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国家自然科学基金(31170305)

作品数:8 被引量:41H指数:4
相关作者:常杰葛滢陈正新谷保静刘于更多>>
相关机构:浙江大学台州学院浙江省环境保护科学设计研究院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划浙江省自然科学基金更多>>
相关领域:环境科学与工程生物学农业科学更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 4篇环境科学与工...
  • 3篇生物学
  • 1篇农业科学

主题

  • 5篇植物
  • 4篇人工湿地
  • 3篇氮去除
  • 3篇植物多样性
  • 3篇模拟人工湿地
  • 3篇
  • 2篇植物生物量
  • 2篇植物吸收
  • 2篇碳代谢
  • 2篇硝化
  • 2篇丰富度
  • 1篇真菌
  • 1篇植物群
  • 1篇植物群落
  • 1篇植物群落组成
  • 1篇指纹
  • 1篇生物多样性
  • 1篇生物能源
  • 1篇湿地植物
  • 1篇水培

机构

  • 5篇浙江大学
  • 2篇台州学院
  • 1篇福建农林大学
  • 1篇绍兴文理学院
  • 1篇浙江省环境保...
  • 1篇杭州市园林文...
  • 1篇学研究院

作者

  • 5篇葛滢
  • 5篇常杰
  • 3篇谷保静
  • 3篇陈正新
  • 2篇王海
  • 2篇刘于
  • 2篇范星
  • 2篇孙红英
  • 1篇蒋琴素
  • 1篇张崇邦
  • 1篇范丽琨
  • 1篇杨国福
  • 1篇唐宇力
  • 1篇林梦露
  • 1篇吴建之
  • 1篇应杰
  • 1篇裘知
  • 1篇黄承才
  • 1篇徐婷婷
  • 1篇徐希真

传媒

  • 6篇生态学杂志
  • 1篇植物营养与肥...
  • 1篇Scienc...

