农产品监测预警模型集群构建理论方法与应用

【目的】农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现。构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题。【方法】在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品“因素分类解耦、参数转用适配”方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群。【结果】利用“因素分类解耦、参数转用适配”技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群。这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%。【结论】研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法。     

从开放科学路线图分析到开放科学道路决策方法设计

[目标/意义]一个国家是否进入开放科学、如何选择路径,亟待决策方法。[方法/过程]开放科学作为国家科学政策,可以通过路线图方式进行规划实施。分析当前6个国际开放科学路线图的发布、内容、效果评估等特征,初步提出一个国家开放科学道路的决策方法。[结果/结论]开放科学路线图的形成受国家中长期开放计划、配套基础设施等多因素影响,实施内容覆盖到国家的未来、现状和具体措施,最终将提升一个国家或地区科学研究的开放成熟度水平及其影响力。基于这些特征,初步构建国家开放科学进程决策模型,覆盖开放科学实施前、实施、实施后不同阶段的决策内容,并设计开放科学道路决策的“三步法”。本文简略介绍中国面向开放科学的工作构想,以及其中图书馆发挥的作用。     

大豆新型营养因子亚精胺的研究进展

亚精胺是在大豆中发现的又一功能性营养因子,作为一种无毒的天然物质,可通过诱导自噬作用发挥抗衰老和延长寿命的功能,同时对神经变性还具有抗氧化和消炎作用。大豆种子中亚精胺含量水平较一般谷类、蔬菜、块根农作物等植物高,研究表明大豆食品中亚精胺含量更高,说明大豆品种亚精胺含量对大豆食品保健功能起着重要作用。本文从亚精胺的营养保健作用、亚精胺含量检测方法、亚精胺在植物抗逆中的生理作用和大豆及其制品中亚精胺的研究进展4个方面进行了综述,以期为高亚精胺含量大豆材料的筛选、开展大豆亚精胺基因挖掘、选育高亚精胺含量大豆品种及开发大豆保健食品提供参考。     

茶树MADS-box转录因子基因的克隆与非生物胁迫响应分析

本研究基于茶树转录组数据库,以茶树龙井43为试验材料,通过RT-PCR方法从该茶树的cDNA中克隆得到1个CsMADS1基因。序列分析表明:茶树CsMADS1基因开放阅读框长度为657 bp,编码218个氨基酸,是典型的植物MADS-box家族转录因子。序列多重比对显示,该序列与多个相关物种的MADS-box序列一致性为65.65%,含有高度保守的MADS结构域和半保守的K结构域。氨基酸理化性质、亲疏水性、亚细胞定位预测、无序化分析,以及二级和三级结构分析显示,CsMADS1转录因子是亲水性蛋白,可能定位于细胞核中,无序化程度明显,以α-螺旋结构为主,并与人MEF2蛋白具有相似的三级结构。利用实时荧光定量PCR方法分析了茶树龙井43中CsMADS1基因在非生物胁迫下的表达。结果表明,茶树中CsMADS1基因对高温、低温、干旱和高盐等不同非生物胁迫有响应,且表达存在差异。     

气象因子对芒果园桔小实蝇种群动态的影响

桔小实蝇[Bactrocera dorsalis (Hendel)]是芒果的重要害虫之一。试验利用性引诱剂对芒果园桔小实蝇的全年种群动态进行监测，分析气象因子与其种群数量变动的相关性。结果表明，芒果园桔小实蝇雄虫种群数量一年有2个明显高峰，2月为短时高峰，3月种群活动有所下降；5月开始数量逐渐升高，至8月达到高峰，9月开始逐渐下降，到12月至1月为发生低谷。经逐步回归分析发现，气象因子显著影响桔小实蝇雄虫的数量，主要受月平均气温、月平均最低气温和月降水量综合影响。     

中国玉米市场形势分析与未来10年展望

2013年,中国玉米产量再创新高,消费需求相对低迷,进出口同比下降,供求关系较为宽松,价格总体弱势运行。预计未来10年,中国玉米生产继续稳步增长,消费需求增速较快但将明显放缓,价格总体继续上涨,玉米进口将进一步扩大。最后,指出影响未来玉米市场走势的因素主要包括气象、政策、贸易以及通胀、汇率等不确定性因素。     

Climate change impacts and potential benefits of drought and heat tolerance in chickpea in South Asia and East Africa

