温带-亚热带栓皮栎种子形态的变异及其与环境因子的关系

在区域尺度上(25.14°-40.25° N, 99.87°-122.07° E), 采集20个栓皮栎(Quercus variabilis)种群的种子样品, 测定种宽、种长, 并计算宽长比形态指标, 探讨了区域尺度上种子形态变异特点及其与环境因子的关系。结果表明, 栓皮栎种子的宽度和长度变化幅度分别为1.21-2.18 cm和1.20-2.96 cm; 宽长比的变化幅度为0.57-1.10。栓皮栎的种宽与种长呈显著的正相关关系。单因素方差分析表明, 种宽、种长和宽长比在种群间差异显著(p < 0.001)。种长与等效纬度呈负线性(R² = 0.18; p = 0.05), 与经度呈凸型的变异关系(R² = 0.43; p = 0.009)。种宽和种长与最热月平均气温呈极显著正相关(R² = 0.35; p = 0.006; R² = 0.30; p = 0.012), 而与最湿季降水量呈显著负相关(R² = 0.28, p = 0.019; R² = 0.24, p = 0.017)。种子宽长比没有明显的变化趋势, 大致趋于恒定(0.88 ± 0.08)。     

基于Sentinel-2数据的草地植物功能多样性遥感反演及其与生产力的关系

生物多样性与生态系统功能的关系是当前生态学研究的焦点和难点。植物功能多样性是影响生态系统功能的重要指标, 开展植物功能多样性的研究对了解生物多样性与生态系统功能之间的关系有着重要意义。传统的草地植物功能多样性研究多以实地调查为主, 不仅费时费力, 而且由于受到时空的限制, 很难拓展到大尺度的研究中。遥感技术的发展为评估草地功能多样性提供了一种经济、有效的手段。该研究选取内蒙古自治区锡林郭勒盟乌拉盖管理区草甸草原为研究区, 利用Sentinel-2卫星影像和野外实测数据, 选取了波段及植被指数等46个特征变量, 探讨了逐步回归、偏最小二乘法(PLSR)和随机森林(RFR)等3种不同方法对草地植物功能丰富度(FRic)、功能均匀度(FEve)和功能离散度(FDiv)的反演精度, 并基于PLSR反演草地地上生物量, 进一步分析了研究区功能多样性与生产力的关系。研究结果表明: (1)波段B11、优化型土壤调节植被指数(OSAVI)、水波段指数(WBI)对FRic解释度最高; 波段B6、B10、B12、类胡萝卜素反射指数1 (CRI1)、双峰光学指数(D)、归一化差值指数45 (NDI45)等6个特征变量对FEve解释度最高; 波段B5、B9、B10、B11、加权差分植被指数(WDVI)、凸包面积等对FDiv解释度最高; (2)基于十折重复交叉验证, 利用逐步回归估算的FRic和FEve反演精度远高于其他两种回归方法, R²分别为0.52和0.44; 而利用PLSR方法估算的FDiv反演精度最高(R² = 0.61); (3)群落地上生物量反演精度为R² = 0.61; FRic与地上生产力的关系最好(R² = 0.40), 其次为FDiv (R² = 0.28)和FEve (R² = 0.27)。研究发现, 基于Sentinel-2卫星影像能较好地反演草地功能多样性和生产力, 为下一步能在大尺度上进行草地功能多样性估算及其与生产力关系研究提供了参考和依据。     

