Detecting and estimating segregation distortion and linkage between glufosinate tolerance and blackleg resistance in Brassica napus L.

Summary The segregation and linkage between glufosinate (transgenes ‘Rf3’ and ‘T177’) and blackleg resistance genes in canola (Brassica napus L.) were assessed using F₁ microspore-derived doubled haploid (DH) populations from four crosses including reciprocals, two involving the transgene ‘Rf3’ and the other two involving the transgene ‘T177’. To relax the assumption of no segregation distortion required for the conventional analysis of segregation and linkage, we employed Bailey's analysis that allows detecting segregation distortion at linked loci. The significant departures from the 1:1 segregation were detected in the crosses involving the transgene ‘T177’ but not in the crosses involving the transgene ‘Rf3’. The apparent deficit of the herbicide tolerant DH lines in the crosses with the transgene ‘T177’ is likely due to differential selection against the gametes carrying ‘T177’ during microspore culture. The linkage was strong between blackleg resistance and the transgene ‘Rf3’ but weak or absent between blackleg resistance and the transgene ‘T177’, suggesting that the two transgenes are probably inserted into distant regions of the genome. The observed linkage offers an opportunity to develop new canola cultivars with both glufosinate tolerance conferred by transgene ‘Rf3’ and blackleg resistance.     

Vegetative protein and its relation to grain protein in high and low grain protein winter wheats

Summary Better understanding of the physiological and genetic basis of wheat grain protein will contribute to breeding efforts for this characteristic. This study provides information about plant protein distribution in high and low grain protein winter wheats (Triticum aestivum L.) at different growth stages and its relation to grain protein. Field experiments involved two winter wheats with high grain protein, Redwin and Lancota, and two with low grain protein, Centurk and Brule in two years. Protein content in the head, the upper three leaves, the first and second leaf, and the peduncle were estimated with Near Infrared Reflectance Spectrophotometer (NIR) at five growth stages. High protein cultivars had higher leaf protein at ripe and higher protein content in the heads at most growth stages than low grain protein cultivars. High protein cultivars had lower protein content in the peduncle than low protein cultivars at ripe. Correlation coefficients between plant-part protein and grain protein ranged from 0.48 to 0.87 for the heads, from –0.45 to –0.79 for the peduncle, and from 0.55 to 0.84 for the leaves. A combination of head, peduncle, and first leaf protein at heading was significantly related to grain protein (R²=0.71). Indirect selection for head, peduncle, and first leaf (flag leaf) protein at heading should result in increased grain protein. Recurrent selection for increased grain protein, with parent selectionbefore anthesis and hybridization should be successful.     

产流积水法测量坡地降雨入渗动态过程及其精度估计

坡地土壤的降雨入渗性能对于水文过程、土壤侵蚀、水资源相关方面的研究和实践非常重要。产流积水法采用由实验得到的数据，分析了不同坡位土壤入渗率及累积入渗量随降雨时间的变化过程。结果表明不同坡位入渗过程曲线反映了坡面径流到达前后，实际入渗率从降雨强度控制阶段跃升到入渗性能控制阶段，并最终趋于稳定入渗率的全过程。入渗区不同坡位的累积入渗量从坡顶至坡底逐渐减少，而且径流在坡面上推进速度越快不同坡位上的累积入渗量差值越小。通过理论分析，确定了观测径流推进距离误差所引起的测量结果的误差。用水量平衡原理对产流积水法实验结果进行精度估计，并提出了由实测入渗率求入渗水量的解析方法，并将此与实际降雨量进行比较，间接地估计了测量结果的精度。结果表明，产流积水法测量坡地降雨/径流入渗性能具有很高的精度。     

