DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 作为当今世界的热点问题，气候变化对人类社会的发展和生产生活产生了重要影响。在全球变暖背景下，中国东部地区(本文指105˚E以东)的气候经历了明显的变化，主要体现为气温显著上升。陈少勇等 [ 1 ] 分析了1961~2006年中国东部年平均气温对气候变暖的响应，指出中国东部(100˚E以东)年平均气温自南向北降低，平均经向递减率约1℃/纬度，近46年增温率0.24℃/10a。崔林丽等 [ 2 ] 得出长江三角洲气温呈显著增加趋势，冬春季增温率较高，而夏季最低，并进一步指出城市化率平均最低气温的增温率及贡献率最大。高空温度对地面农业生产等社会生活有重要影响，因此谢潇等 [ 3 ] 利用中国137个探空站分析了中国东部上层温度变化特征，指出空间上温度变化幅度存在季节差异(东北变化幅度大，东南变化幅度小)，垂直向上对流层中下层比其上部降温幅度小。 作为表征气候变化和气候形成的重要因素，许多学者也对近地面风速的变化进行了研究。任国玉等 [ 4 ] 分析了中国近地面主要气候要素的时空演变，指出平均风速等呈显著下降趋势。刘志邦等 [ 5 ] 指出盖州市年内风速月变化呈双峰型，四季中春季风速最大，夏季风速最小；四季风速均呈弱减小趋势，尤其春季风速减小倾向率最大。风速减少虽然体现在中国大部分区域，但空间差异明显。内蒙古、黑龙江等北方地区以及东南沿海等风速较大地区的风速显著减小，而西南、华南地区的风速降幅却明显低于全国平均水平，尤其是四川盆地以及长江中下游地区 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。在国外，Pirazzoli等 [ 10 ] 通过研究1951~2000年意大利的年平均风速变化，发现意大利风速在20世纪70年代之前为上升期，之后风速开始下降；McVicar等 [ 11 ] 研究则发现1975~2006年以来澳大利亚的年平均风速下降趋势达到0.009 m/s；Wan等 [ 12 ] 也注意到加拿大西部和南部的风速呈现明显下降趋势；Kousari等 [ 13 ] 发现在伊朗局部地区风速下降显著，但却在研究区整体风速呈上升趋势。上述研究表明全球风速基本表现出逐年减小的趋势，但在不同区域和不同季节有一定差异。 上述有关气温或风速气候特征的研究总是单独开展的，而风是气压梯度力作用下的气流运动，温度变化必然会导致气压梯度的变化，进而导致风速特征的改变，因此很有必要同时关注风速与温度的变化特征。此外，通过站点实测资料重点关注中国东部地区近地面风速和气温气候特征的研究较少，本研究能弥补相关研究空白。而中国最发达的北京、上海、广州、深圳等大都会都位于中国东部，温度风速等气象要素的变化对该区域人口活动和经济运行都有重要影响，开展相关研究具有现实意义。与此同时，这也对进一步了解中国东部大尺度风场与地面气温等气象要素变化的内部联系，从整体上认识区域气候变化的特征和机理，以及为大气污染防治和风能资源开发工作提供一定依据。
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user: 2. 研究数据和方法 2.1. 研究数据 本文所用数据为1951~2014年中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)，其中风速(2 m)和温度日值为逐日4次定时(02:00、08:00、14:00和20:00)观测数据统计日平均值。综合考虑地形因素和气象站点分布，本文的研究区域为中国东部，该区域由北向南主要包括中国东北，蒙古高原东部，黄河中下游，长江中下游和两广地区(图1)。进行分析钱使用Gressman插值方法将站点观测数据在(17˚~55˚N，105˚~137˚E)范围内插值成0.5˚ × 0.5˚的网格点。 图1. 中国东部地形和站点 2.2. 研究方法 2.2.1. 季节划分 本文主要通过研究中国东部近地面风速和温度的年季特征和变化来反映两者的关系，四季按标准气象业务划分时段：以3~5月为春季，6~8月为夏季，9~11月为秋季，12月至~翌年1、2月为冬季。 2.2.2. 线性趋势法 通过求解月平均，进而求解得到年平均和各个季节平均时间序列，进一步采用线性趋势法对时间序列进行分析，根据时间序列所反映出来的趋势便可预测未来的变化。假设Y = At + b的Y为平均风速(或温度)，当A > 0时，说明平均风速(或温度)呈上升趋势；当A < 0，呈下降趋势。 2.2.3. M-K突变检验 M-K突变检验是一种非参数统计检验方法，其不受少数异常值的干扰，具有检验范围宽、定量化程度高等优点，是目前突变性检验方法中理论基础较强且应用较多的一种 [ 14 ]。假设给定显著水平α = 0.05，那么置信水平区间为(−1.96，+1.96)，通过构造正反序列UA k 和UB k ，将两者和 ± 1.96两条直线均绘制在同一张图上。分析绘出的曲线图，若UA k 的值大于0，则表明序列呈上升趋势，小于0则表示呈下降趋势，当他们位于临界置信区间内时表明上升或下降趋势显著。当UA k 和UB k 两条曲线出现交点，那么交点所对应的时间便是突变时间，如果交点介于临界线之间，则说是显著性突变。 2.2.4. EOF分解 对1961~2014年中国东部气温和近地面风速进行EOF分解 [ 15 ]，提取数据的时空变化特征，并取方差贡献较大的前两模态详细研究其空间分布和时间系数，进而指出中国东部近地面风速和温度在时间上的转折性和突变前后空间上的变化特征。
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user: 3. 风速和温度的气候态 从年均和各个季节的气候态(图2)可以看出，中国东部风速整体上表现出北方高、南方低，沿海大、内陆小的分布特征，其中风速最大区域位于内蒙古高原的113˚E附近，风速最小的区域位于重庆、湖北和湖南三省的交界处。而季节对比呈现出春季风速大，夏季最弱的特征。年均风速较大的区域位于内蒙古高原、中国东北、辽宁半岛、山东半岛和靠近海洋的部分小范围区域，其中最大年均风速达到4.58 m/s；而四川盆地及周边区域和珠江流域年均风速较小，其值仅约0.95 m/s。春季风速比年均和其他季节都更大，如果以3.5 m/s作为判断较大风速的标准，可以发现较大风速的范围更大，几乎整个内蒙古高原、中国东北和环渤海沿岸都是风速大值区，其中最大值约5.26 m/s。风速较小的区域仍主要是四川盆地及周边和广西、广东、江西和福建等南方省份远离海洋的区域，春季风速最小值约为1.05 m/s。夏季中国东北的风速低于3.5 m/s，说明夏季较其他季节都偏小，但内蒙古高原依旧风速最大，最大风速约4.24 m/s，但最小风速也有0.97 m/s，说明虽然夏季风速空间差异小。秋冬季风速的高值区和低值区空间特征与夏季类似，但中国东北、环渤海周边部分区域风速大于3.5 m/s；而风速低于1.5 m/s的区域范围也更大。 中国东部年和各个季节的气温气候态(图3)表现出南暖北冷的空间特征，即气温随着纬度增大降低，最低温度50˚N以北，最高温度在海南岛。季节上夏季温度高冬季温度低。年均最低气温低于−4.15℃，最高达24℃以上。春季最低气温只有−1.92℃，最高达25.70℃以上。夏季中国东部区域温度较其他季节有显著升高，最低气温也上升到15.40℃，最高达28.36℃以上。秋季气温的南北差距更大，最低气温只有−4.12℃，但最高达25.15℃以上。冬季中国东部区域温度明显比其他季节更低，虽然最高气温有20.40℃，但最低达到了−27.11℃。 图2. 中国东部风速(m/s)气候态特征((a)~(e)分别代表年均、春、夏、秋和冬季) 图3. 与图2一样，但为气温(℃)