内蒙古植被降水利用效率的时空格局及其驱动因素

植被降水利用效率(precipitation-use efficiency, PUE)是评价干旱、半干旱地区植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。该研究利用光能利用率CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了2001-2010年内蒙古地区植被净初级生产力(net primary productivity, NPP), 结合降水量的空间插值数据, 分析了近10年内蒙古地区植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE,及其时空格局的驱动因素。结果表明: 2001-2010年内蒙古地区所有植被的平均PUE为0.94 g C·m^-2·mm^-1, 且在105-120° E地带性规律明显,PUE上升速率为每10° 0.55 g C·m^-2·mm^-1。各植被类型间PUE差别较大, 其中灌丛PUE最高, 荒漠PUE最低。在不同的降水量区域, 植被PUE的空间分布与气候因子的关系有较大差别, 0-75 mm降水量区间内, PUE随降水量、气温的升高显著下降(R² = 0.226, p < 0.05); 175-300 mm降水量区间内, 植被 PUE的空间变化与降水量和气温呈极显著相关关系(R² = 0.878, p < 0.001), 且随降水量的增加显著上升( R² = 0.94, p < 0.001), 变化速率约为每100 mm降水0.57 g C·m ^-2·mm^-1; 在降水量大于475 mm的区域, 植被PUE的空间分布与降水量、气温的相关性显著(R² = 0.19, p < 0.05), 且随着气温的上升、降水量的下降而增加, 其中气温的贡献是降水量的8.61倍。在不同的降水量区域, 植被 PUE的年际波动与气候因子的关系也有较大差别, 对于年降水量0-220 mm的地区, PUE的年际波动与降水量呈正相关性、与气温呈负相关性; 在年降水量为220-310 mm的地区, PUE的年际波动主要受降水量的控制, 受气温影响较小; 在年降水量>310 mm的地区,PUE的年际波动与降水量、气温均呈正相关关系, 但在降水量越高的地区, PUE的年际波动与降水量的相关性越弱, 与气温的相关性越强。植被覆盖度与PUE的空间分布极显著相关(R² = 0.73, p < 0.001), 且与 PUE的年际波动也存在线性相关关系(R² = 0.11, p < 0.001); 叶面积指数( LAI)与PUE的年际波动呈线性相关关系(R² = 0.42, p < 0.001), 而当 LAI < 3.15时, PUE的空间分布随LAI增加而呈线性增加。     

刈割、围封、放牧三种利用方式下草原生态系统的多功能性与植物物种多样性之间的关系

随着全球变化对生物多样性的影响不断加剧, 生物多样性与生态系统功能之间相互关系(BEF)的研究显得极为重要。过去的20多年, BEF的研究大多集中在对物种多样性与单一或少数生态系统功能之间关系的探讨, 但生态系统最为重要的价值是同时维持多种服务和功能的能力, 基于此, 该文首次在国内引入近年来不断完善的生态系统多功能性(multifunctionality)的概念, 并对目前主流的评价方法进行了改进, 从而对内蒙古三种利用方式(刈割、围封、放牧)下的草地群落进行了多功能性评价, 并探讨了多功能性与物种多样性之间的关系。结果显示本研究改进的方法和目前主流方法评价得出的多功能性指数在样方和样地尺度上都有很高的相关性(R² = 0.6956, p < 0.0001; R² = 0.9231, p < 0.0001), 表明该文作者改进后的方法是可靠的。重度放牧的草地群落物种多样性水平最低, 绝大多数土壤功能指标较差, 表现出退化特征; 7年的围封和刈割群落均有较高的物种多样性水平和改善的土壤功能指标; 三者的多功能性指数为刈割(0.2178) >围封(0.0704) >放牧(-0.8031)。植被样方主要沿水肥梯度分布; 多样性指数中, 均匀度指数(Pielou index)和丰富度指数(Margelf index)对多功能性的影响作用最大, 均为样方尺度(R² = 0.1871, p < 0.0001; R² = 0.1601, p < 0.0001)小于样地尺度(R² = 0.5921, p = 0.0093; R² = 0.7499, p = 0.0007), 有尺度依赖性; 多功能性在样方和样地尺度上均与物种均匀度呈线性正相关关系, 而与物种丰富度呈单峰曲线关系。该文研究结果表明, 相对于重度放牧和围封, 刈割更有利于维持该地区生态系统的多功能性; 物种丰富度适中且物种分布均匀的生态系统可能有更好的多功能性。     

