基于不同地表曲面模型预测土壤有机碳含量

Local terrain attributes,which are derived directly from the digital elevation model,have been widely applied in digital soil mapping.This study aimed to evaluate the mapping accuracy of soil organic carbon (SOC) concentration in 2 zones of the Heihe River in China,by combining prediction methods with local terrain attributes derived from different polynomial models.The prediction accuracy was used as a benchmark for those who may be more concerned with how accurately the variability of soil properties is modeled in practice,rather than how morphometric variables and their geomorphologic interpretations are understood and calculated.In this study,2 neighborhood types (square and circular) and 6 representative algorithms (Evans-Young,Horn,Zevenbergen-Thorne,Shary,Shi,and Florinsky algorithms) were applied.In general,35 combinations of first-and second-order derivatives were produced as candidate predictors for soil mapping using two mapping methods (i.e.,kriging with an external drift and geographically weighted regression).The results showed that appropriate local terrain attribute algorithms could better capture the spatial variation of SOC concentration in a region where soil properties are strongly influenced by the topography.Among the different combinations of first-and second-order derivatives used,there was a best combination with a more accurate estimate.For different prediction methods,the relative improvement in the two zones varied between 0.30％ and 9.68％.The SOC maps resulting from the higher-order algorithms (Zevenbergen-Thorne and Florinsky) yielded less interpolation errors.Therefore,it was concluded that the performance of predictive methods,which incorporated auxiliary variables,could be improved by attempting different terrain analysis algorithms.     

秦巴山区土地利用时空格局及地形梯度效应

自然景观的垂直地带性为区域土地利用的垂直景观格局奠定了基础,同时也决定了垂直景观带上土地利用的强度及其变化情况。该文采用地形位指数、分布指数、土地利用程度综合指数和土地利用信息图谱法等,分析了1989-2010年秦巴山区土地利用格局的地形梯度效应和图谱信息,揭示地形控制下土地利用时空格局和土地转移的变化规律。结果表明:1)秦巴山区土地利用以林地和耕地为主,呈西林东耕分布;1989-2010年间林地减少显著,建设用地增加明显,其中耕地是建设用地主要转入来源,林、草地是耕地主要转入来源。2)秦巴山区各生态亚区用地类型差异明显,各生态亚区土地利用转移方向也存在差异性。3)秦巴山区土地利用强度指数呈东高西低,中高周低的态势;土地利用强度变化率稳定少动,增加趋势不明显;土地利用动态度呈中高周低的态势,整体变化不大。4)水域、建设用地和耕地主要集中在地形起伏度小和坡度小的低地形位,且耕地主要转移为其他两种用地类型,建设用地有向中低地形位分布的趋势。林地和草地集中在地形起伏大、坡度陡的中高地形位,且存在着相互转移演替现象,中低地形位往往是耕地、林地、草地间的相互转换,未来势必加强坡耕地和低山丘陵区林草地的管治工作。     

电子束处理烟草甲末龄幼虫的辐照效应

利用不同剂量的电子束对烟草甲末龄幼虫进行辐照处理,研究电子束辐照对末龄幼虫42d内死亡率、完全致死时间、化蛹率和羽化率及繁殖能力的影响。结果表明,随辐照剂量的增加,末龄幼虫的死亡率逐渐上升,但并不是立即死亡,而是随继续饲养时间的延长而增加。幼虫完全致死时间随辐照剂量的增加而缩短,经480Gy以上剂量辐照的烟草甲幼虫不能羽化为成虫,经300Gy以上剂量辐照的烟草甲幼虫羽化出的成虫不能产生下一代成虫。综合考虑其他因素,300Gy的剂量可以作为阻止烟草甲末龄幼虫繁殖的有效辐照剂量。     

