基于结构方程模型的吴起县农业生态经济系统耦合关系

基于2008年吴起县农户调查资料,利用结构方程模型对吴起县农业生态经济系统耦合关系进行了分析.结果表明：具有相关关系的农业资源和产业态势对系统耦合有一定影响,其影响系数分别为0.14和1.00;农业资源与产业态势之间的相关系数为-0.11,说明吴起县的产业发展并非建立在对农业资源有效利用基础之上,农业资源对经济效益的变化没有直接作用;产业的发展主要建立在对农业资源之外的能量和物质的开发利用上,导致产业态势对经济效益的直接路径系数为-2.95,总的路径系数仅为0.23.从农业生态系统与经济系统的关系及其耦合的角度看,目前研究区农业系统建立在不稳定的、较少依赖于本系统资源的耦合态势下,即在农业生态经济系统良性耦合机制的建立与形成过程中潜伏了较大危机.为此,需要提高牧草等农业资源的利用率,发展林草及其相关产业.     

草地植物物种多样性测度方法及发展趋势

植物物种多样性是维持陆地生态系统多功能性和稳定性的关键要素之一.本文梳理了传统草地植物物种多样性的测度方法,结合无人机技术介绍了目前应用于草地植物物种多样性测度的新理念和新方法.传统的草地植物物种多样性测度方法依赖地面观测,需要投入大量的人力、物力且耗时,仅适合小范围的观测;卫星遥感方法受制于分辨率,难以直接对群落结构...     

毕节试验区石漠化时空演变过程和演变特征

基于RS和GIS技术,解译了2000、2005和2010年3期毕节试验区石漠化数据,利用空间分析和数理统计分析方法,在探讨石漠化时空演变总体特征的基础上,选取演变方式、演变方向和演变速率等指标,重点分析了不同石漠化强度之间的内部转移特征,演绎了10年间毕节试验区石漠化演变过程。研究表明:(1)10年间,石漠化总面积呈现先增加后趋稳的演变态势,石漠化扩张趋势虽然初步遏制,但局部地区还在恶化,防治形势仍很严峻;(2)石漠化演变方式以渐变式为主,跳跃式为辅,返变式最少;(3)石漠化演变的方向既存在改善也存在恶化,且轻度改善和轻度恶化的面积均比较大,一边治理、一边破坏的现象还没有根本遏制;(4)非石漠化与石漠化相互转换非常活跃,潜在石漠化虽被定义为非石漠化,但并不稳定,容易转变为石漠化;(5)石漠化演变速率分为转入速率、转出速率和综合速率,中度石漠化综合速率最高,转入速率大于转出速率,潜在石漠化和轻度石漠化是中度石漠化增加的主要来源;(6)石漠化时空演变特征与生态环境建设及社会经济发展具有一定的相关性。该研究成果为喀斯特山区生态环境保护和石漠化防治提供了有益的参考。     

水肥耦合对玉米籽粒全氮含量的影响

采用四因素五水平(1/2实施)二次通用旋转组合设计,选取灌水、施氮肥、施磷肥和秸秆覆盖四因素作为试验因素,在辽西半干旱区褐土农田进行了水肥耦合效应长期定位试验。按照二次通用旋转组合设计统计分析方法建立回归模型,分析了水肥耦合对玉米籽粒全氮含量的影响。结果表明:水肥单因子对籽粒全氮的含量有较明显的影响,影响顺序为施氮秸秆覆盖施磷灌水;当灌水量为700m3.hm-2、施氮量为180kg.hm-2、施磷量为120kg.hm-2和秸秆覆盖量为7500kg.hm-2时,它们每个因素对玉米籽粒全氮含量的影响都集中11.7g·kg-1,此时籽粒蛋白质含量为73g·kg-1,产量为12000kg.hm-2,表明该处理组合下,玉米的经济效益和生态效益达到最佳,推荐生产上以此进行施肥。     

土地利用变化的时空分异特征及驱动机制——以北京市海淀区、延庆县为例

研究土地利用变化的时空分异规律和机制对认识人类活动在全球变化中的作用机制具有重要意义.选择北京市海淀区、延庆县作为研究区,利用1992、2002年的遥感影像数据,采用转移矩阵法和多元线性回归法,分析了1992～2002年海淀区、延庆县土地利用变化的时空分异特征及其驱动机制.研究表明:①1992到2002年间,海淀区、延庆县土地利用变化的差异主要表现在:海淀区建设用地扩展速度明显高于延庆县,且内部改造强烈;延庆县农业用地面积减少程度明显低于海淀区,且有明显的内部结构调整;海淀区原有建设用地开始转变为林地. ②1992到2002年间,海淀区土地利用变化主要外在驱动力包括人口增长、第二产业(高新技术)、第三产业(房地产)的发展及北京市总体规划政策;最主要内在因素为前期土地利用方式;延庆县土地利用变化的主要外在驱动力包括非农业人口的增长、第三产业(旅游业)的发展、农业结构调整及生态建设;最主要内在因素为地形因素. ③海淀区土地利用变化是政策主导,延庆县土地利用变化是经济发展主导.     

