A novel approach to studying the effects of temperature on soil biogeochemistry using a thermal gradient bar

The temperature dependence of chemical reaction rates and microbial metabolism mean that temperature is a key factor regulating soil trace gas emissions and hydrochemistry. Here we evaluated a novel approach for studying the thermal response of soils, by examining the effects of temperature on gas emissions and hydrochemistry in (a) peat and (b) soil from a Sitka spruce plantation. A thermal gradient was applied along an aluminium bar, allowing soil to be incubated contemporaneously from 2 to 18 °C. The approach demonstrated clear differences in the biogeochemical responses of the two soil types to warming. The peat showed no significant emission of CH₄ at temperatures below 6 °C, while above 6 °C, a marked increase in the rate of release was apparent up to 15 °C (Q₁₀ = 2.5) with emissions being similar between 15 and 18 °C. Conversely, CH₄ emissions from the forest soil did not respond to warming. Nitrate availability in the peat decreased by 90% between 2 and 18 °C (P < 0.01), whereas concentrations in the forest soil did not respond. Sulphate availability in the peat decreased significantly with warming (60%, P < 0.01), while the forest soil showed the opposite response (a 30% increase, P < 0.01). Conventionally, thermal responses are studied by incubating individual soil samples at different temperatures, involving lengthy preparation and facilities to incubate samples at different temperatures simultaneously. Data collected on a given thermal response is usually limited and thus interpolated or extrapolated. The thermal gradient method overcomes these problems, is simple and flexible, and can be adapted for a wide range of sample types (not confined to soil). Such apparatus may prove useful in the optimization of management practices to mitigate the effects of climate change, as thermal responses will differ depending on land use and soil type.     

节能日光温室光照强度的分布及其变化

在充分考虑了温室结构和植株生长影响的基础上,对日光温室光照强度的变化规律进行了研究,得到的主要结论如下:冠层上部辐射强度的南北差异比东西差异大;冠层下部光照条件东西差异明显,南北差异不大。总体上讲,辐射强度上下差异比南北差异明显。     

土壤养分数据几种特异值处理方法的比较

利用贵州省平坝县马场镇栗木村的13项土壤养分测试数据,对比分析了3σ准则、估计邻域法、影响系数法、邻近点数据比较法4种识别与处理特异值方法的优劣。结果表明:将3σ准则与邻近点数据比较法相结合,对土壤养分测试数据进行特异值处理获得了较好的效果,对提高地质统计学研究结果的精度有积极的作用。     

绿竹种源含水率变异研究

分别年龄(1a、2a、3a)和地上部分不同器官(叶、枝、秆)及地下部分,对福建省不同绿竹种源在试验点的标准竹的含水率变化情况进行测定,结果表明:各绿竹种源的不同器官含水率有差异,漳州试点各器官(枝、秆)平均含水率均稍小于永安试点,而竹叶则漳州试点稍高于永安试点。不同年龄含水率变化趋势为随着年龄的增长,各器官含水率不同程度地下降。绝大多数种源地下部分含水率大于地上部分,其比值最高可达1.25倍(永安1a①号种源),少数略低于地上部分(永安3a④号、漳州3a③号种源等)。不同种源地下部分含水率的绝对值较接近,种源间差异较小。     

2017-2018年吉林部分地区规模化猪场猪细环病毒的遗传变异分析

为了解猪细环病毒（Torque teno sus virus, TTSuVs）在吉林部分规模化猪场的流行及其遗传变异情况。本研究对2017-2018年间,来自吉林地区10家规模化猪场的574份血清样本进行TTSuVs流行情况调查。并根据收地点,对20株TTSuVs进行ORF1全基因序列扩增及遗传变异性分析。结果显示：TTSuV1感染率为35.0%;TTSuV2感染率为63.2%;TTSuV1与TTSuV2混合感染率为30.3％;10株TTSuV1测序株之间的核苷酸同源性为75.7%-94.7%,氨基酸同源性为48.1%-88.2%;10株TTSuV2测序株之间的核苷酸同源性为77.5%-93.7%,氨基酸同源性为70.6%-87.4%;且吉林地区流行的TTSuV1均属于TTSuV1-lb型,而TTSuV2流行情况较为复杂,各种亚型均有涉及。     

白花柽柳nrDNA的ITS序列片段研究

运用PCR直接测序法 ,对白花柽柳 (TamarixalbiflonumM .T .Liu .)的nrDNA的ITS区 (包括ITS -l,5 .8SrDNA和ITS - 2 )进行序列测定。结果表明 ,该植物的ITS序列和长穗柽柳 (Tamarixelongata)的序列差别不大 :ITS - 1片段的长度都是 2 5 9bp ;ITS - 2片段的长度同为 2 44bp ;G C百分含量仅相差 1% ;碱基差异共发生 18处。由ITS及 5 .8SrDNA序列分子证据看 ,白花柽柳更可能是长穗柽柳的变异。     

紫金牛光合速率日变化及其影响因素研究

从光合速率日变化来看,3种光照条件下光合速率的变化规律均符合植物光合作用日变化的一般规律。15％光照下紫金牛净光合速率日变化呈单峰曲线;100％光照下紫金牛净光合速率日变化呈典型的双峰曲线,“午睡”现象非常明显;而在45％光照下紫金牛净光合速率日变化表现出不典型的双峰曲线,“午睡”现象不明显,这说明适度地遮荫有利于紫金牛光合作用的进行。相关性分析表明,影响紫金牛光合速率日变化的主要因素是蒸腾作用。     

近40年来阿拉善地区的沙尘暴天气

本文根据内蒙古阿拉善地区1961～2000年40年的沙尘暴、扬沙资料,分析其气候学特征,着重分析其地理特征、季节特征以及年际、年代际变化特征。结果显示,近40年来阿拉善地区沙尘暴出现日数在减少。但是进入20世纪90年代,阿拉善北部地区沙尘暴出现日数却呈波动增加趋势。沙尘暴出现日数的变化是特定气候变化的反映,下垫面条件的持续恶化是该地区沙尘暴天气持续增加的重要原因。     

温室茄子不同生育期茎直径变化特征及其与气象因子的关系

为了寻找诊断温室作物水分状况的可靠的茎变化指标,对春季温室条件下茄子不同生育期、不同土壤含水量茎变化关键指标进行了研究。结果表明,各生育期低水分处理的茎直径(MDS)日最大收缩量基本上大于高水分处理的MDS,但它们的变化趋势基本一致,这种一致性是由气象因子所致;苗期的日生长量(DI)从未出现过负值,高水分处理的累积DI要大于低水分处理的累积DI,且MDS和DI之间呈现出一定程度的负相关,而其余时期的DI基本上在DI=0附近波动;通过对MDS、DI和相关气象因子进行回归分析发现,MDS和气象因子有更好的相关性,基本上各时期MDS和相对湿度呈负相关关系,与温度、辐射、空气饱和差呈正相关关系;且气象因子对低水分处理的茎变化影响大于对高水分处理茎变化影响,由此提出建立合理土壤水分条件下的气象因子对MDS的预测模型作为诊断温室作物水分状况、实现自动灌溉的方法。