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冰封的气候年鉴——Crafoord奖获得者Willi Dansgaard成就解读: 热度 1 sciencepress 2016-9-26 15:08; Crafoord奖获得者系列解读—— 利用冰芯进行古气候重建对研究过去全球变化至关重要。最早认识到格陵兰冰盖中记录着地球过去气候变化历史的人是丹麦古气候学家、哥本哈根大学教授 Willi Dansgaard 。他通过对降水稳定同位素比率变化的研究，提出了冰芯古气候研究的思想；通过对格陵兰冰芯记录的研究，使人们对过去气候变化取得了革命性的认识。 1995年，Crafoord地球科学奖授予了Dansgaard和Nicholas Shackleton教授，其理由是他们在发展和应用同位素地质分析方法进行第四纪气候变化研究方面做出了奠基性的工作。除此之外，Dansgaard教授还曾获得过Seligman Crystal奖、Tyler奖、Vegas奖章和Hans Egede奖章等。 1 早期学术生涯 Dansgaard于1922年出生在丹麦哥本哈根，他在哥本哈根大学学习物理学，毕业后在丹麦气象研究所参加工作。1947年，他前往位于格陵兰西北部的 Disko 岛开展地磁观测与研究。格陵兰神奇、广袤、严酷与美丽的自然环境，使Dansgaard为之着迷。正是这第一次在格陵兰工作的经历，成了他一生为格陵兰科学事业奋斗的开始。正如Dansgaard自己所说：尽管我没有想当一个极地英雄的雄心壮志，也没有成为一个极地英雄，但我经历了英雄们所经历的美妙世界，并努力为探索这个世界做出自己的一点贡献。在丹麦气象研究所工作一段时间后，Dansgaard转到丹麦气象局工作。第二次世界大战后，西方国家迅速发展气象观测与天气预报服务。随着无线电通讯技术的发展，以及无线电探空仪在气象观测中的应用，使当时的气象观测与研究不仅向国际化方向发展，而且向三维空间发展。在这种趋势下，Dansgaard认为气象学是一个比地磁学更为激动人心的研究领域，于是在1951年回到哥本哈根大学，从事他热爱的气象与气候学的研究与教学工作，在那里一直工作到1992年退休。 2 水稳定同位素研究 Dansgaard开创了地球物理的一个新领域——稳定同位素气象学，其主要成就有：创立了稳定同位素气象学。1952年6月21日，哥本哈根是阵雨天气。当在家休息的Dansgaard看到屋外的阵雨时，便思考雨水的稳定同位素组成问题：这次阵雨和下次阵雨的雨水中稳定同位素组成会发生变化吗？他将空的啤酒瓶安上漏斗，放在屋外的草坪上收集雨水。每次收集完一个降水样品，立刻把样品装入密封容器中。后来当他把雨水样品的稳定同位素组成分析结果与天气过程对比时，奇迹出现了——在暖锋过境之前的阵雨水样中，其雨水中 d 18 O 值是相对一致的，而在锋面系统过境时降水中 d 18 O 值变化是显著的。基于饱和水汽的稳定同位素分馏过程，Dansgaard从理论上推导和计算了凝结温度对降水中 d 18 O 值的影响，并发现计算结果与观测值非常一致。这也为当时相关研究所揭示的冰川融水中 d 18 O 值较海水、内陆湖水、大气水汽中 d 18 O 值偏小的原因给出了合理的解释。 Dansgaard这一小小的实验及其发现，开创和奠定了稳定同位素气象学的基础，具有划时代的意义。发现了大气降水稳定同位素比率变化的温度效应和降水量效应。 1961年国际原子能机构水资源研究计划和世界气象组织共同发起和组建了全球大气降水样品收集网络系统，Dansgaard参与了该项工作。他对全球降水稳定同位素从观测事实到理论分析进行了系统研究，不仅发现了降水稳定同位素比率变化的温度效应（这一点为冰芯古气候研究奠定了科学基础）和降水量效应，还提出了过量氘的概念，并指出了其环境指示意义。这些成果以“ Stable isotopes in precipitation ”为题，于1964年发表在 Tellus 杂志上。该文是降水稳定同位素研究领域的经典论文，是从事水稳定同位素和冰芯古气候等方面研究人员和研究生的必读文献。 3 冰芯古气候研究负责格陵兰第一支透底冰芯研究的C. C. Langway教授认为， Dansgaard教授在冰芯古气候领域做出了开创性的贡献：提出了冰芯古气候研究的科学思想。 1950s初，当Dansgaard发现温度对降水中稳定同位素比率变化具有控制作用时，他提出了一个大胆的预言：格陵兰冰盖冰雪中存在明显的年层，分析这些年层中水稳定同位素比率值的变化，并根据降水稳定同位素比率值与温度之间的关系，就可以揭示出过去几百年的气候变化。这就是利用冰芯重建古气候变化的科学思想！