红花香椿单木及林分材积生长率模型研究

为解决红花香椿单木及林分材积生长率表缺乏的问题,通过收集样木、样地数据处理、备选模型求解、模型选优、模型优化等思路和过程,建立了红花香椿单木及林分材积生长率模型.经TOPSIS法模型选优显示,单木和林分材积生长率最佳模型均为P=a0D-a2t-a1;利用免疫进化算法(IEA)进一步优化了模型参数,提高了模型预估精度,并据此编制了红花香椿单木及林分材积生长率表.     

苹果树腐烂病田间分布型及其抽样技术调查

采用空间分布型检验、聚集强度指标检验和线性回归方法研究了武威市凉州区苹果树腐烂病田间分布型及其抽样方法。结果表明,苹果树腐烂病田间分布型呈聚集分布,聚集程度受栽培环境影响较大。建立了其理论抽样模型。     

转录因子调控番茄抗旱性研究进展

番茄原产自热带地区，是全世界栽培面积最大的蔬菜之一。农业生产上，干旱胁迫是限制番茄产量和品质的主要制约因素。因此，挖掘抗旱基因用于番茄抗旱育种意义重大。番茄的抗旱性状是由多基因控制的复杂性状，而转录因子能通过转录级联效应同时调控干旱胁迫响应通路上的多个基因来调节植物的抗旱性，是培育抗旱番茄品种的重要遗传资源。本文对近年来有关转录因子调节番茄抗旱性和参与干旱胁迫响应的最新研究成果进行了归纳总结，综述了bHLH、MYB、NAC、bZIP、ERF、WRKY、HD-Zip等家族转录因子调控番茄响应干旱胁迫的研究进展。在干旱胁迫下，这些转录因子参与的调节网络主要涉及脱落酸(ABA)和活性氧等相关通路。对转录因子在培育番茄抗育品种中的应用进行了讨论，提出增强转录因子遗传改良在时空水平的特异性用于抗旱番茄品种选育的方法，旨在为番茄抗旱育种研究提供新思路。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

过表达ZmIBH1-1提高玉米苗期抗旱性

【目的】干旱是严重影响玉米生长发育进程的一个重要因素。挖掘玉米抗旱相关基因,通过转基因功能验证和转录组分析,解析关键基因在响应干旱胁迫过程中的分子调控机制,为抗旱分子育种和遗传改良提供理论依据。【方法】以玉米自交系B104（WT）为背景材料,利用农杆菌介导方法构建过表达ZmIBH1-1转基因株系（ZmIBH1-1-OE）;通过对转基因植株进行草铵膦抗性筛选、标记基因和目的基因PCR检测,以及运用实时荧光定量PCR检测目的基因的表达情况,鉴定阳性植株和株系;以WT和ZmIBH1-1-OE转基因株系为材料,通过干旱处理（20% PEG6000）,进行表型鉴定和耐旱生理生化指标测定,验证ZmIBH1-1的抗旱功能;通过对干旱胁迫下玉米4叶期转录组的比较分析,鉴定出差异表达的基因（differentially expressed genes,DEGs）;结合DAP-seq（DNA affinity purification sequencing）分析,初步确定ZmIBH1-1蛋白直接调控与抗旱相关的下游靶基因,利用基因组可视化软件IGV（integrative genomics viewer）分析ZmIBH1-1蛋白结合候选靶基因的位置,然后通过Dual-Luciferase试验验证ZmIBH1-1蛋白与靶基因的调控关系。【结果】通过玉米遗传转化获得12个转化事件;T₃代中,能同时检测到标记基因Bar和目的基因ZmIBH1-1的植株有458个,实时荧光定量PCR检测结果表明,ZmIBH1-1-OE中ZmIBH1-1的表达量显著高于WT,株系3和株系8表达量最高,将其自交获得T₄代转基因株系用于后续试验。在干旱胁迫条件下,ZmIBH1-1-OE株系存活率、叶片相对含水量、叶绿素含量、可溶性蛋白含量及其生理生化指标（超氧化物歧化酶、过氧化物酶、过氧化氢酶活性）均显著高于WT,说明玉米中过量表达ZmIBH1-1赋予玉米更高的耐旱性。转录组分析结果表明,WT与ZmIBH1-1-OE株系在干旱胁迫下有1 214个差异表达基因;Gene Ontology（GO）功能富集分析结果表明,差异表达基因主要涉及生物过程、细胞组分和分子功能,如在生物过程中主要涉及到光合作用、应激响应、脱水响应等;KEGG富集分析表明,差异表达基因主要参与植物激素信号传导、新陈代谢等过程。结合转录组显著差异表达基因和DAP-Seq分析所得到ZmIBH1-1蛋白的靶基因,初步确定ZmIBH1-1蛋白直接调控与抗旱相关的11个候选靶基因,包括2个钙信号相关基因、3个半胱氨酸代谢相关基因、1个bHLH转录因子、1个应激响应蛋白、1个谷胱甘肽转移酶、1个氧化还原过程蛋白和2个乙烯响应因子;基因组可视化结果显示ZmIBH1-1蛋白可以结合靶基因启动子区;随后通过Dual-Luciferase试验进一步表明,ZmIBH1-1蛋白可以直接作用于11个候选靶基因,其中,ZmIBH1-1蛋白可以促进ZmCa-M、ZmSYCO、ZmbHLH54、ZmGlu-r1、ZmCLPB3和ZmP450-99A2的表达,抑制ZmAGD12、ZmCYS、ZmCYSB、ZmERF-107和ZmEIN3的表达。此外,在干旱胁迫下NAC、WRKY、MYB等转录因子在ZmIBH1-1-OE和WT株系中也存在差异表达。【结论】ZmIBH1-1的过表达可以增强玉米苗期的耐旱性;ZmIBH1-1蛋白通过直接调控乙烯信号通路中的ZmERF-107和ZmEIN3的表达提高玉米的耐旱性;ZmIBH1-1蛋白通过直接调控钙信号相关基因ZmCa-M和ZmAGD12增强玉米的耐旱性;ZmIBH1-1蛋白可能通过间接调控NAC、WRKY、MYB等转录因子响应干旱胁迫。     

