阿拉善高原2种荒漠植物根系构型及生态适应性特征

根系构型决定了植物对资源的吸收方式，根系构型的变化是植物对环境的生态适应和有效生存策略。在阿拉善高原西南缘红砂（Reaumuria soongarica）-珍珠猪毛菜（Salsola passerina）混生群落采用传统挖掘法收集两种植物根系，基于量化的根系形态指标，利用几何拓扑学及分形理论分析了根系构型特征，探讨了该地区2种植物对干旱生境的生态适应策略。结果表明：红砂和珍珠猪毛菜根系均以水平分布占优，根系浅层化分布明显，混生的两种植物占据不同的生态位；2种荒漠植物均具有较大的比根长（SRL）和比表面积（SRA），红砂SRL=21.3 cm/g，SRA=7.6 cm²/g，珍珠SRL=22.4 cm/g，SRA=6.5 cm²/g，有利于水分和养分的获取；红砂根系拓扑指数（TI）、修正拓扑参数（q_a和q_b）分别为0.86、0.52、0.49，珍珠猪毛菜对应参数分别为0.93、0.76、0.73，表明2种植物根系均趋向于鱼尾形分支结构；根系分形维数值（FD_红=1.488、FD_珍=1.422）较小，而分形丰度值（lgK_红=1.855、lgK_珍=1.774）较大，表明2种植物分支相对简单，但空间拓展能力强，有利于对营养空间的占有。上述特征可能是阿拉善西南缘红砂-珍珠猪毛菜群落2种荒漠植物植物对干旱贫瘠生境的重要生态适应策略。     

“绿色革命”新进展:赤霉素与氮营养双重调控的表观修饰助力水稻高产高效育种

以半矮秆育种为代表的“绿色革命”极大地提高了作物产量,但也带来氮营养利用效率降低的严重问题。“绿色革命”主要基于调控赤霉素的代谢和信号转导而实现。前期的研究发现,赤霉素信号转导关键因子DELLA蛋白通过调控GRF4而负调控氮素的吸收利用,为半矮秆品系氮利用效率低的问题提供了解决方案。最近的一项研究进一步揭示了GA信号途径与氮响应交叉互作的新机制。该研究发现水稻(Oryza sativa)NGR5是氮素调控分蘖数目的一个关键基因,其表达受氮诱导。通过招募PRC2,NGR5对D14和OsSPL14等分蘖抑制基因所在位点进行H3K27me3甲基化修饰,从而抑制其表达。而在半矮秆背景下超表达NGR5可以提高低氮水平下的水稻产量。NGR5同时也被发现为赤霉素受体GID1的一个新靶标,受到其负调控。该研究发现了调控赤霉素信号通路的新机制,并对高产高效的新一代“绿色革命”育种实践具有重要启示。     

“生物进化-I”的教学组织

进化论是生物学中最大的统一理论，生物界的复杂现象只能在进化理论的基础上得到统一的解释。生物学各个学科无不贯穿着进化论的原则思想（张昀，1998）。从事生物进化研究的学者通过对生物进化的历程、原因、进化速率与方向等问题的研究，告诉人们生物界为什么丰富多彩，     

Fractal root system of Melica przewalskyi along different aspect in degraded grassland

Aims Fractal root system is phenotypic plasticity result of plant root architecture to respond to environmental heterogeneity, may reflect the growth strategy of plants to adapt to environmental conditions. Our objective was to explore the relationship between root fractal dimension and fractal abundance of fractal root system of Melica przewalskyi population in response to aspect variation in the northwest of China. Methods The study site was located in a degraded alpine grassland on the northern slope in Qilian Mountains, Gansu Province, China. Survey and sampling were carried out at 40 plots which were set up along four slope aspects transects with 20 m distance between adjacent plots. Handheld GPS was used to determine the elevation, longitude and latitude of each plot. ArcGIS was used to set up digital elevation model (DEM). Community traits were investigated and six individuals roots of M. przewalskyi were collected randomly at each plot. The samples were cleaned and divided into different organs, then scanning the root with the Win-RHIZO for measurements of fractal dimension and fractal abundance in laboratory, and their biomass were then measured after being dried at 80 °C in an oven. Important findings With the slope aspect turned from north to east, west, and south, the density, height and soil moisture content of the plant community displayed a pattern of initial decline, the height, density, root fractal abundance of M. przewalskyi increased and the root fractal dimension decreased. The root fractal dimension was negatively associated with the fractal abundance in all aspects, but the relationship varied along the slope aspects gradient; there was a highly significant negative correlation (p < 0.01) between the root fractal dimension and fractal abundance at north slope and south slope aspect, whereas the correlation only reached a significant level (p < 0.05) at the east slope aspect and west slope aspect; indicating that there is a trade-off between the root fractal dimension and fractal abundance. In addition, when the slope aspect changed from north to east, west and south, the standardized major axis (SMA) slope of the regression equation in the scaling relationships between root fractal dimension and fractal abundance increased (p < 0.05), indicating that the roots of M. przewalskyi at the droughty southern slope have less branch and more sparse in the same soil volume of root exploitation and utilization. Consequently, the resource allocation pattern on reasonable trade-off between root fractal dimension and fractal abundance in different slope aspect of M. przewalskyi, reflects the relationship between the income and the cost of construction of plant root architecture.     

