导读:本文包含了吸附态有机碳论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:溶解性有机碳,土壤,吸附,经营模式
吸附态有机碳论文文献综述
普慧梅,王艮梅[1]（2019）在《不同经营模式下杨树人工林土壤溶解性有机碳的吸附行为》一文中研究指出【目的】溶解性有机碳(dissolved organic carbon,DOC)与土壤有机质的其他组分之间可以相互转化,虽然所占比例较小,却是陆地生态系统中最为活跃的有机碳库,影响到整个土壤有机碳组分之间的动态平衡。采用序批式平衡试验,以杨树凋落物为DOC的来源材料,对不同经营模式(农林复合、杨树桤木混交、杨树纯林)下杨树人工林土壤对DOC中的吸附作用进行研究,以期为不同经营模式下杨树人工林土壤碳库的有效管理提供参考。【方法】供试土壤采自江苏省泗洪县陈圩林场的3种不同经营模式[农林复合(农林)、杨树桤木混交(混交)、杨树纯林(纯林)]样地,每个样地选取5个采样点,用土钻分别采集0～10、≥10～20、≥20～30 cm土层的土壤,对应土层采集的土壤混匀风干后,过2 mm筛用于吸附试验。同时采集该林场的杨树叶凋落物制备DOC母液。采用序批式平衡试验,借助原始物质吸附等温线方程("IM"方程,可以反映土壤对可溶性有机碳的吸附特性)对不同经营模式下杨树人工林枯落物中溶解性有机碳(DOC)在土壤中的吸附行为及其影响因素进行研究。序批式平衡试验:称取5.00 g土壤于50 mL离心管中,按照1∶4的固液质量比加入DOC溶液(质量浓度分别为0、50、100、200、400 mg/L)20 mL,加入NaN_3溶液(熏蒸过的土壤不添加),并用KCl溶液调节离子强度,然后于恒温(设置25℃和15℃)条件下,在200 r/min转速的水平振荡机上振荡2 h后,用12 000 r/min的高速离心机低温(4℃)离心20 min,0.45μm滤膜抽滤,TOC仪测定滤液DOC含量。【结果】DOC吸附试验表明,IM方程拟合度良好,R~2均在0.810 9～0.999 3之间。各模式下不同土层土壤对DOC的吸附趋势相同,即无外源DOC加入时,土壤存在DOC净释放,但随着外源DOC浓度增加,土壤对DOC的吸附量增加,且两者之间存在极显着线性关系。3种林地土壤吸附DOC的量存在显着性差异(P<0.05,F_(2,6)=73.789),且受外源DOC加入量的影响。DOC加入量≤200 mg/L时,各林地土壤吸附的DOC量从大到小表现为:纯林>农林>混交;而DOC加入量为200～400 mg/L时则表现为:农林>纯林>混交。在农林模式中,0～10 cm土层土壤吸附DOC的能力与≥10～20 cm、≥20～30 cm土层土壤存在显着差异(P<0.05,F_(2,6)=2.713),而在混交林和纯林模式中,3个土层土壤吸附DOC的能力差异不显着(P>0.05,F_(混,2,6)=1.198,F_(纯,2,6)=1.483)。此外,在试验所设条件下,土壤对DOC的吸附受熏蒸作用的影响,而温度对土壤吸附DOC的能力没有明显影响。15℃和25℃两种温度下,3种模式林地土壤对DOC的吸附能力无明显差异,而熏蒸后土壤吸附DOC的能力比未熏蒸土壤的大,m和K_d值比未熏蒸土高出0.128 9～0.199 0和1.64～1.87(m为IM方程的回归系数,K_d为DOC在土壤中的分配系数,两者均可衡量DOC对土壤的亲和力)。【结论】土壤吸附DOC的量与试验中加入DOC的量呈极显着线性关系,原始物质吸附等温线的参数可以反映出土壤吸附DOC能力的强弱。3种林地土壤吸附DOC的量存在显着差异,熏蒸后土壤吸附DOC的能力比未熏蒸土壤的大。在试验所设温度范围内,温度对土壤吸附DOC的能力未发现有明显影响,还需进一步研究。(本文来源于《南京林业大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