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user: 4. 风速和温度的时间序列 中国东部地区平均风速(图4(a))呈下降趋势，每10a减少0.13 m/s，多年平均风速为2.42 m/s，其中最大风速出现在1970年，达2.90 m/s，最小出现在2014年，仅为2.02 m/s。风速具有明显年代际变化特征，60年代以前，近地面风速呈快速上升趋势，这可能是由于该时期站点资料缺乏造成的。60年代至70年代中期，近地面风速变化较为平稳，70年代后期至今，风速逐年下降。风速也具有明显季节差异，春季风速最大，可达2.83 m/s，夏季风速最小，仅为2.24 m/s，秋、冬季风速分别为2.27 m/s和2.34 m/s。与年平均风速相似，各季节平均风速也具有明显的年代际变化特征。由图4(b)~(e)可知，春季平均风速在1951~2014年间呈先上升再下降的变化趋势，总体依旧为下降趋势，每10a下降0.15 m/s。在1951~1960年中，春季平均风速快速上升，随后十年上升趋势放缓，开始波动上升，于1971年达到春季近地面平均风速的最大值，此后春季平均风速开始波动下降，其最小值出现在2014年，波动范围为2.22~3.45 m/s。夏季平均风速下降趋势较为缓慢，每10a仅降低0.09 m/s，与春季平均风速不同的是，夏季平均风速进入60年代后，变化趋势较为平缓，但仍然在1971年到达最大值，80年代后，夏季平均风速也开始波动下降，在2014年得到最小值，其波动范围为1.88~2.80 m/s。秋季平均风速变化趋势和春季相似，近地面风速先波动上升至70年代中期，随后开始逐年下降。冬季平均风速具有明显阶段性，以1980年为界，1951~1980年间冬季平均风速为2.62 m/s，1981~2014年期间冬季平均风速仅为2.08 m/s。 由图5(a)可知，中国东部地区在1951~2014年间年平均气温呈波动变化，但总体呈现出上升趋势，64年间年平均气温约为11.16℃，2007年年平均气温最高，高达12.43℃，1956年年平均气温最低，仅为10.06℃。年均气温变化的一元线性回归方程y = 0.021x − 31.1，其中相关系数通过了显著性水平α = 0.05的可信度检验，表明每10a东部地区年平均气温上升0.21℃。由图5(b)~(e)可知，东部地区在1951~2014年这64年间的春、夏、秋、冬四季平均季节气温分别为11.82℃、23.55℃、11.90℃和−2.65℃。由四个季节的平均气温变化曲线可知各季节平均温度同样为波动上升，这也为东部地区的年平均气温上升提供了符合逻辑的验证。经过统计分析，春、夏、秋、冬的平均气温序列均通过了显著性水平检验，四个季节的平均气温变化趋势均为正数，分别为0.27℃/10a、0.13℃/10a、0.19℃/10a和2.70℃/10a，由此发现，冬季的升温率最大，表明在年平均气温上升趋势中冬季是气温增长趋势的主要贡献者。 图4. 中国东部近地面风速的时间序列(m/s)和趋势特征((a)~(e)代表年均、春、夏、秋和冬季) 图5. 与图4一样，但为气温(℃)
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user: 5. 风速和温度的突变特征 5.1. M-K突变分析 从3.2的分析表明中国东部年季变化具有一致性，因此接下来的分析将以年均为例进行。从M-K突变检验(图6(a))可知，年均风速在1975年之前出现过几次波动，在1975年之后开始出现平稳降低。UA k 与UB k 两条线相交于1989年，但交点不在±1.96 (显著水平 = 0.05)的显著区内，但可以确定中国东部的风速是存在突变的，且突变年份约发生在1989年。而突变点未位于显著性范围内的原因可能是风速在90年代的突变属于趋势突变，而M-K突变主要用于检测均值突变。中国东部年均气温在1985年以前出现多次波动，在之后表现出平稳上升趋势。而UA k 与UB k 两条线相交于1990年，且交点位于±1.96 (显著水平 = 0.05)的显著区间内，说明中国东部的气温存在显著突变，突变年份发生在1989年。 图6. 中国东部年均近地面风速 (a) 和气温 (b) M-K突变 5.2. 突变前后时间趋势 图7给出了突变前后风速变化趋势的空间分布，突变前风速气候倾向率最小为−0.57 m/s，最大为0.96 m/s。中国东部大部分区域呈减弱趋势，主要位于内蒙古东北和黑龙江的交界区域、东北平原、华北平原至长江中下游、福建沿海和雷州半岛和海南地区。而呈增长趋势的少部分地区主要包括内蒙古高原的中东部和部分零星散状区域。突变后，中国东部风速气候倾向率最小为−0.62 m/s，最大为0.62 m/s。中国东部呈减弱趋势的区域主要位于中国东北、内蒙古和江淮中下游；除了突变前呈减弱趋势的长江以南地区风速呈增长趋势外，还存在一条沿着河南、山西、河北以及内蒙古四省交界的带状区域。 图8给出了突变前后气温时间趋势的空间分布，突变前中国东部气温气候倾向率最小为−0.84℃，最大为0.83℃。中国东部长江以北大部分地区气温呈增大趋势，其中陕西和陕西交界处、内蒙古大部和中国东北地区是增大趋势大值区。而呈降低趋势的地区主要位于(105˚E~115˚E，22˚N~35˚N)、浙江、上海全境、福建江西大部、安徽江苏南部和北方部分块状区域，且多数地区减弱趋势量级弱，越往北减弱量级越大。突变后，中国东部气温气候倾向率最小为−0.54℃，最大为0.96℃。除了中国东北和雷州半岛与海南南部地区外，中国东部气温变化都呈增大趋势，其中江浙交界区、重庆湖北交界区和内蒙古部分地区是增大趋势相对较大的区域。 图7. 1951~1989年突变前(a) 和1990~2014年突变后(b) 中国东部近地面风速变化趋势 图8. 1951~1989年突变前(a) 和1990~2014年突变后(b) 中国东部气温趋势 5.3. 突变前后空间变化 由于EOF分解能够把三维风速场和气温场分解为空间函数部分和时间函数部分，通过EOF分解既可以反映时间变化，也可以讨论突变前后的空间特征。这里只给出了EOF分解的前两模态(风速累计方差超过78%，气温累计方差超过76%)。图9为中国东部风速EOF分解前二主分量的空间特征和时间系数。第一模态(图9(a))展示了风速全区一致空间特征，结合时间系数(图9(b))发现1987年附近出现了一次转折，即90年代之前中国东部近地面风速EOF1的时间系数总体为正，在1970年达到最大，时间系数变化整体表现出减弱趋势，说明这一时期我国风速普遍偏大，但一直呈现减小的趋势。