Regional distribution of wheat yield and chemical fertilizer requirements in China

Quantification of currently attainable yield and fertilizer requirements can provide detailed information for assessing the food supply capacity and offer data support for agricultural decision-making. Datasets from a total of 5 408 field experiments were collected from 2000 to 2015 across the major wheat production regions in China to analyze the spatial distribution of wheat yield, the soil nutrient supply capacity(represented by relative yield, defined as the ratio of the yield under the omission of one of nitrogen(N), phosphorus(P) and potassium(K) to the yield under the full NPK fertilizer application), and N, P and K fertilizer requirements by combining the kriging interpolation method with the Nutrient Expert Decision Support System for Wheat. The results indicated that the average attainable yield was 6.4 t ha~(-1), with a coefficient of variation(CV) of 24.9% across all sites. The yields in North-central China(NCC) and the northern part of the Middle and Lower reaches of the Yangtze River(MLYR) were generally higher than 7 t ha~(-1), whereas the yields in Southwest China(SWC), Northeast China(NEC), and the eastern part of Northwest China(NWC) were usually less than 6 t ha~(-1). The precentage of area having a relative yield above 0.70, 0.85, and 0.85 for N, P, and K fertilizers accounted for 52.3, 74.7, and 95.9%, respectively. Variation existed in N, P, and K fertilizer requirements, with a CV of 24.8, 23.9, and 29.9%, respectively, across all sites. More fertilizer was needed in NCC and the northern part of the MLYR than in other regions. The average fertilizer requirement was 162, 72, and 57 kg ha~(-1) for N, P_2O_5, and K_2O fertilizers, respectively, across all sites. The incorporation of the spatial variation of attainable yield and fertilizer requirements into wheat production practices would benefit sustainable wheat production and environmental safety.     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

两种光照下低海拔引种云锦杜鹃的光合作用日变化

以移栽的野生云锦杜鹃Rhododendron fortunei为材料,使用LI-6400便携式光合作用仪,分析10%光照和全光照下低海拔区域引种云锦杜鹃的光合日变化,结果显示10%光照下生长的云锦杜鹃蒸腾速率低于全光照下生长的云锦杜鹃,而水分利用效率高于全光照下云锦杜鹃的60.17%。两种光照下的云锦杜鹃净光合速率和蒸腾速率日变化呈现"单峰"型。全光照下净光合速率下降是非气孔限制引起的,而10%光照下则为气孔限制引起。研究说明种植在低海拔环境的云锦杜鹃喜光的特性并不因为温度高而改变,但夏季遮荫措施还是有必要的。     

2003—2018年中国森林火灾时空分布格局研究

基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。     

小麦Glu-3位点基因拷贝数的变异分析

【目的】基因拷贝数变异是一种常见又重要的基因结构变异,往往影响个体表型。低分子量麦谷蛋白（low-molecular-weight glutenin subunit,LMW-GS）是小麦贮藏蛋白的主要组成部分,位于Glu-3位点。小麦作为异源六倍体,其庞大且复杂的基因组结构导致难以利用传统方法检测目的基因的拷贝数,针对小麦基因组,筛选可靠稳定的内参基因和体系,探索适合复杂基因组的拷贝数变异测定技术,测定Glu-3位点LWM-GS基因拷贝数。【方法】以Acc1为内参基因,根据基因序列设计内参引物和探针,通过定性和定量PCR测定内参基因在12个普通小麦品种中的拷贝数,分析该基因拷贝数在不同品种间的稳定性;又以小麦品种篙优2018的5个稀释浓度的基因组DNA为模板,利用qRT-PCR验证Acc1内参系统的重复性和准确性;根据Glu-A3位点LMW-GS基因序列设计特异性引物及探针,利用qRT-PCR和ddPCR 2种方法检测8个小麦品种Glu-A3位点基因拷贝数,比较后选择更优的高通量基因拷贝数检测方法;再根据Glu-B3和Glu-D3位点LMW-GS基因序列设计相应的特异性引物及探针,并利用ddPCR技术检测和分析了231份小麦品种的Glu-A3、Glu-B3和Glu-D3位点上LMW-GS基因拷贝数。【结果】Acc1在12个普通小麦品种间、同一品种5个DNA稀释浓度间的拷贝数测定结果一致,技术重复间的变异系数仅为0.07%—0.77%,所构建的Acc1内参系统稳定;比较qRT-PCR和ddPCR 2种拷贝数检测方法,8个品种所测的Glu-A3位点拷贝数结果一致,分别为3、5、3、4、3、3、3和3;且ddPCR检测重复间的变异系数为0.30%—1.67%,远低于qRT-PCR的3.14%—12.72%,更加可靠;利用ddPCR对231份普通小麦品种的Glu-A3、Glu-B3和Glu-D3位点上LMW-GS基因拷贝检测后分析发现,大多数小麦品种在3个位点上的拷贝数为4,所占频率分别为51.95%、32.03%和28.57%,Glu-3位点总拷贝数变异范围为10—21,变异系数为16.12%。【结论】Acc1内参系统具有良好的稳定性和重复性,可以用作小麦Glu-3位点和其他目的基因拷贝数检测的内参;qRT-PCR和ddPCR均可用于小麦基因拷贝数的检测,但后者更稳定、可靠,且操作简单、检测通量高。     

土壤铅和镉溶出伏安法检测中影响因素及其削弱方法研究进展

溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点被广泛应用于检测土壤重金属含量，但在检测土壤重金属时，溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上，从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方面阐述溶出伏安法检测土壤Pb2+和Cd2+为的影响因素，解析各因素的影响机理，归纳影响削弱方法的研究进展。研究结论为：方波脉冲阳极溶出伏安法最常用于检测土壤Pb2+和Cd2+，伏安参数包括脉冲幅值、电压增量和脉冲频率，试验条件包括沉积时间、沉积电压和支持电解质种类及其pH值，土壤成分主要干扰因素包括非目标重金属和有机质。针对伏安参数和试验条件的影响可以设计优化试验有效削弱。针对非目标重金属和有机质的干扰影响，目前研究还没有提出有效的削弱方法。最后，展望了溶出伏安法检测土壤重金属的未来发展方向。     

人居环境视角下居民垃圾分类意愿实证研究及政策建议——基于河南省郑州、洛阳、商丘和漯河四地市的调研

基于河南省人居环境现状,分别对郑州、洛阳、商丘和漯河四地市进行了实地调研,通过建立二元Logistic模型,分析了影响居民垃圾分类意愿高低的因素。结果表明:文化程度、经济发展、政策支持对提高居民垃圾分类意愿具有较强的正相关影响,而居民人居环境满意度对提高垃圾分类意愿具有负相关影响;女性相比男性的垃圾分类意愿更高,城市居民相比农村居民的垃圾分类意愿更高。基于此结论,从政府和社会两个方面分别提出了相关建议,以供参考。     

模式生物果蝇在水环境污染物毒理学中的应用及研究进展

经济发展以及人类活动加速造成生态环境破坏,工业及生活污水的过度排放使得江河、海水的污染加剧,对人类健康的危害也日益加深。果蝇作为一种经典的模式生物,与其它动物模型相比,具有饲养成本低、生命周期短、繁殖能力强、遗传物质简单、突变表型多且易于观察等诸多优点,是一种应用广泛并适合于研究人类疾病和毒理学的模式生物。简述了水环境中挥发性有机化合物、氟喹诺酮类药物、重金属、农药和微生物毒素等污染物对果蝇的毒理学研究,提出了果蝇作为经典的模式生物在研究毒理学机制以及筛选抗毒药物的优势,并对未来的发展趋势做了展望。