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11.
13.
兰州市南山季节性土壤微生物特征及影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探究不同季节和不同植被类型对土壤微生物分布的影响,以兰州市南山不同海拔的两种植被类型为研究对象,采用稀释涂布平板法测定了土壤微生物的季节动态变化特征.结果表明:研究区内细菌数量占微生物总数的96.22%~99.80%,远高于真菌和放线菌数量.土壤微生物类群随季节变化呈现明显差异,其总数整体表现为夏季最高,为89.22×106cfu/g soil,分别是春、秋、冬季的12.02、3.28、2.74倍,其中夏季细菌数量最高,真菌与放线菌数量均在春季达到最大值.人工林样地土壤微生物数量略低于荒坡,环境因子中土壤含水量和有机碳含量高于荒坡.随着海拔的升高,pH值逐渐上升,土壤温度、有机碳与全氮含量逐渐下降,土壤微生物总数则呈现先减少后增加的趋势.相关分析表明,不同季节各微生物类群与环境因子的相关系数各有不同,春季放线菌与有机碳,秋季真菌与有机碳、全氮均呈极显著正相关(P<0.01).冗余分析表明,环境因子中有机碳与第一物种轴的相关系数最高,为0.520,说明土壤有机碳含量是影响土壤微生物类群分布的主导因素. 相似文献
14.
典型铅锌矿化区不同土地利用类型土壤重金属污染特征与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
选取云南者海典型铅锌矿区周边冶炼区(A)、粮食主产区(B)、保护区(C)三个区域土壤为研究对象,分析三个区域内林地(LD)和耕地(GD)土壤pH、总碳(TC)、总氮(TN)、总磷(TP)和5种重金属(Hg、Cd、Pb、Zn、Cu)含量,利用典范对应分析(CCA)研究不同土地利用类型下它们之间的关系,基于系统熵值与重金属生物毒性改进灰色聚类评价法对研究区重金属污染程度进行评价。结果表明,A、B、C三区土壤的5种重金属均超过云南省土壤背景值,且含量A区 > B区 > C区,所有土壤样品Hg、Cd、Pb、Zn、Cu平均含量分别为7.24、1.53、1 794、2 892、210 mg/kg;LD土壤重金属含量普遍高于GD。研究区土壤pH总体呈弱酸性,但A区土壤受矿业活动影响呈弱碱性。TC、TN含量和C/N值均表现出LD大于GD,但TP含量表现为GD显著大于LD (P<0.05)。CCA分析表明LD和GD土壤pH与Cd和Cu呈负相关,与Zn和Pb呈正相关,且pH对重金属含量的影响最大;TC、TP与重金属Cd和Cu在LD土壤中呈正相关,在GD土壤中呈负相关。改进灰色聚类评价结果表明重金属污染程度均表现为LD大于GD;A区污染最严重且均呈重度污染,B区次之,C区污染程度最轻。经比较本文改进的灰色聚类评价法在准确性和灵敏度方面优于传统方法。 相似文献
15.
16.
吴泽毅 《环境监测管理与技术》1989,1(2):27-32
化学耗氧量COD是对水中存在的易氧化物质的一种量度。在水质管理,水资源保护规划、污染源治理中COD是主要的控制指标之一,本文结合苏南大运河水文特征、污染现状,对苏南大运河COD的污染规律及大运河主河道衰减模式进行初步的探讨。 一、苏南大运河的水文特征 苏南大运河从镇江谏壁闸起,向南穿过常州、无锡、苏州三市及其所辖的12个县(市)。沿线工副业生产发达,小城镇密集。江苏境内谏壁致平望段全长190公里,沿运两侧共有支流377条,常年有行水能力的共210条 相似文献
17.
通过收集2007年和2017年绛县的DEM数据和遥感数据,经遥感解译和GIS重分类,将该区域高程划分为6个等级、地形坡度划分为5个等级、土地利用类型划分为7类,计算和探讨了2007—2017年间绛县各土地利用类型的生态系统服务价值和单项生态系统服务价值在地形梯度上的变化情况,并计算了生态系统服务价值动态度和敏感性指数。结果表明:2007—2017年间,绛县土地利用面积增加了9 596 hm~2,生态系统服务总价值增加了14 762.80万元;生态系统服务价值增加量最大的为林地,生态系统服务价值减少量最大的为耕地;林地在900~1 200 m地形梯度上有最大的生态系统服务价值增加量12 620.66万元,在13°~20°地形坡度梯度上有最大的生态系统服务价值增加量9 946.53万元;在各单项生态系统服务价值类型方面,气体调节生态系统服务价值增加量最大,废物处理生态系统服务价值减少量最大;建设用地的生态系统服务价值动态度和敏感性指数最大,林地对绛县的生态系统服务价值贡献最多。 相似文献
18.
广东省是我国经济较发达的地区,随着人口的增长和区域开发进程的加快,水土流失问题日益严重。本文分析了水土流失的现状和引起水土流失的自然与人为因素,总结了建国后水土流失治理的开展情况和发展趋势,提出了广东省开展水土保持的相应措施。 相似文献
19.
20.
把系统聚类分析(简称HCA-hierachical cluster analysis) 和主成分分析方法(简称PCA-Principal Component Analysis)有机结合,从给定的"样品-指标"数据矩阵出发,利用HCA科学判定区域环境污染的类型,然后根据不同的类型利用PCA方法确定首要污染因子,针对首要污染因子,对各个污染途径进行评估,计算出各途径的污染分担率,从而确定区域污染成因.并对其原理、计算方法、特点作出分析和讨论,同时以某城镇水环境为例进行了计算示范.经证实该方法在确定区域环境污染成因,制定区域污染防治措施方面有重要的意义. 相似文献