土壤外源钴对大麦根伸长的毒害及其预测模型

选取我国11种不同性质的农田土壤，通过外源添加重金属钴（Co），研究其对大麦（Hordeum vulgare L.）根伸长的毒性阈值及土壤性质对Co毒性的影响。结果发现，Co对大麦根伸长10%抑制效应（EC₁₀）在11种土壤中的变化范围为37.1~3 914 mg·kg^-1土（105.5倍），50%抑制效应（EC₅₀）的变化范围为166.1~6 030 mg·kg^-1土（36.3倍）。建立土壤性质与毒性阈值的回归方程，结果表明土壤pH是影响土壤Co毒性阈值最重要的因子，作为单因子时分别可以解释77.6%、72%的EC₁₀和EC₅₀的变异（P≤0.001）。当在EC₁₀预测模型中引入土壤pH和土壤黏粒（Clay）双因子时，可以解释83.9%的EC₁₀的变异（P<0.001），EC₅₀预测模型中引入土壤pH和总碳（TC）双因子时，可以解释86.1%的EC₅₀的变异（P<0.001）。将我国土壤中得到的Co毒性阈值预测模型和欧洲北美10种土壤的预测模型进行比较验证，结果发现基于我国土壤得到的预测模型可以较为准确地预测欧洲北美土壤中Co的大麦根伸长毒性阈值，但基于欧洲北美土壤的预测模型不能准确预测我国土壤中Co的毒性阈值。研究表明，我国土壤性质对Co毒性有显著的影响，基于土壤性质建立的预测模型可为土壤中Co生态风险评价提供参考依据。     

常州市钟楼区耕地产能空间分布与影响因素分析

耕地产能评价对于耕地资源保护及质量提升具有重要的现实意义。通过构建耕地产能评价体系，运用空间自相关及主成分回归分析法对常州市钟楼区的耕地产能进行空间分布及影响因素分析。结果表明：基于气候、自然因素和技术水平综合指标的耕地产能评价体系具有适用性和可操作性；钟楼区耕地产能等别分为6等和7等，其中6等地占比达到97.55%，等别空间分布呈现出城区内部街道低、外围地区较高的格局；耕地产能整体空间集聚性显著，各街道（乡镇）均表现出较强的空间正相关性，正相关类型（HH型和LL型）多呈现组团式，负相关类型（LH型和HL型）则分布零散；耕地自然质量和技术水平是影响钟楼区耕地产能空间分布的主要驱动因素，其中，耕作层厚度、有机质含量、障碍层距地表深度和土壤养分元素为主导因素，pH值、灌溉保证程度和排水条件为次要因素。因此，应从增强耕地自然质量、提高耕地技术水平等方面制定提高耕地产能的针对性措施。     

农业分区框架下Hargreaves-Samani公式的逐月回归修正

为验证中国农业综合分区框架下Hargreaves-Samani(HS)公式线性回归修正方案的适用性,利用中国气象数据网发布的124个站点1957—2016年的逐月有效日平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均风速、平均水汽压、月总太阳辐射数据及站点经纬度数据,首先,分别基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式计算了各站点多年逐月的参考作物需水量ET_(0-PM)和ET_(0-HS)。然后,以ET_(0-PM)为真值,基于1957—2010年的逐月ET_(0-PM)和ET_(0-HS),利用线性回归分析方法获取了中国38个农业管理子区的HS公式校正系数a、b,并以2011—2016年为验证年份,通过比较ET_(0-HS)校正前后的相对误差变化,验证了HS公式线性回归校正方法在中国农业区的适用性,并结合验证年份的具体误差结果,确定了各农业区HS公式校正系数a、b的逐月最优取值。结果表明:大部分农业区的大部分月份ET_(0-PM)与ET_(0-HS)的相关系数超过0. 6,可以进行ET_(0-HS)的回归校正;回归校正得到的系数a存在显著的季节变化规律,系数b则表现较为平稳;系数a、b的大小及变化说明了ET_(0-PM)和ET_(0-HS)彼此之间存在差异,且季节性明显;校正前后的ET_(0-HS)均存在不同程度的相对误差,但校正后的ET_(0-HS)的误差范围已经显著缩小;在具体的验证应用中,校正后的ET_(0-HS)并不完全是最优结果,实践中系数a、b的优选使用才是最佳方案。本研究验证的HS公式线性回归校正方法是实践中简便、可行的方案,对大尺度区域快速获得较高精度的参考作物需水量具有实际意义和推广价值。     

