土著微生物对尾矿中重金属的淋滤研究

生物淋滤对尾矿的重金属污染处理的效果已经得到了广泛的认可.在对酸性尾矿中的土著氧化硫硫杆菌以及氧化亚铁硫杆菌进行分离以及加富培养的基础上,分别运用单一菌种以及混合菌种对尾矿样本进行淋滤处理.通过12 d的淋滤实验,实验室结果表明,分离出的氧化亚铁硫杆菌以及氧化硫硫杆菌等土著微生物具有较高的利用价值.同时实验表明,在采用...     

速生阶段第2代杉木林养分循环的动态模拟

根据第2代杉木人工林小集水区径流场定位观测的数据资料，利用分室法建立生物地球化学循环的数学模型，并对15％和30％两种间伐强度的模拟结果进行了分析．结果表明，第2代杉木林生态系统中除土壤分室外，其余各分室养分的贮存量呈逐年增加的趋势；与对照相比，两种经营措施对地下部分养分库影响不大，对地上部分养分库影响较大．15％和30％的强度间伐后，生态系统内地上部分养分积累量恢复到间伐前的水平，分别需要6a和9a的时间。     

整合分析(Meta-analysis)方法及其在全球变化中的应用研究

整合分析是一种专门对单个研究进行统计综合、找出普遍结论并发现差异的定量研究方法. 自20世纪90年代初引入生态和进化生物学以来, 得到了迅速的发展. 随着对全球变化问题的日益关注, 近年来该方法在全球气候变化研究中也开始得到广泛的应用. 介绍了整合分析方法的原理、步骤和优缺点, 并综述了其在气候变化研究中的应用, 包括生态系统对CO₂ 浓度升高和全球变暖的响应、生态系统对O₃的响应、土地利用和管理对气候变化的影响及干扰对生态系统生物地球化学循环的影响等方面. 尽管整合分析存在一些不足和风险, 但仍然优于传统的文献综述方法. 整合分析中的一些方法如累计整合分析、敏感性分析等仍未在全球气候变化中得到应用; 需要定期对某一主题的整合分析进行更新; 全球气候变化研究中尤其要重视交互作用的影响和长期实验. 因此, 整合分析在全球气候变化研究中仍有很大潜力, 它能在更大的时空尺度上回答单个研究无法完全回答的问题. 中国科研工作者在气候变化方面进行了大量的实验, 建立了研究和观测网络, 积累了大量的原始数据和实验结果, 迫切需要应用整合分析将这些研究进行集成, 从而为政府部门应对气候变化的决策提供科学依据. 可以预料整合分析将在中国的全球气候变化研究中得到更多的应用和发展.     

亚热带樟树和枫香林土壤呼吸动态特征

土壤呼吸是构成森林生态系统碳平衡的重要组成部分, 在全球碳平衡中扮演着十分重要的角色. 樟树(Cinnamo- mum camphora)是中国亚热带地区地带性植被常绿阔叶林的优势树种, 枫香(Liquidambar formosana)是次生演替早期的优势树种, 研究以这两种树种为主要组成的森林土壤呼吸有助于了解亚热带地区森林碳源汇时空分布格局及碳循环过程驱动因子. 本研究的目的是: (1) 比较樟树林和枫香林日、季动态特征; (2) 确定土壤温度和含水量对土壤呼吸日、季动态影响, 验证土壤呼吸与土壤温度和含水量之间的关系模型, 为模拟樟树和枫香林的土壤呼吸速率变化格局提供科学依据.     

南岭典型森林树种蒸腾作用特征初步研究

应用便携式先合作用系统Licor-6400对南岭森林生态系统中几种典型树种的蒸腾作用日进程进行了观测．观测表明：（1）处于林冠层不同高度的树种（藜蒴Castanopsis fissa和羊角杜鹃Strophanthus divaricatus）其蒸腾作用日进程变化特征不同；（2）针叶树（杉木Cunninghamia lanceolata）与阔叶树（藜蒴和羊角杜鹃）二者具有不同的蒸腾作用日变化进程．     

第二代杉木幼林中降雨对养分的淋溶作用

根据会同生态站３年定位观测数据,对第二代杉木幼柯降雨对归的淋溶作用进行了研究。结果表明,１１种元素在林外降雨、穿透水和树干流中含量有很大的差异,其浓度大小总趋势为树干流〉穿透水〉林外降雨,并存在季节性变化。降雨对杉木幼林的养分淋溶量大小顺序为Ｃａ〉Ｍｇ〉Ｋ〉Ｆｅ〉ＮＨ－Ｎ〉Ｍｎ〉ＮＯ３－Ｎ〉Ｐ〉Ｃｕ〉Ｏｒｇ－Ｎ〉Ｚｎ。     

人工神经网络在全球气候变化和生态学中的应用研究

近年来, 随着计算机技术和人工智能的发展, 人工神经网络(ANN)的应用领域不断被开拓. 同时, 人们对全球气候变化和生态环境问题也日益关注, 如全球变暖、El Niño和La Niña出现频繁、大气环流异常等, 使得人工神经网络方法在全球气候变化和生态学研究中得到了广泛的应用. 虽然人工神经网络仍存在一些不足和风险, 如模型的参数要求更高的灵敏度、网络结构的选择一般更依赖于个人经验和神经网络对短期的预测研究精确度往往高于中长期预测, 但全球变化研究中尤其要重视交互作用的影响和长期实验等. 不过, 神经网络在处理非线性问题上仍然优于许多传统的方法. 因此, 在全球气候变化和生态学研究中人工神经网络具有很大的应用潜力, 它能在实测过程可能十分困难或者使用不完整的数据难以实现的情况下, 完成其他方法完成不了的问题. 可以预料人工神经网络将在全球气候变化和生态学研究中得到更多的应用和发展.