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生物因素

       3.2.4.1 土壤微生物新陈代谢动态特征及对岩溶生态系统的驱动作用（桂林岩溶试验场的野外定位监测）

       æ¡‚林岩溶试验场是一典型的峰丛洼地，地处亚热带季风区，多年平均气温.8℃，多年平均降雨量为.2mm，降雨分配不均匀，4～8月的总降雨量占全年降雨量的.%，9月至次年3月的降雨占全年的.%。构成场区峰丛洼地的岩溶地层为上泥盆统融县组（D3r），主要岩石成分为浅灰色至白色致密质纯中厚层泥亮晶颗粒石灰岩。场区第四纪的地层，主要是残坡积层，以灰褐色、棕褐色、棕色石灰土为主。在山体的上部土壤稀薄，山坡土壤较厚，可达1～1.5m，洼地中的土壤层厚可达5～6m，土壤覆盖率约为%。用简易比重计法测得坡地土壤质地如表3-。

       è¡¨3- 桂林岩溶试验场坡地土壤不同层位的质地（wB/%）

       åœºåŒºè¦†ç›–次生灌丛群落，树高2～2.5m，多刺、叶革质及小叶型，表现出喜钙和耐旱性。主要树种有石山樟、广西芒林、黄荆、火棘、竹叶椒、穿破石、云石、石岩枫、崖棕、石山巴豆、南天竹、水竹、杨奶、九龙藤、桂林紫微、苞茅、零余薯。覆盖度为%～%。

       ä¸ºäº†æ­ç¤ºåœŸå£¤å¾®ç”Ÿç‰©æ´»åŠ¨ä¸Žå²©æº¶ç”Ÿæ€ç³»ç»Ÿè¿è¡Œä¹‹é—´çš„关系，除了对气温、降雨进行了动态监测外，还选择了土壤微生物的新陈代谢指标及岩溶发育强度指标进行了监测。土壤微生物的新陈代谢指标为：土壤剖面中CO2浓度、土壤呼吸、土壤微生物量碳、土壤水溶性有机碳；岩溶发育强度指标为土下碳酸盐岩溶蚀速率。其监测的方法：

       åœŸå£¤å‰–面中CO2浓度：用自制的土壤CO2采集装置（何师意，），监测用日本Gestec公司产的Gastec真空泵和专制的CO2测试管，观测周期为每月1次；

       åœŸå£¤å‘¼å¸ï¼šç¢±å¸æ”¶æ³•æµ‹è¯•åœŸå£¤å‘¼å¸é€ŸçŽ‡ï¼ˆAL 佩奇等，）；

       åœŸå£¤å¾®ç”Ÿç‰©é‡ç¢³ã€åœŸå£¤æ°´æº¶æ€§æœ‰æœºç¢³ï¼šæŒ‰æ·±åº¦0～cm、～cm每月取土样，在冰箱中保鲜；土壤微生物量用氯仿-熏蒸-培养提取法（Vance E D et al.，）；土壤水溶性有机碳用总有机碳分析仪（鲁如坤，）；

       ç¢³é…¸ç›å²©æº¶èš€çŽ‡ï¼šç”¨æ ‡å‡†æº¶èš€è¯•ç‰‡è§‚测岩石溶蚀速率。

       ï¼ˆ1）土壤微生物量碳的月动态

       åœŸå£¤å¾®ç”Ÿç‰©æ˜¯é™†åœ°ç”Ÿæ€ç³»ç»Ÿä¸­é‡è¦çš„组成部分，在其生命活动过程中，不断同化环境中的碳，同时又向外界代谢释放不同形态的碳成分，因此，微生物调控着土壤环境中的碳循环和生物有效性营养成分的供给，从而与陆地生态系统的初级生产力密切相关（Jenkison D S et al.，；Zak D R et al.，）。在以往的研究中，人们关注了陆地生态系统类型（森林、草地）、农田耕作措施（Salinas-Garcia J R et al.，）、管理模式的差异对土壤微生物量的影响。而对岩溶动力系统中土壤微生物的生态观测及其代谢产物CO2、DOC（溶解有机碳）对岩溶生态系统的驱动关注不够。

       ä»Žå¾®ç”Ÿç‰©é‡ç¢³çš„月变化（以垭口土壤深度0～cm的土壤微生物量碳为例）（图3-）看，土壤微生物量碳与气温动态呈显著的负相关，即土壤微生物量在炎热的夏季出现最低值（mg/kg），而在寒冷的冬季土壤微生物量碳出现最高值（.mg/kg）。从图上看微生物量碳与降雨之间似乎没有明显的对应关系。对这一现象的正确认识，将是对土壤环境中生物驱动岩溶发育机理认识的深入。

