导读:本文包含了土壤通量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:土壤,多样性,通量,微生物,细菌,高通,量测。
土壤通量论文文献综述
田佳,吴楠,解诗雨,黄志伟,原尚奇[1]（2019）在《基于高通量测序的土壤中ermF基因宿主细菌多样性分析》一文中研究指出为探究土壤环境中抗生素抗性基因宿主微生物的多样性,本研究以天津地区的农田土壤为研究对象,利用高通量测序技术对土样中大环内酯类抗性基因ermF的宿主细菌在不同分类水平的多样性进行了评估。土样中宿主细菌种类覆盖9个门,39个科,42个属。4个土样之间所共有的OTUs只占总OTUs数目的 0.5%,说明样品间宿主细菌群落的差异性显着,可能主要与采样地点不同有关。在所有土样中,ermF基因的优势宿主细菌在门的水平上均为拟杆菌门(Bacteroidetes,相对丰度50.3%～87.7%);同时检测到少量的变形菌门(Proteobacteria),放线菌门(Actinobacteria)和厚壁菌门(Firmicutes),占比均小于4.2%。土样中ermF优势宿主细菌在科水平上都为拟杆菌科(Bacteroidaceae,相对丰度50.3%～87.5%),在属水平上都为拟杆菌属(Bacteroides,相对丰度50.3%～87.5%),其中相对丰度大于0.1%的ermF的宿主菌属有14种。(本文来源于《天津农业科学》期刊2019年11期）
刘克俭,闫敏,冯琦[2]（2019）在《多层土壤观测数据同化的森林碳、水通量模拟》一文中研究指出为充分考虑森林生态系统土壤水分的垂直运动及改善碳、水通量的模拟精度,利用BiomeBGC MuSo模型模拟了长白山森林通量站点的碳、水通量,该模型包含了多层土壤模块、物候模块以及管理模块;其次,利用集合卡尔曼滤波算法将站点观测的多层土壤参数同化到Biome-BGC MuSo模型中,并用站点涡动通量数据进行了验证。结果表明:与Biome-BGC模型模拟结果相比,Biome-BGC MuSo改善了站点净生态系统交换量(Net ecosystem exchange,NEE)、生态系统呼吸量(Ecosystem respiration,ER)和蒸散发(Evapotranspiration,ET)模拟精度,站点观测的时序土壤温度和水分数据同化到Biome-BGC MuSo后,碳、水通量模拟结果有了进一步的提升(NEE:R2=0.70,RMSE=1.16 gC·m~(–2)·d~(–1);ER:R2=0.85,RMSE=1.97 gC·m~(–2)·d~(–1);ET:R2=0.81,RMSE=0.70 mm·d~(–1))。数据-模型同化策略为森林生态系统碳、水同量的模拟提供了科学的方法。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2019年05期）
尹华阳,郭婉琳,董广平,方建民,刘洪剑[3]（2019）在《基于高通量测序探讨印楝素对薄壳山核桃林地土壤微生物的影响》一文中研究指出使用不同浓度的印楝素对薄壳山核桃进行灌根处理,30 d后采集土壤样品进行高通量测序,比较分析不同浓度印楝素对不同土层深度土壤微生物多样性的影响。结果表明,薄壳山核桃深层土壤(50～55 cm)中细菌种类、丰度及均匀度受高浓度印楝素影响明显,其中鞘脂单胞菌科、硫还原菌科的菌类丰度下降较多;中层土壤(30～35 cm)中两个施药组的链霉菌科、芽单胞菌科、鞘脂单胞菌科的菌类丰度有所降低,低浓度印楝素处理组的各α多样性指数稍低;浅层土壤(10～15 cm)中施低浓度印楝素的链霉菌科、芽胞杆菌科、芽单胞菌科等菌类的丰度有所降低,但α多样性指数各组间差距不大。所有土壤样品中可识别真菌主要分属于子囊菌门、担子菌门和被孢霉门3门,施高浓度印楝素药液样品的担子菌门真菌所占比例下降明显,而未归类真菌比例增高。浅层和中层深度土壤样品中,施药组的丝盖伞科和发菌科的菌类丰度均有所降低,施高浓度印楝素的中层土壤(30～35 cm)中孢菌科和扁孔腔菌科的菌类丰度偏低,低浓度印楝素处理组的球盖菇科、间座壳科、毛壳菌科和红菇科的菌类丰度在不同土层中出现一定程度的升高。(本文来源于《安徽林业科技》期刊2019年05期）
