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(yùn)用到他們的項(xiàng)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(tuán)隊(duì)如何在南極環(huán)航探險(xiǎn) (ACE) 項(xiàng)目中使用Picarro L2130-i和L2120-i的詳情。南極環(huán)航探險(xiǎn)(ACE)由萌?；饡?huì)(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(xiǎn)隊(duì)一起登上俄羅斯特列什尼科夫院士(Akademik Tryoshnikov)號考察船。探險(xiǎn)隊(duì)此行的主要目的是環(huán)航南極洲，沿著環(huán)航路線進(jìn)行海洋觀測和氣象觀測，同時(shí)對亞南極洲和南極諸島進(jìn)行陸地觀測。探險(xiǎn)隊(duì)從開普敦(Cape Town)出發(fā)，將于92天后返航。詳細(xì)路線圖此次探險(xiǎn)活動(dòng)承載著來自七個(gè)不同國家和地區(qū)的55名科學(xué)家著手進(jìn)行的22個(gè)項(xiàng)目。這個(gè)名為“亞南極島嶼生態(tài)系統(tǒng)的演變及其現(xiàn)狀”的 AARI 項(xiàng)目涉及了若干項(xiàng)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(shí)驗(yàn)室，即AARI的氣候與環(huán)境研究實(shí)驗(yàn)室，此行的主要考察任務(wù)是研究冰芯數(shù)據(jù)中的古氣候。在過去幾個(gè)世紀(jì)，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(chǎn)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(shí)空穩(wěn)定性、生產(chǎn)力和地上碳儲(chǔ)量提供了有用信息。然而，以往關(guān)于AGB的估算研究主要局限于站點(diǎn)水平，且通?；趩我恢脖活愋汀Ｅc野外地面調(diào)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(jié)構(gòu)和生物物理指標(biāo)的空間估計(jì)方面更具優(yōu)勢。其中，UAV-LiDAR數(shù)據(jù)具有較高的時(shí)空分辨率，在濱海鹽沼三維結(jié)構(gòu)監(jiān)測中具有很大潛力。然后目前，利用UAV-LiDAR數(shù)據(jù)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(fù)旦大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在上海崇明東灘濱海濕地（121°54′-121°55′E，31°27′-31°28′N）進(jìn)行了研究，主要目的為：（1）探索UAV-LiDAR數(shù)據(jù)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(chǔ)量的影響。作者于2019年9月基于DJI M600平臺(tái)，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(shù)據(jù)。于2019年9月27日和28日獲取光學(xué)圖像數(shù)據(jù)。于201...
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土壤水力參數(shù)，如田間持水量（FC）和永久萎蔫點(diǎn)（PWP），在灌溉管理、干旱風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)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(fèi)時(shí)費(fèi)力，而土壤傳遞函數(shù)（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(jī)碳和容重）來估計(jì)土壤水力特性。這些預(yù)測參數(shù)在很大程度上受各種內(nèi)在土壤特性如土壤質(zhì)地、結(jié)構(gòu)、有機(jī)質(zhì)、容重和孔隙度的影響。隨著光譜技術(shù)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(jīng)利用可見近紅外（Vis-NIR）光譜預(yù)測了土壤特性，而使用光譜數(shù)據(jù)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(tuán)隊(duì)在印度卡納塔克邦高原北部地區(qū)收集了558個(gè)土壤樣本，在實(shí)驗(yàn)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(jī)、隨機(jī)森林和偏最小二乘回歸三個(gè)模型預(yù)測FC和PWP。其中，2/3的數(shù)據(jù)集用于校準(zhǔn)（368個(gè)樣品），1/3的數(shù)據(jù)集用于驗(yàn)證（190個(gè)樣品）。本研究目標(biāo)為通過不同統(tǒng)計(jì)技術(shù)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室Vis-NIR光譜數(shù)據(jù)估算水力參數(shù)的有用性。研究區(qū)域圖【結(jié)果】卡納塔克邦高原北部土壤光譜反射率分布（平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差）（N = 558）。FC和PWP預(yù)測模型的性能（50 次迭代）驗(yàn)證集FC和PWP預(yù)測值和觀測值散點(diǎn)圖（RF方法）（...
