BOB北京世纪朝阳科技发展有限公司

发布时间：2024-04-29 丨 浏览次数：

　　BOBPICARRO科学仪器更新升级选型指南 近期，国务院发布《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》，将为科学仪器行业带来大变化。设备更新、以旧换新、循环利用、标准提升，每一项都与我们息息相关。方案旨在加快构建新发展格局、推动高质量发展，既利当前、更利长远。科学仪器行业新时代来了！北京世纪朝阳科技发展有限公司强力响应国策，多款设备等您来挑，让我们一起跟上国策的步伐，共创美好未来！G2301气体浓度分析仪G2301 温室气体浓度分析仪可同步精确测量二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和水汽（H2O），灵敏度为十亿分率（ppb），设备具备长期稳定性，无需频繁校准。G2311-f EC 通量气体浓度分析仪Picarro G2311-f 通量气体浓度分析仪可在10 Hz频率下同步精确测量二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和水汽（H2O），适用于涡度相关方法、梯度方法和涡旋累积法通量测量。G2401 气体浓度分析仪Picarro G2401气体浓度分析仪可同步精确测量一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和水汽（H2O），灵敏度为十亿分率（ppb），符合WMO和ICOS环境大气监测要求。 G2401-m 航空专用气体浓度分析仪Picarro G2401-m气体浓度分析仪可同步精确测量一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4） 和水汽（H2O），灵敏度为十亿分率（ppb），可进行空中测量，稳健设计确保飞行期间的性能。G2508 气体浓度分析仪Picarro G2508 气体浓度分析仪可同步精确测量氧化亚氮（N2O）、甲烷（CH4）、二氧化碳（CO2）、氨（NH3）和水汽（H2O）。可在开路或闭路系统中运行，并且能够轻松与腔室系统进行集成。G2509 气体浓度分析仪Picarro G2509 气体浓度分析仪可同时精确测量氧化亚氮（N2O）、甲烷（CH4）、二氧化碳（CO2）、氨（NH3） 和水汽（H2O）。分析仪优化气体管路，实现了氨气的快速响应。 PI5310 气体浓度分析仪Picarro G5310气体浓度分析仪可同步精确测量氧化亚氮（N2O)、一氧化碳（CO）和水汽（H2O)，灵敏度为万亿分率（ppt），符合WMO和ICOS国际环境大气监测要求。 SI2103 气体浓度分析仪 Picarro SI2103气体浓度分析仪可精确实时测量氨（NH3）和水汽（H2O)。 G2307 气体浓度分析仪Picarro G2307气体浓度分析仪可精确实时测量甲醛（H2CO）、甲烷（CH4）和水汽（H2O)。SI2104气体浓度分析仪Picarro SI2104气体浓度分析仪以十亿分之一（ppb）的灵敏度精确测量硫化氢（H2S），可用于测量垃圾填埋场、炼油厂、造纸厂或工业厂房的排放物。PI2114 气体浓度分析仪 Picarro PI2114气体浓度分析仪可测量低至3 ppb的过氧化氢（H2O2），以避免药物发生氧化并确保药物稳定性。SI2108 气体浓度分析仪 Picarro SI2108气体浓度分析仪可精确实时测量氯化氢（HCl）和水汽（H2O），灵敏度为万亿分率（ppt），对于大气科学和空气质量应用。SI2205 气体浓度分析仪Picarro SI2205气体浓度分析仪可精确实时测量氟化氢（HF）和水汽（H2O），灵敏度为万亿分率（ppt）， 对于大气科学和空气质量应用。G2131-i 同位素与气体浓度分析仪Picarro G2131-i同位素与气体浓度分析仪可精确连续测量二氧化碳（CO2）中的δ13C以及CO2和CH4气体浓度，适用于各种应用，从大气和海洋科学研究到食品与饮料的来源与线-i 同位素分析仪Picarro G2201-i 同位素分析仪可精确连续测量二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）中的δ13C。G2210-i 同位素分析仪Picarro G2210-i 同位素分析仪可精确、同步、连续测量甲烷（CH4）中的δ13C以及乙烷 （C2H6）与甲烷（CH4）比率，实现实时甲烷排放源归属与量化分析。Picarro碳同位素设备可以与各种反应前端自由搭配（包括TOC、OC/EC、EA/CM、DIC以及各种类型呼吸室等），实现不同样品的分析。L2130-i 同位素与气体浓度分析仪运用各种 Picarro 外围设备BOB，L2130-i 水同位素分析仪可高精度测量液体、气体和固体中的δ18O和δ2H。L2140-i 同位素与气体浓度分析仪Picarro L2140-i 水同位素分析仪可同步测量δ18O、δ17O、δ2H， 并确定古气候、（生态）水文学和大气科学应用的17O-盈余。北京世纪朝阳科技发展有限公司始终致力于为广大用户提供先进的仪器及技术解决方案，以先进的技术和产品，完善的售后服务，赢得了广泛的市场和良好的信誉。若您想要了解相关产品的详细应用，欢迎与我们联系讨论。

　　原文链接：摘要：陆地输入和随后湖泊生态系统中溶解有机物（DOM）的降解会导致溶解氧（DO）的快速消耗。陆地DOM（包括有机酸）的输入也会导致pH值下降。然而，迄今为止，很少有研究调查陆地DOM输入、水体中的DO和pH水平以及湖泊生态系统的二氧化碳（CO2）排放之间的联系。根据2020年5月至2021年4月在中国主要人工饮用水水库千岛湖100个站点的月度实地采样活动，我们估计该湖的年二氧化碳排放量（FCO2）为37.2±29.0 gC m2 yr1，相当于0.02±0.02 TgC yr1。FCO2随着DO、叶绿素a（Chl-a）和δ2H-H2O的降低而显著增加，而FCO2随着比紫外吸收率（SUVA254）和陆地类腐殖成分（C2）的增加而增加。我们发现DO浓度和pH随着陆地DOM输入的增加（即SUVA254和陆地类腐殖C2水平的增加）而下降。垂直剖面采样显示，CO2的分压（pCO2）随着陆地DOM荧光（FDOM）的增加而增加，而DO、pH和δ13C-CO2随着陆地FDOM的增加而下降。这些结果强调了陆地DOM输入在改变物理化学环境和促进该湖泊和潜在的其他水生生态系统的二氧化碳排放方面的重要性。  图形摘要：研究目的：确定中国主要水库之一的千岛湖中溶解有机质（DOM）的化学组成和活性如何影响溶解氧（DO）浓度和pH，从而影响二氧化碳（CO2）的排放。陆地DOM输入及其随后的降解与水体中DO和pH水平以及CO2排放之间的联系。 研究方法：2020年5月至2021年4月期间，每月在千岛湖的100个站点进行了现场采样。研究者测量了溶解氧（DO）、pH、水温和陆地DOM荧光（FDOM），并收集了水样进行实验室分析，包括DOC、Chl-a、δ2H-H2O、SUVA254等。此外，还使用超高效分辨率质谱（FT-ICR MS）来追踪DOM的分子组成，同时使用Picarro G2201-i同位素分析仪来测量CO2的稳定同位素组成，并进行垂直剖面采样以研究pCO2和δ13C-CO2的垂直变化。  Picarro 仪器的使用：Picarro G2201-i同位素分析仪被用于测量水样中CO2的浓度及稳定同位素组成，这是离散采样测量。在文章中，展示了2022年5月、8月和2023年3月在水库中进行的三次垂直剖面采样期间收集的pCO2和δ13C-CO2的数据，这些数据是通过Picarro G2201-i仪器获得的。 Picarro G2201-i仪器提供的数据用于分析CO2的稳定同位素组成（δ13C-CO2），这有助于研究者们理解CO2的来源和产生过程。通过这些数据，研究者们发现随着陆地DOM荧光（FDOM）的增加，pCO2增加，而DO、pH和δ13C-CO2减少。这表明陆地DOM的输入和随后的降解导致了DO的消耗和pH的降低，从而促进了CO2的排放。这些发现支持了研究的结论，即陆地DOM的积累和降解是水库CO2排放的关键过程，并且这些排放与水体中DO的消耗和pH的降低有关。这些结果强调了在模拟湖泊和水库碳平衡的变异性时，应考虑DOM的化学组成和活性对DO和pH变化的影响。  结论：我们估计千岛湖的年CO2排放量为0.02±0.02 TgC yr1。我们的研究结果表明，陆地DOM的积累和降解会加剧CO2排放，同时伴随着DO的消耗和水体pH值的下降。结果表明，DO和pH水平随着陆地DOM的增加而下降，δ13C-CO2随陆地FDOM的增加而降低；随着pH值的降低，pCO2增加，而δ13C-CO2的稳定同位素特征降低。这些结果突出了DOM的陆地输入在驱动CO2排放中的重要性。鉴于DOM在全球碳生物地球化学循环中的重要性，在模拟湖泊和水库中碳平衡的变化时，应考虑DOM的化学成分和生物不稳定性对DO和pH的变化以及CO2排放的影响。

