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微生物群落结构和功能受多种环境因素的共同影响,为阐明典型城市土壤中微生物群落的时空变化规律及其主要影响因素,亟需开展典型城市土壤中微生物群落时空动态变化特征研究.鉴于此,选取华北平原典型城市——石家庄市为研究区,共设置12个采样点,分别于2021年6月(夏季)和9月(秋季)采集表层土壤,并利用16S rRNA高通量测序技术对土壤中微生物群落结构及功能进行研究,探究其时空变化规律;同时运用Pearson相关性分析建立微生物群落与环境因子间的相关性,识别微生物群落时空变化的主要驱动因子.结果表明:①石家庄市表层土壤中主要优势菌门为放线菌(Actinobacteriota)和变形菌(Proteobacteria);就季节变化而言,在门水平上,Actinobacteriota和Proteobacteria相对丰度均呈降低趋势;在属水平上,夏季主要优势菌属为节杆菌属(Arthrobacter)和未知分类菌属,秋季主要优势菌属为Arthrobacter和Candidatus_Nitrocosmicus,且优势菌属呈显著季节差异(P<0.05);②就季节变化而言,Simpson、Ace和Chao指数均值呈升高趋势,而OTU均值呈降低趋势;就空间差异而言,Shannon指数和Simpson指数呈显著空间差异(P<0.01和P<0.05);③各类功能基因无显著季节和空间差异;其中能源生产和转换类功能基因相对丰度最高,在夏季和秋季的相对丰度分别为24.06%~24.84%和24.63%~25.98%;④微生物群落结构组成、多样性指数和功能基因与喹诺酮类抗生素(QNs)、总磷(TP)和硝氮(NO3--N)呈显著相关,且与QNs显著相关性最强(|r| >0.900);这表明在石家庄市表层土壤中抗生素成为影响微生物群落变化的主要驱动因素.因此,为保障城市土壤中微生物群落结构和功能稳定,应进一步加强土壤中抗生素污染的综合管控. 相似文献
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研究了铜绿微囊藻在HgCl2胁迫下的生理指标变化.试验以藻OD680值的变化及光合色素质量浓度为指标检测藻种生长状况,研究了不同质量浓度HgCl2对微囊藻的毒性效应.结果表明,0.05-1.00 mg/L的HgCl2各处理组对藻种的生长均有抑制作用,且胁迫质量浓度与生长抑制间呈现正相关.随着HgCl2质量浓度的升高,藻光合色素质量浓度降低.l mg/L组抑制程度最显著,藻液由黄绿色变为白色,颜色变化明显,72h生长抑制率为50.76%,96h叶绿素a合成抑制率为90.09%.胁迫96h后,各处理组叶绿素和类胡萝卜素的比值均比对照组低,Hg对叶绿素的影响比类胡萝卜素更为显著. 相似文献
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湖泊富营养化与有机污染物的交互作用是当前国内外研究热点,为了建立富营养化湖泊中多环芳烃(PAHs)生态效应与底栖藻类群落之间的相关关系。本研究以白洋淀为研究区,选取8个国控样点作为采样点,依据人为干扰程度不同将8个采样点划分为3种生境:生境1(S1和S2)主要遭受上游府河废水排放影响;生境2(S3、S6和S8)主要遭受水产养殖和生活污水的影响;生境3(S4、S5和S7)遭受人为干扰较小。分别在2009年4月、8月和11月收集了底栖藻类样品,并测定了白洋淀中15种PAHs。运用RQ_((NC))和RQ_((MPC))等改进风险熵值(RQ)方法计算PAHs生态风险。研究结果表明:(1)底栖藻类群落指标AD、Chl a、Chl b/a、CHL、CYA、APA、GLU、LEU、PSC和AFDW的值在11月最高,其次是8月和4月;就空间分布而言,这些指标值在生境1中最高,其次是生境2和生境3;而Chl c/a和BAC值在8月最高,其次是11月和4月,从空间分布特征而言,这些指标值在生境3最高;(2)相关分析结果表明,Chl a、Chl b/a、CHL、CYA、APA、GLU、LEU、PSC和AFDW的指标与PAHs污染物浓度呈显著正相关,而Chl c/a和BAC指标与污染物PAHs浓度呈显著负相关;(3)就空间分异特征而言,生境1中的ΣPAHs浓度最高,就季节变化而言,PAHs的浓度从4月到8月逐渐增加,而从8月到11月逐渐下降。各类PAHs表现出与ΣPAHs相同的时空变化特征;(4)IBR与RQ_(ΣPAHs(NCs))呈正相关关系(r=0.827,P0.01);除RQAcy(NCs)外,其他种类PAHs生态风险均与IBR呈相正相关关系(r=0.699~0.899),其中RQ_(BaP(NCs))与IBR显著正相关(r=0.899,P0.01)。此外,除沉积物TP外,IBR与TSI、水中TN、水中TP和沉积物TN也呈显著正相关(r=0.722~0.862)。因此,在富营养化湖泊中应考虑运用底栖藻类IBR生态监测PAHs污染水平。 相似文献
