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红壤区退化林地表土真菌群落结构对土壤改良措施的响应 总被引:2,自引:1,他引:1
真菌群落结构和多样性对于土壤改良效果具有高敏感性.研究南方红壤区侵蚀退化林表土真菌群落对有机肥、生物炭和石灰+微生物肥的响应,以明晰不同改土措施的作用.结果表明:(1)3种土壤改良措施均降低了表土真菌丰富度,其中石灰+微生物肥降低作用最大,3种土壤改良措施对表土真菌多样性也有影响,但影响不显著;(2)表土中优势真菌门为子囊菌门(Ascomycota, 31.29%~46.55%)、担子菌门(Basidiomycota, 30.07%~70.71%),优势真菌属为阿太菌属(Amphinema)和单形古根菌属(Archaeorhizomyces),3种土壤改良措施对表土真菌群落结构的影响不同,有机肥提高了子囊菌门和单形古根菌属的相对丰度,生物炭提高了担子菌门和阿太菌属的相对丰度,而石灰+微生物肥则提高了担子菌门和单形古根菌属的相对丰度;(3)土壤pH是影响表土真菌丰富度的关键因子,而表土真菌群落结构则受pH、全氮和有机碳的影响.研究结果为南方红壤区侵蚀退化林地土壤改良,林下植被生态恢复提供科学指导. 相似文献
52.
"科技是第一生产力",这句话放在哪都适用。浙江省嘉善县环保系统科技强"军",他们的环境监控系统集成为政府环境质量责任考核提供了依据,为遵守环保法规的企业开出了证明,为人民群众带来了"知情",更为自身环保队伍建设拓出了一条更为科学的道路。 相似文献
53.
54.
甘肃省资源环境承载力监测预警 总被引:1,自引:0,他引:1
在综合考虑国家不同部门出台的政策基础上,构建了甘肃省资源环境承载力监测预警指标体系,采用基于AHP—熵权法的综合赋权法确定权重,并借鉴已有成果对各项指标的警限阈值进行了讨论确定;使用综合指数模型对甘肃省2006-2016年及各县级行政区资源环境承载力进行了分析研究。结果表明:(1)2006-2016年甘肃省资源环境承载力水平介于0.32~0.46之间,虽总体呈现增加趋势,但均处于超载预警状态。在空间上呈现出河西地区承载能力高,南部和东南部地区次之、中部地区承载力较差的格局。(2)十年间甘肃省资源承载力水平呈平稳上升态势,其中水资源承载力与能矿承载力处于较差水平;当前临夏市、天水市和平凉市处于橙色超载状态。(3)十年间甘肃省环境承载力水平呈“W”型曲线波动且超载严重,具有南部地区和兰州环境承载能力较好于河西和东部地区的空间差异。研究表明甘肃省资源环境超载严重,虽然自“十二五”以来生态文明建设成效显著,但缓解这一压力非短期之功,仍需进行不懈的努力。 相似文献
55.
随着农业氮肥大量施用,大量碳氮营养物质以淋溶或径流形式进入周边灌溉水体,使其成为甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)的重要排放源.以我国东南部地区典型稻田灌溉河流为研究对象,于2014年9月至2016年9月连续两年原位观测表层水体CH4和N2O溶存浓度及其排放通量,旨在明确稻田灌溉河流CH4和N2O的排放特征、排放强度及其主要驱动因子.结果表明,观测期内c(CH4溶存)的年平均值为(390.57±43.95)nmol·L-1(92.80~1 577.54 nmol·L-1),c(N2O溶存)的年平均值为(40.23±3.20)nmol·L-1(10.05~75.40 nmol·L-1).CH4和N2O的排放通量(年平均)分别为(20.73±6.08)mg·(m2·h)-1和(34.30±7.12)μg·(m2·h)-1.CH4和N2O溶存浓度和排放通量整体上均呈现出春夏排放高,秋冬排放低的季节变化趋势.两年CH4累计排放总量为(3 876.30±1 153.96)kg·hm-2,N2O累计排放总量为(5.74±0.98)kg·hm-2.两者持续性全球增温潜势(SGWP,以CO2-eq计)平均为(87.99±15.73)t·(hm2·a)-1.CH4排放通量与水温、底泥可溶性有机碳(DOC)显著正相关,而与水体溶解氧(DO)显著负相关;N2O排放通量与水温、水中铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3--N)显著正相关,而与水体DO显著负相关.该研究可为科学估算我国农业灌溉流域CH4和N2O排放总量提供数据支撑和重要参考. 相似文献
56.
通过对露天开采后的90号矿点放射性环境现状监测,数据表明,该矿点的环境已遭到放射性污染.并提请人们在矿山开发中要重视环境保护,采矿业要走“绿色企业”之路. 相似文献
57.
本刊1985年第4—5期“国外科技”栏中曾刊载英国运输部的海上污染控制厅发出的应付海上突然发生的溢油事故的十份简报的前五份。现将简报的后五份在本期刊载,供读者参考。 相似文献
58.
近年来,乌鲁木齐市(下简称乌市)大气能见度(下简称能见度)直呈下降趋势。据资料统计,仅70年代到80年代初,乌市的能见度就下降了9—14公里。能见度除受气象因子如:相对湿度、逆温、降水等的影响外,还受非气象因子如大气污染程度的影响。也可以说气象条件和大气污染的状况相互制约、相互作用,共同影响能见 相似文献
59.
在实测数据的基础上,以邻苯二甲酸酯(PAEs)的各类影响因素为自变量,PAEs浓度为因变量,采用Back-propagation(BP)神经网络建立儿童卧室内PAEs浓度预测模型.结果表明,该模型的预测效果较理想,其中,STD比值均>0.5,NMB均接近0,EMR均<19%.以室内环境与儿童健康(CCHH)课题组天津地... 相似文献
60.