微量元素和多维素对泰山赤鳞鱼孵化率和存活率的影响

本文通过饲泰山赤鳞鱼添加微量元素和多维素的人工混合饲料,使其受精孵的孵化率、幼鱼的存活率和得鱼率分别提高１７．１０％和１８．７０％具有重要的实践意义。     

嘉兴石臼漾湿地冬季浮游植物群落结构特征

2010年冬季对嘉兴石臼漾饮用水水源人工湿地水体的浮游植物群落结构进行了调查,以探索湿地净化措施对浮游植物群落结构的影响.结果表明:在石臼漾湿地共发现浮游植物77种,隶属7门39属,其中硅藻门最多,为14属33种;优势种有变异直链藻、梅尼小环藻、菱形藻、色球藻、针晶蓝纤维藻、四尾栅藻、小型黄丝藻等,梅尼小环藻优势度最大,为0.144.石臼漾湿地冬季浮游植物平均密度为1.28×106 cell·L-1;出水口密度最低,为6.80×105cell·L-1,并且出水口蓝藻细胞的密度仅为进水口的14.9％(P＜0.05).各采样点Shannon多样性指数为0.94 ～1.27.经聚类和多维尺度分析,石臼漾湿地冬季浮游植物群落可分为根孔沿岸带群落、根孔植物床流水型群落(2种)、深度净化湖区静水型群落和湿地源水群落五大类;各采样点生态环境及水体流速的不同是五类群落产生的主要影响因素.     

不同土地利用方式下土壤动物群落的聚类与排序

对广州天河城市化地区林地、草地和农田3种土地利用方式下,6个代表性的样地中小型土壤动物群落进行了调查,共捕获中小型土壤动物1623个,共26个类群,其中线虫纲( Nematoda)、蜱螨目(Acarina)和弹尾目(Collembola)为优势类群,共占总捕获量的79.1％.不同样地生境中土壤动物的类群组成以及个体数不同.总体来看,林地、农田、草地土壤动物群落的Shannon多样性指数、复杂性指数均依次降低,Pielou均匀性指数、Margalef丰富度指数均以林地为最高.对土壤动物的聚类和排序结果表明,研究区中小型土壤动物可划分为4大类,其中第1类由3种优势类群组成;第一、二排序轴分别反映了土壤理化性质、土地利用类型(以人类干扰程度不同为主要特征)对土壤动物组成及分布的影响.     

多维色谱-串联质谱联用技术分离和鉴定小鼠肝脏质膜蛋白质

采用自动在线纳流多维液相色谱 串联质谱联用的方法分离和鉴定蔗糖密度梯度离心法分离和富集的小鼠肝脏质膜蛋白质 .以强阳离子交换柱为第一相 ,反相柱为第二相 ,在两相之间连接一预柱脱盐和浓缩肽段 .用含去污剂的溶剂提取细胞质膜中的蛋白质 ,获得的质膜蛋白质经酶解和适当的酸化后通过离子交换柱吸附 ,分别用 10个不同浓度的乙酸铵盐溶液进行分段洗脱 .洗脱物经预柱脱盐和浓缩后进入毛细管反相柱进行反相分离 ,分离后的肽段直接进入质谱仪离子源进行一级和二级质谱分析 .质谱仪采得的数据经计算机处理后用Mascot软件进行蛋白质数据库搜寻 ,共鉴定出 12 6种蛋白质 ,其中 4 1种为膜蛋白 ,包括与膜相关的蛋白质和具有多个跨膜区的整合膜蛋白 ,为建立质膜蛋白质组学研究的适宜方法和质膜蛋白质数据库提供了有价值的基础性研究资料 .     

关于《多维球面模型应用于草原监测数据分析的探讨》一文中几个问题的讨论

植　声　在结论与讨论部分 ,“使用向量的前提假定是组成草原的变量之间线性无关。”无论从种间竞争还是互惠共生的角度来看 ,种间都不可能是无关的 ,就拿生物量来说 ,各个种的生物量之间负相关的可能性很大。白图格吉扎布　变量独立的假定是多维球面模型的基础。它引发很多争论。我们在使用股票市场数据的文章中曾对此展开了比较充分的讨论 (白图格吉扎布等 ,2 0 0 1 )。“多维球面模型的重要前提假定是变量独立。一般认为 ,在低维空间里无解的股市监测问题 ,在高维空间里可能有解。而建立多变量空间的前提条件是变量之间独立。变量独立 ,…     

生态贫困视角下的贫困县多维贫困综合度量

作为国家扶贫开发决策实施的重要单元,贫困县贫困程度及其致贫原因的识别和评估是国家“精准扶贫”战略实施的前提和保障.本文从生态贫困的视角,设计了顾及自然环境-经济-社会可持续协调发展的县级别多维贫困度量指标体系,构建基于贫困指数-最小方差模型(PI-MVM)的县级多维贫困度量模型,以6个连片特困区的249个县为典型研究区,系统揭示片区-县级层面上的贫困程度、致贫原因及其空间分布特征.结果显示: 各片区的综合贫困程度由北向南逐渐加重,各片区县存在“从北向南、从东到西,贫困程度逐渐加重”的趋势;乌蒙片区西部、秦巴片区西北部各县贫困程度的高-高聚集现象突出;秦巴中南部以及乌蒙片区受自然环境因素影响较大,贫困程度较深.一般致贫型片区县较多,主导致贫型片区县聚集在贫困程度较低的片区;经济因素对贫困的缓解作用逐渐下降,自然环境、社会发展因素的影响逐渐明显.研究结果可以更加精准地全面把握贫困县的贫困区划特征,为指导研究区早日脱贫提供辅助决策技术支撑.     

