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2016 38?nbsp; ?

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林学
摘要:
本文?株野生型白桦为母本??5S∷BpAP1转基因白桦及1株野生型白桦为父本进行杂?调查杂种子代的生长发育、开花结实特?分析外源AP1基因在T1代白桦中的遗传稳定性及分离规律。结果表昍BpAP1基因的插入对转基因植株的花粉活力略有影响,BpAP1基因可遗传给T1代的部分个体,遗传比例?6%~58%之间,经?检?BpAP1基因的分离比符合孟德尔分离定徊遗传了BpAP1基因的白桦子代与父本一样仍然呈现出提前开花结实、明显矮化的特点,?年生?年生的高生长仅为野生型白桦杂种子代的44.19%?8.92%;T1代白桦存?种完全不同的表型,据此能够简便快捷地判断出杂种子代是否携带有BpAP1基因。该研究证明了外源AP1基因可以通过有性生殖的方式稳定地遗传给子代,获得的转基因白桦杂种子代能够提早开花结?因此35S∷BpAP1转基因白桦可作为研究白桦性状遗传规律的亲本材料、/span>
摘要:
运用10对SSR引物对油松无性系种子园内3个配置区?3个无性系(无性系亲本之间有重??20个子代进行研?选择?配置区的亲子代群体进行固定配置与交配系统关系的研究。结果发?有限种群固定配置油松种子园的无性系具有较高的遗传多样?子代保留了亲本所有的等位基因,且子代群体的等位标记数多于亲?说明子代与亲本具有同样高的遗传多样?而且高于亲本;在分析第9配置区的交配系统??0%的置信度?配置区内异交率达到了100%,这说明固定配置下油松种子园的交配系统以异交为为邻居花粉距离(即距离小?.07 m)传播的交配成功率?1.90%;传播距离40 m以内的交配成功率达到?1.43%,距离大于40 m的交配成功率达到?.67%,说明固定配置区内的花粉空间传播范围比较均匀,花粉传播范围广泛。对于配置区间的基因交流研究,我们发现各配置区均有来自其他2个配置区不同程度上的花粉影响,说明各配置区间的基因交流相对充分。另?我们发现种子园的外来花粉影响率达到了11.88%、/span>
摘要:
采用相关序列扩增多态性分子标记方??个省?3个种源的刨花润楠进行遗传多样性分析。结果表昍1)12对引物组合共扩增?57条带,其中115条为多态性条?占总条带数?3.24%;2)12对引物的多态性指数介?.406?.502,平均值为0.476;3)通过分子方差分析发现,刨花润楠种源内差异占总差异的72.19%,种源间差异占总差异的27.81%,种源内差异为刨花润楠差异的主要来溏4)基于遗传距离的聚类分析显?23个种源的刨花润楠可分?籺?类为湖南、广东、广西的所有参试种源和江西多数种源,?类为浙江参试?个种??类为江西婺源和安徽黄?个种??类为福建参试?个种?分类结果表现出明显的地理趋势。本研究结果为刨花润楠种质资源的保存及良种选育提供了一定理论基础、/span>
摘要:
采用16S rRNA基因文库 illumina Miseq技术测序对松材线虫内生细菌群落的宏基因组进行初步分?文库显示优势菌群为黄单胞菌科(22.41%)、鞘脂杆菌科(17.66%)、丛毛单胞菌?14.71%)、根瘤菌?10.17%)。采用稀释平板法,从松材线虫体内分离出5株内生细菌。利用形态学、生理学?6S rRNA 序列特征等对这些内生细菌进行了分类鉴定。研究发现这些内生细菌在体外均显示较强的杀线虫活?其中克雷伯氏菌属sct5的杀虫活性最?作用4 d松材线虫的死亡率即可达到100%。该细菌产生毒性蛋白酶并在体外快速形成生物膜。进一步研究发?该内生细菌与杀线虫芽孢杆菌B16之间具有强亲和?混合2个菌株sct5+B16作用1 d对松材线虫的防效?5?明显好于单菌株sct5 (60?和B16(40?。而另一内生细菌肠杆菌属sct29与B16存在拮抗关系,两者不亲和,混合菌株sct29+B16作用1 d对松材线虫的防效仅为13%。本研究首次系统地报道了松材线虫可培养内生细菌的杀虫活性及其与杀线虫芽孢杆菌B16的亲和关?对研制开发组合生防菌剂、提高生防菌株的稳定性等奠定理论基础,本研究从新的视角阐释了松材线虫内生细菌与病原细菌之间的互作关系、/span>
