典型龟裂碱土土壤水分光谱特征及预测

以不同含水量的宁夏典型龟裂碱土为研究对象,系统分析了土壤光谱与土壤含水量的相关性,并建立了含水量预测模型.结果表明:随着含水量的增加,土壤光谱反射率逐渐降低,当土壤含水量高于田间持水量时,土壤光谱反射率随着含水量的增加呈增加趋势.土壤光谱反射率原始数据(r)、平滑后的反射率(R)和反射率对数(lgR)与龟裂碱土水分含量呈极显著负相关关系,整个波段R与土壤水分含量的相关系数平均比r和lgR分别高0.0013和0.0397;反射率倒数(1/R)和反射率倒数的对数[lg(1/R)]2种变换形式与龟裂碱土水分含量呈正相关关系,在950~1000 nm的相关系数平均比400~950 nm高0.2350;3种一阶微分变换形式与土壤水分的相关性不稳定.基于r、lg(1/R)、反射率的一阶微分R’和反射率对数的一阶微分(lgR)’采用不同回归模式建立的龟裂碱土含水量预测模型平均决定系数分别为0.7610、0.8184、0.8524和0.8255,其中R’的幂函数模式决定系数高达0.9447,该模型预测的土壤含水量与室内实测值拟合度为0.8279,说明该模型预测精度最高,采用r建立的模型预测精度最低.研究结果可为龟裂碱土含水量预测和当地农田灌溉提供科学依据.     

基于分数阶微分优化光谱指数的土壤电导率高光谱估算

土壤电导率与含盐量具有高度相关性,精准的土壤电导率监测有助于了解区域土壤的盐渍化程度,对区域盐渍化防治与调控,农业可持续发展以及生态文明建设具有重要意义。为寻求预测土壤电导率的最佳高光谱参数,实现土壤盐分信息的高效监测,本研究对土壤样品进行室内高光谱和电导率测定,利用两波段优化算法对简化光谱指数(nitrogen planar domain index, NPDI)进行波段优化,筛选不同高光谱数据(原始高光谱反射率及其对应的5种数学变换)运算下的最敏感高光谱参数,从而建立土壤电导率高光谱估算模型。结果表明:1)NPDIs与土壤电导率之间的相关性显著,在原数据及其平方根、倒数、对数倒数、1.6阶微分变换形式下,优化光谱指数对土壤电导率的敏感程度更强,相关系数绝对值均超过0.80,且基于1.6阶微分变换的(R_(2020nm)+R_(1893 nm))/R_(1893 nm)波段组合相关系数绝对值最高,达到0.888。2)基于1.6阶微分波段优化的预测模型效果最佳,预测精度为R■=0.84,RMSE_(Pre)=2.07mS/cm,RPD=2.94,AIC=158.11。因此,对高光谱数据的适当数学变换有利于优化光谱指数更好地估算土壤电导率,进一步实现土壤盐渍化高精度动态监测。     

福州市土壤铬含量高光谱预测的GWR模型研究

通过系统分析不同光谱分辨率和光谱变换对土壤铬高光谱预测模型的不确定性影响,筛选出最优的光谱分辨率及光谱变量进行土壤铬含量预测的地理权重回归(GWR)模型构建,利用该模型进行福州市土壤铬含量预测,并将预测结果与普通最小二乘法回归(OLS)结果进行比较分析,探讨GWR模型在土壤铬高光谱预测中的适用性及局限性。结果表明:(1)在10 nm分辨率尺度下,以土壤全铬含量为因变量,反射率的二阶微分和反射率倒数的二阶微分为自变量构建的GWR模型对土壤铬预测的效果最好。GWR模型的R~2和调节R~2分别为0.821和0.716,较OLS模型分别提高了0.529和0.450,而AIC值为720.703,较OLS模型减少了22个单位,残差平方和仅为OLS模型的1/4,说明GWR模型的预测效果较OLS模型有了显著提高。(2)土壤铬预测模型的精度受光谱分辨率影响。对于OLS预测模型来说,3 nm分辨率的模型预测效果最好,而对于GWR预测模型来说,10nm分辨率的模型不仅预测效果最好,其相较于OLS模型的改善作用显著,为土壤铬含量GWR预测的最佳光谱分辨率。(3)光谱的一阶微分变换可以有效增强土壤铬的光谱特征,而其余的光谱变换对土壤铬的光谱特征则未起到增强作用,但可以很好地提高模型的预测效果。(4)研究得出土壤铬GWR模型预测的最佳光谱分辨率为10 nm,为EO-1 Hyperion影像的光谱分辨率,而且随着采样点的增加,GWR模型的预测效果趋于稳定,适合空间异质性大的区域尺度土壤铬预测。故该模型与高光谱影像结合,实现模型从实验室尺度向区域尺度的推广,为格网尺度土壤铬的空间预测提供可能。     