　　背景简介目前大气中N2O的平均浓度约为333 ppb，并以每年0.25%-0.31%的速度持续增加。在100年的时间尺度上，N2O的温室效应潜力是CO2的265倍，N2O是影响全球气候变化的重要因素。城市河流是N2O产生和排放的热点。在中国许多城市中，为了改善城市河流的水质和水动力条件，建设了相互连接的河湖网络。N2O的产生受到内陆水系微生物过程的强烈控制。最近的研究发现，硝化和反硝化都是N2O产生的主要途径。反硝化作用对N2O的贡献随着湖泊富营养化水平的增加而增加。然而，在废水处理厂和农业河流的下游经常观察到高NH4+浓度，此时硝化作用可能主导N2O的产生。本研究的目的是：1）分析N2O浓度和排放的时空分布；2）揭示影响N2O排放的潜在因素；3）确定各种途径对N2O产生和消耗的贡献，揭示互联河湖网络N2O排放时空变化的控制机制。该研究将促进对调节城市地表水中N2O排放的微生物过程的认识，并为水质和N2O排放综合管理提供理论依据。研究方法站点描述武汉市的地表水面积占城市总面积的四分之一，是中国地表水面积最大的城市。随着经济的发展和人口的增长，该地区的河流和湖泊遭受了不同程度的污染。为了改善水质和水量，武汉将河流和湖泊连接起来形成了河湖网络。尽管城市中的河流与湖泊通过渠道进行了物理连接，但由于水位、水闸和水坝的原因，河流与湖泊之间的实际连通性大不相同。因此，相互连接的河湖网络中的水质和温室气体排放在该地区具有很大的时空异质性。图1. 本研究采样点的地理位置和土地利用类型。城市河流的一端与湖泊相连，另一端与长江相连，形成了一个河湖网络。在城市河流与长江的连接处安装了水闸，在河流与湖泊的连接处设置了溢流坝，以调节河流流量。河流采样点分别设置在农村（绿色周期）和城市（红色和黄色周期）。湖泊采样点设置在与河流连接处附近。样品采集样本采集于2021年3月至2022年1月的四个季节。调查了长江以南的七条河流和十一个湖泊（图1）。共设置了49个采样点。所有研究河流的宽度为10m至20m，深度为1m至2m。城市河流长度为2.3km至9.2km，农业河流长度为45.1km。本研究将城市区域内的河流分为孤立的城市河流（UR）和与湖泊相连的城市河（LUR）。实验使用便携式水质参数测量仪（Hach Company，USA）在现场测量水体的温度、溶解氧（DO）、pH值、电导率（EC）等物理化学参数，并收集水样进行δ18O-H2O、TDN（总溶解氮）、DOC（溶解有机碳）等的分析。此外，还通过提取微生物DNA使用实时定量聚合酶链式反应（qPCR）（Roche LightCycler®480）来评估与N2O产生相关的基因丰度（如16S rRNA、AOAamoA、AOBamoA、nirS、nirK和nosZ）。研究者还使用了同位素模型来定量估计N2O的产生和消耗过程。 统计分析采用N2O和瑞利分馏模型中δ15N-sp与δ18O的同位素映射方法来计算N2O产生和消耗的途径（硝化和反硝化）的贡献（图2）。硝化作用和反硝化作用的贡献比例可以通过截距和两个端元的SP值来计算。图2：估算N2O混合和减少的映射方法。场景1（M-R）：首先将反硝化和硝化产生的N2O混合，然后通过完全反硝化将混合后的N2O还原；场景2（R-M）：通过异养反硝化产生的N2O首先被还原，然后剩余的N2O与通过硝化产生的N2O混合。图中“样品”的坐标是微生物衍生的N2O的同位素值。Picarro 仪器的使用水样中δ18O-H2O（水的氧同位素比值）通过水蒸气同位素分析仪（Picarro，L2130-i，USA）进行测量，δ18O-H2O的分析精度为±0.1‰。在本研究中，δ18O-H2O数据被用于以下几个目的：1） N2O来源分析：通过测量水样中的δ18O-H2O值，研究者可以区分微生物产生的 N2O和大气中的 N2O。这是因为微生物在产生 N2O的过程中，会从水中获取氧原子，而这个过程中水的氧同位素组成会发生变化。通过比较水样中的δ18O-H2O值和大气N2O的δ18O值，可以估计微生物活动对N2O产生的贡献。2） 定量分析N2O产生途径：研究者使用同位素模型（如Rayleigh分馏模型）结合δ18O-H2O数据，可以定量分析N2O的产生途径，即区分硝化作用和反硝化作用对N2O的贡献。这有助于理解在不同水体中N2O产生的主要微生物过程。3） 分析环境因素与N2O排放的关系：δ18O-H2O数据还可以帮助研究者理解环境因素（如温度、溶解氧浓度等）如何影响N2O的产生。例如，温度和溶解氧浓度的变化会影响微生物活动，从而影响N2O的产生和排放。4） 时空变异性研究：通过在不同季节和地点收集δ18O-H2O数据，研究者可以揭示N2O排放的时空变异性，这对理解城市河湖网络中N2O排放的动态变化至关重要。 研究结论文章调查了武汉市一个相互连接的河湖网络的溶解N2O浓度和排放。利用N2O相关基因丰度和同位素模型定量估算了微生物产生和消耗N2O的过程。研究结果表明，N2O浓度、排放和产生途径存在显著的空间变化。较高的氮含量和缺氧条件导致UR中的高N2O产生和排放。然而，有效的河湖互联项目增加了溶解氧浓度，降低了LUR的TDN、NO3-N和NH4+-N浓度。这些环境因子的变化通过抑制硝化和反硝化作用，显著降低了N2O浓度和排放通量。这些发现推进了对调节内陆水域N2O排放的微生物过程的认识，并说明应调整对水闸和水坝的控制来有效连接城市河流和湖泊，从而改变氧化还原条件和氮含量，进而控制N2O的排放。 原文链接：

　　文章链接：前言田间施用的浆料畜便（Slurry）是氨气（NH3）排放的重要来源，通常有害于环境和人类健康。为了评估缓解方案，需要可靠的效果测量。本研究提出一种新的具有高时间分辨率在线测量的动态通量室，新的测量系统有助于在手动和农场规模的浆料畜便施用后以相对较高的精度重复进行NH3排放测量。 （一）研究目标： 本研究的目的是开发一种新的动态通量室（Dynamic Flux Chambers, DFC）系统，用于测量农场规模机械施用液态动物粪便（slurry）后的氨（NH3）排放。研究还评估了不同施肥方法（手动、实验性喷雾器、商业喷雾器）中氨气排放的变异性，并与逆向拉格朗日随机模型（bLS）的测量结果进行比较。 （二）研究方法： 研究在三个田间试验（Trial A、Trial B、Trial C）展开，简要说明情况如下：1. Trial A:· 施肥技术：使用手持设备施肥。· 测量方法：动态通量室（DFC）和风洞（WT）。· 试验说明：在一个地块上使用9个DFC和3个WT，每个测量单元都有背景测量点。与早期设计的风洞进行比较，评估新DFC系统的性能。2. Trial B:· 施肥技术：使用30米长的商业肥料喷雾臂（30-m boom）。· 测量方法：动态通量室DFC和逆向拉格朗日随机模型（bLS）。· 试验布局： 100m2地块上使用8个DFC，并在地块内外设置了bLS测量点。评估30米喷雾臂施肥对氨排放的影响，并与DFC测量结果进行比较。3. Trial C:· 施肥技术：使用3米长的实验性肥料喷雾臂。· 测量方法：动态通量室DFC和逆向拉格朗日随机模型（bLS）。· 试验布局：分别在56 m2和47 m2的地块上使用6个和7个DFC进行施肥和注射施肥的测量，并在每个地块内及上风向位置设置了bLS测量点。比较两种施肥方法对氨排放的影响，并与DFC和bLS测量结果进行比较。 这三个试验的目的是评估不同施肥技术对氨排放的影响，并比较DFC和bLS两种测量方法的准确性和可靠性。 （三）Picarro仪器的使用与数据说明： 1.在三个田间试验中，Picarro G2103被用于DFC和风洞（ WT）测量，空气被抽取到一个旋转阀，测量周期为8分钟，试验A每144分钟产生一个数据点（9个DFC具有3个背景，3个WT具有3个背景，共18个测量），试验B每88分钟产生一次数据点（8个DFC和3个背景，共11个测量），试验C每80分钟产生一次数据点（每个应用方法7个DFC，3个背景，共10个测量）。2.在bLS模型测量中，使用了3台Picarro G2509 CRDS测量上风向和下风向的NH3浓度。仪器使用的说明如下：a.测量稳定性：在施用消化液前，这三台仪器测量的氨浓度在9.5小时内保持稳定，这意味着在施肥前，田间的氨背景浓度没有显著变化。b.仪器间的偏差：尽管测量结果稳定，但三台仪器之间存在小的偏差（offset）。这可能是由于仪器校准、传感器灵敏度或环境条件等因素造成的。c.背景浓度：在施肥前，三台仪器测量的平均背景浓度分别为：1) 注射施肥地块（injection plot）的仪器：1.920 ± 0.06 μg NH3 m-32) 喷雾臂施肥地块（trailing hose plot）的仪器：0.273 ± 0.03 μg NH3 m-33) 背景测量的仪器：0.824 ± 0.11 μg NH3 m-3d.校正：为了确保测量结果的准确性，对于注射地块和尾随式施肥地块的仪器，分别进行了校正。校正的重要性：尽管仪器间的偏差很小，但考虑到背景浓度与施肥地块的浓度差异不大，如果不进行校正，这些小的偏差可能会影响注射地块的氨通量（flux）测量结果。3. 数据说明：a. 氨排放速率（NH3是TAN总氨态氮的一部分）：通过喷雾臂施肥或注射施肥后，用动态通量室（DFC）、风洞（WT）或后向拉格朗日随机模型（bLS）的测量，可以直观地比较不同测量方法和施肥技术对氨排放的影响。b. 展示DFC、WT和bLS三种不同测量方法的结果，有助于确定在不同施肥条件下更适合评估氨排放的方法。c. 帮助研究者评估不同施肥技术对减少氨排放的潜在效果。d. 直观地展示研究结果，支持注射施肥相比传统的喷雾施肥技术可以显著减少氨排放的研究结论。（四）总结：1.动态通量室DFC技术通过设计改进、CFD模拟验证、实地试验结果和统计分析，证明了其在测量氨排放方面的准确性和可靠性优于WT技术。2.动态通量室DFC和逆向拉格朗日随机模型bLS，这两种方法都显示：与喷雾施肥相比，注射施肥方式大幅度降低NH3排放量（DFC为89%，bLS为97%），新的测量系统有利于对NH3的排放进行测量如果各位老师、学者、同学对此文感兴趣请联系我们，我们会竭诚为大家发送此文献原文以及文献相关的解读资料。北京世纪朝阳科技发展有限公司成立于2000年，拥有二十多年的分析仪器在中国市场推广、销售与售后服务经验。2019年，Picarro经过对中国大陆地区公司的遴选，决定授予我公司全行业代理权，并负责大中华区Picarro产品的售前售后以及应用支持。北京世纪朝阳科技发展有限公司的公众号，会定期发送一些应用Picarro设备进行的一些最前沿的生态系统变化监测技术，欢迎各位老师关注。Picarro分析仪的用户遍布全球各知名机构与组织，在环境气体监测网络领域有许多经验和案例，如果各位老师和专家想了解更多信息，欢迎与我们联系。更希望Picarro设备对各位老师的科学研究有所帮助。

