区域气候变化情景下气候变率对我国水稻产量影响的模拟研究

利用中国随机天气模型将中国区域气候模式ＲＣＭ与作物模式ＣＥＲＥＳ－Ｒｉｃｅ相连接,模拟了３种气候变率（０％,１０％,２０％）水平下未来气候（２０５０年,假定此时ＣＯ２浓度为５５０ｍｇ／Ｌ）对我国水稻主产区（广州,长沙,南京）灌溉水稻和雨养水稻在考虑ＣＯ２肥效与否条件下的产量,模拟结果表明;（１）气候变率对水稻产量的影响因经营方式和研究地区的不同而有差异,对灌溉水稻来说,气候变率对其产量有负面影响,     

地黄自毒物质提取及其生物指标测定

连作障碍在药用植物地黄(Rehmannia glutinosa L.)栽培中尤其明显,同一地块上种植一茬地黄后,须经8-10a后方可再种。从怀地黄主产区河南省焦作地区采集种植1a地黄的茬后土壤,采用不同溶剂提取地黄土壤自毒物质并利用生物测试确定抑制率最强的土壤提取液作温室栽培实验以确定对植物生理指标的影响。利用高效液相色谱法(HPLC)对土壤提取液和根系分泌物进行比较,并利用高效液相色谱、傅立叶转换红外光谱(FTIR)和电喷雾离子阱质谱(ESI-MS)技术鉴定地黄连作自毒物质的化学成分。生物测试结果表明水和甲醇提取的地黄茬后土壤自毒物质对地黄生长具有最强的抑制作用;在培养器中加入浓度0.5g/mL的水和甲醇提取液对地黄胚根的抑制率分别达17%和26%,当浓度增至5.0g/mL时,抑制率增加到70%以上。盆栽结果显示甲醇提取的自毒物质导致地黄地上部叶绿素含量减少,根系活力下降,明显抑制了地黄体内超氧化物歧化酶、过氧化物歧化酶、过氧化物酶的活性,加剧了地黄膜质过氧化,以及引起地黄植体内生长素类激素含量下降。高效液相色谱法显示土壤提取液和根系分泌物具有相似图谱。电喷雾离子阱质谱分析共检测到6个特征物质:香草酸、D-甘露醇、二十六烷酸苯羟基乙酯、毛蕊花糖苷、β-谷甾醇和胡萝卜苷。     

生境变化对集合种群系统生态效应的影响

通过大量的数值模拟发现 :生境恢复或扩展将导致集合种群的强弱序由自然数的顺序规律演变为奇数种群强 -偶数种群弱 ,同时集合种群里的最优秀种群将迅速扩张、发展为更为强大的最优势种。而当生境遭受到破坏 (毁坏 ) ,集合种群里的最优秀种群将迅速地伦为最弱者。如果栖息地的毁坏率大于集合种群优势种对栖息地的占有率 ,不仅集合种群里的优势种群将不可避免地灭绝 ,伴随最优秀种群走向灭绝的种群依次还有第二、第三、第四强等的种群。同时 ,将导致集合种群的强弱序由自然数的顺序规律演变为偶数种群强 -奇数种群弱。     

土壤可溶性无机磷对微生物生物量磷测定的干扰

对于可溶性无机磷含量高于50mg/kg土的土壤,薰蒸处理前必须去除这部分磷,否则将严重干扰微生物量磷的测定,讨论了去除土壤中可溶性无机磷的方法。     

夏季西南印度洋叶绿素a分布特征

分析了2011年1月西南印度洋叶绿素a的分布特征及其粒级结构,并结合水动力学环境和营养盐数据探讨了其主要影响因素。结果表明,西南印度洋副热带涡流(IOSG)区表层叶绿素a浓度较低,不超过0.07 mg/m3,次表层叶绿素a浓度最大值所在水层较深,超过100 m;副热带聚集区(SCZ)表层叶绿素a浓度较高(0.164—0.247 mg/m3),次表层叶绿素a浓度最大值出现在50—70 m层。硝酸盐是该海区浮游植物生长的主要限制因素。微微型(pico)粒级的浮游植物占绝对优势,所有站位其对总叶绿素a的平均贡献率为71.1%,微型(nano)粒级次之(24.2%),小型(net)粒级所占比例最小(4.7%),其中IOSG区pico粒级对总叶绿素a的平均贡献率为77.9%,SCZ的pico粒级对总叶绿素a的平均贡献率为66.7%。IOSG区和SCZ海区之间水动力学环境的不同,可能导致了这两个海区叶绿素a的分布特征及粒级结构的较大差异。     

