改变碳输入对亚热带人工林土壤微生物生物量和群落组成的影响

通过在亚热带杉木(Cunninghamia lanceolata)和米老排(Mytilaria laosensis)人工林中设置互换凋落物、去除凋落物、去除凋落物+去除根系和对照处理来分析改变地上、地下碳输入对人工林土壤微生物生物量和群落组成的影响。结果显示,改变地上、地下碳输入对土壤微生物生物量碳、氮的影响因树种而异。在米老排林中,土壤微生物生物量不受碳源的限制。而在杉木林中,加入米老排凋落物、去除凋落物和去除凋落物+去除根系3种处理中土壤微生物生物量碳、氮具有明显增加的趋势。磷脂脂肪酸分析结果显示,杉木林中,添加高质量的米老排凋落物后,革兰氏阳性细菌、阴性细菌、丛枝菌根真菌、放线菌和真菌群落生物量分别显著增加了24%、24%、53%、25%、28%,革兰氏阴性细菌和丛枝菌根真菌的相对丰度均有显著增加。与对照相比,杉木林中去除凋落物后革兰氏阳性细菌、阴性细菌、丛枝菌根真菌、放线菌和真菌群落生物量分别显著增加了22%、29%、44%、25%、52%,真菌与细菌比值显著增加了21%。但是,去除凋落物+去除根系处理对两个树种人工林土壤微生物群落组成均无显著影响。米老排和杉木林土壤微生物生物量碳、氮的季节变化格局不同,土壤养分有效性可能是驱动土壤微生物生物量季节变化的主要因子。未来研究需要关注凋落物和根系在不同树种人工林中对土壤微生物群落的相对贡献。     

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.     

三峡库区三种林下地被物储水特性

通过对三峡库区3种森林类型(松栎混交林、栓皮栎纯林、马尾松纯林)林下地被物调查及其持水试验,分别得到3种森林类型林下地被物最大储水量、吸水速率等水文特征参数,结果表明,栓皮栎纯林林下苔藓层储水量最大,为其风干重的303．1％,松栎混交林林下的为283．8％,马尾松纯林林下的为242．3％．松栎混交林林下枯落物最大储水量为其风干重的282.2％,栓皮栎纯林林下的为262．5％,马尾松纯林林下的为239．3％。经分析拟合,得到林下苔藓层、林下枯落物吸水速率与浸泡时间之间关系式为S=kt^n,在同为中龄林条件下,3种森林类型林下苔藓层储水量均高于林下枯落物储水量,而林下地被物储水量随时间变化过程与森林类型无关。     

城市不同地表覆盖类型对土壤呼吸的影响

采用Licor-6400-09的土壤呼吸测量系统对北京市区3种不同覆盖类型地表(全硬地表、半透砖地表、草坪覆盖地表)的土壤呼吸速率及其影响因子进行了测定和分析。结果表明:(1)不同地表覆盖类型的土壤呼吸速率年均值分别为7.928 μmol·m^-2·s^-1(全硬地表),5.592 μmol·m^-2·s^-1(部分硬化地表)、2.625 μmol·m^-2·s^-1(草坪覆盖地表);土壤呼吸日均值最高均出现在夏季(14.785,10.296,5.143 μmol·m^-2·s^-1),最低为冬季(0.490,0.319,0.239 μmol·m^-2·s^-1);(2)3种地表类型的土壤呼吸速率有显著差异(P<0.05),大小排序为:草坪覆盖地表<部分硬化地表<全硬地表;(3)3种地表类型土壤呼吸速率均与土壤温度呈显著的指数相关,Q₁₀值排序为:草坪覆盖地表<部分硬化地表<全硬地表;(4)土壤含水率和土壤电导率与土壤呼吸均有一定的相关性,但关系较为复杂,有待于进一步研究。     

