引进俄罗斯杨树新品种硬枝扦插生根能力研究

高加索白杨、N12、N2、N21和SL-1在硬枝扦插生根率、生根数、生根根长和生根指数上存在显著差异。生根能力综合分析表明,N21的硬枝扦插生根率、生根数、生根根长和生根指数指标均优,其中生根根长和生根指数均优于对照品种小黑杨,说明其硬枝扦插生根能力最强。     

俄罗斯小浆果种质资源引进与保存

通过对黑河市中俄林业科技合作园区保存的4种小浆果树种不同品种的生长调查,结果表明:各树种保存率均在70%以上,能够适应黑河地区气候条件。蓝靛果忍冬扦插成活率达77%以上;穗醋栗扦插成活率81%以上;花楸品种中,黑果腺肋花楸的扦插成活率在62%以上,其他品种应以种子繁殖为宜;沙棘品种扦插成活率为61%~76%。     

俄罗斯黑果腺肋花楸品种驯化选育研究

2010年从俄罗斯引进黑果腺肋花楸品种"黑宝石",定植在黑河市中俄林业科技合作园区,分别对其物候期、植物学特性、果实性状等方面进行调查,结果表明:"黑宝石"在平均单株产量、百果质量、最大单果质量、果实横径、果实纵径方面表现良好,表现出大果、丰产、抗病的特点。     

将水土流失面积消长率作为水土保持目标责任制考核指标的研究

目前全国正在大力推动地方政府水土保持目标责任制考核工作,科学合理的考核指标对推动考核工作的顺利开展具有关键作用。为满足地方政府水土保持目标考核的需要,经过深入调查和广泛讨论,建议将"水土流失面积消长率"作为地方政府水土保持目标责任制考核指标。明确定义了水土流失面积消长率,对实际工作中计算水土流失面积消长率所涉及的关键参数,即特定区域、特定时段内的"水土流失治理面积"和"人为水土流失增加面积"进行了详细论述,对考核指标的灵活应用和具体量测进行了说明。     

种子处理方式对欧洲垂枝桦发芽率及苗木生长的影响

以引进的俄罗斯欧洲垂枝桦种子为材料,研究了冷藏、沙藏和雪藏3种种子处理对欧洲垂枝桦场圃发芽率及苗木生长的影响。结果表明:不同种子处理的场圃发芽率、苗高、地径、地上生物量、地下生物量和全株生物量存在显著差异,种子雪藏处理的场圃发芽率、苗高、地径、地上生物量、地下生物量和全株生物量等指标均优于其他处理,其场圃发芽率、生长量和生物量最高。     

一种用于非洲猪瘟病毒检测的PCR方法

基于非洲猪瘟病毒(ASFV)VP72基因设计引物,建立一种检测非洲猪瘟病毒的PCR方法。应用本研究所建立的方法与OIE参考的方法进行比较,并对参考实验室提供的非洲猪瘟病毒17个分离株的基因组以及本实验室收集的野外样品进行检测。结果显示:本研究设计的引物具有良好的特异性,与猪的其他病原没有交叉反应;其敏感性与OIE参考的方法相当;所建立的PCR方法能够成功扩增非洲猪瘟病毒17个分离株的基因组,野外样品检测均为阴性。根据上述研究结果,本研究所建立的方法具有很好的应用性,能够用于非洲猪瘟疫病的诊断以及防控。     

生产建设项目用地土壤风蚀量监测方法与预报模型分析

准确掌握生产建设项目用地土壤风蚀量是合理编制水土流失治理方案的必要前提和有效防控人为水土流失的重要基础;但目前对监测方法和预报模型的研究比较薄弱,一些研究中监测方法的适用性和模型参数的准确性还有待商榷。文章系统总结土壤风蚀的观测方法和预报模型,根据这些方法和模型的各自特点,分析它们在生产建设项目中的适用性。认为测扦法、调查法、扫描法、风蚀盘法、集沙仪法、核素示踪法以及Pasak模型和风蚀流失量公式都可以根据不同项目的实际情况和地区特征应用到生产实践中。在此基础上,讨论相关研究的发展方向。本文结果可为生产建设项目土壤风蚀量测算模型的构建提供参考。     

俄罗斯穗醋栗引种驯化选育研究

以野生“黑穗醋栗”为对照，对2008年由俄罗斯引进的球形、开心、波瑞杂交、里塔4个穗醋栗品种进行驯化选育试验，综合分析物候期、植物学特性、果实性状等指标，结果表明：球形的物候期都较早，基生枝数量最大，单株产量仅次于波瑞杂交，果实芳香浓郁，风味甜微酸，果皮厚度中等，果实较大，总体表现良好。初步驯化选育品种为球形。     

基于不同模型不同指纹因子的东北黑土区小流域泥沙来源分析

基于指纹识别技术计算了东北黑土区典型小流域不同侵蚀产沙源地的泥沙贡献比。通过分析农地、林地、草地表层土以及侵蚀沟样品中的33种物质,使用非参数检验和多元判别分析筛选出包括P、Ce、Ga、Rb和137Cs组成的最优复合指纹因子,并将放射性核素137Cs和210Pbex作为第2组指纹因子,将最优复合指纹因子中的单个因子分别作为单因子,作为第3组指纹因子,分别利用多元混合线性模型、Bayesian模型和单因子解析解等泥沙来源指纹分析方法计算了表层土和侵蚀沟的相对泥沙贡献比。结果表明:基于不同模型不同指纹因子的泥沙来源贡献比结果虽不尽相同,但无重大差别。利用多元混合线性模型计算时,由放射性元素137Cs和210Pbex作为指纹因子计算的泥沙来源(表层土47.5%,侵蚀沟52.5%),与最优复合指纹因子计算的泥沙来源(表层土44.6%,侵蚀沟55.4%)基本一致;利用Bayesian模型计算时,由放射性元素137Cs和210Pbex作为指纹因子计算的表层土和侵蚀沟的泥沙贡献比约各占1/2,而利用最优复合指纹因子计算得到的泥沙贡献比中,表层土(58.8%)多于侵蚀沟(41.2%);以复合指纹因子中单个因子为指纹因子计算解析解,P、Ga、Ce、137Cs 4个因子的判别能力较强,能有效判别泥沙物源区;为保证泥沙贡献比计算结果的精确性,有必要确定各模型的计算精度,并挖掘具体的影响因素,调整参数或算法,为模型改进提供依据。研究发现,面积占比不足1%的侵蚀沟贡献了流域近1/2的泥沙,表明侵蚀沟发育引起的土壤流失不容小觑,应加强对该区侵蚀沟道的治理。