       å›¾3- 桂林岩溶试验场垭口0～cm土壤微生物量碳的动态与气温、降雨间的关系

       â… .土壤微生物的基本特征

       åœŸå£¤å¾®ç”Ÿç‰©æ˜¯åœŸå£¤çŽ¯å¢ƒä¸­æžä¸ºæ´»è·ƒçš„活性组分，尽管其含量仅为土壤有机碳的1%～4%，但土壤微生物具有极高的繁殖能力和极短的生命周期，在良好的条件下，细菌的生命周期仅为～min，真菌只需几个小时就可以更新一代，伤亡的微生物体是新生微生物最好的营养物质来源，也最易被分解成终极产物CO2（Marumoto T，），因此，有理由认为伤亡的微生物体是土壤呼吸产生CO2的重要源之一。在影响土壤微生物量动态变化的因素中，温度是主要的（Grisi B，），同时土壤的干湿交替是加速土壤微生物量循环速度的重要动因（McGill W B et al.，；Ross D J，），因为大多数土壤微生物无法适应低的土壤湿度（Reid D S，）。由此可以认为土壤微生物是土壤环境中物质循环的“不断更新的动态驱动器”。“不断更新”是指土壤微生物体的生命周期极短，老的微生物体不间断地被新的微生物体所取代；“动态驱动器”是指微生物是土壤环境中有机质（包括微生物体本身）分解产生代谢产物的直接驱动力，而且活的微生物群也处于不断的变化之中。

       â…¡.对土壤微生物量碳在夏季出现最低值、冬季出现最高值的理解

       åœ¨å†¬å­£ï¼Œè™½ç„¶æ¸©åº¦åä½Žï¼Œé™é›¨é‡åå°‘，但低的蒸发量，能够保持土壤有较高的土壤湿度，同时土壤的干湿交替发生的频率亦很小，使得土壤微生物量的周转速率降低，周转周期变长，土壤微生物量得以累积，此其一；其二，进入秋冬季，枯枝落叶增加，新鲜有机质的输入，能刺激微生物量的增加，C标记示踪技术，揭示了植物残体在土壤中的分解首先转移到微生物体内（Van Gestel et al.，）。

       ï¼ˆ2）土壤微生物量碳与土壤呼吸、土壤溶解有机碳之间的关系

       â… .土壤呼吸的月动态

       åœŸå£¤å‘¼å¸æ˜¯æŒ‡åœŸå£¤ä¸­æ´»çš„、有代谢作用的实体，在代谢过程中吸收氧和释放CO2的强度。它有两个来源。生物来源：土壤微生物、土壤植物根系、土壤原生动物的呼吸；非生物来源：土壤环境中有机碳的化学氧化作用。在这些来源中土壤微生物的呼吸是主要的（郑洪元，），因此，土壤呼吸强度能反应土壤中有机质的分解，以及土壤有效养分的状况。很早就有人将它作为土壤微生物总的活性指标及作为评价土壤肥力的指标之一（李振高，）。在岩溶地区土壤生态系统中，土壤呼吸产生CO2以及CO2在土壤中的迁移，不仅与全球碳循环密切相关（Rattan Lai，；Wallace S B，et al.，），而且在岩溶地区，可使近地面CO2产生高浓度，促进岩溶发育（Liu Zaihua，；曹建华等，）。

       å›¾3- 桂林岩溶试验垭口土下cmCO2浓度、土壤呼吸排放速率动态与降雨、气温的关系

       åœŸå£¤å‘¼å¸æŽ’放的时间动态可分成3个不同的阶段（图3-）：①从3月至8月1日前，随着气温的升高，降雨的增加，土壤呼吸强度渐次增加，由4月6日的.mgCO2/m2·h增至7月1日的.mgCO2/m2·h、7月日的.mgCO2/m2·h。换一个角度看就是随气温和降雨的增加，刺激土壤生物活性的增强，导致土壤呼吸的增加。②进入8月份，虽然气温维持在较高的水平，但土壤呼吸强度高低不定，尤其是9月土壤呼吸在9月6日为.mgCO2/m2·h，9月日即降为. mgCO2/m2·h，至月日又升至.mgCO2/m2·h，这一极大的反弹现象与降雨的分配不均有关：在9月日前1个月内降雨量仅3.9mm，而9月日至月日的降雨量.4mm，在此期间气温则由9月日的日平均气温.9℃降为月日的.3℃。③月份以后，随气温的下降，降雨量偏少，但分布大致均匀，土壤呼吸持续降低，下降的趋势持续到2月。土壤呼吸排放速率最高值出现在7月1日，为.mgCO2/m2·h，最低值出现在2月日，为. mgCO2/m2·h。从以上的分析结果看，土壤呼吸与月平均气温、月降雨都成正相关关系，与气温之间的关系更为明显（图3-）。

       å›¾3- 桂林岩溶试验场土壤呼吸速率与气象之间的关系

       â…¡.土壤呼吸与土壤剖面中CO2分压之间的关系

       åœŸå£¤å‘¼å¸æŽ’放与土壤剖面中的CO2分压存在着明显的正相关关系，其相关系数为r=0.（图3-）。从上文可知土壤呼吸是一个地区土壤微生物新陈代谢排放、植被根系呼吸排放、土壤动物呼吸与土壤有机碳的氧化生成CO2的综合反应指标，因此，土壤呼吸可用来指示区域性的生物活动强度。岩溶在土壤环境中最为活跃，且与土壤环境中的CO2分压存在着密切的关系。这就建立起岩溶生态系统的运行与生物活动之间的桥梁。

