简介:用室内干土培养法对闽江口芦苇(Phragmitesaustralis)湿地土壤甲烷产生与氧化能力进行了研究。结果表明:①在30℃培养条件下,培养5d与培养12d、19d的湿地土壤甲烷产生率具有显著差异(n=8,P〈0.05),而培养12d与培养19d的湿地土壤甲烷产生率差异不显著(n=8,P〉0.05),随着培养时间的增加,湿地土壤甲烷产生率逐渐减小;②不同土层平均甲烷产生率范围为0.0282~0.1233μg/(g·d),0~5cm土层的甲烷产生率最高,与其他土层的甲烷产生率具有显著差异(n=3,P〈0.05),其他土层问的甲烷产生率差异不显著;③在30℃下培养19d后,湿地土壤甲烷产生受到抑制,将培养温度升高至35℃,其甲烷产生率未发生明显变化,而随后葡萄糖的添加,明显地促进了湿地土壤甲烷的产生;④湿地土壤甲烷的产生能力与土壤pH、Eh和全氮显著相关(n=8,P〈0.05),与盐度也存在相关关系,与有机碳含量的相关性不显著;⑤30℃培养条件下,0~10cm土层甲烷氧化能力最强,且甲烷氧化能力与甲烷产生能力密切相关。
简介:2011年3-10月,基于实地样方采样和实验室测定,调查崇明岛环岛芦苇(Phragmitesaustralis)带中芦苇的生物量和初级生产力,研究芦苇地上部分的固碳能力及其影响因子。结果表明,崇明岛芦苇地上部分年固碳能力为0.28-1.02kg/(m^2·a),平均年固碳能力为(0.67±0.19)kg/(m^2·a),其低于长江口湿地保护区(崇明岛东滩、杭州湾)芦苇的年固碳能力,但高于黄河三角洲保护区湿地芦苇的年固碳能力;芦苇生长的主要影响因子为气象灾害和人为干扰,收割区域的芦苇群落生物量(p=0.021)和茎秆密度(p=4.6×10^-6)显著高于未收割区域;芦苇分布主要受土壤盐度限制;芦苇表现型与人为干扰和土壤盐度密切相关;芦苇生长的中后期是受环境因子影响的关键时期。
简介:通过对照处理和5mg/L、10mg/L、30mg/L、60mg/L、100mg/L和150mg/L6个Pb^2+浓度溶液的水培试验,分析了菖蒲(Acoruscalamus)、芦苇(Phragmitesaustralis)和水葱(Scirpustabernaemontani)的不同生长部位对于Pb^2+的积累效果。结果表明,水葱、菖蒲和芦苇体内地上部分和地下部分的Pb^2+含量均随着水溶液中污染物浓度的增大而增加,表现出显著的正相关关系。在同一Pb^2+浓度处理条件下,水葱、菖蒲、芦苇体内的Pb^2+含量存在显著差异,菖蒲地下和地上部分富集的Pb^2+含量最高,表现出较强的富集能力。水葱地下部分对Pb^2+的富集能力在各个浓度处理条件下均高于地上部分;在对照处理和较低处理浓度下,芦苇与水葱相同,地下部分pb^2+积累浓度高于地上部分,而菖蒲则是地上部分的富集浓度高于地下部分;在较高浓度处理条件下,菖蒲和芦苇地上部分的富集浓度较地下部分高。3种湿地植物在高浓度的Pb^2+处理条件下,均表现出较强的富集能力,可作为植物修复重金属污染水体的遴选物种。
简介:为了探究湿地植物香蒲(Typhaorientalis)根内生细菌在不同培养基环境下组成多样性与生态学意义,以北京市密云段白河人工湿地香蒲根为研究对象,采用LB培养基、R2A培养基、YG培养基联合的分离培养方法,研究香蒲根内生可培养细菌群落及其在不同培养基环境下群落结构及功能特征差异。研究结果显示,从不同培养基细菌群落丰富度看,LB培养基(152株有效菌株,12个菌属,29个菌种)分离的香蒲根内生细菌效果相对较好,R2A培养基(68株菌株,9个菌属,23个菌种)和YG培养基(85株菌株,10个菌属,19个菌属)分离的内生细菌效果相差不大。从不同培养基优势类群组成结构看,从3种培养基中分离的内生细菌都属于g-变形菌纲(Gammaproteobacteria)类群,并且在LB培养基、R2A培养基和YG培养基中最优势属分别为假单胞菌属(Pseudomonas)(47株)、拉恩氏菌属(Rahnella)(17株)和拉恩氏菌属(34株)。从不同培养基分离的菌株功能特征,在LB培养基中,参与除碳(3.95%)、重金属(15.13%)和有机污染物(8.55%)的菌株所占比例最高;在R2A培养基中,参与除磷(10.29%)的菌株所占比例最高;在YG培养基中,参与除氮(76.47%)的菌株所占比例最高;同时,分别在YG培养基(10.59%)和R2A培养基(13.24%)中分离到较多的抑制病原菌的菌株和致病菌。
简介:以北京顺义汉石桥湿地自然保护区中水处理厂的潜流湿地为例,选取2014~2015年的水质监测数据,以电导率、溶解性固体总量、氧化还原电位、pH、水温和总输入氮含量为输入层,比较遗传算法优化的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型对多处理单元潜流湿地出水中的总氮含量预测能力。研究结果表明,遗传优化的BP神经网络模型的拟合优度R2可达到0.835,平均相对误差百分比为12.89%,说明其对出水中的总氮含量有一定的预测能力,但精度较差;广义回归神经网络模型的平均相对误差百分比为4.46%,精度较高。利用广义回归神经网络模型对潜流湿地出水中的总氮含量进行预测较适宜。