90年代后，时间系数全为负，这表明在这一时期我国风速普遍偏小，且减弱趋势持续。即突变前后中国风速的空间特征没有大的变化，但风速量级减弱了。第二模态(图9(c))展示了华北、长江流域的风速与其他地区呈相反的变化特征。结合时间序列(图10(d))，在1971年以前，中国东部风速的时间系数普遍为负，表明在1971年以前，我国华北、长江流域的风速整体偏大，而其他地区风速偏小；在1971年以后，我国华北、长江流域的风速偏小，而其他地区的风速偏大。该模态下风速在70年代也发生了转折，转折前后空间模态发生了改变。 图9. 风速EOF分解第1主分量(EOF1)的空间特征(a)和相应的时间序列(b)；((c)，(d))为EOF2 图10给出了中国东部气温的EOF分解结果，气温EOF1 (图10(a))也表现出全国一致型变化。结合图10(b)，在1951~1988年间，中国东部地区气温EOF1的时间系数总体为负，只在1962年、1976年和1982年为小范围的正值，表明在这时期我国东部地区气温普遍较低。在1988~2014年期间，我国东部气温EOF1的时间系数为正，表明这时期我国气温偏高。由图10(c)可看出，中国东部气温呈现出南北振荡型变化，即40˚N以北的东北地区和以南的其他地区气温变化呈现出相反的变化特征。当东北地区气温偏冷时，华北、华中和华南地区气温则偏高；当东北地区气温偏暖时，其他地区气温偏低。结合图10(d)，南北震荡型变化特征具有明显的年代际振荡特征，在1951~1979年期间，我国东部气温EOF2的时间系数为不规律的正负相间，这表明在此时期我国东部地区气温出现冷暖交叉出现的现象；在1980~1997年间，气温EOF2的时间系数为负，这表明在这一时期我国东北地区的气温总体偏高；在1998~2014年期间，我国东部地区气温EOF2的时间系数总体为正，这表明在这一时期东北地区气温偏低，此时华北、华中和华南地区气温偏高。 图10. 与图9一样，但为气温(℃)
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user: 6. 结论 本文对1951~2014年中国东部地区近地面风速和气温的气候特征进行了分析，并重点关注了风速和气温在20世纪90年代发生的突变和突变前后的时空特征差异。主要结论如下： 1) 中国东部风速北高南低，沿海大、内陆小，最大风速位于内蒙古高原，年均可达4.58 m/s，而四川盆地东部风速最低，重庆、湖北和湖南三省的交界处仅有0.95 m/s。气温则南暖北冷，即50˚N以北温度最低，海南岛温度最高。 2) 1951~2014年，中国东部年均、春、夏、秋、冬季近地面风速每10a分别下降−0.13 m/s、−0.15 m/s、−0.09 m/s、−0.12 m/s和−0.15 m/s。气温每10a上升0.21℃、0.27℃、0.13℃、0.19℃和2.70℃，说明冬季是年均气温增长趋势的主要贡献。 3) M-K突变得出中国东部近地面风速和气温在1989年存在突变现象，但风速的突变属于趋势突变，而气温属于均值突变。 4) 突变前(1951~1989年)内蒙古东北和黑龙江的交界区域、东北平原、华北平原至长江中下游、福建沿海和雷州半岛和海南地区等地区风速呈减弱趋势，而气温主要在南方地区呈减弱趋势；突变后(1990~2014年)东北、内蒙古和江淮中下游的风速呈减弱趋势，而气温则只在中国东北呈减弱趋势。 5) EOF第一模表明中国东部近地面风速和温度在空间上都呈全区一致的特征，但风速(气温)时间序列在1987 (1989)年出现了一次转折，在突变前风速偏大(温度偏低)，突变后偏小(偏高)。而EOF第二模态时间转折年份与M-K突变点存在差异，但时间转折前后风速和气温在空间上呈现出南北反相的变化。
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user: 摘要 林地面积数量是对森林火灾案件、违法征占用林地案件、改变林地用途案件等涉林案件定性、定罪、处罚的重要依据，根据现场考察、模拟实验、实地检验、理论分析等实验方法，结合实际司法办案经验，分析几种软件在测量涉林案件林地面积计算中的准确度、用时长短、难易度。测得数据后比较不同软件测算面积时的差异性及测算效率。最终结合实际应用，确认几种软件在测量涉林案件林地面积计算中的优缺点。
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user: 1. 引言 目前，在我国司法实践中，不同案件甚至同一案件，林地面积数量测算时所采用的方法和手段多样，相关法律法规没有对测算方法进行统一的技术规定，这就导致同一案件会出现多个鉴定结果 [ 1 ]，对案件的定性处罚带来了一定的难度，导致执法人员与被执法者出现矛盾和纠纷，影响案件的正常审理。 关于涉案林地面积数量的精准测算，国外相关的研究较少，国内的研究主要偏重于理论方面，有些只注重对方法本身精度的介绍，没有进行各种方法的比较研究，特别是对各种方法的适用条件、测量效率、精度大小的研究较少，与森林公安工作的实际结合不够紧密，方法的可操作性和实用性不强。涉案林地面积数量是对违规砍伐树木、违法占用林地、森林火灾案件、改变林地用途以及毁坏林地案件等涉林案件定性，以及对行为人进行处罚定罪的重要依据 [ 2 ]。 我国林地覆盖面积大，不断会有涉林案件发生，通过各类软件对涉案林地计算的比较研究，确定一款能够高效准确计算涉案林地面积的软件极为重要。因为这款软件对今后涉林案件定性有着决定性作用。因此对几种软件在涉案林地面积计算中的比较研究无论在现在还是未来都有着关键性作用。
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user: 2. 研究内容 根据笔者在数月内调查资料、专家访问的经验，分别选择学校中央花园、篮球场、人工足球场、塑胶操场、浣池、羽毛球场、下沉广场、金鹰北广场、金鹰南广场、南财广场作为实验研究样地。确定使用91卫图、GPS工具箱、图新地球三种软件来测算选取的涉案林地面积，并且将研究内容分为准确度、时间长短、难易度三个方面。(1) 91卫图、GPS工具箱、图新地球三种软件在计算涉案林地面积中准确度的记录比较分析。(2) 91卫图、GPS工具箱、图新地球三种软件在计算涉案林地面积中时间长短的记录比较分析。(3) 91卫图、GPS工具箱、图新地球三种软件在计算涉案林地面积中使用方法难易程度的记录比较分析。
