水稻同源异形盒基因的研究进展

真核生物中同源异形盒基因是指共含一个保守的DNA序列的基因,即同源异形盒。该序列长180bp,编码含有60个左右氨基酸的同源异形盒结构域,编码一大类具有转录特征蛋白的基因家族,对于维持生物个体形态建成、生殖发育、非生物胁迫等基本生命活动功能具有十分重要的作用。近年来在模式植物拟南芥、水稻上已经识别并克隆出越来越多的同源异形盒基因,并根据这些基因的同源异型框和具有的其他保守基因结构域对其进行了正确的分类。本文基于人们对植物中现有这些基因的认识,重点综述了近年来对于水稻同源异型盒基因的分类、基因结构类比、各同源异型盒基因突变体功能,并对水稻中同源异形盒基因功能和应用研究进行了展望。     

关于植物群丛划分的探讨

在传统的植物群落分类系统中,群丛是植物群落分类的基本单位.从群丛分类的必要性出发,综述了传统植物群落分类系统中对群丛的定义及其划分方法,即在群丛的划分中主要依据群落中不同层片的优势种或特征种;但是在利用传统植物群落分类方法划分群丛时也存在一些不确定性因素,主要表现在确定群丛的特征种(组)时需要人为确定;同时,论述了当前植物群落数量分类的研究现状,分析了利用双向指示种分析法(TWINSPAN)、主成分分析(PCA)等数量分类方法划分群丛时存在的一些问题,主要表现在数量分类结果与传统分类单位的对应关系不能达到协调一致,无法判断是否划分到了群丛的水平.最后提出了群丛划分方法的展望:数量方法是基础,特征种(组)是及其数量特征是关键.     

关于茶组植物分类与演化的讨论

本文简要介绍了茶组植物形态学、细胞学和化学分类的研究现状 ,评述了主要分类系统的合理性与不足之处。作者在前人工作基础上 ,根据对茶树种质资源的多年系统研究和对原产地茶树特征和特性的全面考察 ,以子房室数、花柱分裂数和子房茸毛的有无为主要依据 ,结合花冠大小及树型、枝叶等的形态特征提出关于茶组植物分类的讨论 ,即将茶组植物分为大厂茶CamelliatachangensisF S Zhang、厚轴茶C crassicolumnaChang、大理茶C taliensis (W W Smith)Melchior、秃房茶C gymnogynaChang和茶C sinensis (L )O Kuntze等 5个种 ,在茶下分茶C sinensisvar sinensis、普洱茶C sinensisvar assamica (Masters)Kitamura、白毛茶C sinensisvar pubilimbaChang等 3个变种。列出了茶组植物分种检索表 ,描述了每个种、变种的主要形态特征和地理分布。最后 ,讨论了茶组植物的演化趋势     

云南高原杞麓湖流域的景观格局与水质变化

由于人类活动日益增强,高原湖泊杞麓湖景观格局和湖泊水质发生较大改变,探究其变化关系可为湖泊生态系统保护和流域管理提供科学参考。采用2005年、2010年和2015年遥感影像的解译结果,结合RS/GIS技术和Pearson相关统计方法,分析了10年间景观格局变化、湖泊水质变化及其相关性。结果表明:(1)2005-2014年杞麓湖水质偏差,其中总氮、高锰酸盐指数、生化需氧量和叶绿素a呈显著增长趋势,氨氮、总磷和透明度波动较大,2015年整体水质有所改善,但仍为劣Ⅴ类水。(2)杞麓湖流域主要景观类型是林地和耕地,占流域总面积的74%以上,10年间建设用地面积增加较快(+876.42hm~2),水域(-1 281.42hm~2)和耕地(-794.61hm~2)缩减较多,后5年湖滨湿地大量出现(+1 432.08hm~2);景观格局聚集程度增加,异质性略有减弱,破碎化程度降低,多样性和均匀程度变化不大,人类活动对景观格局影响强烈。(3)水田、旱地和建设用地聚集程度增强及破碎化程度降低与氨氮外的其它水质指标呈正相关,水域面积与氨氮和高锰酸盐指数呈负相关,水田与建设用地是杞麓湖水质退化的主要污染源。     