曾敏,吕茂奎,陈坦,邓翠,张康靖[2]（2018）在《红壤侵蚀退化地土壤对不同来源可溶性有机碳的吸附特征》一文中研究指出选取南方典型红壤侵蚀退化地恢复后的马尾松林为研究对象,通过在室内模拟芒萁(Dicranopteris dichotoma)和马尾松(Pinus massoniana)的鲜叶与凋落叶的浸提液在侵蚀退化地原状土柱的淋溶过程,分析了植被恢复过程中马尾松林土壤对不同来源可溶性有机碳(DOC)吸附特征及影响因素。结果表明:(1)红壤侵蚀退化地对不同来源DOC的吸附作用具有明显差异,来自马尾松鲜叶的DOC平均截留量最大为2.39mg/kg,来自芒萁鲜叶的DOC平均截留量最小为1.67mg/kg,说明马尾松鲜叶的DOC更易被表层土壤吸附,芒萁鲜叶的DOC更易进入深层土壤,不同来源DOC组成和性质的差异是其主要原因。(2)随着退化地的植被恢复,土壤渗滤液的DOC浓度增加,土壤截留DOC能力下降。土壤DOC截留量与粉粒和土壤pH呈正相关,与土壤DOC含量、土壤有机碳含量和砂粒呈负相关,其中土壤有机碳含量可以解释DOC截留量变化的51.4%,是影响土壤DOC截留能力的关键因素。(3)光谱特征表明芳香类化合物、腐殖类物质易被土壤吸附,吸附能力更强的物质可以解吸土壤中亲水性腐殖类物质。淋溶后DOC光谱特征的变化由不同来源DOC的化学组成和土壤有机碳的性质共同决定。红壤侵蚀退化地对不同植物来源的DOC吸附作用特征主要受DOC和土壤SOC性质的共同调控,对进一步认识退化红壤的固碳机制具有重要参考价值。(本文来源于《水土保持学报》期刊2018年02期）
郑永红[3]（2017）在《煤矸石风化物—土壤系统中溶解性有机碳对镉吸附解吸特征及机制研究》一文中研究指出溶解性有机碳(DOC)是土壤有机碳的重要组成部分,具有移动快,稳定性差,易氧化分解的特点,对污染物特别是重金属具有很强的吸附和络合能力,影响重金属在土壤中吸附解吸行为。本论文围绕淮南潘一矿区,选择重金属镉(Cd)为污染物典型代表,通过对煤矸石风化物和土壤的基本理化特性、Cd和DOC含量的测定,影响因素的确定,系统分析了煤矸石风化物-土壤系统中DOC的分布特征、DOC和Cd吸附解吸机制及动力学模型。最后研究了在该系统中DOC影响下,Cd的吸附解吸机制及动力学模型,并建立了小尺度多因素耦合函数模型。(1)DOC在煤矸石风化物-土壤系统中的分布特征表明:煤矸石风化物中DOC含量高于土壤,DOC在雨水的淋溶作用下,向周边土壤迁移趋势明显,对周边土壤DOC含量有较大的贡献,贡献率随离煤矸石山距离的增大而降低。在垂直方向上,煤矸石风化物中DOC含量随深度的增加逐渐变大;土壤中DOC含量则先减少后增大。另一方面,DOC含量随着温度、pH、含水率的增加而增大,与有机质、全氮、速效磷之间呈极显着或显着正相关关系。(2)DOC在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:煤矸石风化物对DOC的吸附量和解吸量均低于土壤,并随着DOC浓度的升高而增大,但煤矸石风化物对DOC的解吸率大于土壤。因此,DOC容易通过淋溶和雨水径流途径进入土壤,增大土壤DOC含量。煤矸石风化物和土壤对DOC的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～1h的快速吸附和1.2～6h的慢速吸附;解吸过程包括0～1h的快速解吸和1.2～6h的慢速解吸。(3)Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:煤矸石风化物对Cd的吸附量和解吸量均高于土壤,并随着Cd浓度的升高而增大。另一方面,煤矸石风化物对Cd的解吸率大于土壤,因此Cd容易通过淋溶和雨水径流途径迁移进入土壤、地表水及地下水,造成二次污染。煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～0.5h的快速吸附和1～12h的慢速吸附;解吸过程包括0～2h的快速解吸和2.5～12h的慢速解吸。