城市池塘水质时间变化特性--以扬州大学江阳路南校区池塘为例

城市中的池塘是城市水体的重要组成部分,为揭示城市化背景下池塘水体水质的时间变化特性,选取扬州大学江阳路南校区池塘为研究区,对该池塘2018年7月至2019年6月的水质参数蓝绿藻浓度(Phyco)、水温(WT)、溶解氧(DO)、pH与电导率(EC)进行观测,采用变异系数法、单因子水质标识指数法以及多元线性回归法对各参数的变化特性进行评价。结果显示:池塘WT呈季节性变化;观测期间pH变化范围为7.74~9.98,水体呈碱性;DO变化的随机性较强,未表现出明显变化规律;各水质参数变异性及权重从大到小依次为WT>DO>EC>pH;以DO为指标的单因子水质标识指数结果表明:池塘DO达到Ⅲ类水要求的时段占总观测时段的84%;多元线性回归分析结果表明:DO与WT、pH呈正相关,与Phyco呈负相关,Phyco及pH的变化对DO浓度的影响相对于WT大。     

北京松山自然保护区主要树种冠幅预测模型研究

冠幅作为林业研究的关键因子，开展冠幅的研究对于精准林业发展具有重要意义。为了更好地利用冠幅对树木其他因子进行预测，选取了北京市松山自然保护区油松、白蜡、蒙古栎等14个常见树种作为研究对象，基于6种回归方程，借助样地实测数据分别建立每个树种的胸径 冠幅和树高 冠幅模型，并针对每个树种筛选出的最优方程进行了精度检验。结果表明，研建的14个树种的模型具有较好的拟合精度，决定系数R2绝大多数都大于0.5，其中，核桃的胸径 冠幅模型最高，R2=0.951，树高-冠幅模型R2=0.887，蒙古栎树高-冠幅模型最低，R2=0.506，也超过了0.5。所建模型的精度评价指标具有一定的统计学意义，对北京市松山地区大面积林分参数的预测预估有重要的参考价值。     

中国樱桃InDel标记开发及其在蔷薇科果树中通用性评价

对栽培和野生中国樱桃进行De novo基因组测序和比对，在全基因组范围内检测筛选出50 617个InDel位点，并挑选均匀分布的200个标记进行验证，其中，27个标记在中国樱桃种内表现出多态性。利用多态性标记，对不同来源的192份中国樱桃（168份栽培和24份野生）种质进行基因型分型，共检测到60个等位基因（N_a），平均每个标记2.2个；基因多样性指数（H_s）为0.010 ~ 0.500，平均0.239；多态性信息含量（PIC）为0.010 ~ 0.375，平均0.198，表明中国樱桃遗传基础相对狭窄。根据聚类结果和地理分布将192份中国樱桃种质大致划分为5个群体。筛选出在蔷薇科李亚科樱属、李属、桃属、杏属、苹果亚科梨属、苹果属和蔷薇亚科草莓属、悬钩子属等重要果树共8个属156个个体中表现出较好通用性标记34个。物种与中国樱桃亲缘关系越近，InDel标记的多态性越高。     

