中国翠雀花属修订(一)

该文对中国毛茛科(Ranunculaceae)翠雀花属(Delphinium)进行了修订,收载了该属232种和55变种,并写出了检索表;同时对每个种写出了形态描述,绘出了多幅墨线图,并将全部种划分为2亚属、5组、11亚组和26系,其中包括4新亚组、11新系、15新种和5新变种。此外,还给出了此属的分类学研究简史、地理分布和经济用途。     

基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望

物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。     

东北地区草本植物1个新记录科和3个新记录属

东北地区位于我国东北部,共有维管束植物164科928属3 103种。根据野外调查结果及相关资料,报道了东北地区草本植物1个新记录科—粟米草科(Molluginaceae)和3个新记录属—粟米草属(Mollugo L.)、牛膝属(Achyranthes L.)和秃疮花属(Dicranostigma Hook. f. et Thoms.),以及对应的3个新纪录种—粟米草(Mollugo stricta L.)、牛膝(Achyranthes bidentata Blume)和秃疮花[Dicranostigma leptopodum(Maxim.) Fedde]。新记录种凭证标本保存于大连自然博物馆植物标本室。这些新记录草本植物的发现,对东北地区生物多样性的研究具有重要意义,为其在我国的地理分布研究提供了新资料。     

新书书讯--《中国鸟类野外手册(马敬能新编版)》

《中国鸟类野外手册(马敬能新编版)》(ISBN:9787100202886)近日由商务印书馆出版发行。作者约翰·马敬能先生曾在中国工作多年,撰写了许多与中国生物多样性有关的论文、报告和书籍,其与卡伦·菲利普斯及何芬奇先生于2000年出版的《中国鸟类野外手册》对我国观鸟事业以及鸟类研究工作起到了很大的推动作用。在这一新版本中,马敬能先生以《中国鸟类分类与分布名录》(第三版)以及《中国观鸟年报》(8.0)为基础,对在中国有分布的鸟类进行了重新梳理,收录鸟种1505种(含21种补充鸟种),并在书中对有分类争议的鸟种进行了标注。     

物体生命度和真实大小在腹侧视觉通路上表征的研究进展

大脑如何感知物体并对感知到的物体进行类别的划分,这是视觉认知神经科学研究的重要目标之一。先前的研究证明,当我们看到物体时,大脑腹侧视觉通路能够对看到的物体进行识别并分类,进而使我们在行为上产生针对物体的不同交互方式。本文总结了腹侧视觉通路与物体视觉分类相关的最新研究进展,从物体在视觉皮层中的神经表征和机制等方面阐述了物体生命度与真实大小这两个重要组织维度的研究现状,提供了新的见解,同时指出了进一步研究的方向。     

基于单细菌共焦拉曼光谱的细菌快速检测

【背景】目前利用共焦拉曼光谱技术进行成像和成分鉴别方面的研究较多,但如何快速检测与鉴别多种细菌方面的研究较少。【目的】基于共焦拉曼光谱技术,建立一种在单细菌水平上实现病原微生物快速分类鉴定的方法。【方法】以大肠杆菌为研究对象,利用共焦拉曼光谱技术在单细菌水平上进行了激发波长的优化试验,并研究了大肠杆菌存放时间对单细菌拉曼光谱信息的影响。同时,对白色葡萄球菌、大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌和铜绿假单胞菌进行了共焦拉曼光谱测试,并对5种细菌进行单细菌拉曼光谱的归属分析,设计共焦拉曼光谱技术结合支持向量机(support vector machine,SVM)模型学习算法,进行了5种细菌的快速分类鉴别。【结果】对于单细菌拉曼光谱探测,532、633和785 nm这3种常见的拉曼探测波长中,532 nm具有更好的激发效率和光谱信噪比。结合SVM模型对5种细菌的识别分类,SVM模型的灵敏度和特异性达到了96.00%以上,整体准确率为98.25%。不同存放时间下大肠杆菌拉曼光谱的重复性和稳定性都很好,且SVM模型匹配率均在90.00%以上。【结论】单细菌拉曼光谱结合SVM模型可对5种细菌进行快...