The potential of temporary shelters to increase survival of the endangered Mexican axolotl

1. Amphibian populations worldwide are in decline. Proactive conservation techniques such as translocations into created and restored wetlands have gained popularity in recent years but may fail owing to high predation and low environmental adaptability.
2. The Mexican axolotl (Ambystoma mexicanum), affected by rapid urbanization, is now possibly extinct in the wild despite millions living in captivity throughout the world.
3. The aim of this study was to explore whether ponds from an artificial wetland can function as temporary shelters for a viable population of axolotls that could be re-introduced into their native ecosystem in Xochimilco once it is restored.
4. Egg-laying and hatching of 11 unique axolotl pairs placed into reproductive enclosures and larval survival to 7 weeks and up to 12 months were examined. Physicochemical and biological parameters were estimated and compared among ponds.
5. The results from this study are encouraging as they suggest that two ponds have adequate conditions for axolotls to reproduce and for larvae and juveniles to survive.

     

不同栽杉代数29年生林分生产力变化

对一代、二代及三代杉木人工林林分生产力变化的比较分析结果表明：随着杉木栽植代数增加,林分生产力明显下降,不同代数间胸径、树高和蓄积量差异均达到极显著水平,但多重比较显示一代与二代平均胸径、二代和三代平均树高差异不显著．利用调查数据建立的立地指数与立地指数衰退量数学模型,能较好反映了连栽后杉木生长的实际情况．     

基于改进VMD的离心泵空化声发射信号特征提取

针对变分模态分解算法中分解层数和惩罚因子不易确定的问题,提出一种改进变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)算法,并将其应用于离心泵空化声发射信号特征提取.应用IVMD算法时,首先根据包络熵差异系数确定变分模态分解的分解层数;然后采用人工蜂群算法优化得出惩罚因子,并将其作为变分模态分解的最佳输入参数.利用IVMD算法对仿真信号进行分析,并与集合经验模态分解结果进行比较.以60%额定流量下采集到的离心泵进口处的声发射信号为例进行IVMD计算,分析携带原信号大量信息的信号分量的频域特征及其绝对能量随离心泵空化状态变化的关系.结果表明:IVMD算法能够择优确定分解层数和惩罚因子,实现非平稳信号的自适应分解.反映离心泵空化状态的声发射信号特征频率集中在50,100 kHz及其附近.随着离心泵空化从无到有、从弱到强的变化,这2个特征频率范围信号分量绝对能量值呈“基本保持不变-减小-增大”的变化规律.     

生物牛黄中间体的抗病毒作用及对家兔血液流变学指标的影响

运用比较药理学方法研究了生物牛黄中间体与天然牛黄、人工牛黄在抗病毒及对家兔血液流变学指标影响方面的不同。结果显示，生物牛黄中间体以25、50、100mg／kg体质量及人工牛黄50mg／kg体质量灌胃给药的大鼠含药血清，灭活后，在10倍稀释的情况下，在鸡胚成纤维细胞上使新城疫Ⅰ系疫苗毒的TCID50升高1个滴度；生理盐水组、天然牛黄50mg／kg体质量组10倍稀释大鼠含药血清，灭活后，在鸡胚戍纤维细胞上使新城疫Ⅰ系疫苗毒的TCID50降低1.5个滴度。生物牛黄中间体以25、50、100mg／kg体质量灌胃给药，可明显降低高分子右旋糖酐所致“血瘀”家兔的血沉值、血沉方程K值和红细胞聚集指数；天然牛黄50mg／kg体质量组对血沉值和血沉方程K值具有显著降低作用；人工牛黄50mg／kg体质量组时血沉值具有显著降低作用。     

日本对虾抗白斑病子三代的抗白斑综合征病毒感染能力及免疫特性

为了更好地进行日本对虾抗病良种的选育,本文用浓度为每毫升1×105个病毒粒子的对虾白斑综合征病毒(white spot syndrome virus,WSSV)粗提液注射感染抗白斑病日本对虾子三代和普通日本对虾,观察其死亡率,同时测定WSSV感染后0,4,24,48和96 h血淋巴酚氧化酶(PO)、酸性磷酸酶(ACP)、碱性磷酸酶(AKP)、超氧化物歧化酶(SOD)活力和蛋白含量.结果显示:注射WSSV 14 d内抗病子三代和普通对虾的平均死亡率分别为15%和85%,前者的抗病保护率达82.4%;感染前前者的各项免疫指标均高于后者,且PO,AKP和蛋白含量存在极显著差异(P＜0.01);感染后两者血淋巴检测的5项指标在96 h内的变化趋势基本相似,除ACP以外,抗病子三代的其他指标都比普通日本对虾的高.研究结果表明,所选育的抗白斑病日本对虾子三代能够有效地抵抗对虾白斑综合征病毒的侵染,其免疫指标也高于普通日本对虾.     

