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101.
本研究对内蒙古大兴安岭林区典型森林群落进行了植物多样性研究,采用物种多样性指数、丰富度指数和均匀度指数分析了典型森林群落物种组成和多样性特征,探讨了纬度变化对森林群落多样性的影响。结果表明:内蒙古大兴安岭南部地区的物种多样性最大,其次是中部地区,然后是西北部地区,物种多样性最低的是东部地区。不同森林群落的物种多样性指数的大小顺序为蒙古栎林Ⅱ兴安落叶松人工林白桦兴安落叶松混交林白桦林兴安落叶松天然林蒙古栎林Ⅰ樟子松林。各群落草本层丰富度指数、多样性指数和Alatolo均匀度指数大于灌木层和乔木层。随着纬度的降低,物种丰富度指数、多样性指数和均匀度指数总体呈现逐渐增大趋势。β多样性显示,樟子松林与同区域蒙古栎林Ⅰ差异最小,与其他森林群落β多样性差异均较大;白桦林与樟子松林、蒙古栎林Ⅰ和蒙古栎林Ⅱ相异性系数均较高,但与兴安落叶松天然林、兴安落叶松人工林和白桦兴安落叶松混交林的相异性系数较小,说明地带性植被典型群落间β多样性差异明显。 相似文献
102.
103.
为研究化肥减施对花生根际土壤微生物的影响,设不同化肥减施梯度试验,采用高通量测序技术分析各处理根际土壤细菌群落结构和多样性。结果表明:对比不施肥处理,习惯施肥处理OTUs、ACE和Chao1指数均明显上升,Simpson指数显著增大,Shannon指数显著减小,两处理间差异显著的细菌门\属(相对丰度排名前10)为8\3个;各减施处理间的群落构成和多样性差异不明显,但菌群丰度均显著高于不施肥处理,多样性与不施肥处理间差异不显著;化肥减施50%(225 kg/hm~2)条件下,根际土壤菌群物种丰度指数最高,多样性指数与不施肥处理差异很小;通过Venn图分析发现,在OTU数量种类方面,减施肥料处理不仅包含习惯施肥和不施肥,并拥有2个代表特有细菌属的独特OTU;相似性分析说明,减施处理的菌群结构和物种组成介于习惯施肥与不施肥处理之间,随减施量的提高,土壤菌群物种组成逐步趋同于不施肥处理。习惯施肥提高了根际土壤菌群丰度但多样性降低,显著改变了门\属水平上的菌群构成,减施化肥在增加菌群丰度的同时维持其原有多样性。化肥减施50%,花生根际土壤细菌群落最丰富,其物种构成和多样性与不施肥土壤类似。 相似文献
104.
105.
以柠条为原料,设置对照组(无添加剂)和添加植物乳杆菌处理组,测定厌氧发酵14 d、56 d的营养成分、发酵品质、pH值以及发酵56 d青贮微生物种群,分析植物乳杆菌对柠条青贮的影响。结果表明:青贮14 d、56 d,添加植物乳杆菌处理组与对照组相比,水溶性碳水化合物、乳酸含量、乳酸/乙酸显著提高(P<0.05);酸性洗涤纤维含量显著降低,粗蛋白质含量无显著性差异。青贮14 d,两组干物质含量无显著性差异,而青贮56 d,添加植物乳杆菌处理组干物质含量比对照组降低了4.58%(P<0.05)。青贮56 d,柠条青贮微生物群落在门水平上,添加植物乳杆菌处理组厚壁菌门丰度比对照组增加了30.84%(P<0.05),而变形菌门丰度降低了93.92%(P<0.05)。在属水平上,与对照组相比,添加植物乳杆菌处理组乳杆菌属丰度显著增加了140.74%(P<0.05),肠杆菌属、肠球菌属,片球菌属丰度显著下降(P<0.05),魏斯氏菌属丰度下降,但差异不显著。综上,添加植物乳杆菌能提高柠条青贮饲料的营养成分和发酵品质,同时降低不良微生物肠杆菌属的丰度,增加有益菌乳... 相似文献
106.
107.
在小试好氧上流式污泥床(AUSB)反应器中,实现了由厌氧颗粒污泥到好氧硝化污泥再到亚硝化颗粒污泥的转化,AUSB反应器的亚硝化率稳定在90%以上.利用FISH、荧光实时定量PCR等技术,考察了AUSB反应器中好氧颗粒污泥中硝化菌群的生态分布.结果表明:好氧亚硝化颗粒污泥呈层状结构,氨氧化细菌(AOB)主要分布在颗粒污泥表层,亚硝酸盐氧化细菌(NOB)多分布在内层,颗粒内核则无活性细胞;随反应器氨氮负荷逐渐提高,颗粒污泥中AOB的相对含量逐渐升高,当NH3-N负荷分别为0、0.4、1、 相似文献
108.
将新银合欢、大叶相思和羽叶山黄麻的种子作酸蚀3,6,12 m in及水浸-凉水浸泡24 h、50℃温水浸烫浸泡24 h、开水浸烫浸泡24 h处理.处理后的种子室内和场圃发芽情况表明:酸蚀适用于3树种,酸蚀3水平对种子发芽率影响差异显著,效应为6 m in>12 m in>3 m in;而水浸3个水平对种子发芽影响差异不明显;3树种处理最优组合(A1B2C2,A2B2C3和A3B2C1)种子发芽率分别达90.0%,84.3%,76.4%.处理与不处理种子培育的苗木苗期和初植幼树生长情况表明:上述种子处理方法对苗木和幼树的生长无不良影响. 相似文献
109.
本研究旨在比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性。测定102头革吉那布地区两岁龄牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,然后将数据按照不同比例梯度分为训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型。每个比例均重复5次,将体重的真实值与预测值之间的相关系数均值作为当前比例下的模型准确性结果。结果显示,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71至0.80之间,而机器学习方法的预测准确性最高达到0.91。故在训练集数据充足的情况下,相比于一般线性模型,利用机器学习方法进行预测具有更高的准确性。 相似文献
110.
水稻耐冷性研究Ⅱ.云南稻种资源耐冷性鉴定 总被引:14,自引:1,他引:14
本文是系列论文水稻耐冷性研究的第二部分,从云南稻种资源芽期耐冷性鉴定、苗期耐冷性鉴定、孕穗开花期耐冷性鉴定3个方面系统地阐述了研究结果。早红谷、紫糯、攀农1号、马登红谷、澜沧花糯、攀天阁黑谷、宁Lang托托谷和海排谷等是芽期强耐冷性资源,芽期耐冷性存在稻种类型间差异。黑选5号、马登红谷、鲁甸黑谷、龙树红谷、七河大红谷、凤仪小白谷、小白谷、背子糯和细黄糯等是苗期耐冷性极强资源。黑选5号、海排谷、勐谢早红谷、石屏冷水谷、丽江新团黑谷、永宁小灰谷、昆明小白谷、半节芒、合系10号和云冷3-2等是孕穗开花期耐冷性资源。马登红谷等具有芽期和苗期耐冷性,澜沧花糯和攀天阁黑谷等具有芽期和孕穗开花期耐冷性,凤仪小白谷和龙树红谷等资源具有苗期和孕穗开花期耐冷性。 相似文献