长期施用有机和无机肥对黑土nirS型反硝化菌种群结构和丰度的影响

利用末端限制性片段长度多态性(T-RFLP)和实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR,Q-PCR)技术,结合反硝化潜势(DEA)和土壤理化性质的测定,探索了长期施用有机和无机肥对公主岭黑土nirS型反硝化细菌的群落结构和丰度的影响.试验设不施肥(CK)、单施有机肥(OM)、单施无机肥(NPK)以及有机肥和无机肥混施(MNPK)等4个处理.结果表明,长期施用有机肥显著增加了土壤的DEA,其中OM、NPK和MNPK处理分别为CK处理的5.92、1.81和6.03倍,而NPK和CK间无差异.有机肥处理增加了黑土nirS型反硝化细菌的丰度,OM、NPK和MNPK处理中nirS基因的拷贝数分别为CK的2.73、1.30和3.98倍;NPK处理对nirS基因的拷贝数影响不显著.T-RFLP图谱显示施用有机肥改变了nirS反硝化细菌的群落结构;相比于非有机肥处理,有机肥处理中增加了一类79 bp的片段类型,显著降低了84 bp的片段类型,并完全抑制了一类99 bp的片段类型,而有机肥处理间和非有机肥处理间的nirS群落结构分别相似.系统发育分析表明:黑土中nirS型反硝化菌主要由α、β和γ-变形菌纲及一些尚未培养的微生物组成,79 bp的片段类型与γ-变形菌纲的假单胞菌科(Pseudomonadaceae)和β-变形菌纲的伯克氏菌目(Burkholderiales)相似,84 bp片段类型与Burkholderiales和红环菌目(Rhodocyclales)相似.相关性分析表明,pH、全磷(TP)、全氮(TN)、总有机碳(TOC)、硝态氮(NO3--N)和铵态氮(NH4+-N)依次与nirS型反硝化细菌的种群丰度(r为0.724～0.922,P<0.05)和DEA(r为0.453～0.938,P<0.01)显著相关,DEA与nirS型反硝化细菌的种群丰度显著线性正相关(r=0.85,P<0.01);冗余度分析表明,除含水量外,TN、TP、pH、TOC、NH4+-N和NO3--N(r为0.440～0.862,P<0.01)依次与nirS型反硝化细菌群落结构的变化显著相关,DEA的变化和nirS型反硝化细菌群落结构的变化亦显著相关(r=0.863,P<0.01).本研究表明相比于无机肥处理,公主岭黑土中nirS型反硝化菌的群落结构与丰度对有机肥处理有更显著的响应,且其群落结构的改变与种群丰度的增加与DEA的提高显著相关.     

互花米草入侵对杭州湾滨海湿地土壤碳氮磷生态化学计量特征的影响

互花米草入侵对滨海湿地生态系统产生极大威胁.选取杭州湾滨海湿地为研究区,采用方差分析研究互花米草入侵下滨海湿地土壤碳氮磷生态化学计量特征,结合冗余分析(RDA)、增强回归树(BRT)和偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)进一步探讨滨海湿地环境因子与土壤碳氮磷生态化学计量特征之间的驱动耦合关系.结果表明：(1)互花米草入侵后,湿地土壤全氮和氮磷比(N∶P)显著增加;随入侵时间增加,土壤全氮和N∶P显著降低,有机碳、碳氮比(C∶N)和碳磷比(C∶P)显著增加.(2) RDA分析表明,冬季影响表土C∶N∶P生态化学计量特征的主要因子表现为有机碳>电导率>全氮,夏季为有机碳>容重>全氮.(3) BRT分析表明,互花米草入侵下,全氮是影响土壤C∶N和N∶P的关键因子,而有机碳对C∶P影响最强.(4) PLS-SEM分析表明,互花米草入侵下,黏粒和含水率直接影响有机碳,进而影响C∶N和C∶P;黏粒和电导率直接影响全磷,进而影响N∶P和C∶P;电导率直接影响全氮,进而影响C∶N和N∶P.综上,互花米草入侵对研究区土壤C∶N∶P生态化学计量特征影响显著,土壤物理性质和养分含...     