　　摘要人为排放是大气甲烷(CH4)水平增加的主要来源。然而，对人为CH4排放的估算在全球和区域尺度上仍然具有很大的不确定性。CH4同位素源特征δ13C和δ2H的差异有助于限制不同源的贡献(例如，化石、废物、农业)。上西里西亚煤盆地(USCB)是欧洲最大的CH4排放区之一，从50多个煤矿通风井、垃圾填埋场和污水处理厂排放了500多吨甲烷。在2018年6月的CoMet（二氧化碳和甲烷任务）活动期间，使用包括飞机和汽车在内的各种平台进行了甲烷观测以量化这些排放。除了采用连续采样监测大气甲烷浓度外，还从通风井内部和周围(1-2公里)以及高空和远程研究飞机(HALO)和DLR Cessna Caravan飞机上采集了大量空气样本，并在实验室分析了CH4的同位素组成。本文主要介绍USCB甲烷样品的同位素分析，分析在小型飞机上采集的新样本，并与已经公布的地面样本进行比较，以确定煤炭开采和废物处理对USCB甲烷总排放量的贡献。数据和方法在2018年初夏（5月至6月）期间，部署几架飞机共进行了10次飞行（图1）并结合地面仪器来广泛调查USCB的甲烷排放。飞行日期是根据天气情况选择的——晴朗的天气，尽可能少的云层和稳定的风力条件是首选——以简化质量平衡分析。根据风向，USCB的不同部分被定位，目的是确定整个USCB及其部分的排放估算。这些飞行被设计为质量平衡飞行，飞行过程首先在行星边界层（PBL）内沿上风方向进行，然后在源头下风向进行几个飞行段，其中最高的一个刚好在PBL上方。质量平衡飞行的最佳时间是在下午，此时PBL达到最大范围并且在垂直方向上混合良好。图1：飞行轨迹，标记了排放数据集中的煤矿通风井和JAS样本位置。图2：带有通风井的USCB地图，这些框标记了不同飞行的大致目标区域。在DLR Cessna Caravan飞机上安装一个带有干燥装置和12个体积为1L的玻璃空气采样器，在德国耶拿的马克斯·普朗克生物地球化学研究所对两个采样器收集的样品进行痕量气体浓度的分析，记录采样方法以及分析参数和不确定性的详细信息。我们报告了常规δ表示法中的同位素比值为δ13C=[13RSA/13RST1]和δ2H=[2RSA/2RST1]，其中13Ri和2Ri分别是样品(i=SA)和国际标准(i=ST)的13C/12C和D/H比值。国际标准以Vienna Pee Dee Belemnite（VPDB）作为δ13C值的标准和维也纳标准平均海水（VSMOW）作为δ2H值的标准。在USCB的九次飞行中，总共成功收集了62个烧瓶样品。根据采样位置将样品分为三类：自由对流层（FT）、流入（IN）和流出/羽流（PL）。在PBL上方采集的样本被归类为自由对流层。流入和流出样本是在PBL内采集的，如果它们是在USCB煤矿的上风处采集的，则被归类为流入，如果它们是在USCB煤矿的下风处取样，则被归类为流出。我们的数据集总共包括15个FT样本、8个IN样本和32个PL样本，并首次在这里发布。2.2地面样品在地面，团队从几个移动平台进行采样。矿井通风井内部和周围的空气样本被装在Supelco Flexfoil袋中。然后通过乌得勒支海洋和大气研究所（IMAU）的连续流动同位素比质谱法进行分析痕量气体浓度和同位素组成分析。此外，还使用Picarro G2201-i光腔衰荡光谱仪（CRDS）从测量车观测到的一些CH4羽流来确定δ13C。最后，将无人机的活性空气核心样品装入采样袋中，并分析CH4同位素组成。结果与讨论对于三个类别（FT、IN和PL），我们确定了所有飞行的平均同位素特征（图3），对于PL样本，也确定了单个飞行的平均同位素特征（图4）。图3：飞机样品的基林图δ13C（a）和δ2H（b）包括自由对流层（FT）、流入（IN）和流出/羽流（PL）三种状态的源特征和Pearson相关系数（R)图4：三种模式(自由对流层(FT)、流⼊(IN)和流出/⽻流(PL))以及每次⻜⾏的PBL样本的机载样品和衍⽣的CH4同位素源特征。数字表⽰飞行号，符号表⽰⽬标区域。彩⾊区域表⽰化⽯燃料(灰⾊)和现代微⽣物(绿⾊)的典型源特征范围。地面团队于2018年和2019年在USCB进行了广泛的CH4同位素采样。从附近(1-2公里)和竖井内的样品中获得了USCB内各个来源的特征。还调查了一个牛场、两个垃圾填埋场、一些沙井和一个废水处理设施的生物源排放。虽然在主要研究区以东约100公里的Kraków收集了一些生物样品，但我们希望它们也能代表USCB中类似类型的来源。从不同日期采集的样品中获得的煤矿甲烷特征在δ2H的50‰范围内变化很大，在δ13C的10‰范围内变化很大(图5)。在一个矿井中，由于地理结构的原因，同位素特征也不同。通风甲烷的特征性质也随时间而变化，因为在挖掘过程中，矿井不同深度的长壁被打开或关闭。在Pniówek矿井，除了在附近采集的样本外，还在通风井内采集了一些δ13C样本。所有样品的特征都在同一范围内。因此，外部样本的特征可变性是可靠的。对于每个竖井，平均特征是根据个别日期的结果计算出来的。通风井的δ2H特征大多在200‰160‰范围内。δ13C平均值在60‰42‰之间，有一个异常值38‰。图6：地面样品的平均煤矿通风竖井特征与纬度和经度的关系，以检测USCB内特征中的空间梯度。在图例中给出了相关系数。图7：单个设施特征的双同位素图，以及从飞机上得出的三种状态（自由对流层（FT）、流入（IN）和流出/羽流（PL））的USCB特征以及其他USCB文献特征。误差线表示标准偏差。蓝域显示了煤层内游离气体的特征范围。灰色和绿色阴影区域分别显示了EMID化石燃料和现代微生物甲烷来源的平均特征范围。总结和结论在大气中温室气体浓度不断上升以及各国试图减少相关排放的情况下，定位、量化和减轻人为活动造成的温室气体排放非常重要。CH4同位素源特征δ13C和δ2H的差异有助于限制不同的源贡献（例如:化石BOB、热成因或生物成因）。本研究证实了δ2H-CH4观测对甲烷源解析的重要性，在热成因和生物成因混合的地区尤其如此。这些结果应该通过在USCB和其他人口中心对δ2Hbio特征的更多观察来证实。  原文链接：相关仪器：