基于Sentinel-2A数据的东北森林植物多样性监测方法研究

植物多样性监测是开展生物多样性评估, 制定生物多样性保护政策的基础。传统的森林植物多样性监测以实地调查为主, 难以快速获取森林植物多样性的空间分布及其动态变化信息。遥感技术的发展为评估区域尺度森林植物多样性提供了重要工具。该研究选取凉水、丰林和珲春3个国家级自然保护区, 利用Sentinel-2A卫星影像和野外实测数据, 探讨了基于像元和聚类的光谱多样性直接估算方法, 以及基于随机森林回归的森林植物多样性反演方法。研究结果表明: (1)在像元尺度, 基于凸包面积计算的光谱多样性指数对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度(R² = 0.74)优于基于变异系数的方法(R² = 0.60); (2)基于像元的光谱多样性估算方法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度优于聚类分析方法(R² = 0.59); (3)基于6个特征变量, 利用随机森林回归算法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度最高(R² = 0.79); (4)上述方法均不能精确估算Simpson多样性指数和物种丰富度。研究发现基于Sentinel-2A卫星影像能较好地反演Shannon-Wiener多样性指数, 为下一步能在大尺度上进行森林植物多样性估算提供了参考和依据。     

利用机载激光雷达技术估测东北林区典型针叶林的蓄积量

为了推广激光雷达技术在森林蓄积量估测计量方面的应用,本研究以东北林区云冷杉林、落叶松林、红松林和樟子松林4种典型针叶林为对象,基于机载激光雷达获取的点云数据提取特征变量,结合800块地面样地数据,采用逐步回归方法和偏最小二乘方法,建立4种针叶林的蓄积量模型。结果表明: 偏最小二乘法建立的模型精度优于逐步回归方法(ΔR²=0.05～0.15,ΔRRMSE=2.6%～4.2%);在参与建模的3类点云特征变量中,贡献最大的是点云高度变量(被选择26次),其他变量有一定的辅助作用(分别被选择12次和11次);使用偏最小二乘方法建立的林分蓄积量模型中,红松林(R²=0.79,RMSE=60.92,RRMSE=22.9%)和落叶松林(R²=0.76,RMSE=28.39,RRMSE=25.8%)的精度最高,云冷杉林(R²=0.81,RMSE=46.96,RRMSE=27.7%)次之,樟子松林(R²=0.50,RMSE=55.49,RRMSE=30.4%)的精度稍低。研究结果为东北林区4种典型针叶林蓄积量估测提供了一种有效的方法。     

5种干旱指数在吉林省农业干旱评估中的适用性

干旱是对吉林省农业生产影响最大的气象灾害,干旱指数能够表征农业旱情,但不存在普遍适用的干旱指数,开展干旱指数在吉林省农业干旱评估中的适用性研究具有重要的现实意义.基于1961-2014年吉林省的逐日气象数据、土壤水分资料和历史旱情统计信息,选取典型干旱年和典型干旱区,评估了降水量距平百分率(PA)、相对湿润度指数(MI)、作物水分亏缺距平指数(CWDIa)、帕默尔干旱指数(PDSI)和气象干旱综合指数(MCI)共5种干旱指数在吉林省农业干旱评估中的适用性.结果表明:对于1997和2007年两个典型旱年,MI对农业旱情的评价结果与旱情记录较一致,PA和MCI次之.对于吉林省典型旱区(西部通榆、中部梨树、东部和龙),MI和PDSI对农业旱情的评估较好.在农作物生长季,PA较适用于评价4、7和8月的旱情,MI较适用于评价4、5和9月的旱情,CWDIa只适用于评价5月的旱情,PDSI对6-9月的旱情均有一定的指示作用,MCI适用于5-8月的农业干旱过程评估.从农业干旱发生范围来看,MI、PDSI和MCI较适用于评估吉林省西部旱情,PDSI较适用于评价吉林省中部旱情,PA、PDSI和MCI较适用于评估吉林省东部旱情.     

