12种杀虫剂对日本通草蛉不同虫态的毒力及安全性评价

为明确常见杀虫剂对日本通草蛉各虫态的影响,在室内分别采用浸渍法和喷雾法测定了12种(8类)杀虫剂对日本通草蛉卵、幼虫、蛹和成虫的毒性,并评价了杀虫剂对日本通草蛉的毒性风险。结果表明,高效氯氰菊酯对日本通草蛉为极高风险,毒死蜱、吡虫啉、烯啶虫胺和阿维菌素为高风险,溴氰虫酰胺、啶虫脒和氯虫苯甲酰胺为中等风险,噻嗪酮、吡蚜酮、螺虫乙酯和甲氧虫酰肼为低风险;与其他虫态相比,12种杀虫剂对日本通草蛉蛹的毒性均为最低。在害虫生物防治及综合治理中应尽量选用对日本通草蛉毒性低的杀虫剂,以起到保护天敌的作用。     

基于叶绿素评价氟啶胺对几种农作物的生态安全性

对大田栽培作物玉米、棉花、红薯和花生,用喷雾器喷施不同浓度杀菌剂氟啶胺,24 h后测定四种作物叶绿素和类胡萝卜素的含量。结果表明：2 000至3 000倍氟啶胺对花生、3 000倍氟啶胺对红薯和棉花是安全的,而氟啶胺对玉米则几乎是不利的。     

4种纯林空气负离子浓度研究

利用负离子仪对上海市松江区中央公园的4种纯林内的空气负离子浓度进行测定,并通过比较分析,得出如下结果：桂花、紫叶李、蚊母树纯林在5月和7月份的空气负离子浓度日变化曲线呈双峰型,石楠呈单峰型;在6月和8月份紫叶李、蚊母树和石楠纯林日变化曲线相似,几乎平行;不同纯林日平均负离子浓度有差异,相关性分析表明,纯林内的空气负离子浓度与温度和相对湿度的几乎无显著相关性,为合理利用负离子资源提供一定依据。     

毛竹cab-PhE11基因的克隆与序列分析

采用RT-PCR技术和RACE-PCR技术,从毛竹(Phyllostachys edulis)中分离了捕光叶绿素a/b结合蛋白基因cDNA编码区全长,命名为cab-PhE11(GenBank登记号:EU327783)。该基因全长1154 bp,编码区cDNA全长753 bp,编码250个氨基酸。生物信息学分析表明,在cab-PhE11编码的蛋白第62~239位包括典型的捕光叶绿素a/b结合蛋白功能域,还包含1个N-糖基化位点、1个酪氨酸激酶Ⅱ磷酸化位点、5个N-肉豆蔻酸化位点以及1个丙氨酸富集区。序列相似性分析结果表明,cab-PhE11编码的氨基酸序列与玉米、绿豆、拟南芥、烟草等的cab基因有较高的相似性,都在80%以上,该基因属于lhcb6类基因。     

主要栽培措施对烤烟总氮含量的影响

采用五因素二次正交回归旋转组合设计,以株距(X1)、氮肥用量(X2)、打顶时间(X3)、硼肥浓度(X4)、IAA浓度(X5)为研究对象,建立了株距、氮肥用量、打顶时间、硼肥浓度、IAA浓度与烤烟总氮含量的数学模型;解析了数学模型,并给出各因子的理想搭配模式及其适宜取值范围。结果表明:最适宜的栽培组合为株距50 cm,氮肥用量80 kg/hm2,打顶时间为现蕾后10 d,硼肥浓度为6 g/kg,IAA浓度为30 mg/kg。     

植物群落对空气负离子浓度影响的研究

对上海地区常见的21个群落距地面1.5 m的空气正、负离子浓度进行了测试分析,结果表明:群落增加空气负离子浓度极显著高于水泥地,经多重比较发现草坪提高空气负离子浓度的能力最弱,竹类群落提高空气负离子浓度的能力最强;空气质量指数CI值呈正态分布,CI值在0.5～0.7的群落最多;竹类群落的CI最高,均值为0.83,比草坪CI值提高了117%;针叶群落与阔叶群落的CI相近,比草坪CI值提高了70.7%;CI与空气负离子浓度呈极显著正相关,与群落叶面积指数呈显著正相关,与群落优势种的胸径、树高无关;聚类分析结果表明,植物群落可明显改善微环境的空气质量,其中改善空气质量能力较高的群落为群落8、15、16、17等,改善空气质量的能力较差的是草坪、群落12、群落9、群落7.     