基于国际格陵兰冰川考察计划获得的浅粒雪芯，Dansgaard首次利用冰（雪）芯建立了1910年至1950s末格陵兰地区的气温变化，并揭示出1920~1945年是一个温暖时期，进入1950s气候存在变冷的信号。这一研究拉开了冰芯古气候研究的序幕。建立了世界上第一个长时间尺度的冰芯古气候记录。 Camp Century 是冷战时期美国军方在格陵兰冰盖西北部冰面上建立的一个营地，他们在该营地的粒雪层中开挖坑道，进行各种试验。1964年，Dansgaard来营地考察时发现，来自美国陆军CRREL的技术人员在一个坑道内进行冰芯钻取。考察结束后，他给美国陆军CRREL的相关负责人C. C. Langway教授提交了关于该冰芯的一个研究计划，从而加入到了该研究队伍中，并与C. C. Langway教授开始了长期的合作研究关系。 1966年夏季，世界上第一支透底深冰芯在Camp Century营地钻取成功，长度为1390m。Dansgaard通过对该冰芯不同深度的1600个样品中 d 18 O 的分析，建立了世界上第一个长时间尺度的冰芯气候记录，揭示了末次冰期以来完整的气候变化过程。自此，冰芯科学研究便步入古气候与环境研究的国际舞台，在古气候科学研究中具有里程碑的意义。发现了末次冰期时的气候突变事件——D-O事件。 Dansgaard认识到开展冰芯古气候研究的科学价值，于是建立了自己的冰芯研究团队，于1981年在格陵兰南部Dye 3地点成功地钻取了2038m透底冰芯，并对该冰芯进行了共计61000多个样品的高分辨率采样，分析了该冰芯中 d 18 O 记录，发现末次冰期时存在多次气候突变事件。在当时人们普遍认为末次冰期时气候是相对稳定的情况下，Dansgaard的发现引起了古气候学界的巨大震动。 1987年召开的欧美科学家联席会议发起了欧美联合的格陵兰中部冰芯钻取计划。Dansgaard领导的GRIP冰芯计划，于1992年夏季成功地钻取了长3029m的透底冰芯。GRIP冰芯清晰地揭示出，在末次冰期时存在24个气候突变事件。这些气候突变事件是Dansgaard教授在Dye 3冰芯记录中首先发现的，之后被Hans Oeschger教授所证实并给出解释。因此以他们的名字来命名这些气候突变事件为Dansgaard-Oeschger Events，即D-O事件。D-O事件的发现，使人们对末次冰期时的气候变化有了革命性的认识。 Dansgaard教授是冰芯古气候研究的第一人。他在面对自然界时，不仅在“想”（科学思想）、在“做”（科学实践），而且在“究”（理论深究）。他在探索科学和追求科学过程中的“想”、“做”、“究”精神，是我们科技工作者学习的榜样。只有想前人未想、做前人未做的事情，并追寻科学的真谛，才能做出具有里程碑和划时代意义的科学成就。本文摘编自《中国科学: 地球科学》2016年第10期发表文章，全文链接如下，欢迎免费阅读： http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SSTe/46/10/10.1360/N072016-00135?slug=full text Crafoord奖获得者解读系列： 2014年Crafoord奖获得者Peter Molnar成就解读有战略眼光的地球化学家——Crafoord 奖获得者Claude Jean Allègre解读给深海沉积以生命的人——深海氧同位素之父Nicholas John Shackleton解读; 个人分类: 《中国科学》论文|5762 次阅读|1 个评论

多生态系统间同位素生态位差异比较： SIBER（SIBER）in R: meiweipingg 2016-5-30 22:50; 同步更新于自媒体，完整版请查阅：新位置 https://cran.r-project.org/web/packages/SIBER/vignettes/Introduction-to-SIBER.html SIBER (SIBER package)是用来比较“两个生态系统之间”的同位素差异（overlap percentage）。 #-------- step1. Setting up our R session for this demonstration ------------------------- rm(list=ls()) graphics.off () library(SIBER) mydata - read.csv(fname, header=T) siber.example - createSiberObject( mydata) #-------------------------- step2.Plotting the raw data -------------------------------------- community.hulls.args - list(col = 1, lty = 1, lwd = 1) group.ellipses.args - list(n = 100, p.interval = 0.95, lty = 1, lwd = 2) group.hull.args - list(lty = 2, col = grey20) par(mfrow=c(1,1)) plotSiberObject(siber.example, ax.pad = 2, hulls = F, community.hulls.args, ellipses = T, group.ellipses.args, group.hulls = T, group.hull.args, bty = L, iso.order = c(1,2), xlab = expression({delta}^13*C~'\u2030'), ylab = expression({delta}^15*N~'\u2030') ) #------------------ step3.Summary statistics and custom graphic additions ------------------ par(mfrow=c(1,1)) community.hulls.args - list(col = 1, lty = 1, lwd = 1) group.ellipses.args - list(n = 100, p.interval = 0.95, lty = 1, lwd = 2) group.hull.args - list(lty = 2, col = grey20) plotSiberObject(siber.example, ax.pad = 2, hulls = F, community.hulls.args, ellipses = F, group.ellipses.args, group.hulls = F, group.hull.args, bty = L, iso.order = c(1,2), xlab=expression({delta}^13*C~'\u2030'), ylab=expression({delta}^15*N~'\u2030'), cex = 0.5 ) group.ML - groupMetricsML(siber.example) print(group.ML) plotGroupEllipses(siber.example, n = 100, p.interval = 0.95, lty = 1, lwd = 2) plotGroupEllipses(siber.example, n = 100, p.interval = 0.95, ci.mean = T, lty = 1, lwd = 2) plotSiberObject(siber.example, ax.pad = 2, hulls = T, community.hulls.args, ellipses = F, group.ellipses.args, group.hulls = F, group.hull.args, bty = L, iso.order = c(1,2), xlab=expression({delta}^13*C~'\u2030'), ylab=expression({delta}^15*N~'\u2030'), cex = 0.5 ) plotGroupEllipses(siber.example, n = 100, p.interval = 0.95, ci.mean = T, lty = 1, lwd = 2) # Calculate the various Layman metrics on each of the communities. community.ML - communityMetricsML(siber.example) print(community.ML) #------------------- step4.Fitting the Bayesian models to the data ------------------------- parms - list() parms$n.iter - 2 * 10^4 # number of iterations to run the model for parms$n.burnin - 1 * 10^3 # discard the first set of values parms$n.thin - 10 # thin the posterior by this many parms$n.chains - 2 # run this many chains priors - list() priors$R - 1 * diag(2) priors$k - 2 priors$tau.mu - 1.0E-3 ellipses.posterior - siberMVN(siber.example, parms, priors) #------------------ step5.Comparing among groups using the Standard Ellipse Area ----------- SEA.B - siberEllipses(ellipses.posterior) siberDensityPlot(SEA.B, xticklabels = colnames(group.ML), xlab = c(Community | Group), ylab = expression(Standard Ellipse Area ('\u2030' ^2) ), bty = L, las = 1, main = SIBER ellipses on each group ) points(1:ncol(SEA.B), group.ML , col=red, pch = x, lwd = 2) cr.p - c(0.95, 0.99) # vector of quantiles SEA.B.credibles - lapply( as.data.frame(SEA.B), function(x,...){tmp-hdrcde::hdr(x)$hdr}, prob = cr.p) SEA.B.modes - lapply( as.data.frame(SEA.B), function(x,...){tmp-hdrcde::hdr(x)$mode}, prob = cr.p, all.modes=T) #-------------- step6.Comparison of entire communities using the Layman metrics ------------ mu.post - extractPosteriorMeans(siber.example, ellipses.posterior) layman.B - bayesianLayman(mu.post) siberDensityPlot(layman.B ], xticklabels = colnames(layman.B ]), bty=L, ylim = c(0,20)) comm1.layman.ml - laymanMetrics(siber.example$ML.mu ] , siber.example$ML.mu ] ) points(1:6, comm1.layman.ml$metrics, col = red, pch = x, lwd = 2) siberDensityPlot(layman.B ], xticklabels = colnames(layman.B ]), bty=L, ylim = c(0,20)) 相关博文：在R中运行 SIAR： http://blog.sciencenet.cn/blog-651374-1006886.html 在R中运行 SIBER（SIBER package）： http://blog.sciencenet.cn/blog-651374-981332.html 在R中运行 SIBER（SIAR package） http://blog.sciencenet.cn/blog-651374-979988.html; 个人分类: 同位素|8973 次阅读|1 个评论

通俗易懂理解EA-IRMS装置概念图 Ver.2: meiweipingg 2016-5-8 14:51; Step 1. 在元素分析仪(EA, Elemental Analyzer)（见图1）中：预处理好的用锡舟（Tin capsule）包好的成分未知的样品，放入自动进样器(Auto sampler)；未知样品掉入燃烧管 ( Combustion Tube)，经过高温燃烧（如1000℃以上），各成分变成氧化态（使用 Cr 2 O 3 作为氧化催化剂（oxidized catalyst）），氧化产物经过 AgCoO 2 除去硫化物和卤化物，剩余N 2、 NOx、H 2 O、O 2 、CO 2 ；再随载气氦气(Carrier He) 流动到还原管 ( Reduction Tube)，在高温（如750℃）下与铜（Cu）反应，除去剩余氧气（O 2 ），以及将 NOx 还原成 N 2，此时为止，只剩下N 2、 H 2 O、CO 2 ；经过水吸收管除去H 2 O后，进入内置气相色谱( GC )单元，通过色谱柱完成分离步骤，以先N 2 后CO 2 的时间顺序出峰，进入到ConFlo系统。 