年份

  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 1篇2014
  • 2篇2013
  • 2篇2012
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
植物多样性对人工湿地微宇宙甲烷排放的影响被引量:2
2016年
为了研究人工湿地处理污水过程中减少甲烷(CH4)排放的可能性,本研究利用细砂基质微宇宙系统控制实验,分析了植物物种丰富度和物种特性对系统甲烷排放、氮去除及相关功能的影响。实验选择喜湿植物羊蹄(Rumex japonicus)、水芹(Oenanthe javanica)和虉草(Phalaris arundinacea)3个种,设置每个种的单种及3个种混种处理,以细砂(粒径为0.25-1 mm)作为栽培基质,供给模拟污水。结果表明:物种丰富度增加了CH4排放(P〈0.05),但没有超排放效应;物种丰富度对氮去除无显著影响(P〉0.05);物种特性是CH4排放和氮去除的主要驱动者,其作用超过了物种丰富度;虉草单种系统的CH4排放量最低,且氮去除能力最高(P〈0.05)。本实验表明,选择合适的单种(虉草)系统比提高物种丰富度更利于CH4减排和执行人工湿地氮去除功能。结果可为人工湿地物种选择及多样性配置提供参考。
赵争艳钟雨辰韩文娟唐宇力范丽琨范星常杰葛滢
关键词:物种丰富度植物生物量氮去除
十种湿生植物根际真菌群落参数和土壤肥力的比较被引量:3
2015年
【目的】利用人工湿地是目前我国进行点源污水处理的一项重要技术,人工湿地的湿生植物及其根际微生物对污水处理有重要影响。目前人们普遍关注的是湿生植物根际细菌的群落结构和功能,而对根际真菌群落结构的信息较少。本文主要研究10种湿生植物根际的土壤肥力、真菌数量、生物量和真菌的碳代谢,目的在于筛选出根际土壤真菌生物量和活性均较大的植物种类,为今后人工湿地的建设提供参考依据。【方法】采用"向后抛石法"随机选取采样点,收集10种湿生植物根际土壤。采用常规方法测定土壤有机碳、全氮和全磷含量;真菌数量采用稀释平板法,真菌生物量(麦角固醇含量)采用高效液相色谱法(HPLC)测定;真菌碳代谢指纹采用FF板进行分析。【结果】银边石菖蒲、花叶香蒲和黄菖蒲根际土壤分别有较高的有机碳、全氮和全磷含量(P<0.05)。黄菖蒲根际土壤真菌数量和生物量最大(P<0.05)。相关分析表明,土壤全磷与真菌数量和生物量有极显著的正相关关系(P<0.05),是制约土壤真菌分布的重要因素。碳代谢指纹分析表明,水生美人蕉土壤真菌对95种碳源的平均利用活性以及对6种碳源群的利用强度均大于其它植物,土壤全氮显著地影响了真菌群落对碳水化合物的利用(P<0.05)。【结论】10种湿生植物根际土壤肥力和真菌群落有显著性差异,因而土壤肥力和真菌群落可以作为筛选人工湿地植物的重要依据,但这一结论还有待从分子生物学的角度进一步验证。
曾欣刘树元李朝辉赵守龙林梦露李晓珊刘文莉
关键词:湿地植物根际土壤
模拟人工湿地植物丰富度对硝氮去除及净温室效应的影响被引量:11
2015年
用水培微宇宙模拟人工湿地,研究植物丰富度对系统氮去除的影响,并整合多项功能评估系统净温室效应。选择水芹(Oenanthe javanica)、羊蹄(Rumex japonicus)、虉草(Phalaris arundinacea)和吉祥草(Reineckia carnea)4个物种,进行单种及混种2个处理,供给以硝氮(NO3--N)为唯一氮形态的模拟污水。结果表明:混种系统出水氮浓度显著低于单种系统,即高丰富度具有更高氮去除效率;混种系统的地上和总生物量显著高于单种系统;在单种系统中反硝化是最主要的氮去除途径,而混种系统主要通过增强植物吸收提高净化效率;混种系统比单种系统排放更多的CH4和N2O;混种提高了生物量,如果这些植物用于生物燃料则相当于强化了CO2减排潜力;综合CO2、CH4和N2O,提高植物丰富度会显著降低系统净增温潜力(GWP)。
刘阳李丹孙红英杨国福陈正新范星葛滢常杰
关键词:生物多样性温室气体生物能源
植物物种丰富度对水培微宇宙中硝态氮去除的影响被引量:1
2013年
在沙基质的人工湿地中植物多样性能够提高污水去除效果,但无基质水生系统中植物多样性对除氮效应的影响还未知。本研究在45个水培微宇宙(53cm×37.5cm×18.5cm)中配置了4个物种丰富度梯度(1、2、3和4),并定期供给硝氮为唯一氮形态的模拟污水,氮载荷率为548.5gN·m-2·a-1。结果表明:物种丰富度对出水中氮去除有显著效应,4个种系统出水总无机氮浓度(54.3mg·L-1)明显低于单种系统(129.0mg·L-1);物种丰富度显著提高群落生物量,4个种微宇宙系统群落总生物量为1621.6g·m-2,高于单种群落的1032.7g·m-2。水培微宇宙的氮平均移除速率为466.8gN·m-2·a-1,不低于已有报道的全尺度人工湿地的去除能力,同时,4个种的系统比单种系统约高13%,因而可以通过物种多样性配置提高人工湿地效能。
陈正新吴建之谷保静孙红英刘于王海常杰葛滢
关键词:植物多样性植物生物量
模拟人工湿地中植物多样性配置对硝态氮去除的影响被引量:11
2012年
为检验植物多样性对人工湿地脱氮功能的影响,在模拟人工湿地试验系统中设置了植物单种和混种处理并定期供给氮形态仅为硝态氮的模拟污水。结果表明:混种系统的出水硝态氮浓度显著低于单种(P<0.05);混种与单种系统在基质氮含量和植物氮积累量上无统计差异;质量平衡分析表明混种促进系统反硝化强度;菩提子单种系统中的硝态氮移除能力显著高于香蒲、芦苇和菖蒲单种系统,后3种硝态氮移除能力则无显著差异。本研究可为人工湿地选择高效物种、多样性配置以提高氮去除率提供依据。
徐希真黄承才徐青山蒋琴素谷保静常杰葛滢
关键词:反硝化植物吸收
模拟人工湿地中植物多样性对铵态氮去除的影响被引量:14
2012年
为了研究植物多样性对人工湿地生态系统的氮去除功能和硝化作用的影响,在模拟人工湿地中配置了单种和4种植物混种2个处理,并以铵态氮为唯一入水氮源负荷。结果表明:混种系统出水中的无机氮浓度显著低于单种系统(分别为3.41和7.20mg·L-1,P<0.05),铵态氮浓度也显著低于单种系统(分别为1.35和4.11mg·L-1,P<0.05);而出水硝铵浓度比(NO3-∶NH4+=1.55)则高于(P<0.05)单种系统(0.80),说明多样性增强了系统的硝化作用;混种系统基质的无机氮存留量(1455mg·m-2)低于(P<0.05)单种(2235mg·m-2),说明混种系统中可能存在资源的互补利用;根据物质平衡法推算出混种系统中植物总的氮吸收量对无机氮去除的贡献率(48%)大于(P<0.05)单种(31%),植物的可移除部分(地上)对无机氮移除的贡献率也呈现此规律(混种和单种分别为33%和20%,P<0.05);基质氮存留在2种系统中的贡献率则与植物吸收规律相反(混种和单种分别为5%和9%,P<0.05);混种系统中的反硝化作用、氨挥发和微生物的氮固持等对氮去除的贡献率低于单种系统。