(4)DOC影响下,Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附解吸特性表明:DOC的加入,能够抑制煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附能力,使吸附率降低了7.55%～15.04%,同时提高了二者对Cd的解吸能力,解吸率提高了 20.10%～50.29%。不同浓度DOC影响下,随着DOC浓度的增大,煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附量逐渐减小,解吸量逐渐增大。DOC影响下,煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附、解吸动力学曲线表明,吸附和解吸过程都存在2个阶段,即快速反应阶段和慢速反应阶段。吸附过程包括0～0.5h的快速吸附和1～12h的慢速吸附;解吸过程包括0～2h的快速解吸和2.5～12h的慢速解吸。(5)分别建立了 Cd在煤矸石风化物-土壤系统中吸附解吸多因素耦合函数模型:采用灰色理论对Cd在煤矸石风化物和土壤中的吸附量、解吸量影响因素进行灰色关联分析排序为:Cd浓度>DOC浓度>pH>温度。利用回归分析方法,分别建立了在DOC影响下,煤矸石风化物和土壤对Cd吸附量、解吸量多因素耦合函数模型,即:Y=a+bXHA+cXT+dXpH+eXCd。该模型与实测值进行验证相对误差较小,可以应用于淮南复垦区域内或类似矿区的预测和验证工作。综上所述,进入土壤环境中的Cd易于吸附,长期滞留在土壤环境导致土壤污染。而DOC的加入,能明显抑制煤矸石风化物和土壤对Cd的吸附能力,且能有效降低Cd的吸附量,提高其解吸量,为利用土壤污染修复技术来治理Cd污染土壤提供一种新的思路和方法。(本文来源于《安徽理工大学》期刊2017-12-10）
刘凯,杨继松,袁晓敏,郑冬梅[4]（2017）在《NaCl对辽河口湿地土壤溶解性有机碳吸附解吸的影响》一文中研究指出以辽河口芦苇湿地0~40 cm深度土壤作为研究对象,采用平衡吸附法,研究了辽河口湿地土壤对不同浓度溶解性有机碳(DOC)的吸附解吸特征,并分析了不同深度土壤以及NaCl处理对DOC吸附解吸的影响。结果表明:辽河口湿地0~10 cm和10~20 cm深度土壤DOC吸附量随DOC浓度增大而下降;20~30 cm和30~40 cm深度土壤DOC吸附量随DOC浓度增大而上升。NaCl处理中,不同深度土壤DOC的可吸附量分别为0.038、0.044、0.021和0.011 g kg-1。除30~40 cm深度土壤外,DOC吸附量显着高于对照处理,且随DOC浓度的升高而增大,明显促进了辽河口湿地土壤对DOC的吸附。NaCl处理对辽河口湿地0~10 cm和10~20 cm深度土壤DOC的解吸量影响不显着,而对20~30 cm、30~40 cm深度土壤DOC的解吸量起到明显促进作用。(本文来源于《土壤通报》期刊2017年06期）
史新宇[5]（2017）在《基于深度学习的化合物QSAR分类和有机碳吸附系数预测》一文中研究指出随着计算机技术的高速发展和广泛应用及大数据产业规模呈现几何增长,化合物定量构效活性/属性关系(quantitative structure-activity/property relationship,QSAR/QSPR)也得到了迅速发展,并上升到一个更高的水平。从最初在生物领域的应用,逐渐扩展到药物科学、环境科学、药物化学、药物设计、医学等众多领域。其目的在于通过使用各种计算学、统计学方法研究化合物的结构参数与其各种理化性质及生物活性之间的关系,从而在分子层面上了解化合物的微观结构。因其涉及的领域较为广泛,它所研究的对象包括化合物的生物活性、药物毒性、及药物在人体内的吸收速率等。特别是在环境化学领域,由于大量的有机化合物进入环境中,对自然生态系统和人类都有很大的危害性。