简介：全球变暖愈演愈烈,IPCC（2013）报告指出21世纪末全球平均气温增幅可能超过1.5-2℃[1],许多研究表明,森林生态系统的地上和地下生态过程可能直接或间接地受到温度升高的影响[2]。根系分泌物是植物地下碳输入的重要渠道,每年的碳输入可占光合产物的5%-21%[3],因为大多数根系分泌物可以被微生物直接利用,它是驱动森林生态系统中碳循环的主要有机碳源[4]。

简介：在植物生长过程中,根系创造了一个能够促进自身生长发育的适宜的根际环境,是植物正常生长的重要保障之一。植物根系除了吸收营养元素外,还不断地向根际环境分泌大量化合物[1],这些由根系不同部位分泌产生的无机离子或小分子有机物统称为根系分泌物[2]。植物根系的分泌作用是其适应胁迫环境的一种重要方式,通过根系分泌作用,植物与根际环境进行着物质、能量与信息的交流[3]。由于大多数根系分泌物能被微生物直接吸收利用,它是驱动森林生态系统碳循环的主要有机碳源[4]。

简介：为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧（DO）、铵态氮（NH4＋—N）、硝态氮（NO3-—N）、总氮（TN）、总磷（TP）6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM（1,1）灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。

简介：黄河盆为它的高沉积收益是众所周知的。然而，自从1980年代，这沉积收益清楚地减少了，特别在2000年以后。年度平均沉积收益是在2000前的12亿吨，但是显著地在最后10年减少了到3亿吨。在为黄河的分泌物和沉积产量的变化吸引了中央政府和本地社区的注意。这研究试图在降水和人的活动识别变化的单个贡献(例如水管理工程，terracing，淤泥水坝，社会经济并且需要，并且土壤和水保存在分泌物和黄河的沉积产量测量到减少。使用的学习两个都改进了水文学方法和水保存方法。学习为河的中间的活动范围为上面的活动范围和沉积的调查集中了于分泌物分析。结果证明分泌物和沉积产量两个都在过去的50年介绍了重要减少的趋势。降水在一样的时期上显示出一个不足道的减少趋势。年度平均分泌物从2000～2012在黄河的Lanzhou活动范围上面由56.8亿m3减少了；人的活动(例如社会经济的水使用)，贡献了43.4%全部的减小自然因素(例如来自湖，沼泽地和水库的蒸发)占了56.6%。在年度分泌物和在Hekouzhen车站和Tongguan车站之间的节的沉积产量的减少分别地是124亿m3和12.4亿吨。分别地，人的活动在分泌物和沉积产量贡献了76.5%全部的减小和72.2%并且因此是在在分泌物和黄河的沉积产量的变化的主导的因素。

简介：本文应用山仔水库2003～2006年叶绿素a浓度、总磷浓度、总氮浓度、水温、溶解氧浓度、高锰酸盐指数、pH值7个参数监测数据对人工神经网络模型进行训练，在此基础上应用1997—2002年除叶绿素a浓度外其他6个参数监测数据，推算出1997～2002年间缺失的叶绿素a浓度，并对1997—2006年春末夏初的叶绿素a浓度动态进行分析，结果表明：山仔水库1997年建库初期，叶绿素a浓度处于较高水平，2000年以后叶绿素a浓度开始降低，近几年基本保持稳定．2003—2006年叶绿素a浓度呈季节周期性变化，春末经夏季到初秋，叶绿素a浓度持续升高，冬季下降明显，春季又开始回升；说明近几年山仔水库水体春末夏季秋初处于富营养化水平，秋末冬季处于中营养水平．本研究结果将为山仔水库的富营养化防治提供科学依据．