随着人口的增长和城市经济的发展，城市水环境出现了污染严重的现象，有时需依靠频繁且大流量的外来引水、换水来保障河道的基本水质状态，其中一种高效简单的方法就是利用城市污水处理厂的尾水冲刷河道. 赵联芳等[1]研究结果表明，苏州太仓市双凤污水处理厂能够有效地削减尾水中的污染物质，减少河道的污染程度. 但汪锋等[2]以苏南地区某城镇污水处理厂为例发现，尾水排放导致河道氮、磷浓度升高，说明当尾水有毒有害物质超标时，直接排放会对河道水造成负面影响[3]. 因此，对尾水、河道水的水质分析，以及尾水排放的安全问题尤为重要.

正在这时，曾真气喘吁吁地跑了上来，她看了徐艺一眼，对张仲平说：“我已经报警了。”又转向徐艺，问：“这是怎么回事？”

水质分析标准方法包括理化性质法、生物毒性效应法、微生物学指标法等[4]. 其中，微生物是水生生态系统最为活跃的部分，在生源要素循环、有机物分解和污染物净化等方面同样具有重要作用，其群落结构变化与水质污染状况有较强的相关性[5-6]. 因此，分析水中微生物群落结构特征可以间接反映河道生态状况. 微生物群落结构分析方法包括传统分离纯化培养技术、变性梯度凝胶电泳技术(PCR-DGGE)、实时荧光定量PCR技术(Q-PCR)、基因芯片、高通量测序技术等[7-8]. 与传统培养法相比，新一代分子生物学手段——高通量测序技术更能反映环境样品微生物的真实存在情况，因此越来越多的学者选择利用该技术[9-10].

我国关于尾水研究主要集中于尾水的消毒与回用，以及对排放河道水质的影响[11-12]，而对细菌的影响研究相对较少. 对于常州市深水城北污水处理厂的尾水排放对河道细菌群落结构影响研究更鲜见报道. 该研究采集此污水处理厂尾水及其排放河道水，采用高通量测序技术，提取水样中细菌基因组DNA，以16S rRNA基因为标靶，利用细菌通用引物获得PCR扩增产物，读取核苷酸种类，并确定细菌群落结构[13]. 因常州地处长江下游南岸，城区内河网密布，因此，其水质状况成为影响太湖流域发展的重要因素[14]. 该研究拟分析尾水对河道水细菌群落结构及多样性的影响，以期为河道的污染控制、水生态系统(河道、地下水等)质量及安全评估系统的建立提供理论指导.

1965年，普林斯（E.F.Prince）等人根据模糊限制语的语用功能将其分为变动型模糊限制语（approximators）和缓和型模糊限制语（shields）。变动型模糊限制语（approximators），意思是可以改变话语结构的本来意义，并可以对所表达的话语做出一定程度的修正，又可分为变动型模糊限制语（adaptor）和范围变动语(rounder)。缓和型模糊限制语（shields），意为不改变话语结构的原意，只是表达了说话人的猜疑或有保留态度，或是应用的第三方的看法，它包括直接缓和语和间接缓和语。

1 材料与方法

1.1 采样点的设置及采集

以常州市深水城北污水处理有限公司尾水及其排放河道为研究对象，设置尾水、排放口上游0.5 km处、下游1.0 km处3个点为试验点，于2016年7月(夏季)、9月(秋季)、12月(冬季)采集水样样品. 尾水样品直接在排放口处采集；河道水样品取水面下0～0.5 m混合水样. 按照3点取样法进行取样，并混合至1.5 L. 对3个季节尾水、河道上游和下游的水样样品分别编号为XW、XS、XX、QW、QS、QX、DW、DS、DX. 一部分水样带回实验室进行NH3-N、NO3--N、NO2--N、TN、TOC(总有机碳)的测定工作，另一部分短时间内存于-20 ℃冰箱，用于后续细菌群落结构的分析工作.

