链格孢菌（Alternaria tenuissima）cDNA酵母表达文库的构建

为了解链格孢菌（Alternaria tenuissima）遗传学背景,克隆及研究该菌功能基因,根据Gateway技术构建了既能在酵母细胞中表达外源基因又能在原核细胞大量复制的酵母表达载体pRS-DEST42,构建了细极链格孢菌（A. tenuissima）cDNA酵母表达文库。经检测,该文库的平均滴度为2.44×106（cfu/ml）,文库总容量为2.44×107,阳性克性率为100%,平均插入片段约为1.38kb。细极链格孢菌（A. tenuissima）cDNA酵母表达文库是一个质量较高的表达文库,为克隆与分离全长目的基因及其功能奠定了坚实的基础。     

嗜卷书虱和嗜虫书虱体内磷酸酯酶的生化与毒理学特性比较

采用药膜法对嗜卷书虱和嗜虫书虱进行生物测定,从5种杀虫剂对两种书虱的LC50可以看出,嗜卷书虱对两种拟除虫菊酯类药剂较嗜虫书虱敏感,嗜虫书虱对丁硫克百威较为敏感,而对有机磷类药剂的作用两种书虱的敏感性相似.两种书虱体内酸性磷酸酯酶(ACP)和碱性磷酸酯酶(ALP)的活力比较结果表明:嗜卷书虱和嗜虫书虱体内ACP的比活力为分别14μmol/mg·30 min和2.2 μmol/mg·30 min,ALP的比活力分别为0.092μmol/mg·30 min和0.046μmol/mg·30 min.经方差分析,两种书虱ACP和ALP的比活力之间均存在显著性差异(p<0.05).动力学参数比较结果显示,两种书虱ACP的Vmax值之间的差异达到显著水平,而ALP的Km值之间存在显著性差异.离体试验结果表明,5种药剂对磷酸酯酶的作用各不相同,个别药剂在低浓度下表现诱导作用,说明磷酸酯酶在不同外源毒物的解毒代谢过程中所起的作用有所不同.     

黄土高原不同植被类型对土壤养分、酶活性及微生物的影响

[目的]研究黄土高原不同植被类型对土壤酶活性、土壤养分和土壤微生物的影响,为该地区植被建设提供参考。[方法]根据研究区特点,选择4种(草地、柠条、杨树、蒿地)植被类型,采用SPSS软件分析各样地之间和同一样地土壤剖面不同层次的土壤酶活性和养分差异显著性和相关性,采用Canoco对微生物与环境因子进行分析。[结果](1)不同植被类型下,随土层深度的增加土壤酶活性与土壤养分均呈降低趋势。蒿地中酶活性最高,草地pH值随土层深度的增加而增加,表土层有机碳含量最高。硝态氮和铵态氮含量分别在杨树、柠条地块最高。(2)土壤养分间存在显著或极显著性相关,而土壤酶活性间存在极显著性相关。土壤酶活性与土壤有机碳、硝态氮之间都存在显著和极显著性相关。(3)表层(0—10cm)土壤微生物在门水平上多样性高。真菌第Ⅰ簇菌属与土壤pH值、硝态氮、铵态氮呈正相关,与土壤酶活性呈负相关;第Ⅱ簇菌属与土壤酶活性呈正相关关系,而与硝态氮、铵态氮、有机碳、pH值呈负相关关系;第Ⅰ簇与第Ⅱ,Ⅲ簇真菌群落间呈负相关关系。细菌与酶活性和土壤养分存在正相关和负相关。[结论]不同植被类型影响土壤酶活性、养分及微生物多样性,在植被建设过程中,宜种植蒿草来改善土壤的生态环境。     

