中国水生态足迹广度、深度评价及空间格局

运用生态足迹方法对水资源进行流量资本和存量资本区分,测算分析了中国31个省市1997—2014年的水生态足迹广度与深度。结果显示:(1)中国的水生态足迹广度受年际水资源量丰枯影响,总体呈波动趋势;各省市的水生态足迹广度存在着明显差异,南方地区水生态足迹广度普遍大于北方地区;(2)研究期内,中国的水生态足迹深度只有1998年为1,其余年份的水资源流量资本已不能满足人类生产生活的需求,需要消耗水资源存量资本;各省市之间水生态足迹深度相差较大,整体上北方高南方低,其中14个省份18年的平均水生态足迹深度为1,平均水生态足迹深度最高的地区是宁夏的308.12;(3)运用空间自相关方法对31个省市的水生态足迹广度和深度进行分析得出,中国省际水生态足迹广度与深度均存在明显的空间集聚现象。水生态足迹广度H-H集聚地区主要集中在中国南方地区,水生态足迹深度H-H集聚地区主要集中在中国北方地区。通过对全国水生态足迹广度与深度的测度分析为水生态足迹分析提供新的研究方法,同时也为区域水资源可持续利用提供理论依据。     

沉积型海底微生物燃料电池构建及其影响因素研究

海底微生物燃料电池具有底物丰富、可长期运行、维护成本低和环境友好等特点,具有很好的研究价值和广阔的发展前景。但由于其低的功率密度输出和长期运行的不稳定性,使海底微生物燃料电池尚未得到广泛地实际应用。选取海底沉积泥用于实验室构建的海底微生物燃料电池装置中,比较了在不同阳极材料、阴阳极面积比、阳极修饰、阳极泥下深度条件下海底微生物燃料电池的功率密度输出及其电化学性能,得出最佳的海底微生物燃料电池阳极材料为碳毡;阴极及电极最佳面积比为1∶1;最佳阳极修饰为氨水浸渍;最佳阳极泥下深度为2 cm。     

沿重离子贯穿深度的番茄干种子辐射生物学效应研究

本文采用80MeV/u的^12C^6 辐照番茄干种子,研究处于不同离子贯穿深度番茄干种子的辐照生物学效应,检测其生理生化指标。结果表明：辐照后不同贯穿深度上番茄种子的发芽势与物理剂量对应,第8层样品（对应于碳离子在水中的贯穿深度为15mm）出现峰值76.7％,发芽率随离子入射深度的变化不明显;不同贯穿深度辐照样品的根尖细胞微核率也与物理剂量相对应,在第6、7层样品中出现峰值0.257％;另外,辐照样品幼苗茎叶的一氧化氮合酶（NOS）活性、谷胱甘肽（GSH）含量及总抗氧化力在第9层出现峰值,谷胱甘肽过氧化物酶（GSH-PX）活性在第7-8层出现峰值,超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化氢酶（CAT）活性的变化与重离子贯穿深度没有明显的相关性。总而言之,本工作发现辐照品的多个生理生化指标均与入射离子的微剂量分布相对应,即存在生物效应峰。     

种子类别和埋藏深度对雌性小泡巨鼠发现种子的影响

2001年9～12月,在四川省都江堰林区实验围栏内研究了栓皮栎、袍树、栲树、石栎、青冈和油茶种子与6种埋藏深度对小泡巨鼠雌性成体发现埋藏种子的影响。结果表明：1)由于不同种子在种子大小、营养价值和单宁含量等存在差异,雌性小泡巨鼠对个体最大的石栎种子发现率最高,油茶(脂肪含量高)和栲树(单宁含量低)次之,单宁含量较高的袍树、青冈和栓皮栎则较低;2)埋藏深度与雌性小泡巨鼠发现栓皮栎种子的比例呈显负相关,即随着埋藏深度增加,小泡巨鼠发现埋藏种子的比例则减少。     

