基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。     

温度对四川华鳊胚胎发育的影响

为探索温度对四川华鳊胚胎发育的影响,笔者观察16、19、22、25、28、31℃6个温度条件下四川华鳊的胚胎发育过程,描述总结(25±0.5)℃下胚胎发育各个阶段的形态特征。研究结果显示,四川华鳊胚胎发育过程可划分为受精卵、胚盘形成、卵裂、囊胚、原肠胚、神经胚、器官分化和出膜等8个连续发育阶段;在(25±0.5)℃下孵化总历时44.83 h;在温度为16℃时,胚胎发育至原肠胚晚期全部死亡;19℃时孵化率为30.00%,其中畸形致死占87.19%,显著高于其余4个温度组(P<0.05);温度由19℃升至31℃时,胚胎发育所需时间变短,各温度间差异显著(P<0.05),其中器官分化阶段均用时最长,占整个胚胎孵化历时的72.53%~77.07%;胚胎畸形率随着温度升高而上升,31℃的胚胎畸形率约为28℃的2倍;在22~28℃时,胚胎的受精率和孵化率、成活率最高,畸形率最低。研究结果表明,水温在(19±1)℃,卵径(y)与胚胎孵化时间(x)的关系为y=49.56-44.36x+47.92x^2(r^2=0.996);水温22~28℃为适宜孵化温度,最佳水温约为25℃;胚胎发育的生物学零度为12.69℃,有效积温为522.35~595.11℃·h。     

欧洲葡萄‘粉红亚都蜜’NAC基因DRL1负向调节植物抗旱性

以欧洲葡萄‘粉红亚都蜜’（Vitis vinifera‘Yatomo Rose’）为材料，利用荧光定量PCR技术和转基因技术研究葡萄NAC转录因子DRL1基因对逆境的响应。欧洲葡萄‘粉红亚都蜜’在激素和逆境胁迫下，DRL1表达呈下降趋势，其中以ABA和干旱胁迫处理最为显著。在ABA处理下DRL1转基因烟草株系种子萌发率和根长均高于野生型。干旱处理下，转基因植株对干旱的耐受性降低，同时胁迫相关基因NtLEA5、NtP5CR1、NtPSCS1、NtERD10C和NtDREB3的表达水平比野生型显著下降。此外，DRL1转基因烟草茎中柱发育受到抑制，尤其是导管横切面积仅为野生型的58%。以上结果表明，DRL1基因可能作为1个负向调节子参与植物的干旱胁迫。     

水产养殖鱼类生长性状研究进展

生长性状是水产养殖鱼类最重要的经济性状之一,对水产养殖业的发展意义重大。通过以不同的养殖鱼类为对象,大量的研究结果表明,鱼类生长主要受环境、基因,以及基因与环境相互作用的影响,具体为:(1)环境是生长性状调控的外因,其对生长的影响一般呈现出剂量效应的规律。温度、光照、营养等主要环境因子的过量和不足均可能对鱼类生长产生不利影响,因此,寻求最优条件是制定最佳养殖环境的终极目标,人为调控多种环境因子在现代水产养殖业中具有重大的应用潜力。(2)基因是生长性状调控的内因,其对生长的影响很大程度上表现出因果效应的关系。某些基因的单碱基核苷酸多样性、基因结构变异、染色体倍性变化,以及转基因等都表现出对鱼类生长产生统计显著性的影响。鉴于生长是多基因控制的复杂数量性状,寻找主效基因并在选育中加以利用是改良生长性状的重要基础。高通量测序技术在生长相关候选基因的筛选以及辅助分子育种方面展现出强大的优势。(3)基因与环境相互作用的影响主要来自基因型对不同环境条件的适应性,具有特异性和复杂性的特点,因此目前对其量化研究非常有限。但在制定大规模商业育种计划之前,考虑基因与环境相互作用具有重要意义。综上所述,充分理解环境、基因,以及基因与环境相互作用对水产养殖鱼类生长的影响能更好地对其生长性状加以利用,从而最大限度地节约养殖成本和发挥生态效益。     

辣椒新品种“鄂椒香帅”的选育

"鄂椒香帅"是以BL8为母本,CA1324-4为父本育成的鲜食长线椒辣椒杂交一代品种。该品种植株生长势较强,株高55 cm,开展度52 cm,叶片绿色,卵圆形,少茸毛,单叶互生,分枝性较强且分枝处有紫色斑块,始花节位8~9节,花冠白色,花萼平展;坐果力较强,果实长28~32 cm,果实横径1.3 cm,果肉厚0.2 cm,果实长羊角形,椒条顺直,果面较光滑,三心室,单果质量约26 g,果色绿色,肉质脆,味辣,适合鲜食。抗疮痂病、中抗黄瓜花叶病毒病(CMV),挂果性好,产量高;适合长江流域地区春夏季露地和高山栽培。     