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了解亞熱帶森林樹種的準(zhǔn)確信息對于森林可持續(xù)管理、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估、生物多樣性監(jiān)測以及生態(tài)環(huán)境保護(hù)至關(guān)重要。因此，亟待快速有效的方法對單個(gè)樹種進(jìn)行分類。傳統(tǒng)的樹種地面調(diào)查費(fèi)事、費(fèi)力、成本高，難以大面積實(shí)施。而遙感可以獲取較大區(qū)域的特征信息。許多遙感數(shù)據(jù)，如超高分辨率RGB、機(jī)載高光譜和雷達(dá)數(shù)據(jù)，已廣泛應(yīng)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(shù)據(jù)進(jìn)行研究，綜合這三種遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行樹種分類的研究十分有限?；诖?，為填補(bǔ)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(shù)據(jù)以及地面數(shù)據(jù)進(jìn)行單個(gè)樹種的分類。作者首次開發(fā)了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut（WST-Ncut）算法進(jìn)行單木分割。然后整合UAV LiDAR（提取結(jié)構(gòu)特征），高光譜（提取光譜特征）和超高分辨率RGB數(shù)據(jù)（提取紋理特征）進(jìn)行分類。最后通過總體精度（OA）和kappa系數(shù)（k）評估分類精度。主要研究目標(biāo)為：（1）評估所提出的WST-Ncut算法在亞熱帶闊葉森林進(jìn)行單木分割的準(zhǔn)確性；（2）與單獨(dú)使用這些數(shù)據(jù)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(shí)空異質(zhì)性影響著土壤水和植物莖木質(zhì)部水的同位素組成。然而，土壤水分條件對廣泛報(bào)道的土壤水-植物莖木質(zhì)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(gè)土壤水分條件不同的樣地測定了檸條莖木質(zhì)部水和土壤水的δ2H和δ18O值（利用全自動(dòng)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(zhì)部中的水分，然后進(jìn)行同位素測量）。結(jié)果表明，在較濕潤的樣地1，莖木質(zhì)部水與土壤水在兩年中都表現(xiàn)出明顯的同位素偏差（兩者的重疊率【研究區(qū)域】該試驗(yàn)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(jìn)行?！狙芯糠椒ā?1) 土壤束縛水同位素的計(jì)算本研究中，將張力計(jì)在?60 kPa壓力下收集到的水分視為土壤移動(dòng)水，而壓力值大于?60 kPa時(shí)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(shí)對應(yīng)的土壤含水量被認(rèn)為是土壤束縛水的最大含水量。土壤水的質(zhì)量含水量可以通過野外試驗(yàn)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(dòng)水的含水量。最后，根據(jù)實(shí)測的土壤水與土壤移動(dòng)水的同位素值，可以計(jì)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(dòng)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(xiàn)了微塑料（顆粒20-1400 kg/m3。相當(dāng)一部分人造塑料比水重，當(dāng)其進(jìn)入到水環(huán)境中時(shí)，會(huì)進(jìn)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(huì)改變沉積物微生物群落組成，顯著影響N循環(huán)，并會(huì)影響沉積物生物地球化學(xué)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(zhì)交換更頻繁，其對環(huán)境變化更敏感，因此，應(yīng)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(yīng)注意微塑料進(jìn)入淡水沉積物中時(shí)是否會(huì)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(diǎn)已逐漸從海洋水環(huán)境轉(zhuǎn)向淡水和沉積環(huán)境。然而，很少有研究關(guān)注淡水沉積環(huán)境中微塑料的影響和生態(tài)效應(yīng)。基于此，在本文中，來自南開大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)選擇5~2000 μm的微塑料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。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(shè)：（1）不同粒徑的PET可以在不同程度上促進(jìn)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。【結(jié)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(zhuǎn)運(yùn)主要以谷氨酰胺的形式進(jìn)行。玉米產(chǎn)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(guān)性。因此，準(zhǔn)確快速估算玉米葉片氨基酸含量對于提高玉米產(chǎn)量和N利用效率至關(guān)重要。分光光度法、化學(xué)分析法和質(zhì)譜法是確定氨基酸含量的主要方法，具有高靈敏度和高準(zhǔn)確度。然而，這些方法會(huì)破壞樣品，且需要復(fù)雜的樣品處理過程，通量低，成本高。