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user: 3. 研究方法 3.1. 软件测绘法 查阅文献，掌握各类软件计算涉案林地面积的原理，于南京森林警察学院以及周边通过实地采样计算，通过记录各软件计算出林地面积的数据的偏差和时间等，获得大量研究的数据，对实验过程中所呈现的结果进行分析和研究，包括结合不同软件的数据进行平均取值是否会减少误差等，对研究结果进行分析。 3.2. 罗盘仪导线测量法 用罗盘仪测定某一某一地块面积的方法如下 [ 3 ]。 (1) 踏查和选点：在布置导线点之前，需要在案件现场踏查一遍，或者站在高处观察现场的情况，根据具体情况布置适宜的导线(控制点)。 (2) 量距：在地势平坦的现场般用测绳或皮尺往返丈量各导线的平距或斜距。斜距的倾斜角超过6˚时要改平。往返量距的相对误差不得大于1/200，若误差超限需要重测。 (3) 测角：测角就是用罗盘仪测定导线各边的磁方位角和倾斜角，对每一导线边及测定他的正方位角，又观测他的反方位角，这样就有校核条件，能够及时发现错误，保证观测质量，提高观测精度。 (4) 展绘：在展点前，将观测结果进行整理，检查各方位角误差是否在180˚ ± 1˚允许范围内，并计算其平均方位角，然后根据各边的平均方位角和平均水平距离用量角器和比例尺将导线点绘制在图纸上或方格纸上。 (5) 平差：罗盘仪导线的平差采用图解法。由于导线点的展绘，是在点1的基础上绘出2点，在2点的基础上绘出3点，……，在(n − 1)点的基础上绘出n点。这样2点的误差就会全部传递给3点，(n − 1)点的误差同样全部传递给n点。因此离起点越远的点，误差的积累就越大。导线全长绝对闭合差可以说是各点误差的积累，所以，平差时应将闭合差按各点至起点的距离按比例分配，各点的分配值(改正值)用图解法求出。如图1所示，用任一较小的比例画出等于导线全长的直线1~K，在其上按同一比例依次截取各边之长得2、3、4、5和K各点。在K点向上作垂线K~1′并使它等于闭合差1~1′的原长(即不缩小也不放大)，联结1和1′，再从2、3、4、5各点向上做垂线，交于1~1′线上的2′、3′、4′、5′各点，所得线段2~2′、3~3′、4~4′、5~5′，即为相应导线边的改正值，如见图1。 图1. 罗盘仪导线平差图解法示意 (6) 计算：利用网点法在方格纸上求出样品面积大小，其公式为： = d 1000 × d 1000 × M 2 × n = d 2 × M 2 1000 × 1000 × 1 10000 × n = ( d × M 100000 ) 2 × n 其中n为网点(不足一个网点的两个算一个)总点数，M为测图比例尺分母，d为网点间距。最终将罗盘仪测面积法测出来的面积作为真值面积，与其他测量方法测出来的面积进行比较。
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user: 4. 结果分析 4.1. 实验结果 首先利用罗盘仪导线法测面积法测出十块样地面积作为参照面积(面积1)，结果见表1：(单位：m²)。 Table 1 The true value area of the ten sample plot 地点 中央花园 篮球场 人工足球场 塑胶操场 浣池 羽毛球场 下沉广场 金鹰北广场 金鹰南广场 南财广场 面积1 460.15 376.26 6737.40 9917.77 1001.40 135.26 652.68 280.50 79.61 58.14 表1. 十块样地的真值面积 91卫图软件测量林地面积原理是参照高空卫星图，可实现将卫星图中实际面积于电脑中展开图片，利用软件中精确到米的定位功能做出图形面积，再利用软件内部算法直接求得地块面积 [ 4 ]。 利用91卫图软件测量十块样地面积(面积2)，以及利用91卫图软件测量该样品地面积的精确度、所用时间、难易度(以其难易程度按照1~5划分，1为最简易，5为最难)结果见表2： Table 2 The data analysis of ten sample plots of 91 satellite map measurement 地点 中央花园 篮球场 人工足球场 塑胶操场 浣池 羽毛球场 下沉广场 金鹰北广场 金鹰南广场 南财广场 面积2 458.94 m 2 374.47 m 2 6750.46 m 2 9948.73 m 2 1025.81 m 2 132.05 m 2 673.47 m 2 275.19 m 2 73.45 m 2 56.75 m 2 误差值 1.21 m 2 1.79 m 2 13.06 m 2 30.96 m 2 24.41 m 2 3.21 m 2 20.79 m 2 5.31 m 2 6.16 m 2 1.39 m 2 时间 62“ 41“ 58“ 80“ 101“ 31“ 86“ 70“ 61“ 41“ 难易程度 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 表2. 91卫图测量十块样地的数据分析 GPS工具箱软件作为手机等移动设备的app软件，只要该设备具有卫星定位功能即可参与精确使用，其测量原理与手持GPS设备相仿 [ 5 ]，链接卫星群点，精确定位当前坐标，再使用里面测量点、线、面等选项功能从而达到精确测量的目的。 利用GPS工具箱软件测量十块样品地面积(面积3)，以及利用GPS工具箱软件测量该样品地面积的精确度、所用时间、难易度(以其难易程度按照1~5划分，1为最简易，5为最难)结果见表3： Table 3 The data analysis of ten sample plots measured by GPS toolbo 地点 中央花园 篮球场 人工足球场 塑胶操场 浣池 羽毛球场 下沉广场 金鹰北广场 金鹰南广场 南财广场 面积3 461.22 m 2 376.30 m 2 6756.65 m 2 9911.09 m 2 1019.19 m 2 137.11 m 2 659.76 m 2 295.91 m 2 73.99 m 2 56.14 m 2 误差值 1.07 m 2 0.04 m 2 19.25 m 2 6.68 m 2 17.79 m 2 1.85 m 2 7.08 m 2 15.41 m 2 5.62 m 2 2.00 m 2 时间 70“ 66“ 282“ 331“ 125“ 41“ 89“ 56“ 25“ 25“ 难易程度 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 表3. GPS工具箱测量十块样地的数据分析 图新地球软件使用原理和91卫图相似，其与91卫图相比较来说更方便操作，用户界面也简洁明了 [ 6 ]。 利用图新地球软件测量十块样品地面积(面积4)，以及利用GPS工具箱软件测量该样品地面积的精确度、所用时间、难易度(以其难易程度按照1~5划分，1为最简易，5为最难)结果见表4： Table 4 Analysis of ten sample plots of LocaSpace Viewe 地点 中央花园 篮球场 人工足球场 塑胶操场 浣池 羽毛球场 下沉广场 金鹰北广场 金鹰南广场 南财广场 面积4 461.27 m 2 379.91 m 2 6747.44 m 2 9926.50 m 2 1010.56 m 2 135.79 m 2 658.62 m 2 285.14 m 2 81.50 m 2 60.62 m 2 误差值 1.12 m 2 3.65 m 2 10.04 m 2 8.73 m 2 9.16 m 2 0.53 m 2 5.96 m 2 4.64 m 2 1.89 m 2 2.48 m 2 时间 59“ 35“ 40“ 70“ 95“ 24“ 60“ 62“ 59“ 39“ 难易程度 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 表4. 图新地球测量十块样地的数据分析 4.2. 