然而,以往对QSAR的建模通常采用的都是浅层机器学习方法,例如启发式方法、多元线性回归、径向基函数神经网络、反向传播神经网络、支持向量机等模型,它们的共性是作用于样本数量少并且问题规模不是特别复杂的场景下。这便限制了其进一步处理复杂问题和海量数据时的泛化能力。近年来深度学习作为机器学习的一个分支,已经广泛的应用于多个领域,并且取得了一系列令人满意的成果。特别是在大数据时代下,更需要利用深度学习技术处理很多浅层机器学习模型无法解决的问题。本文以口服生物利用度,CYP450 1A2酶的抑制性和logKoc为研究对象,以深度学习算法为基础,建立了基于深度学习的QSAR分类和logKoc预测模型,主要内容由叁个部分组成。第一部分以口服生物利用度为研究对象,通过分子计算软件生成2D和3D分子特征作为栈式自编码模型的输入,让其自动学习分子的特征,利用softmax实现口服生物利用度分类。并与一些浅层模型(支持向量机和人工神经网络)做对比,来验证基于栈式自编码模型对口服生物利用度分类的有效性。第二部分为基于深度信念网络的CYP450 1A2抑制性分类模型,试验选取13000个化合物作为数据集,采用PubChem和MACCS分子指纹进行分子结构表征,利用DBN的半监督学习方式从预处理后的特征中学习更本质的特征表达,避免人工提取特征的过程,实现CYP450 1A2的抑制性分类。第叁部分为基于无向图递归神经网络(UGRNN)的深度学习方法。首先将化合物分子结构表示成无向图的形式,然后利用递归神经网络对分子图结构进行特征抽取,实现对logKoc的预测。此外该模型结合用皮尔逊相关系数法找出脂水分配系数(logP)作为另一输入(简称UGRNN+logP),进一步提升了预测精度。(本文来源于《新疆大学》期刊2017-06-30）
任慧莺[6]（2017）在《复合吸附材料对水中重金属及有机碳的吸附研究》一文中研究指出随着工业化的迅速发展,工业废水的任意排放对生态环境和人体健康造成极大的威胁,而重金属污染和有机碳污染是当前工业废水处理中两大重点。近年来,生物吸附剂凭借其来源广、价格低廉、后处理简单等优势在重金属处理领域备受国内外学者的关注,学者们通过改性处理大大提高了生物吸附剂对重金属的吸附效果。高吸油树脂因其吸油速度快、保油效果好、油水选择性强等优点常用于含油污水的处理。本论文分别研究了不同复合吸附材料对重金属和有机碳的吸附。对于重金属吸附,将农产品废弃物芋头梗粉末(TA)作为基本的吸附材料,设计并合成了氨化磁性复合材料(MATA)和羧甲基化磁性复合材料(MCTA);采用扫描电镜(SEM),比表面积分析仪(BET)和傅里叶红外光谱仪(FT-IR)对吸附材料进行了检测,得到了相应的表征结果;研究了 pH值、吸附时间、重金属初始浓度、吸附剂用量和温度各因素对MATA材料吸附Ni2+和Cu2+的影响;对于有机碳吸附,主要研究了温度和流速对叁种聚苯乙烯丙烯酸酯共聚物动态吸附的影响,并建立相关数学模型。(1)分别采用乙二胺和柠檬酸两种改性剂对芋头梗粉末改性,得到氨化芋头梗粉末(ATA)和羧甲基化芋头梗粉末(CTA),然后将改性材料磁化,最后得到氨化磁性复合材料和羧甲基化磁性复合材料。将未改性的TA与改性后制备的MATA和MCTA进行扫描电镜、比表面积、红外波谱表征分析。通过比较发现:TA含丰富的纤维结构,改性后的MATA为疏松的球形结构,MCTA为块状结构;根据比表面积和吸附效果比较,MATA和MCTA较TA比表面积降低,但吸附量增加,说明两种磁性复合材料对重金属的吸附主要以化学吸附为主;由FT-IR分析表明,MATA和MCTA氨基和羧基峰增强,说明改性吸附材料表面官能团没有减少,反而增加了:通过TA、ATA、CTA、MATA和MCTA 5种材料对Ni2+和Cu2+的吸附量比较,MATA的吸附效果最好。(2)研究了 MATA材料随各因素变化对Ni2+、Cu2+吸附量的变化趋势。Ni2+的最佳吸附条件为pH值为7.5,吸附时间为6 h,吸附剂用量为0.8 g,初始浓度为400 mg/L,Cu2+的最佳吸附条件为pH值为5.5,吸附时间为16 h,吸附剂用量为0.8 g,初始浓度为400 mg/L。