庐山荚蒾茎的化学成分研究

从庐山荚蒾茎分离得到11个化合物,分别鉴定为:3,4,5-三甲氧基-1-O-β-D-苯酚葡萄糖苷(1),槲皮素-3-O-α-L-鼠李糖苷(2),芦丁(3),绿原酸(4),蒲公英赛醇(5),豆甾醇(6),熊果酸(7),棕榈酸(8),二十四烷酸(9),β-谷甾醇(10),胡萝卜苷(11)。化合物1~11均为首次从该植物中分离得到。     

铁皮石斛新品种‘豫斛4号’

‘豫斛4号’是以云南产铁皮石斛为母本,浙江雁荡山产铁皮石斛为父本,人工杂交选育出的新品种。茎丛生,高30～50 cm,粗0.8～1.0 cm,具多节,节间长2.0～3.5 cm。叶互生,长圆状披针形。总状花序,长3～6 cm,具3～5朵花,花黄绿色。花期4—6月。速生丰产,有效成分多糖含量高,适宜在河南省进行产业化种植。     

板蓝根药渣生物有机肥对瓜蒌产量和品质的影响

以瓜蒌为试材,通过观察不同施肥处理T1(板蓝根药渣)、T2(板蓝根药渣+牛粪1∶3)、T3(板蓝根药渣+牛粪1∶1)、T4(板蓝根药渣+0.5%EM复合微生物菌剂)、T5(复合肥料)对瓜蒌的鲜果质量、干果质量、直径、果皮厚度、果皮干质量、千粒质量、产量、总灰分、浸出物含量、黄酮含量、3,29-二苯甲酰基栝楼仁三醇(3,29-DR)含量的影响,评价不同板蓝根药渣生物有机肥对瓜蒌生长发育、产量及质量的影响,以期为瓜蒌的田间施肥提供参考依据。结果表明:与对照组比较,T4处理可显著提高瓜蒌的鲜果质量、干果质量、千粒质量、产量、黄酮含量、3,29-DR含量,差异具有显著性(P<0.05);对于直径、果皮厚度、果皮干质量,4种板蓝根药渣处理组之间差异不显著(P>0.05)。可见T4处理(板蓝根药渣+0.5%EM复合微生物菌剂)为最优施肥处理,该条件下瓜蒌的综合性状最佳,瓜蒌的农艺性状、经济性状、质量均较好。     

2020-12期目录

  目的  基于广义加性模型理论，构建樟子松的广义加性树干削度方程，并和林业上精度较高的变指数削度方程曾伟生等（1997）、Bi（2000）以及Kozak（2004）进行预测精度比较。  方法  以大兴安岭樟子松为研究对象，使用胸径、树高和不同部位高度及该部位树干直径及其变形构建广义加性削度方程，利用R软件mgcv软件包gamm函数对广义加性模型进行拟合，拟合过程中采用6种样条函数:B样条函数（BS）、三次回归样条函数（CR）、Duchon样条函数（DS）、高斯过程平滑样条函数（GP）、P样条函数（PS）和薄板回归样条函数（TP）。使用留一交叉检验法对模型进行检验。  结果  （1）将相对直径作为因变量，将胸径的平方、相对树高的算术平方根和树高作为自变量构建了最优的广义加性削度方程结构。（2）拟合结果表明，除CR外，其他光滑样条函数表现了相似的拟合结果，且均优于变指数削度方程的统计指标。（3）交叉检验结果表明，除CR光滑样条函数外，广义加性模型（BS，DS，GP，PS，TP）总体与拟合结果基本一致，即预测精度都优于曾伟生等（1997）、Bi（2000）和Kozak（2004）模型，其中广义加性模型中BS模型的预测精度最高，变指数削度方程中Kozak（2004）预测精度最高。（4）通过对比BS和Kozak（2004）模型的干曲线模拟发现，Kozak（2004）在预测小树树干上部时误差较大，而BS在模拟小树和大树上都具有较高的精度。  结论  广义加性模型是构建削度方程的一种非参数方法，基于BS样条函数的广义加性削度方程预测精度最高，适合大兴安岭地区樟子松的干形预测。      

干形数据采样方法对树干削度方程构建的影响

【目的】基于落叶松15个点的直径-树高干形数据,比较树干不同采样方法对曾伟生（1997）、Bi(2000)和Max&Burkhart(1976)削度模型预测精度的影响。【方法】以大兴安岭343株落叶松干形数据为研究对象,设计了30种数据采样方法,使用留一交叉验证法对基于原始数据和不同采样数据的模型进行检验,选用确定系数（R2）、平均绝对误差（MAB）、均方根误差（RMSE）和相对误差（MPB）作为检验的评价指标,并求出以上4个指标的平均相对排序值。使用Tukey多重比较法对基于不同采样数据的模型进行成对比较,分析当拟合数据改变的情况下各削度模型在预测落叶松直径时是否有显著差异。最后为了直观地表示不同采样数据对削度模型的影响,从落叶松数据中分别随机抽取一株大树和一株小树进行树干模拟。【结果】1）相对于使用原始数据时的模型,基于一部分采样方法的模型检验精度有略微提高,其中使用第27种方法时,曾伟生模型的精度最高;使用第26种方法时,Bi的模型精度最高;使用第9种方法时,Max&Burkhart的模型精度最高;2)Tukey多重比较结果表明,基于原始数据和基于3种最优采样方法...