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基于海南省2016年工业环境统计数据,通过自下而上的方法建立海南省2016年工业大气污染源排放清单,并利用中国多尺度排放清单模型(MEIC)排放清单进行背景源补充,使用CALPUFF模型进行大气污染模拟。污染物排放清单结果显示,2016年海南省SO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM(10)、黑碳(BC)、有机碳(OC)、挥发性有机物(VOCs)和NH3的排放量分别为1.50×10~4、5.10×10~4、4.56×10~5、2.34×10~4、2.10×10~4、3.50×10~3、1.20×10~4、4.96×10~4、6.50×10~4 t,其中SO_2主要排放源为化石燃料固定燃烧源(分担率66.67%),NO_x主要排放源为交通源(分担率51.18%),CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要排放源为生活源(分担率分别59.01%、81.28%和87.62%),VOCs主要排放源为工业溶剂使用源(分担率75.91%),NH_3主要排放源为农业源(分担率93.54%)。排放量较大的区域集中在儋州市、澄迈县一带。SO_2、NO_x年均最大浓度均出现在海口市,PM_(10)、PM_(2.5)年均最大浓度均出现在定安县。交通源对全省污染物浓度贡献突出,工业源虽然对颗粒物浓度贡献率较低,但仍需加强PM_(2.5)治理。 相似文献
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微生物群落作为土壤生态系统重要组分,长期低含量抗生素干扰会影响土壤中微生物群落结构及其功能.选取石家庄市为研究区,在2020年9月采集12个样点的表层土壤(0~25 cm),并根据空间方位将其划分为4个区(S1、S2、S3和S4);运用超高效液相色谱-质谱联用(HPLC-MS/MS)方法测定土壤中典型抗生素——喹诺酮类(quinolones,QNs)含量,明晰QNs在土壤中的空间分布特征,同时利用16S rRNA高通量测序技术对土壤中微生物群落结构及功能进行研究,识别其主要环境影响因子.结果表明:①4个区域的QNs总含量平均值由大到小依次为:S3(313.5 μg·kg-1)>S4(65.54 μg·kg-1)>S1(46.19 μg·kg-1)>S2(12.63 μg·kg-1).其中诺氟沙星(NOR)含量最高(平均值为91.99 μg·kg-1),而喹草酸(OXO)含量最低(平均值为0.4486 μg·kg-1);②土壤颗粒以粉粒(2~50 μm)占比最高(66.7%~93.2%),而黏粒(小于2 μm)占比最低(2.50%~9.10%);土壤中总磷(TP)和氨氮(NH4+-N)无显著空间差异,而硝氮(NO3--N)、亚硝氮(NO2--N)和土壤粒径呈现显著空间差异;③6种,优势菌属有5种,其中放线菌门(18.3%~34.6%)和变形菌门(13.6%~34.1%)为主要优势菌门,Arthrobacter(3.24%~8.61%)和Nitrososphaeraceae(2.93%~9.46%)为主要优势菌属;α多样性分析结果表明,Shannon值在S2区最高(6.48),而在S3区最低(5.89);④相关性结果表明,QNs和土壤理化参数均会显著改变微生物群落的结构组成,OXO、NO3--N和土壤粒径会影响微生物群落多样性,而FLU、NH4+-N和NO2--N和土壤粒径会对微生物群落的功能产生影响.因此,需进一步加强石家庄市土壤环境中抗生素的风险管控. 相似文献
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白洋淀养殖区春季沉积物垂向微生物群落特征及驱动因素 总被引:6,自引:0,他引:6
结合16S rRNA高通量测序技术,对春季白洋淀养殖区(后塘和西李庄)沉积物垂向细菌群落演变特征及影响因素进行解析.结果表明:春季白洋淀沉积物环境因子(硝态氮、铵态氮、溶解性总磷、紫外光谱指数、三维荧光光谱指数和荧光组分强度)均呈现显著差异(p<0.05),后塘采样点的硝态氮和铵态氮含量明显高于西李庄采样点;高通量测序得到23527个OTU,共分为11个主要门类,其中,变形菌门占比最大,达到15.33%~50.59%;α-多样性显示除辛普森指数和覆盖率外,ACE指数、Chao指数及香农指数呈现显著差异(p<0.05),并且在后塘采样点高于西李庄;主坐标分析表明,后塘与西李庄采样点沉积物细菌群落存在显著差异,与Adonis分析的结果相一致(p<0.01);RDA分析发现,硝态氮和铵态氮是驱动沉积物细菌群落结构演变的主要环境因素;物种间网络分析显示,春季后塘和西李庄都为8个主要的模块,西李庄正向相关的边所占比例高达84.79%,明显高于后塘的62.82%;西李庄有244个关键物种OTU,也高于后塘的59个关键物种OTU;相关性分析得出两个采样点在主要属和模块上都存在差异,... 相似文献
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市政污水TOC与COD相关性 总被引:11,自引:0,他引:11
总有机碳(TOC)相对于化学需氧量(COD)能够更全面地反映水体中有机物的污染程度,而且TOC测定仪操作简单,数据准确,用TOC监测代替COD监测有利于实现监测仪器化,自动化。通过对市政污水中有机污染物的COD与TOC监测数据的相关性研究,建立了二者之间的线性回归方程和理论值范围方程,为污水中有机污染物的TOC监测代替COD监测提供了实践依据。 相似文献
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