大花君子兰叶绿体基因组及其特征

采用Illumina MiSeq测序平台对大花君子兰（Clivia miniata）叶片总DNA进行测序，通过组装获得了其叶绿体基因组（cpDNA）全长序列（158 114 bp）。对其cpDNA注释得到135个基因，包含87个蛋白编码基因、40个tRNA基因和8个rRNA基因。采用生物信息学方法对获得的cpDNA进行简单序列重复（SSR）分析和密码子偏好性分析。结果显示：①大花君子兰cpDNA中共有61个SSR位点，其中单核苷酸、二核苷酸、三核苷酸、四核苷酸、五核苷酸和六核苷酸重复数分别为38、9、2、8、3和1个，多数SSR分布在基因间隔区；②大花君子兰cpDNA密码子偏爱以A或U（T）结尾，亮氨酸使用频率最高，半胱氨酸使用频率最低。基于24种植物的cpDNA全长和23种植物的叶绿体ycf2基因序列进行系统发育分析，结果显示大花君子兰与石蒜科植物在同一分支，显示最近的亲缘关系，支持大花君子兰属于石蒜科。基于叶绿体ycf2的系统发育分析结果与基于cpDNA全长的系统发育分析研究结果大部分相同，支持ycf2基因可以代替cpDNA全长用于植物系统发育分析。     

番茄斑萎病毒病抗性种质筛选及人工接种鉴定方法优化

对154份番茄材料(包括普通番茄76份,樱桃番茄78份)进行两年两次田间番茄斑萎病毒病的病情指数调查,筛选出14份对番茄斑萎病毒病具有稳定抗性的番茄材料,利用sw-5-2共显性SCAR标记对田间表现抗病的材料进行分子标记鉴定,发现3份抗病材料携带抗番茄斑萎病毒病的Sw-5基因。为缩短番茄斑萎病毒病人工接种鉴定周期,以含有sw-5的抗病材料H8和感病材料M82为研究对象,设置4、6、8、10片真叶4个接种时期,分别在接种后14、21、28 d进行病情指数调查和抗性分级,结果表明,6片真叶期接种,接种后28 d进行病情调查即可有效鉴别植株番茄斑萎病毒病抗性,与8、10片真叶期接种效果相同,人工接种抗病性鉴定效率显著提升。     

胡葱黄条病毒吉林毛葱分离物全基因组序列测定与分析

使用RT-PCR方法从吉林省疑似感染胡葱黄条病毒(Shallot yellow stripe virus,SYSV)的分蘖洋葱(毛葱)叶片中获得了SYSV吉林毛葱分离物SYSV-JL(MN607702)的全基因组序列。SYSV-JL的全长序列为10?427 nt,与GenBank已登录的3条SYSV全长或近全长序列在多个基因上保持着较高的序列一致性,但在P1基因上核苷酸和氨基酸序列一致性较低,分别为69.5%～84.2%和60.9%～76.9%,进一步通过变异分析发现,P1基因包含369个变异位点,表现出较为明显的高变异特征。系统发育分析显示,不同SYSV分离物具有较为明显的地区差异,SYSV-JL分离物与多个中国分离物系统发育关系较近。     

基于PLSR-BP复合模型的红壤有机质含量反演研究

对红壤地区土壤有机质进行快速预测,以满足智慧农业与精准施肥的需要。以江西省奉新县北部为研究区域,采用1 km×1 km标准格网划分研究区进行采样,共得到红壤样本248个。对土壤光谱进行了包含分数阶导数在内的3种数学变换方法,将经过P=0.01显著性检验的波段用于模型的构建,选用偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络建立土壤有机质含量预测模型。结果表明:当对红壤光谱数据进行1.5阶导数变换后再使用PLSR-BP复合模型对土壤有机质含量进行预测时的结果为最优,训练集R~2=0.89,RMSE=4.68g·kg~(-1),验证集R~2=0.87,RMSE=5.55g·kg~(-1),RPD=2.75。1.5阶导数对红壤光谱数据的变换能够更好地突出与有机质相关的特征信息,有助于其含量预测。PLSR-BP复合模型预测精度优于单一模型,能够较好地预测红壤有机质含量,为精准农业快速监测红壤有机质含量提供了新的途径。