不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群对水质因子的动态响应

为探究不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群的演变规律和驱动机制,基于水质调查和高通量测序技术,进行了水体水质因子分析、好氧反硝化菌群α多样性分析、物种组成和网络分析.结果表明,白洋淀水体呈弱碱性,丰水期水体T最高,DO最低,冰封期T最低,DO最高.白洋淀水体在枯水期、丰水期、平水期和冰封期下NH₄⁺-N、NO₂^--N、NO₃ ^--N、TN、高锰酸盐指数、Fe和Mn之间均存在显著差异（P < 0.01）,其中TP在不同水文情景下不存在显著差异（P > 0.05）.不同水文情景下水体中最大的细菌门类为Proteobacteria,相对丰度较高的属为Magnetospirillum、Aeromonas、Pseudomonas、Azospirillum和Bradyrhizobium.此外,好氧反硝化菌群的α多样性均存在显著差异（P < 0.001）,冰封期菌群丰富度最高,枯水期和冰封期菌群的多样性和均匀度最高.经RDA、Mantel分析,菌群的水质驱动因子在不同水文情景下有所差异,枯水期菌群的水质驱动因子为pH、NO₃^--N、NO₂^--N和高锰酸盐指数,丰水期菌群的驱动因子为pH、T、DO、NO₂^--N和TP,平水期的驱动因子为NO₂^--N、Fe和高锰酸盐指数,冰封期菌群的驱动因子为NO₃^--N和NO₂^--N.网络分析表明与水质驱动因子相关的物种存在时间差异,枯水期与水质驱动因子相关的属为Magnetospirillum、Aeromonas和Azoarcus,与丰水期相关的属为Magnetospirillum、Pseudomonas和Aeromonas,与平水期相关的属为Magnetospirillum、Pseudomonas和Limnohabitans,与冰封期相关的属为Magnetospirillum、Azoarcus和Pseudomonas.不同水文情景关键水质因子（主要是T、DO、NO₃^--N和高锰酸盐指数）与好氧反硝化菌群之间的关联关系,随着时间演变也在逐渐发生变化.综上,通过对不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群演变特征及环境因子驱动机制进行研究,可为认识天然环境中好氧反硝化菌群演变机制提供依据.     

基于最优尺度地理探测的长三角有机污染物时空分布驱动因素分析

场地污染对人体健康和生态环境造成了严重危害,理解其时空分布规律是污染评估和场地修复的基础.为此基于场地采样数据,利用最优尺度地理探测器分析长三角地区有机污染物时空分布规律及其驱动因素.结果表明:①长三角场地有机污染物空间分布存在显著的尺度效应,其最佳地理探测尺度格网为8000 m;②长三角污染物空间分布的主控因子最主要来源于生物场,其次来源于化学场;③在土壤0~20 cm深度,蔗糖酶含量、脲酶含量、微生物量氮、全氮含量和离子交换量等对有机污染物空间分布的解释力较大.在土壤20~40 cm深度,对有机污染物空间分布解释力较强的因子是土壤湿度、人口和全氮含量等.随着土壤深度的加深,水动力场的因子解释力增强.④春季里人口、全氮含量和多酚氧化酶含量等对有机污染物空间分布解释力较强.秋季里有机污染物的空间分布更复杂,因子之间表现出更强烈的非线性增强现象和双因子增强现象.     

全球主要森林系统中植被汞分布特征及其影响因素

基于过去20a全球森林植被中汞循环过程的相关研究,本文通过荟萃分析法阐明全球主要森林类型中植被汞分布特征及其影响因素.结果表明,汞在植被中浓度排序特征(以中值计)依次为凋落物(38.9ng/g)>叶片(24.1ng/g)>树根(18.5ng/g)>树皮(13.2ng/g)>树枝(12.0ng/g)>树干(3.1ng/g...     

我国长江中下游平原典型稻田含碳温室气体通量变化特性

近年来关于碳排放研究的内容越来越受到重视,我国提出了在2030年实现碳达峰的战略目标,因此对我国温室气体排放监测的研究显得非常重要.基于涡度相关法对我国长江中下游区域典型稻田生长季的CO2和CH4通量进行监测分析,结果发现整个观测阶段稻田CO2通量呈"U"型曲线,整体表现为汇,分蘖期开始出现负值,抽穗期降到最低,通量平...     

Developing shared qualitative models for complex systems

Understanding complex systems is essential to ensure their conservation and effective management. Models commonly support understanding of complex ecological systems and, by extension, their conservation. Modeling, however, is largely a social process constrained by individuals’ mental models (i.e., a small-scale internal model of how a part of the world works based on knowledge, experience, values, beliefs, and assumptions) and system complexity. To account for both system complexity and the diversity of knowledge of complex systems, we devised a novel way to develop a shared qualitative complex system model. We disaggregated a system (carbonate coral reefs) into smaller subsystem modules that each represented a functioning unit, about which an individual is likely to have more comprehensive knowledge. This modular approach allowed us to elicit an individual mental model of a defined subsystem for which the individuals had a higher level of confidence in their knowledge of the relationships between variables. The challenge then was to bring these subsystem models together to form a complete, shared model of the entire system, which we attempted through 4 phases: develop the system framework and subsystem modules; develop the individual mental model elicitation methods; elicit the mental models; and identify and isolate differences for exploration and identify similarities to cocreate a shared qualitative model. The shared qualitative model provides opportunities to develop a quantitative model to understand and predict complex system change.     