分析与比较 经过数据对比我们得出了以下结果：在林地面积计算的准确度这一项目中，91卫图和图新地球准确度相仿，而GPS工具箱的准确度是不如其他两款软件。 在计算林地面积所用时间这一项目中，图新地球发挥了它软件用户界面简洁明了这一特点，用时是最短的，而利用GPS工具箱测量林地面积是用时最长的，因为其他两款软件都可以在电脑端实现远程操作求面积，而GPS工具箱则要求使用者必须到现场进行徒步测量。 在使用计算林地面积的难易程度这一项目中，91卫图是最难使用的，而是因为其软件版本老化，近几年无技术更新，而其他两款软件的操作难度都比较简单，适用于大众，尤其是GPS工具箱；在实用度上，图新地球是最实用的测量软件，因为图新地球软件不仅用户界面简洁明了，而且在功能中，也添加了新的“3D建模”技术，更实用于现实中各种复杂地形的林地面积计算。 通过这四个项目的测量数据对比我们可以得知，图新地球不管是准确度、测量时间、实用度、都要比91卫图和GPS工具箱要好，而它庞大的数据库和即时更新的卫星地图，也让人们使用起来比其他两款软件都要便利许多。虽然不足的地方是使用难度偏高，需要使用者进行专业化的培训，但因为图新地球发布的时间久，其功能相对比较完善，全球适用，局限性小，所以进行专业化培训也是大有裨益的。 在经过我们实际操作的过程中我们发现。如果要测量不规则的林地面积，那么由谷歌公司创造研发的测量软件，拥有全球领先的计算水平的91卫图与图新地球更加适合，其中图新地球的功能，更能解决在某些地形偏复杂的地方不好计算其实际面积的问题；而GPS工具箱则适用于需要现场实地测量的案件，比如树林里，卫星图被树木遮挡的地方，灵活性性高。
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user: 5. 结论与讨论 5.1. 结论 在实际生活中，涉林案件林地面积计算主要由国家土地资源局或林业司法鉴定中心负责，一般公安机关因缺乏技术型人才或专业设备通常不具备计算涉林案件林地面积的条件，所以如何将涉林案件林地面积计算方法应用到公安机关才是我们要解决的问题。故而，这几种软件的综合表现以及实用性就是要考察的重中之重。 从实验的结果角度分析，图新地球的各项表现优异，尤其是在一些复杂地形的面积计算中，3D建模技术就可以很好的避开其他软件棘手的坡度问题，加上其使用方法简便、版本更新迅速等优点，所以图新地球可以完美胜任涉林案件林地面积计算这份工作。 5.2. 弊端及前景 图新地球作为使用卫星定位来精确导向所在地坐标的软件，和其他定位类软件相似，受高空遮挡物的影响，部分地形没有准确的显示其边缘，比如：茂密树林中的地面、高空积云遮挡的地面等。无法在电脑端显示地形边界，也就无法在电脑端精确计算林地面积。所以，当遇到此类情况时，就必须用手持GPS来辅助软件进行定位。 在相同的环境因素影响下，手持GPS设备的工作效率和GPS工具箱相仿，二者原理一致，而GPS工具箱因其是手机软件的原因又有方便易携带的特点，所以同样可以辅助图新地球进行工作，发挥其主观灵活性的特点。所以采用二者相结合的工作方式既能准确与高效的完成计算任务，也能避免其他不利因产生的影响，让涉林案件林地面积计算工作能够顺利展开。
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user: 摘要 近年来，随着纳米银(AgNPs)材料的迅速发展，越来越多的纳米银颗粒不可避免的被释放到水环境中，进入水环境中的AgNPs可能会对环境中的许多物种产生毒性作用，因此，AgNPs生态毒理学研究引起了国内外学者的广泛重视。本文主要总结了水环境中AgNPs的来源、AgNPs的迁移转化机制、AgNPs对水环境中不同种类微生物的毒性效应以及AgNPs毒性效应的影响因素，最后在现有研究基础之上，展望了AgNPs生态毒性效应的未来研究方向。
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user: 1. 引言 纳米材料具有独特的小尺寸效应、表面效应、量子尺寸效应，在生物医学、能源、信息技术和环境污染治理等诸多领域得到了广泛应用 [ 1 ] [ 2 ]。近年来，随着纳米材料的大量生产和广泛应用使其不可避免地排放到水环境中，因此，纳米材料对环境的污染问题备受关注 [ 3 ]。纳米银颗粒(Ag Nanoparticles， AgNPs)具有优异的抗菌性、化学稳定性和催化性能，应诸多领域表现出了良好的发展前景，如在纺织领域，可应用于制备抗菌服饰、抗菌鞋袜；在催化领域，可应用于乙烯氧化反应催化剂；在电子领域，可用于电铸的银涂覆材料等，可见，AgNPs是目前应用最多、最具有发展前景的纳米材料之一，并且有相关文献报道了AgNPs在众多纳米材料中也表现出较强的毒性 [ 4 ]。 近年来，大量研究表明AgNPs对水环境中的多种生物构成了严重的威胁，在水环境中的AgNPs不但自身有较强的毒性效应，其特殊的理化性质和吸附性，还能与水中其他污染物相互作用，成为污染物的传输工具，通过自身的迁移转化改变其他污染物的环境行为，进一步产生污染物复合毒理效应 [ 5 ] [ 6 ]，可见，对AgNPs的水生态毒性的研究具有科学意义。最近几年对AgNPs的水生态毒性的研究方面也开展了大量工作，但对于AgNPs的迁移转化机制以及所表现出来的毒性效应尚未得到系统的论述，鉴于此，本文总结了AgNPs在水环境中的来源和迁移转化机制，重点阐述了AgNPs对水环境中微生物的毒性效应及毒性效应的影响因素，以期为AgNPs在水环境中的毒性效应研究工作提供一定的理论指导。
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user: 2. 纳米银简介 纳米材料是指在三维尺度上至少有一维尺度在1~100 nm大小的物质，纳米材料(Nanomaterial)是新型污染物的重要代表，由于具有诸多的理化特性和复杂多变的环境行为，纳米材料的生物安全性和环境毒理效应已成为目前科学研究的热点。AgNPs具有优异的导电导热性能、化学稳定性、催化性能、非线性光学性能以及广谱抗菌性能，成为目前发展迅速、应用最为广泛的纳米材料之一，该材料在油印、微电子、医疗成像和抗菌除臭等领域均表现出良好的发展前景，目前全世界每年生产的AgNPs约为500吨，预计其产量每年都会增加 [ 7 ] [ 8 ]。然而，正是由于AgNPs本身独特的性质，使得该材料呈现出特有的生物毒性和环境效应，有研究表明AgNPs的大量使用使其进入到环境中，增加了对环境和人类健康的风险 [ 9 ]。因此，近年来，大量研究人员开展了AgNPs对生物健康及生态安全影响的研究工作，并取得了阶段性的进展。
