美国的个人资料保罗·乌尔里希(Paul Ullrich)博士是劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)气候韧性的负责人,也是加州大学戴维斯分校的区域和全球气候建模教授。他是美国能源部气候模型诊断与比对对比的主要研究人员(PCMDI)。他的工作着重于区域气候信息的开发,分析和评估。在这个角色中,他与美国各地的从业人员团体紧密合作,以了解其气候数据的需求,并了解气候变化的地区气候和极端天气事件如何影响。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.636509 doi:Biorxiv Preprint
保护农业(CA)被广泛推广为基于农业生态学的土壤保护方法。几项研究集中在撒哈拉以南非洲的CA对农作物产量和土壤水分动态的影响上,对CA对土壤有机碳(SOC)和相关分数的影响的关注有限。我们收集了马拉维以北的Mzimba区的30个配对农场的代表性土壤样品,以确定耕作和土壤深度对土壤物理化学特性,总SOC和有机碳分数的影响。未受干扰的土壤核心进行批量密度测量。使用土壤分馏方法确定不同的SOC池,而土壤物理化学分析是使用障碍土壤样品的标准实验室方法进行的。土壤有机碳含量的范围为CA图的0.4-1.8%。这显着大于在常规耕种图下测得的0.4-1.5%的SOC含量。耕作类型和土壤深度对SOC具有显着的相互作用。例如,在0-10 cm的深度与CA图下的10-30 cm相比,在0-10 cm的深度下测量了较大的SOC含量。土壤深度对大多数土壤特性具有显着影响。示例包括重颗粒有机物 - 碳(POM-C)馏分,矿物相关有机物 - 碳(MAOM-C),MAOM级分的氮和氮中的氮。在0-10 cm的土壤深度中,它们比10-30 cm的土壤深度大。但是,相比之下,耕作类型仅对较重的POM-C和MAOM-C级分有显着影响,而POM-C和MAOM-C级分比CA的大于常规耕地。保护农业显示出改善SOC及其相关分数的能力,这是针对理解土地管理对碳存储的影响的发现。
抽象的北极土壤经常受到空降,海洋或动物来源的微生物侵袭,这可能会影响当地的微生物群落和生态系统功能。然而,在冬季,北极土壤是从雪以外的外部来源分离出来的,这是微生物的唯一来源。通过雪微小的ISMS成功地殖民地殖民化,取决于入侵和居民社区的生存和竞争能力。使用浅shot弹枪元素测序和扩增子测序,本研究监测了整个雪融化的雪和土壤微生物群落,以研究北极土壤的定殖过程。由于观察到成功定殖的所有特征,因此可能发生微生物定植。源自雪的定植微生物已经适应了当地的环境条件,随后在北极土壤中经历了许多相似的条件。此外,与竞争相关的基因(例如运动和毒力)在雪样融化时在雪样中增加。总体而言,在土壤中发现了一百个潜在成功的殖民者,因此证明了熔融过程中土壤中雪微生物的沉积和生长。
F. Tang,Mojdeh Lahoori,H。Nowamooz,S。Rosin-Paumier,F。Masrouri。对土壤压实和热量储存对水平接地热交换器热性能的影响的数值研究。可再生能源,2021,172,pp.740-752。10.1016/j.renene.2021.03.025。hal-04522314
fi g u r e 1概念表示以来,实施两种不同的措施(a和b)来增强SOC的影响,因为实施了一项措施来增强SOC。(a)SOC股票[m,质量单位]和(b)土壤碳固存(CS)[M t,质量×时间单位]定义为剩余碳曲线下的面积(a)曲线的曲线下(面板A中的曲线的积分)。绿色箭头(a)表示Don等人所定义的总C隔离。(2023)在t 1和t 2时进行a和B。csi,t(b)中的t指示一次t的土壤碳固醇。
自然资源研究所芬兰(Luke),Latokartanonkaari 9,FI-00790赫尔辛基,芬兰B环境科学司,橡树岭国家实验室,贝塞尔山谷路1号,奥克山脉,田纳西州田纳西州37830,美国田纳西州37830在Zvolen,T.G。Masaryka 24, 96001 Zvolen, Slovakia e Forest Science and Technology Centre of Catalonia (CTFC), 25280 Solsona, Spain f Basque Centre for Climate Change (BC3), Scientific Campus of the University of the Basque Country, 48940 Leioa, Spain g Ikerbasque, Basque Foundation for Science, Bilbao, Bizkaia, Spain h School of生物科学,阿伯丁大学。23 St Machar Drive,Aberdeen AB24 AB24,英国苏格兰,I Wageningen University and Research,Wageningen环境研究(WENR),DROEVENDAALSESTEEG,3,6708pb Wageningen,荷兰J Forestry and Forest Products and Forest Products and Forest Products Research Institute(Eagan)欧洲森林研究所,Yliopistokatu 6B,FI-80100,芬兰LAMSTERDAM LIFE与环境研究所(A-Life),Vrije Universiteit Amsterdam,1081 HV,阿姆斯特丹,阿姆斯特丹,荷兰MEARZ MEARCIES,VRIJE LIJEITITICITITICITITICITITICITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITIT23 St Machar Drive,Aberdeen AB24 AB24,英国苏格兰,I Wageningen University and Research,Wageningen环境研究(WENR),DROEVENDAALSESTEEG,3,6708pb Wageningen,荷兰J Forestry and Forest Products and Forest Products and Forest Products Research Institute(Eagan)欧洲森林研究所,Yliopistokatu 6B,FI-80100,芬兰LAMSTERDAM LIFE与环境研究所(A-Life),Vrije Universiteit Amsterdam,1081 HV,阿姆斯特丹,阿姆斯特丹,荷兰MEARZ MEARCIES,VRIJE LIJEITITICITITICITITICITITICITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITITIT
当考古材料缺失时,重建过去的环境可能具有挑战性。研究有机分子是克服这一缺点的一种方法,这些分子在环境中以痕迹的形式存在了数千年。粪便脂质标记物(类固醇和胆汁酸)和古代沉积物 DNA 提供了一种互补和交叉验证的分析工具,可以拓宽环境考古学中使用的方法范围。然而,人们对结合这两种方法的好处知之甚少。我们简要概述了目前对粪便脂质标记物和古代沉积物 DNA 的了解状况。我们确定了科学和方法上的差距,并提出了它们对更好地理解过去动态的人与动物关系的潜在相关性。通过这篇评论,我们旨在促进新的研究途径,既在既定学科中,也结合迄今为止很少结合的分析方法。
摘要:土壤水分是水资源管理,农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此,本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具,用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分(SM)含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域,并探索了土壤水分估计的RS方法,重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理,优势和局限性。但是,有些关键领域覆盖不足,需要关注。结果,本系统的审查论文通过评估其技术和方法,其性能评估级别(确定系数r),对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估,该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi:https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证:CC-BY-4.0开放访问政策:Jasem发表的所有文章都是开放式的,均为开放式,免费下载,复制,重新分发,重新分发,翻译,翻译和阅读。版权策略:©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章,就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。(2025)。J. Appl。将本文列为:Yamakili,P; Nicholaus,先生; Greyson,K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29(1)327-334日期:收到:2024年10月22日;修订:2024年11月20日;接受:2024年12月28日;发布:2025年1月31日关键字:土壤水分;遥感;模型;表现;预测土壤水分(SM)是在农业,环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如,在农业中,SM是监测农业活动,预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数(Chadha等,2018;Muñoz-Carpena等,2007; Panuska等,2007; Panuska等,2015,2015年)SM与作物的出现和生长和生长,作物和生产力(CHADHA)也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要,包括干旱监测,洪水预测,作物SCI。环境。管理。29(1)327-334日期:收到:2024年10月22日;修订:2024年11月20日;接受:2024年12月28日;发布:2025年1月31日关键字:土壤水分;遥感;模型;表现;预测土壤水分(SM)是在农业,环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如,在农业中,SM是监测农业活动,预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数(Chadha等,2018;Muñoz-Carpena等,2007; Panuska等,2007; Panuska等,2015,2015年)SM与作物的出现和生长和生长,作物和生产力(CHADHA)也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要,包括干旱监测,洪水预测,作物
摘要:当存在有毒水平时,许多金属对生命至关重要,对人类,动物,植物和微生物有害。土壤中重金属的发生主要归因于工业,采矿和农业活动。这项研究的重点是将土壤微生物种群与重金属污染的土壤中分离,并确定重金属对从金属行业地点收集的细菌种群的最低抑制浓度(MIC)。土壤中的重金属污染构成了重大的环境挑战。研究中确定的微生物群落包括两组:重金属耐药和敏感人群。抗性微生物分离株包括假单胞菌,芽孢杆菌,小杆菌和微球菌等物种。在土壤培养基中评估了分离株的MIC,以评估镉(CD),铬(CR),镍(Ni)和铅(Pb)等金属。孤立的重金属细菌可能有效,可用于重金属污染土壤的生物修复。关键字: - 被污染的土壤,重金属,生物修复,土壤微生物。
