激光治疗急性踝关损伤40例临床疗效观察

采用SUNDOM-300I型半导体激光（波长810nm,终端输出功率0mW-500mW,连续可调,光速直径5mm）,治疗急性踝关节损伤40例,平均治疗次数为4次,治愈率72.5％,有效率27.5％,示发现明显毒副作用。结果显示激光在治疗软组织疼痛的早期有较好的疗效。     

我的家乡九寨沟

九寨沟举世无双的自然风光被称为“童话世界,人间仙境”,由于获得世界自然遗产和生物圈保护区双重桂冠,又在中外扬名。 我生在九寨沟,长在九寨沟,对这里的春夏秋冬、山水草木、野生动物、风俗民情都有着深深的眷恋和感悟。她激励我拿起了照相机,把九寨沟仙境般的美、悠     

中国一新记录属——多节孢属*

1993年从黑龙江穆棱的东北红豆杉Taxus cuspidata的树枝上分离到两株内生真菌,鉴定为多节孢属的树状多节孢Nodulisporium sylviforme, 属我国的新记录属,新记录种。该菌为紫杉醇产生菌（周东坡和平文祥,2001）多节孢属 中国新记录属Nodulisporium Press, Linnaea, 24:120～121, 1851; Ellis, Dematiaceous Hyphomycetes. p. 232, 1985. 菌落扩散型,灰色,褐色,橄榄色或黑褐色,常呈茸毛状。菌丝体部分内生,部分表生。子座无。无刚毛和附着孢。分生孢子梗与菌丝有区别,单生或束生,单根的分生孢子梗不分支或在近顶部多分支,弯曲…     

混交对亚热带针叶树根际土壤氮矿化和微生物特性的影响

混交阔叶树是退化红壤区针叶林改造的重要措施之一，土壤养分供应和转化是评价混交效应的重要参数，但混交后针叶树根际土壤氮矿化特征及其影响因素还不清楚。选取退化红壤区马尾松（Pinus massoniana Lamb.）纯林、湿地松（Pinus elliottii Engelmann）纯林及其补植木荷（Schima superba Gardn.et Champ.）形成的马-木混交林和湿-木混交林为研究对象，采集4种林分下针叶树根际土壤，测定速效养分含量、氮矿化速率、氮水解酶活性和微生物磷脂脂肪酸含量，探究混交对针叶树根际土壤氮供应及微生物特性的影响，分析土壤氮矿化和微生物特性间的相关性。结果表明：混交显著增加了针叶树根际土壤铵态氮，矿质氮和有效磷含量，而对硝态氮影响不显著。根际土壤氮矿化以硝化作用为主，混交后针叶树根际土壤氨化速率降低了27.0%，硝化速率增加了55.4%，而最终净氮矿化速率增加了24.1%。两个树种间，马尾松根际土壤矿质氮含量和净氮矿化速率显著高于湿地松。针叶树根际土壤真菌、丛枝菌根真菌，总微生物生物量及真菌/细菌比在混交后显著增加，且马尾松根际土壤总微生物和真菌生物量分别比湿地松高18.9%和27.0%。同时，针叶树根际土壤β-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶活性在混交后显著增强，且根际土壤硝化速率和净氮矿化速率与微生物指标和酶活性正相关。总的来说，混交阔叶树显著提高了针叶树根际土壤氮供应，以此应对阔叶树混交后带来的养分竞争压力，而马尾松倾向于积极性的应对策略，通过增加土壤氮矿化以适应外界环境改变。     

快速城市化地区住宅用地表层土壤有机碳的变异性及其影响因素——以福州南台岛为例

在高分辨率影像提取福州市南台岛(仓山区)住宅用地的基础上,从覆盖研究区的30m×30m网格中随机选择50个样方进行表层土壤取样,进而分析这一快速城市化地区住宅用地表层土壤有机碳密度(Soil organic carbon density,SOCD)的变异特征及其影响因素。结果表明:城市地区住宅用地在剧烈的人类活动干扰下,土壤呈现明显的空间变异特征,其SOCD平均值为33.814t/hm~2,变异系数达72.8%,其中郊区村镇住宅用地0—20cm土层的SOCD高于城市居住用地72%,预示着村镇就地城市化后将造成土壤碳储量的下降;然而,表层土壤有机碳含量与密度在建成时间为0—5年和5—10年的城市住宅小区间无显著差异,只有住宅建成时间达到10—15年才有显著提高。基于湿度、热度、绿化率与物业管理费等因子构建的城市住宅区绿化环境管理质量指标,与城市居住区表层土壤有机碳含量及密度存在显著正相关,与土壤容重呈显著负相关,成为快速城市化地区影响SOCD变异的另一主要因素。     

上海和纽约城市不透水面时空变化及其对生态质量影响的对比

城市空间的扩展使得大量的不透水面取代了以植被为主的自然地表景观,尤其是在规模较大的城市,其高比例的不透水面很大程度上影响了城市生态质量.本研究以中、美2个人口规模最大的城市——上海和纽约为研究区,基于上海1989、2002和2015年和纽约近同期的1991、2001和2015年的Landsat影像,利用归一化不透水面指数(NDISI)提取研究区各年份的不透水面信息,通过遥感生态指数(RSEI)评价城市不透水面大幅增长导致的城市生态质量变化,并借助景观指数分析上海和纽约两种不透水面空间分布格局对城市生态质量的影响.结果表明: 20世纪90年代初到2015年,上海和纽约的城市不透水面增长速率和空间变化模式存在显著差异.研究期间,上海不透水面的总增加面积是纽约的17.4倍,年均增长速率是纽约的62.2倍.上海的城市扩张方式主要表现为由城市中心向周边乡村扩展,而纽约的城市无明显扩张,不透水面以填充的方式在城市内部增加.2种不同的不透水面变化模式和空间分布格局对城市生态质量产生了不同影响.上海的RSEI均值从1989年的0.717下降到2015年的0.453,总体降幅达 36.8%;而1991和2015年纽约的RSEI分别为0.552和0.514,下降6.9%,其幅度远小于上海.在不透水面斑块面积大、斑块内部高度连通和聚集的区域,城市生态质量较差.     

