜白樺的生長。亭亭白樺，悠悠碧空，微微南來風(fēng)。春天，是大興安嶺的白樺樹復(fù)蘇的季節(jié)。雪融水潤，大地回春，在這神秘而美麗的土地上，白樺樹以其獨特的水分利用能力，展現(xiàn)出了大自然魅力。大興安嶺南部白樺的水分利用規(guī)律及其對干旱環(huán)境的適應(yīng)性本研究旨在考察大興安嶺南部天然次生林中主要植物白樺（Betula platyphylla）的水分利用模式。該調(diào)查利用氧穩(wěn)定同位素技術(shù)，時間跨度涵蓋2019年7月至2020年9月。東北地區(qū)研究區(qū)的位置及其森林分布（綠色）?！捌渌笔侵噶值兀ɑ疑┮酝獾耐恋乩妙愋?。在兩年的時間里，在純白樺林內(nèi)建立的 30 m × 30 m 的樣地內(nèi)進行了季節(jié)性田間試驗。作者選擇了五棵健康的白樺木，其高度和胸徑接近研究區(qū)域的平均值。樣地土壤剖面較淺（厚度約為 40-70 厘米）土壤采樣在每月中旬無雨的日子或降雨后的幾天進行。每月系統(tǒng)采集10 cm、20 cm、30 cm、40 cm、60 cm深度的樹木木質(zhì)部水和土壤水樣本，進行穩(wěn)定同位素分析。成熟植物體內(nèi)水的同位素組成可以反映植物水分來源的同位素組成。2019年和2020年（5月至10月）在樣樹上取樣，每棵樣樹取樣3個重復(fù)。使用手動螺旋鉆獲取土壤水樣，并用封口膜密封在玻璃容器中，用于隨后的同位素分析。為了減輕蒸發(fā)對同位素含量的影響，所有土壤...
發(fā)布時間: 2024 - 04 - 18
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中國農(nóng)業(yè)發(fā)生于新石器時代。中國農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)包括種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)和副業(yè)；但數(shù)千年來一直以種植業(yè)為主。東北地區(qū)的黑土地，是寶貴的農(nóng)業(yè)資源。黑土地的土壤富含有機質(zhì)，深黑色的沃土，沉甸甸的感覺讓人感受到這片土地的肥沃。在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，科技的應(yīng)用在這片沃土上也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，科研團隊利用機載高光譜對黑土地的土壤有機質(zhì)做了相關(guān)研究。使用無人機高光譜圖像和小型校準數(shù)據(jù)集對田間土壤有機質(zhì)進行高分辨率測繪快速獲取田間尺度土壤有機質(zhì)（SOM）的高分辨率空間分布對于精準農(nóng)業(yè)至關(guān)重要。無人機成像高光譜技術(shù)以其高空間分辨率和時效性，可以填補地面監(jiān)測和遙感的研究空白。本研究旨在測試在中國東北典型低地勢黑土地區(qū)使用無人機高光譜數(shù)據(jù)（400–1000 nm）和小型校準樣本集進行1 m分辨率SOM繪圖的可行性。該實驗在大約20公頃的土地上進行。為了進行校準，使用 100 × 100 m 網(wǎng)格采樣策略收集了 20 個樣品，同時隨機收集了 20 個樣品進行獨立驗證。無人機捕獲空間分辨率為0.05×0.05 m的高光譜圖像。然后對每 1 × 1 m 內(nèi)提取的光譜進行平均以代表該網(wǎng)格的光譜。在應(yīng)用各種光譜預(yù)處理（包括吸光度轉(zhuǎn)換、多重散射校正、Savitzky-Golay 平滑濾波和一階微分）后，SOM 光譜相關(guān)系數(shù)的絕對最大值從 0.41 增加到 0.58。最佳隨機森林（R...