黄土高原旱地冬小麦不同生育期根系呼吸及其温度敏感性

研究农作物生育期对根系呼吸(R_A)及其温度敏感性(Q₁₀)的影响对丰富农田生态系统的碳循环理论具有重要理论和现实意义.在黄土高原雨养农田生态系统,于2009—2014年生长季,利用土壤碳通量系统测量相邻裸地土壤微生物呼吸(R_H)和不施肥小麦地的土壤呼吸(R_S=R_A+R_H),研究生育期对冬小麦R_A和Q₁₀的影响.结果表明:冬小麦净光合速率在苗期、拔节期、灌浆期和成熟期分别为5.9、14.4、12.0和4.4 μmol·m^-2·s^-1,根系活力依次为51.0、100.8、84.4和31.8 μg·g^-1·h^-1.冬小麦不同生育期的R_A差异显著,分别为0.26、0.67、0.91和0.56 μmol·m^-2·s^-1,且R_A的变异特征与冬小麦各生育期内土壤水分含量、土壤温度、净光合速率和根系活力密切相关,分别呈抛物线、指数、线性和线性关系模型.Q₁₀在苗期、拔节期、灌浆期和成熟期分别为2.61、4.88、2.26和6.93,且Q₁₀的变异特征与冬小麦各生育期内的净光合速率、根系活力和土壤水分含量有关,这一变化的根系呼吸贡献率在各生育期分别为29%、53%、46%和31%.除了环境因素外,冬小麦生育期也是影响R_A和Q₁₀的重要因素.     

开放式空气CO2浓度增高试验中的NO和NO2地气交换观测研究

介绍了农田FACE(free-air CO₂ enrichment)试验中的NO和NO₂地气交换观测方法,即静态暗箱采样—NO和NO₂化学发光分析法,并对观测结果进行了分析讨论.此观测方法简单、易于操作,并可获得可靠的NO和NO₂净交换通量观测结果.在稻麦轮作农田的旱地阶段,无论FACE还是对照处理,NO主要表现为地面净排放,NO₂主要表现为地面净吸收.逐日的NO净排放不依赖于土壤温度,但却与土壤含水量呈线性负相关(R²=0.82,P<0.001).NO₂净吸收具有明显的季节变化特征,逐日的净吸收通量随土壤温度和土壤含水量的变化可分别用抛物线方程拟合(温度:R²=0.74,P<0.001;含水量:R²=0.69,P<0.001).大气CO₂浓度升高200±40μmol·mol^-1使NO净排放减弱19%(t检验P=0.096),NO₂净吸收减弱10%(t检验P=0.26),这主要是植物生长受到促进的缘故.     

极端干旱区多枝柽柳叶片气孔导度的环境响应模拟

气孔通过调节植物体水分散失和CO₂吸收在植物适应环境变化和环境胁迫中发挥重要作用。该文在对极端干旱区多枝柽柳(Tamarix ramosissma)叶片气体交换参数观测的基础上, 引入诊断函数f(H)对BWB模型和BBL模型提出的气孔导度(g_s)模型中的空气湿度(h_s或D_s)进行了评价, 并将评价结果引入叶子飘和于强推导出的g_s机理模型。结果表明: (1) BWB和BBL模型对h_s (或D_s)的模拟效果存在很大差异: BWB模型拟合效果较好(R² = 0.5354), BBL模型的结果显著但效果较差(R² = 0.1103)。试验结果显示: 随h_s(或D_s)的增大, g_s呈先增大后减小的趋势, 可用Gauss模型进行拟合, R²分别为0.593和0.258, 说明g_s与h_s的关系要比D_s更密切; (2)叶子飘和于强给出的简化模型(Simple模型)和该文给出的指数模型(Gauss-h模型)均具有较好的模拟效果(R²分别为0.8707和0.8286), η值分别为0.1245和0.0171, 其值均介于0-1之间; (3)模型验证中Gauss-h模型较Simple模型明显低估了观测值, 当观测条件无限趋近于Simple模型的假设时, Simple模型的拟合效果可得到显著提高(R² = 0.9606)。     