　　【背景】在水循环过程中，由于同位素分馏作用，氢(δH, δ2H, δ3H)和氧(δ16O, δ17O, δ18O) 的同位素以不同的比例分离到不同的相中(Sun et al.， 2020)。大气降水在全球水循环中起着至关重要的作用。在水蒸气的凝结过程中，较重的同位素(δ2H和δ18O)优先进入液相，导致降水初期雨水的氢、氧同位素组成(δ2H和δ18O)为正，随着δ2H和δ18O的凝结逐渐减少。此外，大气降水δ2H和δ18O的空间和季节变化，揭示了对区域气候模式的重要见解。因此，大气降水的δ2H和δ18O可以作为追踪水汽来源或阐明大气动力学很有价值的指标，从而提供对季节和天气相关气候特征的见解。在热带和亚热带地区，降水的同位素组成表现出主要受区域季风系统驱动的季节变化影响。相反，在天气尺度上，降水的同位素组成主要受当地温度、湿度等气象因素的影响，此外，台风等极端天气事件对降水的同位素组成也有相当大的影响，不同台风对降水同位素的影响既有相似之处，也有差异。这些变化可能与台风的强度、寿命、路径和台风相关降水的水汽来源等因素有关。因此，探讨台风相关降水过程与正常降水过程的差异及其机制，进一步明确台风降水形成过程中水汽源的作用，分析不同台风过程对降水同位素的不同影响具有重要意义。这些研究为理解和研究台风降水的同位素分馏效应提供了重要基础。该研究基于2018年6月至2019年8月收集的162个样本(其中35个与台风有关)的实测数据，分析了中国东南沿海厦门市大气降水的δ2H和δ18O值，尝试探讨降水同位素季节和天气变化的影响因素，以及台风的影响。该研究对了解和研究台风过程对降水同位素分馏的影响具有重要意义。【样品采集】降水样品采集于中国自然资源部第三海洋研究所(东经118◦05′20”，北纬24◦26′10”)一座高约12 m的建筑物顶部。采样地点位于厦门岛，位于九龙江河口北侧，毗邻台湾海峡(下图)。该实验采用带漏斗的5L塑料容器收集沉淀，对于持续时间短(1 hr)的降水事件，则根据降水强度和持续时间进行连续采样，采样间隔为1 ~ 3 hr。 【PICARRO仪器使用】使用0.45 μm膜过滤每个样品，然后使用无空气顶空注射器将样品倒入20ml Labcol瓶中。这些瓶子用橡胶塞密封以防止蒸发，并储存在2-4℃的冰箱中，直到可以进行稳定的同位素分析。使用L2130-i液态水同位素分析仪测定上述样品的稳定同位素组成(δ2H和δ18O)，在测量过程中使用四个内部标准品(δ18O:2.80‰，7.69‰，13.10‰和16.14‰;δ2H:9.5‰，51.0‰，96.4‰，123.6‰)进行校准，测量精度一般为δ2H±1‰，δ18O±0.2‰。【结果与图示】2018年6月- 2019年8月研究期间气象参数、降水同位素(δ2H和δ18O)和d过量的变化。厦门当地大气水线(MWLs)，基于(a)所有单个样本数据，(b)台风相关数据降水样本，(c) 5月至9月的夏季风样本，(d) 10月至2月的冬季风样本，(e) 3月至4月的季节转移期样本。填充的圆圈表示台风降水样本，空心圆圈表示正常情况下的降水样本。长线表示全球大气水线)和中国大气水线O与温度的相关性，(b)δ18O与降水量的相关性。台风相关降水不同阶段δ2H与δ18O的相关性。(a)总资料、(b)正常降水和(c)台风相关降水中同位素组成与当地气象参数的相关统计【研究结论】1. 厦门地区降水样品的δ2H和δ18O同位素组成具有明显的季节波动特征。这些变化主要源于东亚季风系统的影响，以及夏季台风事件的额外显著影响。夏季风期的特点是降雨多，蒸发少，导致大气水线. 降水同位素在天气尺度上的变化大于季节尺度。在正常降水中观测到三种类型的同位素变化:类型1：再蒸发占δ18O值主导地位；类型II型：冷凝过程中的平衡分馏占δ18O值主导地位；类型III：多种因素控制着降水同位素；主要是雨滴的再蒸发以及水分来源。3. 台风不同的结构及动力特性对台风相关降水的同位素组成产生了不同的影响，导致了三个不同的变化阶段。台风相关降水初期和后期的δ18O值较高，主要受显著的再蒸发影响。相反，第二阶段表现出较低的δ18O值，主要是由大量降水驱动的。4. 降水中δ2H和δ18O的变化模式，主要受前期降水事件中发生的物理过程和气象参数的支配。然而，在正常和台风条件下，降水的总体同位素值主要受水汽源的控制。 原文链接：致谢：感谢自然资源部第三海洋研究所、尹希杰老师对该文本的专业支持！

