绿洲土壤酶学指标对土壤质量的指示研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31160127
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    42.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0311.土壤生态学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

选择塔里木河上游阿克苏绿洲为研究区,在划分评价单元的基础上,对各单元采样并选择多类土壤酶活性、酶促反应动力学、热力学指标以及土壤理化、微生物学指标进行实验室分析,优化土壤酶学指标的测定方法;探讨土壤酶活性在不同土地利用方式、不同土地管理方式、不同环境胁迫下的三维空间分异规律,分析各类土壤酶学指标与其他因子的对应关系,确定对外界干扰敏感的酶学指标最小数据集;基于最小数据集的实测数据,通过改进的人工神经网络多变量指标克里格法模型进行土壤质量的空间评价,获得土壤质量达标概率图;结合动态计量经济学方法,实现土壤酶学指标在量化各类管理方式对土壤质量影响中的应用,提出适合研究区的生态农业模式。研究将建立适用于干旱区绿洲土壤质量评价的酶学指标集,系统揭示阿克苏绿洲土壤质量空间分异规律,补充干旱区土壤生态学的研究成果,为塔里木河流域规划、作物栽培布局和水土保持政策制定提供科学依据。

结项摘要

寻找能够准确标示土壤质量变化的敏感指标是土壤生态学研究的重要科学问题。土壤酶几乎参与了土壤中全部生物化学反应,与多种生态过程密切相关。它对土壤质量变化极为敏感,能够及时反映人为干扰及环境胁迫的影响。阿克苏绿洲属于典型的生态脆弱带和环境危机带,在全球变化和人类活动的综合影响下,绿洲内部负荷逐年加大,土壤贫瘠化、沙化、盐碱化严重,土壤质量在绿洲内外呈现不同的分异规律。本研究以位于塔里木河上游阿克苏绿洲的阿拉尔垦区为典型研究区,对垦区内划分评价单元并采集土样,选择多类土壤酶活性以及土壤理化指标进行实验室分析,探讨土壤酶活性的空间分异规律,分析各种土壤酶活性与其他因子的相关关系,结合数理统计方法确定对外界干扰敏感的土壤质量评价最小数据集;基于最小数据集的实测数据,通过克里格法模型进行土壤质量的空间评价;最后构建了最小数据集-产量预测模型,实现土壤酶学指标对土壤质量影响评估中的应用,提出适宜的生态农业模式。结果表明:垦区内不同土地利用方式、不同种植模式、不同连作年限下土壤酶活性差异性显著,酶活性分布的空间异质性较高;不同土地利用方式下土壤酶活性的最高值基本出现在天然林或果园、最低值出现在沙地或荒草地,不同种植模式下土壤水稻/棉花轮作、棉花/打瓜套作的酶活性水平较高,不同连作年限下土壤酶活性呈现逐渐上升至8a或12a开始下降的趋势。环境因子与土壤酶活性相关性大小排序为全氮>有机质>有效磷>土壤含水量>全盐>容重>速效钾>pH。全氮是影响脲酶的主导因子,有机质是影响转化酶活性的重要因素,有效磷主要影响磷酸酶活性,过氧化氢酶活性主要受所有环境因子的累加作用的影响。最终确定的土壤质量评价最小数据集为有机质、土壤水分、多酚氧化酶、过氧化氢酶、蔗糖酶和碱性磷酸酶。土壤质量空间评价结果显示土壤质量评价值的空间变化规律与土地利用方式密切相关,主要表现为明显的斑块状分布格局,局部以人工林土壤质量评价值(0.482)最高,沙地(0.182)最低。单一的种植模式及连续耕作使土壤质量受到一定程度影响,合理轮作通过用地与养地相结合可提高土壤质量,间作与套作可增加种植效益。研究建立以酶学指标为主的干旱区绿洲土壤质量评价最小数据集,系统揭示绿洲土壤质量空间分异规律,补充干旱区土壤生态学的研究成果,为塔里木河流域规划、作物栽培布局和水土保持政策制定提供科学依据。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
塔里木河上游典型绿洲土壤酶活性与环境因子相关分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱美玲;贡璐;张龙龙
  • 通讯作者:
    张龙龙
基于最小数据集的塔里木河上游绿洲土壤质量评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    土壤学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贡璐;张雪妮;冉启洋
  • 通讯作者:
    冉启洋
A soil quality assessment under different land use types in Keriya river basin, Southern Xinjiang, China
南疆克里雅河流域不同土地利用类型土壤质量评价
  • DOI:
    10.1016/j.still.2014.11.001
  • 发表时间:
    2015-03-01
  • 期刊:
    SOIL & TILLAGE RESEARCH
  • 影响因子:
    6.5
  • 作者:
    Gong, Lu;Ran, Qiyang;Tiyip, Tashpolat
  • 通讯作者:
    Tiyip, Tashpolat
塔里木河上游典型绿洲土壤水盐空间分异特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    水土保持学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贡璐;韩丽;任曼丽;桂东伟
  • 通讯作者:
    桂东伟
塔里木河上游绿洲土壤表层盐分特征及其影响因子分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    环境科学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贡璐;冉启洋;张雪妮;桂东伟
  • 通讯作者:
    桂东伟

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其他文献

艾比湖湿地自然保护区克隆植物群落空间格局及其对水盐胁迫的响应
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  • 期刊:
    干旱区研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李尝君;吕光辉;贡璐;张海峰;刘晓星
  • 通讯作者:
    刘晓星
塔里木盆地北缘荒漠典型植物叶片化学计量特征及其与土壤环境因子的关系
  • DOI:
    10.13292/j.1000-4890.201705.021
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    生态学杂志
  • 影响因子:
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  • 作者:
    孙力;贡璐;朱美玲;解丽娜;李红林;罗艳
  • 通讯作者:
    罗艳
塔里木盆地北缘绿洲不同土地利用方式土壤有机碳、无机碳变化及其土壤影响因子
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国农业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贡璐;罗艳;解丽娜
  • 通讯作者:
    解丽娜
干旱荒漠区河岸带土壤碳格局和成因
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    土壤通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贡璐;秦璐;何学敏;刘昊奇
  • 通讯作者:
    刘昊奇
干旱区内陆河流域典型绿洲土地利用格局变化中的人为影响空间分异研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    干旱区地理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    安尼瓦尔·阿木提;贡璐;韩春鲜;张海峰
  • 通讯作者:
    张海峰

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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