小麦山农4143抗黑胚病遗传分析及抗性遗传位点检测

 黑胚病是小麦生产的重要籽粒病害,麦根腐平脐蠕孢(Bipolaris sorokiniana)是黑胚病的主要致病菌。为分析小麦抗黑胚病遗传规律并检测抗性位点,本研究以抗黑胚病小麦品系山农4143与感病品系宛原白1号的F₇代重组自交系(RIL)群体为材料,于2018~2019年在3个试验点种植,采用“孢子液喷洒、套袋保湿”的方法进行接菌鉴定,用“主基因＋多基因混合遗传模型”进行遗传分析,并挑选极端抗、感自交系构建混池、结合小麦660K SNP芯片进行混合分组分析(BSA)。研究结果显示小麦品系山农4143对黑胚病抗性符合“4对主基因加性-上位性遗传模型”,主基因遗传力为0.88~0.95;通过BSA检测到黑胚病抗性位点36个,分别位于1A、2B(6)、2D(2)、3A、3B(2)、3D、4A(6)、4D、5A(4)、5B(6)、5D(3)、7A、7B和7D共14条染色体上,A、B、D染色组上分别为13、 15和8个,36个位点中有18个为抗黑胚病新鉴定位点。本研究结果为小麦抗黑胚病位点的精细定位和抗性育种中分子标记的开发奠定了基础。     

基于Web电子商务平台的食用菌产品共词聚类算法

针对食用菌产品电子商务平台的数据挖掘问题,采用了共词聚类算法进行主题聚类,在密度聚类算法的基础上,使用了移动非密集单元的处理方法实现了共词聚类。该算法克服了传统聚类算法裁剪造成的精度误差,提高了聚类结果的精确度,应用在电子商务平台的效果良好。     

山东近海口虾蛄单位补充量渔获量评估

为完善口虾蛄的基础生物学资料,并为口虾蛄资源的管理提供科学指导和理论依据,本研究根据2016至2017年山东近海渔业资源底拖网调查获得的口虾蛄体长、体质量数据,估算了口虾蛄的生长、死亡参数,构建了基于体长结构的单位补充量渔获量(YPR)模型,研究口虾蛄的资源动态和管理策略。采集调查口虾蛄样品共5028尾,体长—体质量关系的表达式为W=0.0145L2.88,为负异速生长;使用ELEFAN方法估算出口虾蛄的渐进体长L∞为19.87 cm,生长速率K为0.62 a−1。口虾蛄的生长表现出明显的季节性变化规律,生长参数的季节振幅C为0.76,10月份生长最快,4月份生长最慢。通过体长转换的渔获曲线估算出口虾蛄的总死亡系数Z为3.24 a−1,根据不同方法估算自然死亡系数M的范围为0.75~1.27 a−1,捕捞死亡系数F的估算范围为1.96~2.49 a−1,开发率的均值为0.67。YPR模型结果显示,随着F增大,YPR值呈现先上升后下降的趋势,生物学参考点F0.1和Fmax的值分别为0.92a−1和1.88a−1。口虾蛄资源处于过度开发的状态,应降低捕捞压力,同时调整开捕体长,以维持口虾蛄渔业资源量和渔获量。     

基于"量-质-域-流"四维指标体系的水资源荷载状况评价——以黑河流域三地市为例

随着社会经济用水不断增加，水资源供需矛盾加剧，水资源系统出现荷载不均衡现象，制约了区域发展，危及生态环境良性循环。本文从水资源系统的负荷需求和承载能力出发，基于“量、质、域、流”四个维度构建水资源荷载均衡评价指标体系，采用指标规范化的正态云模型，评价2015年黑河流域张掖市、酒泉市、阿拉善盟水资源配置方案的荷载均衡状况，并依据负荷与承载能力评分二维坐标，分出低负荷-高承载能力、低负荷-低承载能力、高负荷-高承载能力和高负荷-低承载能力四个分区。评价结果表明：2015年三地水资源荷载状况均为Ⅳ级，张掖市综合评分为3.697，酒泉市为3.657，阿拉善盟为3.901，三地均处于高负荷-低承载能力区域；三地在水质维度上处于低负荷-高承载能力区间，水质维度评分均处于Ⅱ级，酒泉市水质评分优于张掖市，张掖市水质评分优于阿拉善盟；在水量、水域、水流维度上均处于高负荷-低承载能力区间，水量方面三地处于Ⅳ级，张掖市优于酒泉市，酒泉市优于阿拉善盟；水域方面张掖和阿拉善盟评分均处于Ⅴ级，酒泉评分处于Ⅳ级；水流方面三地均处于Ⅴ级。需要采取调控手段在水量、水域、水流方面上进行“增强承载”和“卸荷”。     

