期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
汽油车尾气排放CO_2的稳定同位素特征 被引量:1
1
作者 肖瑶 胡敏 +7 位作者 李梦仁 秦艳红 彭剑飞 张文彬 郑竞 杜卓菲 邓磊 帅石金 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第16期4497-4504,4540,共8页
温室气体CO_2浓度增长引起的气候变化问题受到全球广泛关注。CO_2的稳定碳同位素特征可为其源汇机制研究提供有力支持,但需要各类污染源排放的碳同位素特征值,尤其是局地或区域特征作为数据基础。CO_2浓度的增长主要来自化石燃料燃烧,... 温室气体CO_2浓度增长引起的气候变化问题受到全球广泛关注。CO_2的稳定碳同位素特征可为其源汇机制研究提供有力支持,但需要各类污染源排放的碳同位素特征值,尤其是局地或区域特征作为数据基础。CO_2浓度的增长主要来自化石燃料燃烧,机动车排放是一个重要来源。研究应用基于激光的同位素比红外光谱仪(IRIS),对我国汽油车尾气排放CO_2的稳定碳同位素组成(δ^(13)C)进行了初步的研究,测定结果为(-28.0±0.5)‰。汽油车尾气排放CO_2出现碳同位素分馏现象,其δ^(13)C特征受冷热起动方式影响不大,但与汽油成分、发动机燃烧模式等相关;汽油车尾气排放CO_2的δ18O特征变化较大,同位素分馏更为复杂。化石燃料燃烧产生CO_2的δ^(13)C特征对化石燃料具有较好的指示作用。本研究为碳排放研究提供了重要的数据支持。 展开更多
关键词 汽油车 二氧化 稳定碳同位素特征 同位素分馏 排放
下载PDF
青藏高原楚玛尔河碳素赋存形态初探 被引量:1
2
作者 叶琳琳 吴晓东 赵林 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1-4,17,共5页
为了解青藏高原楚玛尔河碳素赋存形态,于2013年4月至2014年3月采集水样,分析溶解性有机碳(dissolved organic carbon,DOC)和颗粒态有机碳(particulate organic carbon,POC)的浓度、碳稳定同位素特征值和碳氮比值、以及总溶解性碳水化合... 为了解青藏高原楚玛尔河碳素赋存形态,于2013年4月至2014年3月采集水样,分析溶解性有机碳(dissolved organic carbon,DOC)和颗粒态有机碳(particulate organic carbon,POC)的浓度、碳稳定同位素特征值和碳氮比值、以及总溶解性碳水化合物浓度和DOC的光谱参数。结果表明,2013年4月、7月、11月和2014年2月,DOC/POC比值<1,其它月份水体有机碳均以DOC为主。δ^(13)C_(DOC)的2个峰值出现在夏季和冬季,表明DOC可能来源于土壤、冰川融水和地下水。此外,DOC碳氮比值较低,表明植物凋落物可能也是DOC的重要来源。碳稳定同位素特征值随着有机碳粒径的增大而增大,表明POC是DOC的重要来源。总溶解性碳水化合物在DOC所占比例没有明显季节变化规律,可能是低温下较弱的生物以及光降解引起。此外,冬季水体较低的紫外吸光度SUVA254(specific UV absorbance)值暗示DOC生物可利用性较其它季节要高。 展开更多
关键词 楚玛尔河 溶解性有机 颗粒态有机 稳定同位素特征 氮比值
下载PDF
Leaf stable carbon isotope composition in Picea schrenkiana var. tianschanica in relation to leaf physiological and morphological characteristics along an altitudinal gradient
3
作者 ZHANG Hui-wen WU Zhen XIAO Hong-lang 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2016年第7期1217-1228,共12页
To understand the effects of leaf physiological and morphological characteristics on δ13C of alpine trees, we examined leaf δ13C value, LA, SD, LNC, LPC, LKC, Chla+b, LDMC, LMA and Narea in one-year-old needles of P... To understand the effects of leaf physiological and morphological characteristics on δ13C of alpine trees, we examined leaf δ13C value, LA, SD, LNC, LPC, LKC, Chla+b, LDMC, LMA and Narea in one-year-old needles of Picea schrenkiana var. tianschanica at ten points along an altitudinal gradient from 1420 m to 2300 m a.s.l. on the northern slopes of the Tianshan Mountains in northwest China. Our results indicated that all the leaf traits differed significantly among sampling sites along the altitudinal gradient(P<0.001). LA, SD, LPC, LKC increased linearly with increasing elevation, whereas leaf δ13C, LNC, Chla+b, LDMC, LMA and Narea varied non-linearly with changes in altitude. Stepwise multiple regression analyses showed that four controlled physiological and morphological characteristics influenced the variation of δ13C. Among these four controlled factors, LKC was the most profound physiological factor that affected δ13C values, LA was the secondary morphological factor, SD was the third morphological factor, LNC was the last physiological factor. This suggested that leaf δ13C was directly controlled by physiological and morphological adjustments with changing environmental conditions due to the elevation. 展开更多
关键词 Alpine trees Leaf Carbon isotope composition Physiological characteristics Morphological characteristics Altitudinal variation
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部