Step 2. 在 ConFlo（Continuous Flow Interface）系统中，完成样品稀释步骤：通过电脑设置，可以设定样品测定时 N 2 和 CO 2 的稀释比率，进入到 IRMS 系统。 IRMS主要包含 3个单位：离子源(EI)、磁石(Magnet)、法拉第杯。 EI 及 Magnet 工作原理可参考上图2 来理解。 Step 3. 在IRMS（Isotope Ratio Mass Spectrometer）中: 简单理解即，在 EI 中 : 给外源不同速度不同方向的离子（如 C，N）一个轰击电压，使之带电子，即 M + e -- M .+ +2e, 然后进入接近恒定的电场E和磁场B （二场同时存在），使之以相同速度穿过加速极，进入下一步的 Magnet: 再根据同位素质量差异（如d 30 N 2， d 29 N 2 ，d 28 N 2 ），在 Magnet 中改变方向，进入不同的法拉第杯（Cup4,Cup3, Cup2), 最终以不同电压（峰高或峰面积）对应不同同位素收集量的相互关系，在电脑端输出结果。图1为本文所作；图2来源于网络，感谢原图作者。; 个人分类: 同位素|13526 次阅读|0 个评论

稀有气体同位素组成分析: 564484480 2016-1-18 07:44; 核工业北京地质研究院稀有气体实验室配备了商业化的稀有气体质谱仪Helix SFT及自主设计的针对不同类型样品中稀有气体提取装置，可以实现对岩石矿物固体样品，水样等液体样品及气体样品中稀有气体同位素组成进行准确测定。 1、稀有气体同位素质谱仪 Helix SFT 可以对除氡气外所有稀有气体同位素，尤其是氦同位素组成进行准确测定，配备的法拉第杯和二次离子倍增器可以实现4He和3He的同时接收，其高达750的分辨率可以将3He附近的干扰峰HD及H3完全分开，对于其它稀有气体同位素组成分析，则采用跳峰的方式依据其信号强度大小选择相应的检测器进行准确测定。 2、样品中稀有气体提取设备根据不同的样品类型和测试要求，自主设计了相应样品中的气体提取装备，主要包括单次静压提取固体样品包裹体中稀有气体装置，液体样品中溶解气体提取装置及双真空高温熔样炉。 a.压碎装置：主要分析固体样品包裹体中（不包括晶格）的稀有气体同位素组成，在超高真空条件下，采用液压单次静压压碎样品，直到样品压碎声音消失为止，充分释放样品包裹体中稀有气体。该装置易操作，体积小，本底低，一次烘烤去气可以分析6个样品。 b.水样中溶解气体提取装置：采用1/4inch或者1/2inch铜管密封水样，用金属卡套将其密封至气体提取系统内，系统在真空条件下，打开铜管，将水样引入系统，使溶解气体析出，用不同粒径大小的沸石干燥气体，用氧化铜炉去除水中溶解的有机气体，最后采用装有活性炭的低温泵（最低温度8K）依次分离惰性气体，并进入纯化系统进一步纯化。整套系统全部金属封接，本底低，气体提取效率高。 c. 双真空高温熔样炉：商业化购买的熔样炉，石墨加热炉芯，双层钽坩埚熔样，Re/W热偶丝精确控温，最高温度可达2000摄氏度，可通过计算机程序化控制其温度变化。 3 、气体纯化系统稀有气体纯化系统配备两级锆铝泵（ st101) 纯化，第一级锆铝泵在450摄氏度条件下，大量吸附除稀有气体以外的所有的活性气体，第二级配备两个锆铝泵，其中一个室温条件下，高效吸附氢气，另一个在450摄氏度条件下进一步高效吸附活性气体，整套系统设计紧凑，可实现计算机程序化控制。 He同位素磁场扫描图 K r同位素磁场扫描图 Xe 同位素磁场扫描图（上图用法拉第杯检测，检测不到丰度较低的124Xe和126Xe的峰，下图用倍增器检测，可以扫描到所有Xe同位素的峰）送样要求链接：http://www.albriug.com/?c=showm=viewid=690 测试扫描图; 6720 次阅读|0 个评论

珠峰任务: bqzhu 2015-12-13 16:40; 1969年国家科委与国防科委为了摆脱文革动乱带来对科研的冲击启动了一系列重要科研项目。我们的研究团队承担了“珠峰任务”。诺贝尔奖获得者屠呦呦的研究团队也在这一年承担了抗击疟疾的“523”项目。 1960 年中国登山队从珠穆朗玛峰 ( 珠峰 ) 顶部采得了结晶石灰岩标本。 1966- 1968 年期间 , 对珠峰地区又进行了大规模的科学考察 , 获得了较为详细而丰富的区域地质资料和不同时代的地质样品（包括基底变质岩和喜山期的伟晶岩）。 1969 年国家科委下达了珠峰样品研究的任务（珠峰任务）。由于处于“文革” 期间，珠峰任务摆脱了当时文革干扰而导致的科研停滞状态，也激发了科研人员自力更生自主创新测试技术的士气。