水分胁迫下转DREB3基因抗旱大豆的生理反应

采用田间试验方法,在苗期和初花期自然状态、水分胁迫以及充足灌水条件下,研究了转DREB3基因抗旱大豆叶片、茎、根中超氧化物歧化酶(SOD)活性,丙二醛(MDA)、脯氨酸和蔗糖含量的变化。结果表明,在自然状态下,苗期水分胁迫第5天时,转DREB3基因抗旱大豆叶片SOD活性显著高于受体大豆东农50,初花期无明显变化;苗期和初花期转DREB3基因抗旱大豆叶片、茎和根中丙二醛、脯氨酸含量与受体大豆东农50相比无明显差异;苗期转DREB3基因抗旱大豆叶片和根中蔗糖含量显著低于受体大豆东农50,初花期差异不显著。在水分胁迫条件下,转DREB3基因抗旱大豆SOD活性显著高于受体大豆东农50,丙二醛含量显著低于受体大豆东农50,初花期水分胁迫第10天时叶片和茎中脯氨酸含量显著高于受体大豆东农50,蔗糖含量显著低于受体大豆东农50。充足灌水管理下,转DREB3基因抗旱大豆与受体大豆东农50相比,苗期和初花期叶片、茎和根中SOD活性、丙二醛和脯氨酸含量无明显差异;苗期转DREB3基因抗旱大豆叶片中蔗糖含量显著低于受体大豆东农50,但在初花期水分胁迫10天时转DREB3基因抗旱大豆叶片中蔗糖含量显著高于受体大豆东农50,苗期和初花期茎和根中蔗糖含量无显著差异。     

厄贝沙坦及其复方制剂中痕量杂质N-亚硝基-N-甲基-4-氨基丁酸残留方法学研究

采用超高效液相色谱-三重四级杆质谱(UPLC-MS/MS)建立厄贝沙坦及其复方制剂中N-亚硝基-N-甲基-4-氨基丁酸(NMBA)的测定方法。采用Waters ACQUITY UPLC○RHSS T3色谱柱进行分离,以0.005 mol/L甲酸铵(用甲酸调pH值至3.0)为流动相A,甲醇为流动相B,梯度洗脱,质谱检测器,流速为0.3 mL/min。结果显示NMBA的线性范围为0.156 6~3.132 6 ng/mL,相关系数r>0.99,方法检出限浓度为0.047 0 ng/mL(相当于样品浓度0.01μg/g),定量限浓度为0.156 6 ng/mL(相当于样品浓度0.03μg/g),样品加标回收率在80%~130%。说明该方法可以快速、简便、灵敏、准确地测定厄贝沙坦及其复方制剂中NMBA含量。     

加强审稿环节提高热区农业科技期刊质量

根据我国热区农业科技期刊发展面临的问题,探讨从审稿环节入手提高热区农业科技期刊学术影响力及期刊质量的途径。     

基于CA-Markov模型的山东省临沂市土地利用格局变化研究及预测

以山东省临沂市为例,基于1990年、2000年和2010年Landsat TM影像数据,运用马尔科夫(Markov)转移矩阵及地学信息图谱理论分析20a的土地利用格局变化,并利用CA-Markov模型对2020年研究区域的土地利用类型进行预测和模拟。结果表明:(1)耕地面积不断减少,但仍为研究区域的基质景观,建设用地面积不断增加,耕地转移成建设用地是土地转移的主要轨迹。(2)耕地—耕地—耕地为代表的稳定型图谱的面积最大,分布最广;反复变化型图谱所占比例较小。(3)2020年土地利用类型预测结果显示,土地利用格局将保持1990—2010年的变化趋势,耕地面积主要转出为建设用地。区域的优势景观仍为耕地,其次为建设用地;林地、水体、草地和未利用地面积变化较小,处在相对的动态平衡状态。研究结果为临沂市土地资源社会经济和环境生态协调发展提供了重要的参考依据。     

光质对作物生长发育影响研究进展

作物的生长是光形态建成的过程,光质在作物生长发育过程起重要的调节作用。该文综述了光质对作物形态建成、光合作用、物质代谢、基因表达的影响及其通过光受体和激素调节等方面作用机理的研究现状,展望了光质在作物方面的研究方向和途径,提出了光质对作物生长发育研究的意义和目的,以期为光质对作物生长发育影响的进一步研究提供参考。     

商品有机肥在辣椒种植中的适宜用量研究

以杂交品种博辣5号为对象,研究了辣椒种植中商品有机肥的适宜用量。试验结果表明,商品有机肥具有一定增产作用,随用量增加,辣椒植株生长越好,但会造成营养生长过旺,影响经济产量。综合认为,以施用量200 kg/667 m2下经济性状最好、产量最高。     

基于词袋特征的空心村高分影像建筑物解译模型

如何利用高分影像构建自动解译模型是快速高效获取空心村建筑物的关键,对空心村调查研究具有重要意义。针对传统目视解译需要专业知识,效率低、工作量大的问题,提出一种基于词袋特征的空心村高分影像建筑物解译模型。首先,对比了多种影像特征提取方法;然后,选取词袋特征(Bo W)和支持向量机(SVM)构建建筑物自动解译模型;最后,为检验方法的有效性,选取空心村高分影像构建了建筑物样本库,并基于该样本库进行实验研究。结果表明本文方法的分类准确度可以达到0.86,所提方法可用于空心村内建筑物自动解译,具有较高的实用价值。     

参考作物腾发量主成分神经网络预测模型

为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾最Eto研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模犁作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与Eto之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果.