Mapping the current and future distributions of Onosma species endemic to Iran

Climate change may cause shifts in the natural range of species especially for those that are geographically restricted and/or endemic species. In this study, the spatial distribution of five endemic and threatened species belonging to the genus Onosma (including O. asperrima, O. bisotunensis, O. kotschyi, O. platyphylla, and O. straussii) was investigated under present and future climate change scenarios: RCP2.6 (RCP, representative concentration pathway; optimistic scenario) and RCP8.5 (pessimistic scenario) for the years 2050 and 2080 in Iran. Analysis was conducted using the maximum entropy (MaxEnt) model to provide a basis for the protection and conservation of these species. Seven environmental variables including aspect, depth of soil, silt content, slope, annual precipitation, minimum temperature of the coldest month, and annual temperature range were used as main predictors in this study. The model output for the potential habitat suitability of the studied species showed acceptable performance for all species (i.e., the area under the curve (AUC)>0.800). According to the models generated by MaxEnt, the potential current patterns of the species were consistent with the observed areas of distributions. The projected climate maps under optimistic and pessimistic scenarios (RCP2.6 and RCP8.5, respectively) of 2050 and 2080 resulted in reductions and expansions as well as positive range changes for all species in comparison to their current predicted distributions. Among all species, O. bisotunensis showed the most significant and highest increase under the pessimistic scenario of 2050 and 2080. Finally, the results of this study revealed that the studied plant species have shown an acute adaptability to environmental changes. The results can provide useful information to managers to apply appropriate strategies for the management and conservation of these valuable Iranian medicinal and threatened plant species in the future.     

Impact of waterlogging and temperature on autumn growth,hardening and freezing tolerance of timothy (Phleum pratense)

Precipitation has generally increased in Norway during the last century, and climate projections indicate a further increase. The growing season has also become longer with higher temperatures, particularly in autumn. Previous studies have shown negative effects of high temperatures and, depending upon temperature conditions, contrasting effects of waterlogging on hardening capacity of timothy. We studied effects of waterlogging on seedlings of timothy (Phleum pratense, cv. Noreng) under three pre-acclimation temperatures: 3°C, 7°C, 12°C, and in autumn natural light in a phytotron at Holt, Tromsø (69°N). After temperature treatments, all plants were cold acclimated at 2°C for three weeks under continued waterlogging treatments. Freezing tolerance was determined by intact plants being frozen in pots at incremental temperature decreases in a programmable freezer. Waterlogging resulted in a higher probability of death after freezing, and a significantly reduced regrowth after three weeks at 18°C, 24 hrs light in a greenhouse. Increasing pre-acclimation temperatures also had a clear negative effect on freezing tolerance, but there was no interaction between temperatures and waterlogging. The results indicate that waterlogging may have negative implications for hardening of timothy and may contribute to reduced winter survival under the projected increase in autumn temperatures and precipitation.     

基于GODAS资料的南海上层海洋热状态气候变化特征分析

为了深入了解南海上层海洋热力状态的变化规律,利用1980—2015年共36年GODAS月平均海温资料,将5~366 m的垂直平均海温表征南海地区海洋上层的热含量,分析了南海海洋上层热状态的水平和垂直分布特征以及季节和年际变化特征。结果表明：年平均南海热含量水平分布表现为东高西低的形势,垂直纬向平均分布表现为暖水厚度和温跃层深度东厚（深）西薄（浅）,垂直经向平均表现为暖水厚度南厚北薄,温跃层深度中间浅两边深;南海地区海温变化幅度在75~200 m处最大,不同深度海温距平均具有明显的年际和年代际变化特征;南海区域平均热含量在秋季最高,春夏次之,冬季最低,其年际变化明显,且在1998年之后出现明显的突变,由负值转变为正值,表现出明显的增温趋势;热含量季节EOF主模态空间分布形势表现为东高西低的特征,对应的时间序列在20世纪90年代末存在年代际转折,由主要为负值转化为主要为正值,表现在空间分布上,则为南海地区热含量由西高东低型转化为东高西低型。     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶绿素含量反演及监测

旨在实现冬小麦各生育期叶绿素含量的准确估测,探究其时空变化规律。利用无人机获取冬小麦越冬期、返青期、拔节期、孕穗期和灌浆期的高分辨率多光谱图像,同时采集地面SPAD数据。选取三类光谱参数建立反演模型,优选出各生育期的最佳预测模型,并定量监测试验区冬小麦叶绿素含量时间变化和空间分布。结果表明：原始波段模型和波段倒数对数模型分别为越冬期及其他生育期叶绿素含量预测的最佳模型,拟合精度R²>0.59;时空分布上,灌浆期前试验区冬小麦叶绿素含量呈南北高、中部低特点,灌浆期则呈北高南低的趋势,叶绿素含量从越冬期到拔节期逐步增加,拔节期到孕穗期开始降低,孕穗期到灌浆期则大幅度降低。本研究建立的倒数对数预测模型,精度较高,且适用于返青到灌浆的4个生育期,对于试验区冬小麦叶绿素含量有较好的时空监测效果。     

