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World File Search System硝化
土壤生物学和生物化学 - NERC开放研究档案
硝化化是全局n周期研究最少的过程，这主要是由于区分n 2对高大气n 2背景所需的少量土壤通量所需的敏感性。我们旨在通过优化使用15 n - no 3示踪剂的数量和使用人工大气（包含5％n 2，20％O 2，75％o 2，75％He和0.11 ppm n n n 2 o），以提高15 n气通量方法的敏感性，以测量原位反硝化速率。我们首先进行了剂量反应实验室研究，以评估添加硝酸盐示踪剂的刺激效应。随后，我们开发了两种新颖的方法来测量原位反硝化速率，使用改良的静态腔室或塑料衬里内部完整的土壤核心。在这两种情况下，整个顶部空间都被孵化前的人造气氛所取代。此外，我们比较了15 N气通量方法的两种计算模型（“ Mulvaney＆Boast”和“ Arah”模型）以及基于N 2或N 2 O ISO TOPOLOGUE分布数据的土壤硝化池的15 N富集。结果表明，在我们的情况下，将环境硝酸盐的量增加一倍并不会导致对非硝化活性的显着刺激。但是，过度修改了硝酸盐（例如环境水平的20倍）通过刺激一氧化二氮的发射来增加反硝化产物比。在高分辨率仪器下，我们的N 2检测极限为160 ppb，比原始方法好5倍。我们的两种新型现场技术成功地测量了原位硝化率，但是，由于较高的N 2通量检测率（最高90％），较高的吞吐量（一次核心最多24个核心）和改善空间分辨率，因此优选衬里方法。Mulvaney＆Boast模型的性能优于Arah One，并始终产生更高的通量（最大值为17％），尤其是对于低15 n n富集的土壤硝化池和短时间孵育时间。用n 2或n 2 o数据计算出的15 n含量在统计上有所不同，但差异幅度很小（最大值为4.6％）。测量原位否定的三化必须量化现实的通量，此处介绍的衬里方法是廉价，可重复和高分辨率的候选者。为了提高灵敏度，我们建议使用Mulvaney＆Boast进行N 2 O排放的方法，并将结果与29 N 2数据（仅）结合使用15 n N富集来确定N 2排放。
基于过程的农业土壤 N2O 排放建模主要方法综述
摘要：为了解决氧化亚氮 (N2O) 排放量变化带来的不确定性，建模方法应运而生，成为研究两种排放过程（即硝化和反硝化）以及表征土壤、大气和作物之间相互关联动态的有效方法。本研究对广泛使用的在不同种植制度和管理措施下模拟氧化亚氮 (N2O) 的模型进行了全面概述。我们选择了基于过程的模型，优先考虑那些在近期发表的科学论文中已有完善算法记录或已发布源代码的模型。我们回顾并比较了用于模拟氧化亚氮 (N2O) 排放量的算法，并采用了统一的符号系统。选定的模型（APSIM、ARMOSA、CERES-EGC、CROPSYST、CoupModel、DAYCENT、DNDC、DSSAT、EPIC、SPACSYS 和 STICS）根据其硝化和反硝化过程建模方法进行分类，区分了对微生物库的隐式或显式考虑，并根据这些过程的主要环境驱动因素（土壤氮浓度、温度、湿度和酸度）的形式化进行分类。此外，还讨论了模型的设置和性能评估。通过对这些方法的评估，我们发现土壤化学-物理性质和气候条件是氮循环及其导致的气体排放的主要驱动因素。
在概念水文模型metq
THE CONCEPTUAL HYDROLOGICAL MODEL METQ *Sindija Liepa 1 , Inga Grinfelde 1 , Jovita Pilecka-Ulcugaceva 1 , Anda Bakute 1 , Juris Burlakovs 2 1 Latvia University of Life Sciences and Technologies, Latvia 2 University of Latvia, Latvia *Corresponding authorʼs e-mail: sindija.liepa@lbtu.lv Abstract In世界，水文模型经常用于生态成分的建模。在《巴黎协定》和《欧洲绿色协议》的背景下，有必要开发温室气体排放建模能力。