植被生化组分光谱模型抗土壤背景的能力

应用LOPEX'93(Leaf Optical Properties Experiment)数据,分析了统计回归模型在进行植被叶绿素和水分反演中抗土壤背景影响的能力,模型参数分别使用了:反射率及其变化形式、光谱位置变量、植被指数。在LOPEX'93数据库的植被波谱中分别加入10%—90%的实测土壤光谱信息,得到植被与土壤的混合光谱,并分析混合光谱对植被生化组分的响应。结果表明:应用反射率及其变化形式进行植被叶绿素反演时,以730nm和400nm组合的反射率和反射率倒数的对数为参数的模型具有最高的抗土壤背景能力,在土壤背景所占比例从低到高的变化过程中,以二者反射率组合为参数的模型与叶绿素的相关系数,始终保持在0.645附近,以二者反射率倒数的对数为参数的模型与植被叶绿素的相关系数保持在0.650附近;应用反射率及其变化形式进行植被含水量反演时,以1100,1170,1000,1040,1080nm组合的反射率为参数的模型以及以1170,960,1210,1090,1080,950,1220,1210nm反射率倒数的对数组合为参数的模型具有较高的稳定性,在土壤组分变化的过程中,以上模型与植被含水量的相关系数均稳定...     

重度盐碱地改良后土壤离子含量及粒径变化研究

以黑龙江省肇东市重度盐碱地作为研究对象,对采用小穴改良“一字沟”觅食丘式原位修复、小穴改良“十字沟”觅食台式原位修复和小穴改良“井字沟”觅食坛式原位修复的方法进行改良后的土壤离子含量及其土壤粒径变化进行研究。结果表明：实施不同改良措施后土壤离子含量发生了显著变化,土壤活性铝含量、交换性钙、镁含量显著提高;土壤硫酸根离子、氯离子、碳酸根含量均显著降低;扫描电镜下土壤颗粒化效果明显,破碎化程度提高,孔隙度显著增加。因此,本研究所采用的三种不同的盐碱地改良措施使土壤组成和物理结构均显著不同于原有盐碱基质,土壤盐碱性得到有效改善。     

钙离子、镁离子对戊型肝炎病毒感染PLC/PRF/5细胞的影响

为检测钙离子、镁离子对戊型肝炎病毒(hepatitis E virus,HEV)感染PLC/PRF/5细胞(人肝癌亚历山大细胞)的影响,本研究在各实验组PLC/PRF/5细胞的培养体系中加入等量HEV毒种进行孵育,利用实时荧光定量反转录聚合酶链反应以及酶联免疫法,监测HEV核酸和抗原含量;在HEV感染细胞实验组的维持培养液中分别加入钙离子、镁离子、乙二胺四乙酸(ethylene diamine tetraacetic acid, EDTA)和乙二醇二乙醚二胺四乙酸(ethylene glycol tetraacetic acid, EGTA),观察钙离子、镁离子、EDTA和EGTA分别存在以及钙离子、镁离子同时存在的情况下,HEV感染后不同时间PLC/PRF/5细胞内及培养上清液中HEV含量。结果显示,HEV接种细胞后1～24 h,钙离子、镁离子的加入能够促进病毒与细胞的结合,而金属离子鏊合剂的加入抑制了病毒与细胞的结合。HEV感染后2～5周,钙离子、镁离子均能增加PLC/PRF/5细胞培养上清液中产生的病毒,其中钙离子的促进作用更加显著。本研究结果表明钙离子、镁离子能够促进HEV感染细胞,在HEV接种细胞后的培养过程中,添加钙离子、镁离子有助于病毒产生。     

