兔抗猪瘟高免血清的制备及纯度鉴定

利用猪瘟弱毒疫苗(C株)免疫新西兰大白兔,制备抗猪瘟高免血清IgG。运用间接ELISA方法测血清效价,再经饱和硫酸铵盐析沉淀法提纯血清IgG,SDS-PAGE电泳法鉴定提纯IgG的纯度,结合无菌检查试验和仔猪接种试验,检测血清IgG的安全性。结果表明,获得了蛋白含量为6 mg/mL,效价为1∶6400的高效价、安全性高、成本低的抗猪瘟高免血清IgG。为猪瘟病毒的检测和猪瘟的防制提供了理想的生物制剂。     

基于遥感数据的新疆开-孔河流域农业区种植结构提取

农作物种植结构是农作物空间格局的重要组成部分,是区域土地资源和水资源优化配置的基础。以新疆开―孔河流域农业区为研究区域,综合利用作物物候信息和2016年的MODIS NDVI时序曲线,获得不同作物生长差异明显的关键期,选择关键期的Landsat 8 OLI影像,构建主要作物提取知识规则,基于决策树方法开展农作物的分类识别。开―孔河农业区2016年主要作物种植面积为5.07×10^5hm^2,其中棉花种植面积最大,为1.97×10^5hm^2,玉米、小麦次之。博斯腾湖和开都河农业区以辣椒、玉米和小麦为主要作物,种植结构比较零散;孔雀河农业区种植结构比较单一,以棉花和香梨为主要作物。与仅利用时间序列的MODIS数据进行作物分类识别的结果对比表明,综合利用MODIS和Landsat数据的作物识别精度有显著提高,总体分类精度从62.58%提高到88.37%,kappa系数从0.53提高到0.86。该方法综合利用了MODIS数据的时序特征和Landsat数据较高的空间分辨率特征,有效地避免了MODIS数据空间分辨率不足而导致分类精度较差的情况,又避免了Landsat数据时间分辨率不足所引起的时相选择盲目性或数据冗余,在干旱区农业种植结构的提取领域具有一定的应用价值。     

传染性法氏囊病病毒细胞受体研究进展

综述了国内外IBDV细胞受体的研究情况,概括介绍了近年来的研究进展,以期对IBDV细胞受体的结构和功能研究提供参考。     

基于TWDTW的时间序列GF-1 WFV农作物分类

【目的】焉耆盆地是新疆重要的特色农产品生产基地,农作物种植结构较为复杂。利用时间序列的遥感数据对研究区内的农作物进行分类识别,获得不同农作物的空间分布、种植面积等信息,为政府部门制定粮食政策、经济计划提供重要依据。同时探讨时间加权的动态时间弯曲(time weighted dynamic time warping,TWDTW)方法在农作物分类识别中的适用性以及高分一号(GF-1)WFV在农业领域的应用潜力。【方法】以新疆焉耆盆地为研究区域,利用2018年作物生长季的GF-1 WFV时间序列数据集计算归一化植被指数(NDVI),基于TWDTW方法开展农作物分类识别研究。分别采集不同作物的样本点,形成各作物NDVI的标准序列。利用TWDTW相似性匹配算法计算每个待分类像元与不同作物标准序列间的相似度距离,距离值越小则相似性越高,通过对比确定像元的农作物类型,得到最终的分类结果,同时根据时间序列NDVI曲线建立决策树(decision trees,DTs)分类规则,人工设置分类阈值得到分类结果,并与TWDTW方法的结果进行对比分析。【结果】2种方法的分类结果较为一致,辣椒的种植范围最广,小麦主要分布在焉耆盆地北部和西部的农二师二十一团,番茄和甜菜的种植分布较为零星。在种植面积统计中,辣椒的种植面积最大,其后依次为番茄、小麦和甜菜。利用野外样本点对决策树和TWDTW两种方法的分类结果进行精度验证,总体精度分别为89.58%和90.97%,kappa系数为0.804和0.830,TWDTW方法的分类精度相比于决策树法略有提高。【结论】相比于决策树分类方法,TWDTW方法的分类精度略有提高的同时,分类结果客观可靠,而且算法不受地域因素限制,具有较强的灵活性和适用性。基于密集时相的GF-1 WFV数据集,采用TWDTW算法对农作物进行分类,得到较好的分类结果,能够满足农业部门的管理决策需求,该方法在农业领域具有较大的应用和推广价值。     

基于时序Landsat遥感数据的新疆开孔河流域农作物类型识别

快速、准确地获取农作物类别信息对农业部门的生产管理、政策制定具有重要作用。目前基于时间序列数据进行农作物分类主要是采用长时间序列的中低分辨率影像,大量的混合像元限制了农作物的分类精度。在农作物分类的特征选择方面主要是采用归一化植被指数(normalized differential vegetation index, NDVI),而其他特征量的应用还相对较少。该文以新疆开孔河农业区为研究区域,利用2016年的Landsat7 ETM+、Landsat8 OLI影像数据集,基于时间加权的动态时间规整(time weighted dynamic time warping,TWDTW)方法开展农作物类型识别研究,主要包括香梨、小麦、辣椒、棉花等。根据野外采集的样本点构建主要农作物的NDVI和第一主成分(principal component analysis 1,PCA1)时间序列,以反映不同农作物间的物候差异。基于NDVI数据分别利用DTW和TWDTW算法计算各未知像元序列与标准序列间的相似性程度,得到农作物的分类结果,2种方法的分类精度分别为65.69%、82.68%,表明时间权重的加入提高了DTW算法识别不同农作物的能力。结合NDVI与PCA1后,TWDTW的分类精度又提高了2.61个百分点,部分农作物的误分现象明显减少,说明PCA1能够进一步扩大作物间的差异性,提高分类精度。同时,还通过选取有限时相的影像组合进行分类,试验结果表明TWDTW算法在中高分辨率数据较少的情况下能够得到较为满意的分类结果,说明TWDTW算法在中高分辨率影像越来越丰富的时代具有应用潜力。     

陇中温性草原不同草地型植被特征和土壤理化性质研究

为探究陇中温性草原不同草地型植被特征和土壤理化性质之间关系，明确形成不同草地型的关键土壤因子。本研究以陇中温性草原为研究对象，分析了3种草地型(针茅型，冰草、杂类草型和长芒草、杂类草型)的植被特征和土壤理化性质及两者互馈关系。结果表明：不同草地型土壤理化性质与植被特征差异显著(P<0.05),长芒草、杂类草型草地较其他型草地具有较高的植被盖度、草层高度、地上生物量、土壤含水量、有机质、全碳、全钾、全氮，及较低的土壤容重、pH值、电导率和全磷含量；长芒草、杂类草型草地土壤有机质含量随土层深度加深，呈先降低后增加趋势，低峰出现在10～20 cm土层；土壤含水量和有机质含量与不同草地型植被特征之间呈显著正相关关系(P<0.01)。综上所述，土壤含水量和有机质含量是影响陇中地区温性草原不同草地型草地植物生长的关键因素。