气候变化情景下流苏香竹潜在分布区预测

流苏香竹（Chimonocalamus fimbriatus）是云南特有珍稀竹种，主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主，运用最大熵模型（MaxEnt）同时结合地理信息系统（ArcGIS），基于19个气候因子，预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明：当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地，除迪庆州、丽江市和昭通市外，云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段，基于2种不同共享社会经济路径（SSP1-2.6和SSP5-8.5），流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势，尤其是SSP5-8.5路径下，高适生区面积仅为当前的12.51%（2050s）和18.63%（2070s）；中、低适生区在SSP1-2.6路径下，显著扩张（2050s）或略微扩张（2070s），在SSP5-8.5路径下，则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主，可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感，根据其野外分布状况，建议以就地保护为主、迁地保护为辅，在其潜在适生区内适当引种栽培。     

数值模型结构不确定性对模拟结果的影响分析

以内蒙古鄂托克旗为例,基于GMS中的MODFLOW模块构建了地下水流数值模拟模型,分析了模型结构(含水层厚度、参数分区)与模型参数不确定性因素对模拟结果的影响.研究结果表明:含水层不确定情景(含水层下边界概化为隔水底板平均值870 m)与实际情况水头差值绝对值的累计和最大为701 m,对模拟结果起了主控作用;当含水层下边界概化为910,940 m时,累计和分别增加为1 013,1 593 m;与仅考虑单个不确定性因素相比,同时考虑模型参数与含水层不确定情景累计和最大为738 m,同时考虑参数分区与含水层不确定情景累计和最大为791 m.因此,在构建地下水流数值模拟模型时,应优先考虑含水层空间结构概化的合理程度,同时考虑多个不确定性因素对模拟结果的综合影响,使地下水数值模拟模型能更精确地反映真实的地下水流状况.     

基于MOA模型的社区居民参与反恐程度及影响因素研究——以新疆乌鲁木齐市为例

基于对乌鲁木齐市典型社区的实地调研,借用公民参与阶梯理论和三维空间分析法,分析社区反恐居民参与度情况,建立MOA模型,对影响居民参与社区反恐的影响因素作出假设,并运用结构方程模型对假设进行分析与验证。结果表明,参与动机、参与能力与参与机会均对社区反恐居民参与度具有显著的正向影响,其中参与动机在社区反恐居民参与的MOA模型中处于重要地位,社区反恐居民参与机会和能力还间接通过参与动机来对居民的参与度产生影响,社区反恐居民参与的动机也间接影响居民参与度。可以通过宣传培训、物质支持提升社区居民的参与能力;落实奖励政策和保障机制引导居民主动参与,提高积极性;拓宽社区居民参与社区反恐的渠道,创造丰富的参与机会等提高社区反恐居民的参与度,以群众为基础力量,打好反恐维稳攻坚战。