然而新成立的地化所刚搬迁贵阳，而贵阳又缺少液氮、氢气、氧气等工作条件。因此又将主要设备搬回北京，并与原子能所、冶金部地质所、综考会、地理所等单位建立了广泛的合作关系。在一年多时间中，通过完成珠峰任务建立了氩同位素稀释法、氩中子活化法、全岩 Rb － Sr 等时线法和全岩 U-Pb 年龄测定法等国内全新的测定方法。同时通过与原子能所合作制备了丰度高于国外的 38 Ar 稀释剂，供应兄弟单位，使氩同位素稀释法在国内得到推广。并通过长达一年的 37 Ar 半衰期测定，将半衰期从 34.1 天修正到 35.3 天，得到国际原子能委员会的认可。全岩U-Pb年龄测定确定珠峰顶峰灰岩的形成时代为奥陶纪，而不是国外所认为的二叠纪，在国际上有重要影响。通过 Rb-Sr 等时年龄测定获得珠峰地区基底岩变质岩岩石年龄为 659Ma 。根据氩的中子活化测定珠峰伟晶岩年龄为 11.9Ma ，代表了珠峰隆起形成的时间。中科院地理所与北京大学化学系合作，最早用密度法和浮沉子法测定了我国西藏南部珠穆朗玛峰地区冰雪水的 D 和 O 同位素组成。中国科学院贵阳地球化学研究所同位素地质研究室，1973，中国珠穆朗玛峰地区变质岩同位素地质年龄的测定，中国科学，(3)：280-288。章申,于维新,张青莲，1973,我国西藏南部珠穆朗玛峰地区冰雪中氘和重氧的分布，中国科学, （4): 430－433。中国科学院贵阳地球化学研究所、原子能研究所协作小组， 1973 ，氩的中子活化分析用于测定矿物岩石的钾 - 氩年龄 . 地球化学 (1): 51-58 。中国科学院贵阳地球化学研究所、原子能研究所协作小组， 1979, 氩同位素稀释测定钾 - 氩年龄 . 全国同位素地质会议文集第一集，北京：地质出版社 1-8。; 个人分类: 历史回顾|2687 次阅读|0 个评论

青藏高原南部降水稳定同位素影响机制被揭示: YF2015 2015-6-24 19:49; 我要分享新浪微博微信 QQ好友人人网 !-- 更多... -- 文章来源：青藏高原研究所发布时间：2015-06-02 【字号：小中大】　　青藏高原南部冰芯稳定同位素记录的气候解释一直存在争议。准确地理解降水稳定同位素变化过程是揭示冰芯稳定同位素记录气候意义的基础。随着对西风和季风两大环流对青藏高原水汽传输认识的逐步深入，急切需要进一步深入认识其对青藏高原降水和冰芯稳定同位素的影响过程和机制。　　近日，中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心副研究员高晶及其合作者对青藏高原南部地区现代降水和冰芯稳定同位素的变化过程和机制进行了研究（图1）。通过利用青藏高原南部拉萨站点2005-2007年事件降水δ 18 O同位素观测结果，结合TES卫星反演水汽δD数据和LMDZ-iso(AGCMs)模型模拟结果，他们对高原南部拉萨降水和水汽稳定同位素季节内变化影响过程进行了分析。研究结果表明，高原南部拉萨降水稳定同位素季节内变化与传输路径上的印度北部对流活动密切相关，而本地对流活动和降雨量影响甚微。其影响过程如图2所示：当印度洋水汽传输到印度北部地区时，该地区强烈对流活动通过不饱和下沉运动贫化低层水汽，同时加湿低层大气；当水汽传输至喜马拉雅山南坡时，由于强大的地形阻碍，水汽抬升凝结成雨，稳定同位素通过瑞利过程进一步贫化，越湿的大气其水汽贫化程度越强。经历了上述贫化过程的水汽传输至高原南部形成降雨。　　同时，他们通过利用青藏高原南部的宁金岗桑冰芯中稳定氧同位素年数据和临近气象站观测数据及NCEP再分析数据，结合LMDZ-iso(AGCMs)模型模拟结果，揭示出该冰芯稳定氧同位素在1970年代末的突然减小是主要受控于区域大尺度环流（西风和印度季风）改变和气温影响。分析结果表明PDO、ENSO等大尺度模式的改变对十年际尺度宁金岗桑稳定氧同位素的变化有重要影响。这与季节内尺度青藏高原南部降水稳定氧同位素的控制因素有明显差异。　　以上研究成果已发表于 Journal of Geophysical Research-Atmospheres 和 Climate Dynamics 。　　 Gao, J., C. Risi, V. Masson-Delmotte, Y. He, and B. Xu (2015), Southern Tibetan Plateau ice core δ 18 O reflects abrupt shifts in atmospheric circulation in the late 1970s , Clim Dyn , 1-12, doi:10.1007/s00382-015-2584-3. 　　 