發(fā)布時間: 2024 - 04 - 15
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有機蔬菜，是指在蔬菜生產(chǎn)過程中嚴格按照有機生產(chǎn)規(guī)程，禁止使用任何化學(xué)合成的農(nóng)藥、化肥、生長調(diào)節(jié)劑等化學(xué)物質(zhì)，以及基因工程生物及其產(chǎn)物，而是遵循自然規(guī)律和生態(tài)學(xué)原理，采取一系列可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)技術(shù)，協(xié)調(diào)種植平衡，維持農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定，且經(jīng)過有機食品認證機構(gòu)鑒定認證，并頒發(fā)有機食品證書的蔬菜產(chǎn)品。關(guān)于如何快速鑒別有機蔬菜與非有機蔬菜，光譜儀器的應(yīng)用提供了新的思路。一起來了解一下今日推薦的文章。使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜（空心菜、莧菜、生菜和小白菜）當(dāng)前有機葉類蔬菜面臨著可能被非有機產(chǎn)品替代以及容易脫水和變質(zhì)的挑戰(zhàn)。為了解決這些問題，本研究采用ASD FieldSpec 4 便攜式地物光譜儀 結(jié)合線性判別分析 (LDA) 來快速區(qū)分有機和非有機葉菜。有機類包括有機空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、莧菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura)，而非有機類別由四種對應(yīng)的非有機類別組成。分別對這些蔬菜的葉子和莖的反射光譜進行二元分類。鑒于 VIS-NIR 光譜范圍廣泛，使用穩(wěn)定性選擇 (SS)、隨機森林 (RF)...
發(fā)布時間: 2024 - 03 - 04
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微塑料是指直徑小于5毫米的塑料顆粒，它們主要來源于塑料制品的磨損、降解和破碎，對環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了不容忽視的影響。微塑料廣泛分布在河流、湖泊、海洋等水體中，對水環(huán)境會造成污染，也可被水生生物攝取，進而在食物鏈中傳遞，最終影響到人類健康。此外，微塑料還可能影響浮游動物的攝食、生長和繁殖，從而影響整個生態(tài)系統(tǒng)的功能。針對微塑料是否會影響生物擾動活動，國外的一組團隊展開了研究。淡水沉積物中的微塑料影響主要生物擾動者在生態(tài)系統(tǒng)功能中的作用 微塑料（粒徑≤5mm）是塑料廢物中的一部分，會通過沿海徑流和河流進入到海洋。根據(jù)其密度差異，或漂浮在水中或進入沉積物中。沉積物-水界面是水中生物主要活動區(qū)，通過生物地球化學(xué)過程在生態(tài)系統(tǒng)功能中發(fā)揮著重要作用。這些生物地球化學(xué)過程主要由微生物活動驅(qū)動，而底棲無脊椎動物生物擾動作用明顯，可憑借進食、排泄、推土、掘穴以及建造洞穴、土堆和坑等行為影響各界面間的養(yǎng)分動態(tài)及微生物過程。但目前尚不清楚微塑料的存在是否會影響生物擾動者在沉積物中的生理和活動?；诖?，為填補研究空白，國外的一組研究團隊在法國東南部Lone des Pe?cheurs河床收集沉積物，過篩后，于-20℃儲存以殺死微生物。然后測量了沉積物樣品的顆粒物粒徑分布、總有機碳（TOC）和總氮含量（TN）。將沉積物和微塑料在玻璃瓶中混合以形成4個微塑料濃度（0 顆粒物/kg沉積物干物質(zhì)（對照）...
發(fā)布時間: 2024 - 02 - 28
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在青藏高原的腹地，巍峨的唐古拉山脈佇立于世界之巔，其冰川如同大自然的年輪，默默記錄著地球氣候的每一次微妙變化。冰川之中，那些被冰封的氣泡，就像是時間的容器，保存著過去氣候的密碼。冰芯氣泡，是冰川積累過程中空氣被困于冰層之中形成的。它們不僅僅是簡單的空氣囊泡，而是攜帶著過去氣候信息的寶貴資源。當(dāng)雪花飄落并逐漸積累成冰時，其中的空氣被封存，形成了氣泡。這些氣泡中的空氣成分，包括溫室氣體如二氧化碳和甲烷，以及它們的濃度，都是反映當(dāng)時大氣成分的重要指標?？茖W(xué)家們通過分析這些冰芯中的氣泡，揭示了氣候變化的歷史，而冰芯中的δ18O值更是成為了解這一歷史的關(guān)鍵線索。青藏高原中部冰芯氣泡δ18O指示晚全新世冰川變化 冰芯中的氣泡是冰初形成時的地球大氣，蘊含了關(guān)于過去的無窮訊息，是研究古大氣環(huán)境最直接的方法，且已廣泛用于區(qū)域或全球氣候重建。極地和高山冰川冰芯中空氣含量的變化除了與積雪速率和氣溫變化有關(guān)，主要與太陽輻射強度有關(guān)，已用于建立冰芯年代學(xué)。冰芯氣泡的氧同位素比率（δ18Obub）可以指示氣溫高低的變化。然而，由于缺乏長期連續(xù)的數(shù)據(jù)記錄，人們對其在山地冰川中的氣候影響知之甚少?；诖耍诒疚闹?，來自中國科學(xué)院青藏高原研究所的研究團隊在青藏高原中部的唐古拉冰山（33°06'36.6' N，92°04'24.4' E）鉆取了190.3 ...