       å›¾3- 土壤呼吸与土壤剖面中CO2浓度之间的相关分析（CC=.SR+.8，r2=0.）

       ï¼ˆ3）土壤DOC的月动态

       åœŸå£¤çŽ¯å¢ƒä¸­çš„水溶性有机碳既是微生物分解有机质的代谢产物，又是微生物生长能量的重要来源（Kalbitz K et al.，）。根据前人的研究，微生物活性在℃以上随温度增高而增强，在～℃间达到最强（Paul E A et al.，）。另外，微生物活动与土壤湿度关系密切，随着土水势的增加，微生物的活性减弱，当土壤水分含量相当于田间持水量时，微生物活性最强。一般而言，真菌通常比细菌更能适应于较低的温度条件，由于真菌的好气性使真菌也主要分布在土壤的浅表层；同时真菌也比细菌更能耐受高的土壤水势（Salinas-Garcia J R et al.，）。在对水溶性有机碳贡献中，细菌主要贡献的是挥发性组分，真菌主要贡献非挥发性组分（A D 麦克拉伦等，）。从图3-看，土壤水溶性有机碳的变化有3个不同的阶段：

       1）3～7月，土壤水溶性有机碳的变化与土壤呼吸排放CO2速率保持着相同的升高趋势。

       2）8～月，气温保持在较高的水平，但降雨量偏低，土壤容易干燥，而大部分微生物难以耐受土壤干燥，因而，土壤微生物活性极大地减弱，结果是土壤呼吸、土壤水溶性有机碳随之降低。这里需要说明的是，9月日～月日之间，降雨 mm，刺激了微生物的大量繁殖，土壤呼吸速率出现一个反弹，而水溶性有机碳却出现全年的最低值，导致这一现象产生的可能原因是：长时间土壤干燥后的降雨，雨水的淋溶作用要强于微生物代谢产生水溶性有机碳的速率。

       å›¾3- 土壤微生物量碳与DOC、土壤呼吸之间的关系

       3）月至次年的2月，随温度的降低，微生物活性逐渐降低，在土壤呼吸速率持续降低的同时，水溶性有机碳升高。

       å½±å“åœŸå£¤æ°´æº¶æ€§æœ‰æœºç¢³èµ‹å­˜ã€è¿ç§»çš„因素很多，Kalbitz K et al（）在对总结性论文“Controls on the Dynamics of Dissolved Organic Matter in Soils：A Review”中将影响DOC形成、迁移、演变的因素归纳为种，其中包括了：枯枝落叶的输入量、土壤有机质的含量、土壤有机质的C ∶N比率、生长其上的森林群落类型、真菌群落在微生物群落中发挥的作用、土壤中Fe、Al氧化物、氢氧化物和粘土矿物的含量、土壤pH值、盐基饱和度、硫酸盐、磷酸盐、多价阳离子、温度、干湿交替、水文状况、冻融（雪融）交替、N沉降、有机肥料等。本书认为对于一个相对稳定的生态系统而言，影响土壤水溶性有机碳动态的因素主要有：

       1）温度：如果仅从结果看，土壤水溶性有机碳与温度的关系有相反的结果，一是在较冷的条件下，DOC含量更高（Piao H C，et al.，；He Z L，et al.，）；二是DOC含量在冬季高于夏季（Ross D J，et al.，；Dalva M et al.，；Tipping E C et al.，）。如果考虑到降雨的淋洗和稀释过程，这一相反的现象就比较容易理解。从表层土壤中DOC含量高于底层土壤DOC含量的事实，可以认为微生物活性高，有利于DOC的产生。因此作者认为，DOC在土壤中的发生量是与温度成正比，除非有机能源供给不足和受水文条件的影响。

       2）土壤湿度：频繁的土壤干湿交替是土壤DOC含量增加的动因（Haynes R J et al.，；Lundquist E J et al.，）。其理由是：干旱引起微生物活性降低，分解能力下降，由于微生物无法耐受土壤干燥，致使土壤微生物大量伤亡，微生物的代谢产物可在土壤中累积，微生物对土壤中DOC的利用同化亦减少，这些过程都有利于土壤在再次湿润时产生高浓度的DOC。因而，在暴雨初始阶段往往可以测得土壤DOC的高含量（Easthouse K B et al.，）。但在降雨量过大，水体的物理淋洗稀释效应强于微生物产生DOC的能力，将会导致DOC浓度的降低。

       3）微生物群落的组成及变化：在土壤微生物群落中，Guggenberger et al.（）和Mooller et al.（）认为与其他微生物群落相比，真菌群落在DOC产生中发挥更重要的作用，一方面真菌分解有机物过程中通常是不完全降解，即产生大量小分子的有机化合物，使土壤中的DOC含量增加。另外，真菌比细菌更能耐受低温和较高的土壤湿度。这就是为什么冬季土壤中DOC含量增加的原因之一。