摘要:
为探明热带季节雨林土壤溶解态有机碳(DOC)、溶解态氮(DN)的时空动态及与土壤温、湿度和土壤酸度的关?本研究在西双版纳热带季节雨林开展了土壤剖面DOC和DN含量的研?在同一自然年度,在雾凉季(1?,干季(3?,雨季前期(5?,雨季中期(8?,雨季后期(10?,?~20?0~40?0~60?0~80?0~100 cm分层采集土壤样品,测定土壤DOC和DN含量、土壤温、湿度和酸度。结果表昍西双版纳热带季节雨林土壤DOC和DN含量?~60 cm随深度增加而逐层递减,?0~100 cm则随着深度增加而增?总体表现为表层DOC和DN含量较深层土壤含量高的剖面特征。热带季节雨林各层土壤的DOC和DN的季节动态并不完全一?呈雨季中后期?干季低的季节特征。即DOC含量季节差异显著的土层为0~20?0~40 cm,而DN含量仅在0~20 cm土层季节差异显著;土壤温湿度与DOC和DN的关系存在着层间差异,?~20?0~40 cm土壤DOC的含量与土壤湿度呈显著正相关关系;20~40 cm的DOC含量与土壤温度呈显著正相关关糺0~20?0~100 cm土层的DN含量与土壤湿度有显著的正相关关系;?~20 cm土层的土壤温度与DN含量呈显著正相关关系;热带季节雨林土壤DOC和DN的含量与土壤酸度的关系不显著。以上结果表明热带季节雨林各层土壤的DOC和DN对温、湿度和酸度的反馈不同、/span>
摘要:
为了揭示马尾松人工近自然改造作业下树种间的关系,本文主要分析了近自然改造林分内马尾松的种内种间竞争强度,以期为营造近自然混交林和人工林近自然作业法提供参考和理论基础。基于广西热带林业实验中心人工马尾松近自?种改造实验林20个固定样地的2014年复测数?A1~A4:不同采伐强度补植树种的改造混交林,A5:未改造马尾松对照纯林,每种改造模式各4个固定样?,利用Voronoi图确定了林木的生长空间和竞争邻木,运用Hegyi单木竞争模型对改造混交林总体竞争强度、改造混交林和对照纯林中马尾松种内种间竞争强度进行了数量分析。结果表昍1)改造混交林中马尾松和主要补植树种竞争排序为:红锥灰木莲大叶栎马尾松香梓楠格木,不同改造模式平均竞争指数排序为:A1A3A4A2?)改造混交林对象木马尾松共计212?其他竞争?36?对照纯林马尾松共?90株。对照马尾松纯林竞争指数?59.51,远大于改造混交林中马尾松竞争指数(166.98),适当强度的采伐有效地降低了林分内马尾松的竞争压力,马尾松纯林中只存在种内竞?改造混交林中马尾松种内竞争指数大于种间,各占54.65%?5.35%?)混交林与纯林中马尾松种内竞争差异显著,竞争指数随胸径增大而逐渐减小;各径级内平均竞争指数,改造混交林均小于对照纯林?)速生树种对马尾松最先产生种间竞争压?马尾松与主要竞争木竞争关?CI1)排序丹大叶栎灰木莲红锥香梓楠鸭脚木山油麻安息香格木黄毛?改造混交林各模式间马尾松种间竞争差异不显著?)马尾松竞争指数随胸径的增大不断变?改造混交林总竞争指数、种内竞争指数以及对照纯林总竞争指数与马尾松胸径分别符合幂函数、双曲线函数和对数函数的关系;当马尾松胸径大于25 cm?混交林与纯林内马尾松受到的竞争压力均逐渐减小趋于平缓;小于25 cm?马尾松受到的竞争压力较大。通过分析马尾松近自然改造林分内树种竞争关系可知,基于近自然经营理论的人工纯林改造利用有效的干扰木采伐和合理的树种补?能够有效降低马尾松的竞争压力,同时促进补植树种的生长和天然更新,引导林分的正向演?形成复层异龄混交?证明了近自然改造的合理性与可行性、/span>