高光譜成像技術(shù)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(shù)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(shù)據(jù)估算新鮮玉米葉片氨基酸含量的研究十分有限。基于此，為填補(bǔ)研究空白，在所附的文章中，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)以新鮮玉米葉片為研究對象，探索了高光譜成像技術(shù)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(shè)置了兩個(gè)變量施氮實(shí)驗(yàn)。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(yù)處理），利用Savitzky-Golay濾波進(jìn)行去噪（數(shù)據(jù)預(yù)處理）。在模型建立過程中，作者首先通過樣本變異系數(shù)（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(dòng)態(tài)對P添加響應(yīng)程度大于N添加。大量研究表明，在熱帶森林中P添加會(huì)加速土壤C和凋落物分解，從而減少土壤C儲(chǔ)量。但也有一些研究結(jié)果與此不同，這種不確定響應(yīng)需要我們進(jìn)一步詳細(xì)研究以了解其潛在機(jī)制。目前，大多數(shù)研究主要集中在凋落物或土壤C分解上，鮮少進(jìn)行凋落物和土壤C分解的綜合實(shí)地研究?；诖?，在本文中，一組研究團(tuán)隊(duì)通過中國廣東省西南部中國科學(xué)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(yàn)，結(jié)合自然豐度C同位素（G2201-i Isotopic CO2/CH4, Picarro, Santa Clara, CA, USA）研究，以同時(shí)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(zhì)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(shè)：（H1）N添加會(huì)減慢總CO2釋放，P添加會(huì)加速總CO2釋放；（H2）N添加會(huì)阻礙凋落物和土壤C分解，而P添加會(huì)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(yàn)證假設(shè)，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(shè)和航行提供重要信息。傳統(tǒng)上基于原位測量進(jìn)行SSC制圖缺乏詳細(xì)分析時(shí)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(dāng)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(gè)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(jìn)行SSC反演在學(xué)術(shù)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(jì)的經(jīng)驗(yàn)分析方法，而主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是提高精度的有效替代方法。而在小型水體中低SSC預(yù)測仍是一個(gè)挑戰(zhàn)?；诖耍诒狙芯恐?，一組研究團(tuán)隊(duì)以珠江河口為研究區(qū)域，基于原位光譜數(shù)據(jù)（ASD FieldSpec 4光譜儀）和SSC測量，輔助以環(huán)境信息，例如經(jīng)度、維度、風(fēng)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(jìn)行珠江河口1986-2020年SSC分布制圖。本研究主要目標(biāo)為：（1）調(diào)查PRE SSC分布的空間格局；（2）探索過去25年SSC的時(shí)空變化；（3）分析SSC變化的影響因素及其與人類活動(dòng)的關(guān)系?！窘Y(jié)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(qū)動(dòng)力，CO2是最重要的長壽命溫室氣體，約貢獻(xiàn)了66%的輻射強(qiáng)迫。自1956年以來，在美國夏威夷的莫納洛亞山進(jìn)行了大氣CO2濃度首次長期觀測，在全球大氣監(jiān)視網(wǎng)（GAW）計(jì)劃下，迄今為止測量已擴(kuò)展到約400個(gè)站。這些站點(diǎn)主要位于相對偏遠(yuǎn)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(kuò)大溫室氣體觀測網(wǎng)，準(zhǔn)確估算CO2通量，在GAW計(jì)劃框架下，中國建立了8個(gè)國家溫室氣體監(jiān)測站，并同時(shí)安裝了大量城市站點(diǎn)，服務(wù)于碳中和戰(zhàn)略和國內(nèi)省際碳交易市場。長江三角洲地區(qū)是中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、城市化最密集的地區(qū)，人為CO2排放受到高度的關(guān)注?；诖?，在本文中，來自浙江工業(yè)大學(xué)環(huán)境學(xué)院的一組研究團(tuán)隊(duì)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?jǐn)?shù)（Picarro G2301CO2、CH4和H2O分析儀）進(jìn)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(wǎng)(WMO/GAW)計(jì)劃站點(diǎn)（臨安，LAN）的CO2摩爾分?jǐn)?shù)（Picarro G2401 CO、CO2、CH4和H2O分析儀）。同時(shí)分析了時(shí)間變化、季節(jié)變化和COVID-19流行病的影響?！窘Y(jié)果】在杭州（上圖）和臨安（下圖）站觀測到的每小時(shí)CO2摩爾分?jǐn)?shù)。（a）四個(gè)季節(jié)大氣CO2摩爾分?jǐn)?shù)的日變...
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