Tree-ring response of Larix chinensis on regional climate and sea-surface temperature variations in alpine timberline in the Qinling Mountains

Tree-ring width chronologies of Larix chinensis were developed from the northern and southern slopes of the Qinling Mountains in Shaanxi Province,and climatic factors affecting the tree-ring widths of L.chinensis were examined.Correlation analysis showed that similar correlations between tree-ring width chronologies and climatic factors demonstrated that radial growth responded to climate change on both slopes.The radial growth of L.chinensis was mainly limited by temperature,especially the growing season.In contrast,both chronologies were negatively correlated with precipitation in May of the previous year and April of the current year.Spatial climate-correlation analyses with gridded land-surface climate data revealed that our tree-ring width chronologies contained a strong regional temperature signal over much of northcentral and eastern China.Spatial correlation with seasurface temperature fields highlights the influence of the Pacific Ocean,Indian Ocean,and North Atlantic Ocean.Wavelet coherence analysis indicated the existence of some decadal and interannual cycles in the two tree-ring width chronologies.This may suggest the influences of El Nin˜o-Southern Oscillation and solar activity on tree growth in the Qinling Mountains.These findings will help us understand the growth response of L.chinensis to climate change in the Qinling region,and they provide critical information for future climate reconstructions based on this species in semi-humid regions.     

外源硅调控葡萄生理特性对低温胁迫的响应

本研究以大田葡萄品种‘梅鹿辄’为试材,采用大田喷施硅酸钾与室内低温处理相结合的方法,测定不同温度下葡萄叶片生理指标的变化,研究外源硅酸钾调控葡萄生理特性对低温胁迫的响应,探讨其提高葡萄抗寒性可能的作用机制。结果表明:低温胁迫下葡萄Inv活性被抑制,而其它指标则升高;喷施硅酸钾可显著降低低温胁迫下葡萄叶片的MDA含量,且当硅酸钾浓度为0.75%时对低温的损伤缓解作用最大;而脯氨酸、可溶性蛋白和可溶性糖含量、Inv、SPS活性及SS净活性均随硅酸钾浓度的升高而显著提高,但是可溶性蛋白含量在硅酸钾浓度为0.50%时最大,其它指标均在浓度为0.75%时最大;通过葡萄叶片各抗寒指标的隶属度值与综合评价指标看出,始花期0.75%的硅酸钾处理后葡萄抗寒性最强。综合分析,喷施硅酸钾可提高低温胁迫下葡萄叶片渗透调节物质含量,加快蔗糖转运及代谢速率,缓解活性氧累积,增强其耐寒性。     

甜玉米(Zea mays L.saccharata Sturt)含糖量与主要农艺性状的相关及通径分析

为选育含糖量高的甜玉米品种,本试验对甜玉米含糖量与主要农艺性状进行相关性分析。结果表明,含糖量与穗长、株高、穗位呈正相关,与单穗重、秃尖长、穗粗、穗行数、行粒数、轴重、轴粗、百粒重、茎粗呈负相关。在实际选择中可以参考这些性状来选择含糖量高的甜玉米。为了更加清楚地了解各主要农艺性状和含糖量之间的直接效应和间接效应,对此进行通径分析,结果表明,各农艺性状对含糖量的通径系数顺序为穗长>株高>轴重>穗位>单穗重>穗粗>茎粗>行粒数>穗行数>百粒重>轴粗>秃尖长>皮渣率。本研究为今后选育含糖量高的甜玉米品种提供了重要的参考依据。     

植物谷胱甘肽应答非生物胁迫的分子机制

谷胱甘肽(GSH)是一种普遍存在于植物中的抗氧化剂,在维持组织抗氧化防御和调节氧化还原敏感信号转导中起着关键作用。深入研究GSH在非生物胁迫中的作用,对从分子水平揭示植物GSH积累的调控机制具有重要意义。本研究从植物GSH代谢途径及其相关酶、GSH在植物应激反应中的调节、GSH参与植物激素代谢等方面进行综述,并对谷胱甘肽在植物生长发育、与其它信号通路间交互作用的研究前景进行展望,以期为植物谷胱甘肽代谢以及其在非生物胁迫方面的研究提供一定的理论参考。     

