利用AFLP技术筛选锯缘青蟹性别差异DNA片段

采用高盐和酚氯仿异戊醇 (PCI)结合法提取DNA ,利用AFLP技术 ,应用 5 2个引物组合 ,检测了锯缘青蟹 (Scyllaser rata)雌雄基因组DNA的多态性 ,筛选与锯缘青蟹性别相关的分子标记。实验中共扩增出 4 312条带 ,筛选出候选差异DNA片段 74 8条。这些差异DNA片段的获得 ,为研究锯缘青蟹性别的分子标记奠定了基础     

贵州省黎平县地表覆被变化引起的生态系统碳储量变化

[目的]对贵州省黎平县地表覆被变化引起的生态系统碳储量变化进行评估,为区域碳源和碳汇管理及"大生态"发展目标提供科学依据。[方法]基于黎平县2005,2010和2015年3期土地利用数据,结合CA-Markov模型和InVEST模型碳储量模块,在对土地利用变化趋势进行分析的基础上定量评估了研究区2005—2025年生态系统固碳能力。[结果]①2005—2015年,黎平县耕地、林地、未利用地呈减少趋势,草地、建设用地、水域呈增加趋势。②2015—2025年土地利用整体变化趋势与2005—2015年一致但幅度增大。耕地由2005—2015年的降幅2.37%到2015—2025年的增幅4.21%,整体趋势发生转变;③2015年黎平县生态系统总碳储量和平均碳密度分别为9.12×10~7 t和206.61 t/hm~2。自2005年以来分别下降2.00×10~5 t和0.45 t/hm~2。2025年黎平县碳储量和平均碳密度分别为8.98×10~7 t和203.44 t/hm~2。[结论]黎平县生态系统固碳能力呈减弱趋势,林地的大面积转出和建设用地的扩张是碳储量下降的直接原因,未来应加强对土地利用结构的优化。     

近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度

水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测,采用偏最小二乘回归（PLSR）,多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间隔5,115个变量）经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。     

不同水稳性团聚体测定方法的对比研究

水稳性团聚体是研究土壤肥力、质量及侵蚀强度的重要参考指标.研究目的不同,测定其含量的方法常常也不同.采用非真空快速浸润法、非真空快速滴水浸润法和非真空慢速气溶胶浸润法3种方法测定了黑土、褐土、黄土、红壤、紫色土共5种土壤的水稳性团聚体含量.通过配对样本t检验分析了各种方法的稳定性及不同方法的差异性.分析结果表明,非真空快速浸润法测定的各级团聚体含量和总含量均最小,非真空慢速气溶胶浸润法测定的各级团聚体含量和总含量均最大,非真空快速滴水浸润法则介于两者之间.分析了不同方法对团聚体的破坏机制及其适用范围,指出非真空快速浸润法、非真空快速滴水浸润法和非真空快速气溶胶浸润法对团聚体的破坏性呈减小趋势,它们分别适用于暴雨、中雨和小雨等情况.     

便携式X射线荧光光谱仪实验室异位检测法的实用性研究

采用分步取样法验证便携式X射线荧光光谱仪的实验室异位检测法的实用性,以ICP-AES法为基准,对土壤重金属Cr、Cu、As、Pb的含量进行测定,试验中选用70%土壤样品建立一元线性校准模型,30%土壤样品进行校准模型的验证。结果表明,便携式X射线荧光光谱仪实验室异位检测法的检出限分别为Cr 17.7 mg/kg,Cu 10.4 mg/kg,As 5.4 mg/kg,Pb 6.2 mg/kg,均低于国家土壤环境质量一级标准。对国内外标准物质进行多次重复测定,RPD在–8.9%~7.9%,说明仪器在异位测定重金属含量时具有较好的精密度与准确度。分析PXRF法与传统方法测定建立的拟合方程,其决定系数分别为0.817 3、0.787 0、0.673 3和0.722 1,表明PXRF室内异位法可用于土壤重金属Cr、Cu、As、Pb的快速测定;二次采样建立的验证模型R2分别为0.912 4、0.897 9、0.772 3、0.872 9,逐渐靠近理想模型,充分验证PXRF异位法的实用性和校准曲线的准确性,可适用于农田土壤Cr、Cu、As、Pb的快速测定、污染筛查,为土壤重金属速效测定提供有力依据;但仪器在异位测定As元素时准确性降低,建议异位测定时需进行数据校准。     

Considering sink strength to model crop production under elevated atmospheric CO2