1.2 试验主要仪器

光度计(美国DR 890型)、超微量分光光度计(美国NanoDrop 2000型)、高速台式冷冻离心机(德国Eppendorf 5424R型)、凝胶电泳仪(中国DYY-6C型)、PCR基因扩增仪(美国ABI GeneAmp® 9700型)等.

1.3 水质测定方法

利用光度计测定水质指标. 其中NH3-N浓度参考GB 7479—1987《水质 氨氮的测定 纳氏试剂比色法》测定；NO3--N、NO2--N浓度的测定参考紫外分光光度法测定；TN浓度依据GB 11894—1989《水质 总氮的测定 碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法》测定；TOC浓度采用直读法测定.

1.4 16S rRNA基因扩增及高通量测序

1.4.1 细菌基因组DNA的提取

每个水样样品取1 L，采用抽滤法使水样透过0.22 μm无菌滤膜，回收滤膜置于无菌离心管内，干冰保藏条件下送至检测机构(上海美吉生物医药科技有限公司)进行细菌基因组DNA提取和质检. 利用超微量分光光度计及琼脂糖凝胶电泳方法进行DNA纯度和浓度检验.

1.4.2 基因组DNA的PCR扩增

利用PCR基因扩增仪，以提取的基因组DNA为模板，使用细菌16S rRNA基因V3-V4区域设计合成带有barcode的特异引物(338F：ACTCCTACGGGA GGCAGCAG；806R：GGACTACHVGGGTWTCTAAT)进行PCR扩增[15]. PCR反应条件为95 ℃预变性3 min，95 ℃变性30 s，55 ℃退火30 s，72 ℃延伸45 s，共27个循环；72 ℃终延伸10 min，4 ℃保存直至使用. 将同一样本3个重复的PCR产物混合后进行凝胶回收.

1.4.3 Illumina Miseq文库构建与DNA测序

利用PCR扩增进行文库模板的富集；氢氧化钠变性，产生单链DNA片段. DNA片段的一端与引物碱基互补，固定在芯片上，另一端随机与附近的另外一个引物互补，也被固定住，形成“桥(bridge)”，PCR扩增，产生DNA簇最后成为单链，加入DNA聚合酶和4种带有荧光标记的dNTP，用激光扫描并读取核苷酸种类，从而获知模板DNA片段的序列[16].

1.5 生物信息分析方法

1.5.1 数据优化处理

利用Trimmomatic、FLASH软件对原始序列进行去杂处理，形成优化序列；利用Usearch软件平台(vsesion 7.1 http:drive5.comuparse)、Qiime平台(http:qiime.orgscriptsassign_taxonomy.html)和RDP(ribosomal database project) classifier贝叶斯算法对优化序列提取非重复序列，按照97%相似性将其分成不同的OTU(operational taxonmic units，可操作分类单元)，并进行聚类[17].

1.5.2 数据分析

通过高中课程的学习，学生在掌握了平面几何、立体几何、函数图象等数学知识的同时，进一步发展空间思维能力和直观想象素养．此类题较好地考查了学生直观想象、空间思维等素养，在直观想象核心素养的形成过程中，引导学生不断提高运用几何图形解决问题的意识，提升数形结合的能力，并感悟事物的本质，培养创新思维．

利用Excel 2007软件和SPSS 20.0软件对水质指标数据进行统计及方差分析；利用Mothur软件(version v.1.30.1http:www.mothur.orgwikiSchloss_SOP#Alpha_diversity)来计算α多样性指数，包括丰富度指数(Ace指数、Chao指数)和多样性指数(Shannon-Wiener指数)[18-20]，指数越大，表明物种多样性、丰富度越高；利用R语言构建的Rank-abundance曲线印证α多样性分析结果，曲线在横轴上范围越大，表明物种丰富度越高[21]；采用weighted Unifrac主成分分析细菌β多样性；利用Origin 8.0软件分别在门、属分类水平下分析细菌群落组成和相对丰度[22-23]；利用CANOCO 5.0软件对细菌群落结构与水质相关性进行RDA分析(redundancy analysis，冗余分析).