重叠群物理图谱的构建及其应用

人类对各种生物的基因组结构和功能的研究都需要确定DNA序列在染色体上的位置。与遗传图相比,物理图反映了基因或DNA标记之间在染色体上的真实距离。依其作图方法分为三类,即限制性酶切图谱、重叠群图谱和DNA序列图谱。重叠群物理图是将获得的大片段克隆,如YAC、BAC克隆,依其在染色体上的真实顺序排列而成,主要应用于基因组测序、重要基因的图位克隆、靶分子标记开发及比较基因组学研究等,特别是为那些由于缺乏合适的作图群体而不能建立遗传图的物种提供了一个重要的从事基因组学研究的平台。本文综述了近年来重叠群物理图构建研究的主要进展,比较分析了不同重叠群物理图谱构建方法的特点,提出了改进物理作图质量的建议,认为应根据基因组不同区域的特点,综合特异性探针的杂交、PCR筛选、酶切指纹分析、BAC克隆STC延伸、BAC末端测序等多种方法才能完成重叠群的构建。此外,物理图的构建还应努力整合各种基因组的资源和数据,如遗传连锁图、分子细胞遗传图、DNA序列图、EST数据等,这将有助于提高其在基因组学研究中的使用价值及应用范围。文章最后对重叠群物理图的发展趋势进行了展望。     

无人机遥测技术在水土保持生态果园改造监测中的应用

以江西水土保持生态科技园为研究区,通过无人机遥测技术以及地理信息系统,对生态果园水土保持措施进行图斑化、信息化管理研究.结果表明:无人机遥测技术获取的不同阶段的航飞影像可用于生态果园改造的动态监测;利用Agisoft photoscan软件处理航飞影像可生成高分辨的数字正射影像(DOM)以及数字地表模型(DSM)数据;利用生成的DOM,结合地理信息系统,可获取生态果园水土保持措施的分布、数量、长度等信息,建立生态果园水土保持措施数据库,并输出报表和专题图.经与实际量测长度验证,基于DOM提取的长度平均精度为97.99％;与实测坡度验证,基于DSM数据提取的坡度平均精度为88.91％.无人机遥测技术能够快速、准确、自动获取地物的面积、长度、坡度等指标数据,可满足当前水土保信息化的要求,提升综合治理项目实施监测的信息化水平,提高施工监测的质量和效率.     

基于电子鼻传感器阵列优化的甜玉米种子活力检测

针对甜玉米种子活力传统检测方法操作繁琐、重复性差等不足,该研究利用电子鼻技术建立甜玉米种子活力快速检测方法。利用电子鼻获取不同活力甜玉米种子的气味信息,再结合主成分分析(PCA,principal component analysis)、线性判别分析(LDA,linear discriminant analysis)、载荷分析(loadings)和支持向量机(SVM,support vector machine)对气味信息进行提取分析,建立甜玉米种子活力的定性定量分析模型。结果显示:PCA和LDA分析均无法区分不同活力的甜玉米种子,而SVM的鉴别效果较好。全传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为97.10%和96.67%,建模时间为30.75 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.993和0.913,均方差误差分别为2.23%和8.50%。经Loadings分析将10个传感器阵列优化为6个。优化后传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为98.55%和96.67%,建模时间为21.81 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.982和0.984,均方差误差分别为3.80%和3.01%。结果表明:基于SVM的电子鼻技术可以实现对不同活力甜玉米种子的高效判别和预测,将传感器阵列优化为6个,判别和预测效果均有所提升。该研究为电子鼻技术应用于甜玉米种子活力检测提供理论依据。     

基于SNP标记的玉米株高及穗位高QTL定位

为进一步弄清玉米株高和穗位高的遗传机理,为育种生产提供服务,本研究以K22×CI7、K22×Dan3402个F₂群体为作图群体,利用覆盖玉米10条染色体的SNP标记构建了2个连锁图谱。并将这2个F₂群体衍生的分别含237和218个家系的F_2:3群体用于田间性状的鉴定。用复合区间作图模型对2个群体的株高、穗位高表型进行QTL定位分析,结果显示,在武汉和南宁两种环境条件下共定位到21个株高QTL和27个穗位高QTL;单个QTL表型变异贡献率的变幅为4.9%~17.9%;株高和穗位高QTL的作用方式以加性和部分显性为主;第7染色体上可能存在控制株高和穗位高的主效QTL。     

