附着生物对沉水植物伊乐藻生长的研究

以沉水植物伊乐藻(Elodea nuttalii(Plant.)ST.John.)为研究对象,室内利用原位湖水进行培养,通过测定伊乐藻的生物量、叶绿素质量分数、光合作用速率等指标,研究了附着生物量的增加对沉水植物伊乐藻的影响。结果表明,随着附着生物处理量的增加,伊乐藻的生物量、叶绿素质量分数以及光合作用速率随之下降,50d后,各处理的生物量与对照相比分别减少了约5%~15%,叶绿素质量分数以及光合作用速率下降了20%~43%、10%~36%。同时也分析了丝状藻对沉水植物伊乐藻的遮阴作用,初步推测附着生物对沉水植物伊乐藻的影响可能是由于附着生物的遮荫作用。研究的结果为揭示富营养化湖泊沉水植被衰退的机理提供了理论依据。     

环境分子诊断技术在污染场地环境管理中的应用进展

环境分子诊断技术(EMDSs)是有机单体同位素分析和各种分子生物学技术的总称,将其应用于污染场地特征识别、修复方案可行性评估、监测和修复终止等污染场地环境管理过程中,探明土壤和地下水中污染物生物和非生物降解过程、降解速率及机制,确定不同污染来源,可弥补传统污染场地环境管理方法的不足,具有广阔的发展前景。文章综述了污染场地环境管理过程及传统方法的不足,介绍了有机单体同位素分析和各种分子生物学技术的基本原理和用途,并对各种技术的特点进行阐述和对比;介绍了EMDSs在污染场地环境管理中的实际应用,提出了EMDSs的发展趋势。     

植物生物技术在黑麦草遗传改良中的应用

黑麦草是重要的牧草和草坪草,是畜牧业和草坪业重要的产业支柱.由于高度自交不亲和,传统遗传改良困难而复杂.生物技术尤其是转基因技术为其遗传改良带来希望.本文概述了组织培养技术、基因遗传转化技术、分子标记及数量性状基因定位、分子标记辅助育种等技术在黑麦草遗传改良中的应用及获得的成果;评述了遗传改良的重要意义,以及黑麦草遗传改良的主要目标,如品质改良、提高病害抗性、降低毒性生物碱浓度、控制花粉致敏性、抗除草剂品种的培育、提高抗逆性及其作为生物反应器的潜在应用价值等;并分析了功能基因组学的研究及RNA干扰技术在黑麦草研究中可能的应用前景.     

气相分子吸收光谱法测定地表水中氨氮

通过实验建立气相分子吸收光谱法测定地表水中氨氮的方法。方法检出限为0.020 mg/L,水样加标回收率为91.3%~100%,平行样品相对偏差为0.25%~1.43%,精密度(RSD,n=7)为0.10%。实验结果表明,该方法准确可靠、灵敏度高、操作简便,重现性好、分析速度快,适用于地表水中氨氮测定。     

利用前线分子轨道能预测有机物生物毒性的方法

本文以线性自由能理论为基础提出了一种利用分子轨道能预测有机物生物毒性的方法，并利用这种方法建立了预测氯代芳烃化合物发光菌毒性的定量相关方程。     

分子微生物生态学技术在中国油田开发中的应用

分子微生物生态学技术近年来在研究油藏环境中微生物群落和生态系统等方面得到了广泛的应用,已经成为指导微生物采油技术开发和应用的一个不可或缺的工具.本文较系统地总结了我国利用分子微生物生态学方法研究油藏微生物群落结构的进展,其中包括大庆油田和西北部油田的16SrRNA基因序列分析,胜利油田16SrDNA的荧光标记末端多形态限制性片断分析技术(T-RFLP),以及吉林油田应用的DNA基因跟踪检测技术,并指出了存在问题和研究方向.图1参18     