       ï¼ˆ4）土壤微生物量碳与土壤呼吸、土壤DOC之间的内在关系

       åœŸå£¤å¾®ç”Ÿç‰©è¢«è®¤ä¸ºæ˜¯ç”Ÿå­˜äºŽåœŸå£¤ä¸­ï¼Œä½“积小于5×μm3的生物总量是活的土壤有机质的部分（Jenkinson D S et al.，）。土壤微生物是驱动土壤碳迁移的“不断更新的动态驱动器”。土壤微生物群落随环境的变化，处于不断的新老更替，分解外界的物质和有机体，吸收、同化无机养料，合成自身物质，同时又向外界不断释放其代谢产物，赋予土壤肥力和生产力。亦即土壤微生物同时存在着生长同化与消亡分解过程，这就是日益受到学术界关注的微生物量周转。一般而言，低温时周转期延长，高温则相反。据估算北方森林土壤微生物量碳的周转期为0.a，温带森林为0.6a，热带森林为0.a；温带草原为0.a，热带稀树草原0.a（Smith J L，et al.，）。

       åŒæ—¶ï¼Œæœ‰æœºèƒ½æºçš„供给是制约土壤微生物量生长和活性的重要因素，生存于土壤环境中的微生物以异养型微生物占主导地位，维持其生命活动需要消耗大量的能量。据何振立（）的估算，陆地土壤微生物总量（按微生物量碳计）为6×gC，陆地土壤微生物量碳平均周转期为0.a，则每年通过微生物周转的有机碳量为1.×gC，假定微生物对土壤有机物质的利用效率为%，则维持土壤微生物正常生命活动所需的能源约为4.×gC。这一数据超过每年以枯枝落叶形式进入土壤的有机碳总量（3.7×gC）。土壤微生物获取能源的最快捷的来源是土壤中伤亡的微生物体、水溶性有机碳（DOC）和植物根系分泌物。这也是为什么根圈土壤微生物量明显高于非根圈土壤中的微生物量的原因（Eiland F et al.，）。

       åœŸå£¤å‘¼å¸æŽ’放CO2是土壤中大多数生物化学过程的终极产物。在有植物生长的土壤环境中，土壤呼吸排放量从数量上看主要有3个组成部分：①植物根系呼吸；②根圈土壤微生物呼吸；③非根圈微生物呼吸。根据Kelting D L et al.（）的研究它们对土壤呼吸的贡献率分别为%、%和%。土壤呼吸产生的CO2可以作为土壤有机碳矿化量的指标，也可作为土壤微生物活性的指标。鉴于以上监测结果和分析，土壤呼吸排放与土壤微生物量碳之间存在着负相关关系（图3-）。与土壤呼吸相比，土壤DOC的产生、赋存、迁移的因素较多、较复杂，但从本次桂林岩溶试验场研究的结果看，DOC的月动态特征可划分为两个时间段：3～9月的温暖多雨期，土壤DOC 与土壤呼吸有相同的变化趋势；月至次年2月秋冬低温少雨期，土壤DOC与土壤呼吸变化趋势相反。因此从全年的统计分析看，土壤DOC 与土壤微生物量碳的相关性就差（图3-a）。如果从两个不同的时间段进行相关分析，其负相关关系就很明显（图3-b）。

       ä»¥ä¸Šå°±ç”¨é‡Žå¤–实测的数据验证了驱动土壤环境中岩溶发育的主要因子CO2、DOC与土壤微生物量碳之间的关系。

       å›¾3- 土壤呼吸、土壤DOC与土壤微生物量碳之间的关系

       å›¾3- 温暖多雨期、低温少雨期土壤DOC与土壤微生物量碳之间的相关分析

       3.2.4.2 植被群落演化不同阶段对岩溶表层带水循环的影响（广西弄拉峰丛洼地植被恢复区的野外对比实验）

       å¼„拉是广西岩溶峰丛洼地生态建设成功的典型之一，选择封山育林 a、 a两个不同的植被群落进行对比，监测其表层泉的动态变化。兰电塘泉域覆盖乔木顶极群落，植被覆盖率%，在年4月至 å¹´5 月，泉水断流 d；东望泉泉域覆盖灌丛群落，植被覆盖率%，断流两次，d，d（图3-）。而且兰电塘泉的、Ca2+浓度均高于东望泉（图3-、图3-），这表明封山育林、植被群落的恢复，不仅增强了岩溶表层带对水循环的调蓄能力，而且有利于岩溶发育强度的增加。

       3.2.4.3 不同植被覆盖对岩溶生态系统碳循环影响的模拟

       åœ¨å²©æº¶ç”Ÿæ€ç³»ç»Ÿä¸­ï¼Œå²©æº¶ä½œç”¨å’ŒæˆåœŸä½œç”¨æ˜¯ä¸€å¯¹ç›¸è¾…相成的表层地质作用，根据岩溶环境中土壤和生态系统发育的关系，潘根兴等研究了桂林丫吉村试验场土壤碳库的分布与碳转移的特征，表明植被的发育，赋予了岩溶系统活跃的碳组分，因而驱动岩溶生态系统的运行，加速碳酸盐岩的溶蚀和系统的碳循环（潘根兴等，）。Kelting D L et al.（）的研究结果显示，在有高等植物栖息时，根系呼吸和根圈土壤微生物呼吸在占土壤呼吸排放的CO2中占主要地位（张福锁等，）。随着高等植物的栖居和生态系统的演化，岩溶生态系统中土壤碳循环特征发生如下变化：

       â‘ æž¯æžè½å¶çš„输入使土壤中有机质得到不断的补充；②植物根系活动增加了土壤中活性有机碳的供源；③植物根系形成根际环境，刺激了根际微生物活动，从而构成微生物主导的根际碳循环微环境。

