-
浏览次数：
33
更新日期：
2018
-
Oct
-
26
许多证据显示，荒漠土壤能够直接吸收大气CO2，然而其内在机制依旧不明。目前，研究者多将该现象归因于某种或多种物理或（和）化学过程，而土壤微生物是否参与其中尚无报道。北京林业大学宁夏盐池生态站研究人员在毛乌素沙地，通过宏基因组学和13CO2标记方法，研究土壤微生物的自养固碳基因及其功能潜力，并在野外原位示踪大气二氧化碳的自养吸收过程。研究发现，沙地土壤宏基因组中，存在超过30,000个与微生物自养固碳通路相关的基因，其中以编码还原柠檬酸循环的基因相对丰度最高。沙地土壤自养微生物主要隶属于放线菌门、变形菌门、绿弯菌门、酸杆菌门、芽单胞菌门和厚壁菌门。在以13CO2模拟大气CO2条件下，土壤自养微生物在室内和野外均可将大气CO2转化为有机碳，其中超过一半为可溶性有机碳。结果表明，沙地土壤中的自养微生物，能够将大气CO2转化为土壤有机碳，其潜在碳汇功能尚未被完全认识。该项研究，揭示了大气CO2向土壤有机碳转化的微生物机制，有助于解释荒漠土壤直接吸收大气CO2的内在机理，对于全面认识荒漠生态系统潜在的生态服务功能具有重要意义。该成果是在国家自然科学基金面上项目（31670709）、国家重点研发计划课题（2016YFC0500905）、中央高校基本科研业务费专项课题（2015ZCQ-SB-02）、中国博士后科学基金项目（2016M600938）共同资助下，由北京林业大学水土保持与荒漠化防治团队完成，并以“Metagenomic and 13C tracing evidence for autotrophic atmospheric carbon absorption in a semiarid desert”为题，于2018年8月发表在国际土壤学顶级期刊Soil Biology and Biochemistry（IF=4.926），第一作者为水土保持学院博士生刘振，张宇清教授为通讯作者...
-
浏览次数：
32
更新日期：
2018
-
Oct
-
11
来源：《中国科学报》 (2018-10-09 第3版 国际)作者：卜叶相关论文信息：DOI:10。1126/science。aav3862 管理农场的氨源,比如马里兰州的这堆鸡粪,可能是限制排放的关键图片来源：EDWIN REMSBERG/ALAMY STOCK PHOTO 雾霾的成分及它们在大气中的相互作用一直是个谜。美国的一项研究发现,雾霾成分中大约3/4是硝酸铵,其中的氨通常来自使用氨基液体肥料的农场或产生大量动物粪便的农场,该文章近日发表在《科学》杂志上。普林斯顿大学的环境工程师Mark Zondlo说:“氨是可怕的,它确实是大气中最糟糕的气体之一。”氨一旦进入大气层,就会与其他化合物结合,产生直径小于2。5微米的微小颗粒,高浓度的氨似乎在加剧雾霾,而这些微小颗粒滞留在人体肺部和血液中,会导致疾病或过早死亡。长久以来,人类对这种无色、气味刺鼻的气体在致命空气污染中所扮演的角色知之甚少。从某种程度是因为追踪它非常困难。氨气总是急切地与其他化合物结合,导致这种气体的寿命很短,监测仪器很难捕捉到它们。事情并未因此戛然而止。近年来,雾霾导致美国盐湖城地区居民肺炎和哮喘发作的问题日益严重,学校暂停户外活动,甚至健康的居民都抱怨喉咙发痒和咳嗽,有越来越大的压力迫使美国政府解决雾霾问题。去年,来自6所大学、几个州和联邦机构的研究人员开展了一项前所未有的研究,以更好地了解盐湖城雾霾的确切化学成分和污染源。外界评论,在研究氨排放方面,很少有像2017年冬天盐湖城地区那样彻底的行动。针对盐湖城地区的研究发现,雾霾中的氨很大比例来自农业和畜牧业,包括以氨为基础的肥料和动物粪便,此外,森林大火、汽车和工业也有贡献。中国是全球氨排放的热点地区之一,中国科学院大气物理研究所大气分中心主任王跃思接受《中国科学报》记者采访时表示,氨排放问题引起关注,主要是因为它在雾霾形成过程中。。。
-
浏览次数：
15
更新日期：
2018
-
Oct
-
11
来源：《中国科学报》 (2018-09-12 第2版 国际)作者：周舟配图：网络 据新华社电 美国《国家科学院院刊》9月10日刊载的一项研究显示,如把一氧化二氮排放考虑在内,水稻种植对全球变暖的影响可能比此前估计水平高出近一倍。美国环境保护基金组织的研究称,近年来,水资源短缺导致越来越多地区采用间歇性淹水法种植水稻。但在分析稻田对气候的影响时,间歇性淹水稻田释放的高水平一氧化二氮此前并未被计算在内,使水稻种植对全球变暖的影响被严重低估。一氧化二氮,又称氧化亚氮,是重要的长效温室气体。在20年到100年时段中,其捕获大气热量的能力是甲烷的数倍。最新研究显示,间歇性淹水稻田释放的一氧化二氮水平高达持续性淹水稻田的30~45倍,后者释放的主要温室气体是甲烷。研究小组通过稻田实地测量及估算发现,从全球范围内来看,间歇性淹水稻田和持续性淹水稻田释放的甲烷和一氧化二氮等温室气体,对全球变暖的长期影响相当于约600个燃煤电厂的增温效应。更值得担心的是,目前水稻种植中用于降低甲烷排放的灌溉和有机质管理技术反而会使一氧化二氮排放增加。研究人员建议,如果使用浅灌而非间歇性淹水,灌溉式水稻种植对全球气候变化的影响有望降低六成。而如果将浅灌与氮和有机质管理精心结合起来,甚至可使某些农场的温室气体净排放降低九成。