通过动力学和热力学分析,MATA吸附Ni2+和Cu2+的过程,动力学上满足准二级动力学方程,热力学既符合Langmuir等温吸附模型也符合F代Freundlich等温吸附模型,Ni2+最大吸附量为44.84 mg/g,Cu2+最大吸附量为47.39 mg/g;另外通过计算MATA对Ni2+和Cu2+吸附的热力学过程的吉布斯自由能,表明两个吸附过程均是一个自发进行的过程。(3)研究了聚苯乙烯-丙烯酸甲酯(St-MMA)、聚苯乙烯-丙烯酸丁酯(St-BMA)、聚苯乙烯-丙烯酸十八酯(St-OMA)叁种多孔聚苯乙烯材料对有机碳的动态吸附。从St-OMA的SEM、BET、FT-IR表征结果,开孔丰富,具有微孔,介孔结构。从静态吸附结果可以看出,苯乙烯—丙烯酸酯共聚多孔材料亲油性明显优于亲水性,St-OMA的吸油效果最好;从动态吸附量随温度的变化曲线可以看出,叁种材料的曲线皆呈先上升,后下降的趋势,多孔材料动态吸附量与溶液温度的关系符合洛伦兹分布,拟合数据的相关性R2均大于0.96,并得到叁种材料的最佳吸附温度分别为:41℃、46℃、46℃;从动态吸附量随流速变化曲线可以看出,叁种材料的拟合曲线皆呈先快速上升,后缓慢下降的趋势,多孔材料动态吸附量与溶液流速的关系呈对数正态分布,相关性R2均大于0.96,并得到St-MMA、St-BMA、St-OMA 的最佳吸附流速分别为:0.15 L/min、0.15 L/min、0.16 L/min。(本文来源于《湖南大学》期刊2017-05-01）
吕艳超,詹志杰,王小利[7]（2016）在《长期施肥下黄壤水稻土对可溶性有机碳的吸附特征》一文中研究指出为了阐明不同施肥措施下,农田土壤对可溶性有机碳(DOC)的吸附差异,基于黄壤水稻土长期施肥定位试验,采用动力学吸附法和平衡吸附法研究了不同施肥处理(CK,N,NP,NPK,M,NPKM,)的土壤对DOC的吸附特征。黄壤水稻土不同施肥处理之间,土壤对DOC的吸附速率常数相同,24 h左右基本达到吸附平衡。不同施肥处理下,土壤对DOC的最大吸附量依次为:CK是8.76 mg/g,N是8.78 mg/g,NP是8.76 mg/g,NPK是8.37 mg/g,M是9.43 mg/g,NPKM是9.89 mg/g。不同施肥处理之间,土壤对DOC的最大吸附量总体上差异不大,但施有机肥和有机无机配施处理下,土壤对DOC的吸附量显着高于不施肥(CK)和施化肥处理(N、NP、NPK)。(本文来源于《耕作与栽培》期刊2016年03期）
黄倩,吴靖霆,陈杰,蔡武,王昊[8]（2015）在《土壤吸附可溶性有机碳研究进展》一文中研究指出可溶性有机碳(DOC)是土壤有机碳(SOC)中最活跃的部分,虽然所占土壤总有机碳比例仅为0.04%~0.22%,但土壤对于DOC的吸附却被认为是深层土壤固定有机碳的主要过程。由此可见,土壤对DOC的吸附行为对于全球碳循环的研究有着深远的意义。文章以土壤对DOC的吸附行为为主体,综述了土壤对DOC的吸附特征,在此基础上总结出其吸附机理,并提出了目前研究的不足之处及对未来研究方向的展望,旨在为深入了解DOC在土壤环境中的迁移转化行为提供依据。(本文来源于《土壤》期刊2015年03期）
吴越[9]（2014）在《铁铝矿物吸附作用对土壤可溶性有机碳矿化以及叁种碳循环相关酶催化性状的影响》一文中研究指出土壤矿物的吸附作用在土壤有机碳的稳定性中起着重要作用。铁铝矿物是土壤常见的次生矿物,其表面活性高,对土壤各组分有吸附作用。近些年来,土壤铁铝矿物对土壤有机碳的稳定作用被越来越多的学者所重视。本文从矿物吸附作用对可溶性有机碳(DOC)的矿化影响和对酶的催化特性影响两个角度出发,研究铁铝矿物吸附作用对土壤有机碳稳定性的影响。前人研究结果显示,铁铝矿物对土壤DOC有吸附作用,尤其对DOC疏水性组分、芳香性组分更具亲和性。被吸附的DOC相比于自由态的DOC,其生物降解性显着降低。