       å›¾3- 弄拉兰电塘泉与东望泉水位动态变化对比

       å›¾3- 东望泉、兰电塘泉的浓度动态变化特征

       å›¾3- 东望泉、兰电塘泉的钙离子浓度动态变化特征

       ç ”究植被覆盖下土壤碳转移是地球系统科学理论指导下将地球表层地质作用与生物作用相结合、岩溶作用与系统碳转移作用相结合的重要方向（袁道先，）。为此，我们设计了3个植被-土壤-碳酸盐岩体系简易生长箱模拟试验装置（图版Ⅰ-1）。

       ç”Ÿé•¿ç®±æ¨¡æ‹Ÿè¯•éªŒè£…置的主体为5mm厚的聚丙乙烯塑料板制成的直径cm，高cm的圆柱状土柱箱，箱底开直径2cm的出水口，用于排泄“地下水”。用0.3mm厚的三角钢作底架支撑。

       ä¾›è¯•ç°å²©ä¸ºæ¡‚林郊区英山融县组（D3r）灰岩，破碎成粒径2～6cm颗粒状，铺于箱底达cm厚。土壤取自桂林市雁山镇付禾，发育于东岗岭组（D2d）之上的A层土壤，土壤按等量填于3个土壤箱中，装土cm厚。

       é»„杨土箱（树箱）：供试木本植物为本所花圃中成熟的黄杨（Buxus sinica），黄杨具有丰富而长的根系，其根系分布于整个土柱中；

       éº¦å†¬åœŸç®±ï¼ˆè‰ç®±ï¼‰ï¼šä¾›è¯•è‰æœ¬æ¤ç‰©ä¸ºéº¦å†¬ï¼ˆLiriope spicata），麦冬根系集中分布在土壤的5～cm深度；

       åœŸç®±ï¼ˆåœŸç®±ï¼‰ï¼šæ— ä»»ä½•æ¤ç‰©è¦†ç›–。

       åœ¨åœŸæŸ±ä¸­3个不同的深度（土下cm、cm和cm处）安装自制的CO2收集装置（何师意等，）。同时收集自箱底出口排出的水做化学分析。

       ç›‘测的指标及方法：土壤呼吸排放CO2用碱吸收法（李振高，）；土壤剖面中的CO2浓度用日本Gestec公司生产的GestecCO2泵和CO2测试管监测；水体的pH值用Cole ParmerpH计；Ca2+浓度用钙测试盒；用德国Merck公司生产的碱度计；温度计测气温；雨量筒监测每天的降雨量。

       å®žéªŒè£…置安好后，放在岩溶所花圃内接收自然的降雨和光照，观测对比研究持续d（4月3日～6月日），实验期间的气温、降雨情况如图3-所示。

       å›¾3- 实验期间日平均气温与降雨量

       ï¼ˆ1）不同植被覆盖下土壤-碳酸盐岩体系排泄水的水化学特征

       åœ¨é‡Žå¤–观测中，岩溶泉水的的动态变化是受多种自然因素影响的复杂过程。而在本模拟实验中（图3-），3 种系统中岩溶水的动态变化具有类似的波动格局，均符合其气温、降雨过程的动态关系。但是，不同系统中岩溶水排泄强度有显著差异，树箱、草箱和土箱的平均浓度分别为4. mmol/L、2. mmol/L和2. mmol/L。整个试验过程共降雨.1 mm，监测到岩溶水排泄8 次，总排泄水量分别为：树箱为.6 L，草箱为. L，土箱为. L。因此，岩溶水排泄的总量分别为：树箱. mmol，草箱. mmol和土箱. mmol。

       å›¾3- 树箱、草箱和土箱排出水中浓度的对比

       å²©æº¶æŽ’泄水的pH值反应了土壤生物活动代谢产物DOC、CO2溶于水产生碳酸及土壤淋溶碳酸盐岩后的综合结果。从图3-看，三者地下水的pH值的变化动态，无论气候条件怎样变化带来的影响，其树箱的pH值始终低于草箱和土箱体系。在模拟实验过程中，树箱的平均pH值为7.；草箱的平均pH值为7.；土箱的平均pH值为7.。即树箱的pH值比草箱的低0.个单位、比土箱的低0.个单位。

       å›¾3- 树箱、草箱和土箱下岩溶排泄水pH值的动态

       å›¾3-表明供试系统岩溶排泄水Ca2+浓度的动态变化。可见，不同系统下排泄水的Ca2+平均浓度分别为：树箱为. mg/L、草箱为. mg/L、土箱为. mg/L。说明不同植物处理对岩溶排泄水的Ca2+浓度无明显影响。但总排泄水量分别为：.2 L、.5 L和 .8 L，计算的不同系统排泄的总钙分别为：树箱为 . mmol；草箱为. mmol；土箱为. mmol。树箱下Ca2+排泄量是草箱的1. 倍、土箱的1.倍。同时树箱排泄的总量比草箱的增加.%、比土箱的增加.%；重碳酸根的主要来源是生物活动和水岩相互作用的产物，因此，可以认为随生物作用强度的增加，重碳酸根浓度的增加，相应导致钙离子排泄量的增加。即生物作用的加强，产生的代谢产物引起岩溶水的pH值的降低、重碳酸根的增加，促进了水岩相互作用和土壤中不同形态钙的释放，最终贡献为灰岩溶蚀量的增加。