　　一、研究背景泥炭地是在长期淹水厌氧环境下有机质分解受抑制而导致泥炭层逐渐积累而发育形成的一类湿地生态系统，是地球上最具价值的生态系统类型之一，其在生物多样性保护、水净化和水循环调控、固碳和减缓气候变化等方面发挥着至关重要的作用。然而，过去百年来全球泥炭地受到了人为排水活动和气候变干的广泛影响，据统计，全球大约11–13%的泥炭地受到了人为排水活动的干扰。泥炭地排水后主要用于农作物种植、家畜放牧、牧草生产、林业经营或泥炭开采。排水活动引起泥炭地水位剧烈下降，导致厌氧环境下上万年才积累生成的泥炭土直接暴露在大气中而被快速氧化分解，释放出大量的温室气体如二氧化碳（CO2）和氧化亚氮（N2O），造成全球变暖，还引发泥炭地的大规模塌陷、显著改变地表形态、破坏土壤结构，为其生态恢复带来极大的难度。据估计，农业泥炭地排放的温室气体约占全球农田排放量的三分之一，但人们对这些排放的时间动态和控制知之甚少，尤其是氧化亚氮。已排水的泥炭地仅占农业用地的1%，但据估计，它们排放的二氧化碳(CO2)当量(CO2e)占全球耕地排放量的32%。随着泥炭地土壤被排干并暴露在大气中，相对于其他生态系统，高有氧分解率导致了大量的二氧化碳呼吸率。泥炭的高分解率以及CH4和N2O等其他重要温室气体的排放可能导致这些农业生态系统的大量温室气体净排放。氮肥和洪水灌溉在泥炭地农业中很常见，可能为高反硝化率和N2O生产创造最佳条件。排水泥炭地已被证明是重要的N2O来源，IPCC平均估计值，排水的农业泥炭地为8kg N2O-N ha1y1。然而，很少有研究对多年来的氮排放进行连续测量，而且长期的农业泥炭地温室气体预算中往往没有氮通量，部分原因是由于在野外条件下进行连续、长期的N2O通量测量所面临的技术挑战。在农业泥炭地，使用传统的手动静态室，大多数氮通量测量是间歇性进行的，采样频率通常从每天一次到每月一次。然而，CH4和N2O往往是温室气体排放的热点，使用不频繁的人工采样方法难以表征，土壤氧(O2)、温度、湿度和硝酸盐浓度的动态变化可能会影响土壤N2O通量的热时刻，因此这些事件的空间和时间动态如果没有高频测量就很难预测。手动采样方法很难捕捉到土壤甲烷通量的高峰时刻。尽管排水农业泥炭地的甲烷通量被认为很小，但灌溉等实践措施可以在一定时期内创造理想的厌氧条件，促进甲烷的产生。与恢复湿地中土壤温度、水位波动和植物活动对CH4交换的影响相比，灌溉农业土壤中CH4通量的时空控制较少被了解。因此，需要使用连续的测量方法来捕捉土壤甲烷通量的高峰时刻，并确定其在年度温室气体预算中的作用。近几年发展起来的光腔衰荡光谱技术和自动化室测量方法极大地提高了进行连续温室气体通量测量的能力。连续测量可以增加捕捉净温室气体通量高峰时刻的机会，并确定它们在年度温室气体预算中的作用。结合连续土壤传感器数据，可以利用时空密集的测量来探索土壤甲烷和氧化亚氮排放的潜在驱动因素。二、研究方法和数据分析2.1研究方法该研究在加利福尼亚州的萨克拉门托-圣华金三角洲地区进行，该地区的气候属于地中海气候，夏季炎热干燥，冬季凉爽潮湿。研究的田地连续种植了10多年的传统玉米作物，生长季节通过灌溉沟进行定期灌溉，冬季通过洪水灌溉使土壤表面上升30厘米，以限制杂草生长并为候鸟提供栖息地。施肥量为118Kg N ha1 y1（农民数据）。该地区的历史平均年温度为15.1±6.3℃，年平均降雨量为326±4mm。研究地点也是一个AmeriFlux站点，自2017年中期以来一直进行着CO2、CH4和水蒸气的连续涡度相关测量。从2017年6月30日到2020年6月30日，使用自动化系统连续测量了表层土壤的N2O、CH4和CO2通量。该系统由多路进样系统和九个不透明自动气体通量室（eosAC Eosense）组成。多路系统发出信号后，自动气体通量室将气体传送至光腔衰荡光谱仪（Picarro G2508）进行测量。仪器按照顺序连续测量每个通量室，测试时间为10min，吹扫时间1.5min。自动气体通量室布置在10×10米的网格中，每个通量室间隔5米。为避免洪水事件对样地的影响，在通量室外部署了35cm高的项圈。除了田间管理活动(犁地、播种和收获)期间(通常持续1周)，整个田间活动期间，通量室都保持在原来的位置。为了确定通量室的体积，大约每周测量一次圈口高度，并随着时间的推移插入数值，以解释土壤和地下水位高度的差异。使用Eosenseeosanalysis-acv.3.7.7软件进行通量计算和拟合，然后在R（RStudio, v.1.1.4633, O’Connell et al., 2018)）中进行数据质量评估和控制。计算过程中删除异常数据，这种数据过滤去掉了2.4%的通量测量周期，最终生成的数据集分别包含71262、70337和70554个CO2、N2O和CH4的通量测量值。为了计算土壤温室气体通量对站点级全球变暖潜力（GWP）的影响，研究使用了同一站点的净生态系统交换（NEE）涡度协方差值。研究人员通过统计学数据分析量化CO2、CH4、N2O热时刻，计算观测到的N2O和CH4均值排放所需的最小样本量。从2018年9月至2020年7月，在10厘米、30厘米和50厘米的深度安装了两套土壤传感器--热敏电阻温度传感器和湿度传感器，2套传感器连接到CR1000数据记录仪，每隔15分钟存储数据。农业事件、作物收获期间、断电期间未采集温湿度数据。在传感器测量期间(n=665天)，共有58天的农业活动数据丢失或断电。在农业沼泽地进行了每周的土壤气体采样。研究者在10厘米、30厘米和50厘米深度上与土壤传感器同时采集了CO2、CH4和N2O的两个重复样本。为了采集气体样本，研究者安装了不锈钢管道，并在管道上安装了多个采样孔。采样孔每个月更换一次。他们使用30毫升的注射器采集两个气体样本，丢弃第一个样本以清除采样管道中的死体积。采样线月从田间移除，进行耕作、种植和翻耕。这些气体样本存储在过压20毫升玻璃瓶中，直到在Shimadzu GC-34上进行手动样品注射分析。这些采样数据用于研究土壤剖面中温室气体的产生分布情况。2.2数据分析使用一元方差分析（ANOVA）来比较不同时间段土壤气体浓度、氧气、湿度、矿物质氮和pH值之间的差异。还使用线性回归分析探索土壤大气温室气体浓度与净土壤温室气体通量之间的关系。利用小波相干分析（Wavelet coherence analysis）和假设性放大计算帮助我们理解温室气体通量与土壤变量之间的关系，揭示其在不同时间尺度上的变化。估计农业玉米沼泽地排放对该地区的潜在影响。三、结果3.1土壤CO2,N2O和CH4排放农业泥炭地的年土壤温室气体排放量中，CO2的平均排放量为9.20±0.04千克/平方米/年，N2O的平均排放量为4.08±0.10克/平方米/年，CH4的平均排放量为681±157毫克/平方米/年。这些排放量分别代表了单位面积和单位产量的年均温室气体排放量。N2O的年排放量最高可达41.5±1.8千克氮/公顷/年，三年的平均排放量为26.0±0.5千克氮/公顷/年，占总温室气体排放量的26%。CH4的排放量变化较大，从年净消耗率-111.0±5.0毫克/平方米/年到净排放量2220.1±519.7毫克/平方米/年不等。这相当于每年最大排放量为6.1±1.4千克碳/公顷，占该生态系统年总温室气体排放量的2%。土壤呼吸的变化较小，年值在6.61±0.07千克CO2/平方米/年到10.72±0.09千克CO2/平方米/年之间。热点时刻被定义为单个通量测量值与年均值相差超过4个标准差的测量值。热点时刻的氧化亚氮通量仅占年度测量值的0.64%至1.50%，但将平均通量率提高了38.5%至76.3%。对于甲烷，热点时刻的通量仅占年度测量值的0.06%至0.8%，但在第2和第3年，将年均通量提高了132.1%至486.4%。在第1年，甲烷消耗的热点时刻将净甲烷汇增加249.2%。这些热点时刻驱动的甲烷通量变化主要是由于大多数甲烷通量测量值接近或等于零。二氧化碳排放的热点时刻对平均二氧化碳通量的影响显著较低，仅占所有通量的0.5%（年度范围为0.3%至0.6%）。这将整体平均通量提高了5%，年均二氧化碳通量提高了2.6%至9.2%。3.2  N2O通量、CO2通量和CH4通量驱动因素冬季洪水使土壤中的N2O排放呈指数增长，在生长季节进行的灌溉和施肥也显著增加了N2O排放。冬季洪水开始后不久，每日平均N2O通量增加了两个数量级，同时土壤湿度上升，土壤O2浓度相应降低。持续的淹没导致土壤中NO3浓度下降，随之N2O通量下降。在非洪水期间，研究者发现，每日平均N2O通量与各深度的土壤N2O浓度显著相关，可能对土壤-大气界面的净通量有贡献。通过小波相干分析表明，所有深度的土壤湿度、土壤温度和土壤O2浓度的时间模式与每日时间尺度上的净N2O通量模式显着相关。在大约100天的季节时间尺度上，净N2O通量与不同深度的土壤O2浓度以及在大约300天的年度尺度上的土壤湿度具有显著的一致性。土壤湿度、土壤温度和土壤氧气浓度驱动了日尺度上净甲烷通量的变化模式。只有土壤不同深度的氧气浓度与甲烷通量在周尺度上具有显著的相干性，而在更长的时间尺度上没有显著的相干性。而CO2通量的高度季节性变化可以解释观察到的高年内变异性。土壤呼吸速率在生长季节和收获后（7月至9月）较高，而在土壤饱和时（12月至3月）通量显著较低。在日尺度上，湿度、温度和氧气浓度与土壤CO2通量具有显著的相干性。在周尺度和季节尺度上，温度和O2浓度与土壤CO2通量具有显著的一致性。将自动化系统通量室测量与通过涡度协方差在该现场并行进行的生态系统呼吸(Reco)测量进行了比较。在整个研究期间，土壤CO2通量(9.20±0.04kg CO2m2y1)和Reco涡度协方差测量值(9.70±0.01kgCO2m2y1)类似,土壤CH4室通量(1.2±0.01gCH4m2y1)低于涡流协方差CH4通量(2.2±0.01gCH4m2y1)。同样采样频率对N2O和CH4通量估算的影响较大，减少测量采样间隔会导致显著的低估或高估N2O和CH4总通量。四、讨论本研究中的农业泥炭地土壤是N2O极端排放源，平均排放率比其他非泥炭农田N2O排放量高4-27倍。令人惊讶的是，冬季洪水，而不是施肥，是氧化亚氮排放的主要驱动因素。冬季洪水过后不久，N2O排放量达到峰值。种植期间氮肥的施用也导致N2O排放量的短期增加，但这不是年度N2O排放量的主要来源。研究结果表明日平均N2O通量与土壤大气氮含量之间存在较强的相关性。长时间的厌氧条件加上土壤温度高于10°C似乎会驱动这些系统中CH4通量的热时刻。洪水期间NH4+浓度短期升高可能会限制产甲烷作用或暂时改变产甲烷途径，并可能导致观察到的相当大的变异性。预计土壤二氧化碳通量的模式与每周和季节尺度的温度和氧气浓度有关。土壤温度和O2可用性是有氧土壤呼吸的重要控制因素，特别是在排水农业泥炭地等生态系统中，其中基质可用性不太可能限制异养生物，而自养生物的养分可用性很高。大型连续数据集使我们能够探索N2O和CH4排放热点时刻在生态系统温室气体总预算中的重要性。虽然热点时刻分别仅占年度N2O和CH4通量测量值的0.63%–1.50%和0.06%–0.76%，但它们贡献了N2O总排放量的76%和CH4总排放量的486%。这相当于仅N2O热时刻排放就占这些农业泥炭地年GWP的18%。这凸显出错过热点时刻可能会导致生态系统总温室气体预算的严重低估。研究结果进一步强调了连续测量的必要性，以准确估计生态系统N2O和CH4总通量。即使每周采样一次，也可能会低估年N2O通量高达20%，占总GWP的很大一部分，即使来自这些高排放农业泥炭地也是如此。虽然连续自动室或涡流协方差测量是捕获排放热点时刻的理想选择，但在许多地点和生态系统中，长期连续测量的成本仍然过高。如果热点时刻是可预测且明确定义的，则每日通量测量可能可以有效地适当量化N2O排放的热点时刻。然而，如果热点时刻的时间安排和控制未知或零星，那么不太频繁的采样可能会大大低估N2O排放量。本研究是迄今为止最大、最长、最全面的农业泥炭地土壤通量数据集之一。我们的研究结果提供了证据，证明这些系统是农业温室气体排放的重要贡献者。连续数据集使我们能够探索土壤水分、土壤O2和土壤N有效性等土地管理变化对土壤CH4和N2O排放的影响。我们发现灌溉时间和持续时间是控制这些农业泥炭地土壤N2O和CH4排放的主要因素，而不是施肥。详细实验数据请参考：设备推荐Picarro G2508 高精度气体浓度分析仪通过同时测量五种气体（N2O、CH4、CO2、NH3和H2O），从根本上简化了土壤通量研究，且描绘了温室气体土壤排放的全貌。土壤与大气之间的温室气体交换是全球碳循环和氮循环的关键一步。G2508易于集成土壤检测腔室，无需组装或同步不同的气体分析仪，就可以实现所有主要温室气体的行为观测。G2508采用精密光腔衰荡光谱（CRDS）技术BOB，以达十亿分之一（ppb）的灵敏度测量气体浓度，其漂移可忽略不计。而且，Picarro独特的算法可以对N2O、CH4和CO2的浓度自动进行水汽影响校正。

