环境因子对太白山高山植被物种组成和丰富度的影响

高山植被是一类具有重要生态和经济价值的植被类型,了解其物种组成和丰富度与环境因子的关系对于该类型植被保护、管理以及植物资源合理开发利用策略的制订具有重要指导意义。基于太白山高山植被和环境因子野外调查及室内实验数据,采用CCA排序法探索了环境因子对物种组成的影响,偏CCA计算了各环境因子对物种组成的总效应和净效应,GLM回归模型拟合了物种丰富度对环境因子的响应。结果表明,13个环境因子共解释了物种组成变异的31.7%,其中海拔、坡度、土壤碱解氮含量、全磷含量、坡向、岩石盖度、p H值、土壤厚度、有机质含量、有效磷含量和全氮含量对物种组成的净效应达显著水平(P0.05),但其作用强度依次减小。GLM拟合结果显示,物种丰富度与环境因子存在4种显著(P0.05)关系,即物种丰富度沿海拔和土壤厚度梯度单调递增,沿坡度和土壤全氮含量梯度单调递减,沿坡向、土壤p H值、碱解氮含量和全磷含量梯度呈单峰分布,与土壤有机质含量和全钾含量呈倒单峰关系。在这些显著的环境因子中,海拔、土壤碱解氮含量,p H值、有机质含量和坡向解释的物种丰富度变异量最大。     

粗糙集理论在昆虫分类学上的应用

研究了昆虫的数学形态特征在目级昆虫分类阶元上作为分类特征的可行性、可靠性和重要性,以及3个目的亲缘关系远近.根据昆虫图像,对半翅目、鳞翅目、鞘翅目的28种昆虫提取形状参数、叶状性、球状性等7项数学形态特征进行了粗糙集理论与方法的论证和运算,并与赵汗青等人统计分析的结果加以比较.在作为目级阶元分类时,各项特征的重要性依次为:(似圆度、偏心率)＞(亮斑数、球状性、圆形性)＞(叶状性、形状参数).从数学形态特征角度讲,3个目的亲缘关系远近大小依次为:半翅目与鞘翅目＞鳞翅目与鞘翅目＞半翅目与鳞翅目.粗糙集理论在昆虫依据数学形态特征进行分类方面与统计分析方法相比有更为理想的作用.     

不同温度型花生品种的抗衰老特性

以我国北方4个大花生品种为研究材料,于花生结荚期到收获,用红外测温仪对各品种的冠层温度进行连续观测,并测定了花生主茎功能叶片中叶绿素、可溶性糖、可溶性蛋白、丙二醛（MDA）含量及硝酸还原酶（NR）、超氧化物歧化酶（SOD）和过氧化氢酶（CAT）活性。结果表明,不同品种花生冠层温度存在明显差异。冠层温度低的品种比冠层温度高的品种叶绿素、可溶性糖、可溶性蛋白含量及NR、SOD和CAT活性明显偏高,而MDA含量明显偏低,且越往生育后期越明显,说明冠层温度低的品种比冠层温度高的品种生活力更旺盛,抵抗衰老能力更强。因此,冠层温度可作为花生抗衰老能力的一个重要指标,用于指导花生育种和栽培等生产实践。     

切应力对血管内皮细胞迁移的影响及其相关作用机制

血管内皮细胞(endothelial cell,EC)迁移对于维持血管功能和结构的稳定具有重要作用。血液在血管中流动,从而使位于血管内层EC可以感受到切应力的作用。大量研究表明EC迁移受生物、化学和物理等多种体内外因素的调控,而切应力作为力学因素对EC的迁移具有重要调控作用。对切应力如何影响EC迁移及其作用机制进行综述。     

基于线粒体DNA控制区的石鸡华北亚种的种群历史动态研究

隶属于鸟纲鸡形目雉科的石鸡是一个多型种,在我国已有7个亚种被报道,其中石鸡华北亚种是我国的特有鸟。用石鸡华北亚种(Alectoris chukar pubescens)12个地理种群112个样本的线粒体DNA控制区(mt DNA CR)1154 bp序列的信息研究了石鸡华北亚种的种群历史动态。112个样本中共发现28个变异位点,定义了29种单倍型,其中12个地理种群的50个样本共享单倍型H1,8个地理种群的16个样本共享单倍型H4。地理种群间存在较大的基因流,且种群间没有由于地理距离产生隔离的证据。负的Tajima(D=-1.336,P0.05)和Fu(Fs=-1.720,P0.05)统计检验值及错配分布的单峰模式都支持石鸡华北亚种经历了种群扩张。石鸡华北亚种大部分种群的错配分布与种群过去的扩张相一致,扩张发生在晚更新世中期的第五寒冷期(0.027—0.06 Ma)。推测其扩张的原因可能为:1)更新世期间我国北方地区没有发生大规模的冰川,2)青藏高原的隆升使我国北方干旱化和荒漠化加剧利于石鸡种群的扩散。武都(WD)位于东洋界,而石鸡是典型的古北界的鸟种,表明WD种群可能是石鸡在东洋界的一个建群种,因此需要给予充分的关注。     

气候变化对松嫩平原水稻灌溉需水量的影响

以水稻为研究对象,选取松嫩平原20个国家气象台站和国家气象中心提供的格点气象数据,采用作物系数法和Mc Cloud模型及P-M模型估算水稻需水量,应用水量平衡模型估算水稻灌溉需水量,分析水稻生育期内需水量变化规律.结果表明:历史时期和气候变化情景下,松嫩平原水稻全生育期和生育中期(Lmid时段)灌溉需水量等值线沿西南-东北方向递减,同一灌溉需水量等值线北移.历史时期和气候变化情景下水稻全生育期灌溉需水量随年代呈波动增加趋势,其中前者以44.2 mm·10 a-1速度增加,后者以19.9 mm·10 a-1速度增加.历史时期和气候变化情景下Lmid时段水稻灌溉需水量随年代均呈波动增加趋势,其中前者显著增加,后者增加不显著.气候变化情景对水稻需水量的贡献率为波动上升,与1970s相比,2000s气候变化对水稻需水量的贡献率为23.6%,增加14.8×108m3灌溉水量;2040s气候变化对水稻需水量的贡献率为34.4%,增加21.2×108m3灌溉水量.