He, Y., C. Risi, J. Gao, et al. (2015), Impact of atmospheric convection on south Tibet summer precipitation isotopologue composition using a combination of in situ measurements, satellite data, and atmospheric general circulation modeling , Journal of Geophysical Research: Atmospheres , doi:10.1002/2014JD022180. 图1 研究点位置和青藏高原水汽传输示意图图2 印度北部对流活动影响高原南部降水稳定同位素的过程示意图; 个人分类: 气象学|1717 次阅读|0 个评论

原子核的太子是电子不辐射的原因: 热度 1 tyctyc 2015-3-20 23:26; 在前博文 http://blog.sciencenet.cn/blog-531273-753225.html 中我讲过：原子基态电子在核外运动不辐射的原因是核的T物质抑制了电子的辐射，核的T物质是球对称分布，从质子、中子质量遵守相对论的质速公式，我认为组成质子、中子的亚粒子和电子是类似的，该亚粒子的T物质密度也是 , 在前博文 http://blog.sciencenet.cn/blog-531273-790497.html 中讲了液体表面张力和液体粘度与太子密度成正比，那么也可以用液体表面张力和液体粘度来研究核的太子密度变化，在其它条件不变的情况下，比较中子的变化对液体表面张力和液体粘度的影响，来证明中子有较高的太子密度，结果如下：氦同位素的液体粘度：(1) T(K) 2.2 2.4 2.6 粘度 21.9 21.2 20.6 粘度 25.5 30.0 32.1 氦同位素的液体表面张力：(2) T(K) 1.0 2.0 2.5 3.0 表面张力 0.144 0.088 0.053 0.02 表面张力 0.345 0.310 0.276 0.225 氢同位素的液体粘度：(3) T(K) 22 24 26 28 32 11.641 10.057 8.7151 7.516 5.0391 11.641 10.057 8.7151 7.516 5.0391 34.0 28.4 24.4 20.7 15.5 57.5 51.0 39.7 33.1 24.0 氢同位素的液体表面张力：(4) T(K) 18 20 2.335 2.009 2.295 1.969 T(K) 19 21 4.010 3.596 上述实验结果证明增加一个中子就能显著增大液氢、液氦的粘度和表面张力，表(4)中氘的温度更高表面张力应该小一点，但氘的表面张力仍然远大于氢的表面张力。所有这些都只能用中子有较高的太子密度来解释，其它解释都不合理，例如若用中子磁矩来解释，一个问题是中子磁矩远小于电子磁矩，另一方面中子磁矩是矢量有吸引也可以排斥，并不是只会增大粘度和表面张力。有人认为与质量有关，看表(3)氘粘度是氢粘度的3倍多就否定了该观点。在低温液体中原子间距小，核子的太子对粘度起主要作用，考虑到作用几率，理论上氘粘度是氢粘度的4倍( )，实测19K时氘粘度是氢粘度的3.3倍。另外在温度较高时原子间距较大，中子太子密度按下降，在原子边缘与电子太子密度相近，理论上氘粘度是氢粘度的1.5倍(3/2)，实测80K时氘粘度是氢粘度的1.39倍。20K时氦4的粘度是氦3的1.1倍（理论值6/5=1.2倍），精确的过程很复杂后人才能搞清楚。但太子密度（这个标量）与液体的粘度和表面张力成正比是确定的，这是中子有太子的直接证据，证明核附近太子密度很高，这些太子是核外基态电子辐射的强大阻尼，它抑制了基态电子的辐射。这方面还有许多工作可做。陈国帮等,低温工程技术·数据卷.化学工业出版社.2005.; 个人分类: 太子弦：电子|1007 次阅读|1 个评论

利用氧同位素研究光催化剂降解机理: xinliscau 2014-7-5 17:56; http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ja5031936 赵进才课题组最近报道一项非常有意思的工作,利用O18同位素监测分子氧在芳环断裂中的作用,通过对中间产物捕捉,找到了双分子氧插入芳环的直接证据.可为光催化剂降解机理研究提供一条新的思路.; 个人分类: 科研之路|3170 次阅读|0 个评论