　　背景介绍氨(NH3)是农业生产中气态活性氮的主要形式之一。它对生态系统有负面影响，如富营养化、酸化和生物多样性的丧失等。一般来说，畜牧业，特别是奶牛业是氨排放的重要来源，需要降低。为了实现这一目标，荷兰制定了一系列法律法规。奶牛场的氨来源于排出尿液中的尿素。尿素在排泄后的最初几个小时内转化为氨，并从尿坑中尿液和粪便混合物的顶层(浆液)中排放出来。在过去的几十年里，混凝土板条地板替代品的发展主要集中在封闭的混凝土地板上，有时出于动物福利的原因与橡胶结合在一起。这些地板背后的工作原理是限制坑顶空间的空气交换和快速排尿到这些坑中。CowToilet奶牛厕所提供了另一种选择，它在尿液到达地面之前收集(部分)尿液。通过这种方式，尿液和粪便(部分)被分开，氨排放的主要来源从住房系统中移除，储存在其他地方，排放量可以忽略不计。奶牛厕所作为一种低排放系统已被添加到Rav法规a1.36和BWL 2021.05中，每个动物场所每年的临时氨排放系数为8.4公斤。为了获得系统的确定排放系数，制造商(Hanskamp BV)必须向“荷兰国家标准”(RVO)3提供符合适当要求的排放测量数据集。排放测量是评估的一部分，本报告描述了在应用确定氨排放因子的背景下的排放测量。 CowToilet介绍奶牛厕所是根据奶牛的生理机能设计的，它由Hanskamp AgroTech BV, Doetinchem开发。在奶牛养殖业中，为满足奶牛个体需求而在自动喂食站供应精料是很常见的。步行式喂食站为奶牛提供了离开喂食站而不用向后走的机会。奶牛厕所是在步行式喂食站上增加的一个自动小便器。奶牛从喂食围栏一侧进入奶牛坐便器，从另一侧离开奶牛坐便器。所有精料均在奶牛厕所内饲喂。在奶牛食用浓缩饲料时，将小便池降低到母牛后下方。自动小便器刺激奶牛，引起排尿。尿液被收集在一个小的蓄水池中，从那里泵送到一个储存库。奶牛厕所的主要减排原理是通过收集部分动物尿液来降低动物舍内氮源强度。收集的尿液单独存放。在这种储存中，尿素最终转化为氨，如果没有适当的覆盖，会导致大量的氨排放。这样做，预计尿液的储存不会对氨排放产生显著影响。 测试位置：测量在荷兰Leeuwarden乳业园区的环境研究仓中进行，下图显示了环境研究仓的位置和乳业园区的位置。荷兰环境研究仓的位置和乳制品园区的地形，包括背景采样点。环境研究仓其中一个隔间的两张照片组合图。注意从天花板上安装的两个通风井。测量方法：由于各单元采用机械通风，因此两个通风井代表了测量通风率和氨浓度的房间的排放点。氨的背景(环境)浓度在谷仓外谷仓两侧距离10米的2至4个地点测定，浓度值最小的点被认为是背景浓度。通风率由各通风竖井下的风机轮风速计测量。该方法基于腔衰荡光谱（CRDS）。每个通风机的一组采样管中的空气首先通过Picarro A0311S 16通道进样器。两个单元的每个通风机和两个背景点(东南和西北)布设采样管路。管路的切换时间为5分钟。测定氨浓度的平均时间为1分钟。在5分钟的总采样时间中，前3分钟的值用于获得稳定的浓度水平，这些值被排除在氨排放的进一步计算之外。仅取第4分钟和第5分钟的平均值作为氨浓度。A0311S有16个入口，分别用于6个单元和4个背景点。采样空气中氨的浓度由Picarro G2508光谱仪测量。 氨气绝对排放量(kg/每年/每个动物场所)由下式计算:Eijk=第i天在测量时段j在房间k的氨排放量(kg /每年/每个动物场所)Qijk=第I天在k室测量时段j内的平均通风量(m3/h/每个动物场所)Coutijk=第I天第k室测量时段j内出风口氨平均浓度(mg/m3)Cinijk=第I天在第j个测量周期内，房间k入风氨的平均浓度(mg/m3)AP=动物场所的数量(=16)相关研究结论：不同测量方法和周期的标准化排放结果。实验组和对照组的 NOx、Picarro（每日）测量期间的排放结果。这项研究意义重大，因为它为减少畜牧业有害排放提供了潜在的解决方案，有助于环境的可持续发展。 使用 Picarro分析仪进行连续测量可以精确监测氨水平，这对于评估 CowToilet 等排放控制方法的有效性至关重要。  与传统的混凝土板条地板相比，使用奶牛厕所减少了47.2%的氨排放。 这种减少相当于0.528的比例排放率。再乘以控制室每年13 kg/畜位的排放系数，牛厕每年的氨排放率为6.9 kg/畜位。 根据本报告中的点测量，分类排放系数为每年每个动物场所7千克NH3。 为获得Rav立法的官方排放因子，需要第二种案例对照方法的测量结果或在至少两个其他带有奶牛厕所的畜棚的实际排放测量结果。 减排和由此产生的排放因子受测量氨浓度的方法的影响。O使用氮氧化物方法，每年每个动物场所的排放量减少35%，标准排放系数为8.5千克NH3。O使用Picarro测量方法显示排放量减少37%，每个动物场所每年的标准化排放系数为8.2千克NH3。 原文链接：

　　Picarro公司新版官网正式上线！    近日，Picarro公司官网经过升级改版，正式以全新面貌上线。本次官网公开了用户手册user manuals，客户将不再需要登录或创建帐户来下载它们。Picarro官网做的更新动作有：1. 在每个产品页面的侧栏中添加了一个新的用户手册链接。2. 我们新增加了一栏技术支持页面Support page，该页面可链接到我们重新设计的支持页面中的用户手册。3. 我们在资源中心表格 Resource Center中的用户手册结果旁边增加“Download”按钮。本次官网升级后，原网站地址不变：。注意：Picarro 社区访问和软件下载访问目前仍然需要注册帐户。

　　1. 稳定同位素的定义及性质稳定同位素是指具有相同原子序数（即具有相同的质子数）但具有不同中子数（即具有不同的质量数）的同位素。相对于放射性同位素，稳定同位素具有较长的半衰期，因此其衰变过程可以忽略不计。稳定同位素的质量与化学性质与其相应元素的其他同位素相同，但它们在物理性质和反应性方面可能存在微妙差异。每个元素的稳定同位素数量不尽相同。以氢为例，氢元素具有三个同位素：氢-1（质子数为1，中子数为0）、氢-2（质子数为1，中子数为1）和氢-3（质子数为1，中子数为2）。通常，将质子数相同的同位素称为同位素的同位素体系。2. 稳定同位素分馏稳定同位素分馏是指在自然界中，不同同位素的分布和比例因物理、化学或生物过程而发生变化的现象。在分馏过程中，不同同位素的相对丰度会发生改变，通常表现为其中一种同位素的相对丰度增加，而另一种同位素的相对丰度减少。稳定同位素分馏可以发生在不同的环境和过程中，以下是几个常见的分馏过程：重力分馏：重力对颗粒物质的沉降速度有影响，较重同位素更容易沉降，导致较轻同位素的相对丰度增加。化学分馏：化学反应可以导致同位素的选择性分离。例如，在地球大气层中，光照作用下，氮气中较重的氮同位素（δ15N）会相对富集在大气中的一氧化二氮（N2O）中。通过分析稳定同位素分馏，我们可以获得有关环境、地质、生态和气候变化等方面的信息。稳定同位素分析在地球科学、生态学、气候研究等领域具有广泛的应用，帮助我们理解自然系统的工作原理和过程。3. 稳定同位素的应用领域3.1 地质科学稳定同位素在地质科学中具有重要的应用。通过对地球岩石、大气、水体和生物体的稳定同位素比例的分析，可以揭示岩石的形成历史、地球气候及环境变迁等信息。例如，氧同位素分析可以用来研究海洋生态系统的变化、冰川演化过程以及古气候的重建。3.2 生物学与生态学稳定同位素在生物学和生态学领域中也有广泛应用。通过分析生物体组织（如骨骼、羽毛、植物组织等）中的稳定同位素比例，可以了解生态系统中物质的循环过程和食物链结构。氢同位素分析可用于研究动物迁徙路径，碳同位素分析可用于研究植物光合作用等生物过程。稳定同位素分析可用于研究碳循环和生态系统功能。通过测量植物和土壤中的碳或氢氧同位素比例（δ13C、δ18O、D），可以了解植物的光合作用途径和水分利用策略，评估植物对气候变化的响应以及研究土壤有机碳的来源和稳定性。4. 稳定同位素分析技术稳定同位素分析技术是研究稳定同位素的关键手段。主要的分析方法包括质谱仪和同位素比例质谱仪以及光谱类仪器。Picarro稳定同位素分析仪是世界上最先进的测量CO₂与CH₄碳同位素比（δ¹³C）以及CO₂、CH₄和H₂O气体浓度的仪器之一，也是一款能够在野外长时间实现原位在线测量的仪器。可用于呼吸与发酵、氧化与还原、源与汇的鉴定等研究工作。稳定同位素示踪是一种利用稳定同位素分析技术来追踪物质在生物体、环境或化学体系中运动和转化过程的方法。通过测量物质中不同同位素的相对丰度，可以确定其来源、迁移路径、转化速率和与其他物质的相互作用。稳定同位素示踪的基本原理是不同同位素在地球上分布比例固定且稳定，而自然界中的各种过程会引起同位素比例的变化。稳定同位素示踪主要包括以下几个步骤：样品收集：从目标系统中收集样品，可以是土壤、水体、气体、生物组织等。样品收集需要根据研究目的和对象的不同进行选择。样品预处理：将收集的样品进行预处理，以提取或转化目标物质，并将其转化为适合稳定同位素分析的形式。例如，可以通过提取、净化或转化化学反应等步骤来处理样品。稳定同位素分析：对预处理后的样品进行稳定同位素分析。例如，常见的稳定同位素包括碳同位素（δ13C）、氮同位素（δ15N）、氢同位素（δ2H）、氧同位素（δ18O）等。数据解释和解析：通过分析同位素比例的变化，结合已知的同位素分馏过程和环境特征，解释数据并得出结论。这可能需要运用数学模型、统计方法和参考样品等。通过稳定同位素示踪，我们可以获得关于物质来源、传输路径、生物转化、生态过程和环境变化等方面的信息，有助于进一步理解和解释自然系统和化学体系的复杂性。稳定同位素在科学研究和应用中发挥着重要作用。它们为我们揭示了地球历史、生态系统特征以及生物过程中的种种奥秘。随着稳定同位素分析技术的不断进步，我们相信它们将在更多领域中为人类带来更多的发现和应用。（本文仅涵盖了稳定同位素应用的部分领域，稳定同位素的研究和应用仍然在不断发展，可能有许多新的突破和发现等待科研人员去探索和挖掘。）