但是大多数研究忽略了矿物在土壤中的存在情况,铁铝矿物在土壤中分布是不均匀的,这就使得吸附发生时矿物与DOc有着不同的接触面积。磷在矿物吸附DOC的过程中能够与DOC竞争矿物表面的吸附点位,因此,当不同面积的矿物表面与DOC发生吸附时,磷等竞争因素的竞争强度不同,会影响到矿物表面与DOC的结合强度。本文研究了在不同矿物表面积条件下,在磷离子等对矿物表面吸附点位的竞争条件下,铁铝矿物吸附作用对DOC的矿化影响,以评价铁铝矿物对DOC的吸附稳定性。试验中选用了五种常见的的铁铝矿物和两种性状不同的DOC(提取自林地凋落物和水稻秸秆的DOC)。土壤酶驱动着有机碳的循环转化过程。土壤有机碳组分中难溶性组分在微生物酶的作用下氧化或水解,从高分子转化为低分子可溶性物质并为微生物所利用,形成了土壤有机碳矿化的过程。微生物合成酶类并将其释放到土壤环境后,酶以各种方式与粘粒矿物、有机质等形成复合体存在于土壤。本文研究土壤铁铝氧化物对酶的吸附特性及其对酶的催化特性影响。通过对比矿物吸附态酶和自由态酶的催化特征(包括酶活性、酶动力学、pH和温度稳定性、抗蛋白水解和腐殖酸性、活力持续性)来研究铁铝矿物的吸附作用对酶催化特性的影响,进而评价土壤铁铝矿物对酶的吸附作用对于土壤不同有机碳组分的酶促降解的潜在影响。根据土壤有机碳降解难易度,可将有机碳分为易降解有机碳、慢降解有机碳和难降解有机碳。对于不同组分,土壤微生物会合成不同酶类来进行催化降解。根据上述有机碳分类,本文选择3种酶类作为研究对象：蔗糖酶、木聚糖酶和漆酶,分别对应于分解易降解的蔗糖、慢降解的木聚糖和难降解的多酚类物质。研究结果如下：1土壤铁铝矿物DOC有吸附作用,并抑制了其矿化,说明铁铝矿物对DOC有吸附稳定作用。但是吸附态DOc的矿化速率并不是随着矿物吸附的DOc量的增大而增大,而是与吸附过程中矿物表面积的大小相关,并且磷在矿物对DOC的吸附稳定性中起着极其重要的作用。吸附过程中矿物表面积越小,磷在矿物表面对吸附点位竞争越强,矿物与DOC结合力较弱,形成的吸附态DOC的矿化速率越高；相反,矿物表面积越大,磷在矿物表面对吸附点位竞争越弱,矿物与DOC结合力强,形成的吸附态DOC的矿化速率越低。相比高矿物表面积吸附下形成的吸附态DOC,低矿物表面积吸附下形成的吸附态DOC含有更高比例的活性组分,具有更高的矿化速率、更短的半衰期和平均保留时间。铝矿物对DOC吸附稳定作用强于铁矿物。2土壤铁铝矿物均对漆酶、木聚糖酶和蔗糖酶有着强烈的吸附性,但吸附量的大小与矿物比表面积无关。土壤铁铝矿物吸附作用对不同酶类的催化特性影响不同：2.1土壤铁铝矿物吸附作用对漆酶的催化特性影响吸附作用导致了漆酶与底物亲和力下降,在被针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝吸附后,漆酶的Km值分别为自由态漆酶的1.48、1.39、1.74、1.97倍,以及最大反应速率的显着降低,使得吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的漆酶的Vmax值分别为自由态漆酶的67%、40%、28%、39%。无定形铝、叁水铝石、纤铁矿和针铁矿吸附态漆酶的活性分别为自由态漆酶活性的26%、31%、36%和64%,因此,矿物的吸附显着降低或者抑制了漆酶的活性,且铝矿物对漆酶的抑制作用高于铁氧化物。相比自由态漆酶,矿物吸附态酶的活化能与活化焓的升高,吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的漆酶的活化能值分别为自由态漆酶的1.58、1.57、1.23、1.32倍,活化焓值分别为自由态漆酶的1.68、1.66、1.27、1.37倍。同时,吸附态漆酶的温度稳定性下降,这就使得矿物吸附态酶需要更大的能量来启动催化反应,并只能在较窄的温度范围内进行催化反应,不利于漆酶对底物的催化。