Climatic changes and elevated atmospheric CO₂ concentrations will affect crop growth and production in the near future. Rising CO₂ concentration is a novel environmental aspect that should be considered when projections for future agricultural productivity are made. In addition to a reducing effect on stomatal conductance and crop transpiration, elevated CO₂ concentration can stimulate crop production. The magnitude of this stimulatory effect (‘CO₂ fertilization’) is subject of discussion. In this study, different calculation procedures of the generic crop model AquaCrop based on a foregoing theoretical framework and a meta-analysis of field responses, respectively, were evaluated against experimental data of free air CO₂ enrichment (FACE) environments. A flexible response of the water productivity parameter of the model to CO₂ concentration was introduced as the best option to consider crop sink strength and responsiveness to CO₂. By varying the response factor, differences in crop sink capacity and trends in breeding and management, which alter crop responsiveness, can be addressed. Projections of maize (Zea mays L.) and potato (Solanum tuberosum L.) production reflecting the differences in responsiveness were simulated for future time horizons when elevated CO₂ concentrations and climatic changes are expected. Variation in future yield potential associated with sink strength could be as high as 27% of the total production. Thus, taking into account crop sink strength and variation in responsiveness is equally relevant to considering climatic changes and elevated CO₂ concentration when assessing future crop production. Indicative values representing the crop responsiveness to elevated CO₂ concentration were proposed for all crops currently available in the database of AquaCrop as a first step in reducing part of the uncertainty involved in modeling future agricultural production.     

基于嗅觉和光谱技术融合的面粉脂肪酸值定量检测

提出了一种基于比色传感器数据和近红外光谱特征融合的储藏期面粉脂肪酸值的定量检测方法。开发比色传感器阵列、搭建便携式近红外光谱测量系统,分别采集不同储藏期面粉样本的比色传感器数据和近红外光谱。利用主成分分析分别对预处理后的比色传感器数据和近红外光谱数据进行特征降维,采用五折交互验证法在反向传播神经网络(BPNN)模型校正过程中进行优化,确定基于单技术分析模型的最佳主成分(PCs)个数。将优化后的基于单技术模型的最佳PCs在特征层进行融合,建立基于融合特征的BPNN分析模型,以实现对面粉储藏过程中脂肪酸值的快速检测。实验结果显示,基于比色传感器特征和基于近红外光谱特征建立的最佳BPNN模型的最佳PCs数量分别为3和4,基于融合特征建立的BPNN模型在预测集中的相关系数和预测均方根误差的均值分别为0.9276和1.9345 mg/(100 g)。研究表明,与单技术数据分析模型相比,基于比色传感器数据和近红外光谱特征融合模型的检测精度和泛化性能都有所提高。本研究可为粮食储藏品质的高精度原位监测提供一种技术方法。     

鬼针草中主要成分指标的测定

对鬼针草的理化指标进行了测定,结果表明其粗蛋白质含量为18.9%(干基),粗脂肪含量为7.8%(干基),灰分含量为3.3%;富含17种人体必需的氨基酸,其中以谷氨酸、天冬氨酸和亮氨酸的含量为最多,分别约占干物质总量的2.56%,1.9%和1.29%,不含谷氨酰胺、天冬酰胺和色氨酸;含有11种脂肪酸,其中以亚麻酸、亚油酸和棕榈酸的含量最多,分别为亚麻酸42%,亚油酸31%,棕榈酸16.5%。对鬼针草中类黄酮的测定表明,其总黄酮含量为86.7mg/g(干基)。     

稻谷新陈度的快速测定方法的研究

在对四种常用的稻谷新陈度检测方法的初步研究和探讨之后,着重对酸性指示剂法进行了深入的分析和研究。通过不断的摸索和试验,发现了稻谷脱壳后的糙米水浸液pH值的变化具有一定的规律和特点。利用甲基红和溴百里香蓝配制的溶液作为检测稻谷新陈度的原液,通过观察糙米显色液的颜色变化和米粒的着色情况,判断和推测出稻谷的新陈程度及其储藏时间。     

基体改良效应石墨炉原子吸收法直接测定植物样品中微量钼

本文研究利用460μg/mlNa_2CO _3—1000μg/mlCa_(2+)复合溶液作石墨炉原子吸收法(GFAAS)直接测定植物样品中微量钼的基体改良剂,详细讨论了该改良剂的作用、特性、钼原子化条件和基体干扰情况。使用本试验推荐的基体改良剂,在一定的浓度范围内能彻底消除钼的记忆效应,大大提高测定灵敏度,钼的原子吸收信号增加104.6％,特征性浓度为0.5ng/mlMo,相对偏差(RSD)为2.4％。