张培丽陈正新裘知刘于王海谷保静葛滢常杰
关键词:混种植物吸收硝化作用
植物群落组成对人工湿地微生物群落影响被引量:5
2014年
由于不同湿地植物在分泌氧气与有机物能力方面存在着较大差异,所以不同植物种类及其群落组成可能不同程度地影响湿地微生物群落参数。为了检验这种假设,本研究在垂直流微宇宙中分别确立了5个植物种类丰富度水平,并用霍格兰德营养液灌溉湿地。结果表明:在4个植物种类间,单一栽培羊蹄或水芹湿地的微生物群落对生态板中酰胺或杂合物的利用能力较大,而虉草或吉祥草湿地的利用能力则较小。其次,较大的植物种类丰富度不仅提高了湿地中微生物生物量碳和氮以及脱氢酶活性,而且也增强了微生物群落对碳水化合物和氨基酸的利用能力。另外,水芹、虉草或吉祥草在植物群落中的存在与否影响了微生物群落对碳水化合物、杂合物和酰胺的利用能力。
李鑫都李萍徐婷婷张琳琳应杰张崇邦
关键词:人工湿地微生物群落微生物生物量
Rapid growth of industrial nitrogen fluxes in China: Driving forces and consequences被引量:4
2013年
Human activities are strongly modifying the global nitrogen (N) cycle through increasing input, N species diversity, and pool size of industrial reactive N (Nr). However, the fluxes, fates and environmental consequences of industrial Nr (excluding synthesized N fertilizer) remain poorly understood and quantified. We report here that industrial Nr flux has increased 13.4-fold over the past 30 years in China, reaching 3.7Tg N (1 Tg=10 12g) in 2008, accounting for over 50% of China's food Nr flux. Socioeconomic development (per capita GDP, urbanization and household size) significantly drives the growth of industrial Nr fluxes. This leads to "hotspots" of industrial Nr, mainly in relatively developed Eastern China. Industrial Nr loss rate during production is only 5%, much lower than that of cropland (50%) and livestock (80%). However, industrial Nr loss is point source pollution, and Nr release in concentrated doses produces serious risk in small regions. The contribution of structural N to total industrial Nr with a lifespan longer than one year (e.g., synthetic fiber, plastic) increased from 20% in 1980 to 70% in 2008. There was about 2.6 Tg N structural industrial Nr accumulated in human settlements in 2008, which could be one ex- planation of an unknown Nr sink of anthropogenic Nr input (mainly Haber-Bosch N fixation). Legacy effects caused by structural N accumulation have long-term consequences for environmental and human health, although structural N delays Nr release and reduces short-term Nr pollution. Industrial Nr use generates new features of modern global N biogeochemistry, such as increasing Nr species diversity, reducing Nr turnover rate. Future dynamics simulation of the earth system should involve industrial Nr. Explicit consideration and accounting of the fluxes and environmental consequences of industrial Nr would provide decision-makers a novel view of regional sustainable development.
GU BaoJingYANG GuoFuLUO WeiDongDU YuanYuanGE YingCHANG Jie
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