2 结果与分析

2.1 尾水排放对河道水质的影响分析

河道上游水质指标浓度呈季节性变化，NO3--N浓度为夏季<秋季<冬季，TOC浓度为夏季>秋季>冬季. 由夏季至冬季，河道各指标浓度均受尾水影响. NH3-N浓度分别减少0.67、0.49、0.77倍，NO2--N浓度分别减少0.90、0.64、0.86倍，夏季、秋季TOC浓度分别减少0.25、0.02倍，且下游均显著低于上游(P<0.05)，表明较清洁的尾水会减轻河道的污染负荷；而NO3--N浓度分别增加5.65、2.49、0.28倍，TN浓度分别增加2.01、2.29、0.54倍，冬季TOC浓度增加0.40倍，且下游均显著高于上游(见表1)，表明尾水某项指标较高时会增加河道污染程度. 通过对比各指标浓度变化可知，尾水对夏季、秋季河道的NO3--N、TN浓度影响较大.

 

表1 不同水样样品水质指标比较Table 1 Comparison of water quality of different water samples mgL

  

水样样品编号NH3⁃NNO3-⁃NNO2-⁃NTNTOC XS1 307±0 014b0 946±0 002a0 039±0 001b3 521±0 013a11 480±0 152bXW0 168±0 003a6 500±0 057b0 003±0 000a13 520±0 236c9 340±0 039aXX0 435±0 015a6 287±0 012b0 004±0 001a10 584±0 041b8 650±0 074aQS0 686±0 009c1 923±0 007a0 086±0 003c3 377±0 008a7 030±0 019bQW0 028±0 003a6 930±0 011c0 003±0 000a11 574±0 132c9 850±0 008cQX0 350±0 014b6 718±0 009b0 031±0 002b11 094±0 097b6 910±0 013aDS1 250±0 004c5 210±0 004a0 064±0 006b9 057±0 013a6 980±0 026aDW0 345±0 006a6 872±0 004b0 003±0 002a12 077±0 030b8 540±0 017bDX0 289±0 004b6 683±0 007b0 009±0 001a13 901±0 277c9 750±0 038c

注： 小写字母表示某一指标在同一季节下不同样品的差异显著性(P<0.05). 数据为平均值±标准误差.

2.2 尾水对河道细菌群落多样性的影响分析

FAN Limin,CHEN Jiachang,WU Wei,et al.Effect of water hyacinth planting on microbial community structures in water of a tilapia cultural pond[J].Journal of Shanghai Ocean University,2015,24(4):513-522.

2.2.1 α多样性分析

由表2可知，Coverage(覆盖率)数值均较高，表明该计算的α多样性指数可以代表样品细菌的真实情况. 河道上游细菌Shannon-Wiener指数、Ace指数和Chao指数均为夏季>秋季>冬季，显示河道上游细菌多样性及丰富度呈季节性变化，夏季最高，秋季次之，冬季最低. 图2中Rank-abundance曲线在横轴上范围同样显示为夏季>秋季>冬季. 比较表2各指数的变化发现，夏季、秋季河道上游的细菌丰度及多样性均大于河道下游，表明夏季、秋季尾水排放降低了河道细菌多样性.