乡村振兴背景下社区居民旅游创业意愿研究——基于分布式认识理论

在乡村振兴背景下,选择兰州市榆中县浪街村社区为研究对象,依托分布式认知理论,构建了居民旅游创业意愿和影响因素模型。结果发现:(1)个人力因素不是形成创业意愿的决定性因素。(2)在地域力方面,大部分居民参与旅游创业的资源条件有限。(3)在文化力方面,领导和以领导为核心的社会关系网是旅游创业意愿形成和转变的决定性因素,并且能够将这种创业意愿转化为创业行为。在研究基础上,提出对策建议:注意培育旅游创业主体,增强现存社区创业能力,争取外部专家与辅助者的支持,以增强乡村旅游发展的可持续性。     

赣江南昌段丰水期细菌群落特征

细菌群落是河流生态系统的重要组成部分,本次研究基于高通量测序技术分析了赣江南昌段丰水期（4～8月）细菌群落特征.结果表明,赣江南昌段细菌优势类群为放线菌门（Actinobacteria, 41.18%）和变形菌门（Proteobacteria, 31.79%）,其次为厚壁菌门（Firmicutes, 10.04%）,拟杆菌门（Bacteroidetes, 7.26%）,蓝藻菌门（Cyanobacteria, 4.01%）.在属分类水平上,相对丰度最高的是hgcI_clade（16.39%）.赣江南昌段细菌丰度和多样性在城区上游、城区中心和城区下游采样点间没有显著差别,在不同月份有显著差别.除变形菌门（Proteobacteria）和疣微菌门（Verrucomicrobia）外,其它门水平分类细菌相对丰度在不同月份都有显著差异;不同采样点中,只有Proteobacteria差异显著（主要是Betaproteobacteria差异显著）,其它门水平分类细菌相对丰度在不同采样点的差异均不显著.温度和流量是影响河流细菌群落的主要因子,其中温度与细菌可操作分类单元（OTU）相关性更高,流量则与门分类水平细菌相关性更高,暴雨径流中Firmicutes取代Actinobacteria和Proteobacteria成为丰度最高的菌群.温度、流量和电导率（EC）是影响OTU的最佳环境因子组合,流量和温度是影响门水平细菌群落的最佳环境因子组合.河水化学指标对细菌群落的影响小于温度、流量等水文气象条件.     

江汉平原地下水中有机磷农药的分布特征及影响因素

为了研究江汉平原地下水中有机磷农药（OPPs）的分布特征,项目组依托该区域地下水监测场的13个监测点,于2015年6月采集了不同深度的38个地下水和4个地表水水样,通过分析其主要的水化学指标及OPPs的含量,研究江汉平原地下水中OPPs的分布特征及主要的影响因素.结果表明：研究区地下水水化学类型主要HCO₃-Ca×Mg型,并处于强还原性环境.OPPs在研究区地下水中普遍存在,采样点整体含量范围为31.5~264.5ng/L,平均值是86.5ng/L,其中检出率最高的OPPs为二嗪农和氧化乐果,含量最高是氧化乐果、甲胺磷和二嗪农,分别为54.3、32.1和27.8ng/L,无论是单种和总的OPPs含量均低于欧盟《水中农药残留标准》（EEC80/778）规定的地下水农药含量MAC标准及部分我国《生活饮用水卫生标准》（GB 5749-2006）中的农药含量限值并且对生态环境影响较小;其整体变化趋势为：垂直方向上随着深度的增加OPPs的含量逐渐增大,即：50m> 25m> 10m.水平方向上分布为：临河农田区> 中部农田区> 临河非农田区..研究区地下水中OPPs的分布受多种因素的影响,主要有：农业生产活动中使用OPPs的量、地表水与地下水的交互作用、地下水的水化学特性及生物与非生物的降解作用.     

溧阳电站整流锥支撑系统施工安全影响因素识别研究

溧阳电站整流锥施工难度大,支撑系统安全性的高低直接关系整流锥浇筑安全。为实施安全重点监控,基于人员操作、工作环境、设备设施、现场管理等四个方面,系统分析整流锥支撑系统施工安全影响因素;综合运用二元语义基本理论,集结专家语言评价信息,结合DEMATEL(传统决策试验和评价实验法)核心思路,提出一种考虑因素间关联性的影响因素识别方法;辨析溧阳电站整流锥支撑系统施工安全影响因素重要程度与因果关系。结果表明:现场监督是影响其施工安全最重要的外部因素,基本素质是最易影响其他因素的原因因素,验收管理是最易受其他因素影响的结果因素。     

Sequence of the main geochemical controls on the Cu and Zn fractions in the Yangtze River estuarine sediments

Metal speciation can provide sufficient information for environmental and geochemical researches. In this study, based on the speciation determination of Cu and Zn in the Yangtze Estuary sediments, roles of eight geochemical controls (i.e., total organic carbon (TOC), clay, Fe/Mn in five chemical fractions and salinity) are fully investigated and sequenced with correlation analysis (CA) and principal components analysis (PCA). Results show that TOC, clay and Fe/Mn oxides are key geochemical factors affecting the chemical speciation distributions of Cu and Zn in sediments, while the role of salinity appears to be more indirect effect. The influencing sequence generally follows the order: TOC>clay>Mn oxides>Fe oxides>salinity. Among the different fractions of Fe/Mn oxides, residual and total Fe content, and exchangeable and carbonate Mn exert the greatest influences, while exchangeable Fe and residual Mn show the poorest influences.