干旱胁迫下雷竹叶片叶绿素的高光谱响应特征及含量估算

植物叶片的反射光谱特征与叶绿素含量密切相关。以重要的笋用竹种雷竹(Phyllostachys violascens)为研究对象,采用盆栽及控水试验方法研究了2年生雷竹在干旱胁迫条件下冠层叶片反射光谱的响应特征,分析了叶片叶绿素含量与不同波段光谱反射率一阶微分值以及光谱特征参数之间的相关关系,并以雷竹叶绿素含量敏感波段及构建的植被指数与叶绿素含量进行了拟合。结果表明,重度缺水处理后雷竹叶片叶绿素含量显著降低,在可见光区叶片光谱反射率随叶绿素含量的降低而增加,以波长493、639、693、756 nm等处的光谱反射率一阶微分值与叶绿素含量的相关性较高。雷竹叶片叶绿素含量与光谱特征参数如绿峰反射率、红谷反射率、蓝边面积、绿峰面积之间的相关性较高。与已有的植被指数相比基于雷竹叶绿素含量敏感波段修正后的植被指数与叶绿素含量相关性优于原植被指数。基于反射率一阶微分值构建的多元回归方程以及修正的绿色归一化植被指数(m GNDVI)构建的回归方程拟合效果较好,为雷竹叶绿素含量的较优估算方程。研究结果可以为雷竹叶绿素含量的快速无损测定以及季节性干旱条件下雷竹林的科学经营及灾后评估提供依据。     

基于Hyperion影像植被光谱的土壤重金属含量空间分布反演——以青海省玉树县为例

本研究主要探讨了利用Hyperion影像植被光谱估算土壤重金属含量的可行性.以野外采集的三江源区玉树县48个表层土壤样品As、Pb、Zn、Cd实验室测定含量值,以及从两景Hyperion影像提取的48个土壤样本点相应的176个植被光谱反射率波段及构建的5种植被指数为数据源,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤各重金属含量与上述两套Hyperion影像上提取的变量之间的估算模型.模型分别为176个植被光谱反射率波段与土壤各重金属含量间的估算模型(植被光谱反射率模型),和以5种植被指数作为自变量,与土壤各重金属含量建立的估算模型(综合植被指数模型).运用验证样本的4种重金属元素实测含量值的标准差与均方根误差的比值(RPD)作为检验标准,As、Pb两种模型RPD均小于1.4,不具备粗略估算能力;Zn、Cd两种模型RPD分别为1.53、1.46与1.46、1.42,均具备粗略估算能力.根据上述结果将Zn的光谱反射率估算模型与Hyperion影像相结合反演得到土壤重金属Zn含量的空间分布,Zn含量在214国道、308省道和乡镇附近偏高,主要受到较强的人类活动影响.表明运用Hyperion高光谱影像植被光谱反射率可以间接估算土壤Zn、Cd元素含量.     

基于分数阶微分技术的土壤水盐信息高光谱反演

准确高效获取土壤水盐信息是盐碱地改良和可持续利用的前提。本研究以地面野外高光谱反射率和实测土壤水盐含量为数据源,利用分数阶微分(FOD)技术对原始光谱反射率进行步长为0.25的处理,从光谱数据与土壤水盐信息相关性层面筛选FOD阶数,构建二维光谱指数,采用支持向量机回归(SVR)和地理加权回归(GWR)建立土壤水盐含量反演模型并进行验证。结果表明：FOD技术可以在一定程度上减弱高光谱噪声并挖掘潜在光谱信息,提高高光谱反射率与土壤含水量(SMC)、pH值和含盐量的相关性,相关系数最高分别提升0.98、1.35和0.33。与一维光谱相比,FOD结合二维光谱指数筛选的特征波段组合对SMC、pH值和含盐量的响应更敏感,分别以1.5、1.0和0.75阶为最优,其中,SMC最大相关系数绝对值的最佳组合波段为570、1000、1010、1020、1330和2140 nm; pH值为550、1000、1380和2180 nm;含盐量为600、990、1600和1710 nm。相较于原始光谱反射率,SMC、pH值和含盐量最优阶次估算模型验证决定系数(R_p²)最高...     