长株潭城市群湿地景观时空动态变化及驱动力分析

针对长株潭城市群的湿地景观面积迅速减少、破碎化程度增加等情况,该文基于时间序列Landsat数据及物候特征参数,采用面向对象方法的随机森林算法获得了长株潭城市群2000-2015年湿地时空格局及变化数据,利用景观格局指数、质心迁移等方法分析了近16 a来长株潭城市群湿地时空格局及变化特征,并通过Logistics回归模型分析了城市群湿地演化的驱动力因素。研究结果表明:1)湿地类型主要为人工湿地水田,其次为河流湿地与库塘湿地,湖泊湿地与苔草沼泽分布面积相对较小;2)2000-2015年研究区湿地总面积呈减少趋势,减少231.12 km~2,减少6.64%,同时湿地的空间转移也十分剧烈。3)研究期间,长株潭城市群湿地景观破碎度在呈增强趋势,且景观形状也趋于复杂。同时,研究区景观连通性在不断降低,而景观丰富度在不断增加。4)研究期间,长株潭城市群5种湿地类型的质心在均发生了不同程度的的迁移,其中河流、库塘和水田的质心迁移相对较大,湖泊的质心位置相对稳定。5)长株潭城市群地区降水量的减少及气温的升高,加之高强度人类干扰是近年来湿地变化的主要原因,其中人类活动加剧了湿地变化的复杂性和差异性。该研究可为长株潭城市群湿地资源的可持续发展提供科学、可靠的数据支持。     

黄土坡面细沟沟头溯源侵蚀的量化研究

沟头溯源侵蚀占坡面细沟侵蚀量的60%以上。该文运用立体摄影测量技术和人工模拟径流冲刷的方法,研究不同流量和坡度下沟头溯源侵蚀过程及其产沙特征,探讨沟头下切造成的地表形态变化对坡面产沙的影响。结果表明:1)坡面产沙率和沟头溯源侵蚀速率随流量和坡度的增加而增大。流量每增加1 L/min,产沙率增加0.59~5.34倍;坡度从15°增加到20°,产沙率增加14.0%~89.7%。2)当流量小于或等于2 L/min时,产沙率在试验初期增加较快,而后缓慢上升;当流量大于2 L/min时,产沙率始终保持快速上升趋势,沟头溯源长度达到100 cm所需时间较流量为1 L/min时缩短12 min以上。3)坡度对沟头溯源侵蚀速率的影响随流量的增加逐渐减弱。4)细沟长度随时间的变化受流量和坡度的影响,其值可由线性增函数表达;产沙率受沟头溯源侵蚀速率、沟头跌坎高度和沟头下方沟槽内发育的二级沟头数影响,其值可由多元非线性回归方程表示。研究结果可为沟头溯源侵蚀预报模型建立和坡面水土保持措施布设提供理论依据。     

基于模态置信度准则的插秧机支撑臂模态分析与结构优化

针对高速插秧机栽插机构动力传输过程中的振动问题,该文以2ZG-6DK插秧机为研究对象,分析了栽插系统动力传输方式及工作原理;利用Solid Works软件对插秧机动力传输系统中关键部件支撑臂进行建模,将模型导入ANSYS Workbench并结合Lanczos Method解算方法求解模态固有频率和振型,在此基础上开展基于MAC(modal assurance criterion)准则优化的模态试验,验证了有限元理论分析的准确性。为使支撑臂固有频率避开外部激振频率,在分析外部频率激振特点的基础上,基于ISIGHT多学科软件平台,采用序列二次规划法对支撑臂结构参数进行优化。研究结果表明:优化后支撑臂侧壁腔体厚度5.7 mm、横梁宽度42.0 mm、臂长497.0 mm,前4阶模态频率分别调整至135.17、204.23、483.14和702.32 Hz,均可避开插秧机汽油发动机激振频率范围86.67~120 Hz。优化后1阶频率下振动幅度衰减最为明显,振动幅值最高下降9.4%,支撑臂低频振动特性得到明显改善。研究结果可为插秧机的振动特性分析与减振设计提供参考。     

基于无人机遥感可见光影像的北疆主要农作物分类方法

作物类型准确分类是大田作业和管理的基础。该文通过无人机遥感试验获取的可见光影像,利用色彩空间转换和纹理滤波构建了色调、饱和度和亮度的27项纹理和低通滤波特征;然后采用Relief F-Pearson特征降维方法,剔除分类能力弱且相关性高的冗余特征;最后,基于优选特征训练分类模型,并结合人工分类结果对各模型进行精度比较和效果验证。结果表明:特征选择得到的H-CLP、H-Ent、I-Cor、I-CLP、I-Ent、S-CLP和I-Var是利用可见光影像进行北疆主要农作物分类的最佳特征,可在充分表征影像特征的同时降低数据冗余。支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法精度最高,整体分类准确率达83.77%,ANN和KNN分类精度次之。通过在验证区进行像素级别作物分类,发现SVM分类方法效果最好,棉花、玉米、苜蓿和西葫芦作物分类精度均达到了80%以上。该研究可为基于无人机可见光影像的农作物种植信息普查提供参考。     

