3种治理模式对石漠化地区土壤微生物群落结构的影响及治理能力比较

为探寻较为合理且高效的石漠化植被修复的治理模式,为今后选择治理石漠化的植被组合提供参考依据.在贵州省黔东南苗族侗族自治州施秉县设置样地,选择3种治理模式:模式一为针叶林(马尾松、柏木),模式二为阔叶林(壳斗类,杂灌),模式三为灌木林(荚蒾、杂灌),分析不同治理模式下的土壤养分状况、土壤微生物群落结构、土壤微生物与环境因子相关性.结果表明,3种模式下土壤中微生物数量为细菌>真菌>放线菌;模式二治理下的土壤呈弱碱性,土壤养分含量高于其他2种模式,土壤微生物具有更高的多样性,罗尔斯通氏菌菌属(H16)、Gaiella、红游动菌属(Rhodoplanes)、芽单胞菌属(Gemmatimonas)、Haliangium、子囊菌门(Ascomycoat)、担子菌门(Basidiomycete)、接合菌门(Zygomycota)是其优势菌属,且与土壤中大多数营养物质具有显著正相关性;石漠化治理效果表现为模式二>模式一>模式三,所以模式二的石漠化治理能力更好.     

党建引领社会组织参与城乡社区发展治理研究

党建引领社会组织参与城乡社区发展治理是一项系统工程。党建引领是基本前提和根本保障，社会组织参与是重要桥梁和必要纽带，实现社区发展治理是重要价值和最终归属。党的十八大以来，我国在党建引领社会组织参与城乡社区发展治理方面取得了一些成效，但依然存在党建引领社会组织参与城乡社区发展治理空间缺乏、文化缺失和“痛点”把握不准等问题。构建党建引领社会组织参与城乡社区发展治理机制需要进一步突出党的领导,推进多元主体参与,加大经费投入,推动协商共治,实现社区服务全覆盖。     

新乡贤文化建设研究——以传统乡贤产生机制为视角

乡贤参与基层社会治理的历史由来已久,贯穿了整个中国封建时期。乡贤群体既非正式官员、又并非普通百姓的特殊身份,成为政府与乡村群体的"中介",受到村民的尊敬与信赖,在乡里具有极高威望。乡贤治村具有天然优势,是古代基层村民自治的集中体现。改革开放以来,农村建设对于乡贤文化重视较少,新时代的振兴乡村之路,仍需要建设新乡贤群体并推动其参与基层社会治理。回望历史,从传统乡贤的产生与发展中可以找到我国古代基层孕育这一"中介"阶层的原因与机制,从而探索新时代我国乡村基层再次孕育新乡贤群体的可能性。     

榆林市横山区小流域综合治理存在的问题与解决对策

陕西省榆林市横山区水土流失量大面广,虽经30多年重点治理,治理度也仅有40.5%,按目前的治理进度至少还需要40年左右的时间才能治理一遍,究其原因有治理投入不足、保护不力等。在今后的工作中,应积极践行防灾减灾、改善生态、支持经济、服务民生的水保工作新理念,立足横山区实际,坚持以科学发展观为统揽,因地制宜,因害设防,全面规划,精心设计;以民生水保为基础,遵循生态规律和经济规律,统筹兼顾,讲求实效;抓住全区当前和未来生态环境面临的突出矛盾和问题,把小流域综合治理和保护与经济发展紧密结合起来,维护小流域生态系统的良性循环,促进流域经济社会的可持续发展。     

“三变”模式助推盘县水土流失治理及脱贫攻坚

发源于贵州省盘县普古乡舍烹村的"三变"(资源变资产、资金变股金、农民变股东)改革,因其能整合农村各种分散的资产、资金、资源等要素投入农村建设,增强农村发展内生动力,有效破解"三农"发展难题而深受社会各界青睐,并得到了中共中央、国务院的认可。介绍了舍烹村"三变"改革的经验和做法,以及在盘县的推广应用效果,对治理过程中因资金短缺造成的问题提出了解决对策。     

犬只管理存在的问题及治理对策

近几年随着人们生活水平的不断提高,犬养殖数量不断攀升,随之而来产生了一系列问题。鉴于此,本文分析了犬只管理存在的问题,并进一步提出了解决办法,以期为规范犬只管理提供参考。     

混播技术在黔南地区石漠化综合治理牧草种植中的运用

都匀市先后在杨柳街河、早顶河、沙寨河、沙拉河、小河等流域地区实施了石漠化综合治理工程,运用混播技术开展牧草种植,使原属于轻度石漠化的草地转变为潜在石漠化,多年石漠化综合治理已见成效。笔者介绍都匀市在石漠化综合治理牧草种植中采用的混播技术,供今后石漠化综合治理工作中混播草场建植时参考。     

面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。