Assessing the remotely sensed Drought Severity Index for agricultural drought monitoring and impact analysis in North China

Remote sensing can provide real-time and dynamic information for terrestrial ecosystems, facilitating effective drought monitoring. A recently proposed remotely sensed Drought Severity Index (DSI), integrating both vegetation condition and evapotranspiration information, shows considerable potential for drought monitoring at the global scale. However, there has been little research on regional DSI applications, especially concerning agricultural drought. As the most important winter wheat producing region in China, North China has suffered from frequent droughts in recent years, demonstrating high demand for efficient agricultural drought monitoring and drought impact analyses. In this paper, the capability of the MODIS DSI for agricultural drought monitoring was evaluated and the drought impacts on winter wheat yield were assessed for 5 provinces in North China. First, the MODIS DSI was compared with precipitation and soil moisture at the province level to examine its capability for characterizing moisture status. Then specifically for agricultural drought monitoring, the MODIS DSI was evaluated against agricultural drought severity at the province level. The impacts of agricultural drought on winter wheat yield during the main growing season were also explored using 8-day MODIS DSI data. Overall, the MODIS DSI is generally effective for characterizing moisture conditions at the province level, with varying ability during the main winter wheat growing season and the best relationship observed in April during the jointing and booting stages. The MODIS DSI agrees well with agricultural drought severity at the province level, with better performance in rainfed-dominated than irrigation-dominated regions. Drought shows varying impacts on winter wheat yield at different stages of the main growing season, with the most significant impacts found during the heading and grain-filling stages, which could be used as the key alert period for effective agricultural drought monitoring.     

基于无人机的冬小麦拔节期表层土壤有机质含量遥感反演

快速监测大面积分布的盐渍化麦田土壤有机质含量,可为推进盐渍土改良和促进碳循环研究提供数据支撑。通过野外采样与获取无人机遥感影像,分别基于裸土和植被情况,采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种方法,建立区域有机质含量遥感模型,并进行检验和对比,确定最优的土壤有机质含量反演模型;最后基于最优模型进行研究区表层土壤有机质的反演,并与插值结果进行比较。结果表明: 经5×5的中值滤波处理后的光谱与土壤表层有机质对应最优;3种模型中,SVR模型的预测精度最高,PLSR次之,MLR效果最差。对比两种变量的建模效果,基于植被的SVR建模效果最好,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.89、0.20,验证R²、RMSE分别为0.82、0.24;基于裸土的建模效果不理想,最优的也是SVR模型,其建模R²、RMSE分别为0.63、0.26,验证R²、RMSE分别为0.61、0.25。根据最优模型反演得到该区域有机质含量为17.51～22.53 g·kg^-1,平均值为19.51 g·kg^-1,与实地调查结果较为一致;插值结果与反演结果相比,精度受到限制。综上,基于无人机多光谱可以对盐渍土冬小麦拔节期土壤有机质含量进行快速、大范围精准估测。     

小麦与蚕豆间作系统氮肥调控对小麦白粉病发生及氮素累积分配的影响

通过田间小区试验,设N₀(0 kg·hm^-2)、N₁(112.5 kg·hm^-2)、N₂( 225 kg·hm^-2)、N₃( 337.5 kg·hm^-2) 4个施氮水平,研究不同施氮水平下小麦与蚕豆间作对小麦白粉病发生、植株氮含量和氮素累积分配的影响,探讨间作系统氮肥调控下小麦植株氮素含量、氮素累积分配与白粉病发生的关系.结果表明: 无论单作还是间作,施氮(N₁、N₂和N₃)均增加了小麦籽粒产量,以N₂水平下产量最高,单、间作分别为4146和4679 kg·hm^-2;施氮加重了小麦白粉病的发生与危害,N₁、N₂和N₃水平下病害进展曲线下的面积(AUDPC)分别平均增加39.6%～55.6%(基于发病率DI)和92.5%～217.0%(基于病情指数DSI),病情指数受氮素调控的影响较发病率大;施氮显著提高小麦植株氮含量(8.4%～51.6%)和氮素累积量(19.7%～133.7%),对氮素分配比例无显著影响.与单作相比,间作小麦产量平均增加12.0%;AUDPC(DI)和AUDPC(DSI)分别平均降低11.5%和30.7%,间作对病情指数的控制效果优于发病率.间作显著降低发病盛期小麦氮含量、阶段累积量和叶片中氮素分配比例(降幅6.6%～12.5%、1.4%～6.9%和9.0%～15.5%).在本研究条件下,兼顾控病效果和产量效应,小麦施氮量不应超过225 kg·hm^-2.     