不同地区楼葱栽培种的性状与品质分析

为了研究不同地区楼葱的特性,试验对我国不同地区12个楼葱栽培种的数量性状和品质性状进行了测定分析。14个数量性状的相关分析结果显示,主成分分析数量指标后,单株质量、株高、假茎质量、花葶高、叶形指数和假茎指数影响分类;相关性分析说明主要数量指标间具有极显著相关性(P<0.01)。聚类分析后,遗传距离为3.1时可将楼葱种质根据所得主要数量性状分为4个类群。测定不同地区楼葱6个品质指标后,相关性分析结果表明,紧实度与蛋白质含量、干物质率、香辛油含量、总糖含量、游离氨基酸总量存在着极显著正相关或相关性,主成分分析表明主成分反映了89.99%的原有信息量,楼葱的干物质率与紧实度为主要成分;应用灰色关联度分析了品质与数量性状的关系,假茎直径、出叶孔间距、单株质量这3个数量性状对楼葱品质的影响居前3位。研究表明楼葱种质材料具有极其丰富的遗传多样性,宁夏同心2个地区黄水桥HSQ、石羊圈SYJ的楼葱种质距其他种质资源间亲缘关系最远且干物质率含量及紧实度最高。     

二十二份毛花猕猴桃种质资源果实品质的主成分分析与综合评价

为了更好地了解毛花猕猴桃种质资源的多样性,测定了浙江省丽水市境内22份毛花猕猴桃种质的8个品质指标,进行了变异分析、主成分分析、聚类分析和综合评价。结果表明,果实品质指标差异较大,单果质量的变异系数最大(38%);果实横径的变异系数最小(11%);聚类分析结果表明,22份毛花猕猴桃种质可以分为两大类,其中第一类种质果实的可溶性固形物含量、可滴定酸含量、维生素C含量均高于第二类,第二类种质果实的固酸比稍高于第一类;主成分分析表明,前三个主成分贡献率达85.04%,可综合反映果实品质信息;综合评价结果显示,LD-18、L-74、L-27、L-19、L-73这5个单株果实综合性状表现优良。综上所述,丽水市境内毛花猕猴桃种质资源果实性状具有丰富的多样性,为新品种的选育和果实品质改良提供了重要的参考依据。     

色季拉山急尖长苞冷杉林下灌木群落空间格局及其与倒木关联性分析

分析西藏色季拉山急尖长苞冷杉原始林下灌木群落的空间分布格局及其与倒木的关联性，探讨该森林生态系统内灌木的分布规律，并从空间分布格局角度量化倒木对灌木分布的影响。以色季拉山急尖长苞冷杉原始林下灌木和倒木为研究对象，通过典型样地调查，用点格局法分析其空间分布格局以及与倒木的关联性。结果表明:1）样地内共有灌木7种，总密度730株·hm^-2，不同灌木种群分密度依次为杯萼忍冬（359株·hm^-2）>长尾槭（185株·hm^-2）>西南花楸（61株·hm^-2）>猴斑杜鹃（55株·hm^-2）>冰川茶藨子（53株·hm^-2）>光秃绣线菊（株·hm^-2）>峨眉蔷薇（株·hm^-2）；2）在0~50 m空间尺度内，冰川茶藨子、猴斑杜鹃、长尾槭、杯萼忍冬以集群分布为主要特征；西南花楸以随机分布为主要特征，只是在个别尺度呈现显著的集群分布；3）Ⅰ腐烂等级倒木与灌木在0~50 m空间尺度上呈显著的负关联，倒木整体与灌木及Ⅱ~Ⅴ腐烂等级倒木与灌木在0~50 m空间尺度上均无显著关联。不同灌木种群因对环境的适应性不同而具有不同的空间分布格局，灌木空间格局形成的生态过程及倒木对灌木空间分布的影响均具有复杂性。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

Understanding farmers’ potato production practices and use of improved varieties in Chencha,Ethiopia

This study was carried out to better understand non-adoption of improved varieties of potato (Solanum tuberosum) and associated technologies by smallholder farmers in Chencha, Ethiopia. Data were collected through a survey (n = 47) and in-depth interviews (n = 20). It shows how wealth status was a factor of major importance. Most wealthy and some medium-wealthy farmers adopted improved potato varieties and many of the improved production practices; they had access to seed, associated knowledge and support, and sufficient resources that were necessary to apply the improved practices. Non-adoption was common among many medium-wealthy and most poor farmers: they lacked—next to access to the technologies and knowledge—cash, land, and labor. Results indicated the need to rethink research and intervention efforts. Next to paying attention to differences in the access to technology and the related knowledge, there is a need to consider the variation in technology needs, supporting microcredit services, and room to experiment. As a result, different combinations of improved production practices may be adopted.     

Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用k维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用Alpha-shape算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在1.0 cm以内，平均配准误差为0.78 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，枝干相对误差控制在7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。