西林水牛群体的RAPD遗传多样性分析

【目的】了解西林水牛群体的遗传变异和遗传结构,为其辅助标记育种、遗传资源保护及利用提供参考依据。【方法】从广西西林县的8个乡（镇）采集184份西林水牛血样,采用优化后的RAPD技术检测其多态性DNA,统计多态性条带数,并应用Popgene32软件对西林水牛群体的有效等位基因数、Nei氏基因多样性指数及Shannon多样性指数进行分析。【结果】从18条RAPD引物中筛选出8条扩增产物稳定、条带清晰可辨的引物,扩增出的DNA片段分子量为100-1000 bp;从184个样本中共扩增出4968个多态性条带,平均每条引物可扩增出621个多态性条带,多态性频率达60.0%-100.0%,平均为89.7%。西林水牛群体的平均有效等位基因数为1.6745,平均Nei氏基因多样度指数为0.3583,平均Shannon多样性指数为0.5510。【结论】西林水牛群体的遗传变异、遗传分化及遗传多样性均较高,但选育程度较低,育种潜力较大,有待进一步保种和开发利用。     

罗氏沼虾浙江养殖群体与缅甸自然群体遗传差异的RAPD分析

利用随机扩增多态DNA(RAPD)技术，对浙江省罗氏沼虾养殖群体和新引进的缅甸自然群体的遗传差异进行了比较分析，以期从分子水平了解罗氏沼虾的种群遗传多样性背景及与引种的关系。采用经筛选的22个10bp的随机引物对罗氏沼虾两群体各20尾进行群体RAPD分析。22个引物共检测到139个位点。养殖群体的多态位点比例为30．22％，群体平均杂合度为0．2646，Shannon多样性指数为0．0780，群体内各个体之间的遗传共享度为0．9353，遗传距离为0．0647；自然群体的多态位点比例为33．81％，群体的平均杂合度和Shannon多样性指数分别为0．2888和0．0940，群体内各个体之间的遗传共享度为0．9201，遗传距离为0．0799；两群体之间的遗传距离为0．1845。自然群体的遗传多样性水平比养殖群体要高。利用随机引物S9和S52，在罗氏沼虾两群体间扩增出2条稳定、明显的群体间特异性标记带。     

基于高分六号卫星红边波段的森林蓄积量遥感反演——以西宁市针叶林为例

红光波段和近红外波段常被作为森林蓄积量反演的敏感波段,介于两者之间的红边波段往往被忽略,为了明确红边波段对森林蓄积量的遥感反演精度的影响,本研究基于高分六号卫星宽幅影像（GF6-WFV）,结合西宁市2014年森林资源二类调查数据,从光谱特征、植被指数、地形因子、影像纹理等4个方面选取蓄积量反演的自变量,采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）模型,分析比较了有无红边波段对西宁市针叶林蓄积量遥感反演精度的影响。结果表明：（1）无红边波段（No Red-Edge）和加入红边波段（Red-Edge Added）两组处理的纹理特征变量降维后,其主成分信息主要解释了红外、近红外以及红边1波段的纹理特征。（2）与蓄积量相关的光谱特征变量：No Red-Edge处理主要包括红边波段和近红外波段的地表反射率,Red-Edge Added处理主要为红边1波段的地表反射率;植被指数变量：No Red-Edge处理主要包括NDVI和SAVI,Red-Edge Added处理为MTCI。（3）加入红边波段后,RF模型的R²优于MLR模型,分别为0.6719和0.5487,RF模型的均方根误差（RMSE）小于MLR模型,分别为26.3m³hm⁻²和20.8m³hm⁻²。（4）去除模型对反演精度的影响后,相对于No Red-Edge,Red-Edge Added处理的反演结果与观测值拟合的R2提高了11.6%,RMSE降低了9.1%。说明加入红边波段可显著提高西宁市针叶林蓄积量的反演精度,研究结果可为森林蓄积量的遥感反演提供科学依据。     

基于 FY3B／MERSI水稻长势监测及其与 AQUA／MODIS数据对比分析

为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明：（1） FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;（2）水稻的提取精度总体达到了92％,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;（3） FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。     

聚丙烯酰胺凝胶电泳的一种辅助辨型方法

聚丙烯酰胺凝胶电泳（PAGE）是实验室常用的基本鉴定方法之一。但由于做胶方式以及各实验室仪器设备良莠不齐，经过一系列纷繁复杂的操作，电泳结果未必尽如人意。其中凝胶带型的判断就是一个较为困惑的问题，一般的聚丙烯酰胺胶跑出的条带总体上都有弧度，越是靠近凝胶两侧越是严重。在本实验中，我们设计了一种较为简单易行的方案，即将难以区分的条带样品做成混合样marker来辅助辨型，通过调整电压和凝胶浓度来达到区分条带的目的。我们用该方案可以将相差0～3bp大小的条带区分开来。     

城市景观道路生态设计的应用研究——以长沙湘江风光带为例

从生态角度阐述了城市号观道路生态设计的概念、科学内涵及其在城市号观建设中的重要作用，提出了其生态设计的理念，并结合实例分析，以期对今后的城市号观道路生态设计和建设提供科学的依据。     

一种新的高阶全极点TC带通滤波器

提出五种高阶全极点跨导电容带通滤波器设计方法。该滤波器与ＭＯＳ工艺兼容，便于单片集成。文中给出了带通滤波器的设计实例和ＰＳＰＩＣＥ模拟分析，说明此滤波器可行。     

人工林UHF频段电波传播场强预测模型

人工林无线电波传播场强模型是合理设计人工林环境无线电遥测遥控等通信电路的理论依据.该文在分析无线电波传播机理的基础上确定了人工林UHF频段传播损耗的三大组成部分及相应的计算方法,提出了人工林中某接收点处电场强度的预测模型.经过对北京西山人工侧柏林中不同参数的场强测试数据进行分析,校验了所建模型具有很高的精度.      

Predicting the severity of Dothistroma on Pinus radiata under current climate in New Zealand

Despite being a damaging foliar disease of Pinus species little research has characterised spatial variation in disease severity of Dothistroma needle blight at a macroscale. Using an extensive dataset describing Dothistroma needle blight severity (S_sev) on plantation grown Pinus radiata stands distributed widely across New Zealand the objectives of this research were to (i) develop a regression model describing S_sev, (ii) use this model to identify key drivers of S_sev, their functional form and relative importance, and (iii) develop spatial predictions of S_sev for New Zealand P. radiata under current climate. Using an independent validation dataset, the final model accounted for 72% of the variance in S_sev using four significant (P < 0.001) explanatory variables and an isotrophic exponential model to account for the spatial covariance in the data. S_sev was most sensitive to mean air temperature from November to April (T_Nov-Apr), followed by mean relative humidity from October to April (RH_Oct-Apr), mean total November rainfall (P_Nov), and then stand age (A). There was a quadratic correlation between A and S_sev with S_sev increasing to a maxima at 12 years before declining. S_sev exponentially increased to a threshold with increases in both P_Nov and RH_Oct-Apr. The relationship between S_sev and T_Nov-Apr was quadratic with S_sev increasing to a maximum at T_Nov-Apr of 15.5 °C before declining at higher values of T_Nov-Apr. Spatial predictions of S_sev varied widely throughout New Zealand. Values of S_sev were highest in moderately warm wet environments in the North Island, and on the west coast of the South Island. In contrast, relatively low values of S_sev were predicted in drier eastern and southern regions of New Zealand.