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user: 3. 水环境中纳米银的来源 一般而言，环境中AgNPs的来源主要有两种方式：一是天然形成，天然形成AgNPs的来源比较广泛，环境中的细菌、真菌以及动植物都有可能形成AgNPs；二是日常用品及生产过程中的排放，人类生产生活是AgNPs进入水环境的主要来源。近年来，由于AgNPs作为原材料在日用产品中的广泛应用，不可避免地会通过各种途经进入水体环境中。首先，在AgNPs的生产、加工过程中有大量的纳米银通过废水排放进入水环境；其次，在AgNPs日常用品如抗菌服饰、防辐射面料的使用过程中进入环境。有研究显示已在未经处理的废水中检测出AgNPs浓度为1.90 ng/mL [ 10 ]，其进入水体环境后将发生迁移、转化，导致其价态与种类的变化。有6种商用纳米银的袜子洗涂后释放到水中的银的浓度高达1300 µg/L [ 11 ]。目前，在调查研究的一千多种纳米产品中，约20%含有AgNPs，大部分的AgNPs最后将进入水体环境。在天然日光照射下，环境水体(如河水)中的溶解性有机质都可将银离子还原为零价纳米银。
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user: 4. 纳米银的毒性效应研究现状 影响AgNPs毒性的因素包括AgNPs的粒径大小、表面包裹物以及环境中的离子强度等。近些年，有大量文献报道了粒径、表面包裹物、溶液中离子强度通过影响AgNPs的环境行为和生物有效性，间接影响AgNPs的毒性及环境影响 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。 4.1. 表面包裹物对AgNPs毒性的影响 聚乙烯吡咯烷酮(PVP)、柠檬酸、油胺(OA)、十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)等是比较常见的AgNPs的包裹物。有研究报道 [ 15 ] 聚乙烯吡咯烷酮–纳米银(PVP-AgNPs)和柠檬酸钠–纳米银(Citrate-AgNPs)这两种不同的纳米银的毒性效应，结果显示：当纳米银低于一定浓度时，反而刺激微生物生长。相对于空白对照，0.34 mg/L PVP-AgNPs刺激大肠杆菌的存活率达到129.9%，1~3 mg/L的Citrate-AgNPs也使得黄孢原毛平革菌的存活率高于对照组，并且在一定浓度下，AgNPs对微生物具有较好的抑制作用，通过在纳米银染毒实验中加入相关的环境基团半胱氨酸和无机阴离子S 2− 、Cl − 和 PO 4 3 − ，测定这些基团对纳米银毒性的影响，发现半胱氨酸和无机阴离子都可以与AgNPs上的银离子络合，从而影响AgNPs的毒性行为，对于具有毒性的高浓度纳米银，半胱氨酸和硫离子可以诱发它的“毒物兴奋效应”，转变成对微生物的刺激作用，由于Cl − 和 PO 4 3 − 对银离子较弱的结合能力，不会诱导AgNPs的刺激作用；因此，环境基团对纳米银的这种“毒物兴奋效应”与硫化率有关。 4.2. 粒径尺寸对AgNPs毒性的影响 黄俊 [ 16 ] 研究了3种不同粒径的AgNPs对典型海洋微藻中肋骨条藻(Skeletonema costatum)的毒性效应，结果表明：3种AgNPs对硅藻细胞生长都有不同程度的生长抑制效应，在细胞毒性方面，粒径分别为10 nm和20 nm两种尺寸的AgNPs的毒性效应主要取决于其在水环境中的粒径和浓度，在浓度小于500 μg∙L −1 时，20 nm的AgNPs毒性更大；在浓度 ≥ 500 μg∙L −1 时，10 nm的AgNPs表现出更大的毒性，这充分表明了粒径对AgNPs的毒性效应影响显著，并且随着AgNPs粒径的减小，毒性增大。此外，还有研究中还发现了AgNPs对水生生物的毒性还与水环境中的光强、温度、盐度、PH、溶解氧、有机质、营养盐等的理化因子密切相关，例如，光照可促进小粒径AgNPs的尺寸快速增加并形成团聚体，从而导致Ag + 释放量的减少，进而显著减小AgNPs的毒性 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]。 4.3. 环境中离子强度对AgNPs毒性的影响 离子强度作为一种重要的环境因素，对AgNPs的物化性质有着重要大的影响，进而在一定的暴露条件下，影响了AgNPs的转化。在高离子强度的环境下，颗粒之间的静电斥力被减弱，降低了AgNPs表面的双电层，引起AgNPs胶体聚集 [ 20 ]。杨亚宁 [ 21 ] 以秀丽线虫为研究对象，探讨了环境中离子强度对AgNPs物化性质和生物毒性效应之间的内在联系，生物学毒性效应的影响结果表明：随着溶液离子强度的增加，纳米银对线虫的毒性效应也随之增加；离子强度对纳米银生态毒性效应的影响表明：纳米银经食物链传递后仍可以化学镀镍磷合金沉积速度的研究诱导高营养级生物秀丽线虫的生殖及神经毒性，并且在高离子强度溶液下，纳米银经食物链传递后毒性效应增加。
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user: 5. 水环境中纳米银的迁移转化途径 AgNPs在水环境中的迁移转化、归趋等环境行为与毒性之间关系密切，而且其化学价态的变化往往与其毒性大小密切相关。当AgNPs进入水环境中，零价态的银可能被氧化释放出毒性更强的Ag + [ 22 ]。冯雯瑞 [ 23 ] 通过测定城镇污水中痕量AgNPs，并对活性污泥对AgNPs的吸附特性和机理以及AgNPs在水环境中的团聚行为进行研究，在10℃~30℃下AgNPs的最大吸附量范围12~32 mg∙g −1 ，AgNPs受到静电排斥、团聚沉降和氧化硫化作用，通过与活性污泥表面絮凝体形成氢键以及结合活性污泥上的伯胺基(R-NH 2 )的方式被吸附，并且吸附到活性污泥上的AgNPs主要以+1价氧化状态存在。
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user: 6. 结语和展望 近些年，国内外对AgNPs在水环境中的毒性效应研究虽然有了阶段性的进展，但仍存在一些问题亟需解决。首先，对于AgNPs在制备过程中需要添加大量分散助剂，在改变AgNPs表面特性的同时，其生物效应也会发生变化，因此，对其所表现出来的毒性效应，尚未有充分的数据证实是AgNPs本身作用，还是分散剂的作用，抑或是两者的联合作用；其次，现阶段对AgNPs生物效应的研究中，大部分局限于单一生物的毒性效应研究，其结果并不能真实反映AgNPs在水生环境中的毒性。 今后在开展AgNPs毒性效应的研究工作中，应更偏向于一些细致性的工作，加强对分散助剂和AgNPs两者之间关系的毒性效应研究，此外，还要充分论证复杂水环境条件下AgNPs与有机污染物的微观作用机制，对开发基于AgNPs的水污染控制与修复新技术具有重要的指导意义。
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user: 摘要 球囊霉素相关土壤蛋白(GRSP)是由丛枝菌根真菌(AMF)产生的一种糖蛋白。GRSP在土壤中占据着相当重要的地位，首先作为一种糖蛋白，GRSP有很好的粘性，是一种良好的团聚体结合剂，被称为“超级胶水”，极大限度地提高土壤团聚体的稳定性，改善土壤的理化特性。其次，GRSP是土壤有机碳(SOC)和土壤氮(N)的重要组成部分，对土壤有机碳的稳定起着重要作用。砍伐干扰对森林生态系统造成巨大的负面影响，导致理化性质变化及土壤中GRSP的变化。而GRSP的变化不仅影响土壤团聚性的稳定性和程度，而且其作为重要的土壤有机C库，它的变化可能会导致土壤C库的重要损失，减弱土壤的C汇能力。本文以森林砍伐干扰后自然恢复及伐后土地利用转变GRSP的变化为述，帮助于我们了解砍伐干扰后森林生态系统土壤的恢复状况，以期为后续森林生态系统土壤恢复提供科学评价和应对策略。