耐力训练和急性力竭运动对大鼠组织金属硫蛋白含量的不同影响

为探讨金属硫蛋白（ＭＴ）在运动提高机体自我保护能力方面的作用,本实验观察了游泳运动对大鼠心、肝、肺、脑、血管、血浆和骨骼肌等７种组织金属硫蛋白含量的影响。结果表明耐力训练组大鼠心、肝、肺和骨骼肌组织金属硫蛋白含量较正常对照组明显降低１３－３４％（Ｐ＜０．０５）;急性力竭运动组大鼠心、肝、脑、肺和骨骼肌组织其含量较正常对照组则明显升高２１－７５％（Ｐ＜０．０５）;但两组大鼠血管和血浆ＭＴ含量变化与对照组大鼠相比无统计学意义（Ｐ＜０．０５）。推测各组织金属硫蛋白在不同运动形式下的不同变化可能在运动提高机体自我保护能力方面具有积极意义。     

雄安新区地表覆盖变化及其新区规划的生态响应预测

雄安新区是新近设立的国家级新区,如何在新区建设中坚持生态优先、绿色发展,是即将开展的新区规划必须考虑的问题。绿色生态规划离不开对规划区生态本底的清楚认识,离不开对规划结果的准确预判。因此基于2004、2015年的Landsat影像,采用遥感信息反演技术和RSEI遥感生态指数,评估了该区近11年来的地表不透水面、植被和水体三大覆盖类型的变化,并预测新区建设的生态效应及其对热环境的影响。结果表明,雄安新区近11年地表不透水面、植被和水体的面积虽互有增减,但变化强度都小于5%,总体开发强度不大,本底生态质量较好,稳中略升。定量分析表明,在该区的三大地表覆盖类型中,不透水面对区域生态和地表温度的影响最大。根据所获得的关系模型预测,新区的人口规划和面积方案将对区域生态质量和热环境产生影响,如果按新增不透水面面积占新区面积25%的比例来预测,它将使生态质量下降10%,地表温度上升1.1℃;但如果将不透水面比例控制在20%,则新区的生态质量反而上升3.6%,地表温度下降0.3℃。     

南昌市空气PM2.5和PM10的时空动态及其影响因素

PM_2.5和PM₁₀已成为我国大部分城市空气的首要污染物.本文通过分析南昌市2013—2015年的空气PM_2.5和PM₁₀质量浓度、气象因素、交通流量的监测数据,探讨了空气颗粒物污染的时空动态规律以及气象、交通对颗粒物浓度变化的影响.结果表明: 2013、2014、2015年,南昌市PM_2.5浓度(70.92 μg·m^-3＞53.70 μg·m^-3＞43.65 μg·m^-3)、PM₁₀浓度(119.72 μg·m^-3＞86.11 μg·m^-3＞73.32 μg·m^-3)逐年降低,并呈现出夏季低(PM_2.5和PM₁₀平均浓度分别为36.74、69.20 μg·m^-3)、冬季高(PM_2.5和PM₁₀平均浓度分别为74.29、111.64 μg·m^-3)的季节动态和由城市中心向郊区递减的城乡梯度变化; PM_2.5/PM₁₀值(0.595＞0.584＞0.557)逐年降低,并且表现出城市中心高、城市边缘低的空间分布格局;PM_2.5、PM₁₀浓度受到多种气象因素的影响,与气压、温度、相对湿度、风速、降水量、日照时数显著相关,各种气象因子对PM_2.5、PM₁₀浓度的影响存在差异;车流量会显著提高周边PM_2.5浓度,但对PM₁₀浓度影响不明显.     

南昌市空气PM2.5和PM10的时空动态及其影响因素

PM_2.5和PM₁₀已成为我国大部分城市空气的首要污染物.本文通过分析南昌市2013—2015年的空气PM_2.5和PM₁₀质量浓度、气象因素、交通流量的监测数据,探讨了空气颗粒物污染的时空动态规律以及气象、交通对颗粒物浓度变化的影响.结果表明: 2013、2014、2015年,南昌市PM_2.5浓度(70.92 μg·m^-3＞53.70 μg·m^-3＞43.65 μg·m^-3)、PM₁₀浓度(119.72 μg·m^-3＞86.11 μg·m^-3＞73.32 μg·m^-3)逐年降低,并呈现出夏季低(PM_2.5和PM₁₀平均浓度分别为36.74、69.20 μg·m^-3)、冬季高(PM_2.5和PM₁₀平均浓度分别为74.29、111.64 μg·m^-3)的季节动态和由城市中心向郊区递减的城乡梯度变化; PM_2.5/PM₁₀值(0.595＞0.584＞0.557)逐年降低,并且表现出城市中心高、城市边缘低的空间分布格局;PM_2.5、PM₁₀浓度受到多种气象因素的影响,与气压、温度、相对湿度、风速、降水量、日照时数显著相关,各种气象因子对PM_2.5、PM₁₀浓度的影响存在差异;车流量会显著提高周边PM_2.5浓度,但对PM₁₀浓度影响不明显.