根腐病菌侵染对黄芪苯丙烷途径关键酶活性的影响

以蒙古黄芪-根腐病菌（Fusarium solani和F. acuminatum）为互作体系,测定苯丙烷途径关键酶苯丙氨酸解氨酶(PAL)、肉桂酸-4-羟化酶(C4H)及4-香豆酸-辅酶A连接酶(4CL)活性的变化,以期获得黄芪抗根腐病菌侵染机制的信息,为抗病育种工作提供参考。试验采用幼苗浸根法接种病菌,分光光度法测定3种酶的动态变化。结果表明,F. solani侵染黄芪后,PAL和C4H活性与对照相比明显升高,并在7、21天出现2个酶活高峰;4CL活性则随着时间的延长持续上升,7、21天时也显著高于对照。F. acuminatum侵染黄芪后,PAL、C4H和4CL的活性均在21天显著高于对照。可见2种病原菌在侵染黄芪过程中,苯丙烷途径的关键酶被不同程度地激活,但2种病菌激活各酶的时间和规律有所差异,表明黄芪对这2种病菌的抗性机制明显不同。     

气候变化对椰心叶甲在中国适生区的影响

为明确椰心叶甲在中国的潜在适生区,降低椰心叶甲入侵造成经济和生态损失,本研究以CLIMEX软件和椰心叶甲的生物学资料为依据,结合ArcGIS反距离加权插值分析功能,利用历史气候数据（1981—2010年）和模拟未来气候数据（2071—2100年）,分析气候变化对椰心叶甲在中国的潜在适生区的影响。结果表明：在历史气候条件下,椰心叶甲主要分布于中国的南部地区,高度适生区分布面积最大。在未来气候条件下,椰心叶甲在国内适生区总面积增加,适生区具有北移的趋势。本研究可为椰心叶甲的管理防控提供一定的理论依据。     

1958—2018年广西早稻高温热害时空变化规律

为了掌握广西水稻高温热害的变化规律特征,为水稻生产制定防灾减灾对策提供决策依据,本研究利用广西89个气象观测站1958—2018年观测资料及地理信息数据,采用GIS技术、M-K突变分析和Morlet小波周期分析等方法,探究广西早稻高温热害发生的时间变化规律和空间分布等特征。结果表明：（1）1958—2018年广西早稻高温热害呈增长趋势,20世纪90年代为发生低谷期,21世纪10年代为高发期;（2）高温热害发生次数在2009年发生增多突变,除重度高温热害外,轻、中度高温热害次数变化均有突变发生;（3）高温热害发生频次存在18、32年左右的显著周期变化,预计2018年之后广西早稻高温热害仍处于高发期;（4）高温热害高发区位于左、右江河谷,桂中盆地和西江—浔江—郁江等流域区域,沿海地区发生频次少于内陆。以上研究结论对实现水稻丰产稳产优产具有重要的现实意义。     

花椒叶黄酮含量的变化及其与气象因子的关系研究

采用超声波辅助提取法和紫外分光光度法分析测定了狮子头、美凤椒、秦安1号花椒叶片5-9月总黄酮含量。结果表明,不同品种的花椒叶片总黄酮含量存在差异（P＜0.05）,表现出狮子头＞美凤椒＞秦安1号。花椒叶总黄酮存在显著的季节变化和年际变化（P＜0.05）。在生长季,6-8月总黄酮含量较高,狮子头、美凤椒和秦安1号平均含量分别为18.02、15.35、12.06 mg·g^-1。同时,花椒叶总黄酮含量与日照百分率、降水量和空气湿度相关显著（P＜0.05）,与当月的日照百分率呈负相关,与上月的降水量和当月的空气湿度呈正相关。     

基于主被动遥感技术的地表覆被类型变化检测方法——以新疆西天山国家级自然保护区为例

旨在研究主被动遥感结合的地表覆被变化监测方法,使用高分数据和哨兵1号数据分别代表被动和主动遥感,对新疆西天山国家级自然保护区地表覆被变化情况进行检测,进而对得出的林地、草地、建筑物检测结果进行联合分析,最终得到主被动遥感联合变化检测结果。通过实地精度检验对主被动遥感联合变化检测结果进行验证。结果表明,该方法的变化检测结果精度达到90%以上。说明结合主动遥感和被动遥感既能克服天气的影响,又能在检测中保留光谱和纹理等丰富的信息,变化检测的精度较高;主被动遥感联合变化检测可以较为快速、准确地掌握地表覆被类型的变化,能够在一定程度上减少被动遥感数据的云量困扰。并且该方法在林地和建筑物上有较高的敏感性,适合森林自然保护区的森林变化和建筑监测。     

四川冬春季参考作物蒸散量时空变化及其成因

为深入认识四川冬春季参考作物蒸散量(ET₀)的变化特征,利用1980—2016年四川35个气象站的逐日气象观测资料,采用泰森多边形、气候倾向率和克里金空间插值等方法对其冬春季ET₀的时空变化特征进行分析,并通过敏感性和贡献率分析了ET₀的变化成因。结果表明:ET₀的年代际变化呈先降后增的趋势,空间上呈明显的西南高东部低的分布特征,且高值区范围持续扩大,低值区范围波动缩小。ET₀的年际变化呈上升趋势,春季ET₀气候倾向率和空间差异明显大于冬季,且ET₀高值区与低值区空间分布受海拔高度影响明显。ET₀的同一日多年平均值自初冬至初春逐渐上升,1月22日—5月2日仅有8 d的ET₀值低于多年日平均值,具有明显连续的高值时段。ET₀对日照时数的变化最敏感,其次是对相对湿度与平均气温,对三者均呈高敏感性。平均气温的正贡献率是引起ET₀变化的主导因子,其次是相对湿度。研究时段内平均气温的升高对ET₀的正效应和相对湿度的降低对ET₀的负效应,超过了日照时数减少对ET₀的减少效应,导致四川地区冬春季ET₀呈上升趋势。