  

图1 序列长度分布Fig.1 The distribution of sequences length

 

表2 不同样品细菌群落多样性指数Table 2 Bacterial community diversity of different water samples

  

水样样品编号Shannon⁃Wiener指数Ace指数Chao指数CoverageXS5 104790 099740 68599 800XW3 094328 165336 89599 900XX4 444731 513696 00099 600QS4 585699 290694 22299 700QW4 5261091 4731093 58299 500QX4 469581 338714 81399 700DS2 234449 388363 40099 800DW5 4081021 8951020 02799 600DX3 762353 721353 03499 800

  

图2 Rank-abundance 曲线Fig.2 Rank-abundance curves

2.2.2 β多样性分析

数据导入SPSS 19.0统计学软件进行统计学分析。所有计量资料均以均数±标准差表示；计数资料[n（%）]采用 χ2检验；两组间的计量资料（±s）采用 t检验，所有统计数据均行双侧检验；P＜0.05为差异有统计学意义。

根据样品间细菌的进化及丰采信息进行Unifrac加权坐标分析，得到样品间差异距离矩阵，并对距离矩阵信息进行PCoA分析. 共提取得到8个主成分，累积贡献率达到100%. 其中PC1(第一主成分)权重最大，贡献率为47.09%；PC2(第二主成分)贡献率为22.71%(见图3). 不同样品在PC轴上出现明显的分布差异. 在PC1轴上，河道下游分布于负方向，其余样品均分布于正方向；在PC2轴上，尾水分布于正方向，其余样品分布于负方向. 尾水、河道上游和下游水样样品距离较远，不存在交叠现象，显示同一季节下3个采样点细菌在群落构成上存在显著差异.

  

图3 样品细菌群落结构Unifrac加权柱坐标分析Fig.3 Weighted Unifrac analysis of the samples

2.3 尾水对河道细菌相对丰度的影响分析

  

图4 样品中门水平细菌群落结构及分布Fig.4 Bacterial community structure and distribution of the samples at phylum level

获得的细菌分属于43个门，主要包括变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、厚壁菌门(Firmicutes)、疣微菌门(Verrucomicrobia)等16个主要门类(相对丰度大于1%)，相对丰度低于1%的合并为Others显现出来(见图4). 优势菌门Proteobacteria、Actinobacteria、Bacteroidetes的平均占比分别为60.11%、14.57%、10.84%. 不同季节河道上游细菌群落组成不同，其中浮霉菌门(Planctomycetes)、绿弯菌门(Chloroflexi)、TM6细菌门(TM6-Dependentiae-)、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)等夏季和秋季均有出现，而冬季未检出. 尾水影响河道优势细菌菌门的相对丰度，Proteobacteria夏季增加1.28倍，秋季和冬季分别减少0.40、0.20倍；Actinobacteria夏季增加0.24倍；Bacteroidetes秋季减少0.49倍，可见，尾水排放对河道Proteobacteria影响较大.

分析各水样共有的平均相对丰度在前15的细菌菌属(见图5). 河道上游细菌菌属相对丰度呈季节性变化，假单胞菌属(Pseudomonas)、鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)等为夏季<秋季<冬季；嗜甲基球菌属(Methylotenera)、Hgcl_clade、芽孢杆菌属(Bacillus)等为夏季>秋季>冬季，Hgcl_clade在冬季未检出；不动杆菌属(Acinetobacter)秋季较高(16.30%)，冬季未检出. 尾水排放主要影响河道Pseudomonas、Sphingomonas、Acinetobacter的相对丰度，Pseudomonas夏季增加49.14倍，秋季、冬季分别减少0.95、0.78倍；Sphingomonas夏季增加6.63倍，冬季减少0.65倍；Acinetobacter秋季减少0.98倍.

  

图5 样品中属水平下细菌群落结构及分布Fig.5 Bacterial community structure and distribution of the samples at genus level

2.4 细菌群落与水质相关性分析

2.4.1 细菌多样性与水质相关性分析

NH3-N、NO3--N、NO2--N、TN浓度两两之间均呈显著负相关(P<0.05)，其中TN浓度与NO3--N浓度关系极显著(P<0.01)，相关系数为0.954；TOC浓度除与TN浓度呈正相关外，与其他水质指标浓度均呈负相关，相关性不显著. Shannon-Wiener指数、Ace指数、Chao指数两两之间均呈显著正相关，其中Ace指数与Chao指数关系极显著，相关系数为0.976. Shannon-Wiener指数、Ace指数、Chao指数除与TOC浓度呈正相关外，与其他水质指标浓度均呈负相关，相关性不显著(见表3).