The development and refinement of the conceptual model METQ is necessary not only for the quantitative analysis of flow, but in addition to its refinement, it is possible to conduct interdisciplinary research in the subfield of ecohydrology, which studies the interaction of water and ecosystems, and in environmental engineering, which addresses the issues of reducing diffuse pollution and reducing greenhouse gas emissions, technology implementation issues, where water content in the soil and地下水波动扮演着主要角色之一，例如，在一氧化二氮排放的过程中。本文研究了用于成功对土壤中的温室气体排放建模的潜在温室气体排放计算算法，特别关注农业土壤，这在农业部门的国家排放报告中贡献了最多的温室气排放之一。审查了可用的用于一氧化二氮硝化计算的算法，并讨论了可用于建模土壤排放并整合到概念水文模型metq中的可能使用的算法。关键词：温室气体，一氧化二氮，水文模型metq。开发的用于对土壤中的温室气体排放的建模的概念解决方案将开发一种建模工具，该工具将用于估计温室气体排放的体积，并评估各种温室排放量措施的有效性，并对土壤温室气体温室气体温室气体平衡进行复杂的评估。引言来自土壤的温室气体排放主要由三种气体组成：二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）。co 2通量可以分为三个主要阶段：土壤呼吸，其中包括根部，厌氧和有氧微生物的呼吸（Hanson等，2000），生态系统的呼吸，其中还包括植物上地面部分的呼吸；生态系统气体交换是光合作用和CO 2中使用的CO 2的平衡。在厌氧条件下，甲烷CH 4在甲烷发生过程中合成，而甲烷CH 4在有氧条件下消耗掉，其中氧和CH 4用于微生物的代谢过程（Dutaur＆Verchot，2007）。一氧化二氮（N 2 O）和一氧化氮（NO）排放主要来自两个基本过程：硝化和反硝化。硝化涉及通过亚硝酸盐（NO 2-）氧化为硝酸盐（NO 3 - ）的氧化，而反硝化则需要将硝酸盐（NO 3 - ）还原为N 2 O，并最终降低至氮气（N 2）。值得注意的是，n 2 O主要发生在反硝化过程中，尤其是在厌氧条件下，在微尺度厌氧区域被培养，通常在土壤孔填充水超过50％时发生（USSIRI和LAL，2012年）。硝化在有氧条件下通常将硝化概念化为土壤铵（NH 4 +）浓度的一阶过程。此外，硝化过程中N 2 O的产生通常被建模为总硝化率的一部分，这反映了影响氮气环境动力学的微生物活性与环境因素之间的复杂相互作用。微生物活性，根呼吸，有机降解涉及的化学过程
肥料涂料方法：各种技术的迷你审查
1。引言地球的人口每天都在增加，并且迅速接近90亿人。因此，该人群的食品供应要求将增加。因此，有必要使用化学肥料来提供植物所需的元素，以使植物更快，更好地生长[1]。氮，磷和钾是必不可少的元素[2，3]。使用化学肥料（例如尿素肥料（氮）在土壤和水性环境中的尿素肥料（46.6％），由于肥料的高溶解度，可能会引起问题[4-6]。这些肥料的营养因其高溶解度而丢失，并以不同的方式浪费（浸出，蒸发，氧化和还原，硝化，硝化，硝化）[7-9]。这会导致频繁的施肥，除了对环境造成的严重且无法弥补的损害外，这将是昂贵的。在这些问题中，可以提及水和土壤污染，硬化，盐水，土壤结构的损失，低质量和不健康的产物的产生以及用硝酸盐和硝酸盐污染地面和地下水的污染[10-
MBI 461-纪律分析程序-UFV
细菌生长。化学计量和细菌能量。微生物动力学。生物膜动力学。反应堆中的微生物过程。通过活化污泥处理的废水处理。在Lagoas中流出治疗。生物膜废水处理。硝化。硝化化。磷去除。 饮用水处理。 厌氧系统中的固体污泥和废物处理。 危险化合物的解剖。 生物修复。磷去除。饮用水处理。厌氧系统中的固体污泥和废物处理。危险化合物的解剖。生物修复。