冬瓜杂种种子纯度鉴定的SSR分析

种子纯度是种子质量的核心指标,目前冬瓜、节瓜杂种优势已被广泛地应用于生产。探索出一种快速、准确的冬瓜、节瓜品种纯度鉴定方法是确保种子质量的技术保证,也是品种纯度检测实现商业化的前提。本研究以‘绿优’冬瓜和‘梅花8号’节瓜及其各自亲本为试验材料,利用SSR分子标记技术对亲本及杂种之间的多态性进行分析。结果显示,从200对SSR引物中筛选出2对多态性引物scaffold4775和scaffold5674,用于‘绿优’冬瓜和‘梅花8号’节瓜杂种种子纯度的鉴定。其扩增片段电泳条带清晰可辨,杂交种中呈现双亲的互补带型,SSR标记表现出稳定的显性和共显性,能将‘绿优’冬瓜和‘梅花8号’节瓜与其父母本区分开来。分子检测平均纯度均为98%,田间纯度鉴定分别为98%和99%,结果基本一致,表明引物scaffold4775和scaffold5674可用于‘绿优’冬瓜和‘梅花8号’节瓜的纯度鉴定。SSR分子标记呈现出经济快速、准确等特点,在冬瓜、节瓜品种纯度鉴定上其应用前景十分广泛。     

AGAMOUS在花发育中的核心功能研究进展

花是植物重要的生殖器官,受到多种花发育因子的调控。AGAMOUS(AG)在花发育的不同阶段有着不同的表达模式,对于植物的繁殖和发育有着重要的作用。AG与其他花发育基因、蛋白之间的相互作用决定了植物花器官的形态建成。近年来研究发现,AG基因对于花序分生组织向花分生组织的转化起到了关键的调控作用,特别是它与WUSCHEL(WUS)基因的反馈调节途径促进了植物生殖器官的发育。本综述总结了AG基因在植物花发育调控网络中的作用及生物学功能,展望了花发育未来的研究方向与发展趋势。     

基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类

为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。     

刈割次数对苜蓿相关表型性状与饲草产量的影响

试验选取4份苜蓿材料,设4次刈割处理,观察测试表型性状及干物质的变化动态,并用DPS7.05数据处理系统对各性状指标与饲草产量的关系进行计算分析,以探讨刈割次数对苜蓿表型性状及饲草产量的影响,为高效优质生产提供依据。结果表明,刈割频度显著影响苜蓿越冬率(P<0.05),苜蓿株高、茎粗、茎叶比、分枝数等指标均随刈割次数增加呈明显降低趋势,其中WL525苜蓿首次刈割与其他3次刈割时的株高、茎粗均呈现显著性差异(P<0.05),茎叶比差异性不显著(P>0.05);而苜蓿饲草产量则随刈割次数增多而增加,与刈割1次的情况相比,WL525苜蓿刈割4次后产量增量最多,达1885kg/hm₂;4次刈割后试验材料饲草总产量从高到底的次序依次为WL525>WL903>赛迪>惊喜。全部材料中与饲草产量关联度最大的指标为株高和茎粗,其中株高与惊喜苜蓿饲草产量的关联系数最大,达0.3751;茎粗与WL525苜蓿、WL903苜蓿饲草产量的关联系数最大,分别为0.2854、0.1944。     

Comparative performance of the highly invasive Mimosa invisa and its less invasive subspecies under different nutrient and light conditions

Invasive plants may be more plastic than non‐invasive plants and maintain high fitness under various environmental conditions. Previous studies mainly focused on the comparisons between invasive and native plants, and comparisons between highly invasive and less invasive exotic species are still relatively rare, especially for comparisons at the subspecies level. This study examined the effects of nutrient addition and shading on the performance of the highly invasive Mimosa invisa and its less invasive subspecies M. invisa var. inermis under either isolated or competitive conditions. Nutrient addition increased biomass and plant height and decreased root‐to‐shoot ratio (R/S). Shading decreased biomass and R/S and increased plant height. Under isolated conditions, the two invaders did not differ in R/S, plant height and plasticity of these traits in response to nutrient addition or shading, and the two invaders also did not differ in biomass production under each of the nutrient and light treatments. When the two invaders competed with each other, M. invisa outcompeted M. invisa var. inermis under high soil nutrient conditions, and the two invaders did not differ in performance under other growth conditions. Thus, only considering competition may we find out the difference between highly invasive species and their closely related, less invasive subspecies. Management of M. invisa should focus on habitats with high soil nutrient availability, in which M. invisa is more likely to dominate.     

安徽省花生产量与气象因素的关联度分析及预测模型研究

为分析气象因子对安徽花生产量的影响,构建适用于本地的花生单位产量预测模型,以期为探讨花生经济效益、应对气象灾害风险管理提供参考。对安徽各市2000—2017年花生气象产量和气象因子进行灰色关联度分析,筛选出关联度较大的气象因子,并采用逐步回归法建立产量预测模型。结果表明：安徽花生产量与生育期气象因子关联度5月份平均气温>7月份光照时数>5月份光照时数>6月份光照时数>7月份平均气温>8月份光照时数>8月份平均气温>6月份平均气温>8月份降水量>7月份降水量>5月份降水量>6月份降水量,应用建立的花生单位产量预测模型对历年产量进行回测,结果显示预测值与实际值均方根误差为815 kg/hm²、拟合指数为0.81,总体较好,具有一定的应用价值。