 

表3 水质指标与细菌群落多样性之间相关矩阵Table 3 Correlation matrix between water quality and bacterial community

  

项目NH3⁃NNO3-⁃NNO2-⁃NTNTOCShannon⁃Wiener指数Ace指数Chao指数NH3⁃N1 000NO3-⁃N-0 744∗1 000NO2-⁃N-0 678∗-0 714∗1 000TN-0 726∗-0 954∗∗-0 784∗1 000TOC-0 008-0 177-0 5010 0121 000Shannon⁃Wiener指数-0 166-0 216-0 188-0 2800 3031 000Ace指数-0 129-0 055-0 170-0 2180 2050 748∗1 000Chao指数-0 2500 026-0 210-0 1480 1410 797∗0 976∗∗1 000

注： *表示显著相关(P<0.05)； ** 表示极显著相关(P<0.01).

  

图6 细菌群落与水质的冗余分析Fig.6 RDA analysis of bacterial community structure and water quality

2.4.2 细菌群落结构与水质相关性分析

为进一步研究水质对平均丰度前15的菌属群落结构的影响，利用CANOCO 5.0软件对二者进行RDA分析. 由图6可见，盐单胞菌属(Halomonas)、水小杆菌属(Undibacterium)分布差异较小，Acinetobacter、微球菌属(Micrococcaceae)、Hgcl_clade分布差异较小，中心轴处的细菌分布较为集中. 轴1与TOC、NH3-N、NO2--N浓度呈正相关，与TN、NO3--N浓度呈负相关；轴2与TOC、TN、NO3--N浓度呈正相关，与NH3-N、NO2--N浓度呈负相关. 分析水质指标浓度对细菌菌属分布相关性大小依次为TN>NO3--N>TOC>NO2--N>NH3-N. Micrococcaceae、Hgcl_clade的分布主要与NH3-N、NO2--N浓度呈正相关，与TN、NO3--N浓度呈负相关；Halomonas的分布主要与TN、NO3--N浓度呈正相关，与NH3-N、NO2--N浓度呈负相关；Parcubacteria的分布主要与TOC浓度呈负相关. 由图可见，XW、DS有细菌11个属，XX、XS、QW、DX有细菌14个属，QS、QX、DW有细菌15个属，TN、NO3--N浓度对XS、XX、DX的细菌分布影响较大，NO2--N、NH3-N浓度对QW的细菌分布影响较大.

3 讨论

3.1 细菌群落复杂度

细菌群落结构的稳定性及复杂度常利用α多样性和β多样性表示. α多样性是生境内多样性，主要分析单个样本内的物种[24]. 该研究通过α多样性指数得出的结论，可与图2中Rank-abundance曲线变化结果互相印证. β多样性属于生境间多样性，常用weighted Unifrac分析表示，通过比较群落各自OTU之间系统发育关系的远近距离来表示样本差异[25]. 由weighted Unifrac加权柱坐标分析可知，尾水、河道上游和下游的主成分均有较好的区分，说明细菌群落组成在不同采样点间有较高的差异性.

对于单点串联接地，各单元之间相互耦合，参考电位相互影响，往往在低噪声电路设计中很少采用；而单点并联接地中，忽略各单元电路之间的互感，各单元地电位只与本电路地电流、地线阻抗有关，而与其他电路单元无关。由于各电路单元之间相互独立，无相互干扰。是一种常见较好的方法[10]。本次实验设计采用单点并连接地方式进行处理，系统接地方式如图6所示。

[1] 赵联芳,黄靖宇.苏州太仓市污水处理厂尾水排放河道的治理[J].水资源保护,2015,31(1):63-68.