　　地下河口微生物群落对甲烷和氮转化的调节作用背景地下河口(STEs)是重要的生物地球化学反应器，接收和处理来自陆地、海洋和地下水等各种来源的营养物质和有机物。STE在调节营养物、有机物和其他重要生物化合物的陆海通量方面发挥着重要作用。地下生态系统为微生物群落提供了多种多样的栖息地，地球上大约40%的原核生物生物量隐藏在地表以下。沿海生态系统中的原核生物群落可能是复杂的，主要由不可培养的谱系组成，使得基于实验室的研究具有挑战性。为了更好地了解陆地地下水涌入以及海洋盐水入侵对地下氮循环微生物群落的影响，需要微生物生态学和水文地质学相结合的方法。氢气(H2)、醋酸盐、二氧化碳(CO2)和其他碳化合物(如一氧化碳、甲酸盐、甲醇、甲胺)可以被产甲烷的古细菌转化为CH4。在这一过程中，DOC通过水解、产酸和产丙酮被分解，以促进产甲烷。产甲烷古菌群落因此可以栖息在独特的生态位，由于高度适应热力学能量守恒。在多种环境中，变形细菌的甲烷氧化菌可以代谢多余的甲烷作为其唯一的能量来源。厌氧甲烷营养古生菌与产甲烷古生菌关系密切，可在海岸带深层富甲烷缺氧沉积物中代谢CH4。因此，CH4的地下氧化可以成为沿海环境中强效温室气体的重要汇。16S rRNA是一种细菌和古细菌特有的核糖体RNA，通常用于研究微生物群落结构和多样性。通过对16S rRNA基因序列进行扩增和测序，可以了解不同微生物的遗传差异，从而对微生物进行分类和鉴定。这项技术被广泛应用于环境微生物学和生态学研究中，有助于揭示微生物在不同生态系统中的功能和相互作用。方法介绍研究地点位于澳大利亚昆士兰州大堡礁集水区的海滩边STE。该样带从高潮线以下的海洋端(距退潮标记26米)到沙丘底部的陆地端跨度15米。根据盐度剖面对比，选择了五个地点。位于澳大利亚阿格尼斯水域的地下河口样带研究地点的地图。本研究使用的所有样品均在8月12日的一个潮汐周期内提取。首先将地表砂石移除至地下水位以上约50 cm处，然后将不锈钢孔隙水取样头(Sonlist)与气密油管(Bev-A-line IV)连接，分别置于地下水位以下10、100和200 cm处的沉积物中。孔隙水取样开始于退潮时的海洋区，沿样带向上移动至淡水区。使用150 ml注射器从每个位置和深度抽取15个样本。孔隙水DOC样品用0.7 μm玻璃超细纤维过滤器过滤，保存在40 ml硼硅酸盐小瓶中。孔隙水溶无机氮(铵态氮和硝态氮)样品用0.45 μm醋酸纤维素过滤器过滤后冷冻待实验室分析。Picarro仪器的使用：Picarro+A0314相结合，注射器从采样瓶平衡后的顶空中提取 4 ml气体。注入的 4 ml气体样品与零空气在 SSIM 内以 4:1 的比例混合，以达到 20 ml的总气体体积。每个样品在 CRDS 上运行约 6 分钟，以确保低浓度样品具有更高的精度。每五个样品使用相同的进样量运行标准气体。结果与讨论孔隙水CH4浓度范围为0.07±0.01 μM~0.41±0.02 μM，在样带的海洋端呈下降趋势。Site 5地下水位2 m处(0.41±0.02 μM)的3个样品中CH4浓度最高。Site 5孔隙水CO2浓度也最高，在地下水位以下10 cm处为254.24±12.73 μM，在地下水位以下200 cm处为273.31±6.05 μM。CO2浓度在潮间带下部(site 1)最低，为81.43±3.22 μM。(A)甲烷(CH4)孔隙水浓度;(B)二氧化碳(CO2);(C)溶解有机碳(DOC);(D)铵(NH4+)和(E)硝(NO3-)。研究地点和地下水位以下的深度标注在左侧。CH4和CO2误差为±SD。DOC、NH4+和NO3-误差条表示分析误差。含保守混合线的盐度相关图显示孔隙水:(A) CH4和(B)铵(NH4 +)浓度。 根据图（上图）显示的盐度相关图，可以看到甲烷（CH4）浓度与盐度之间存在负相关关系。随着盐度的增加，甲烷浓度呈非线性下降趋势。在地下河口混合带，甲烷浓度迅速下降。这表明盐度是影响甲烷浓度空间分布的重要因素，地下河口中不同盐度区域的微生物群落对甲烷的产生和消耗具有显著影响。这与研究结论中提到的地下河口中隐藏的微生物群落分区以及微生物转化对减轻营养物和温室气体通量到沿海生态系统的重要性密切相关。研究结论在这项研究中，应用16S rRNA扩增子测序和配对的生物地球化学特征来空间评估STE中转化温室气体和营养物质的微生物群落。结果表明，产甲烷菌在陆地端最为普遍(相对丰度高达2.81%)，孔隙水甲烷、二氧化碳和溶解有机碳浓度分别为0.41±0.02 μM、273.31±6.05 μM和0.51±0.02 mM。较低的铵态氮浓度对应着混合带丰富的硝化和氨氧化原核生物(相对丰度高达11.65%)。甲烷、铵和溶解有机碳浓度从陆地到15 m样带的海洋端均下降了50%。这项研究强调了STE隐藏的微生物群落分区，以及考虑微生物转化减轻营养和温室气体通量到沿海生态系统的重要性。原文链接：

　　近期，世纪朝阳分别于大连、重庆开展了线下交流会议，会议介绍了详尽的Picarro设备使用方法、提供了深度的交流平台、促进了与用户的深度沟通，两次会议均圆满结束。大连基于Picarro的温室气体浓度与通量监测理论与技术培训会2023年12月06日，《基于Picarro的温室气体浓度与通量监测理论与技术培训会议》于大连国家海洋环境监测中心成功举办。来自国家海洋环境监测中心、大连海洋大学、大连理工大学、辽宁师范大学、大连环境厅等单位近30位学者与技术人员参加了此次会议。比科技术（北京）有限责任公司（Picarro Inc. 全资子公司）总经理张晓静女士、Picarro Inc.中国区业务发展经理庄义成先生、Picarro Inc.中国区首席工程师王杰女士也作为重要嘉宾出席了此次会议。Picarro Inc.中国区业务发展经理庄义成先生发表会议开幕致辞Picarro Inc.中国区首席工程师王杰女士对Picarro进行整体介绍北京世纪朝阳科技发展有限公司技术总工程师陈晓峰就环境监测整体方案作报告国家海洋环境监测中心Picarro用户老师做关于Picarro应用实践的报告重庆氢氧稳定同位素技术原理及应用培训会2024年1月4日，《氢氧稳定同位素技术原理及应用培训会》于西南大学地理科学学院成功举办。本次会议由西南大学地理科学学院、重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站、北京世纪朝阳科技发展有限公司、比科技术（北京）有限责任公司、美国Picarro公司共同承办，共有40余名老师与学生参与了本次交流会。西南大学雷利丹主任主持会议，唐强副院长做开场报告西华大学的刘皓雯老师做关于《紫色土丘陵区浅层地下水补给特征》的报告，并分享近些年来的工作成果北京世纪朝阳科技发展有限公司售前工程师吴闯做《关于Picarro分析仪结构、原理、应用及基础介绍》的报告北京世纪朝阳科技发展有限公司技术工程师涂坤萍对在校师生进行现场技术实操培训演示和指导氢、氧是分布最广的元素，氢、氧同位素研究涉及宇宙、月球和地球各层圈，包括岩石圈、水圈、气圈等。特别是各种水的氢、氧同位素研究，对气溶胶的形成机理研究BOB、揭示不同成岩成矿过程中同位素的变化、指示水的来源、不同环境状况下水的转移和数量(包括江河湖泊)、确定水的年龄、记录水岩相互作用等都有很重要且广泛的应用。通过稳定同位素分析仪分析氢、氧稳定同位素的变化，是揭示大气环境水溶性有机物吸湿增长特性的重要研究手段。另外，稳定同位素分析仪也是研究大气中水分来源的重要监测设备。本次交流会，为后续学院师生更好地探究揭示水的氢氧同位素变化、为研究生态变化、古气候、大气变化等提供有力支持。 - END - 如果希望进一步了解以上会议信息，欢迎与我们联系讨论。