       å›¾3- 树箱、草箱和土箱地下水中的Ca2+浓度的对比

       ï¼ˆ2）土壤呼吸及土壤剖面CO2浓度

       åœŸå£¤çŽ¯å¢ƒä¸­çš„CO2 是岩溶水中的重要来源之一，同时也是使岩溶水具有侵蚀性的原因。从图3- 中可见，不同植物处理下系统中土下 CO2 浓度存在显著的差异，尽管都表现出随气温和降雨的波动。但树箱的土壤CO2 浓度在整个实验过程中都高于草箱、土箱。以土下 cm处CO2 浓度为例，实验期间其CO2 浓度的平均值分别为：树箱× -6、草箱为× -6、土箱为× -6。相对于裸露土壤，麦冬草使土下CO2 浓度升高.%，而黄杨树升高了.%。而从土壤呼吸排放 CO2 的速率看（图3-），树箱的土壤呼吸速率比草箱、土箱的高得多。在实验期间，树箱的土壤呼吸释放 CO2 的平均速率为 . mgC/m2 · h、草箱为 . mgC/m2 · h、土箱为.mgC/m2 ·h。根据土壤呼吸的平均排放速率可计算出实验期间树箱、草箱和土箱的土壤呼吸排放的碳量：树箱为. gC、草箱为. gC、土箱为. gC（图3-）。计算公式为：

       å—地质条件制约的中国西南岩溶生态系统

       å¼ä¸­ï¼šW——实验期间CO2排放的碳量；V——土壤呼吸的平均速率；S——土箱的口面面积；T——实验持续的时间。

       å›¾3- 树箱、草箱、土箱土下cm处CO2浓度动态对比

       å›¾3- 树箱、草箱、土箱土壤呼吸排放CO2速率的动态比

       ï¼ˆ3）碳稳定同位素示踪对碳酸盐岩溶蚀的估算

       åˆ©ç”¨ç¢³ç¨³å®šåŒä½ç´ å’Œæ”¾å°„性同位素研究土壤环境中碳迁移途径已取得很多的成果（Ineson Petal.，；KellerC K etal.，；BernouxM etal.，；Hesieh Yuch-Ping，；KorontziS etal.，），利用碳稳定同位素认识和掌握岩溶动力系统的结构特征、运行规律也有所探索（刘再华等，；Pan Genxingetal.，）。本文采集土壤呼吸排放CO2-C及地下水排泄-C，对供试系统其碳稳定同位素测定，并以此来估算生物作用对土下溶蚀的贡献。表3-是5月日和5月日，土壤排放CO2-C及地下水排泄-C的碳稳定同位素值。

       å›¾3- 实验期间树箱、草箱、土箱土壤呼吸排放CO2-C量的对比

       è¡¨3- 树箱、草箱、土箱土壤呼吸排放CO2-C、地下水排泄-C稳定同位素值

       åœŸå£¤å‘¼å¸æŽ’放的CO2主要来源于土壤微生物呼吸和植物根系的呼吸，从表3-中可以看出，的同位素值要重于CO2-C的，表明了有碳酸盐岩溶蚀的来源（CaCO3 的δC值为0.5‰（PDB）），树箱产生的 CO2-C、的δ C值轻于草箱、土箱的，表明生物作用对岩溶动力系统中碳循环影响的存在。如果将土壤呼吸排放CO2-C的δ C值作为地下水中生物来源的同位素值，则不同体系地下水中中生物贡献率可由下式求得：

       å—地质条件制约的中国西南岩溶生态系统

       æ±‚得的结果见表3-。

       è¡¨3- 地下水中生物来源的比例及对碳酸盐岩溶蚀量的估算

       ç¢³ç¨³å®šåŒä½ç´ çš„示踪结果揭示，地下水排泄的中，生物来源的比例要高于碳酸盐岩溶蚀来源的。与土箱相比，树箱、草箱生物作用的增强虽然没有带来更大比例的生物来源，但带来的是更大量的量和碳酸盐岩的溶蚀量。

       5月日土壤呼吸排放CO2-C碳同位素值轻于5月日的，意味着生物作用的增强，合理的推论是有更多的生物成因CO2 溶于水并作用于碳酸盐岩；而地下水碳同位素值5月日重于5月日的，这似乎意味着随生物作用的增强，地下水中生物来源的量增加的同时，碳酸盐岩溶蚀对地下水中的贡献量更大。要确认这一点还需要更多数据的支持。

       æœ¬æ¬¡å®žéªŒçš„结果显示，由于植物根系的增加：

       1）使土壤剖面中CO2浓度提高，与单纯的土壤微生物作用相比（土箱×-6），树箱（×-6）提高.%、草箱（×-6）提高.%；

       2）土壤呼吸排放CO2的速率提高，与土箱（.mgC/m2·h）相比，树箱（. mgC/m2·h）提高.%，草箱（.mgC/m2·h）提高1.%；

       3）地下水体中浓度增加，与土箱（2. mmol/L）相比，树箱（4. mmol/L）提高.%，草箱（2.mmol/L）提高3.%；

       4）随地下水体排泄的、Ca2+的量增加，与土箱（. mmol、. mmol）相比，树箱（.mmol、.mmol）的增加.%、.%，草箱（.mmol、. mmol）的分别提高5%、6.%；

