影响武夷山景区松墨天牛种群动态变化的因素分析

为了监测武夷山景区松墨天牛Monochamus alternatus Hope的发生,防范松材松材线虫Bursaphelonchus xylophilus病的入侵,于2005-2007年每年4-9月,在武夷山景区10个地点进行了调查,研究了气象因素和环境因素对松墨天牛数量变化的综合影响规律及其程度,对调查结果进行了矢量递进因子分析。结果表明：环境因子和气象因子是松墨天牛羽化孔数和诱集成虫数变化的主要因素,影响松墨天牛成虫诱集数的环境因子按重要性排列依次为：郁闭度、地被物覆盖率、海拔、林龄、坡位、坡向和树高;影响羽化孔数的环境因子按重要性排列依次为：郁闭度、地被物覆盖率、树高、林龄、海拔、坡位和坡向。影响松墨天牛诱集成虫数和羽化孔数的气象因子按重要性排列依次为：月平均温度、最高与最低温差、总降雨量（mm）、气压（hpa）和平均湿度（%）。单从环境因子和气象因子的统计数据分析,环境因子的重要性次序是：坡位、郁闭度、地被物覆盖率、海拔（m）、 林龄（a）、树高（m）、坡向;气象因子的重要性次序是：气压（hpa）、 平均温度 （℃）、最高与最低温差（℃）、 总降雨量（mm）、平均湿度（%）。按月分析和按年度分析时其相对重要性基本上是一致的。结论认为,环境因子和气象因子对松墨天牛的数量变化有重要影响。     

数学形态学在昆虫总科阶元分类学上的应用研究

对鳞翅目Lepidoptera和鞘翅目Coleoptera 5个总科23种昆虫图像中提取昆虫面积、周长等11项数学形态特征进行了粗糙集神经网络分析,并与赵汗青统计分析加以比较,结果表明在总科阶元上,11项特征的可靠性顺序为面积、亮斑数＞周长、横轴长、形状参数、圆形性、似圆度、偏心率＞纵轴长、叶状性、球状性形性、似圆度、偏心率)＞(纵轴长、叶状性)＞(形状参数、亮斑数).与赵汗青等人用统计学分析的结果不完全一致,但大多数属性特征重要性还是一致的.神经网络模式识别结果与传统分类结果完全一致.由此得出: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更为理想.     

B类NCS蛋白的研究

Ca~(2 )作为细胞的第二信使,在神经细胞中参与胞内众多重要的生理过程。这些Ca~(2 )的影响是由Ca~(2 )结合蛋白介导的,如Ca~(2 )传感器,它们通过改变自身结构进而调节靶蛋白的功能。在神经细胞钙传感器家族中,主要对Ca~(2 )信号通路中依赖胞质Ca~(2 )浓度的B类NCS蛋白的研究进行综述。