不同生境下五唇兰根部可培养内生细菌多样性研究

兰科植物内生细菌与菌根真菌的协作对宿主植物的生长、抗病、抗逆及植物修复环境能力等具有重要意义,揭示其内生细菌多样性及与生境之间的关系有助于阐明兰科植物的适应与进化机制。本研究基于16SrDNA序列分析探讨了不同生境下东南亚特有种五唇兰根部可培养内生细菌多样性及其空间异质性。结果表明:从不同生境下五唇兰根部共分离出内生细菌59株,其中从土生型五唇兰根部分离出内生细菌45株(76.27%),从石生型五唇兰根部分离出内生细菌14株(23.73%);基于内生细菌16SrDNA序列同源性分析及构建的系统发育树显示,五唇兰根部内生细菌分属于7属,即芽孢杆菌属(Bacillus)、伯克氏菌属(Burkholderia)、草酸菌属(Pandoraea)、土壤杆菌属(Agrobacterium)、类芽孢杆菌属(Paenibacillus)、泛菌属(Pantoea)、欧文氏菌属(Erwinia),其中优势属为芽孢杆菌属,次优势属为泛菌属和伯克氏菌属;多样性分析显示,土生型五唇兰根部内生细菌群落的Shannon多样性指数大于石生型五唇兰,不同生境下五唇兰根部内生细菌群落结构差异极显著(P0.01)。土生型五唇兰根部内生细菌群落优势属为芽孢杆菌属和泛菌属,石生型五唇兰根部内生细菌群落优势属为芽孢杆菌属和伯克氏菌属。     

禁牧条件下不同类型草地群落结构特征

利用幂乘方法则模型探讨了鄂尔多斯3种不同类型草地在禁牧情况下的群落结构特征,包括物种组成、物种多样性、生物量和空间分布规律。结果表明:幂乘方法则在解析鄂尔多斯不同类型草地的空间异质性时具有很好的吻合性;羊草(Leymuschinensis)草地、芨芨草(Achnatherum splendens)草地和油蒿(Artemisia ordosica)灌丛草地均比随机分布呈现了较强的空间异质性,群落整体的空间异质性指数表现为油蒿灌丛草地>羊草草地>芨芨草草地;群落整体的物种多样性指数为油蒿灌丛草地>羊草草地>芨芨草草地;L-样方(50cm×50cm)内的平均物种数和物种多样性指数均表现为羊草草地极显著地高于油蒿灌丛草地,油蒿灌丛草地又极显著地高于芨芨草草地(P<0.001);L-样方内的平均生物量表现为油蒿灌丛草地极显著地高于芨芨草草地(P<0.001),而羊草草地与油蒿灌丛草地以及芨芨草草地之间没有显著性差异;这3种类型的草地其L-样方内的平均生物量和物种多样性指数都随着群落整体空间异质性指数的增大而增大。     

神农架米心水青冈-曼青冈群落的地形异质性及其生态影响

地貌单元和地形的局部变化严重制约着光照、温度、水分甚至土壤资源的再分配 ,从而对植被的分布产生影响。以永久性监测样地为基础 ,利用数字高程模型模拟 0 .96 hm2样地的地形表面 ,在地理信息系统的支持下分析了米心水青冈 -曼青冈群落的地形异质性状况 ,并结合群落调查的结果探讨了地形因素对群落组成的影响。结果表明研究范围内样方的平均坡度在 18.2～ 74 .6°之间。坡向可以分为南坡、西南坡及东南坡 3部分 ,坡度及坡向差异显著。对坡度、坡向等地形因素及群落的物种组成进行半方差分析 ,发现三者的空间异质性尺度分别为 2 85 .8m,2 80 .5 m及 6 .1m。地形因素的变化尺度远大于植被组成的变化 ,说明小尺度下地形因素不是影响群落内种群分布格局的唯一因素。坡度和坡向因子的块金值分别为 2 1.8及 4 98.0 ,说明两者在小尺度下的某些过程不能忽视。植物与地形因素的相关分析表明不同的种对地形的适应性不同 ,群落中的 2 4种主要植物可以分为 4个生态种组。因此 ,群落的物种组成变化受到多种因素的影响 ,这种影响可以在地形变化中得到反映。     

Topographic and climatic controls on soil respiration in six temperate mixed-hardwood forest slopes, Korea

To better understand the effects of local topography and climate on soil respiration, we conducted field measurements and soil incubation experiments to investigate various factors influencing spatial and temporal variations in soil respiration for six mixed‐hardwood forest slopes in the midst of the Korean Peninsula. Soil respiration and soil water content (SWC) were significantly greater (P=0.09 and 0.003, respectively) on north‐facing slopes compared to south‐facing slopes, while soil temperature was not significantly different between slopes (P>0.5). At all sites, soil temperature was the primary factor driving temporal variations in soil respiration (r²=0.84–0.96) followed by SWC, which accounted for 30% of soil respiration spatial and temporal variability. Results from both field measurements and incubation experiments indicate that variations in soil respiration due to aspect can be explained by a convex‐shaped function relating SWC to normalized soil respiration rates. Annual soil respiration estimates (1070–1246 g C m^?2 yr^?1) were not closely related to mean annual air temperatures among sites from different climate regimes. When soils from each site were incubated at similar temperatures in a laboratory, respiration rates for mineral soils from wetter and cooler sites were significantly higher than those for the drier and warmer sites (n=4, P<0.01). Our results indicate that the application of standard temperature‐based Q₁₀ models to estimate soil respiration rates for larger geographic areas covering different aspects or climatic regimes are not adequate unless other factors, such as SWC and total soil nitrogen, are considered in addition to soil temperature.     

Genomic control for association studies

A dense set of single nucleotide polymorphisms (SNP) covering the genome and an efficient method to assess SNP genotypes are expected to be available in the near future. An outstanding question is how to use these technologies efficiently to identify genes affecting liability to complex disorders. To achieve this goal, we propose a statistical method that has several optimal properties: It can be used with case control data and yet, like family-based designs, controls for population heterogeneity; it is insensitive to the usual violations of model assumptions, such as cases failing to be strictly independent; and, by using Bayesian outlier methods, it circumvents the need for Bonferroni correction for multiple tests, leading to better performance in many settings while still constraining risk for false positives. The performance of our genomic control method is quite good for plausible effects of liability genes, which bodes well for future genetic analyses of complex disorders.