發(fā)布時間: 2024 - 02 - 26
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肉類富含豐富的蛋白質(zhì)和營養(yǎng)物質(zhì)，不僅能夠滿足我們的味蕾，還能夠提供我們身體所需的能量和營養(yǎng)。隨著肉類需求的增加，大規(guī)模的肉類生產(chǎn)和運輸過程中，肉類的速凍可以一定程度保持食物的新鮮度和口感。然而，關(guān)于速凍解凍的肉類，和新鮮肉類的混淆，讓人難以分辨。首爾大學(xué)的研究人員利用高光譜成像技術(shù)，做了相關(guān)的研究。使用高光譜成像儀和機器學(xué)習(xí)對新鮮和凍融牛肉進行分類由于對安全、可食用肉類的需求的不斷增加，冷凍儲存技術(shù)得到了不斷改進。然而目前存在解凍肉在處理和銷售過程中被進行了錯誤的標記，宣稱為新鮮肉類，這可能導(dǎo)致消費者受到誤導(dǎo)或產(chǎn)生安全隱患。在這項研究中，使用高光譜圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學(xué)習(xí)（ML）模型，用于區(qū)分新鮮冷藏、長期冷藏和解凍的牛肉樣本。通過四種預(yù)處理方法，共準備了五個數(shù)據(jù)集來構(gòu)建ML模型。使用PLS-DA和SVM技術(shù)構(gòu)建了模型，其中應(yīng)用散點校正和RBF核函數(shù)的SVM模型性能最佳。結(jié)果表明，利用高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體，可以構(gòu)建區(qū)分新鮮肉類和非新鮮肉類的預(yù)測模型，這可以成為肉類儲存狀態(tài)常規(guī)分析的快速、非侵入性方法。安裝在暗室中的高光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的配置示意圖基于此，來自首爾大學(xué)的研究人員使用Resonon Pika L 高光譜成像儀，在近紅外光譜的400-1000 nm波段內(nèi)獲取高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體，進行了相關(guān)研究。在本研究中，圖像采集系統(tǒng)安裝在暗室中，以確保完全消除外部光并能夠采集高光譜圖像...
發(fā)布時間: 2024 - 02 - 21
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在葡萄栽培與釀酒工業(yè)中，可溶性固形物總含量（Total Soluble Solids, TSS）是衡量果實成熟度和品質(zhì)的關(guān)鍵指標。不同品種的葡萄因其遺傳特性和生長環(huán)境的差異，其TSS含量存在顯著變化。準確估算各品種葡萄的TSS含量，對于預(yù)測酒的品質(zhì)、調(diào)整釀造工藝以及確定最佳采收時機均具有重要意義。那么，如何能夠準確估算葡萄的TSS含量呢？跟隨小編，一起來看看下面這篇論文給出了怎樣的答案。摘要 · ABSTRACT可溶性固形物總含量（TSS）是決定葡萄最佳成熟度的關(guān)鍵變量之一。在這項工作中，基于漫反射光譜測量，開發(fā)了偏最小二乘（PLS）回歸模型，用于估算Godello、Verdejo（白葡萄）、Mencía 和Tempranillo（紅葡萄）等葡萄品種的TSS含量。為了確定TSS預(yù)測的最適合光譜范圍，對四個數(shù)據(jù)集進行了回歸模型的校準，其中包括以下光譜范圍：400–700 nm（可見光）、701–1000 nm（近紅外）、1001–2500 nm（短波紅外）和400–2500 nm（全光譜范圍）。我們還測試了標準正態(tài)變量變換技術(shù)。使用留一交叉驗證評估了回歸模型，評估指標包括均方根誤差（RMSE）、決定系數(shù)（R2）、性能與偏差比（RPD）和因子數(shù)（F）。紅葡萄品種的回歸模型通常比白葡萄品種的模型更準確。最佳的回歸模型是針對Mencía（紅葡萄）得到...
發(fā)布時間: 2024 - 02 - 01
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