3.2 细菌群落结构及功能与水质相关性分析

参考文献(References)：

不同微生物群落结构具有不同的生态功能. 该试验中，分析尾水对河道水质及细菌群落产生的影响发现，夏季河道Pseudomonas、Sphingomonas相对丰度变化与NO3--N、TN浓度变化趋势一致，秋季、冬季河道Pseudomonas相对丰度变化与NH3-N、NO2--N浓度变化趋势一致，表明水中氮素变化可影响该类细菌的相对丰度[29]. 李建柱等[30-31]也发现,Pseudomonas、Sphingomonas均属于异养硝化-好氧反硝化细菌，能利用NH4+-N进行硝化作用生成NO3--N，进而通过反硝化作用还原成NO2--N或分子氮进入大气，从而促进氮素循环. Maarten等[32-33]发现，Sphingomonas对多环芳烃(PAHs)及六六六(HCH)异构体等芳香化合物也有较强的代谢能力，其相对丰度变化可能与河道芳香化合物含量有关. 该河道上游Hgcl_clade的相对丰度与TOC浓度变化趋势一致，表明其相对丰度受TOC浓度的影响，Ghylin等[34]的研究结果同样可以证实这一点.

水质变化会影响微生物的群落组成，利用RDA分析可直接表示环境因子与细菌分布相关性及相关程度[35]. 因此，多数学者选择用该分析方法. 如金笑等[36]研究发现，NH3-N、NO3--N浓度等是影响鄱阳湖表层沉积物细菌群落的重要环境因子. 该研究结构表明Halomonas、Micrococcaceae、Hgcl_clade的分布受氮素指标浓度影响较大，分析原因可能是由于TN为各种形态无机氮(NH3-N、NO3--N等)和有机氮(蛋白质、氨基酸等)的总量，其他氮素浓度的改变均会影响TN浓度，这与该研究得出TN浓度对细菌分布影响最大的结论一致. Halomonas对高盐、高Mn2+和高Ca2+均具有较强的耐受能力[37-38]，但其分布是否受这类无机盐浓度影响，还需进一步研究证明.

4 结论

第一，赏花品画。 文人雅士去崇效寺赏花，赋诗之余，对寺内名画也会连带吟咏。 特别是寺中的牡丹，将花与画的品格联系起来。 如下诗：

“你到底跑哪里去了！你为什么不来找我！你知不知道我很担心你啊！你知道不知道我天天晚上睡不着觉！你知不知道我以为再也见不到你了！你到底怎么回事！……”陶小西说到最后还是语气软软地说了一句：“你还好吗？温衡我好想你……”

b) 河道上游NO3--N和TOC浓度均呈季节性变化，NO3--N浓度为夏季<秋季<冬季，TOC浓度为夏季>秋季>冬季；尾水使夏季、秋季河道NO3--N、TN浓度显著增加.

c) 河道上游细菌多样性及丰度均呈季节性变化(夏季>秋季>冬季)；同一季节下尾水、河道上游和下游水细菌群落结构存在显著差异；夏季、秋季尾水排放使河道细菌多样性降低.

d) 尾水对夏季、秋季河道Proteobacteria下Pseudomonas、Sphingomonas、Acinetobacter的相对丰度影响较大，Pseudomonas、Sphingomonas的相对丰度夏季增加，冬季减少；Pseudomonas、Acinetobacter的相对丰度秋季减少.

e) 水质与细菌多样性相关性不显著，而与细菌群落结构存在一定的相关性，其中TN浓度对细菌分布影响最大.