Bohr氢原子模型乃物理学史上最成功的唯像模型: 热度 3 yyhuang1926 2014-5-17 22:37; Bohr氢原子模型结合了Rutherford有核原子模型和Einstein光量子理论，堪称物理学史上最成功的唯像模型，该模型提出的原子的定态和跃迁条件在后来的量子力学中也被保留下来。我们来看看该模型导致了哪些重大的物理学进展。 1. 揭示了氢原子的发光机理 2. 解释了类氢离子He+光谱的Pickering线系 3. Franck-Hertz实验证实了原子定态的存在 1925年Nobel物理奖 4. 跃迁条件导致Einstein提出了原子的受激辐射理论 5. 解释了特征X射线的Moseley定律 6. 电子绕核做圆运动图像意味着原子具有磁矩，Stern-Gerlach实验发现了电子自旋 7. 核质量差异引起Rydberg常数的变化导致H Urey发现氢的同位素氘 1934年Nobel化学奖 8. 引出的对应原理导致Heisenberg创立矩阵力学 1932年Nobel物理奖 9. 导致Bohr提出了多电子原子的壳层结构，以此解释元素周期律 10. 多电子原子壳层结构导致Pauli发现不相容原理 1945年Nobel物理奖 11. 启发了M Mayer和J Jensen的原子核壳层模型 1963年Nobel物理奖该牛叉的模型共导致5次Nobel物理奖或化学奖; 6789 次阅读|5 个评论

生态学文献讨论57：长距离传播的种子他们去哪儿了？: 热度 1 mengchanghe 2014-4-9 16:18; Carloetal_Ecology_2013.pdf Where do seeds go when they go far? Distance and directionality of avian seed dispersal in heterogeneous landscapes 长距离传播对物种影响很大，然而野外监测实验很难。本文利用氮15标记并在景观尺度上调查种子传播的方法，发现在不同的生境类型种子传播率是不同的，在浆果含量高的地区显著其传播率较（开阔地、和非浆果林）高，显示出种子传播的非随机性，即更有可能将种子传播至和母树具有相同环境的低区。另外，在含浆果较多的地区其长距离传播的可能性也更大，这对于物种传播扩大其生境具有重大意义。尤其是在当今生境片段化极为严重的情况下，残存的生境片段对于物种分布有深远意义，如植被较多的区域很可能是种子散布较多的区域。本文章在实验设计上采用了同位素标记法，方法上很创新，可代替人工种子进行种子传播的实验，尤其是大尺度的实验。同时，选用了两种植物作为比较，且使用了较为合理的统计方法。因而是难得的一篇好文章。引起的思考有： 1. 其他如哺乳类传播的种子呢？是否是和动物喜欢的生境有关？如猴子喜欢的大树？ 2. 虽然本文选择了两个物种，但是大部分都是讲的是Ilex,且两个物种表现很不一样，说明也许应该加大物种数量。 3. 150-700米的方法部分略显不严谨。总而言之，同位素标记法是个好办法，且结果很有生态学意义。因而接受：拒绝=9:0.; 个人分类: 文献阅读及心得|3246 次阅读|1 个评论

[转载]意大利采用同位素技术检验橄榄油: jxz1963 2014-3-12 09:43; 有消息称，橄榄油产地造假情况不断出现，对此意大利正研发新技术，验证食用油的同位素，以确保产地与标示相吻合。橄榄油贴上意大利制造的标签后，通常可以卖出较高价钱，因此有不肖厂商以西班牙、摩洛哥和突尼斯橄榄油混充意大利制造，赚取高额利差，这不仅欺瞒消费者，也让诚实的制造商难以在不公平的竞争下生存。近来传出，伦敦百货公司哈洛德（ Harrods ）违反欧洲联盟对于产地保证的规范，以自家品牌推出号称百分之百托斯卡尼（ Tuscany ）特级初榨橄榄油，但实际上不是在意大利制造，经抗议后下架。除了对申请产地保护标志的产品有更严格的检验程序，欧盟主要是仰赖查核文件，验证是否如实标示橄榄油产地。任职于意大利农业部的食品化学家法贝里（ AngeloFaberi ）指出，要遏止这些产品内容与标示不符合的橄榄油，必须加入实验室的科学分析，幸而近年来，已经有多项技术可以有效辨识出橄榄油的真正产地。法贝里说，其中最具潜力的是同位素比率质谱法（ IRMS ），因为不同来源或经过不同过程所产生的同一化学物质，其同位素比值间会因为同位素分化作用（ isotope fractionation ）而产生些微差异。然而，同一地方生产的橄榄可能因为每年的气候变化而有不同的特质，因此必须收集连续性资料后才能建立监定的标准。农业部从 2000 年起开始每年收集各地拥有原产地名称保护（ DOP ）的橄榄油同位素资料，至今已累积成相当庞大的资料库，有助于未来适用在所有的橄榄油检验。来自《中国食品报》 2014 年 3 月 5 日第四版; 个人分类: 推荐|1566 次阅读|0 个评论

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