香菇庆科212生物学特性及栽培技术

庆科212是香菇短菌龄品种,属中偏高温型,菌丝生长温度为5~30℃,子实体生长适宜温度为16~22℃。该品种具有产量高、品质优、抗性较强、商品性好,适应性广、菌龄短等优点,适宜进行层架花菇栽培管理和低棚普通菇栽培管理。     

猴头菇新品种‘沪猴3号’

猴头菇‘沪猴3号’是以0605为亲本，通过常温常压等离子体诱变选育而成。菌丝半气生型，致密，生长势强，最适生长温度为24 ~ 26 ℃，平均生长速度为5.72 mm ? d-1。子实体单生，中心形，平均长度9.4 cm、宽度8.2 cm、高度6.2 cm，白色，肉质硬，质地致密，多糖平均含量4.90%。菌刺粗、长度居中。出菇温度14 ~ 18 ℃，生长周期短，一潮菇生物学效率44%。     

基于机载LiDAR全波形数据白桦林林分LAI反演研究

为提高森林叶面积指数(LAI)的估测精度,本研究以白桦林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)全波形数据为研究数据,首先提出了机载LiDAR全波形数据读取与波形特征信息提取的相关算法,结合具体算法的实现分析出每条全波形对应的各波形分量的能量信息,然后依据波形能量信息在传统激光穿透指数(LPI)计算的基础上结合全波形数据的特点,计算出全波形激光穿透指数(LPIfi),最后获得样地体元激光穿透指数(LPIf-mean),用于估测森林林分LAI,并将估测结果与机载LiDAR离散回波点云数据估测森林LAI的结果进行了对比。结果表明,全波形样地体元激光穿透指数LPIf-mean与森林林分LAI之间的建模精度R~2=0.815,RMSE=0.105,预测精度R~2=0.864,RMSE=0.139,同时在同等样地尺度下,全波形数据返回脉冲能量信息估测森林LAI的精度要高于离散回波点云数据的,因而,基于机载LiDAR全波形数据能够实现森林林分LAI的高精度反演。可以为进一步森林生态参数模拟与估测提供高精度的基础数据,弥补和提供了机载LiDAR全波形数据估测森林LAI的方法和思路。     

盐酸克伦特罗胶体金快速检测试纸条的研制

研制一种快速、简便的基于胶体金免疫层析法的试纸条,以用于对猪尿中盐酸克伦特罗的检测。以胶体金标记盐酸克伦特罗单克隆抗体竞争性膜层析技术制成了猪尿液中盐酸克伦特罗残留检测的快速检测试纸条。如待测尿样中无盐酸克伦特罗,则金标抗体能顺利地与固相载体结合,形成肉眼可见的红色带;如待测尿样中含有盐酸克伦特罗,则与金标抗体以同样的机会与固相载体结合,竞争性地占去了金标抗体与固相载体结合的机会,使金标抗体与固相载体的结合量减少,无法形成肉眼可见的红色带。经过试验制成了可检测出猪尿样中盐酸克伦特罗浓度为2 ng/mL的试纸条,可在8 min完成测试,肉眼即可判断;该试纸条灵敏度能够达到临床使用的要求,且无需任何仪器设备,具有敏感、特异、快速、简便的特点,适用于现场快速检测和筛选工作。     

不同种类木屑对真姬菇栽培的影响

木屑是真姬菇栽培的重要原材料,但近年来,常用的杨木、枫木木屑的采购成本越来越高,因此,急需寻找一些易采购、成本低、可替代的树种木屑。基于此,选取8种树种制成的木屑作为真姬菇栽培原料,研究真姬菇的菌丝生长情况和栽培单产,筛选出适合真姬菇工厂化生产的木屑种类。结果表明:杨木和枫木木屑仍然是最适合用于真姬菇生产栽培;株木、桦木、松木、杉木木屑表现稍差,但单产和品质下降程度不明显,可替代杨木、枫木使用;泡桐、檫木木屑表现最差,且子实体品质较差,不适合作为真姬菇栽培木屑使用。     

灰树花“小黑汀”的特性及栽培要点

灰树花（Grifola frondosa）,又名贝叶多孔菌、舞茸、栗子蘑,富含多糖类物质,具有抗癌、抗肿瘤、治疗肝硬化及提高人体免疫力等功效。庆元县栽培灰树花已有20多年历史,这里生态环境适宜、群众基础好、产供销及加工服务体系初具规模,是目前浙江省唯一的灰树花产区,年栽培量达到1 600余万袋,为全国最大的灰树花生产地。多年以来,庆元灰树花栽培品种一直沿用本单位育成的庆灰151。     

基于Landsat影像的土地利用/覆盖变化研究——以吉林省汪清县为例

基于Landsat TM/OLI_TIRS 遥感影像数据,以汪清县为研究区域,利用RS和GIS技术,通过土地利用动态度模型、土地利用转移模型,以2004年为时间节点,分析1994-2014年间汪清县的土地利用/覆盖变化状况,利用灰色关联度模型对该变化的驱动力进行分析。结果表明,2004年以前,综合土地利用动态度为0.62%,空间变化差异明显,2004年后综合土地利用动态度降为0.56%,但空间变化差异逐步扩大,总体变化趋势放缓。1994-2014年间,林地面积总体减少,但2004年后呈增长趋势,变化程度较高的有裸地、草地及居民用地,每种土地类型都有不同数量的相互转化。驱动力分析表明,汪清县土地利用和覆盖变化是人口、经济等因子综合驱动的结果,不同土地类型变化的最主要的驱动因子有所差异。     

基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究

森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。