Prediction of amino acid profiles in feed ingredients:: Genetic algorithm calibration of artificial neural networks

Linear regression (LR) has been used to predict the amino acid (AA) profiles of feed ingredients, given proximate analysis (PA) input. Artificial neural networks (ANN) have also been trained to predict AA levels, generally with better results. Past projects have indicated that ANN more effectively identified the complex relationship between nutrients and feed ingredients than did LR. It was shown that the maximum R² value, a measurement of the amount of variability explained by the model, was highest when a general regression neural network (GRNN) with iterative calibration (GRNNIT) was used to train the ANN. This was in comparison to LR, Ward backpropagation (WBP) or 3-layer backpropagation (3BP) architectures. The current study investigated the potential of a new, advanced method of calibration using the genetic algorithm (GA) to optimize GRNN smoothing values. Calibration of an ANN allows the neural network to generalize well and therefore provide good results on new data. A GRNN architecture (NeuroShell 2^® Software) with GA calibration (GRNNGA) was used to train an ANN to predict AA levels in maize, soya bean meal (SBM), meat and bone meal, fish meal and wheat, based on proximate analysis input. Within the GRNNGA architecture, ANN were trained with either an Euclidean or City Block distance metric and a (0,1), (−1,1), (logistic) or (tanh) input scale. Predictive performance was judged on the basis of the maximum R² value. In general, maximum R² values were higher when the GA calibration was used in comparison to LR. For example, the highest methionine (MET) R² value for SBM was 0.54 (LR), 0.81 (3BP), 0.87 (WBP), 0.92 (GRNNIT) and 0.98 (GRNNGA). Genetic algorithm calibration of GRNN architecture led to further improvements in ANN performance for AA level predictions in most of the cases studied. Exceptions were the TSAA level in SBM (0.94 with GRNNIT vs. 0.90 with GRNNGA) and the TRY level in maize (0.88 with GRNNIT vs. 0.61 with GRNNGA).     

不同降水年型下长期施肥旱地小麦产量效应

以黄土高原30年长期肥料定位试验为基础,依据降水将生育年划分为干旱年、平水年和丰水年,研究不同施肥方式对黄土高原冬小麦产量、肥料贡献率和降水利用率的影响.结果表明: 小麦连续种植30年中,氮磷配施和氮磷钾配施下小麦产量、肥料贡献率和降水利用率显著高于不施肥和单施肥处理,氮磷钾配施下小麦产量、肥料贡献率和降水利用率分别达到3480 kg·hm^-2、61.45 kg·kg^-1、6.13 kg·mm^-1·hm^-2;不同降水年型下,丰水年小麦产量、肥料贡献率和降水利用率相对较高;使用逐步回归分析可知,不同降水年型下小麦产量主要受氮磷肥施用量、休闲期降水和越冬期降水影响.黄土旱塬可以通过提高氮磷用量同时适当施用钾肥,以及在休闲期做好蓄水保墒工作来提高小麦产量.     

晋南地区冬小麦生育期气候变化特征及其对产量的影响

明确气候变化特征及其对小麦生产的影响,有助于为农业适应气候变化方案的制定提供理论依据.本研究分析了晋南小麦主产区临汾、运城市1957-2015年降水量、气温、日照时长、潜在蒸散量、干燥度等变化及其对冬小麦生育期及产量的影响.结果 表明:1957-2015年,临汾、运城市全年降水量和冬小麦生育期日照时长均呈下降趋势,冬小...     

