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基于多标准评估的藏族高原阿尔卑斯山草原的自适应管理
随着全球气候变化和人类活动对陆地生态系统的日益增长，了解高山草原生态系统及其影响因素的质量对于有效的生态系统管理和改善人类福祉是至关重要的。但是，基于多标准评估的高山草原的当前自适应管理计划有限。这项研究利用了77个采样点，无人机遥感和卫星遥感数据的领域研究，根据植被和土壤指示器构建高山草原质量指数，并评估生态系统的弹性和压力。评估表明，藏族高原的高山草原被分为五个区域，表明质量和压力水平的显着差异。关键发现表明，高质量的压力区占高山草甸面积的41.88％，占高山草原的31.89％，而质量改善限制区则占相应区域的21.14％和35.8％。该研究建议基于质量水平的高山草原的分级保护和恢复策略：优先考虑高质量的草原，对中等优质草原的动态监测和增强，并应用人工干预措施以及适合低品质草原的物种。这项研究强调了基于分区的自适应策略对可持续生态系统管理的重要性，并为在藏族高原的有效管理和保护高山草原提供了宝贵的见解。
EPAS1基因适应性遗传变异与世居高原藏族脑结构和 ...
土著藏族已经开发了自适应生理机制，以应对Qinghai-Xizang高原的低氧环境。据报道，与缺氧诱导因子途径相关的内皮PAS蛋白1基因（EPAS1）内的遗传变异与藏族之间的低氧适应性有关。大脑在体内表现出最高的氧气消耗，特别容易受到高空缺氧的影响。我们研究了Qinghai-Xizang高原中藏族的结构和功能性脑网络的遗传影响。在这项研究中，招募了135名年轻土著藏族（62名男性和73名女性）作为实验组。 65名与相关特征相匹配的低地汉族人被招募为遗传变异分析的对照组。基于先前的报道，选择了EPAS1中的12个单核苷酸多态性基因座进行基因分型。随后，使用磁共振成像（MRI）获得了大脑的T1结构和静止状态功能图像。单倍型分析表明，藏族中GA和CAAA单倍型的频率明显高于低地汉族个体。藏人被认为是更高的适应性。因此，藏族被归类为遗传适应的藏族（GHA-tibetans）和遗传适应性较低的藏人（GLA-tibetans）。自适应的大脑变化也参与了自发的休息状态活动网络。与Gla-tibetans相比，Gha-tibetans在左中央回和右侧毛氨酸回去，右侧额叶和右后扣带回回去的皮质表面积明显更大，在左PericalCarine Gyrus和右PericalCarine Gyrus和右上角的皮质体积中，右侧额叶和右后扣回去。在多个网络中观察到功能连接显着提高，包括体育体网络，腹侧注意网络，视觉网络和默认模式网络。这项研究揭示了EPAS1遗传变异与土著藏族中大脑结构和功能网络的适应性之间的关系，表明大脑的适应性变化主要集中在与视觉感知，运动控制和相关功能网络相关的区域上。这些大脑变化可能有助于土著人口在极端环境中更好地调节其身体活动。
瘤胃微生物群帮助藏族绵羊更有效地获得能量，以在Qinghai – Tibet Plateau的极端环境中生存
结果：结果表明，瘤胃总挥发性脂肪酸（VFAS），乙酸，丁酸酯，总枝链VFA，ISO丁酸和ISO-butrate在T-sheep中比H-Sheep高。瘤胃细菌的α多样性不受饮食能量的影响，但显示出绵羊品种的区别。具体来说，T-sheep瘤胃细菌的α多样性比H-sheep更高。瘤胃细菌的β多样性不受饮食能量或绵羊品种的影响，表明不同饮食和绵羊品种之间类似的瘤胃细菌群落。瘤状菌和坚硬的门在瘤胃中占主导地位，在T肩中观察到的相对丰度比H-sheep高。瘤胃中两个最丰富的属是Prevotella 1和Rikenellaceae RC9肠组。prevotella 1是瘤胃中主要的细菌属，而rikenellaceae rc9肠组则占主导地位在T-sheep的瘤胃中。微生物共发生网络分析表明，瘤胃发酵特征的变化是由于模块丰度的差异而导致的，并且在T-sheep的象征中观察到的VFA产生模块的丰度更高。微生物功能预测分析表明，饮食能量很少改变瘤胃细菌的功能组成。然而，绵羊品种之间瘤胃细菌的功能存在差异，T-sheep更加重视与能量代谢相关的功能，而H-sheep对蛋白质代谢相关的功能有更大的重视。
藏族高原的10 m分辨率土地覆盖地图，具有详细的植被类型