-
浏览次数：
43
更新日期：
2018
-
Aug
-
31
天山乌鲁木齐河源1号冰川（Urumqi Glacier No。1, Tianshan Mountains）,简称乌源1号冰川,位于新疆维吾尔自治区乌鲁木齐县境内,距离乌鲁木齐市区西南约120公里处,属于天格尔山北坡乌鲁木齐河的河源区。1959年,原中国科学院兰州冰川冻土研究所（现中国科学院寒区旱区环境与工程研究院）在乌鲁木齐河的源头建立了中国科学院天山冰川观测试验站,使得该冰川在国际冰川研究中具有重要地位。天山乌鲁木齐河源1号冰川（图片来源：网络） 乌源1号冰川形成于第三冰川纪,距今已有480万年的历史了。由于现代冰川类集中,冰川地貌和沉积物非常典型,古冰川遗迹保存完整清晰,所以该冰川有“冰川活化石”之誉,成为我国观测研究现代冰川和古冰川遗迹的最佳地点。天山乌鲁木齐河源1号冰川（图片来源：新华社,拍摄日期：2017年4月底）中国科学院天山冰川观测试验站(简称天山冰川站,英文Tianshan Glaciological Station, Chinese Academy of Sciences)是我国唯一专门以冰川和冰川作用区为主要观测、试验和研究对象的野外台站,是国际冰川监测网络中,中亚内陆冰川的代表观测站点。在中科院、研究所和有关部门的大力支持和帮助下,经过四十多年的努力和建设,现已基本形成一个在国内外有一定知名度的观测、试验和研究的野外基地。天山冰川站每年在消融前期（4月底）和消融后期（8月底）对乌源1号冰川各开展一次综合观测, 包括物质平衡、冰川厚度、冰川面积、表面运动速度、末端变化、气象、水文、大气气溶胶、雪冰化学、冰川表面反照率等项目。科研人员乘车前往天山乌鲁木齐河源1号冰川（图片来源：新华社,拍摄日期：2017年4月底） 科研人员应用ASD手持式地物光谱仪、ASD双光束光谱同步测量系统及其它科研仪器,主要测量了乌鲁木齐河源1号冰川的物质平衡、反。。。
-
浏览次数：
32
更新日期：
2018
-
June
-
25
高光谱成像技术是一项令人振奋的新技术，非常有前景，尤其是结合现代机器学习软件和执行器（如：机器人或空气喷气机）使用时，高光谱成像技术有能力革新工业分类方法，使机器能够执行人类难以完成的复杂任务。图1：农场的高光谱假彩色图像（左），指定区域的反射光谱曲线（右）什么是高光谱成像仪？高光谱成像技术指的是测量二维图像中每个像素的高分辨率光谱数据。标准相机在每个像素上提供三个光谱数据通道：红、绿、蓝（RGB），视觉者的大脑输入了这三种颜色的混合颜色，并将它们解释为一种独特的颜色。在高光谱图像中，材料的反射光谱是连续的波长曲线，每个像素上有数百个光谱数据点，它是光谱学的一种，标准光谱仪只提供一个“像素”的光谱测量-没有成像信息。多光谱成像仪指的是每个像素提供几个光谱数据通道的照相机，通道数通常在4-12之间。“高光谱”这个术语指的是：许多光谱数据点，它们产生一个近乎连续的光谱曲线，通常在每条曲线上有数百个光谱数据通道。然而，高光谱成像仪的设计和制造要比非成像光谱仪复杂得多，因为二维图像中每个像素点都需要有连续的光谱曲线，而且最小化光谱失真一直是一个非常困难的光学问题。图1显示了一个农场的高光谱假彩色图像以及指定区域像素的高光谱曲线；图2显示了相同的高光谱数据，但是光谱通道数降低至4个，4个光谱通道的数据类似于Landsat卫星获得的数据，可以直观的看出图1的数据比图2包含了更多的光谱信息，从而能够对场景中的对象进行更加精准、可靠的分类。图2：与图1相同像素区域的多光谱数据，光谱波段与Landsat卫星影像波段一致 高光谱成像仪越来越受欢迎的主要原因：1. 随着科技发展，相机越来越普及，而且拍照速度越来越快；2. 计算机可以提供足够的计算能力来处理大量数据；3. &...
-
浏览次数：
32
更新日期：
2018
-
Apr
-
27
欢迎加入我们的免费网络研讨会！今年11月，我们的网络研讨会聚焦于高光谱成像，近红外光谱（NIRS）和多变量校准模型（即化学计量学），使用的设备是ASD的FieldSpec®4 NG高分辨率光谱仪。在这个网络研讨会上，您将学习到： •高光谱成像，近红外光谱（NIRS）和多变量校准算法（即化学计量学）的组合如何实现地球表面属 性的定量映射 •基于地面的材料反射率的测量数据可以为遥感应用提供数据 •如何将定量化学计量校准应用于高光谱图像数据 •成功的案例关于我们的发言专家，Brian Curtiss博士： Brian Curtiss是ASD Inc.的创始人之一，目前担任ASD的首席技术官。他在地质学，光谱学和光学遥感领域拥有30多年的经验。他获得了圣路易斯华盛顿大学的地球与行星科学学士学位以及硕士学位,博士学位则授自华盛顿大学的地球化学专业。柯蒂斯博士在他目前的职位上将他的经验应用于解决遥感和自然资源领域的各种分析问题。请于北京时间2017年11月30日，星期四凌晨3:00-4:00加入我们这个免费的60分钟的网络研讨会！点击链接可进行报名：panalytical.asdi.com/webinar-quantitative-spectroscopy-from-space-0