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281.
青岛近海生物气溶胶中可培养微生物浓度及群落多样性的季节变化 总被引:1,自引:5,他引:1
为了研究近海生物气溶胶中可培养微生物浓度和群落多样性,于2009年7月~2010年6月在青岛两个采样点连续采集生物气溶胶样品,分析了其中陆源细菌、海源细菌、陆源真菌和海源真菌的浓度,并计算了Shannon-Weiner指数、Simpson’s指数和Pielou指数.结果表明,陆源细菌和海源细菌月均浓度分别为12~436 CFU·m-3和25~561 CFU·m-3,陆源真菌和海源真菌月均浓度分别为0~817 CFU·m-3和11~1 346 CFU·m-3之间.陆源细菌、海源细菌、陆源真菌和海源真菌浓度在冬季月份较低,2月达到最低值,在春夏月份较高.海源微生物对总可培养类微生物的贡献高于陆源,平均占63%.可培养微生物物种数在17~102之间,与微生物浓度具有一定的相关性,但并未呈现出明显的季节变化.3种指数表明,生物气溶胶中陆源细菌、海源细菌、陆源真菌和海源真菌的群落结构在2月最简单,1月、11月和5月群落多样性较高,群落多样性与浓度的季节变化特征并不一致,而且不同类别的微生物群落存在季节和空间差异. 相似文献
282.
Picea mongolica W. D. Xu. is an endemic species in China. The spruce forest is only found in semi-arid habitat in Inner Mongolia Autonomous Region of China. Based on the simulative defoliation experiment, it was proved that Picea mongolica seedlings had the compensatory and overcompensatory effects under the certain defoliation rate. The results of variance analysis on growth indexes showed that in PM I (natural regeneration seedlings under Picea mongolica forest), the differences of H1 (height in June 23 ) and H2 (height in September 3) were extremely significant, and the difference of D(diameter at the breast height) were not significant. In PM Ⅱ (artificial regeneration seedlings under Betula platyphylla Suk. forest), the difference of H1 was significant, the difference of H2 was not significant, and the difference of D was extremely significant. The regression equations were established and the compensatory and overcompensatory points were obtained. In PM I, the compensatory points of H1, H2, and D were 0.7628, 0.7436, 0.5725, and the overcompensatory points were 0.6056, 0.5802 and 0.2909 respectively. In PM Ⅱ, the compensatory points of H1, H2, and D are 0.5012, 0.3421, 0.2488, and the overcompensatory points are 0.4137, 0.2633 and 0.0747 respectively. These results suggested that the induction of compensatory growth mechanisms in spruce seedlings required a threshold level of defoliation, and the insects in Picea mongolica forest could be controlled in a certain de clree. 相似文献
283.
某典型石油化工园区冬季大气中VOCs污染特征 总被引:4,自引:2,他引:4
利用TH-300B挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在线监测系统于2014年12月~2015年2月对我国某石油化工园区的VOCs进行连续在线监测.分析了其组成特征、时间变化特征、来源以及光化学活性特征.结果表明,研究区冬季大气中VOCs的混合体积分数较高,烷烃占据主导地位,占TVOCs的86.73%;TVOCs、烷烃、烯烃、芳香烃的昼夜变化特征均表现为夜间高而白天低,且烷烃、烯烃的变化与TVOCs较为一致.利用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型解析得到5个因子,分别表征燃料挥发源、工业排放源、汽油车尾气和植物排放混合源、柴油车尾气排放源和燃料燃烧源,其贡献率分别为60.02%、8.50%、2.07%、12.21%、17.20%.利用Propy-equiv法和MIR法计算得出该研究区冬季大气中各类VOCs对臭氧生成的相对贡献率的大小均表现为烷烃烯烃芳香烃,其中环戊烷、正丁烷和1-戊烯的贡献率较高,气团光化学年龄较长. 相似文献
284.
285.