沙木蓼和沙枣对地下水位变化的生理生态响应Ⅱ.叶片光合作用及其对温度和光的反应

 在甘肃民勤沙生植物园内,研究了两种优势旱生植物沙木蓼(Atraphaxis frutescens)和沙枣(Elaeagnus angustifolia)的光合生理等特性对不同地下水深度(1.4～3.4 m)的响应。结果表明：1)地下水深度的变化导致了这两种旱生植物净光合速率(Pn)、蒸腾速率(E)、气孔导度（Gs）、叶绿素a、叶绿素b、叶绿素总量、叶绿素a与叶绿素b的比值、光量子效率、CO2羧化效率等的显著变化;2)两种植物均能较好地适应地下水深度为3.4 m的水分胁迫;3)两种植物对地下水深度变化的适应方式略有不同,沙木蓼主要通过一定程度地净光合速率的降低、并保持一定的水分利用率来适应干旱,而沙枣则通过净光合速率的较大幅度降低以增加其水分利用率来适应干旱;4)地下水深度的变化并未导致两种植物光合作用适宜温度的明显变化,但却引起了在适宜温度下净光合速率的显著下降。沙枣是非豆科固氮植物,两者的差异是否与固氮作用相关还有待进一步研究。     

施肥深度对旱地小麦花后根系衰老的影响

研究了施肥深度对旱地小麦花后根系衰老的影响,结果层次（20－40cm)施肥,其根中保护酶系SOD,CAT活性可保持较高水平,根系活力和根可溶性蛋白质含量降低慢,抑制膜脂过氧化产物MDA的产生,利于延迟根系衰老,施肥过浅（0－20cm)和施肥过深（60－80cm）,根系衰老快,产量较低,从整体看,处理产生,利于延迟根系衰耆 ,施肥过浅（0－20cm施肥）及处理4（60－80cm施肥）差异显著,与处理3（40－60cm施肥）差异较少,可以认为,延迟旱地小麦根系衰老的施肥深度应在20－40cm左右,据此制定管理方案,以获得旱地小麦的高产高效。     

施肥深度对旱地小麦花后旗叶衰老及产量的影响

土柱栽培研究了施肥深度对旱地小麦花后旗叶衰老及产量的影响。结果表明：较深层次（20-40cm)施肥,旗叶SOD、CAT活性可保持较高水平,可溶性蛋白质含量降低慢,抑制MDA含量的产生,有利于延迟旗叶衰老。施肥过浅和施肥过深,施叶衰老快,产量较低,从整体看,处理2与处理1及处理4差异显著,与处理3差异较少,由此认为延迟旱地小麦旗叶衰老的施肥深度应在20-40cm左右,并可据此制定管理方案,以获得高产高效。     

丝氨酸蛋白酶抑制剂(SERPIN)家族相关基因在结肠腺癌中预后模型的建立及应用

应用生物信息学方法,构建结肠腺癌(COAD)丝氨酸蛋白酶抑制剂(SERPIN)家族相关基因预后模型。从TCGA数据库和GEO数据库下载结肠腺癌(COAD)转录组和临床数据,根据数据中SERPINs家族基因的表达量对COAD患者进行一致性聚类分析;将数据随机均分为训练集(Train)组和验证集(Test)组,基于两个亚型的差异基因,利用Train组进行COX回归和Lasso回归构建预后模型,根据模型风险评分中位值将样本分为高、低风险两组,绘制高低风险组患者生存曲线;通过ROC曲线评价模型预测能力;利用Test组数据验证模型;构建列线图,评估患者生存率模型预测值与实际值的一致性;并利用利用ESTIMATE算法和CIBERSORT算法评估风险评分和肿瘤微环境(TME)以及免疫浸润的相关性。通过34个SERPIN基因确定了两个亚型,基于2个亚型筛选出了436个预后相关分型差异基因,通过Lasso回归确定出了11个预后相关基因参与风险模型的构建,根据模型评分区分的高低风险组具有明显的生存差异,列线图可以准确预测1、3和5年生存率。肿瘤微环境分析和免疫浸润分析显示高风险评分组患者免疫活性差。SERPIN家族相关基因构建的风险评分模型能够预测COAD的预后,有利于进一步指导临床对COAD的诊治,提高患者生存率。     

