中国东北地区水稻纹枯病病原菌种类及融合群的分子鉴定

为明确中国东北地区水稻纹枯病病原菌种类及融合群的归属情况, 2015－2017年从黑龙江省、吉林省和辽宁省的17个水稻主产区采集水稻纹枯病标样, 分离获得水稻纹枯病菌214株, 运用水稻纹枯病菌的不同病原菌及融合群的特异性引物对214株水稻纹枯病菌进行病原菌种类和融合群鉴定, 并利用rDNA内转录间隔区(ITS)序列, 对供试水稻丝核菌的融合群归属进行了分析。结果表明:供试214株水稻纹枯病菌分属于茄丝核菌Rhizoctonia solani和水稻丝核菌Rhizoctonia oryzae-sativae, 菌株数分别为198株和16株, 占比分别为92.52%和7.48%。茄丝核菌菌株分属于2个融合群, 分别为AG1-IA和AG4, 菌株数分别为191株和7株, 占比分别为96.46%和3.54%。水稻丝核菌菌株均属于AG-Bb融合群, 菌株数为16株。不同年份水稻纹枯病的病原菌种类及融合群出现的频率和地域分布无明显变化, 而不同地域间水稻纹枯病病原菌的种类及融合群具有明显的分化特征, AG1-IA融合群在中国东北三省各个水稻产区均有分布且均为优势融合群, AG4融合群在辽宁省盘锦市出现频率最高, 水稻丝核菌AG-Bb融合群在吉林省吉林市、通化市和梅河口市出现频率最高。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

基于ETM影像的森林覆盖率统计分析——以林芝市巴宜区为例

以西藏自治区林芝市巴宜区2005年ETM遥感影像为基础,利用"3S"技术,借助于ERDAS 9.2和ArcGIS 10.5软件,结合野外调查研究,对研究区的森林覆盖率进行统计分析,并与该地区地貌类型图、土地利用类型图的分类结果进行比较分析。研究了ETM遥感影像应用于巴宜区森林覆盖统计监测的最佳波段组合和融合处理技术,采用监督分类的方法提取森林覆盖信息,并对分类结果与相应研究区的土地利用类型相比较。结果表明,监督分类校正结果显示2005年巴宜区的森林覆盖率约为42.61%,监督分类对林地统计结果与土地利用类型图统计结果相比较,两者仅相差3.83百分点,分类精度达89.27%。利用遥感技术及地理信息系技术对森林资源的统计分析,可为森林信息化建设提供技术支持。     

以色列社区花园发展及其对中国的启示

以色列社区花园作为城市农业的一部分,在发挥着生态作用的同时,也具有生产功能与社区融合的功能。现对以色列社区花园的发展背景、管理体制以及多样性功能进行了分析,并总结了其对我国城市社区花园发展的启示,以期引导我国社区花园的有序发展。     

产教融合背景下高职学生管理工作改革探析

国务院《关于深化产教融合的若干意见》(国办发〔2017〕95号)指出,要构建教育和产业统筹融合发展格局,促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接,全面提升人力资源质量[1]。在产教深度融合的背景下,学生具有"双重身份",既是学生,又是学徒,在学校完成理论学习,到企业完成实习任务。学生"双重身份"的特性,将倒逼高职院校需进一步创新学生管理工作模式和方法,实现产教融合模式下人才培养目标。