地下水超采区混合井回灌流量计算与效率分析

以试验数据为基础,对地下水超采区混合井回灌过程中井流量计算的方法进行理论归类,发现混合井回灌过程中的井流计算方法一般可按承压水井流计算方法进行;定量分析混合井单位流量变化过程,发现其回灌效率大于抽水效率;利用Grapher系统对不同流量回灌过程进行分析,得出利用混合井在超采区实施回灌其效率开始时虽存在衰减,但最终会趋于稳定。停灌后回灌井水位在数小时恢复到初始水位,说明回灌过程对开采井的滤水结构影响不大,管井水力传导仍然良好。     

沙地人工小叶锦鸡儿植被根系分布与土壤水分关系研究

采用分层挖取根系方法调查不同年龄人工小叶锦鸡儿固沙植被根系分布,同时测定植被下不同深度土壤的水分含量.结果表明植被根系主要分布在0～100 cm土壤中,占总根系生物量的92.77%以上.地下部与地上部生物量比值以天然植被最高.植被的吸收根系分布对土壤水分具有显著影响,吸收根集中分布区域下层土壤含水量锐减;吸收根集中分布深度的比较发现,天然植被>19年生人工植被>4年生人工植被,成龄人工植被吸收根系分布的浅层化造成降雨无法补充土壤深层水分,植被下土壤形成不透水层,影响主要固沙植被的生长.     

川西亚高山针叶林植物群落演替对土壤性质的影响

研究了川西亚高山针叶林人工重建过程中土壤物理性质,结果表明:随着人工云杉林龄的增加,土壤表层粉粒、粘粒、物理性粘粒、团聚度和结构系数降低,砂粒含量增高,土壤饱和持水量、毛管持水量及总孔隙和毛管孔隙在人工云杉林演替过程中表现出"U"型变化,即人工云杉从幼林向成熟林演替阶段,土壤饱和持水量、毛管持水量及总孔隙和毛管孔隙则减少,在40年生云杉林达最低值之后,随着云杉自疏而有上升的趋势,毛管持水量是决定林地土壤自然含水量的主要因子。为了加速该区域植被恢复和重建过程,建议营造针阔混交林和对人工成熟林和过熟林进行间伐抚育,增加物种多样性,减少水土流失,为植物生长创造良好的土壤物理环境。     

黄土高原水蚀风蚀复合区人工植被土壤水分状况

采用烘干法及WP4水势仪对黄土高原水蚀风蚀复合区人工林下土壤重量含水量及水势进行测定,从土壤水分数量和能量两方面分析该区土壤水分时空分布和动态变化特征,并且通过实测数据对不同树种土壤水分特征曲线进行拟合,旨在为该区今后植被建设及生态用水提供理论参考。结果表明,各树种在0-300 cm土层土壤含水量随深度增加而逐渐降低,并趋于稳定。0-30 cm土层土壤含水量变化剧烈,30 cm以下土层土壤含水量逐渐降低,并趋于稳定在3.00%~5.00%。土壤水分受降雨量及其分配影响显著,观测期内土壤储水量盈余26.7 mm。土壤水势与土壤含水量变化规律一致,土壤水分特征曲线拟合结果较好。在丰水年,降雨只对浅层土壤水分起到补给作用,深层土壤水分亏缺严重,存在土壤干层。在特殊降水年份对该区土壤水分进行研究具有重要意义。     

模糊推理与神经网络、遗传算法在系统预测中的应用

近年来，原来并没有什么必然联系的模糊理论和人工神经网络有了较多的结合．这是由于在模糊系统设计涉及到的3个问题：第一，模糊规则的选取}第二，模糊概率函数（隶属函数）的确定；第三，模糊决策算法的决定．这在有些系统中并不是十分明确的，而人工神经网络却不需要人为干预，而只需通过实际输入、输出数据的学习即可得到其决策．但是人工神经网络也有其缺点，它不够稳定，单独使用确定度不是很高，而且神经网络中所使用的BP算法有其限制性，只能得到局部最优解． 因此，我们将模糊理论与神经网络相结合，根据其预测值与实际值的误差选取适当的权重，建立二者对预测结果的影响关系的模型，用于系统预测．在神经网络中，把BP算法和遗传算法结合起来，得到全局最优解．