干旱区荒漠稀疏植被覆盖度提取及尺度扩展效应

选择线性混合像元分解模型、亚像元模型、最大三波段梯度差法模型以及修正的三波段梯度差法的2个变异模型来提取植被覆盖度,结合地面实测数据,探讨了提取干旱区荒漠稀疏植被覆盖度信息的适宜模型,并以简单平均法模拟了不同尺度的覆盖度影像,通过尺度上推检验了模型在MODIS尺度上的反演效应.结果表明：线性混合像元分解模型反演覆盖度的精度高于其他模型,适于稀疏植被地区,但端元的正确选取较难,从而影响其运用;亚像元分解模型是一个通用模型,植被分类图越精细,通过亚像元分解模型得到的覆盖度精度越高,但这也同时意味着该模型需要测定大量的输入参数;最大三波段梯度差法的算法简单、易于操作,其在农田等中高植被覆盖区及裸土区的预测值与实测值接近,但对干旱区稀疏植被的估计精度偏低;修正后的三波段最大梯度差法模型在稀疏植被覆盖区的预测值与实测值基本一致,在不同尺度上反演的覆盖度信息与实测值的一致性较好.该方法可有效提取干旱区低覆盖度植被信息.     

钦州湾秋季和春季浮游动物分布特征及影响因素

为了解钦州湾浮游动物群落的时空分布特征及与主要环境因子的关系,于2014年10月和2015年3月进行了秋季和春季两航次的调查。结果表明:该海湾的浮游动物群落有明显的季节变化。秋季共鉴定出12类87种,其中优势种有太平洋纺锤水蚤(Acartia pacifica)、肥胖三角溞(Evadne tergestina)、亨生莹虾(Lucifer hanseni)、百陶箭虫(Sagitta bedoti)和长尾类幼虫(Macrura larvae);春季共鉴定出11类48种,优势种为中华哲水蚤(Calanus sinicus)和太平洋纺锤水蚤;秋季浮游动物的平均丰度、生物量和多样性指数(528.92个/m~3、110.60 mg/m~3和2.22)均高于春季(48.30个/m~3、61.10 mg/m~3和1.70)。空间分布上,钦州湾外湾浮游动物丰度、生物量和多样性指数的平均值皆高于内湾。多维尺度分析表明,秋季内湾群落相似性较高,春季外湾浮游动物群落相似性较高。相关性分析表明盐度与营养盐是影响钦州湾浮游动物分布的主要环境因子。与2011—2012年数据相比,钦州湾浮游动物群落结构已趋于单一化和小型化,以致生物量明显下降。这一现象主要与钦州湾海水富营养化以及大面积高密度牡蛎养殖有密切的关系。     

喀斯特生态脆弱区贫困化时空动态特征与影响因素——以贵州省为例

贵州省属于西南喀斯特生态脆弱与集中连片特困的复合区域,研究其贫困化的时空动态与影响因素,对该地区精准脱贫具有重要意义。以贫困发生率为指标,采用ESTDA框架对2003—2015年贵州省贫困化时空动态特征进行分析,并结合地理探测器分析其影响因素。结果表明:(1)贵州省贫困化具有显著的空间正相关性,出现了贫困化相似县域相邻分布的空间集聚效应,局部趋势上两级分化趋势明显,空间结构呈典型的"核心边缘"模式。(2)贫困化局部空间结构和空间依赖方向上都具有较强的稳定性;出现协同增长型的县域有53个,表明贫困化空间格局具有明显的空间整合性。(3)贫困化具有较强的局部空间关联模式和空间转移惰性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征。(4)各因素对贫困化的影响力存在一定差异,农民可支配收入是影响贫困化主要因素,海拔、坡度和植被覆盖度等自然因素影响较小;任意两个因素交互探测后对贫困化的影响均强于单个因素的影响,且解释力表现为非线性增强和双线性增强两种类型。     

基于多尺度秦巴山区生态系统服务权衡协同关系的表达

秦巴山区是中国南北过渡带,具有明显的多维地带性结构和复杂的地貌特征,从大、中、小不同的空间尺度上研究生态系统服务权衡协同关系,为区域间的山水林田湖草生态保护提供基础性参考。从全域、综合分区、典型样区、样点间隔4个尺度分析秦巴山区2005—2015年植被净初级生产力(NPP)、粮食生产、土壤保持、生境质量、水资源供给5种生态系统服务之间权衡协同关系。结果表明:①从全域尺度:水资源供给分别与生境质量、土壤保持、NPP、粮食生产呈现协同关系;NPP分别与生境质量、土壤保持同呈现协同关系;生境质量与土壤保持是协同的关系;粮食生产分别与生境质量、土壤保持呈现权衡的关系。②从综合分区尺度:依据地貌和气候类型划分的综合分区,会出现特定的区域内生态系统服务关系的异同,加上影响生态系统服务的机制不同,促使生态系统服务间的关系在综合分区的体现也有所差别。③典型样区尺度:山地的南北坡在气候类型、植被类型、地貌特征等方面存在明显的差异性,随着时间的推移生态系统服务之间会发生相互转变。④样点间隔尺度:成对服务间的权衡/协同关系与样点间隔尺度存在一定的关联性,不同的间隔尺度权衡/协同关系的发展趋势存在差异性。该研究可以协助决策者在适当的空间尺度制定相应生态管理策略,促进生态-经济协同发展。