精品课程建设的核心:学科、队伍建设与科学研究

本文以生物统计学课程建设为例,论述了精品课程建设的关键性问题,阐明了学科建设、队伍建设与科学研究三者有机的结合是实现精品课程的核心与保障。     

盐和重金属镉交互胁迫对互花米草生长的影响

【目的】探究不同盐度和重金属镉浓度交互胁迫下互花米草主要生长指标的变化规律,为找出互花米草在不同盐浸环境下生长的耐盐阈值提供数据支撑。【方法】以采集的互花米草幼苗为试验材料,在室内进行长达6个月的NaCl、CdCl2及其交互胁迫试验,并测定其主要的生长指标。【结果】在CdCl2浓度0.2～0.8 mmol./L的胁迫下,加大了NaCl对互花米草幼苗的毒害,各生长指标随着盐胁迫浓度的增大而不断下降;当NaCl浓度大于500 mmol/L时,各处理组互花米草均出现脱水枯死现象,当NaCl浓度在0～100 mmol/L时,株高、茎粗均达到最大值,NaCl浓度在100～300 mmol/L时,叶片大小、生物量均达到最大值;生物量分配规律为:叶生物量根生物量茎生物量;相关性分析显示互花米草各生长指标之间均表现出显著正相关性(P0.05),盐度与各生长指标间均表现出负相关,CdCl2浓度与株高、叶长和叶面积呈正相关,与叶宽、生物量呈负相关。【结论】在CdCl2浓度(0.2～0.8 mmol/L)胁迫下,互花米草各主要生长指标随着NaCl盐度(0～900 mmol/L)的增大呈下降趋势;不同盐浸环境下各主要生长指标耐盐阈值存在差异,其中株高、茎粗最佳耐盐范围为0～100 mmol/L,叶片大小、生物量最佳耐盐范围为100～300 mmol/L;当NaCl浓度大于500 mmol/L时,互花米草出现脱水枯死现象。     

天宝岩自然保护区社区参与生态旅游的现状与对策分析——以龙头村为例

社区生态旅游有利于增强保护区社区的自我发展能力,促进旅游社区的可持续发展。以问卷调查的方式,对天宝岩自然保护区及周边社区的生态旅游现状进行调查和分析,发现天宝岩自然保护区生态旅游的开展中,社区参与程度较低,旅游收益不明显,保护区缺少引导群众自觉参与资源保护的激励机制。鉴于此种情况,提出一些有效措施,以促进生态旅游的健康发展。     

酸雨胁迫对园林植物伤害机理的研究进展

酸雨是世界性的污染问题,它不仅会造成巨大的经济损失,而且还会导致生物生存环境的极度恶化,酸雨污染所造成的危害已成为全球关注的问题。本文综述了我国酸雨污染的研究状况,分析了酸雨污染对园林植物生理生化、生长发育等方面的伤害机理以及对园林植物的间接影响,为园林植物抗酸雨污染的研究提供参考。     

景观生态学在湿地研究中的应用

本文综述了湿地研究的特点和热点问题,包括湿地多样性的保护,湿地管理和恢复,湿地功能和过程,景观生态学的理论、方法和尺度等.此外,具体地综述了景观生态学应用于湿地研究,还提出了景观生态学理论和方法中存在的一些不足.总之,景观生态学的应用为湿地研究注入新的活力,在多尺度湿地研究中发挥着重要作用.     

水土保持效能影响因子数学模型的初探

水土流失是当今世界人类最为普遍关注的问题之一,探讨水土流失与其影响因子之间的关系是水土保持研究中的重要课题．本文通过两个应用实例证明：运用人工神经网络方法建立的水土流失模拟预测模型效果好、精度高,从而为水土保持的研究提供了一个新的方法     

杉木种子涩籽地理流行模型的研究

杉木是我国南方最重要的速生丰产树种,在人工林中具有十分重要的地位,但是杉木种子涩籽率高是影响杉木产量和发展的主要原因之一,因此,积极探讨杉木种子涩籽的预测与防治是杉木种子生产中亟待解决的问题。而不同的地域是造成杉木种子涩籽量差异的重要因子之一,为了进一步探讨杉木种子涩籽在地理上的流行规律,本文试图运用一种新的方法———人工神经网络方法对杉木种子涩籽与地理之间的关系进行研究,建立了杉木种子涩籽地理流行ＢＰ网络模型。结果表明：所建立的ＢＰ 模型对模拟预测不同地域杉木种子涩籽的涩籽率具有较高的精度,平均模拟精度为８８－４０ ％ 。这不仅为杉木种子园的合理布局提供理论依据,而且也为人工神经网络在林业科学研究中的应用开辟新的思路     

景观生态学的基本理论及中国景观生态学的研究进展

景观生态学是一门新兴的、发展迅速的学科，它亦是当今生态学研究核心之一。首先简要介绍了景观生态学的概念与基本理论，在此基础上概括总结了我国近20年景观生态学研究的现状，分析了目前我国景观生态学研究中存在的问题，并对今后的发展趋势提出了见解。     

天宝岩国家级自然保护区长苞铁杉群落乔木层的生态位特征

采用样方法对天宝岩国家级自然保护区长苞铁杉群落特征进行调查,系统分析了不同长苞铁杉群落乔木层的生态位特征。优势种长苞铁杉在3个群落中生态位宽度均较大,Levins指数依次为:长苞铁杉—猴头杜鹃混交林(0.83)>长苞铁杉—青冈混交林(0.95)>长苞铁杉纯林(0.93);Hurlbert指数依次为:长苞铁杉—青冈混交林(0.96)>长苞铁杉—猴头杜鹃混交林(0.84)>长苞铁杉纯林(0.75)。各类型长苞铁杉群落生态位重叠分配格局增减不一,总体上呈先增后减趋势。3个群落的生态位重叠指数分布趋势也不同,整体平均生态位重叠指数依次为:长苞铁杉—猴头杜鹃混交林(20.42%)>长苞铁杉纯林(20.16%)>长苞铁杉—青冈混交林(19.78%),差异不明显。研究区内长苞铁杉生态位宽度及与其他物种间的生态位重叠均较大,其利用环境资源的程度高,对环境的适应与竞争能力强。     

人工神经网络用于杉木壮苗定向培育规律的研究

运用３层人工神经网络对影响杉木壮苗培育的３因素：播种时间（Ａ）、定苗时间（Ｂ）和定苗株数（Ｃ）的不同的数据进行分析，寻找Ａ，Ｂ，Ｃ与杉木地径生长（Ｙ）之间的普遍映射关系，从而只要根据Ａ，Ｂ，Ｃ即可预测其地径生长Ｙ的值。