干湿交替和外源氮对农田土壤CO2和N2O释放的影响

以黄淮海平原潮土区的砂壤土和黏壤土为研究对象,通过培养试验研究了干湿交替(干湿频率分别为0、2、6、12次)和外源氮(2种土壤中添加氮累计量均为220 mg N·100g~(-1)干土)下砂壤土和黏壤土的CO_2和N_2O释放模式的影响。结果表明,干湿交替和外加氮源显著激发了砂壤土和黏壤土的CO_2和N_2O的释放速率:干燥期越长,外加N源对土壤CO_2释放速率的激发效应越强;干燥期越短,外加N源对土壤N_2O释放速率的激发效应越强。两种土壤的CO_2和N_2O的释放速率对干湿交替的响应模式一致,砂壤土的碳氮矿化速率对干湿交替响应更为强烈,砂壤土的可溶性有机碳和无机氮(NO-3和NH+4)含量及温室气体排放速率均高于黏壤土。在外加氮源的条件下,干湿交替显著提高了砂壤土和黏壤土中可溶性有机碳和无机氮的含量,增大了实际生产中农田土壤无机氮淋失和温室气体排放的可能性。     

Mining of favorable marker alleles for flag leaf inclination in some rice (<Emphasis Type="Italic">Oryza sativa</Emphasis> L.) accessions by association mapping

Flag leaf angle (FLA) in rice (Oryza sativa L.) is one of the important traits affecting F₁ seed production by mechanization. To elucidate the genetic mechanism of FLA and mine favorable marker alleles for F₁ seed production in rice, we performed a genome-wide association study using phenotypic data over 2 years and genotypic data of 262 pairs of simple sequence repeat (SSR) markers collected from 441 rice accessions. We detected seven SSR marker loci associated with FLA and four loci were novel. The four newly found loci were RM6266 on chromosome 3, RM348 on chromosome 4, RM258 on chromosome 10 and RM7303 on chromosome 11. We found a total of 27 favorable alleles, of which four, i.e., RM348-130 bp, RM7303-90 bp, RM258-180 bp, and RM4835-230 bp, had phenotypic effects larger than 10°. Nine combinations, which increased FLA by 45.7°–94.7° through pyramiding the favorable alleles contained in seven typical accessions, were predicted.     

Genomewide association analysis of salt tolerance in soybean [Glycine max (L.) Merr.]

Salinity is a common abiotic stress causing soybean [Glycine max (L.) Merr.] yield loss worldwide. The use of tolerant cultivars is an effective and economic approach to coping with this stress. Towards this, research is needed to identify salt‐tolerant germplasm and better understand the genetic and molecular basis of salt tolerance in soybean. The objectives of this study were to identify salt‐tolerant genotypes, to search for single‐nucleotide polymorphisms (SNPs) and QTLs associated with salt tolerance. A total of 192 diverse soybean lines and cultivars were screened for salt tolerance in the glasshouse based on visual leaf scorch scores after 15–18 days of 120 mM NaCl stress. These genotypes were further genotyped using the SoySNP50K iSelect BeadChip. Genomewide association mapping showed that 62 SNP markers representing six genomic regions on chromosomes (Chr.) 2, 3, 5, 6, 8 and 18, respectively, were significantly associated with salt tolerance (p < 0.001). A total of 52 SNP markers on Chr. 3 are mapped at or near the major salt tolerance QTL previously identified in S‐100 (Lee et al., 2014). Three SNPs on Chr. 18 map near the salt tolerance QTL previously identified in Nannong1138‐2 (Chen, Cui, Fu, Gai, & Yu, 2008). The other significant SNPs represent four putative minor QTLs for salt tolerance, newly identified in this study. The results above lay the foundation for fine mapping, cloning and molecular breeding for soybean salt tolerance.