植被生化组分光谱模型抗土壤背景能力分析

应用LOPEX'93(Leaf Optical Properties Experiment)数据,分析了统计回归模型在进行植被叶绿素和水分反演中抗土壤背景影响的能力,模型参数分别使用了:反射率及其变化形式、光谱位置变量、植被指数。在LOPEX'93数据库的植被波谱中分别加入10%-90%的实测土壤光谱信息,得到植被与土壤的混合光谱,并分析混合光谱对植被生化组分的响应。结果表明:应用反射率及其变化形式进行植被叶绿素反演时,以730nm和400nm组合的反射率和反射率倒数的对数为参数的模型具有最高的抗土壤背景能力,在土壤背景所占比例从低到高的变化过程中,以二者反射率组合为参数的模型与叶绿素的相关系数,始终保持在0.645附近,以二者反射率倒数的对数为参数的模型与植被叶绿素的相关系数保持在0.650附近;应用反射率及其变化形式进行植被含水量反演时,以1100,1170,1000,1040,1080nm组合的反射率为参数的模型以及以1170,960,1210,1090,1080,950,1220,1210nm反射率倒数的对数组合为参数的模型具有较高的稳定性,在土壤组分变化的过程中,以上模型与植被含水量的相关系数均稳定的高于0.99;对于光谱位置变量的分析中,以红边-绿峰-红谷组合的模型与植被叶绿素含量具有较高、而且稳定的相关系数,在土壤背景所占比例变化的情况下,相关系数稳定在0.53附近;在应用植被指数进行叶绿素的反演过程中,植被指数与叶绿素的相关系数在土壤背景所占比例变化的情况下变化较大,抗土壤背景的能力均较差;在应用植被指数进行植被水分含量的反演时,以水分指数Ratio975和Ratio1200相关系数最高,且在不同比例土壤背景变化下稳定,相关系数分别分布在0.980附近和0.960附近。该结果可用于指导不同植被覆盖条件下植被冠层参数的反演,提高反演的稳定性和准确性。     

一种估测土壤有机质含量的近红外光谱参数

通过系统分析我国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本的有机质含量与近红外(1000～2500 nm)光谱反射率和一阶导数两波段构成的比值、差值及归一化指数之间的关系,构建了适合土壤有机质含量估测的光谱参数及定量反演模型.结果表明：用多元散射校正及Savitzky-Golay平滑方法对原始光谱反射率进行预处理后,其两波段组成的光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱反射率组成的光谱参数,而由上述预处理后的反射率一阶导数的两波段构成的光谱参数介于二者之间;不同类型光谱参数构成形式中,以差值指数的预测性最好,其次为比值和归一化指数;与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数,是以近红外合频区1883和2065 nm 2个波段的反射率经多元散射校正和Savitzky-Golay平滑后构建而成的差值指数DI(CR₁₈₈₃, CR₂₀₆₅),两者呈极显著的直线相关.经不同类型土壤的观测资料检验,模型的决定系数为0.837,均方根误差为4.06;与偏最小二乘法的全谱建模结果相比,尽管DI(CR₁₈₈₃, CR₂₀₆₅)的预测精度略低于后者,但该指数只使用了2个波段的反射率,且所建模型比较简单,能为便携式监测仪的研制提供更有效的信息,可作为一种良好的土壤有机质估测光谱参数.     

基于棉花功能叶高光谱参数的土壤电导率监测模拟

通过2008-2009年在江苏南京农业大学牌楼试验站的盆栽试验,选择耐盐棉花品种中棉所44和盐敏感性品种苏棉12号为材料,模拟5种不同含盐水平的滨海盐土(0、0.35％、0.60％、0.85％和1.00％),分析了棉花生育期棉田土壤电导率与棉花功能叶光谱反射率和高光谱参数的关系,并建立了棉田土壤电导率(EC)的定量监测模型.结果表明:棉花功能叶光谱反射率在近红外和中红外区域均随土壤盐分水平的升高而升高;以敏感波段1350nm和2307 nm构建的归一化光谱指数NDSI(R1350,R2307)与土壤电导率的决定系数最高,基于此构建了基于NDSI(R1350,R2307)的棉田土壤EC监测模型:EC=-42.899NDSI(R1350,R2307)+27.338;在光谱微分参数中,以TM影像第5个波段的光谱反射率(TM5-SWIR)与棉田土壤EC的决定系数最高,构建了基于TM5-SWIR的棉田土壤EC监测模型:EC=0.0574 TM5-SWIR2-2.5928 TM5-SWIR+ 30.021.以NDSI(R1350,R2307)和TM5-SWIR为自变量的监测模型的预测精度均较高,分别为0.887和0.814,根均方差均较小,分别为1.09和1.29 dS·m-1.利用棉花功能叶NDSI(R1350,R2307)和TM5-SWIR均能较好地监测棉田土壤电导率.     