Using CROPGRO-Chickpea model (revised version), we investigated the impacts of climate change on the productivity of chickpea (Cicer arietinum L.) at selected sites in South Asia (Hisar, Indore and Nandhyal in India and Zaloke in Myanmar) and East Africa (Debre Zeit in Ethiopia, Kabete in Kenya and Ukiriguru in Tanzania). We also investigated the potential benefits of incorporating drought and heat tolerance traits in chickpea using the chickpea model and the virtual cultivars approach. As compared to the baseline climate, the climate change by 2050 (including CO₂) increased the yield of chickpea by 17% both at Hisar and Indore, 18% at Zaloke, 25% at Debre Zeit and 18% at Kabete; whereas the yields decreased by 16% at Nandhyal and 7% at Ukiriguru. The yield benefit due to increased CO₂ by 2050 ranged from 7 to 20% across sites as compared to the yields under current atmospheric CO₂ concentration; while the changes in temperature and rainfall had either positive or negative impact on yield at the sites. Yield potential traits (maximum leaf photosynthesis rate, partitioning of daily growth to pods and seed-filling duration each increased by 10%) increased the yield of virtual cultivars up to 12%. Yield benefit due to drought tolerance across sites was up to 22% under both baseline and climate change scenarios. Heat tolerance increased the yield of chickpea up to 9% at Hisar and Indore under baseline climate, and up to 13% at Hisar, Indore, Nandhyal and Ukiriguru under climate change. At other sites (Zaloke, Debre Zeit and Kabete) the incorporation of heat tolerance under climate change had no beneficial effect on yield. Considering varied crop responses to each plant trait across sites, this study was useful in prioritizing the plant traits for location-specific breeding of chickpea cultivars for higher yields under climate change at the selected sites in South Asia and East Africa.     

1959-2017年安徽省夏季降水的时空变化及其影响因素研究

【目的】探究安徽省区域水热动态变化趋势,对区域水旱灾害发生的夏季降水时空分布变化特点、分配特征及变化规律进行分析。【方法】利用1959―2017年安徽省16个气象站逐月降水资料,采用气候倾向率法、滑动平均法、Mann-Kendall突变检验法并基于克里金插值法,对安徽省1959-2017年夏季降水的时空分布特征及影响因素进行分析。【结果】研究区年均夏季降水540.1 mm,占年均降水总量45.9%,夏季降水量变幅为275.7~1 137.0 mm;1959-2017研究区年均降水量和夏季降水量总体上都呈增加趋势,其中夏季降水量变化率为23.01 mm/10 a,略高于年均降水变化速率(21.31mm/10a);夏季降水作为年降水极值的重要构成,在1975年存在显著突变点,20世纪70年代末到20世纪90年代中期突变情况复杂多变,存在多个突变年份,突变年份与厄尔尼诺年具有较强关系。安徽省夏季降水与年降水在空间分布上都呈现出南多北少的同步趋势;年降水量呈现237.0~753.2 mm的降水梯度,夏季降水出现426.4~1 045 mm的降水梯度。【结论】安徽省夏季降水变化特点表现为集中性和突变性共存的特点,降水呈现增多趋势是全球气候变暖背景下复杂的水热响应关系以及以厄尔尼诺现象为代表的异常气候事件共同作用的结果;安徽省区域气候过渡性和复杂下垫面地形条件造成了区域降水显著分异。     

消费者对本地品牌鲜食玉米的购买意愿及其影响因素分析——基于上海929份消费者调查问卷

在农业供给侧结构性改革的时代背景下,通过对上海本地品牌鲜食玉米的购买意愿及其影响因素的实证分析,为更好地推进上海鲜食玉米的品牌建设及为引导本地品牌鲜食玉米的消费提供相应的建议。通过建立多元有序Logit模型定量分析不同消费群体的个体特征、家庭特征、消费群体对鲜食玉米的认知特征及消费者的饮食偏好对上海品牌鲜食玉米产品购买意愿的影响程度和作用方向。结果表明,消费者的性别、年龄、出生地、学历、是否愿意把鲜食玉米当作零食、是否知道上海种植鲜食玉米、对鲜食玉米产品质量安全的信任度及是否在意鲜食玉米的产地,是消费者对本地品牌鲜食玉米购买意愿的显著影响因素。综合来看,当前市场与消费者之间的信息不对称,仍是制约本地品牌发展和高质量农产品消费的重要因素。据此,从消费群体的精准定位、降低市场与消费者间的信息不对称、增加鲜食玉米产品的多样性这几个方面提出针对性的建议。     

不同水稻种质中渗透胁迫抗性基因DREB2A的遗传多样性分析

本研究旨在分析转录因子DREB2A基因在不同水稻种质中的遗传多样性,以期为水稻耐渗透胁迫遗传改良提供分子工具。利用单倍型分析、系统进化树、遗传距离和密码子偏好性分析,对85份不同类型水稻种质中DREB2A基因的功能性核苷酸序列变异及遗传多样性进行了研究。共鉴定出55个核苷酸变异位点,其中12个位于编码区,43个位于非编码区;鉴定出12个DREB2A等位基因型,其中来自非洲栽培稻(Oryza glaberrima)的3个等位基因型表现大片段变异;根据DREB2A基因的序列变异鉴定出39个单倍型,其中33个为新单倍型;将所有单倍型分为三组（Group I、II和III）,其中非洲栽培稻(Oryza glaberrima)中的10个单倍型单独分为一组(Group III);系统进化树、遗传距离和密码子偏好性分析均表明Group III与其他两组具有较大差异。对85份不同类型水稻种质中DREB2A基因的序列分析表明,非洲栽培稻(Oryza glaberrima)中的DREB2A等位基因在序列变异、系统进化关系和密码子偏好性方面均明显不同于其他种质材料中的等位基因。