但是,矿物对漆酶的吸附增强了漆酶的pH稳定性和抗蛋白水解能力并延长了其转化周期,吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的漆酶的半衰期分别为自由态漆酶的3.31、2.38、1.60、1.41倍。综合评价,虽然矿物对漆酶的吸附增强了漆酶的pH稳定性、抗蛋白水解能力并延长了其转化周期,但是吸附态酶的温度稳定性显着下降且酶活性保持在较低水平,导致漆酶的催化效率较低。作者认为土壤铁铝矿物对漆酶吸附作用不利于土壤木质素、多酚类复杂有机碳的酶促降解。2.2土壤铁铝矿物吸附作用对木聚糖酶的催化特性影响吸附作用导致了木聚糖酶与底物亲和力下降,在被针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝吸附后,木聚糖酶的Km值分别为自由态木聚糖酶的1.67、1.79、1.36、1.47倍。最大反应速率降低,吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的木聚糖酶的Vmax值分别为自由态木聚糖酶的72%、57%、84%、78%。纤铁矿、针铁矿、无定形铝和叁水铝石吸附态木聚糖酶的活性分别为自由态木聚糖酶活性的41%、55%、64%和75%,,虽然矿物的吸附在一定程度上抑制了木聚糖酶的活性,但是吸附于铁铝矿物的木聚糖酶的活性被较多的保留下来,且铝矿物吸附态木聚糖酶活性高于铁矿物吸附态木聚糖酶活性。相比自由态木聚糖酶,矿物吸附态酶的pH和温度稳定性增强,抗蛋白水解能力增强,酶转化周期延长,吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的木聚糖酶的半衰期分别为自由态木聚糖酶的2.12、1.80、1.61、1.45倍。吸附态木聚糖酶的活化能与活化焓降低,吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的木聚糖酶的活化能值分别为自由态木聚糖酶的41%、44%、62%、56%,活化焓值分别为自由态木聚糖酶的38%、42%、61%、54%,这就使得催化反应能够更高效地进行。综合评价,作者认为土壤铁铝矿物对木聚糖酶吸附作用有利于土壤纤维素、半纤维素等有机碳组分的催化降解。2.3土壤铁铝矿物吸附作用对蔗糖酶的催化特性影响吸附作用导致了蔗糖酶与底物亲和力下降,在被针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝吸附后,蔗糖酶的Km值分别为自由态蔗糖酶的1.20、1.14、1.32、1.28倍,以及最大反应速率的显着降低,吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的蔗糖酶的Vmax值分别为自由态蔗糖酶的39%、43%、34%、36%。叁水铝石、无定形铝、针铁矿和纤铁矿吸附态蔗糖酶的活性分别为自由态蔗糖酶活性的30.21%、33.09%、41.10%和42.46%,因此,矿物的吸附显着降低或者抑制了蔗糖酶的活性,且铝矿物对蔗糖酶的抑制作用高于铁氧化物。相比自由态蔗糖酶,矿物吸附态酶的活化能与活化焓的升高,吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的蔗糖酶的活化能值分别为自由态蔗糖酶的1.38、1.30、1.22、1-31,活化焓值分别为自由态蔗糖酶的1.41、1.33、1.24、1.34。吸附态蔗糖酶温度稳定性下降,使得矿物吸附态酶需要更大的能量来启动催化反应,并只能在较窄的温度范围内进行催化反应,不利于蔗糖酶对底物的催化。但是,矿物对蔗糖酶的吸附增强了蔗糖酶的pH稳定性、抗蛋白水解和腐殖酸抑活能力并延长了其转化周期,吸附于针铁矿、纤铁矿、叁水铝石、无定形铝表面的蔗糖酶的半衰期分别为自由态蔗糖酶的3.09、2.58、1.77、1.89倍。综合评价,虽然矿物对蔗糖酶的吸附增强了蔗糖酶的pH稳定性、抗蛋白水解和腐殖酸抑活能力并延长了其转化周期,但是吸附态酶的温度稳定性显着下降且酶活性保持在较低水平,导致蔗糖酶的催化效率较低。作者认为土壤铁铝矿物对蔗糖酶吸附作用不利于土壤蔗糖等多糖物质的催化降解。本文通过对矿物吸附DOC和酶的研究,揭示了土壤铁铝矿物在土壤碳循环转化中的作用,为土壤有机碳转化过程的研究提供了理论基础。(本文来源于《南京农业大学》期刊2014-06-01）