双歧杆菌的粘附特性及其对肠道致病菌的体外拮抗作用

本文采用体外细胞培养法, 从实验室现有的20株不同生境来源的双歧杆菌中筛选具有较强粘附能力的菌株, 并通过混合培养和牛津杯方法, 研究了具有粘附特性的双歧杆菌对肠道致病菌的体外拮抗作用。结果显示, 长寿老人源菌株A03和I06的粘附能力最强, 其菌液对金黄色葡萄球菌及大肠杆菌均具有显著的抑制性, 但是菌体及中和后的发酵液均没有抑菌性, 说明受试菌主要通过其代谢产物中的有机酸来发挥其抑菌性能; 此外, 通过分析比较受试菌和肠道致病菌分别与Caco-2细胞粘附后释放的乳酸脱氢酶量, 证实双歧杆菌与致病菌对细胞的作用具有本质上的区别, 双歧杆菌的粘附能减缓致病菌对细胞所造成的损害。     

李肖叶甲成虫数量及三维空间格局动态

对合肥地区李肖叶甲成虫数量动态及三维空间格局进行研究,结果表明该成虫5月下旬初见,6月4日至7月16日为发生高峰期,9月上旬仍有零星虫口。6月4日至9月10日种群增长模型为y=1692.2258e-0.0545t,6月4日至8月27日树冠上部部位增长模型为y=205.60e-0.0523t,树冠西部部位的增长模型为y=257.13e-0.0505t。样地中的李肖叶甲5月21日至8月13日半变异函数方程是y=0.0709x3-10.479x2+391.67x-300.71、y=-0.0122x3+1.1201x2-19.781x+317.84、y=-0.0013x3+0.1613x2-4.4862x+67.363、y=-0.0016x3+0.9177x2-11.495x+551.94、y=-0.0029x3+0.3034x2-7.5906x+103.37和y=-0.0002x3+0.0172x2-0.4975x+13.691,变程在20.3938—65.0289之间,均为聚集格局,聚集强度指标表明也均为聚集格局;树冠东、西、南、北方位的水平分布5月21日至8月13日的C值均大于1,I值均大于0,CA值均大于0,Iw值均大于1,为聚集格局;树冠上、中、下方位的垂直分布6月4日至8月13日的C值均大于1,I值均大于0,CA值均大于0,Iw值均大于1,为聚集格局;5月21日至8月13日的树冠东、南、西、北、上、中、下部位的C值均大于1,I值均大于0,CA值均大于0,Iw值均大于1,三维分布均为聚集格局。用Iwao公式计算的结果与聚集强度指标分析的结果一致。6月4日—8月13日林间李肖叶甲的种群聚集均数λ值均大于2,聚集是李肖叶甲本身的行为所致。     

三种回归分析方法在Hyperion影像LAI反演中的比较

借助GPS进行地面精确定位,利用LAI-2000冠层分析仅在攸县黄丰桥林场开展130个样地(60m×60m)的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量.采用FLAASH模块对Hyperion数据进行大气校正并与地面同步冠层观测数据进行拟合,通过研究地面实测LAI与Hyperion影像波段及其衍生的系列植被指数(NDVI、RVI等)的相关性,筛选出估算叶面积指数的植被指数因子.应用曲线估计、逐步回归及偏最小二乘三种回归分析技术分别建立叶面积指数的最优估算模型.结果表明:参与建模的因子中,比值植被指数(RVI)与LAI的相关性最大,敏感性最高,其次是SARVI0.1,NDVI705,NDVI,SARVI0.1,SARVI0.25;曲线估计、逐步回归分析和偏最小二乘回归三种分析方法所建的6个回归模型中,偏最小二乘回归的拟合效果最好,预测值与实测值的决定系数R2为0.84、曲线估计的拟合效果最低,预测值与实测值的决定系数R2为0.64;建模精度分析表明,选用5-6个自变量因子进行LAI建模是可靠的,以6个植被因子建立的偏最小二乘回归模型预测精度最高.     