改进Hargreaves模型估算川中丘陵区参考作物蒸散量

为提高Hargreaves-Samani(HS)模型参考作物蒸散量(ET0)计算精度,该文基于贝叶斯原理利用川中丘陵区1954-2002年逐日资料对其温度指数、温度系数和温度常数进行改进,并使用2003-2013年资料以Penman-Monteith(PM)模型为标准评价HS改进模型计算精度与适应性。结果表明:HS改进模型参数在川中丘陵区各区均小于联合国粮农组织推荐值,并呈现出随纬度上升而增大的趋势;与PM模型计算结果相比,HS改进模型计算的ET0相对误差在川中丘陵区北部从14.2%~60.9%降至-1.1%~33.4%、中部从40.6%~92.6%降至16.9%~61.1%、南部从31.3%~96.0%降至8.5%~64.4%、整个川中丘陵区从32.1%~82.7%降至9.5%~52.6%;相关性分析表明,HS改进模型和PM模型计算的ET0回归曲线的斜率更接近于1(北部1.16、中部1.02、南部0.99、全区1.13),决定系数均达到0.85(P0.01)以上;趋势分析表明,HS改进模型和PM模型计算的ET0变化一致,年内均呈开口向下的抛物线状,年际均呈微小上升趋势。因此,基于贝叶斯原理改进的HS模型在川中丘陵区不同区域变异性较小,适应性较强,具有较高的计算精度,可作为川中丘陵区参考作物蒸散量简化计算的推荐模型。     

基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测

为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。     

深圳市裸露山体缺口景观影响程度研究

遍地开花的采石场严重影响深圳城市景观 ,应用专家打分及综合评判法并结合地理信息系统对深圳市裸露山体缺口的景观影响度进行了分析 ,结果表明 ,影响缺口景观影响度的主要因子为交通因子、可视面积因子和视距因子 ,其中交通因子是主导因子 ,并计算出不同因子任意组合时的景观影响度 ,为裸露山体缺口水土保持生态环境建设提供科学依据。     

龙门山国家地质公园天台山风景游憩林空间结构分析与美景度评价

首先从空间结构出发,用角尺度、大小比数、树种分隔程度的空间测度指数3个参数来表述四川省龙门山国家地质公园内天台山风景游憩林的空间结构;然后从美学角度出发,用美景度评判法评价该处的森林景观质量,并提出把空间结构参数引入森林景观评价模型中,分析空间结构与美景度的相互关系。分析结果表明:在本研究区域内,空间结构的大小比数和角尺度2个参数对美景度都有显著影响。研究结果从生态与美学角度为科学经营森林提供建议与理论依据。     

基于SBE法的北京市郊野公园绿地结构质量评价技术

以北京市已建的郊野公园为研究对象,共收集46张一般绿地景观照片、50张建筑与小品和道路等人造硬质景观周边绿地景观照片、54张滨水植物景观照片和相关资料,采用景观美景度评判法对郊野公园这3种绿地类型进行景观评判,并利用多元数量化模型Ⅰ构建相应的美景度模型,对绿地结构的质量进行评价。结果表明:影响一般绿地结构主要因素为绿视率、郁闭度、植物色彩数量、植物色彩对比度、生活型构成和植物野趣程度;影响人造硬质景观周边绿地结构的主要因素为相对枝下高、总体协调性、栽植方式、枝叶密度和建筑物风格;影响滨水植物景观结构的主要因素为植被空间占有率、总体协调性、栽植方式和层片结构。根据景观美景度模型所反映的群众喜欢度,对郊野公园上述3种绿地的结构调整提出如下经营建议:1)对于一般绿地,应充分利用野生花草和乡土灌木,构建以乔灌草为主的林分结构,以增大绿地的绿视率,促进植被向近自然方向发展;结合密度调整,对现有绿地进行局部物种组成调整,充分利用不同色系植物营造出具有一定变化和对比度的景观;建议将郁闭度控制在0.6～0.8;加大大径级林木的培育力度,营造疏密有致的林下游憩空间;2)对于建筑、小品和道路等人造硬质景观周边绿地,可通过合理的植...     

吉林天佛指山国家级保护区栎窄吉丁虫害造成的柞树立木蓄积损失估算

2006年,栎窄吉丁虫害在吉林天佛指山国家级自然保护区突发成灾,造成柞树林木大量枯死.专项调查结果显示,虫害总分布面积1 530 hm2,其中:低虫口面积728 hm2 ,轻度发生面积469 hm2 ,中度发生面积227 hm2 ,重度发生面积106 hm2.根据栎窄吉丁虫害发生危害程度分级标准和柞树立木蓄积查定结果,...     

运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域小麦实际单产

为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。该研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型,并制作了小麦实际单产空间等级分布图。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05和748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。