在生物学教学中构建和谐课堂的探索

和谐教育就是以科学理论为指导,以社会发展需求与人的自身发展需求相和谐为宗旨,协调并整体优化各种教育因素,创设和谐的育人氛围,使受教育者在德、智、体、美、劳诸方面得到全面和谐发展,是实施素质教育的一种教育模式。     

金塔绿洲不同林龄多枝柽柳根系分叉数与分支角度的关系

根系构型影响根系空间分布和营养吸收效率，反映了植物适应环境胁迫的生存策略。采用标准化主轴估计（Standardized major axis estimation，SMA）的方法，分析了甘肃金塔北海子国家湿地公园3年生和6年生多枝柽柳（Tamarix ramosissima）根系分叉数与分支角度的异速生长关系。结果表明：随着林龄的增长，湿地群落盖度、高度逐渐增加，多枝柽柳种群的盖度、密度、高度和地上生物量以及根系深度、分叉数、比根长、比表面积、各级根系直径随之增加，根系分支角度和根冠比逐渐减小；多枝柽柳根系分叉数与分支角度回归方程的标准主轴斜率逐渐增大（P<0.05），随着林龄的增长，多枝柽柳根系分叉数的增加速度逐渐大于根系分支角度的生长速度，二者在林龄间呈现出差异化的异速生长关系。随着林龄的增长，多枝柽柳根系构型模式由"扩散型"转变为"紧缩型"，体现了种群应对生境胁迫和竞争的生态适应机制。     

基于地质灾害敏感性的生态安全格局关键区识别与修复——以济南市为例

区域生态安全格局构建对提升生态系统服务功能提供了重要路径，同时统筹各种生态要素进行生态保护与修复分区也是新时期做好生态修复的重要举措。以济南市为例，基于现状生态系统类型分布，聚焦生态本底和地质灾害敏感性的特征，基于形态学空间格局分析方法和自然保护区结合进行生态源地提取。采用夏季降水、植被覆盖度、坡度3个地质灾害敏感性因子修正基本生态阻力面。并采用最小成本路径方法（Least-Cost Path method，LCP）提取生态廊道，构建了市域的生态安全格局。采用电路理论进行生态关键区域（生态"夹点"和生态障碍点）的识别，进一步划分生态修复改善区，并对此提出针对性的生态保护修复策略和工程措施。研究表明：1）市域生态源地的个数为35个，面积为567.15 km²，主要类型为林地和草地。空间上主要分布南部山区。生态廊道818.42 km，平均廊道长度为12.99 km，廊道分布存在较为明显的空间分布差异性，整体呈现出"一屏、一带、三轴"的生态安全格局。2）识别的生态修复关键区包含生态"夹点"25处，历城区生态"夹点"分布最为密集。全市亟需修复的生态障碍点共34处，面积为6.90 km²，主要分布章丘区。生态改善区共识别2994.84 km²，近期亟需修复的面积为96.1 km²，主要分布在长清区、历城区、莱芜区。3）通过对比生态修复关键区和现状土地利用类型，因地适宜的制定了生态修复策略与工程措施布置指引方向。研究结果可为济南市国土空间生态修复规划提供一定的技术支撑，同时也可为其他地质灾害敏感性区域的生态修复规划提供指引。     

中学生物生态化课堂的理论与实践探讨

如何建立起一个自然与社会协调统一的可持续发展生态系统已经成为当今很多研究者研究的主要问题。生态世界观是一种符合时代发展要求的新型世界观,包含了很多领域的内容。在中学的生物课堂教学中,教师必须赋予课堂生态性,以生态化的思维方式进行课堂教学。     

韧性：三角洲地区规划转型的新理念

三角洲地区经过近几十年的快速发展,在城市建设方面取得举世瞩目的成就,然而长期积累的生态问题也更加突出,暴露出的空间脆弱性问题日益显著。面对自然基底脆弱、自然灾害扰动趋势增强等因素在时空上的高度叠合,迫切需要提升三角洲地区应对未来不确定性扰动的能力。首先从景观角度分析三角洲地区自然环境的特殊性,提出韧性规划是对现有三角洲地区规划转型的论点,认为鲁棒性、适应性、学习—转化能力是三角洲地区韧性规划的核心能力,系统性、协同性、底线性、预判性是三角洲地区韧性规划的主要思维特征。其次,进一步从优化整体格局、构建流动性载体、加强对韧性技术策略的研究和应用、重视跨尺度协作与管理等方面提出了构建“格局—连通—关键点”的韧性规划框架。最后,阐述韧性规划作为三角洲地区规划转型的新理念,应用于具体案例的空间布局时须以人为本,依托自然环境,以自然流动性为规划导向;须基于预判式过程,充分构想能够应对不同情景的预案;须整合生态智慧与现代技术,明晰兼顾鲁棒性与适应性的功能分区管治体系。     

祁连山高寒草原主要植物种群格局对冬季放牧的响应

以肃南裕固族自治县鹿场冬季牧场为研究对象,采用偏离系数及t检验方法结合Ripley''s K函数及蒙特卡罗随机模拟对紫花针茅种群与醉马草种群进行格局分析,进一步采用计盒维数与信息维数对紫花针茅种群与醉马草种群进行分形分析,揭示在放牧系统中优势植物的种群变化。格局分析结果表明：牧场植物的种群格局出现5种变化规律。紫花针茅种群的偏离系数在放牧率3.64 AUM/hm²时^#,出现最小值。醉马草种群的偏离系数在放牧率4.16AUM/hm²时,出现最大值。在0-1 m的研究尺度内,紫花针茅种群与醉马草种群的Ripley''s K函数结果均在蒙特卡洛随机模拟区间内,呈随机分布格局。分形分析结果表明：伴随放牧率增大,紫花针茅种群的计盒维数区间为[1.596,1.962],醉马草种群的计盒维数区间为[1.831,1.945];紫花针茅种群的信息维数区间为[1.590,1.899],醉马草种群的信息维数区间为[1.633,1.913]。在放牧率4.34 AUM/hm²时,紫花针茅种群与醉马草种群空间占据差值达到最大,信息维数相对较低,种群分布相对均匀,格局变化相对缓慢,经济效益与生态效益相平衡,最适合管理牧场。