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981.
982.
983.
土壤微生物多样性的分子生态学研究方法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的平板培养法分离培养和鉴定土壤微生物只能反映极少数微生物的信息,种类只占土壤微生物种类总数的0.1%~1%,分子生态学方法应用于土壤微生物的鉴定显示出极大的优越性.着重阐述了土壤微生物多样性的研究内容、意义及目前的采用分子生态学的方法研究土壤微生物多样性,尤其以DGGE(denaturing gradient gel electrophoresis)分子生物学技术以及RAPD(Random amplified polymorphic DNA )随机扩增的多态性分析方法更为精确和快速,为土壤微生物多样性研究提供了一个更加广阔的前景. 相似文献
984.
985.
文章简要介绍了A u toCAD的二次开发平台,通过添加一个菜单项的实例讲述了将VB和VBA两者结合对A u toCAD 2005进行二次开发的过程,以及如何在菜单宏中嵌入自己编制的可执行代码,并在A u toCAD 2005启动时自动加载自定义菜单的技巧。 相似文献
986.
运用指数平滑法分析计算公路软土地基沉降量,并对下一时间段的沉降量进行预测.结合哈尔滨绕城高速公路西段软基沉降观测数据,证明了指数平滑法预测软基沉降量的实用性. 相似文献
987.
利比里亚森林资源丰富,但由于内战以及林业管理水平不高等原因,林业开发缓慢,迫切需要外资介入以增强发展动力,改善发展模式,以实现林业产业的可持续发展。近年来我国经济发展迅速,国内木材生产量远低于木材需求量,与利比里亚开展良好的林业合作将是缓解国内木材需求紧张局面的可行途径。文中介绍了利比里亚森林资源概况、林业法规、林业管理机构、林产品生产与贸易和林业开发面临的主要问题,提出了中利两国开展林业合作的领域和建议,以期为两国林业合作提供决策参考。 相似文献
988.
989.
不同地形条件下群落物种多样性与胸高断面积的差异分析 总被引:3,自引:2,他引:3
以浙江天日山国家级自然保护区的常绿阔叶林为例,基于DEM在群落尺度上分析不同地形条件下群落物种多样性和胸高断面积的差异.对单一地形因子分析的结果表明:在常绿阔叶林群落中,坡度过大或过小均可引起常绿阔叶林物种多样性和胸高断面积下降,中等坡度时物种多样性和胸高断面积最高;胸高断面积随坡向的变化比物种多样性敏感,自东坡经南坡过渡到西坡,胸高断面积呈降低趋势,东坡的物种多样性和胸高断面积最高,西南坡最低;物种多样性和胸高断面积随地表粗糙度增加呈降低的趋势.对组合地形因子分析结果表明:坡向和坡度的不同组合,对物种多样性的影响不大,但与胸高断面积存在较大的相关性,各坡度级中,西南坡胸高断面积均最低;坡向和粗糙度的不同组合对物种多样性的影响不大,但与胸高断面积存在一定的相关性,在各粗糙度级中,西南坡均为最低;坡度和粗糙度组合对物种多样性和胸高断面积的影响均较大,同一粗糙度级中,物种数在各坡度级表现为坡度级2>坡度级3>坡度级1,除坡度级1外,各粗糙度级上的胸高断面积随坡度的增加而增加. 相似文献
990.
Biomass and net primary productivity (NPP) are two important parameters in determining ecosystem carbon pool and carbon sequestration. The biomass storage and NPP in desert shrubland of Artemisia ordosica on Ordos Plateau were investigated with method of harvesting standard size shrub in the growing season (June-October) of 2006. Results indicated that above- and belowground biomass of the same size shrubs showed no significant variation in the growing season (p〉0.1), but annual biomass varied significantly (p〈 0.01). In the A. ordosica community, shrub biomass storage was 699.76-1246.40 g.m^-2 and annual aboveground NPP was 224.09 g-m^-2·a^-1. Moreover, shrub biomass and NPP were closely related with shrub dimensions (cover and height) and could be well predicted by shrub volume using power regression. 相似文献