       5）使地下水体的pH值降低，与土箱的（7.）相比，树箱的（7.）降低0.个单位，草箱的（7.）降低0.个单位；

       6）使土下灰岩的溶蚀量增加，通过地下水中和土壤呼吸排放CO2-C的稳定同位素示踪结果估算的碳酸盐岩溶蚀量看，树箱碳酸盐岩的溶蚀量为. g、草箱的为9. g、土箱的为6. g。

       æœ¬æ¬¡å®žéªŒçš„结果揭示了植物生长对土壤生物活动的促进，进而影响土壤下灰岩溶蚀与系统碳的排除，最后贡献表现为对土壤灰岩系统中碳循环的加速与碳源、汇效应的放大，也进一步支持了表层带岩溶动力系统是在气候-水外部动力驱动下，以土壤-生物系统的碳转移与循环为基本过程的岩溶作用控制系统。

云原生｜什么是码p码HPA和PDB?

       在Kubernetes中，HPA和PDB是标源标源两个关键概念，用于自动化调整应用程序规模和管理维护期间的Pod容忍性。

       HPA全称Horizontal Pod Autoscaler，允许根据应用程序负载动态调整Pod副本数量，以提高资源利用率和性能。

       HPA工作原理基于指标（Metrics）和目标值（Target Value），通过检测指标，如CPU使用率，极速短线源码自动调整Pod数量。

       HPA使用场景包括自动扩展或缩容以适应变化的工作负载，确保应用程序性能和可用性。

       以Web服务为例，当CPU使用率达到%时，HPA触发自动扩展，确保Pod数量在1到之间，通过应用HPA对象，Kubernetes自动调整Pod数量。

       PDB全称Pod Disruption Budget，控制维护期间的Pod中断，确保应用程序在维护升级时的可靠性。

       PDB使用最小可用副本数（Min Available）和最大不可用副本数（Max Unavailable）概念，定义维护期间的最小可用Pod数量和最大不可用Pod数量。

       PDB适用于维护升级期间，确保应用程序服务的连续性。

       以Nginx为例，定义PDB策略，确保维护期间至少有2个Pod运行，最多1个Pod不可用。

       合理使用HPA和PDB，源码库名称可以优化Kubernetes集群中的应用程序管理。实际应用中需根据业务需求定义参数。

       通过HPA和PDB，Kubernetes提供动态调整和维护期间的Pod保护，提高应用程序的资源利用效率和可靠性。

Oracle数据库管理之命令行方式建库和删库

       在Oracle数据库管理的世界中，熟练掌握命令行方式建立和销毁数据库是衡量专业能力的关键指标。本文旨在通过实践和实用视角，详解Oracle数据库的建库与删库操作，包括dbca的自动化策略和SQL命令的运用。

       1. dbca静默建库与删库

       Oracle推荐使用DBCA进行数据库创建，因为它提供自动化流程，完成后即可使用。DBCA可在安装时启动，也可作为独立工具。非交互式模式允许编写脚本，如使用命令行参数 dbca -createDatabase 和 dbca -deleteDatabase。

       2. SQL命令建库

       在CDB中，通过CDB上下文创建PDB，具体语句展示了灵活性。

       3. CDB下PDB的源码精灵登录平台管理

       在CDB环境中，针对PDB的创建和删除，DBCA的静默模式和SQL命令具有不同策略，例如 dbca -createpdb 和针对PDB的删除命令。

       总结

       CDB中的PDB管理，特别是创建和删除，对于多租户架构至关重要。本文不仅涵盖了DBCA的自动化操作，还介绍了如何使用SQL命令进行这些任务，以适应现代企业的需求。通过本文，无论是管理员还是开发者，都能找到实用的参考资料。

PDB中蛋白-小分子配体相互作用的系统性分析

       深入了解蛋白-配体间的相互作用有助于我们更好地进行蛋白结构分析及药物设计。今天分享一篇年发表的研究文章，文章作者对PDB数据库中蛋白-配体复合物结构进行了筛选，收集到了套质量够高（分辨率≤2.5埃）的蛋白-配体复合物数据用于后续分析。作者对数据集中所有距离≤4埃的原子间非共价接触进行了统计，得到对相互作用并将其分为了7类。在做整体分析之后，作者依次对每类相互作用的组成、几何形状、瑞昌武邑源码出售出现的频率、蛋白质侧链偏好进行了分析，并以特定案例为例说明了该类相互作用对配体结合亲和力和药物活性的影响。希望本文能对大家理解蛋白-配体间相互作用有所帮助。

       蛋白质-配体原子相互作用的主要类型

       作者提取了PDB中所有分辨率高于2.5埃的蛋白-小分子复合物的晶体结构，得到个复合物结构。排除了含有蛋白缓冲液和结晶条件相关的小分子的结构后，作者最终得到了个距离小于等于4埃的配体-蛋白相互作用原子对。前种最常见的配体-蛋白原子对（表S2，见文末）可以聚类为7种相互作用类型。其中，出现频率最高的相互作用类型依次是疏水相互作用、氢键和π堆积。接下来是弱氢键、盐桥、酰胺堆积和阳离子-π相互作用。

