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不同森林土壤微生物群落对Biolog-GN板碳源的利用 总被引:21,自引:2,他引:21
应用Biolog方法研究了不同森林恢复类型(人工恢复的湿地松林、杉木林、油茶林和自然恢复的天然次生林)土壤微生物群落对Biolog-GN板不同类型碳源的利用情况,结果表明,自然恢复的天然次生林土壤微生物群落的碳源代谢能力比3种人工林强,其次是油茶林.4种森林类型土壤微生物群落比较偏好、利用率较高的3类碳源是糖类、羧酸类和氨基酸类.对4类森林恢复类型土壤微生物群落具有分异作用的主要碳源类型亦为糖类、羧酸类和氨基酸类,这3类碳源是研究森林恢复后导致土壤微生物群落变化的敏感碳源. 相似文献
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中国陆地地表水生态系统服务功能及其生态经济价值评价 总被引:100,自引:7,他引:100
根据水生态系统提供服务特点,可将水的生态系统服务功能划分为具有直接使用价值的产品和具有间接使用价值的支持系统功能两大类。在评价中,将我国陆地水生态系统分为河流、水库、湖泊、沼泽4个类型,结合基础数据的可获得性,建立了由生活及工农业供水、水力发电、内陆航运、水产品生产、休闲娱乐5个直接使用价值指标和调蓄洪水、河流输沙、蓄积水分、保持土壤、净化水质、固定碳、维持生物多样性7个间接使用价值指标构成的评价指标体系。以2000年为评价基准年份,对全国陆地水生态系统生态经济价值进行了评价,结果表明,陆地地表水生态系统2000年的直接使用价值为4263.91×108元,间接使用价值为5546.92×108元,总价值为9810.83×108元,相当于2000年我国国内生产总值的10.97%。 相似文献
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尖峰岭自然保护区土壤微生物群落特征 总被引:2,自引:0,他引:2
土壤微生物群落特征对于明确不同环境中微生物群落的作用具有重要意义,但对微生物群落的定量研究一直是该领域的研究难点.目前,以群落水平碳源利用类型为基础的Biolog方法为土壤微生物群落特征定量研究提供了一种简便的方法,并迅速得到了广泛的应用,但Biolog试验过程中获得的数据量十分庞大,因此如何合理的处理、选择最能代表土壤微生物特征的数据进行比较分析是Biolog方法成功运用的关键.文章依据目前最常用的两种Biolog数据处理方法,提出了一种改进的数据处理方法,并以海南岛尖峰岭自然保护区四种受不同程度人类干扰形成的植被类型的土壤微生物群落为研究对象,着重探讨了改进方法与已有方法对土壤微生物群落特征研究结果的差异.研究结果表明:不同植被类型土壤微生物利用单一碳源能力的大小顺序为:山地雨林原始林>天然次生林>人工混交林>皆伐迹地.尖峰岭地区植被破坏后,自然恢复形成的天然次生林土壤微生物群落与原始林最接近.与受干扰较多的人工林相比,自然恢复更能有效改善土壤的微生物结构和功能.比较不同数据处理方法的分析结果证明,改进的数据处理方法可以有效克服已有方法的不足,提高对研究对象土壤微生物群落差异的解释能力. 相似文献
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北京市雨水资源综合利用与污染防治——迎绿色奥运,建生态北京 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了国内外雨水收集利用的情况,并针对北京水资源短缺和雨水资源大量浪费的现状,分析了北京市雨水资源收集和综合利用的前景,提出削减污染以及雨水综合利用的相关措施。北京天然雨水较清洁,然而经过在各种下垫面的冲刷后径流水质变差,初期径流污染物的含量相当大,甚至超过地表水环境质量标准的Ⅴ级。建议将初期降雨径流和后期雨水分开对待,将初期径流处理后再利用。 相似文献
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不同森林恢复类型对土壤生物学特性的影响 总被引:9,自引:0,他引:9
比较研究了南方红壤侵蚀区4种主要森林恢复类型下土壤中有机质、微生物结构与功能以及酶活性.结果表明,不同的森林恢复类型导致了土壤生物学性状的明显差异.4种森林类型的土壤生物学性状均比长期干扰下CK的高.人工林土壤生物学性状相对比天然次生林土壤差.整合上述指标的土壤生物学肥力指数分别为:天然次生林(0.752)、油茶林(0.611)、杉木林(0.422)、湿地松林(0.439)、对照(0.124).在森林恢复初期,采用自然恢复有效地提高了土壤生物学肥力.导致天然次生林土壤生物学活性相对较高的主要因素是较高的凋落物产量和质量、较高的根系生物量、较丰富的植物种类组成、较优越的土壤生态条件和快速的植物生长.在反映土壤生物学活性的指标选择方面,培养基平均颜色变化率(AWCD)、培养基丰富度和培养基Shannon-Wiener多样性指数与反映土壤生物学活性的大部分指标具有较好的相关关系,是反映土壤生物学活性的较好指标.图3表6参68 相似文献
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北京终端能源碳消费清单与结构分析 总被引:15,自引:0,他引:15
基于政府宏观统计数据,根据IPCC参考方法,估算了1995~2005年北京终端能源碳消费量,详细给出了北京各部门、分能源品种以及2005年分行业的能源碳消费清单,分析了能源碳消费结构.结果表明,1995~2005年北京终端能源碳消费总量和人均能源碳消费量均呈现显著上升趋势,分别增加了71.5%和38.4%;终端能源碳消费强度持续下降,降低了66.2%.各部门的终端能源碳消费中,工业最大,约占碳消费总量的53.0%~68.0%,1995~2005年平均碳消费量为14.59 Mt;其次是第三产业,约占15.0%~30.5%,平均碳消费量为5.23 Mt;与1995年相比,2005年城镇居民生活消费的能源碳消费量增加了2.02倍.目前工业的碳消费仍是主导,产业结构的调整尚未改变工业消费能源碳的主导地位.自2002年北京终端能源碳消费结构基本趋于稳定,但是能源结构的调整未能抵消能源消费增加带来的碳消费增量. 相似文献