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user: 1. 引言 在自然界中，干扰现象无处不在 [ 1 ]，一直以来都是人们备受关注的问题，随着人为活动的日益加重，人类对干扰的生态学作用越来越正视。干扰会改变植物群落的物种构成、环境状况和丰富度等，进而影响植物群落的结构和功能 [ 2 ]。其中，森林砍伐是植物群落中非常普遍的一种干扰类型 [ 3 ]，森林砍伐造成植被严重破坏，降低了土壤中菌根和微生物的活动能力，影响土壤中养分、水分状况以及空气的流通，造成高肥力的土壤严重流失，从而导致地力衰弱，对整个森林生态系统造成很大的扰动 [ 4 ]。 球囊霉素(glomalin)是由丛枝菌根真菌(arbuscular mycorrhizal fungi， AMF)产生的一种含有金属离子的耐热糖蛋白 [ 5 ]，在土壤中占据相当重要的作用，它不仅在土壤中发挥“超级胶”的作用 [ 6 ]，同时是SOC库中C的最重要来源 [ 7 ]。球囊霉素的研究是一个不断完善、深入的过程，早在1996年Sara F. Wright使用12份从美国中部采集来的酸性土壤作为实验材料，提取出球囊霉素 [ 5 ]。球囊霉素研究的起步较晚且当时的技术水平对于球囊霉素的认识研究一直都没有实质性的进展。随着科学技术的发展，色谱、质谱技术被广泛应用，Gadkar等人于2006年对球囊霉素进行了基因测序，并取得了其基因序列，首次确定了球囊霉素的基本属性，为今后的对球囊霉素其他方面特性以及其对陆地生态系统功能作用研究奠定基础 [ 8 ]。此后，球囊霉素迅速成为国内研究的热点，随着球囊霉素的发现及相关研究的深入，因其在土壤结构和土壤有机质组成中性质功能的重要性，球囊霉素引起相关领域的科学工作者极大的关注。大量研究表明，球囊霉素不仅可以提高土壤的肥力，还有利于植物根系的生长，进而提高生态系统的生产力，是植物、真菌、土壤相互作用的重要媒介物质 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 由于受到研究手段的限制在自然生态系统，特别是森林生态系统球囊霉素相关报道目前还仍然较少。我国对于球囊霉素的研究相对更晚，2006年以前我国尚无关于球囊霉素的报道。近年来，国内大批科研工作者对其展开相关研究，如王文杰等人发现，从表土到深层，球囊霉素含量呈线性递减，深层土壤中的球囊霉素积累量要低得多，而它们对土壤有机碳和养分的贡献却是表层土壤的1.1~1.3倍，说明深层土壤中与球囊霉素相关的碳和养分与表层土壤相比具有重要的意义 [ 12 ]。权常欣等人通过测定广东省森林表层土壤GRSP含量、土壤理化性质，发现植被起源和植被类型对GRSP含量的影响不显著 [ 13 ]。 另外，许多研究表明，森林干扰会降低球囊霉素的积累，从而降低土壤团聚性的稳定性和程度 [ 14 ]。本文介绍了球囊霉素的来源和特性以及生态学功能，重点以森林砍伐干扰后自然恢复及伐后土地利用转变土壤理化性质的变化以及球囊霉素的动态为研究对象，分析球囊霉素在土壤中的含量分布状况，评述了砍伐干扰对森林土壤球囊霉素的影响，以期为森林干扰后土壤恢复状况的判定提供参考依据。
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user: 3. 森林砍伐对土壤基本理化性质和球囊霉素的影响 3.1. 森林砍伐对土壤基本理化性质的影响 森林砍伐及其转变引起一系列土壤理化性质变化。这种干扰方式主要会影响土壤的孔隙度、渗透性、蓄水量、质地以及土壤C、N、P、有机质、PH等理化性质。森林土质疏松，土壤物理结构良好、有较高的孔隙度、透水性和透气性强。森林砍伐及后期土地利用转变会影响森林生态系统的土壤蓄水量，森林遭砍伐干扰后，植物的根系在土壤中分布较浅，土壤孔隙减少，尤其非毛管孔隙的显著减少，导致持水能力降低，也使土壤的蓄水量减小。另外，由于森林植被遭破坏后凋落物的显著减少，导致土壤微生物的活动减弱，土壤孔隙度变小，从而土壤渗透性也降低。如阔叶红松林皆伐后形成的草地的初渗率和稳渗率只相当于原始红松林的30%~60%，极大地降低了森林土壤的渗透性能 [ 43 ]。 在砍伐干扰停止后的森林次生演替过程中，对于土壤C、N、P的研究，通常认为土壤C、N和P随着时间的推移会增加 [ 44 ] [ 45 ]。有研究发现，森林砍伐造成的土壤碳的变化，会导致表层的TOC降低20%~50% [ 46 ]。砍伐干扰的森林退化会导致土壤N库和P库含量的显著下降，主要是由于砍伐干扰造成的生物量严重输出，增快了N、P元素的流失 [ 47 ] [ 48 ]。随着演替植被的恢复，地表植被类型由草本植物转变为森林，进入土壤的凋落物增加促进了SOC和N的积累。造林后植被类型变化不大，SOC和N含量增加缓慢。SOC和N含量的最大值出现在森林群落的顶峰阶段。植被恢复年限对P周转效率影响不大，这可能与土壤P主要与母质和气候有关，受植被影响较小 [ 49 ] [ 50 ]。 SOC矿化速率的改变是森林在砍伐干扰后土地利用的变化对SOC分解速率影响的重要体现 [ 51 ]。例如，温带森林转变成耕地至25年后，SOC含量在此期间缓慢降低到最初的50% [ 52 ]。也有研究表明，当森林转变为耕地后不会影响土壤C矿化速率，这可能与耕作过程中的施肥有关或者是其它因素所致 [ 53 ]。土地利用方式转变也显著影响土壤pH值，森林土壤PH受植被影响较大，林地调落物量与土壤的酸化程度关系密切，凋落物中含有单宁、树脂和木质素等，其分解可产生酸性物质，且林地的腐殖质含量较高，从而对林地表层土壤的酸化产生显著影响 [ 7 ] [ 54 ]；而在森林被砍伐转变成耕地后，植被骤减，调落物减少，其土壤PH主要是作物根系生长过程中分泌有机酸对其产生影响 [ 55 ]。 3.2. 森林砍伐后森林土壤球囊霉素动态 3.2.1. 森林砍伐及土地利用转变球囊霉素动态 越来越多的研究表明，AMF多样性受到人为干扰的负面影响 [ 56 ] [ 57 ] [ 58 ]，有证据表明，不同的AMF物种合成GRSP的能力不同 [ 59 ]，外生菌根与AM植物种类比例的严重干扰和干扰相关的变化可能会影响土壤中GRSP的浓度，导致GRSP的积累下降，从而降低土壤团聚化的稳定性和程度 [ 14 ]。Helen A. Violi在研究中发现，当成熟热带雨林转变为松林、耕地、牧场和灌木草本植物群落后，总体而言，干扰对GRSP的影响很大，对AMF群落的影响不大。但是在所研究的松林样地中，尽管成熟林向松林的转变致使AMF群落和寄主植物发生变化，但土壤中的GRSP没有较大变化，由于之前成熟的森林群落(包括AM植物)的强烈影响、GRSP的缓慢分解速率以及在这些地点使用的非机械化选择性采伐作业对土壤的干扰较小，所以当成熟的森林转变为以松树为主的森林时，土壤中的GRSP浓度没有发生显著变化，这可能是该松林土壤中GRSP浓度高的原因 [ 60 ]。 另外，当森林转变为耕地的土地利用变化对GRSP产生很大影响，根据研究，土壤的干扰会影响GRSP浓度和土壤的结构稳定性，这一点在森林转变为耕地的案例中得到了验证 [ 28 ] [ 61 ] [ 62 ]。