赵满兴,王文强,周建斌[10]（2013）在《温度对土壤吸附有机肥中可溶性有机碳、氮的影响》一文中研究指出可溶性有机碳、氮(Soluble organic carbon or nitrogen,SOC和SON)可被土壤吸附。土壤可溶性有机碳、氮组分复杂,土壤对可溶性有机物吸附的不均一性会导致可溶性有机物组分的变化,大部分疏水性化合物被吸附,而亲水性化合物被释放进入溶液中[1]。因此,可溶性有机碳、氮在土壤中的吸附,直接影响其在土壤-水系统中的迁移和行为[2-3]。林地土壤中含有相当数量的可溶性有机养分,因此,关于林地土壤对可溶性有机养分的吸附特性,(本文来源于《土壤学报》期刊2013年04期）
吸附态有机碳论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
选取南方典型红壤侵蚀退化地恢复后的马尾松林为研究对象,通过在室内模拟芒萁(Dicranopteris dichotoma)和马尾松(Pinus massoniana)的鲜叶与凋落叶的浸提液在侵蚀退化地原状土柱的淋溶过程,分析了植被恢复过程中马尾松林土壤对不同来源可溶性有机碳(DOC)吸附特征及影响因素。结果表明:(1)红壤侵蚀退化地对不同来源DOC的吸附作用具有明显差异,来自马尾松鲜叶的DOC平均截留量最大为2.39mg/kg,来自芒萁鲜叶的DOC平均截留量最小为1.67mg/kg,说明马尾松鲜叶的DOC更易被表层土壤吸附,芒萁鲜叶的DOC更易进入深层土壤,不同来源DOC组成和性质的差异是其主要原因。(2)随着退化地的植被恢复,土壤渗滤液的DOC浓度增加,土壤截留DOC能力下降。土壤DOC截留量与粉粒和土壤pH呈正相关,与土壤DOC含量、土壤有机碳含量和砂粒呈负相关,其中土壤有机碳含量可以解释DOC截留量变化的51.4%,是影响土壤DOC截留能力的关键因素。(3)光谱特征表明芳香类化合物、腐殖类物质易被土壤吸附,吸附能力更强的物质可以解吸土壤中亲水性腐殖类物质。淋溶后DOC光谱特征的变化由不同来源DOC的化学组成和土壤有机碳的性质共同决定。红壤侵蚀退化地对不同植物来源的DOC吸附作用特征主要受DOC和土壤SOC性质的共同调控,对进一步认识退化红壤的固碳机制具有重要参考价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
吸附态有机碳论文参考文献
[1].普慧梅,王艮梅.不同经营模式下杨树人工林土壤溶解性有机碳的吸附行为[J].南京林业大学学报(自然科学版).2019
[2].曾敏,吕茂奎,陈坦,邓翠,张康靖.红壤侵蚀退化地土壤对不同来源可溶性有机碳的吸附特征[J].水土保持学报.2018
[3].郑永红.煤矸石风化物—土壤系统中溶解性有机碳对镉吸附解吸特征及机制研究[D].安徽理工大学.2017
[4].刘凯,杨继松,袁晓敏,郑冬梅.NaCl对辽河口湿地土壤溶解性有机碳吸附解吸的影响[J].土壤通报.2017
[5].史新宇.基于深度学习的化合物QSAR分类和有机碳吸附系数预测[D].新疆大学.2017
[6].任慧莺.复合吸附材料对水中重金属及有机碳的吸附研究[D].湖南大学.2017
[7].吕艳超,詹志杰,王小利.长期施肥下黄壤水稻土对可溶性有机碳的吸附特征[J].耕作与栽培.2016
[8].黄倩,吴靖霆,陈杰,蔡武,王昊.土壤吸附可溶性有机碳研究进展[J].土壤.2015
[9].吴越.铁铝矿物吸附作用对土壤可溶性有机碳矿化以及叁种碳循环相关酶催化性状的影响[D].南京农业大学.2014
[10].赵满兴,王文强,周建斌.温度对土壤吸附有机肥中可溶性有机碳、氮的影响[J].土壤学报.2013