摘要:
采用直接收获法、快速灰化法和量热法对引进的4?个能源柳无性系(钻石柳AS625、AS287,旱白柳AAUSC、AAUSL,欧洲红皮柳AFC190、AFC189,毛枝柳ASV1)?个对照本地柳(旱柳和杞?的生物量、灰分含量、去灰分热值和能量现存量进行研究。结果表昍以AAUSC的生物量最??2.9 t/hm2,其次是AAUSL,生物量为65.13 t/hm2,AS287的生物量最?仅为4.31 t/hm2。不同器官的灰分含量丹树叶8.28%?2.70%,树枝1.98%?.17%,?.51%?.82%;去灰分热值为树叶15 636.29?8 840.77 J/g,树枝18 162.30?9 124.39 J/g,?7 219.71?8 756.31 J/g?个能源柳无性系不同器官的灰分含量和去灰分热值差异均极显?P0.01)。引进的能源柳中能量现存量最高的无性系为AAUSC(15.84108 kJ/hm2),其次为AAUSL(11.88108 kJ/hm2),AS287最?0.77108 kJ/hm2)。能源柳的能量现存量为乔木柳高于灌木?引进的能源柳高于本地柳、/span>
摘要:
土壤抗蚀性是评价土壤抵抗侵蚀能力的重要参数之一,植被恢复过程可引起土壤抗蚀性变化。本文通过野外调查与室内分?运用主成分分析法对不同林龄新银合欢人工林土壤抗蚀性进行综合研究。结果表昍1)随着林龄的增?新银合欢人工林土壤的通透性和结构稳定性变?土壤细颗粒含量增?土壤的养分含量有所降低;2)不同林龄新银合欢人工林土壤抗蚀性综合指数大小表现为:10年生 16年生 27年生,这说明随着林龄的增?蒋家沟泥石流频发区新银合欢人工林土壤抗蚀性呈下降的趋劾3)表征土壤抗蚀性的13个指标可简化为:土壤密度、最大持水量 0.25 mm水稳性团聚体含量、黏粒含量、粉粒含?个指?以此为自变量,以土壤抗蚀性综合指数为因变?进行回归分析得出的评价模型为Y=?.691X1+0.054X2+0.700X3?.425X4?.189X5?2.511,线性拟合程度较好。研究结果可为泥石流频发区土壤抗蚀性的后续研究及评价指标体系的构建提供参考、/span>
摘要:
明确界定以经营单位级城市森林为研究对?对城市森林研究进展和国内外森林可持续经营指标体系进行研究分析和总结归纳,结合广州城市森林经营单位的实际情?通过Delphi法和目标法构建了一?个层?0个指标的城市森林可持续经营指标体系。利用研建的指标体系对广州市流溪河国家森林公园、大岭山林场和大夫山森林公园可持续经营状况进行评?得出综合评价指数分别?.860 2?.876 2?.874 7,均属于可持续经营状态。在此基础上对影响广州城市森林可持续经营的制约因素进行分析,并提出城市森林可持续经营对策、/span>
园艺?/a>
摘要:
以探明牡丹与芍药远缘杂交结实率低的原因为目标,以芍药‘朱砂判’为母本,以牡丹‘凤丹白’、‘岛大臣’、‘正午’、‘姚黄’为父本,并以芍药品种‘Kansas’为对照父本进行人工杂交,采用培养液培养法测定父本花粉萌发?用苯胺蓝染色?在荧光显微镜下观察父本花粉在母本柱头上萌发及花粉管生长的过程。结果显礹‘朱砂判’在开花第4天为最佳授粉期;离体状态下花粉萌发率由高到低为‘Kansas’、‘岛大臣’、‘凤丹白’、‘姚黄’、‘正午‘‘岛大臣’及‘Kansas’作父本的组合花粉管能够到达子房,其他组合花粉管都未到达子?并观察到一些异常的花粉管形?花粉管生长过程中还伴随着一系列胼胝质反应。表明受精前障碍是影响牡丹与芍药组间远缘杂交的主要原因之一、/span>
林业工程
摘要:
为探索新型嵌入件螺母的可行?以预埋螺母类型为单一变量,系统研究了T型和L型结构下,5种常用预埋螺母和2种新型嵌入件螺母对偏心连接件接合性能的影?对比各连接方式的破坏弯矩、刚性效率、破坏特征等。结果表昍1) 各预埋螺母的破坏弯矩:嵌片嵌入件≈柱体嵌入件>梯形螺母≈内外牙螺母>尖刺螺母>四爪螺母>尼龙胶塝2) 各预埋螺母的刚性效玆内外牙螺母>嵌片嵌入件≈柱体嵌入件≈梯形螺母>四爪螺母>尼龙胶塞>尖刺螺毌3)7种预埋螺母的破坏弯矩和刚性系?T型构件较L型分别高?6.7%?6.8%;4)嵌入件螺母主要破坏特征为三合一连接杆和偏心轮的形变破坏,常用预埋螺母大多为预埋螺母拔出导致的木材撕裂破坏或局部挤压破坎5)柱体嵌入件螺母T型连接方式中,在仅更换破坏的连接杆和偏心轮情况??次破坏较?次破坏破坏弯矩仅下降3.1%。预埋螺母类型对偏心连接件破坏弯矩影响显?嵌入件预埋螺母较常用预埋螺母破坏弯矩大、刚性效率高,可通过更换破坏五金件实现板件的重复利用,具有明显的优势和可行性、/span>
摘要:
并联式曲线送料平台是用于实现细木工带锯机曲线切割的自动进给平台,由于该机构运动支链多,机构误差?难以实现平台末端位姿的精确进给。为了实现并联式曲线送料平台的末端位姿误差补?本文从连杆运动学位姿建模出发,利用机构运动学逆解的分析方?得到各关节参数与送料平台位姿参数关系方程,再运用尺寸矢量链法建立机构误差、机构参数与动平台位姿误差的误差正解数学模型,分离得到与动平台位姿参数有关的误差传递矩?最终得到由各轴驱动来补偿平台机构误差的方法。运用该方法对并联式曲线送料平台误差实例进行计算分析,结合MATLAB计算得到送料平台各轴随加工曲线变化的误差补偿实际?数值导入到各轴进给补偿程序中对曲线送料平台试验机进行实验验证。结果表昍并联式曲线送料平台机构误差补偿方法有效地减小了末端执行机构的位姿误差。未补偿前并联式曲线送料平台工件运动曲线X轴、Y轴方向最大误差为3 mm,绕Z轴最大旋转误差为3°;补偿后工件运动曲线X轴、Y轴方向最大误差在1 mm以内,绕Z轴最大旋转误差在1°以内。说明本方法能够显著提高并联式曲线送料平台的精?有效地补偿并联式曲线送料平台的机构误差、/span>
摘要:
将樟子松多酚分别与明胶和大豆分离蛋白进行复合,研究松多酚与蛋白质复合反应的优化条件,采用红外光谱和差式扫描量热法(DSC)对产物性质进行分析。结果表昍樟子松多?明胶复合反应的优化条件为多酚-明胶质量比为2?,温度40 ?时间30 min,pH 7,此条件下复合率达70.35%;樟子松多?大豆分离蛋白复合反应的优化条件为大豆分离蛋白-多酚质量??,温度30 ?时间20 in,pH5,此条件下复合率达47.21%,松多?明胶的复合率明显高于多酚-大豆分离蛋白的复合率(P0.05)。红外光谱结果表昍樟子松多酚和蛋白质发生交?引起OH伸缩振动,? 600~3 200 cm-1产生强吸?复合后OH、NH、CH、SH等基团明显变化。DSC结果表明多酚与明胶和大豆分离蛋白的复合使产物热变性温度提高、/span>
摘要:
深度学习已成为图像识别领域的研究热点。本文以植物叶片图像识别为研究对?对单一背景和复杂背景图像分别给出了优化预处理方桇设计了一?层卷积神经网络深度学习系统分别对Pl@antNet叶片库和自扩展的叶片图库?3 293张简单背景和复杂背景叶片图像进行训练和识?并与传统基于植物叶片多特征的识别方法进行了比较分析。实验证昍本文提供的CNN+SVM和CNN+Softmax分类器识别方法对单一背景叶片图像识别率高?1.11%?0.90%,识别复杂背景叶片图像的识别率也能高达34.38%,取得了较好的识别效果。利用本文实现的分层卷积深度学习识别系统在数据量大而无法做出更多优化的情况?叶片图像的识别率更高,尤其是针对复杂背景下的叶片图?取得了极佳的识别效果、/span>
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