基于环境减灾卫星数据的青海湖面积动态

遥感（RS）和地理信息系统（GIS）是我国大型湖泊、水库水体面积监测中不可或缺的重要手段。本研究在论述我国自主研发的环境减灾卫星CCD数据特征的基础上,利用多波段和单波段相结合的方法,构建了基于环境减灾卫星的水体识别模式,并根据该模式提取了青海湖自2008年9月以来至2011年每年4至11月期间的水体面积。结果表明,1）2008―2011年,青海湖面积呈持续增大趋势,且2008―2010年增幅较小,而2011年青海湖面积增幅显著;2）2009―2011年,青海湖面积呈现有规律的季节波动,但2011年各季节面积均高于前3年同期;3）2008―2010年青海湖自9月开始至封冻前,面积逐月减小,且2009―2010年青海湖面积均在9月达到最大值;2011年与前3年相比,青海湖面积除7月与2010年同期大致相当外,其余各月面积明显偏大,且湖面至10月才达到最大值;4）2008-2011年的10月,青海湖面积变化较明显的区域位于青海湖的东岸和西岸,湖岸线分别向东、向西推进了130～630和100～600 m,东岸沙岛湖季节性与青海湖连通;5）青海湖面积持续增大的主要原因有3个方面,近年来青海湖流域气候呈现暖湿化趋势;青海湖周边河流的入湖径流量增加;青海湖周边人类生产活动趋缓。     

茅贡牌优质稻大粒香提纯复壮及应用

茅贡牌高端优质稻米大粒香自2003年以来连续5年获中国稻博会十大金奖大米,但因连续种植而种性退化,通过集团选和穗选并以2年四季的提纯复壮获得大粒09、Z-1、MZ-4、W-6、MW-3较好的5个新品系,为茅贡米业稳定品牌打下了坚实的基础。     

两年制硕士研究生创新教育探析

分析了我国目前硕士研究生创新教育中存在的问题,指出了两年制硕士教育的改革需要指导教师,从创新意识和创新基础两方面加强对学生的指导,同时要为研究生创造适宜的创新环境,才能保证硕士研究生的教育质量。     

Laplace多尺度图像增强去噪算法

针对传统的单尺度图像增强算法的不足,提出了一种基于Laplace多尺度分解的图像增强算法。该算法将图像分为由高频到低频若干个子图像,对每个频道的细节图像进行不同的非线性变换,使得图像中最细微的、对诊断有用的信息得到有效的增强,同时图像又不被过增强,再通过分解的逆过程重建图像。试验表明,该方法能有效提高图像中细节的清晰度并抑制噪声。     

铁皮石斛原球茎富硒悬浮培养条件优化

通过对铁皮石斛原球茎富硒悬浮培养的生长指标及多糖、生物碱、总蛋白质、硒含量等指标进行评价,优化铁皮石斛富硒悬浮培养条件,为开发富硒铁皮石斛产品提供理论依据与物质基础.研究结果表明,优化的铁皮石斛原球茎富硒悬浮培养基为MS+2.0 mg·L-1 6-BA+0.50 mg·L-1 NAA+30 g·L-1蔗糖+0.05 m...     

不同品种（系）凤凰单丛茶DNA指纹图谱的构建

为能够快速、准确地对不同品种（系）凤凰单丛茶进行鉴定,建立不同品种（系）凤凰单丛茶的DNA指纹图谱,本研究利用ISSR分子标记技术,以4份凤凰单丛茶品种为材料,对UBC802~UBC899等58条ISSR引物进行筛选,得到了12条多态性好的ISSR引物。在确定引物最佳退火温度后,利用这12条ISSR引物对39份凤凰单丛茶进行了扩增,结果显示,从其中筛选出的6条核心引物共扩增出84条带,平均每个引物扩增出14条带,其中多态性条带78条,多态性条带比例为92.86%,多态信息量平均为0.9456,其中引物UBC843多态性最为丰富,品种相似性系数在0.4063~0.9836之间;为将39份凤凰单丛茶品种全部区分开,本研究对6条核心引物进行了组合,发现其中UBC827/UBC846的组合鉴别效率最高;通过综合品种名称、国家地区编号、采样地点、高效核心引物组合名称以及ISSR数据代码,本研究建立了39种凤凰单丛茶的DNA指纹代码。之后,通过整合软件录入如品种指纹图谱代码、香型、海拔、ISSR-PCR扩增数据图片等更多相关信息,形成指纹图谱二维编码,构成凤凰单丛茶的DNA指纹图谱,为凤凰单丛茶品种权益保护及信息平台的建立提供数据支持。     