基于红光波段冠层SIF降尺度的小麦条锈病遥感监测

为减弱冠层几何结构等因素对传感器探测到的冠层日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF）的影响,探讨了条锈病胁迫下红光波段荧光（Red SIF,RSIF）的响应特性,并以RSIF为自变量构建了小麦条锈病遥感监测的线性回归（Simple linear regression,SLR）及非线性回归（Non-linear regression,NLR）模型。结果表明：叶片尺度RSIF在小麦条锈病遥感监测中具有较大优势,其与小麦条锈病病情严重度（Severity level,SL）间相关系数较远红光波段SIF（Far-red SIF,FRSIF）提高132%,以叶片尺度RSIF为自变量构建的SLR及NLR模型预测DSL与实测DSL之间R2较FRSIF分别增加9.8%、38.9%,RMSE分别降低23.1%、36.4%。此外,降尺度处理能够提高RSIF监测小麦条锈病的精度,叶片尺度RSIF与DSL之间R2较冠层尺度增加126.3%,以叶片尺度RSIF为自变量构建的SLR和NLR模型预测DSL与实测DSL间R2较冠层尺度分别提高114.3%和233.3%,RMSE分别降低16.7%、15.4%。本文提出方法可提高小麦条锈病遥感监测精度,同时对其它胁迫的遥感监测具有一定的参考价值。     

南海中部海域夏季叶绿素a浓度垂向分布特征

根据2014年7月～8月南海中部海域(12N～18N,110E～117E) 调查获得的水柱方向上连续的叶绿素a浓度(Chl-a)数据,分析了南海中部海域夏季Chl-a垂向分布特征。结果表明:1)南海中部海域Chl-a垂向分布呈现先增加后减小的趋势,在30～70 m水层出现Chl-a高浓度区;2)次表层Chl-a最大值(subsurface chlorophyll a concentration maximum,SCM)强度变化为0.94～4.69 mgm-3, 平均为1.90 mgm-3, 是遥感表层Chl-a平均值的18.10倍,SCM深度变化为4～75.36 m,SCM厚度变化为19.01～80.36 m;3)从断面分布来看,局部海域Chl-a垂向分布受到上升流的显著影响,断面A上沿岸上升 流区表现出明显的SCM强度大、深度浅和厚度大的特征, 而断面B上中沙群岛岛礁上升流区同样表现出SCM强度大、深度浅的特征,但是厚度相对较小。     

结合光谱降维的IPSO-SVR水体总磷浓度预测模型

[目的] 选择最优模型对水体中总磷浓度进行预测,为准确、实时、高效检测水资源状况提供支持。 [方法] 以2021年在长江中下游武汉—安徽地区采集的水质样本作为研究对象,首先,对采集到的长江光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作以便统一数据的范围和均值点,并使用核主成分分析(KPCA)技术对预处理后的光谱数据进行降维操作。选取方差解释率为99.6%下的6个特征向量进行后续预测模型的训练,接着在原有粒子群算法的基础上引入自适应惯性权重更新公式和遗传—模拟退火变异思想,提高算法的寻优能力。使用改进的粒子群优化算法对支持向量回归模型中的超参数组合进行寻优,对支持向量回归模型使用输出的结果进行预测模型的训练,最后使用测试集数据进行总磷浓度的预测。 [结果] 提出了一种结合光谱降维的改进粒子群优化算法(IPSO)结合支持向量回归(SVR)的水体总磷含量预测模型。通过和当前预测性能较好的几种机器学习模型进行精度的比较发现,该试验模型对长江水体总磷浓度进行预测时决定系数(R²)为0.973 920,均方根差(RMSE)为0.003 012,平均绝对误差(MAE)为0.002 105。 [结论] 使用光谱数据结合降维技术、粒子群优化算法和机器学习模型的算法融合模型检测水体总磷浓度可行性强,精确度高,且拟合效果良好。     

茶产业集聚的实证研究

产业集聚是经济发展过程中所表现出的一种空间聚集和地方专业化的经济现象。利用区位商LQ系数和产业地理集中指数对安徽省茶产业2002~2006年的集聚情况进行效益分析。结果表明,安徽茶产业具有明显的产业集聚现象,且主要集中在皖南和皖西地区,并通过其回归分析模型验证了茶产业的集聚水平与产业的发展高度正相关。