基于小波变换的土壤有机质含量高光谱估测术

利用统计分析方法选取了土壤N、P、K元素含量近似而有机质含量差异较大的样本60个,通过高光谱探测分析获得样本反射率对数的一阶导数光谱,采用Bior 1.3函数进行多层离散小波分解,剔除低频近似信号和高频噪声信号,得到反映土壤理化参数的特征光谱曲线;采用相关分析筛选土壤有机质含量的显著相关波段,基于显著相关波段和特征光谱曲线分别构建土壤有机质含量高光谱多元回归估测模型;通过比较分析,确定了提取土壤有机质特征光谱的最佳小波分解尺度并构建了最佳预测模型.结果表明:提取土壤有机质特征光谱的最佳小波分解层数是9层,其次是8层和10层;基于小波9层分解特征光谱曲线的有机质含量估测模型最佳,其决定系数(R2)为0.89,比基于显著相关波段构建模型的R2增加了0.31,比基于原始光谱所构建模型的R2增加了0.10.     

基于小波变换的土壤有机质含量高光谱估测

利用统计分析方法选取了土壤N、P、K元素含量近似而有机质含量差异较大的样本60个,通过高光谱探测分析获得样本反射率对数的一阶导数光谱,采用Bior 1.3函数进行多层离散小波分解,剔除低频近似信号和高频噪声信号,得到反映土壤理化参数的特征光谱曲线;采用相关分析筛选土壤有机质含量的显著相关波段,基于显著相关波段和特征光谱曲线分别构建土壤有机质含量高光谱多元回归估测模型;通过比较分析,确定了提取土壤有机质特征光谱的最佳小波分解尺度并构建了最佳预测模型.结果表明： 提取土壤有机质特征光谱的最佳小波分解层数是9层,其次是8层和10层;基于小波9层分解特征光谱曲线的有机质含量估测模型最佳,其决定系数（R²）为0.89,比基于显著相关波段构建模型的R²增加了0.31,比基于原始光谱所构建模型的R²增加了0.10.     

不同光谱类型对银川平原土壤含盐量反演精度的影响与校正

土壤盐渍化是导致土壤质量下降、耕地减产的重要因素之一。为准确快速评价银川平原土壤含盐量,本研究对野外高光谱数据和室内高光谱数据进行一阶微分(FDR)变换,逐步回归(SR)筛选特征波段,利用偏最小二乘回归(PLSR)与支持向量机(SVM)进行建模,明确适用于本地区土壤含盐量准确反演的光谱类型,并对较差光谱类型进行分段校正与全局校正,尝试提高土壤含盐量反演精度。结果表明: 基于野外光谱的土壤含盐量反演模型精度比室内光谱平均高58.9%;对室内光谱进行分段校正、全局校正后反演精度均有提高,其中,PLSR以分段校正精度更高,建模决定系数(R_c²)、验证决定系数(R_p²)和相对分析误差(RPD)分别为0.790、0.633和1.64,而SVM以全局校正精度更高,R_c²、R_p²和RPD分别为0.927、0.947和3.87;SVM模型的反演精度高于PLSR,其中,野外光谱建模效果最佳,室内全局校正光谱与室内分段校正光谱次之,室内光谱最差。因此,野外高光谱可实现对银川平原土壤表层含盐量的定量反演,经校正的室内光谱对土壤含盐量反演精度显著提升,均可为粮食安全与生态环境高质量发展提供保障。     

湿地土壤全氮和全磷含量高光谱模型研究

氮磷是湿地生态系统土壤中的重要营养元素,其对湿地植被生长、湿地生态系统生产力、区域富营养化变化、湿地环境生态净化功能等具有重要的影响作用。研究氮磷营养物质在湿地土壤中的分布变化特征,对湿地生态系统评估、恢复和管理具有重要的意义。以中国高纬度地区面积最大的滨海芦苇湿地——盘锦湿地为研究区,采用不同建模方法(再抽样多元逐步回归模型bootstrap SMLR和再抽样偏最小二乘回归模型bootstrap PLSR)和光谱变换技术(包络线去除CR、光谱一阶微分FD和光谱倒数的对数LR),分别建立了湿地土壤全氮和全磷含量的估算模型。基于湿地土壤实测光谱,模拟高光谱Hyperion数据和多光谱TM数据,在此基础上进行湿地土壤营养元素含量估算。对比所建反演模型的估算精度,探讨高光谱遥感技术对湿地土壤营养元素组分的估算能力和适用性。研究结果表明:bootstrap PLSR相比于bootstrap SMLR建模方法,其对研究区湿地土壤全氮和全磷含量的估算获得了较高精度;对盘锦湿地土壤全氮含量的估算,最高估算精度产生于CR光谱变换技术结合bootstrap PLSR建模;对湿地土壤全磷含量的估算,最高估算精度产生于原光谱数据结合bootstrap PLSR建模;模拟高光谱数据Hyperion对湿地土壤全氮和全磷含量的估算精度均高于模拟多光谱数据TM,模拟Hyperion的估算精度更接近于实测光谱的估算精度。     

