N~+注入诱变黑曲霉选育单宁酶生产菌株

以黑曲霉为出发菌株,经多次N+注入诱变,得到突变高产单宁酶菌株黑曲霉ANO2。该突变菌株其产单宁酶酶活为670.2 U/mL,较出发菌株的单宁酶酶活442.3 U/mL提高51.4%以上,突变菌株经传10代培养,产酶特性稳定,是一株比较理想的单宁酶生产菌株。     

氧化沟工艺在造纸废水处理中的应用及工程案例分析

阐述了氧化沟工艺在造纸废水处理中的应用情况，结合工程案例对其处理效果及经济效益进行了分析，为今后同类废水的处理工程设计和运行提供科学依据。     

基于随机森林法的农作物高光谱遥感识别

  目的  不同农作物种类光谱差异小，通过探测众多窄波段范围的细微差别，提取区分不同农作物的特征波段，是目前实现农作物高光谱遥感识别的重要途径。如何提取区分不同农作物的特征波段，进而实现农作物的精确识别是一个挑战。近来出现的随机森林方法在多变量目标的分类识别方法展现了优势，为解决这一难题提供了一个新手段。  方法  利用随机森林法与传统方法分析杭州地区8种典型农作物的反射光谱，提取特征波段并进行分类，对比不同方法的识别效果。  结果  不同作物的反射光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数的对数、去包络线法所提取的特征波段只能区分部分作物；随机森林法无需对反射光谱预处理，直接对全波段反射光谱数据处理，不仅筛选出了区分不同作物的特征波段，且运用所选择的波段对作物进行随机森林分类的效果也是最优的。  结论  随机森林法选择的波段（550、2 490、370、770、560、380、540、530、570、350 nm）不仅能区分不同作物，还能反映农作物生化属性的不同，使得用于分类的波段及分类方法体现了不同作物间物化性质的不同，在展现高光谱遥感识别农作物优势的同时，也为大面积农作物遥感精细分类提供借鉴。     

森林景观遥感的兴起

森林景观是支持林业的基础,而遥感又为森林景观研究提供了大量最有力的技术基础,且具有以下特性:包括森林景观遥感的宏观性、动态性和集成性。可持续发展需要的驱动和技术可行的支持,促进了森林景观遥感的兴起。     

天目山自然保护区的景观分析

利用RS、GIS技术，采用景观生态理论及评价指标，对天目山保护区景观进行分析，结果表明，天目山自然保护区的景观保护完好，人为破坏较少，为保护野生动植物资源及风景文化资源提供了有利条件。     

森林景观遥感的兴起

森林景观是支持林业的基础，而遥感又为森林景观研究提供了大量最有力的技术基础，且具有以下特性：包括森林景观遥感的宏观性、动态性和集成性。可持续发展需要的驱动和技术可行的支持，促进了森林景观遥感的兴起。     

森林景观与可持续林业

森林景观是可持续林业的基础，可持续林业为森林景观的研究指出了方向。着重阐述了森林景观在可持续林业发展中的作用和意义。     

基于包络线法的不同树种叶片高光谱特征分析

高光谱遥感的出现使树种的精细识别成为可能,而高光谱数据具有波段多、数据量大、冗余度大等特点,利用高光谱遥感技术进行树种鉴别时,光谱特征的选择及提取是个非常重要的过程。选择了樟树Cinnamomum camphora,麻栎Quercus acutissima,马尾松Pinus massoniana和毛竹Phyllostachys pubescens 4个树种,利用包络线去除法对ASD高光谱仪实测的原始光谱数据处理,比较原始光谱和包络线去除曲线图,选择差异较大的波段用于识别不同树种,用欧氏距离法检验所选择的波段识别不同树种的效果。结果证明,利用波段较窄的高光谱数据能够挖掘出不同树种的光谱差异,实现不同树种的鉴别;包络线去除法能够有效解决高光谱数据冗余的问题,对4个树种叶片的高光谱进行波段选择,能够将有效波段减少到8个,为484 ~ 493,670 ~ 679,971 ~ 980,1 162 ~ 1 171,1 435 ~ 1 444,1 773 ~ 1 782,1 918 ~ 1 927和2455 ~ 2464 nm,并得到较理想的树种鉴别效果。图5表2参11     

天目山国家级自然保护区毛竹林扩张遥感监测

为解决天目山国家级自然保护区毛竹Phyllostachys pubescens林扩张与生物多样性保护矛盾日益尖锐的问题,应用遥感和地理信息系统技术,监测该自然保护区在1985年,1991年,2003年3个时期毛竹林的面积及其变化。结果显示,区内毛竹林面积以平均4.47 hm.a-1的增长速度迅速扩张,并有继续快速蔓延的趋势,严重蚕食了周围原始植被(特别是阔叶林分),在很大程度上破坏了该自然保护区的生物多样性及珍稀濒危物种的保护。认为毛竹林迅速扩张的原因主要是人为干扰极少,毛竹林盖度大(>79%),林下其他植被更新难等。最后提出了促进生物多样性保护的建议。图2表1参8     

干旱影响下光能利用率模型模拟常绿针叶林总初级生产力的比较

  目的  研究干旱影响下不同光能利用率模型估算常绿针叶林总初级生产力(GPP)的能力,为精准模拟北半球常绿针叶林的GPP提供参考依据。  方法  采用MODIS数据和通量站点观测数据,在8 d尺度上对常绿针叶林的GPP进行参数化建模。首先利用皮尔逊相关系数和随机森林因子评价方法分析GPP各个驱动因子的重要性。使用降水量和潜在蒸散量(PET)构造干湿度指数,对各个站点进行干湿分类。其次在植被光合模型(VPM)的基础上,去除其中的水分参数,得到改进的植被光合模型(VPMsw)。最后定量比较各站点在不同干湿类型下,VPM模型与VPMsw模型拟合GPP的精度。  结果  ①由驱动因子分析可知:GPP与温度、PET相关性较强,与陆表水指数(LSWI)相关性较弱,温度对GPP的重要性大于水分。②与VPM模型相比,VPMsw模型在干旱和半干旱站点拟合GPP的精度有所提高,均方根误差分别减少6.5%和23.4%,在半干旱地区精度提升效果更明显。  结论  干旱影响下,LSWI不能较好地反映干旱和半干旱地区常绿针叶林的水分情况,所以在干旱和半干旱地区,VPMsw模型拟合GPP的精度更高。图3表3参25