宁南山区退耕还林还草对土壤氮素组成及其转化酶活的影响

以宁夏南部山区柠条、山桃、苜蓿和长芒草这4种植被为研究对象,玉米(农地)为对照,测定土壤中7种氮素的含量及2种氮素转化相关酶的活性,通过冗余分析方法探究退耕还林还草对土壤氮素及其转化酶活的影响.结果表明:①与玉米地相比,长芒草地的颗粒有机氮,轻组分有机氮,微生物生物量氮和铵态氮分别增加35. 3%、83. 3%、64. 2%和110. 0%;苜蓿地的可溶性有机氮和铵态氮分别增加0. 7%和67. 5%;长芒草地的天冬酰胺酶和蛋白酶活性活性分别提高360%和144. 8%,说明退耕还草对氮素及其转化酶有一定促进作用;②山桃地的有机氮、轻组分有机氮、颗粒有机氮和可溶性有机氮分别比玉米地高3. 7%、133. 3%、70. 6%和28. 1%,柠条地的轻组分有机氮和山桃地的微生物生物量氮分别比玉米地高16. 7%和49. 6%,柠条地和山桃地的蛋白酶活性均高于玉米地,说明退耕还林对氮素及其转化酶同样有促进作用.③冗余分析(RDA)结果和环境因子解释率表明,土壤含水率,p H值和有机碳是影响宁南山区氮素分布与转化的关键因子.退耕还林还草改变了氮素相关转化酶的活性、对氮素组成有一定的促进作用,为黄土高原生态恢复和土壤质量管理提供了理论依据.     

秦岭北麓河流夏季有色溶解有机物分布特征及影响因素

以秦岭北麓辋川河水体为研究对象,利用紫外可见吸收光谱、荧光光谱结合平行因子分析法解析了夏季辋川河水体有色溶解性有机质(CDOM)的组成结构,并探讨了水体有色溶解性有机质的来源,运用冗余分析法和Pearson相关性分析阐明了光学参数与水质参数的相关性.结果表明,①辋川河水体CDOM由类色氨酸组分C1(245, 300/335 nm)、短波类腐殖质组分C2(240, 320～340/405 nm)和长波类腐殖质组分C3(270, 350～370/470 nm)组成,其中组分C1与C2具有一定的同源性(r=0.859,P0.001).②CDOM吸收系数α(355)表明辋川河水体CDOM浓度处于较低水平,并且α(355)与DOC浓度相关性显著(r=0.850,P0.001),这有利于建立DOC反演模型.③水体荧光指数FI(2.36±0.20)、HIX(3.66±2.47)、BIX(1.56±0.82)和新鲜度指数(β:α)(1.33±0.62),以及光谱斜率比S_R(0.76±0.25)表明,辋川河水体CDOM呈现强自生源、低腐殖化和非陆源的特征.④冗余分析结果表明类腐殖质组分(C2、C3)受藻类代谢和微生物作用影响,而类色氨酸组分(C1)与陆源输入有关,类色氨酸组分C1与DTN呈负相关关系,类腐殖质组分C2和C3与TP、DTP和DOC呈现正相关关系.本文阐明了夏季秦岭北麓河流水体有色溶解有机质的特征及影响因素,为秦岭流域水体治理提供理论依据.     

基于MRMR-HK-SVM模型的PM2.5浓度预测

以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法（MRMR）提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数（HK）对传统的支持向量机模型（SVM）进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）,相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM_2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM_2.5浓度.     

农业源头流域景观异质性与溪流水质耦合关系

以丹江口库区胡家山流域为研究区域,分析了溪流枯、丰水期的水质变化特征,结合流域和河岸缓冲带景观类型及其格局,运用Spearman秩相关分析筛选了影响溪流水质的景观指数,利用逐步回归和冗余排序法定量描述景观格局与溪流水质的耦合关系.结果表明：溪流水质指标中氨氮和总磷浓度时空变化较大,其标准变异系数范围分别为69.8%~207.6%和52.0%~146.1%.景观类型中耕地和居民地是溪流水体污染的重要来源,两者在100m河岸缓冲带尺度上对氨氮的解释程度为58.6%,高于流域尺度;景观格局指数中蔓延度、林地和居民地斑块密度、林地和居民地最大斑块指数以及林地和耕地聚集度指数等显著影响溪流水质（P<0.05）,流域尺度上各景观类型的景观指数对总氮和总磷的解释程度分别介于71.1%~81.6%和74.5%~83.8%,均高于100m河岸缓冲带尺度,其中蔓延度对总氮和总磷均有显著影响（P<0.05）.无显著因子进入高锰酸盐指数模型中,其浓度变化是各景观指数共同作用的结果.此外,景观格局季节变化也显著影响溪流水质.枯水期景观指数能够更好的解释总氮和总磷变化,而丰水期对氨氮的解释程度要好于枯水期.     