郝雅婕,邓巧玲,王艳霞,杨大新,张树斌[4]（2019）在《元江干热河谷稀树灌丛土壤热通量特征》一文中研究指出选取了元江干热河谷稀树灌丛,利用微气象法开展了土壤热通量的动态监测,并分析土壤热通量与气象因子的关系。结果表明,干季末期(3-4月)和雨季初期(5-6月)土壤热通量月累计值为正值,其他月份(1-2月和7-12月)累计值为负值。土壤热通量与日照时数、总辐射呈显着正相关关系(P<0.05),而与土壤含水量显着负相关(P<0.05)。干热河谷稀树灌丛土壤热通量月动态为单峰型,且土壤热通量高峰峰值较我国东北地区、西北地区、华南地区和华北地区提前,太阳总辐射成为干热河谷稀树灌丛土壤热传导的主要因素。(本文来源于《西北林学院学报》期刊2019年05期）
李丹,靳鲲鹏,李小霞,韩文清,曹晋军[5]（2019）在《基于高通量测序技术的玉米不同生育时期土壤细菌多样性变化》一文中研究指出为探明玉米关键生育时期土壤细菌多样性的动态变化,基于Illumina Hi Seq 2500高通量测序技术测定细菌16S r RNA V3+V4区序列,分析玉米4个关键生育时期土壤细菌的菌群结构及多样性。结果表明,在玉米4个关键生育时期,分别检测到42,37,39,37个细菌门,其中,变形菌门是研究区土壤中的优势细菌类群,占有绝对优势,其次依次是酸杆菌门、放线菌门、绿弯菌门、拟杆菌门、芽单胞杆菌门;土壤细菌多样性随着生育时期的进程而变化,苗期土壤细菌多样性最高,成熟期最低。(本文来源于《山西农业科学》期刊2019年09期）
周江鸿,夏菲,车少臣,葛雨萱,周肖红[6]（2019）在《基于高通量测序技术研究黄栌根际土壤微生物多样性》一文中研究指出为了揭示香山公园不同植物配置对黄栌根际土壤微生物群落结构和多样性的影响,采用高通量测序技术(Illumina Mi Seq)对不同年份和不同地点采集的黄栌根际土壤中的真菌进行ITS+5.8S r DNA基因测序、细菌进行16S r DNA基因V3-V4区测序分析。结果表明,2018年香山公园黄栌根际土壤样品中真菌多样性明显高于2016年,而且2018年驯鹿坡健康黄栌根际土壤的真菌多样性高于发病黄栌,有5个土壤样品中黄栌枯萎病菌(Verticillium dahliae)检测为阳性。2018年驯鹿坡发病黄栌根际土壤的细菌多样性最低,而2018年阆凤亭侧柏下健康黄栌根际土壤的细菌多样性最高。(本文来源于《园林科技》期刊2019年03期）
肖蓉,王媛,聂园军,程滨,赵佳[7]（2019）在《基于高通量测序技术的铬污染农田土壤菌群多样性及修复菌株的筛选》一文中研究指出菌种资源筛选是铬污染土壤生物修复的基础.以铬污染农田土壤为研究对象,采用高通量测序方法分析土壤细菌多样性特征,并根据多样性分析结果,采用选择性培养基和培养方法快速筛选对铬具有适应性和去除能力的细菌,以寻找能在铬污染农田土壤原位修复中具有较大应用潜力的菌种资源.结果显示:受铬污染的土壤细菌群落丰富度和多样性均低于未受铬污染土壤.门水平上,铬污染土壤中放线菌门(Actinobacteria)细菌丰度显着高于未受铬污染的土壤,是两种生境丰度差异最大的门.属水平上,芽孢杆菌属(Bacillus)是铬污染土壤中丰度最高的优势属,显着高于未受铬污染的土壤.从铬污染土壤中共分离到6株能够耐受1 000μg/mL铬的细菌. 6株菌都具有一定的六价铬Cr(VI)去除能力,其中Cr1、Cr3和Cr8能在72 h内将500μg/mL铬培养基中的Cr(VI)全部去除,Cr8能在72 h内将1 000μg/mL铬培养基中的Cr(VI)去除61.2%. 16S rDNA测序结果表明,6株菌中有5株属于厚壁菌门芽孢杆菌属,1株属于放线菌门纤维微菌属(Cellulosimicrobium).结合菌体及菌落形态特征和序列分析结果,铬去除能力最高的Cr8菌可初步被确定为C. aquatile.本研究表明铬污染降低土壤中细菌多样性,根据高通量测序结果有选择性地快速筛选铬污染修复菌株具有可行性,Cr8菌是国内首次分离到的具有铬污染修复功能的纤维微菌属菌株.(图11表5参40)(本文来源于《应用与环境生物学报》期刊2019年04期）
