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N同位素測量的前處理方法

日期： 2011-07-26
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Anal. Chem. 2001, 73, 4145-4153

A Bacterial Method for the Nitrogen IsotopicAnalysis of Nitrate in Seawater and Freshwater


D. M. Sigman,*,? K. L. Casciotti,? M. Andreani,? C. Barford,§ M. Galanter,? and J. K. Bo1hlke^


Department of Geosciences, Guyot Hall, Princeton University, Princeton, New Jersey, 08544, Magiste`re de Sciences de la
Terre, E? cole Normale Supe′rieure de Lyon, 46 Alle′e d'Italie, Lyon, France 69364, Department of Earth and Atmospheric
Sciences, Harvard University, Cambridge, MA 02138, and U.S. Geological Survey, 431 National Center, Reston, VA 20192

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2024 - 10 - 21
高緯度苔原和針葉林、中緯度闊葉林和草原、高山和 高原地區普遍存在季節性、晝夜性甚至持續數小時的凍融循環。北半球近55%的陸地面積經歷季節性凍融，土壤凍融循環持續時間從幾天到150天不等。頻繁的凍融循環改變了土壤微生物群落結構和代謝，加速土壤有機質的分解，并以溫室氣體（如CO2、CH4和N2O）或溶解有機碳（DOC）的形式排放。這些過程已成為生態學、凍土學和生物地球化學研究的重點。凍融循環對地表土壤CO2和CH4通量的影響備受關注。一項研究發現，積雪對冬季土壤呼吸的影響是短暫的，厚度變化對CO2通量影響小。了解活動層過程對多年凍土區土壤CO2和CH4動態的響應和反饋至關重要。凍融循環頻率和持續時間對高寒地區土壤碳通量具有重要調控作用。不同生態系統在融化期具有較高的CO2和CH4通量，研究表明，在近地表土壤凍結期間CO2通量達到峰值，隨后顯著下降。春季融化期（20-30天）的甲烷通量...
2024 - 09 - 30
沿海鹽沼生態系統是一種位于海洋與陸地交界處的生物多樣性豐富的獨特生態環境。它不僅具有重要的生態功能，在碳儲存、環境凈化和防風護堤方面發揮著重要作用，還對人類社會活動有著極大的支持和調節作用。氨氣是大氣環境中含量豐富的堿性氣體，其在沿海鹽沼生態系統中的作用不可忽視。但是，過量的氨氣輸入也給其帶來了一系列問題。沿海鹽沼生態系統NH3源和匯研究背景介紹氨（NH3）是大氣中含量最多的堿性氣體。在氣溶膠形成中發揮重要作用，而氣溶膠會對人類健康產生不利影響，同時會降低能見度，改變地球輻射平衡，并通過大氣沉積促進活性氮（Nr）的全球再分配。農業集約化是NH3的主要人為來源，導致進入生物圈的Nr增加一倍。NH3的其他來源包括工業過程、車輛排放及土壤和海洋的揮發。農業和城市源通過大氣沉積過程直接或間接排放NH3，其會改變鹽沼的結構和功能。此外，大氣沉積過程是NH3進入沿海水域的主要途徑， NH3沉積到敏感的...
2024 - 09 - 30
棕色碳（BrC）是一類在近紫外和可見光區吸收光輻射的有機碳，不僅對大氣造成輻射強迫，更是對大氣光化學反應速率有著重要作用。BrC不僅影響著大氣的輻射平衡和氣候變化，還直接關系到區域空氣質量與公眾健康。本論深入探討了棕色碳發色團的光學性質與化學成分之間的密切關聯，為更準確地評估其在環境系統中的行為和影響提供了科學依據。棕色碳發色團光學性質和化學成分之間的聯系背景介紹棕色碳（BrC）是大氣有機氣溶膠的重要組分，在紫外到近紅外波段具有較強的吸光能力，對全球氣候變化和大氣化學過程具有重要影響。BrC結構復雜、種類眾多、來源廣泛。大量研究表明生物質燃燒、煤燃燒、機動車尾氣、生物排放以及二次有機氣溶膠等是BrC的重要來源。芳香族揮發性有機化合物，如苯同系物和衍生物，也可能是BrC發色團的重要前體。但是，不同源排放的BrC進入大氣后，受到復雜的大氣化學過程，其光學性質和化學結構會發生很大的變化。研究方法...
2024 - 06 - 11
摘要土壤有機質（SOM）在全球碳循環中起著非常重要的作用，而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而，由于忽略了土壤物理性質的光譜響應，SOM預測模型的準確性和時空可遷移性較差。本研究旨在通過減少土壤物理性質對光譜的耦合作用來提高SOM預測模型的時空可遷移性。基于衛星高光譜圖像和土壤物理變量，包括土壤濕度（SM）、土壤表面粗糙度（均方根高度，RMSH）和土壤容重（SBW），建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個重要糧食產區作為研究區域，以驗證光譜校正模型和SOM含量預測模型的性能和可遷移性。結果表明，基于四階多項式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優異的準確性和泛化能力，幾乎所有波段的殘余預測偏差（RPD）均超過1.4。基于XG-Boost校正光譜的SOM預測精度最 高，決定系數（R2）為0.76，均方根誤差（RMSE）為5.74 g/kg，...
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