2004年9月~2005年9月对内蒙古锡林河流域4种草地类型的土壤呼吸速率及相关水热因子进行了野外测定,应用2种数学模型和不同温度指标对草地土壤呼吸的温度敏感性问题进行了探讨.结果表明,Van′tHoff模型对温度变化较为敏感,显示出冬季的Q10值明显大于夏季的特征,应用Arrhenius模型求算的不同季节的Q10值变化不大.在>5℃时,Q10值的变动范围,Van′tHoff模型为1.60~2.03,Arrhenius模型为1.48~1.67,略高于全球平均值;2种模型均对水分的变化比较敏感,表现为Q10值随土壤水分的降低而升高的趋势. 相似文献
286.
近年来以细颗粒物PM2.5为代表的大气污染已给人体健康带来严重风险.基于PM2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测度关中地区人口暴露于PM2.5的风险程度,并采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验和空间自相关分析等方法,探索2000~2016年关中地区PM2.5及人口暴露风险的时空演化过程.结果表明:①2006、2007和2013年关中地区污染重且范围广,这3 a在40%以上区域PM2.5年均质量浓度超过了35 μg·m-3的限值,2000~2016年关中地区PM2.5空间分布范围不断扩大,形成了自中部向东北部的连续带状集中分布区;②2000~2016年,关中地区几乎每年都有超过60%的人口暴露在PM2.5年均35 μg·m-3质量浓度限值以上,且人口暴露风险不断加剧,尤其是2011年后,人口暴露的高风险区范围持续增加;③2000~2016年关中地区PM2.5人口暴露风险格局大体相似,较高等级以上风险区主要集中在关中地区中部,东西方向上形成连续的带状分布区,高值区集中在几个主要城市的中心城区,低值区则主要分布在关中地区周边广大区域. 相似文献
287.
对1997年冬季和1999年夏季发生于广东省饶平枯林湾海域的棕囊藻赤进行了现场调查和监测,结果表明,棕囊藻赤潮的爆发是海洋环境变化和棕囊藻自身特性共同决定的,长期集约化养殖引起枯林湾海域的N、P、Fe、Mn浓度较高,特别是Fe浓度明显高于广东沿海的其它海区,为赤潮的爆发提供了物质基础,棕囊藻增殖过程中对DIN(可溶性无机氮)的需求量较高,特别对NO3^--N有明显的主动吸收,与DIP(可溶性无机氮)相比,海水DIN浓度恢复速率较慢。可能成为限制棕囊藻赤潮的规模和持续时间的关键因子,海水温度的异常增高及降雨量偏少,与棕囊藻赤潮的发生紧密相关。 相似文献
288.
基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究 总被引:3,自引:1,他引:3
基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模. 相似文献
289.
290.
基于InVEST模型的北京山区森林生态系统碳储量评估分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于北京山区遥感影像数据和标准样地调查数据,利用In VEST模型碳储量模块,评估分析了北京山区森林生态系统的碳储量。结果表明,北京山区森林生态系统的平均碳密度为99. 95 Mg/hm~2,其中乔木层、灌木层、草本层、凋落物层和土壤层平均碳密度分别为10. 51、3. 16、0. 86、8. 61、76. 81 Mg/hm~2。植被碳密度与土壤碳密度呈现显著正相关关系,土壤碳密度与凋落物碳密度呈现显著正相关关系。各林分类型平均碳密度表现为落叶针叶林(153. 99 Mg/hm~2)针阔混交林(132. 45Mg/hm~2)落叶阔叶林(125. 10 Mg/hm~2)常绿针叶林(111. 78 Mg/hm~2)灌木林(72. 26 Mg/hm~2)。北京山区森林生态系统总碳储量为77. 41 Tg,其中乔木层、灌木层、草本层、凋落物层和土壤层的碳储量分别为8. 14、2. 45、0. 67、6. 67、59. 48 Tg。各林分类型总碳储量表现为落叶阔叶林(43. 23 Tg)灌木林(25. 90 Tg)常绿针叶林(6. 21 Tg)针阔混交林(1. 42 Tg)落叶针叶林(0. 65 Tg)。落叶阔叶林和灌木林是北京山区森林生态系统碳储量的主要贡献者,分别占55. 84%和33. 46%。在北京山区各个区县中,怀柔区碳储量最高(15. 37 Tg),平谷区碳储量最低(4. 89 Tg)。北京山区森林生态系统碳储量分布不均,总体表现为北京山区北部区县较高,西部区县偏低,中部和东部最低。 相似文献