铁皮石斛PRC2复合体成员的鉴定及对胁迫响应的表达分析

为了探讨PRC2复合体在铁皮石斛生长发育和胁迫响应中的功能,通过生物信息学方法筛选了铁皮石斛PRC2核心成员DcCLF、DcSWN、DcEMF2、DcFIE和DcMSI1,借助酵母双杂交技术分析了它们之间的互作关系,利用半定量PCR分析了PRC2核心成员的组织表达谱,通过荧光定量PCR检测了它们对非生物胁迫(低温、高温、脱水)和病害胁迫(齐整小核菌、灰葡萄孢霉菌)的响应情况。结果表明,铁皮石斛PRC2复合体包含5个成员:E(z)同源基因DcCLF和DcSWN、Su(z)12基因DcEMF2、ESC基因DcFIE、p55基因DcMSI1,且这5个成员间的互作关系基本符合模式植物的互作模式,也存在物种特异性,表明PRC2复合体在进化中既有保守性也有特殊性。PRC2核心成员在铁皮石斛根、茎、叶、花蕾、成花中均有表达,但不同基因的表达存在组织差异性。同时,PRC2成员响应不同的环境和病害胁迫:DcCLF受低温、高温和脱水等各种环境胁迫的显著诱导;DcMSI1和DcEMF2在齐整小核菌侵染下表达明显上调,而DcSWN在灰葡萄孢霉菌侵染下受诱导程度最大。铁皮石斛PRC2复合体在生长发育和胁迫应答中发挥重要作用,可为分子辅助育种提供关键靶标基因。     

基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价

为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。     

基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法

为了有效地指导水产养殖生产，提高溶解氧浓度预测的精度，提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先，利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数，提取强关联因子，降低预测模型的输入量维度；采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络，避免网络中隐含层共线性问题，保障输出权值的稳定性；然后，结合新型激活函数，构建水体溶解氧浓度预测模型。最后，将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.3232，与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine，LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s，预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线，能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。     

库姆塔格沙漠东南部胡杨液流变化及其对环境因子的响应

于2018年4月?10月(春季4月、夏季7月、秋季9月)利用PS-TDP8树木茎流监测系统对库姆塔格沙漠东南部胡杨(Populus euphratica)的液流速率变化进行监测,采用相关分析及逐步回归法分析气象因子(太阳总辐射、空气温度、风速、空气相对湿度)对胡杨液流的影响。结果表明:胡杨茎干液流日变化趋势呈几字“宽峰型”;夏季液流的启动时间最早,液流启动在06:00,秋季液流启动时间最晚,不同季节夜间存在较高液流(10.994~26.035 cm·h^?1);树干液流速率与太阳总辐射、空气温度、风速、饱和水气压差呈正相关关系,与空气湿度呈负相关关系;影响春季、秋季胡杨液流速率的主要气象因子是太阳总辐射和空气温度,夏季为太阳总辐射和空气相对湿度;不同季节胡杨液流速率与空气温度、空气相对湿度、风速、饱和水气压差的日变化响应呈顺时针环状,与太阳辐射响应呈逆时针环状;不同季节胡杨液流速率对气象因子的响应规律存在差异。这表明胡杨为了保持水分平衡应对水分亏缺的策略不同,在一定条件下(极端干旱)通过气孔调节降低水分损失。研究结果对于明确干旱沙漠环境中胡杨水分传输对环境因子的响应规律及更深入地认识胡杨适应干旱环境的水分利用策略具有重要意义。     

基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测

为避免水稻钵体软盘穴播量检测过程中的秧盘背景分割和稻种特征的手工设计及提取,本文提出了一种基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测方法,该方法可自动学习和提取不同穴播量的水稻种子特征,实现常规稻、杂交稻和超级杂交稻钵体软盘穴播量为0、1、2、3、4、5、6及7粒以上共8种播量的自动检测。本文在每层卷积单元网络结构参数保持固定的前提下,选取2～4层共3种不同卷积单元数量的网络结构对RiceCountCNN模型性能进行试验,试验结果表明随着模型深度加深,模型检测精度逐渐提高。本文在3层RiceCountCNN模型网络框架下,按卷积核的大小递减和数量递增原则选择得出不同的卷积核网络参数组合方式,最终优化得出网络结构为9C16-AP2-7C32-AP2-5C64的模型性能最佳,平均正确率达到98.76%。为测试RiceCountCNN模型的性能,每个水稻品种选取1幅19穴×14穴的图像作为测试集对模型进行测试,试验结果得出模型针对常规稻、杂交稻和超级杂交稻的检测正确率分别达到97.37%、98.12%和90.98%,每幅图像的检测时间小于2.33 s。研究结果满足精密育秧播种实际工况检测要求,该研究为实现水稻精密衡量播种作业提供参考。     

渭北旱塬不同水肥条件下气象因子对苹果树干茎流的影响

为了研究基于苹果树干茎流的果树蒸腾耗水规律及水肥、气象因子的影响,于2018年在陕西渭北旱塬苹果园开展了不同水肥处理(低肥中水、中肥中水、高肥中水、中肥高水和中肥低水)对苹果树茎流影响的试验研究。结果表明:苹果树茎流速率在生育期内不同月份,昼升夜降,昼增夜减的日变化特征明显。灌水量一致时,随着施肥量的增加,果树日茎流量与日均气温、日辐射量和日相对湿度等气象因子的相关性逐渐减小;施肥量一致时,日辐射量、日均气温和地表温度与茎流量的相关性在中肥中水时取得最高值。苹果树茎流在不同水肥处理下排序为:中水高水低水;中肥高肥低肥,低水和低肥处理都会明显降低苹果树的茎流速率,灌水对于苹果树茎流速率的影响要比施肥显著,水肥耦合效应对果树茎流有更大的促进作用,比单肥水平处理和单水分处理更明显。     

花椒叶黄酮含量的变化及其与气象因子的关系研究

采用超声波辅助提取法和紫外分光光度法分析测定了狮子头、美凤椒、秦安1号花椒叶片5-9月总黄酮含量。结果表明，不同品种的花椒叶片总黄酮含量存在差异（P＜0.05），表现出狮子头＞美凤椒＞秦安1号。花椒叶总黄酮存在显著的季节变化和年际变化（P＜0.05）。在生长季，6-8月总黄酮含量较高，狮子头、美凤椒和秦安1号平均含量分别为18.02、15.35、12.06 mg·g^-1。同时，花椒叶总黄酮含量与日照百分率、降水量和空气湿度相关显著（P＜0.05），与当月的日照百分率呈负相关，与上月的降水量和当月的空气湿度呈正相关。