对温带土壤AM真菌群落的生态组成和功能的研究表明，森林土壤AMF的多样性高于农业土壤 [ 63 ] [ 64 ]。未受干扰的森林生态系统的土壤样品比受干扰的耕地生态系统的土壤样品具有更高的GRSP含量，因为在未受干扰的森林生态系统中大量的AM真菌繁殖导致了比受干扰的耕地生态系统更丰富的GRSP的产生，而在受干扰的耕地生态系统中，菌丝网络的破坏会导致GRSP的产生减少 [ 63 ] [ 65 ] [ 66 ]。与GRSP相似，未受干扰的森林生态系统土壤C、N含量较高。同时，这些土壤因子的含量也受GRSP的影响。 3.2.2. 森林砍伐后植被自然恢复球囊霉素动态 森林砍伐造成生态系统严重破坏，而自然演替对恢复已退化生态系统意义重大。自然演替恢复可以显著提高土壤中各团聚体中GRSP的浓度 [ 67 ]。随着植被恢复年限的增加，GRSP-E和GRSP-T含量增加，从草本群落阶段到灌木群落阶段，从灌木群落阶段到顶端林阶段，含量迅速增加。这可能是由于植被恢复过程中主要物种的变化影响了GRSP累积速率。GRSP-E被认为是近期产生的蛋白，而GRSP-T是近期和过去产生的蛋白总和 [ 5 ] [ 29 ]。因此，GRSP-E更为敏感，GRSP-T的快速积累期由于滞后作用出现得比GRSP-E晚。GRSP-E/GRSP-T比率可以反映降解速率的差异和土壤GRSP的潜在增加 [ 68 ]。GRSP-E在灌木群落阶段占GRSP-T的比例最高，表明在灌木群落阶段GRSP降解最低，有利于SOC的积累和储存 [ 69 ]。黄土高原天然植被恢复后团聚体稳定性显著提高，恢复6~7年后达到稳定状态 [ 70 ] [ 71 ]，也说明植被的自然恢复可以有效地增加GRSP、土壤养分和结构，自然恢复22~32年GRSP积累迅速、大团聚体的形成、微团聚体的减少和平均重量直径迅速增大，土壤团聚体稳定性和各土壤团聚体中GRSP、SOC、活性碳(AC)、TN和TP的含量显著增加。在7~32年间，微团聚体中最稳固的C显著增加0.887 g∙kg −1 ，自然植被恢复32年后促进了土壤C、N的恢复，提高了土壤SOC和土壤团聚体的稳定性，这在很大程度上是通过GRSP在大团聚体和微团聚体中的积累和再分配来实现的 [ 72 ]。同时，有报道称，在植被演替早期，团聚体的稳定性有所增强，在中晚期，团聚体的稳定性又有所下降 [ 73 ]。 与森林生态系统植被的自然恢复相比，王琼等发现，通过30年的杨树造林，可以改善退化耕地土壤的容重(降低4%)和电导率(降低34%)。然而，与顶极原始林调查的土壤性质水平相比，造林引起的土壤变化仍然很小，在退化耕地上造林30年还不足以使GRSP恢复到未退化原始林的水平，这意味着通过植树造林恢复土壤属性需要更长的时间 [ 27 ]。
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user: 4. 结论 森林砍伐造成生态系统的严重破坏，导致森林土壤理化性质等的改变，持水能力降低，土壤微生物的活动减弱，土壤渗透性也降低。砍伐干扰的森林退化导致土壤N库和P库和SOC含量的显著下降。而GRSP在土壤生态系统中占据着相当重要的作用，森林砍伐导致土地利用方式转变的干扰对GRSP的影响很大，尤其当森林转变为耕地的土地利用变化对GRSP的影响最为显著。而森林在砍伐后自然演替恢复可以显著提高土壤中各团聚体中GRSP的浓度。另外，与森林生态系统植被的自然恢复相比，通过植树造林恢复土壤GRSP及其属性需要更长的时间。
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user: 5. 展望 目前GRSP的研究，是国内外研究的一大热点，此前主要是针对GRSP相关土壤蛋白的提取方法进行了不断的完善以及对GRSP的结构、组成、分类和环境功能进行了深入的研究。但在对GRSP研究过程中还存在一些机制不是非常明确，依据当前水平的研究很难阐明这些不确定的机制，因此以后需要加强微观领域的研究，如分子水平的研究。当前对于GRSP的研究大方向多集中于其生态功能的研究。如农业耕地中的GRSP作用机理及其与土壤肥力的协调关系研究和人为活动造成土壤污染后重金属固定的相关研究，以及土地利用变化及农田退耕自然恢复后GRSP相应变化的研究。但是对于森林砍伐干扰后自然恢复及伐后土地利用转变GRSP的动态研究鲜有报道，例如，森林在砍伐干扰后自然恢复过程中GRSP含量是否会随恢复年限的加长而增加，以及恢复到峰值所需时间的长短，在不同土壤深度又会呈现怎样变化规律等。未来对于GRSP在该方面的研究亟待进一步开展，为森林被砍伐干扰后的土壤恢复状况提供科学评价依据和响应策略，以便在后续森林生态系统土壤恢复的各个阶段维持养分平衡。
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user: 摘要 山水林田湖草是一个生命共同体。为大力推进生态文明建设，促进林草资源统筹发展，本文系统阐述了推动森林和草原生态系统良性循环的同时，要以科技创新和技术进步为动力，加快建立林草有害生物智能化监测预警体系，创新林草有害生物自动识别技术，加强林草有害生物监测、检疫与种类鉴定。
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user: 1. 引言 建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计，随着习近平总书记“绿水青山就是金山银山”(2005年)、构建“山水林田湖草”生命共同体(2018年)等相关理念与论断的提出，更是将生态文明建设提升到前所未有的高度，全面解析了生态文明建设与中华民族伟大复兴之间的耦合关系。 山水林田湖草是一个生命共同体，“人的命脉在田，田的命脉在水，水的命脉在山，山的命脉在土，土的命脉在树”。这不仅充分阐述了各要素生态过程相互影响、相互制约的内在机制关系，更说明了“森林和草原”作为陆地生态系统的重要组成部分，对生命共同体的构建起着至关重要的作用，是建设生态文明的重要着力点。据统计，截止2017年，我国森林面积252.8万km 2 ，占总面积的36.94%，草原面积219.3万km 2 ，占总面积的32.05% [ 1 ]，森林和草原不仅具有调节气候、涵养水源、防风固沙、维护生物多样性和维持生态系统平衡等重要生态功能，更兼具提高土地生产力、改善生态环境、保护生物多样性和高效利用自然资源等多方优势，甚至对整个生态环境系统的稳定与发展具有重要影响。 然而，森林和草原虽为可更新资源，但并非取之不尽用之不竭。长期以来，受持续增长的人口压力、经济的迅速发展、高强度的国土开发建设活动、自然资源大范围开发利用等因素影响，我国森林资源总量严重不足，森林覆盖率为21.66%，仅为世界平均水平的71%，草原退化面积约高达90万km 2 ，占现有草地面积的33%，全国水土流失面积高达38.2%，给生态环境带来极大的压力与破坏，灾害频发，生态系统严重退化等环境问题的日益突出，严重制约了森林和草原生态系统服务功能，给人类的生产生活造成了严重影响。 因此，仍需全面加强森林和草原生态系统保护，不断优化格局，提升服务功能，推动森林和草原生态系统良性循环。