华西雨屏区常绿阔叶林不同深度土壤氮矿化及酶活性对模拟氮沉降的响应

在森林土壤中，无机氮的垂直移动速率较快，因此大气氮沉降极有可能对下层森林土壤造成较大影响，且表层土壤往往与下层土壤的物理化学特性和所处环境差异较大，因此土壤剖面中不同深度的土壤对大气氮沉降的响应可能存在较大差异。以往研究表明，"华西雨屏"区的年均氮湿沉降量高达95 kg N hm^-2 a^-1，处于中国最高水平，该森林生态系统出现一定氮饱和特征。基于以上背景，研究华西雨屏区常绿阔叶林不同深度土壤氮矿化及相关酶活性对模拟氮沉降的响应，从2014年1月起进行野外定位模拟氮沉降试验，分别设置对照（CK，+0 g N hm^-2 a^-1）、低氮（LN，+5 g N hm^-2 a^-1）和高氮（HN，+15 g N hm^-2 a^-1）3个氮添加水平。在氮沉降进行5年后进行土壤采样，测定不同深度土壤（上层0-15 cm、中层15-30 cm、下层30-45 cm）全氮（TN）、硝态氮（NO₃^--N）、铵态氮（NH₄⁺-N）含量及氮矿化相关酶活性。结果表明：（1）该常绿阔叶次生林不同深度土壤TN有显著差异；（2）模拟氮沉降对该系统土壤氮矿化总体表现出极显著抑制作用，其中中层土壤抑制作用最为强烈，净氮矿化速率主要受硝化过程的影响；（3）氮矿化相关酶活性均随土壤深度的加深而降低，模拟氮沉降对土壤脲酶活性有极显著促进作用，对土壤硝酸还原酶活性有显著抑制作用。由于无机氮在土壤剖面中的高度可移动性，深层土壤氮循环和特征对氮沉降的响应需要更加密切的关注。     

基于深度学习街景影像解译和景感生态学的视域环境定量解读

城市物理环境带给居民丰富而生动的视觉意象，目前许多文献结果表明其宜人性与公共福祉以及健康状况息息相关。景感生态为探究城市物理环境与居民感知信息之间的联系提供了指导依据，通过人本尺度的定量手段解读城市环境中视觉、听觉和味觉等多维度感知信息。秉承景感生态学的基本原理，引入一种结合街景大数据和深度学习的城市环境量化手段，以北京市六环范围为例，将景感视率作为测度对人本视角下的城市环境展开定量解读。在全面把控多维景感要素的同时，旨在实现以人为本的城市物理环境优化设计，从而满足人们对生活品质提升的实际需求。实验结果显示：（1）从视觉感受的宏观表现来看，北京四环路范围内建成环境的"闭合感"较强，而对绿植的感知程度相对偏弱，因而需要开展存量环境设计并优化视域界面结构；（2）以景感视率作为特征值进行聚类得出3类主导空间（绿色空间、灰色空间和蓝色空间），可针对灰色空间着重部署垂直绿化资源，提高城市视觉绿化的可感知性，从而营造舒适宜人的绿色氛围、促进公众身心健康；（3）为景感生态学提供了基于大数据思维的数据集和定量方法补充。综上，以街景影像和景感生态视角对北京市中心城区的视域环境展开定量分析，采用了先进的深度学习框架（Detectron2）并结合经典的机器学习方法（K-Means）对人本视域内多维景感要素的空间分布特征进行解读。借助景感生态规划可以有针对性的改善城市视域界面的感知质量，提升智能管理水平，帮助城市规划设计人员和管理者从人本视角提升城市公共环境品质和风貌。