旱地作物根际和非根际土壤硝酸盐异化还原成铵细菌群落组成的研究

为研究典型旱地农田土壤硝酸盐异化还原成铵过程(Dissimilatory nitrate reduction to ammonium,DNRA)的群落组成,针对DNRA过程的功能基因nrfA进行高通量测序.根际和非根际、4种典型农作物共16个样品,质控后每个样品得到87000条序列,在相似度≥90%下划分到27952个OTUs,选取其中丰度较高的258个代表OTUs进行生态学分析.多样性分析(OTUs水平)结果表明:3/4的作物根际土壤样品中的DNRA群落丰富度、物种多样性和物种均匀度高于相应非根际样品,对比4种作物,粟作物根部土壤DNRA群落多样性最高,玉米作物非根际土壤最低.对代表OTUs进行分类,共定义到6个门(Phylum),19个属(Genus).其中相对丰度最高的3个属为Hyalangium(29.31%)、Chthoniobacter(20.33%)和Nitrospira(13.41%),表明三者在群落组成中占主导地位.结合土壤理化因子分析,DNRA群落相对丰度与NO~-_2-N、TN、含水率、TOM、pH及温度呈显著相关关系.本研究在一定程度上揭示了旱地农田土壤DNRA细菌的群落组成、多样性及与土壤环境因子的关系,为提高氮肥的利用效率和减小环境污染提供理论依据.     

巢湖完全氨氧化细菌的丰度、群落结构及其影响因素研究

完全氨氧化过程（complete ammonia oxidation, comammox）的发现使研究者们对硝化作用和氮循环都有了新的认识.本研究选取巢湖冬夏季表层（0~10 cm）沉积物样品,运用高通量测序、实时定量PCR等分子生物学技术对comammox细菌的丰度和群落结构进行研究.结果表明：基于amoA基因的comammox细菌的丰度为（5.20±0.72）×10⁶~（4.06±1.23）×10⁷ copies·g^-1;氨氧化古菌的丰度为（5.39±1.01）×10⁵~（1.60±0.18）×10⁷ copies·g^-1;氨氧化细菌的丰度为（6.16±1.57）×10⁵~（4.30±0.19）×10⁶ copies·g^-1.comammox细菌的绝对丰度显著高于氨氧化古菌和氨氧化细菌.多样性分析表明冬季巢湖表层沉积物中的comammox细菌的物种多样性大于夏季.其中Candidatus Nitrospira nitrificans、Candidatus Nitrospira nitrosa和Candidatus Nitrospira inopinata的相对丰度最高占比分别为78.72%、49.80%和6.28%,且夏季样点中Candidatus Nitrospira inopinata的相对丰度显著高于冬季样点.主坐标分析（Principle Coordinate Analysis, PcoA）结果表明,comammox细菌的群落结构具有明显的时间异质性.理化因子中,NH₄⁺和NO₃^-与comammox细菌的丰度呈负相关关系.本研究在一定程度上揭示了comammox细菌的丰度、群落组成、多样性及其与理化因子的关系.     

稻田硝酸盐异化还原成铵细菌群落结构的垂向分布特性

硝酸盐异化还原成铵（Dissimilatory nitrate reduction to ammonium，DNRA）过程，可将土壤中的NO₃^-/NO₂^-还原成NH₄⁺-N以被作物吸收利用，有助于土壤中氮素的保存.选择位于广东韶关市和吉林安图县的两块稻田为研究对象，通过分子生物学方法和高通量测序技术，深入探究了两种稻田土壤（0~1 m）中DNRA细菌丰度和群落结构的垂向分布特性.结果显示：两种稻田土壤中DNRA细菌更多的存在于表层土壤（0~20 cm）中，丰度最低值均出现在深层土壤（90~100 cm）中，且表层样品群落结构的多样性大于深层样品；两个稻田样品间的群落结构体现出明显的空间异质性，安图稻田样品DNRA细菌的丰度和群落结构多样性均大于韶关稻田样品；其中，相对丰度较高的Anaeromyxobacter（28.67%）、Caldimicrobium（19.49%）、Nitrospira（10.90%）和Chthoniobacter（9.15%）是两个稻田中DNRA细菌群落组成中的关键菌属.相关性分析表明，总硫（TS）、有机质（TOM）、含水率（MC）、碳氮比（C/N）与DNRA细菌丰度之间均有显著正相关性（p<0.01，n=20），偏碱性、有机质丰富、氮源缺乏、碳源丰富且C/N较高的环境及适宜的含水率是稻田垂向生态系统中DNRA细菌适宜的生存环境.     

浙江纺织产业碳足迹关键影响因素的实证分析

利用投入—产出分析原理绘制浙江2003—2012年纺织产业碳足迹规模和碳强度的变化轨迹,采用主成分回归分析方法评价和判定纺织产业碳足迹各影响因素的权重。结果表明:浙江纺织产业的整体规模对碳足迹总量有着重要影响,而能源结构的变化也显著影响到碳足迹和碳强度,纱、布、呢绒等细分产业是影响碳足迹的关键领域,具有很大的减排空间。因此,应从关键领域着手,综合施策,实现浙江纺织产业的低碳可持续发展。