摘要。藏族高原（TP）拥有多种植被类型，范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而，TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的，或者具有不足的植被类型，以表征某些独特的TP生态系统，例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5％的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后，TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外，我们发现，在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99％，而shrubland则以不同的形式（落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛）为特征，这些形式在很大程度上是由平线所确定的，并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63％的4.63％。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础，这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981（Huang等，2023A）和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2（Huang et al。，2023a）中免费获得。 分别。此外，可以在https：// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022（最后一次访问：2024年6月6日）上查看分类图。
水分和温度对呼吸二氧化碳的放射性碳特征的影响，以评估藏族高原土壤碳的稳定性
摘要。微生物从土壤到大气的微生物释放，反映了环境条件如何影响土壤有机物（SOM）的性能，尤其是在大量有机的生态系统中，如Qinghai – Tibetan Plateau（QTP）等大型有机物生态系统。放射性碳（14 C）是全球碳循环的重要示踪剂，可用于通过估计碳固定和呼吸之间的时间滞后来理解SOM动力学，通常通过年龄和过境时间等指标进行评估。在这项研究中，我们在四个温度（5、10、15和20°C）和两个水上填充的孔隙空间（WFPS）水平（60％和95％）下融化了泥炭地和草原土壤，并测量了散装土壤和异育呼吸的14 C标志。我们比较了批量土壤的14 c与呼吸碳的1 14 CO 2之间的关系，这是两种土壤的温度和WFP的函数。为了更好地解释我们的结果，我们使用了数学模型来分析计算的池数字，碳（K）的分解速率，转移（α）和分配（γ）系数如何影响1 14 c组和1 14 CO 2的关系，以及各自的平均年龄和平均年龄和平均年龄和平均值交通时间。从我们的孵化中，我们发现散装中的14个c谷物和来自泥炭地的Co 2比草原土壤的耗尽（旧）要大得多（古老）。我们的结果表明，温度的变化不会影响两种土壤中异养的呼吸CO 2的1 14 c瓣膜。然而，WFP的变化对基层土壤中的14个CO 2的影响很小，并且在泥炭地土壤中具有显着影响，在泥炭地土壤中，较高的wfps水平导致较高的水平导致1 14 CO 2的枯竭。在我们的
土壤质地和微生物主要确定藏族高原的永久冻土面积的碳酸盐含量
在气候变暖条件下，土壤无机碳（SIC）的储存和转换在调节土壤碳（C）动力学和大气CO 2中的含量中起着重要作用。碱性土壤中的碳酸盐形成可以以无机C的形式固定大量的C，从而导致土壤c下沉，并有可能减慢全球变暖趋势。因此，了解影响碳酸盐矿物形成的驱动因素可以帮助更好地预测未来的气候变化。迄今为止，大多数研究都集中在非生物驱动器（气候和土壤）上，而少数研究检查了生物驱动因素对碳酸盐形成和SIC库存的影响。在这项研究中，在藏族高原的贝卢赫盆地上分析了三个土壤层（0-5厘米，20-30厘米和50–60 cm）的SIC，方解石含量和土壤微生物群落。结果表明，在干旱和半干旱地区，SIC和土壤方解石含量在这三个土壤层之间没有显着差异。但是，影响不同土壤层中有方解石含量的主要因素是不同的。在表土（0-5厘米）中，方解石含量的最重要预测因子是土壤水含量。在下层土层中，分别为20–30 cm和50–60 cm，细菌生物量与真菌生物量（B/F）的比率分别比其他因素对方解石含量的变化具有更大的贡献。斜长石为微生物定殖提供了一个位点，而Ca 2 +在细菌介导的方解石形成中贡献。本研究旨在强调土壤微生物在管理土壤方解石含量中的重要性，并揭示了细菌介导的有机物转化为无机C的初步结果。