　　陆-海气团传输对黄海南部大气二氧化碳和甲烷混合比时空分布的影响1.背景介绍二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）是两种最重要的温室气体，在地球的辐射平衡中发挥着关键作用。受化石燃料燃烧、土地利用变化、森林砍伐等人为活动的持续影响，自工业时代（约1750年）以来BOB，大气中二氧化碳和甲烷的混合比一直在上升，并在2021年达到最高值415.7±0.1 ppm和1908±2 ppb，约为工业化前水平的149%和262%。近几十年来，大气CO2和CH4混合比的时空分布越来越受到科学界的关注。船载观测被认为是观测温室气体的六种常用且重要的方法之一，本文主要介绍利用船载CRDS(光腔衰荡光谱)分析仪分别于2012年11月和2013年6月在中国南黄海进行了两次实地调查研究，以揭示中国陆架海域大气中CO2和CH4混合比的时空分布和调节机制。本研究的主要目标是:(1)优化改进船基走行连续观测大气CO2和CH4混合比数据筛分方法;(2)研究海-气交换对CO2和CH4混合比时空分布的影响;(3)在野外调查中揭示季节性季风对南黄海海洋边界空气CO2和CH4时空分布的调节机制。2.材料与方法2.1观测区域黄海是亚洲大陆和太平洋之间气团运输的重要通道，可分为两个海域：黄海北部(NYS)和黄海南部(SYS)。覆盖面积约10.8×104 km2，平均深度44 m，受EAM（东亚季风）系统的强烈影响。如图1所示，为了研究大气CO2和CH4混合比的分布及其调控机制，2012年11月2日至8日和2013年6月22日至29日进行了两次调查研究，分别是EAM的典型时期(包括夏季风和冬季风)。为了保证观测数据的可比性，引入附近的三个陆基(岛)站(临安站（LAN）;济州高山站（JGS）;泰安半岛站（TAG）)进行对比分析。    2.2气象资料两次调查研究是在一艘为在海洋环境中进行多学科研究而设计的东方红二号的科考船上进行的，该船拥有一个船载大气科学实验室。可观测的气象数据包括时间、纬度、经度、巡航速度和方向、风速、风向、相对湿度、气压和温度，分辨率为10s，可用于筛分和标记观测到的CO2和CH4混合比数据，并验证模拟风场。观测到的风数据被平均为每小时的数据，以供后续分析。如图2a所示，2012年11月调查期间，每小时平均风速为0.05~20.46 m/s，平均值为8.09(±4.17)m/s。主导风向为偏北和偏东北，表明气团从亚洲大陆流向太平洋。如图2c所示，2013年6月调查期间，每小时平均风速为0.08 ~ 9.42 m/s，平均值为4.72(±1.79)m/s。相反，主导风向转为南或东南，促使气团从太平洋向亚洲大陆流动。此外，观测到的主导风向(图2a和c)与模拟风场(图2b和d)基本一致，具有典型的冬、夏季风特征，是研究海陆空气团输送对海洋边界层CO2和CH4混合比时空变化影响的理想案例。2.3大气CO2和CH4混合比的测定如图3a所示，在观测期间，为了避免人为污染，将进气口固定在船头最高点(海拔约10m)，靠近气象传感器，以避免人为污染。使用Picarro G2301高精度温室气体测定系统测定大气CO2和CH4的混合比。Picarro分析仪可以在5秒内获得一次CO2和CH4混合比（校正受水蒸气影响）的数据，已被证明是观测CO2和CH4的高精确度和准确度的绝佳选择。如图3b所示，外部真空泵将环境空气抽入专用管道，并分别通过膜过滤器，充满高氯酸镁的干燥管和另一个膜过滤器，以去除颗粒和水气。然后，通过阀门顺序设置调节，干燥和清洁的空气样品以及标准气体通过一个8口样品选择阀，由质量流量控制器控制流量为200 mL/min后进入Picarro G2301分析仪。每次观测实验前后，对Picarro G2301分析仪进行校准，保证其正常工作状态。在现场调查中，每天自动按顺序测定三种标准气体，由Picarro G2301分析仪调节。根据3种标准气体(CO2为254.53(±0.06)ppm、365.14(±0.06)ppm和569.99(±0.08)ppm，CH4为1601.0(±0.8)ppb、1925.5(±0.8)ppb和2317.7(±0.5)ppb)的测定结果和标准值，建立线性函数，对观测数据进行校正。所使用的标准气可溯源至世界气象组织（WMO）一级标准，以保证观测数据的一致性、可追溯性和国际可比性。图3：东方红二号科考船(a)，用于观测大气CO2和CH4的船载Picarro高精度温室气体分析仪监测系统示意图(b)。3. 测定结果与讨论3.1大气CO2和CH4的混合比一般来说，CO2和CH4混合比随着海拔和离大陆距离的增加以及纬度的降低而降低。陆架海域大气CO2和CH4混合比的时空分布不仅反映了自然特征，还反映了海洋油气勘探等多种人为过程：陆-海气团传输，以及观测仪器故障。在两次船载调查研究中，2012年11月大气CO2混合比为392.75 ~ 688.10 ppm(图4a和b)， 2013年6月为389.28 ~ 967.60 ppm(图4c和d)。2012年11月大气CH4混合比为1870.6 ~ 1986.0 ppb(图5a和b)， 2013年6月大气CH4混合比为1820.8 ~ 2179.0 ppb(图5c和d)。大气CO2和CH4混合比与北半球的历史观测结果相当。异常高的观测值归因于船舶废气或分析仪日常维护等的人为干扰。3.2数据处理方法首先，利用线月沿巡航轨迹观测到的大气CO2和CH4混合比进行校正，每1 min平均一次，备份并生成可进行后续处理的“原始数据”。其次，根据航次记录，对仪表故障和日常维护引起的异常值进行标记。第三，当船舶在离散站点进行海洋调查或以低于风速的速度在下风向巡航时，观测到的大气CO2和CH4混合比可能受到船舶废气和人类活动的影响。根据研究经验将3 kn作为标记受船舶废气和人类活动影响的数据的标准。最后是大气温室气体观测中广泛使用的数据质量控制方法拉依达准则(“3σ”准则)，用于筛分和标记非背景测定结果。图6：2013年6月28日20:40 - 29日6:40 (a)和2012年11月3日3:30 - 5:30 (b)观测到的CO2混合比和船速的变化。图7：2012年11月和2013年6月CO2 (a, b)和CH4 (c, d)混合比的筛分结果。(a)和(b)的纵坐标在450至1050 ppm做了截断处理。黑点表示本底数据(Background)，蓝点表示更换干燥管(Manual)所影响的数据，灰色点表示低速航行(0-3kn)时受船舶排放影响的数据，红点表示通过拉依达准则(3σ)筛分出来的数据。3.3陆-海气团输送对大气CO2和CH4混合比分布的影响海-气交换是CO2和CH4分子通过表层海水和上覆大气界面扩散的动态过程。大气CO2和CH4的源和汇是指它们由海水排放或被海水吸收。事实上，沿海浅海海域海-气交换对CO2和CH4混合比在时空尺度上影响很大。一般来说，从海水中排放到空气中的CO2和CH4很难通过大气测量来追踪，因为它们会被迅速稀释;只有浅层渗漏区和沿海地区能够直接影响当地大气CO2和CH4的混合比，并且可以测定。为了估计海-气交换对大气CO2和CH4混合比的影响，我们使用了一种由Kourtidis等人(2006)描述并经Zang等人(2020)优化的简单方法：假设调查区域上方有一个顶板高为10米的盒子，对应于我们现场调查的进气口高度。大气CO2和CH4混合比仅受海-气交换的影响，当CO2和CH4被排放或被吸收时，它们的混合比会均匀地增加或减少，这是由海气CO2和CH4通量的平均计算结果引起的。图8：2012年11月观测海域CO2和CH4混合比的空间分布。3.4陆-海气团传输对大气CO2和CH4混合比时空分布的影响EAWM与亚洲大陆向西太平洋的大气复合输送密切相关。除第1段(S1)和第2段右端(S2)外，随着离岸距离的增加，CO2和CH4混合比呈减小趋势。(图8)。总体而言，亚洲大陆的CO2和CH4混合比高于MBL参考值。EAWM驱动的陆-海气团运输会导致温室气体的水平传输。由于后续的混合和稀释，CO2和CH4的混合比将沿着风输送路线段右端由于主导风向为ENE-SE -S，大气CO2和CH4混合比较低且均匀，说明气团是从CO2和CH4混合比较低的太平洋输送过来的。此外，后向轨迹分析显示，2012年11月几乎所有的传输路径都来自亚洲大陆，2013年7月几乎所有的传输路径都来自南海和西太平洋(图10)。导致2012年11月大气CO2和CH4混合比(图8)高于2013年7月(图9)。大气CO2和CH4混合比的季节变化与西太平洋大气CO2混合比的变化一致，西太平洋大气成分分布主要由来自太平洋的海洋气团和来自亚洲大陆的污染气团主导。图9：2013年7月观测海域CO2和CH4混合比的空间分布图10.两个典型位置(a)35.00°N、123.41°E和(b)32.53°N、125.22°E的后向轨迹。如图11所示，2012年11月观测到的大气CO2和CH4混合比随风向的波动特征相同，表明其变化受陆-海气团输送主导，这与前人的研究结果一致。黑海天然气渗漏和“北溪”管道天然气泄漏的模拟研究表明，在5 ~ 30 km的距离上，逆风排放源可以增强大气CH4混合比。如图12所示，我们假设在运输过程中混合和稀释的影响是线性的。根据计算可知：中国陆架海域大气CO2和CH4混合比的空间分布可能在EAWM前期受到陆-海气团输送的显著影响。     4.结论基于2012年11月和2013年6月在南黄海船基走行连续观测到的大气CO2和CH4混合比及气象参数，优化并建立了一种数据筛分方法，该方法可用于标记受多种自然过程和人类活动影响的CO2和CH4混合比数据。大气CO2和CH4混合比的空间和季节变化主要受EAM调节，而海-气交换的影响很小或可以忽略不计。夏季风导致大气CO2和CH4混合比相对较低，且从东南向西北逐渐增加。相反，冬季季风增强了陆地到海洋的气团输送，导致较高的大气CO2和CH4混合比，并且随着离岸距离的增加而呈递减的趋势。在东亚冬季风早期，陆-海气团传输对CO2和CH4混合比的影响范围约为20Km内。原文链接：

　　亚洲季风区洞穴生物三氧同位素的变化揭示了过去300年的水分来源摘要：水分来源的表征对于理解水文气候过程至关重要。然而，记录过去的大气水分含量及其来源仍然具有挑战性，部分原因是水分追踪代用物不足。本文展示了亚洲季风区21个洞穴中的三氧同位素组。