青藏高原东缘不同树种人工林对土壤酶活性及养分的影响

为评价不同树种人工林对土壤酶及养分的影响,选择立地条件和营林方式相同的4种人工林(连香树[CJ]、油松[PT]、落叶松[LK]和华山松[PA])为研究对象,以落叶灌丛(QC)为对照,比较不同树种人工林地土壤酶活性和土壤养分的变化。结果显示:(1)造林降低了土壤酸性磷酸酶、脱氢酶、β-葡萄糖苷酶和过氧化氢酶活性,但人工造林后土壤脲酶活性增加;(2)造林也明显影响了土壤养分,与对照林地相比,除CJ人工林土壤中磷(P)略高外,造林地土壤有机碳(TOC)、氮(N)、水可提取有机碳(WEOC)和氮(WEON)、铵态氮(NH+4-N)和硝态氮(NO-3-N)均降低;(3)不同的人工林树种之间土壤养分及酶活性也存在一定的差异性,CJ和LK人工林土壤C、N、P及相关酶活性明显不同于PT和PA人工林;(4)土壤酶与养分变化有一定的相关性,除转化酶和多酚氧化酶反应较迟钝外,其它酶对环境反应较敏感。综合分析表明,在川西地区选择高密度单一树种造林并没有改善土壤养分和酶活性,在该地区选择落叶或阔叶树种造林可使土壤肥力恢复。     

不同林龄杨树农田防护林土壤微生物生物量碳、氮和微生物活性

以辽宁省建平县5、10、15和20年生4个林龄的杨树农田防护林为对象,以农田作为对照,研究了农田营造防护林对土壤微生物生物量碳、氮及微生物活性的影响.结果表明：农田营造防护林后,0～15 cm层土壤有机碳、全氮、微生物生物量碳、氮含量和土壤基础呼吸均呈现出先降低后升高的趋势,在造林20年后达到或超过未造林农田的水平;而代谢熵在造林5年后显著增加,然后随着林龄的增加而降低.上述结果表明,农田营造杨树防护林后,土壤微生物生物量和活性均发生了明显的变化.     

Trichosporon mycotoxinivorans sp. nov., a new yeast species useful in biological detoxification of various mycotoxins

A yeast strain isolated from the hindgut of the lower termite Mastotermes darwiniensis (Mastotermitidae) was found to represent a new member of the genus Trichosporon. Trichosporon mycotoxinivorans is closely related to T. loubieri on the basis of the phylogenetic trees based on the D1/D2 region of 26S rDNA, an approx. 600 bp fragment of the 18S rDNA and both ITS regions. However, the two species differ at nine positions in the D1/D2 region of 26S rDNA. The IGS1 region of T. mycotoxinivorans is 401 bp long. T. mycotoxinivorans is distinguished from T. loubieri by its ability to assimilate inulin and galactitol, and its inability to grow at 40 °C. The name of this newly isolated strain refers to an important characteristics of T. mycotoxinivorans to detoxify mycotoxins such as ochratoxin A and zearalenone. Therefore this strain can be used for the deactivation of the respective mycotoxins in animal feeds.     

基于不同决策树的面向对象林区遥感影像分类比较

面向地理对象影像分析技术(GEOBIA)是影像分辨率越来越高的背景下的产物.如何提高高分辨率影像分类精度和分类效率是影像处理的重要议题之一.本研究对QuickBird影像多尺度分割后的对象进行分类,分析了C5.0、C4.5、CART决策树算法在林区面向对象分类中的效率,并与kNN算法的分类精度进行比较.利用eCognition软件对遥感影像进行多尺度分割,分析得到最佳尺度为90和40.在90尺度下分离出植被和非植被后,在40尺度下提取不同类别植被的光谱、纹理、形状等共21个特征,并利用C5.0、C4.5、CART决策树算法分别对其进行知识挖掘,自动建立分类规则.最后利用建立的分类规则分别对植被区域进行分类,并比较分析其精度.结果表明: 基于决策树的分类精度均高于传统的kNN法.其中,C5.0方法的精度最高,其总体分类精度为90.0%,Kappa系数0.87.决策树算法能有效提高林区树种分类精度,且C5.0决策树的Boosting算法对该分类效果具有最明显的提升.     

树冠结构参数及附近风场特征的风洞模拟研究

根据风洞模型实验,分析了树冠结构参数（疏透度β、透风系数α）和际近的风速场特征,结果表明,透风系数与疏透度之间符合幂函数关系α＝β＾０．６,树冠附近的风速减弱区为椭球形立体空间,减弱区随树高,冠幅的增大而增大,随透风系数（或疏透度）的增大而减小,在水平和垂直剖面上,等风速线分别为椭圆形和椭圆线段。