浙江产蝮蛇Agkistrodon halys(Pallas)蛇毒磷酸二酯酶的酶学性质及其对大分子核酸的作用

1.以双对硝基苯磷酸钠为底物,测得蝮蛇毒磷酸二酯酶的最适pH在10左右,最适温度在60℃左右;酶在37℃和60℃的Km分别为5.65×10~(-4)M和7.97×10~(-4)M。 2.酶在pH5—10.5范围和50℃以下稳定。 3.钙离子和镁离子对酶活力有激活作用,但钡离子、镁离子、锌离子、二价铅离子、钴离子、二价和三价铁离子、锰离子、镍离子等都有不同程度地抑制作用。 4.除乙酸根离子外,碳酸根,硫酸根,乙二胺四乙酸根、磷酸根,钼酸根,酒石酸根,柠檬酸根,亚硝酸根,巴比妥酸根和硫代硫酸根等阴离子都有不同程度地抑制作用。 5.蝮蛇毒磷酸二酯酶能充分水解RNA和DNA但后者的水解速度比前者快许多。     

问:为什么长期使用同一种肥料后很容易导致土壤pH值发生改变?

答：我们首先要从农作物对矿质元素的吸收说起：农作物对矿质元素的吸收一般分两步进行：第1步称为交换吸附：在根细胞的细胞膜表层存在着较多的阳离子和阴离子,其中主要是H^ 和HCO^3-,这些离子主要是由植物根细胞有氧呼吸产生的CO：与周围环境中的水发生反应生成H2CO3后,再电离产生了H^ 和HCO^3-,这些离子可以分别与周围土壤中的阳离子和阴离子发生交换,     

水稻高光谱变化特征与叶绿素含量监测研究

叶绿素含量是评价水稻光合效率的重要指标,实时无损监测叶绿素含量对水稻生长诊断具有重要意义。以水稻P88S(绿叶)和黄1S(黄叶)为试验材料,分析高光谱指数与水稻叶绿素含量的关系,并构建冠层反射光谱与水稻叶绿素含量监测模型。研究结果表明:水稻不同叶色的冠层光谱反射率随着植株生长而不断变化,在绿叶材料P88S的502-711 nm和黄叶材料黄1S的487-716 nm可见光波长范围内,叶绿素含量与一阶微分光谱的相关系数呈极显著正相关。以P88S RVI(363,675)和黄1S DVI'(639,680)作为光谱参数,与叶绿素含量建立估算模型拟合效果最佳,说明利用高光谱技术结合一阶微分光谱的方法可以监测水稻叶绿素含量。     

水稻OsGAP1 C2结构域中对钙离子的结合能力强于对钾离子北大核心CSCD

钙离子作为植物细胞的第二信使,广泛参与植物应对不同逆境胁迫的信号调控过程。水稻G蛋白促进蛋白1(Oryza sativa GTPase-activating protein 1,OsGAP1)包含1个C2结构域,而含C2结构域的蛋白质是一类钙离子结合蛋白质,受钙信号的调控。本研究鉴定了水稻OsGAP1的由5个保守性天冬氨酸残基组成的阳离子结合区域。该区域可结合2个钙离子或者钾离子,且其结合钙离子的强度高于其结合钾离子的强度,但是不能结合镁离子。当将其中2个保守的天冬氨酸残基(Asp-23和Asp-28)突变为丙氨酸后,其对钙离子的结合能力减弱。对OsGAP1 C2结构域阳离子结合区域结合金属离子能力的研究,有助于加深对钙信号调控蛋白质的认识,为其在农业生产中的应用提供理论依据。