叶文雨,廖海萍,许钰滢,谢序泽,倪明月[8]（2019）在《基于高通量测序技术分析2种菌草根际土壤细菌群落多样性》一文中研究指出为详细了解福州菌草基地巨菌草和绿洲一号2种菌草的根际土壤细菌群落组成与结构,本研究应用高通量测序技术,分析了巨菌草和绿洲一号根际土壤细菌群落结构及多样性。结果表明,菌草根际土检测到细菌类群主要的优势菌门为酸杆菌门(Acidobacteria)、变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)、绿弯菌门(Chloroflexi)、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)、硝化螺旋门(Nitrospirae)、疣微菌门(Verrucomicrobia)、浮霉菌门(Planctomycetes);主要的优势菌纲为γ-变形菌纲(Gammaproteobacteria)、α-变形菌纲(Alphaproteobacteria)、芽孢杆菌纲(Bacilli)、放线菌纲(Actinobacteria)、酸杆菌纲(Acidobacteria-6)、β-变形菌纲(Betaproteobacteria)、酸杆菌纲(Acidobacteriia)、纤线杆菌纲(Ktedonobacteria)、δ-变形菌纲(Deltaproteobacteria);主要的优势属为葡萄球菌属(Staphylococcus)、糖多孢菌属(Saccharopolyspora)、类芽孢杆菌属(Paenibacillus)、沙雷氏菌属(Serratia)、链球菌属(Streptococcus)、红游动菌属(Rhodoplanes)、不动细菌属(Acinetobacter)、假单胞菌属(Pseudomonas)。绿洲一号、巨菌草及其对照根际土壤细菌Shannon-Wiener指数分别为9.05、8.733、7.61;巨菌草、绿洲一号及其对照根际土壤细菌Simpson多样性指数分别为0.01、0.014、0.037;巨菌草、绿洲一号及其对照根际土壤细菌Chao1指数分别为3145.320、3647.482、2329.344。Alpha多样性指数分析得出,在3个土壤样品中,绿洲一号根际土Shannon指数最大,对照土壤Shannon指数最小,对照土壤Simpson指数最大,绿洲一号Simpson指数最小,说明菌草根际土壤细菌群落多样性高于非根际土土壤细菌群落多样性,绿洲一号根际土土壤细菌群落多样性略高于巨菌草根际土壤细菌群落多样性,这些结果为进一步研究土壤微生物提供了理论基础。(本文来源于《热带作物学报》期刊2019年09期）
陈优阳,陈淑云,曾从盛,王维奇[9]（2019）在《螃蟹活动对闽江河口互花米草沼泽湿地土壤温室气体排放通量的影响》一文中研究指出于2015年1月(冬季)、4月(春季)、6月(夏季)和9月(秋季),以闽江河口互花米草沼泽湿地为研究区,采用静态箱与气相色谱结合的方法,研究螃蟹对湿地土壤CO_2、CH_4和N_2O排放通量及综合增温潜势的影响。研究表明:温室气体排放季节变化较为显着,CO_2、CH_4排放通量最大值均出现在夏季,N_2O排放通量最大值出现在秋季,CO_2、CH_4和N_2O排放通量最小值均出现在春季。与无螃蟹组相比,高潮滩和中潮滩螃蟹组CO2、CH4和N2O排放通量均值都增大,其中高潮滩螃蟹组CO_2、CH_4和N_2O排放通量依次增大了46.36%、66.67%和69.66%,中潮滩螃蟹组CO_2、CH_4和N_2O排放通量依次增大了53.57%、142.97%、73.08%。相关性分析结果表明:土壤CO_2排放通量与土壤温度显着正相关(n=96,p<0.05),CH_4和N_2O排放通量与土壤温度显着正相关(n=96,p<0.01);N_2O排放通量与土壤pH显着正相关(n=96,p<0.01),与土壤含水量显着正相关(n=96,p<0.05)。综上所述,螃蟹活动对闽江河口互花米草沼泽湿地土壤的干扰促进了温室气体的排放,为有效调节湿地碳、氮固持作用和湿地生态系统科学管理提供了参考。(本文来源于《地球环境学报》期刊2019年04期）