宇宙射线中子法在农田土壤水分监测中的适用性

近年来,宇宙射线中子法(CRNS法)逐渐被应用到农田生态条件下的土壤水分监测领域,但其在田间应用时的空间代表性和测定精度还需进一步研究。本研究在华北平原冬小麦农田开展宇宙射线中子法应用效果的评价研究,采用超快速中子适应性(URANOS)模型计算CRNS法的空间权重,对CRNS法获得的土壤含水量与实测土壤含水量进行对比,以准确估算监测空间内的蓄水量。结果表明: 通过URANOS直接模拟得到的权重分布更符合理论值,测定半径在127~139 m。CRNS法估算的土壤含水量与实测土壤含水量的决定系数达到0.64,均方根误差达到0.05 cm³·cm^-3。CRNS法所得土壤含水量对探测区域内总体水分的变化响应灵敏,测定准确度有季节性变化规律。宇宙射线中子法是一种可用于冬小麦农田的连续、可靠的区域总体水分监测方法。     

Total syntheses of (+/-)-ovalicin, C4(S *)-isomer, and its C5-analogs and anti-trypanosomal activities

Total syntheses of (±)-ovalicin, its C4(S^*)-isomer 44, and C5-side chain intermediate 46 were accomplished via an intramolecular Heck reaction of (Z)-3-(tert-butyldimethylsilyloxy)-1-iodo-1,6-heptadiene and a catalytic amount of palladium acetate. Subsequent epoxidation, dihydroxylation, methylation, and oxidation led to (3S^*,5R^*,6R^*)-5-methoxy-6-(tert-butyldimethylsilyloxy)-1-oxaspiro[2.5]octan-4-one (2), a reported intermediate. The addition of a side chain with cis-1-lithio-1,5-dimethyl-1,4-hexadiene (27) followed by oxidation afforded (±)-ovalicin. The functional group manipulation afforded a number of regio- and stereoisomers, which allow the synthesis of analogs for bioevaluation. The structure of 44 was firmly established via a single-crystal X-ray analysis. The stereochemistry at C4 generated from the addition reactions of alkenyllithium with ketones 2, 40, and 45 is dictated by C6-alkoxy functionality. Anti-trypanosomal activities of various ovalicin analogs and synthetic intermediates were evaluated, and C5-side chain analog, 46, shows the strongest activity. Compound 44 shows antiproliferative effect against HL-60 tumor cells in vitro. Compounds 46 and a precursor, (3S^*,4R^*,5R^*,6R^*)-5-methoxy-4-[(E)-(1′,5′-dimethylhexa-1′,4′-dienyl)]-6-(tert-butyldimethylsilyloxy)-1-oxaspiro[2.5]octan-4-ol (28), may be explored for the development of anti-parasitic drugs.     

浑太流域实际蒸散的时空变化特征及影响因素

基于浑太流域1970—2006年气象、水文资料,采用参数率定后的平流-干旱（AA）模型计算浑太流域蒸散.根据水量平衡法得到的蒸散结果对模型的原始参数进行调整,并在4个子流域进行验证.采用线性趋势分析、滑动平均法、克里金插值、灵敏度分析方法研究浑太流域蒸散的时空变化和影响因素.结果表明： AA模型经验参数（0.75）在浑太流域上的计算误差为11.4%,表明AA模型在浑太流域上是可行的;浑太流域年均蒸散量为347.4 mm,并以1.58 mm·(10 a)^-1的速率略呈上升趋势,但上升趋势不明显,年内呈单峰变化,峰值出现在7月;季节变化上,夏季最大,冬季最小,春季高于秋季;整个流域实际蒸散量呈现从西北至东南逐渐减少的分布特征,但差异不大;净辐射是影响浑太流域蒸散变化的主导因素.