固氮施氏假单胞菌亚硝酸盐还原酶基因nirS转录特性及功能鉴定

【目的】研究固氮施氏假单胞菌(Pseudomonas stutzeri)A1501亚硝酸盐还原酶结构基因nir S的转录调控机制及其在反硝化过程中的功能。【方法】构建nir S-lac Z融合载体,利用三亲本结合法将其导入野生型A1501,通过β-半乳糖苷酶活性的测定,分析不同供氧状况、不同浓度的硝酸盐、亚硝酸盐对nir S基因表达的影响;同时将该载体导入rpo N突变株中,研究氮代谢调控因子Rpo N对nir S基因转录影响。通过同源重组方法构建nir S突变株,通过生化表型测定明确nir S在反硝化过程中的功能。【结果】启动子活性测定表明,nir S基因厌氧条件下高水平表达,是好氧条件下表达水平的4倍;nir S的表达受硝酸盐诱导,但不受亚硝酸盐的诱导;Rpo N突变株中,nir S的表达活性为野生型的1/4,nir S启动子未发现Rpo N的保守结合位点,表明nir S的表达受Rpo N间接调控。表型测定显示以硝酸盐为电子受体时Δnir S的反硝化能力降低了约20%;以亚硝酸盐为电子受体时Δnir S仅有微弱的反硝化能力,并且nir S的突变使得菌体在反硝化条件下利用亚硝酸盐的能力显著减弱。nir S突变提高了菌体在亚硝酸为电子受体的反硝化条件下的固氮酶活。【结论】A1501中nir S基因的转录受外界氧及硝酸盐的影响,同时受氮代谢Sigma因子Rpo N的调控。nir S在A1501菌反硝化过程中起关键作用,参与了亚硝酸盐的转化。     

中国西北地区植被NPP多时间尺度变化及其对气候变化的响应

净初级生产力(NPP)是评估植被生长的重要参数,也是评价区域生态环境质量的重要指标。以"一带一路"枢纽地区西北六省为研究区,基于多年连续的GIMMS NDVI资料和气象数据,利用CASA模型,估算了西北六省34年NPP值,利用MK和EEMD方法,揭示了NPP变化的非线性特征,并探究不同时间尺度植被NPP变化对气候变化的响应。研究结果发现:(1)1982—2015年生长季植被NPP总体呈增加趋势,线性增长率为0.718 gCm~(-2) a~(-1);大多数研究区植被NPP短时间内将保持现有变化趋势,尤其是青藏高原、塔里木盆地边缘和内蒙古南部一带。(2)1982—2015年植被NPP以3年周期变化和长期增加趋势为主。其中陕西的南部,甘肃、新疆、宁夏和青海的北部以及内蒙古中部和北部以3年周期变化为主导,而陕西的北部,甘肃、新疆、宁夏的南部以及内蒙古东部以长期变化为主。不同植被类型NPP变化差异明显:针叶林、阔叶林以及混交林以3年周期波动为主,而灌木、草地和农田以3年周期波动和长期增长趋势为主。(3)NPP与气温和降水之间的相关性随着时间尺度的增大逐渐显著。在3年时间尺度上,大多数研究区NPP与气温和降水的相关性很小(P0.05)。6年时间尺度上,NPP与降水量呈正相关的区域向南略有扩散,其中青海南部高寒草甸NPP与降水的相关性由负相关转为正相关。在长期趋势上,NPP与气温和降水量具有非常显著的相关关系,且呈正相关的区域大于负相关的区域。本研究发现多时间尺度能够更好的分析NPP时空特征以及不同时间尺度NPP对气候变化的响应,有助于揭示全球气候变化背景下植被NPP对气候变化的非线性响应机制,评价气候变化的生态坏境风险,为西北六省区域可持续发展和生态环境保护提供理论依据。