排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
开展快速可靠的水生态监测并预测其变化趋势,对保护水生态环境具有重要的价值。近年来,环境DNA宏条形码技术(简称环境DNA技术)的快速发展弥补了传统形态学生物监测的缺陷,显著提升了水生生物群落的监测能力。与机器学习、遥感和云服务等技术结合,环境DNA技术不仅能大尺度、高频率、高灵敏度、自动化地获取生态监测信息,而且能准确地识别水生态系统的变化趋势,进而改变对水生态系统的认识与管理方式。因此,研究着重总结了环境DNA技术在水生态监测中的应用,分析了环境DNA技术与机器学习、卫星遥感等跨学科合作的潜在机遇,基于环境DNA技术简单、便捷的优势,提出了社会公民参与水环境保护的生态监测新思路。 相似文献
3.
为了解同一流域不同水生态区EPT〔蜉蝣目(Ephemeroptera)、襀翅目(Plecoptera)、毛翅目(Trichoptera)〕这一敏感类群的时空分布差异及其影响因素,于2009年枯水期(5月)和丰水期(8月)分别对太子河流域3个水生态区进行了野外调查. 结果表明:太子河流域上游区域的水生态Ⅰ区EPT物种数(64种)显著高于中下游区域的水生态Ⅱ区和Ⅲ区,其中,仅毛翅目物种数在丰水期显著高于枯水期. 典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)结果显示,水生态Ⅰ区影响EPT群落分布的环境要素为电导率和水温,而水生态Ⅱ区、Ⅲ区则为电导率、φ(细沙)、ρ(BOD5)、ρ(TP)和ρ(NH3-N). 枯水期影响EPT群落分布的因素为电导率、建设用地面积所占比例和ρ(BOD5),丰水期为电导率、ρ(SS)、耕地面积所占比例和水温. 偏线性回归(partial linear regression,PLR)分析显示,水生态Ⅱ区物种和环境要素的模型总解释率最高(均约为0.60),其他2个区次之(水生态Ⅰ区、Ⅲ区总解释率分别为0.13~0.43、0.13~0.53),丰水期模型的总解释率为0.33~0.78,而枯水期模型的总解释率为0.43~0.71. 相对于单一环境要素模型,不同类型环境要素的联合模型对太子河流域EPT群落空间变异具有更好的解释效力. 相似文献
4.
基于eDNA的硅藻群落时空异质性及生态健康评价 总被引:1,自引:1,他引:0
近年来,环境DNA技术广泛应用于水生态生物多样性监测,如何基于环境DNA数据建立河流生态健康评价方法是当前研究的热点.拟开发基于环境DNA的分子硅藻指数来指示人类活动影响下的河流生态健康状况.首先通过环境DNA技术监测了沙颍河流域春秋两季硅藻群落组成和结构变化,解析了春、秋两季群落的驱动环境因子;进一步比较了4种基于环境DNA宏条形码数据的计算策略(OTU-分类、OTU-无分类、ASV-分类和ASV-无分类),构建了适合于评估沙颍河流域生态健康状况的分子硅藻指数.结果表明:①硅藻群落结构存在季节性差异,其中Discostella pseudostelligera、Nitzschia amphibia和Diatoma vulgaris等类群是区分春、秋季硅藻群落季节差异的主要因素;②重金属Mn、Fe和TN (总氮)是影响春季硅藻群落结构变化的主要环境因子,COD和Cu是影响秋季硅藻群落结构变化的主要环境因子;③在4种计算策略中,基于OTU-无分类数据计算的硅藻指数更好地反映了环境梯度变化;硅藻指数显示,沙颍河流域生态健康状况在时间上秋季优于春季,而在空间上上游优于下游.综上,通过eDNA技术监测了沙颍河春、秋两季硅藻群落,构建了沙颍河流域分子硅藻指数,促进了环境DNA技术在河流生态健康评价中的应用. 相似文献
1