化合物7，无色针状结晶，ESI-MS m/z 137 [M-H]-1, 1H NMR (600 MHz, MeOD) δ∶7. 87 (2H, d,J=8. 4 Hz, H-2, 6), 6.80 (2H, d,J=8. 4 Hz, H-3, 5); 13C NMR (150 MHz, MeOD) δ∶123. 7 (C-1), 132. 9 (C-2, 6), 115. 9 (C-3, 5), 163. 1 (C-4), 170. 9 (-COOH)。以上数据与文献[15]报道的对羟基苯甲酸基本一致，故确定化合物7为对羟基苯甲酸。

基于高通量测序发现，Proteobacteria、Actinobacteria、Bacteroidetes等为主要门类，属污水处理厂内尾水中微生物的常见组分[26]，其他细菌群落结构各不相同. 这一结果提示，物种群落结构具有明显的区域特征[27]. 秋季河道下游Bacteroidetes相对丰度较上游减少0.49倍，有研究表明Bacteroidetes是溶解性有机物的主要消费者[28]，因此，秋季尾水可能导致河道有机物浓度减少.

自2001年起，科思创持续投资先进技术，上海一体化基地累计投资已超过30亿欧元，成为科思创全球最大的生产基地。在上海一体化基地，科思创采用气相法生产异氰酸酯工艺比液相法减少了高达60%的能源消耗和80%的溶剂消耗；运用氧去极化阴极技术生产氯气，使电耗和二氧化碳排放降低30%之多；上海基地还通过催化剂升级项目，成功将其硝酸工厂的氧化亚氮和氮氧化物排放分别降低了65%和30%。目前，上海基地拥有11座配备先进生产技术的工厂，覆盖科思创主要产品线，产品广泛应用于建筑、汽车和电子等行业。

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⑥ 元数据制作；每幅地理国情普查图均制作一个元数据。基本图应包含元数据，专题图不包含元数据。元数据存放有关数据源、产品归属、空间参考系、数据量等方面的信息。

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本研究基于行业的特殊性，探讨了导游主动行为的内涵，具有一定的理论和实践意义。然而仍存在以下不足，有待后续研究进一步探讨。首先，访谈对象集中于某一旅行社，所得资料可能存在偏差，造成研究结论外部效度之不足。为了弥补这一问题，笔者与其他旅行社的3位导游进行了非正式沟通，并未发现导游主动行为的新内容，因此认为结论可靠有效。未来研究可以增加访谈对象的多样性，在探讨内涵的同时，厘清其影响因素和作用机制。其次，本文并未探究影响导游主动行为的因素，以及如何利用导游主动行为更好地提高组织的效益等。未来可以采用定量研究方法，构建导游主动行为的前因和结果变量模型，进行实证检验。

GUO Xiaoyu,DONG Zhi,GONG Huili.Influence of reclaimed water irrigation on microbial community on lawn soil[J].China Environmental Science,2006,26(4):482-485.

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2016年12月15日，银隆完成第三轮融资，董明珠以10亿元注资，持有7.46%股权，并在此后通过两度增资，股权比例增加至17.46%，成为银隆第二大股东。而万达、京东、中集集团等4家企业也和董明珠同时入股，成为银隆股权持有者，银隆第三轮融资总额合计30亿元。

XIE Xing,HU Hongying,GUO Meiting,et al.Assessment method of the pathogenic microbial exposure caused by aerosolization of reclaimed water[J].Environmental Science,2009,30(1):70-74.

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研究共得到 355 315 条优质序列，长度主要分布于421～460 bp，约占序列总数的99.93%，平均序列长度为438.39 bp(见图1).

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a) 尾水对夏季、秋季河道水质及细菌群落影响较大.

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根据《1：500、1：1000、1：2000 地形图航空摄影测量内业规范》（GB/T 7930-2008），平原地区 1：500 的平面中误差限差为0.3m，1：500 和 1：1000 的高程中误差限差均为 0.2m，1：2000的高程中误差限差为0.4m。所以在本试验中各方案的平面精度均能达到1：500地形图测图要求，其中方案①、②、③的高程精度能满足1：500的地形图测图要求，方案④的高程精度能达到1：2000的地形图测图要求。

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