图像流式细胞仪在中华绒螯蟹血细胞分群及吞噬功能研究中的应用

为了更精确地对甲壳动物血细胞进行快速分类和功能分析,本研究以中华绒螯蟹为例,依据其血细胞内具有颗粒结构的特征,与常规显微观察对比,探讨了一种基于图像流式细胞仪的血细胞自动化分类新方法,并测量了体质量为(10±3) g的中华绒螯蟹的血细胞对直径1μm微球的吞噬情况。结果显示,两种方法都可将中华绒螯蟹血细胞分为4个类群。显微镜观察分类基于胞内可见颗粒,但由于缺乏精细的量化标准,批次样品的人工辨识结果波动较大;而图像流式方法以胞内全部颗粒结构为对象,利用高精度检测模块测量,结果更准确、客观,而且通量高、重复性好。测量结果显示,中华绒螯蟹血淋巴中无颗粒、小颗粒、中颗粒及大颗粒细胞占比分别为40.62%±2.65%、36.68%±6.84%、7.80%±1.16%和16.51%±5.60%,依据测量的颗粒特征区分的4个类群界限清晰,缺乏过渡样点,提示各类细胞之间可能没有相互转化。进一步的活体微球吞噬实验证实,中华绒螯蟹的4类血细胞都具有吞噬功能,并以无颗粒细胞为主要吞噬类群;吞噬微球的细胞比例在注射后6 h内呈钟型曲线变化,4 h可达峰值(5.69%±0.44%),表明中华绒螯蟹血细胞能高效清除血淋巴中的异物。研究表明,图像流式细胞仪适合于中华绒螯蟹的血细胞分类分析和功能研究,本研究结果为同类研究提供了重要参考,将有助于更全面了解甲壳动物血细胞的功能。     

基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。     

融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类

错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI（Normalized Difference Water Index)、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、SBL（Soil Background Level）等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质（SL;岩石和土壤）、植被（GV;光合作用叶片）和暗色物质（DA;阴影和水）3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明：1）基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2）融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3）具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。     

基于遥感光谱的干旱区土地退化评价体系构建

干旱区土地退化(荒漠化)作为全球面临生态环境挑战之一,对粮食安全、环境质量和区域自然资源管理至关重要。土地退化本质是人与自然因素协同作用下土地利用/覆被类型、数量、结构以及功能的改变而引起的生态服务价值降低,核心是土壤和植被的退化。一方面,人与自然共同作用下的土地利用覆被可以表征土地退化状态,另一方面植被-土壤生境时间序列相互作用过程进一步辅助土地退化过程诊断。因此,该文首先从覆被结构、退化类型和退化程度3个层次建立干旱区土地退化状态评价体系。其次,采用GF-1/WFV时间序列遥感影像,基于多端元光谱混合分解模型建立土地利用/覆被精细分类量化表征下垫面质量属性,并进一步利用植被-生境组分互动特征参数进行功能量化,综合评价民勤2015年退化类型和退化程度。最后,结合地面立地景观照片以及采样点实测数据,对土地退化状态评价结果进行绝对定标和交叉验证。结果表明:遥感评价识别土地退化类型和程度的能力分别为87.5%和78.7%。对于民勤旱地系统,沙化过程、沙-盐化过程是主要的土地退化过程,轻度沙化、中度沙化为主导退化程度。该方法为宽波段遥感国产高分1号卫星在旱地系统土地退化状态信息提取和深入应用提供科学依据和实证研究。     

大都市边缘区三级基本农田集中保护区分级划定及调控机制

针对大都市边缘区城市拓展与农地保护矛盾尖锐、景观破碎化、权属细碎化、整体布局稳定性差等问题,开展三级基本农田集中保护区分级划定及调控机制研究,对大都市边缘区保红线保发展促集约促创新具有重要意义。该文以北京市昌平区为例,提出三级基本农田集中保护区划定的总体思路,构建基本农田集中保护区识别指标体系,划定基本农田集中保护区,并将基本农田集中保护区分为市区乡三级,在此基础上探讨基本农田集中保护区分级调控机制。研究划定了1个市级基本农田集中保护区、6个区级基本农田集中保护区、6个乡级基本农田集中保护区,规划土地整治复耕1 149.97 hm2,使单位基本农田经营规模提高到38.76 hm2,使3 hm2以下细小图斑降低至1.21%,实现了昌平区内96.63%的基本农田集中连片保护,建立了规划调控、用途管制、奖惩联动分级调控机制。研究结果可为国家制定基本农田保护区分级保护政策和开展同类研究提供参考,为地方政府提高基本农田保护区保护质量和管理效率提供思路借鉴。     

基于WilksΛ准则的KFDA方法研究枸杞分级

为提高枸杞分级正确率,建立一种基于枸杞图像的分级模型,以3个产地共6个等级的枸杞为研究对象,在提取枸杞图像颜色和纹理特征参量的基础上,运用Fisher判别分析(FDA)和核Fisher判别分析(KFDA)方法对6个等级的枸杞进行鉴别分析。在KFDA分析过程中,选取径向基函数(RBF)为核函数,采用基于距离测度的矩阵相似性度量方法,优化确定了RBF核函数的最优参数值为13.2436;选用前150个主成分分析时,基于WilksΛ准则的枸杞分类及验证正确率分别为100.00%和87.80%,而基于传统主成分贡献率的枸杞分类及验证正确率分别100.00%和81.70%。结果表明,运用基于WilksΛ准则的KFDA方法,选用150个最有利于分类的主成分,鉴别结果由FDA的91.7%提高到KFDA的100%。该研究方法不仅有效提高了枸杞图像的鉴别正确率,而且为其他农产品图像分级提供了理论依据。