发酵紫薯冻干粉的研制及其在低糖低脂奶片中的应用

以紫薯为主要原料制备发酵紫薯冻干粉,以感官评分为考察指标,通过响应面法确定紫薯发酵的最佳工艺参数,并以发酵紫薯冻干粉为主要原料之一,添加脱脂奶粉和菊糖制作低糖低脂发酵紫薯奶片,通过电子鼻对低糖低脂发酵紫薯奶片及普通低脂紫薯奶片进行特征风味物质分析。结果表明,发酵紫薯冻干粉最佳制作工艺为：紫薯发酵时间9.5 h,发酵温度37.6 ℃,混合发酵剂添加量7.6%,料液比9∶14（g/mL）,该工艺条件下生产的产品感官品质最高。电子鼻分析结果表明,发酵前后奶片的风味成分差别较大,不同工艺配方制作的紫薯奶片挥发性成分差异明显,添加菊糖和白砂糖对紫薯发酵奶片风味第一主成分影响极小,说明菊糖可以替代白砂糖加入到发酵紫薯奶片中,该研究能够为低糖奶片的生产研发以及紫薯深加工提供新思路。     

甘蓝型油菜SRAP、SSR、AFLP和TRAP标记遗传图谱构建

以黄籽GH06为母本、黑籽P174为父本杂交得到的第6代重组自交系188个株系为作图群体,通过SRAP、SSR、AFLP和TRAP四种分子标记对该群体进行遗传连锁分析,构建了一张包含20个连锁群、300个标记位点的甘蓝型油菜分子遗传图谱(LOD≥3.0),包括202个SRAP标记、65个SSR标记、23个AFLP标记和10个TRAP标记。图谱总长度1273.7cM,标记间平均距离为4.25cM。连锁群上的标记数在4～56个之间,连锁群长度变动在37.1～109.2cM之间,群内平均图距在1.80～14.20cM之间。LG1包含的标记最多,有56个;标记最少的连锁群(LG9、LG18、LG20)只有4个。LG13的平均图距最大,为14.20cM;LG6的平均图距最小,仅为1.80cM。在整个图谱上,存在图距大于20cM的空隙6个。本研究首次将SRAP及TRAP标记用于甘蓝型油菜遗传图谱的构建,结果表明,SRAP及TRAP标记在甘蓝型油菜遗传图谱的构建上是一种良好的标记系统。     

Construction of Genetic Linkage Map of Bread Wheat （Triticum aestivum L.） Using an Intervarietal Cross and QTL Map for Spike Related Traits

Most often a genetic linkage map is prepared using populations obtained from two highly diverse genotypes. However, the markers from such a map may not be useful in a breeding program as these markers may not be polymorphic among the varieties used in breeding. For the past nine years, intraspecific maps have been gaining importance and such maps based on Swiss （PaiUard et al., 2003）, Japanese （Suenaga et al., 2005）, Australian （Chaimcrs et al., 2001） wheat varieties arc available. A map based on Indian wheat varieties however has not been reported. We constructed a genetic linkage map based on a cross between two Indian bread wheat （Triticum aestivum L.） varieties, Sonalika and Kalyansona. One hundred and fifty F2 individuals were analyzed for arbitrarilyprimed polymerase Chain reaction （AP-PCR）, random amplified polymorphic DNA （RAPD）, inter simple sequence repeats （ISSR）, Sequence Tagged Microsatelhte Sites （STMS）, Amplified Fragment Length Polymorphism （AFLP） markers, seed storage proteins and known genes. A linkage map was constructed consisting of 236 markers and spanning a distance of 3 639 cM with 1 211.2 cM for A genome, 1 669.2 cM for B genome, 192.4 cM for D genome and 566.2 cM for unassigned groups,