哈尔滨城市河网丰水期浮游植物群落分布特征及驱动因子

本研究于2019年丰水期（6~8月）,在哈尔滨城市河网选取23个典型采样点,包括松花江哈尔滨段、何家沟、马家沟和阿什河,研究其浮游植物群落的分布特点及水环境的驱动因子.本研究期间共鉴定浮游植物149个分类单位,在丰水期6~8月期间,哈尔滨城市河网浮游植物群落组成由硅藻门及绿藻门占据绝对优势逐渐转化为硅藻门与蓝藻门占据优势.优势种主要包括：梅尼小环藻（Cyclotella meneghiniana Kützing）、谷皮菱形藻［Nitzschia palea（Kützing）W.Smith］、肘状针杆藻［Synedra ulna（Nitzsch）Ehrenberg］、狭形纤维藻（Ankistrodesmus angustus Bernard）、湖泊假鱼腥藻［Pseudanabaena limnetica（Lemmermann）Komárek］和卵形隐藻（Cryptomonas ovata Ehrenberg）等.单因子交叉相似性分析（One-way crossed ANOSIM）显示研究期间松花江哈尔滨段与其它支流间浮游植物组成差异性显著（P<0.05）,整体上松花江哈尔滨段浮游植物丰富度大于其他河段.冗余分析（RDA）表明,TP与pH是引起哈尔滨城市河网各河段浮游植物群落结构差异的主要环境因子.本研究旨在通过研究哈尔滨城市河网浮游植物群落及环境相关性,丰富对城市河网生态评价的研究,为今后城市河网生态监测、治理与恢复提供理论基础.     

基于RDA-REM模型的我国再生水开发利用潜力

为促进我国再生水资源高效利用,优化水资源配置结构,针对再生水开发利用潜力开展再生水开发利用影响因素分析,剖析再生水资源的特殊性与竞争性,揭示再生水开发利用的驱动机制与约束机制,建立再生水供需双侧协调交互式的潜力指标体系,并基于冗余分析（RDA）筛选潜力预测关键指标,并以此为基础,构建具有随机效应的潜力预测模型（REM）,预测全国再生水开发利用潜力.同时,针对REM模型参数的不确定性,刻画10%~90%分位数水平下的参数置信区间.结果发现,生态用水量、建成区供水管道密度、再生水处理设施建设固定资产投资和污水处理总量这4项指标与再生水开发利用紧密相关,为潜力预测关键指标.REM潜力预测模型拟合精度较高,最大拟合误差为-8.5%.未来一段时期内,我国再生水开发利用量将继续保持高速增长趋势,2025年全国开发利用潜力有望达到129亿m³,将有助于优化城市供水结构,提高区域水资源循环利用率.     

汉江中下游水质时空变异与驱动因素识别

汉江是南水北调中线工程主要水源区和影响区,近年来汉江中下游水生态环境质量退化严重,河流水华频繁暴发,科学识别水环境质量时空变异及主要驱动因素成为优化上游调水工程重要管理需求.本研究基于近年汉江水文水质多源数据,综合利用Daniel趋势检验、MK突变分析、K-means聚类、空间相异度和冗余分析等数学方法,系统揭示了汉江中下游水质时空变异特征及关键影响因素.结果表明：①近年汉江干流水质总体较好,总体处于Ⅱ类,中下游部分断面水质为Ⅲ类;多项水质指标多年来总体较好,但总磷和总氮负荷较高,近年10个断面总磷和总氮平均浓度分别处于0.028~0.263mg·L^-1和0.630~1.852mg·L^-1水平;②时间变化上,Daniel和MK突变结果发现2004~2018年宗关站总磷和总氮年变化趋势不显著,其它多项水质指标也无明显年变化趋势;枯水期主要水质指标总氮、氨氮和五日生化需氧量总体大于丰水期,化学需氧量不同点位呈现出不同的丰枯变化规律,总磷丰水期浓度下降不明显;③空间分布上,K-means聚类和空间相异度结果发现不同断面水质指标变化趋势差异较大,10个水质监测断面总体上可以聚类为3类,上游水质指标最好,中游次之,下游较差;值得注意的是,下游小河等断面多项水质指标均趋于改善,可能与近年来实施的控源减排和清澈养殖等保护行动和措施有关;④在总体较高的氮磷负荷条件下,流量和水温是影响汉江中下游3个分区河流水质指标的重要因素,其中流量在上、下游对水质贡献率较大,水温则在中游贡献率最大.     

基于人工神经网络的复杂系统可靠性冗余优化

复杂系统可靠度函数具有非线性的特点,针对这种情况,在简要介绍人工神经网络及有关模型的基础上,提出了基于人工神经网络的可靠性冗余优化方法,并建立了复杂系统可靠性冗余优化的人工神经网络模型。最后,结合实例对该方法进行了验证。