Effect of curcumin on learning-memory ability and expression of HMGB1 and JNK in rat model of Alzheimer disease

AIM: To evaluate the effect of curcumin on impaired learning-memory ability and the expression of high mobility group box protein 1 (HMGB1) and c-Jun N-terminal kinase (JNK) in a rat model of Alzheimer disease (AD). METHODS: Male Sprague-Dawley rats, weighing 250~270 g, were randomly divided into 4 groups (n=9): blank control group (group A), model group (group B), curcumin treatment group (group C, curcumin injected intraperitoneally at 100 mg·kg-1·d-1 for 6 consecutive days) and solvent control group (group D). The rats of AD model were induced by injection of ibotenic acid into the nucleus basalis of Meynert (NBM) bilaterally. All rats were trained in Morris maze to assess the ability of learning and memory. The expression of HMGB1 and JNK in the hippocampus was detected by the methods of immunohistochemistry and Western blotting. RESULTS: Compared with group A, the average escape latency (AEL) in groups B and D were obviously longer (P<0.05), while AEL in group C in the 5th and 6th days were significantly shorter (P<0.05). The releases of HMGB1 in the CA1 and CA3 areas in groups B and D from the nucleus were abundant. Compared with groups B and D, HMGB1 in hippocampal CA1 and CA3 areas in group C secreted out of the nucleus decreased obviously (P<0.05). No significant difference of the release of HMGB1 between group A and group C was observed (P>0.05). No significant difference in the expression of HMGB1 in the hippocampus among the 4 groups was found (P>0.05). However, compared with groups B and D, the expression of JNK in group C was decreased obviously (P<0.05). CONCLUSION: Curcumin significantly improves the learning and memory ability of AD rats. The probable mechanisms may be related to inhibiting the release of HMGB1 from the nucleus of hippocampal neurons and decreasing the expression of JNK in the hippocampus.     

迪庆青稞优化栽培数学模型研究

为了给青稞高产栽培提供依据,以迪庆主栽品种短白青稞为材料,选取影响青稞产量的基本苗、施氮量和施磷量为决策变量,通过二次正交回归设计试验及分析,结果表明:当基本苗为84.33×104~104.31×104苗/hm2,纯氮用量在183.38~204.5kg/hm2,P2O5的施用量在25.64~27.69kg/hm2,产量可高于2780kg/hm2,效益显著。     

基于校正光谱序列融合的小麦腥黑穗病籽粒分类方法

针对小麦腥黑穗病轻度患病籽粒易与健康籽粒混淆,人工识别难度大的问题,将校正光谱序列融合技术与深度学习模型相结合,实现小麦腥黑穗病籽粒快速、精准分类。以健康、轻度患病、重度患病各300粒小麦籽粒的高光谱数据为样本,通过多元散射校正算法(MSC)和标准正态变换算法(SNV)对原始光谱进行预处理,并利用二维相关光谱法(2D-COS)分析SNV与MSC算法处理后的光谱之间的互补性。使用校正光谱序列融合技术将原始光谱、SNV预处理光谱与MSC预处理光谱三者进行融合得到序列融合光谱,以充分利用不同光谱预处理数据间的互补信息。最终,利用序列融合光谱数据建立基于ResNet 50算法的小麦腥黑病分类模型。试验结果表明,序列融合光谱ResNet 50模型总体准确率最高为93.89%,F1值为93.87%,分类性能优于单一预处理光谱建立的ResNet 50模型。为进一步评估模型分类效果,使用序列融合光谱分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)以及集成学习算法模型随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)模型,并进行对比,结果显示：SVM、PLS-DA、RF与XGBoost总体准确率分别为81.67%、84.44%、89.44%与90.55%,F1值分别为81.59%、84.04%、89.49%与90.59%,ResNet 50总体准确率与F1值优于传统光谱分析模型。因此,本研究表明校正光谱序列融合技术结合深度学习模型,能够实现对不同患病程度腥黑穗病籽粒的有效分类。     

葡萄肖叶甲在软枣猕猴桃上的发生与防治

以葡萄肖叶甲为研究对象,调查了该害虫在软枣猕猴桃上的发生情况,并开展了化学药剂防治研究。结果表明:5%高效氯氟氰菊酯和2.5%高效氯氰菊酯对该害虫均具有良好的防治效果。