许姗姗,杨光柱,阚望,孔宝华,李毅[10]（2019）在《应用高通量测序分析云南昭通不同栽培模式苹果园根际土壤微生物种群》一文中研究指出【目的】探明云南昭通苹果栽培模式与根际土壤微生物菌群的关系。【方法】以云南昭通苹果主产区不同栽培和管理程度的苹果果园根际土壤为研究对象,测定土壤理化性质,应用高通量测序技术,测定土壤微生物16SrDNA、ITS序列,并分析微生物多样性。【结果】精品果园和普通果园根际土壤中的有机质、硝态氮、铵态氮、有效磷、速效钾、蔗糖酶、纤维素酶、脲酶的含量高于粗放果园,而碱性磷酸酶和过氧化氢酶的含量低于粗放果园。普通果园与精品果园根际土壤高频检测出的细菌属菌群亲缘关系比较接近,而与粗放果园高频检测出的细菌属菌群亲缘关系较远。叁类果园根际土壤高频检出的真菌属的种群与果园类型相关,精品果园真菌属种亲缘关系更远。【结论】在叁类果园根际土壤中明确存在有益微生物、有害微生物、中性微生物与未知微生物。不同栽培模式影响根际土壤微生物种群,从而影响苹果的生长。(本文来源于《西南农业学报》期刊2019年07期）
土壤通量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为充分考虑森林生态系统土壤水分的垂直运动及改善碳、水通量的模拟精度,利用BiomeBGC MuSo模型模拟了长白山森林通量站点的碳、水通量,该模型包含了多层土壤模块、物候模块以及管理模块;其次,利用集合卡尔曼滤波算法将站点观测的多层土壤参数同化到Biome-BGC MuSo模型中,并用站点涡动通量数据进行了验证。结果表明:与Biome-BGC模型模拟结果相比,Biome-BGC MuSo改善了站点净生态系统交换量(Net ecosystem exchange,NEE)、生态系统呼吸量(Ecosystem respiration,ER)和蒸散发(Evapotranspiration,ET)模拟精度,站点观测的时序土壤温度和水分数据同化到Biome-BGC MuSo后,碳、水通量模拟结果有了进一步的提升(NEE:R2=0.70,RMSE=1.16 gC·m~(–2)·d~(–1);ER:R2=0.85,RMSE=1.97 gC·m~(–2)·d~(–1);ET:R2=0.81,RMSE=0.70 mm·d~(–1))。数据-模型同化策略为森林生态系统碳、水同量的模拟提供了科学的方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
土壤通量论文参考文献
[1].田佳,吴楠,解诗雨,黄志伟,原尚奇.基于高通量测序的土壤中ermF基因宿主细菌多样性分析[J].天津农业科学.2019
[2].刘克俭,闫敏,冯琦.多层土壤观测数据同化的森林碳、水通量模拟[J].遥感技术与应用.2019
[3].尹华阳,郭婉琳,董广平,方建民,刘洪剑.基于高通量测序探讨印楝素对薄壳山核桃林地土壤微生物的影响[J].安徽林业科技.2019
[4].郝雅婕,邓巧玲,王艳霞,杨大新,张树斌.元江干热河谷稀树灌丛土壤热通量特征[J].西北林学院学报.2019
[5].李丹,靳鲲鹏,李小霞,韩文清,曹晋军.基于高通量测序技术的玉米不同生育时期土壤细菌多样性变化[J].山西农业科学.2019
[6].周江鸿,夏菲,车少臣,葛雨萱,周肖红.基于高通量测序技术研究黄栌根际土壤微生物多样性[J].园林科技.2019
[7].肖蓉,王媛,聂园军,程滨,赵佳.基于高通量测序技术的铬污染农田土壤菌群多样性及修复菌株的筛选[J].应用与环境生物学报.2019
[8].叶文雨,廖海萍,许钰滢,谢序泽,倪明月.基于高通量测序技术分析2种菌草根际土壤细菌群落多样性[J].热带作物学报.2019
[9].陈优阳,陈淑云,曾从盛,王维奇.螃蟹活动对闽江河口互花米草沼泽湿地土壤温室气体排放通量的影响[J].地球环境学报.2019
[10].许姗姗,杨光柱,阚望,孔宝华,李毅.应用高通量测序分析云南昭通不同栽培模式苹果园根际土壤微生物种群[J].西南农业学报.2019
论文知识图