       图1. PDB中提取的蛋白配体间非共价相互作用的频率分布

       作者收集得到的数据集中有超过五百个蛋白家族成员。前十的家族如图2a所示，其中激酶、胰蛋白酶样丝氨酸蛋白酶和天冬氨酸蛋白酶数量上位居前三。前十中除核激素受体和溴结构域家族外，其余都是酶。作者选择了三个不相关的蛋白家族来评估同种相互作用在不同家族中出现频率的差异（图2b）。首先，作者发现离子相互作用（即盐桥）和阳离子-π相互作用在三个家族中频率都很低，π堆积在三个家族中频率接近。然后，作者发现氢键在激酶和胰蛋白酶样蛋白中的频率比核激素受体高一倍甚至更多。而最令作者惊讶的是，胰蛋白酶样蛋白中氢键和酰胺堆积的相对比例（%和%）远高于激酶（%和6%）和核激素受体（%和4%）。作者猜测这可能是由于激酶和核激素受体中的结合口袋比胰蛋白酶样蛋白更疏水，蛋白质酰胺基团的极性π面暴露较少导致的。

       图2. 数据集中十个最常见的蛋白质家族的分布

       接着作者比较了“高效”配体和“低效”配体中最常见的相互作用类型是否有差异，实验的亲和力数据来源于PDBbind数据库。作者选用FQ评分作为评估配体亲和力的指标，FQ评分反映了配体中平均每个原子对结合的贡献，即FQ越大，分子越精干有效，FQ越小，分子越臃肿低效。结果如图3a所示，疏水相互作用仍然是最常见的互作类型，而其他相互作用类型的比例均有所降低，其中，氢键从%降到了%，离子相互作用从%降到了7%。这一现象可能反映出PDB中的大多数配体都是由先导化合物优化得到，其目的是增加有利疏水相互作用的数量，这比优化方向性受限的氢键更容易。作者也发现相比低FQ评分的配体，高FQ的配体更加疏水。而两类配体的其他性质如极性表面积、氢键受体和氢键供体等均接近。结合以上结果，可以看出，高效结合靶标的小分子配体更疏水，疏水相互作用是提高配体效率的驱动因素。

       图3. 不同配体结构中最常见的非共价相互作用的相对频率分布

       作者还探究了疏水相互作用在比类药分子分子量更小的片段（fragment）和蛋白的相互作用中是否仍然出现频率很高。于是作者计算了随机选择的个蛋白-配体复合物和蛋白-片段复合物中的互作类型。然后作者发现蛋白-片段复合物具有丰富的极性相互作用: 与疏水接触相比，氢键的频率增加了一倍，从%增加到%；静电相互作用的频率增加了三倍，从5%增加到%（图3b）。作者认为出现这种差异是因为小分子量的片段为了弥补它们原子数量少的缺点，片段之间的相互作用需要非常高效，而静电相互作用决定了配体结合的最大效率。在最初的筛选中，片段（Fragment）的浓度都比较高，这就要求片段本身有高水溶性，反映到结构上带有极性基团。所以与类药物化合物相比，片段中极性相互作用的发生率更高。这也说明，片段（Fragment）比先导化合物及其优化产物（Lead compound）更容易采取结合姿态，从而最优地满足如静电或氢键等高效相互作用的几何约束。总之，这些结果表明，片段利用极性相互作用从有限的相互作用中获得最大的结合效率，但随着小分子配体的优化，几何约束与极性键越来越难满足，疏水相互作用的贡献增加。

       疏水相互作用

       疏水相互作用是蛋白-配体复合物中最常见的相互作用，作者共找到对碳原子与碳原子、卤素原子或硫原子之间小于等于4埃的接触（图1）。这些疏水

autodock分子对接教程经验总结（自学，不一定对）

       总结个人参考网络资料自学的AutoDock分子对接步骤，虽不一定全对，供参考。

       第一步：准备分子PDB文件。小分子使用chemdraw软件画图，保存为.sdf格式，再用chemdraw3D调整至.pdb格式。大分子下载自rcsb网站，去除溶剂和小分子。

       第二步：将PDB文件转换为PDBQT格式。通过AutoDockTools-1.5.6软件，完成氢原子添加、电荷计算、原子类型设置和输出。

       第三步：创建GLG文件。使用PDBQT文件进行网格设置，最后得到GLG文件。

       第四步：对接得到DLG文件。设置参数后运行AutoDock，得到对接结果。

       第五步：分析结果。使用analyze功能查看小分子和大分子对接情况，通过设置可查看结合能、氢键等指标，保存输出文件。

       第六步：结果可视化。利用Openbabel和Pymol软件，将输出的PDBQT文件转换为适合观察的格式，如使用Cartoon、Surface等模式展示分子结构和氢键。

       总结：AutoDock分子对接流程需准备分子PDB文件、转换格式、创建网格、进行对接并分析结果，最后通过可视化工具观察对接效果。