历山山核桃群落物种多样性特征

采用Patrick指数、Simpson指数、Shannon指数、Pielou指数、Alatalo指数等5个多样性指数,结合TWINSPAN分类,研究历山自然保护区山核桃(Juglans mandshurica)群落的物种多样性与群落类型、结构及环境因子的关系.结果表明:TWINSPAN分类将35个样方分为7个群丛,各群丛的物种丰富度指数、多样性指数和均匀度指数之间存在差异,各群丛乔木层、灌木层和草本层之间的丰富度指数和均匀度指数也存在差异,山核桃群落物种多样性受其所处的坡向、坡度、土壤类型等物理微环境及群落物种组成、干扰等共同影响.方差分析结果表明:各群丛间丰富度指数、多样性指数和均匀度指数差异不显著,各群丛乔木层、灌木层和草本层之间的丰富度指数和均匀度指数也差异不显著,这说明山核桃群落生境异质性小,物种对地带性气候有相似的适应特征以及相似的资源利用方式.     

Ecological network analysis for water use systems—A case study of the Yellow River Basin

Ecological network analysis (ENA) is introduced in this paper as a promising approach to study water use systems. Information indices from ENA involving total system throughput (TST), ascendency and overhead are calculated here. Two related aspects including organization inherent in system structures and synthesized water use intensity related with sustainable development of water use systems are analyzed. The indices of ascendency and overhead are applied for analyzing and characterizing water use network organization. For comparison of sustainability of water use systems from integrated aspects of environment, society and economy and based on TST, a new indicator termed as total system throughput intensity (TSTI) is constructed incorporating parameters of land, precipitation, population, GDP and environmental flow, which can be used as a measure of sustainability in terms of synthesized water use intensity. The Yellow River Basin in China during 1998–2006 is chosen as the case study and divided into subsystems according to the six river sections as from source to Lanzhou (S1-L1), Lanzhou to Toudaoguai (L1-T), Toudaoguai to Longmen (T-L2), Longmen to Sanmenxia (L2-S2), Sanmenxia to Huayuankou (S2-H) and Huayuankou to the mouth of Bo Sea (H-B). The results show that (i) the organization levels of L1-T and H-B are better than those of S1-L1 and T-L2, with those of L2-S2 and S2-H the worst; (ii) the synthesized water use intensity has been improving, of which T-L2, L2-S2 and S2-H are at the highest levels while H-B the lowest. In addition, the comparison between TSTI and other metrics and the relationship between ascendency and TSTI are discussed, from which the importance of TSTI is reflected and the optimization criterions for sustainable development of six subsystems are derived. It can be concluded that the application of ENA in water use systems can provide new angles for water resource management to address the challenges of assessing and optimizing options to obtain more sustainable water use.     

干旱区绿洲土壤盐渍化程度遥感定量评价

土壤盐渍化是制约渭干河-库车河三角洲绿洲内部植被生长最主要的生态环境地质问题,也是影响区域农业生产的第一障碍性问题.利用Landsat TM遥感数据,构建了多维向量空间下的11个遥感定量指标.首先,采用因子分析方法分析不同程度的盐渍化与这11个指标之间的相关性,并建立因子得分模型.其次,采用Fisher逐步判别分析法从这些指标中筛选出8个与盐渍化程度密切相关的指标:氧化铁、归一化盐分指数、地表反照率、植被指数、TM1、TM5、地表温度、湿度指标,并对这些指标建立判别方程,然后对渭干河—库车河三角洲绿洲典型样区盐渍化程度进行评价,将所有的实地样本分别代入判别方程,通过分析,发现判别方程的精度较高,与实际情况较吻合.轻度盐渍化的判别精度为80.3%,中度盐渍化的判别精度为68.75%,重度盐渍化的判别精度为83.65%.中度盐渍化土地的判别精度与轻度盐渍化、重度盐渍化土地的判别精度相比较低,这与中度盐渍化的光谱特征与其它地物易混淆有关.总之,所选取的指标简单,易于获取,有利于盐渍化的定量分析与评价.