分类： 生物学 >> 植物学 >> 应用植物学 提交时间： 2021-05-11 合作期刊: 《广西植物》
摘要： 为探明盐碱胁迫对巨菌草根际土壤微生物多样性及酶活性的影响，该文设置了 7个盐碱梯度，利用 SPSS 和高通量测序分析巨菌草根际土壤生理指标和微生物多样性。结果表明：各处理间，巨菌草根际土壤真菌和细菌结构均存在差异。12‰盐碱浓度下，真菌优势菌纲为粪壳菌纲（68.5％）、散囊菌纲（16.3％），细菌优势菌纲为绿弯菌纲（8.5％）、拟杆菌纲（13.5％）、芽单胞菌纲（5.6％）和 δ-变形菌纲（3.7％）；6‰盐碱浓度时，真菌优势菌纲为座囊菌纲（27.7％），细菌优势菌纲为厌氧绳菌纲（2.4％）；当盐碱浓度提高至12‰时，该优势菌群的相对丰度分别降至 2.5％和 0.007％。真菌和细菌群落 Chao 指数和Shannon 指数随着盐碱浓度的升高而降低，且与土壤盐碱浓度显著相关（P<0.01）。低浓度盐碱胁迫对巨菌草根际土壤脲酶、多酚氧化酶、碱性磷酸酶活性均有促进作用，当盐碱浓度超过 8‰时，土壤多酚氧化酶、碱性磷酸酶、蔗糖酶活性受到抑制。种植巨菌草后，土壤有机质浓度显著提高（P<0.05）且盐碱浓度显著降低(P<0.05)，种植巨菌草对土壤盐碱度的中和能力在中高浓度下较弱。盐碱浓度为 6‰时，巨菌草产量最高，且土壤中的速效养分和有机质浓度均高于其他盐碱浓度。该研究表明，巨菌草能通过调节酶的浓度来适应中低浓度盐碱环境，且在不同浓度的盐碱土壤中，产生相应的优势菌群来适应该环境，种植巨菌草对中低浓度盐碱土壤有一定改良作用。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】在构建光伏项目投资风险监测模型的过程中, 为了甄选面向互联网金融平台的大数据应用监测指标, 尝试提出系统的甄选方案并结合实际案例进行验证。【方法】应用大数据监测模型, 整合Solarbao 平台多源异构数据, 以专家判断为项目投资风险分析依据, 运用CHAID 决策树归纳多维监测指标组合, 并运用R-Q 型因子分析方法提炼识别投资风险的关键指标。【结果】得到8 条监测光伏项目投资风险的指标组合和10 项识别投资风险的关键指标。【局限】R-Q 型因子分析中的专业指标有待进一步细分并形成动态更新机制。【结论】该甄选方案能够满足大数据监测模型对指标采集的要求, 对投资者评估光伏项目风险、平台筛选合适项目以及监管部门排查该领域系统性风险具有借鉴意义。
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