东亚小花蝽对草地贪夜蛾幼虫的捕食效应

为探明东亚小花蝽Orius sauteri对草地贪夜蛾Spodoptera frugiperda幼虫的控制潜力,开展了不同温度下东亚小花蝽对不同龄期和密度的草地贪夜蛾幼虫的捕食功能反应与干扰作用研究。结果表明:当东亚小花蝽捕食1龄或2龄草地贪夜蛾幼虫时,其捕食功能反应与HollingⅡ模型拟合度较好。东亚小花蝽对草地贪夜蛾1龄幼虫在20℃、25℃和28℃下的瞬时攻击率分别为0.772 4、1.090 0、0.673 6,处理单头幼虫的时间为0.174 9、0.173 7、0.295 5 d,对2龄幼虫,在20℃、25℃和28℃下的瞬时攻击率分别为0.794 5、1.153 8、0.392 2,处理单头幼虫的时间为0.218 9、0.805 6、0.696 0 d;东亚小花蝽对草地贪夜蛾幼虫的捕食量表现出随着猎物密度增加而上升,随自身密度的增加而下降的趋势;同一温度下,东亚小花蝽对1龄幼虫的日均捕食量和寻找效应均高于2龄幼虫,寻找效应与猎物密度成反比;东亚小花蝽对3龄和4龄草地贪夜蛾幼虫的日均捕食量为0;田间自然状态下东亚小花蝽对草地贪夜蛾幼虫的控制率为34.62%。     

翅形态特征在重阳木斑蛾成虫性别鉴定中的应用

为了明确重阳木斑蛾的翅形态特征在其性别鉴定中的作用,探索雌雄难于区分的成虫的数值鉴定方法。采用图像处理与分析技术,通过爱普生扫描仪获取重阳木斑蛾前翅图,利用BugShape v1.0软件提取雌雄成虫翅的轮廓特征,利用tpsDig2软件获取翅脉交叉点位置特征,并利用独立样本t检验和标志点空间普氏叠加和扭曲分析,以明确此类特征在该成虫雌雄鉴定中的作用。结果表明,重阳木斑蛾成虫左右前翅轮廓特征在同一性别中差异不显著。仅利用左前翅数据进行分析时,翅面积、短轴长度、等效圆半径、偏心率、球状性和圆形度在两个性别中存在极显著差异,周长和长轴长度的差异达到显著水平,而紧凑度和叶状性差异不显著。使用左右前翅作为数据集进行分析时,除紧凑度和叶状性差异仍不显著外,其余参数均达到极显著水平。雌雄前翅轮廓特征作为指标来判别性别时正确率为100%,但存在左右翅相互错判现象。翅膀内部翅脉交叉点的空间位置在个体间存在较大差异,主要表现在相对于翅的横向方向变异大。雌雄间的差异主要存在于外缘附近的翅脉交叉点。结论:通过前翅的轮廓特征可以区分重阳木斑蛾雌雄成虫的差异。翅脉交叉点空间位置在雌雄间和个体间存在一定的变异。     

基于生态占用的南宁市资源环境承载力评价

利用改进后的生态占用模型,计算了2003—2017年南宁市人均生态占用、2011—2017年人均生态承载力,并基于资源环境承载力视角采取相关生态占用影响因素建立指标体系,利用灰色关联度确定各因素的影响程度以对南宁市资源环境承载力状况进行评价.结果表明:南宁市人均生态足迹从2003年的1.3006 hm2/cap增加到2017年的1.8861 hm2/cap,增幅为45.02％,南宁市人均生态承载力由2011年的0.7192 hm2/cap下降到2017年的0.6617 hm2/cap,减少0.0575 hm2/cap,降幅为7.99％,资源环境承载力严重不足,区域可持续发展形式严峻,总人口数、城镇人口、建成区面积对南宁市的生态占用有深远影响.调整产业结构以及控制城镇人口增长是提高资源环境承载力,实现南宁市可持续发展的有效途径.     

引入地形因子的无人机遥感精准管理分区研究

根据作物长势的空间差异对耕地进行精准管理分区,可以指导田间变量管理,漫川漫岗黑土区地形复杂,分区时应考虑微地形对作物的影响.以典型黑土区玉米田块为研究区,利用1.1m空间分辨率的无人机多光谱影像提取玉米大喇叭口期(播种后约45 d)归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI),分别结合4种地形因子(高程、坡度、地形起伏度、地表粗糙度),通过面向对象分割方法进行分区,并利用产量数据对分区结果进行评价,对比无人机影像结合不同地形因子分区的精度.结果 表明:研究地块产量、土壤养分及植株生理参数均存在显著变异性,产量与地形存在相关性;相较使用单期NDVI分区,结合地形因子能够显著提高分区精度;结合不同地形因子后,无人机分区精度变化存在差异,NDVI同时结合4种地形因子的分区精度最高,其次分别为结合高程、地形起伏度、坡度、地表粗糙度.研究结果证明了NDVI与地形因子结合作为输入量提高分区精度的可行性,为精准施肥及其他田间变量管理提供了理论基础,为智慧农业的发展提供新思路.