青蛤(Cyclina sinensis)IKK基因的克隆及其在鳗弧菌(Vibrio anguillarum)刺激下的表达分析

利用构建的青蛤(Cyclina sinensis)转录组文库,筛选到青蛤IKK基因的类似序列。经设计引物克隆比对后确认为CsIKK基因。利用生物信息学软件在线对该基因进行结构分析。采用PCR技术克隆基因,并使用实时荧光定量PCR技术克隆得到CsIKK基因在青蛤五个不同组织中的表达情况及在鳗弧菌(Vibrioanguillarum)的刺激下IKK基因在青蛤血淋巴中的时序性表达情况。综合结果得到, CsIKK基因序列开放阅读框长2298bp,编码765个氨基酸。IKK基因在青蛤的血淋巴、外套膜、闭壳肌、肝脏、性腺和鳃六个组织中均表达,在血淋巴中表达量最高。青蛤IKK基因在鳗弧菌胁迫下表达量在6h时达到最大值,与对照组相比差异极显著(P0.01),表明该基因所指导的蛋白是青蛤重要的免疫信号通路蛋白。     

西沙群岛基底火山碎屑岩中单斜辉石的矿物化学特征及其地质意义

本文利用电子探针对南海西沙群岛琛航岛珊瑚礁底部火山碎屑岩中的单斜辉石矿物的化学特征进行了研究。结果表明,该单斜辉石属于富钙透辉石,部分有正环带结构,从核部到边部Ca、Fe、Ti的含量逐渐增加,是岩浆正常结晶顺序的反映,说明该区域的岩浆演化是向着富Ca、Fe、Ti方向发展的。主量元素数据显示,单斜辉石具有低Si高Al的特征(SiO₂=41.40%～48.44%,Al₂O₃=5.54%～10.20%),且AlⅣ含量较高,说明母岩浆为不饱和碱性岩浆系列;此外,单斜辉石Ca含量偏高,Ca/(Ca+Mg+Fe)值在46.1%～51.4%之间,推测是母岩浆的高Ca含量导致了大量高钙辉石的产出。结合西沙海域的地震和构造资料,推测琛航岛珊瑚礁的基底是玄武质火山碎屑岩组成的平顶状海山,系岩浆穿过断裂发育的岩石圈层在西沙群岛的海底喷发,随后火山碎屑物质经过堆积、固结作用而形成;该火山碎屑岩的原岩为板内碱性玄武岩。     

中国碱蓬属Suaeda植物研究中的分类学错误

以纠正碱蓬属Suaeda盐生植物研究中广泛存在的分类错误为目的,针对碱蓬属研究中因缺乏正确的种属鉴定与使用错误种名等导致无法确定研究对象是何植物,使研究结果丧失确定性和科学价值的问题,通过对相关错误文献的梳理,对包括《中国高等植物图鉴》在内的有关碱蓬属植物研究文献进行了初步分析,指出了有关碱蓬属植物研究中的同物异名、同名异物以及中文名与拉丁名错乱等问题并予以纠正。对提高碱蓬属植物研究的科学性与可靠性具有重要参考价值。     

西太平洋马里亚纳海沟附近海山的金相柳珊瑚属(珊瑚虫纲:软珊瑚目:金柳珊瑚科)二新记录种

为探究热带西太平洋海山生物多样性,2016年利用"发现"号遥控无人潜水器(ROV)对西太平洋马里亚纳海沟附近的M2海山进行了采样调查,其中获得了3个深水金相柳珊瑚样本。通过光学显微镜和扫描电镜观察,鉴定其为黑发金相柳珊瑚Metallogorgia melanotrichos(WrightStuder,1889)和长刺金相柳珊瑚Metallogorgia macrospina Kükenthal,1919。这两种金相柳珊瑚均为该区域的新记录种,对其作了详细的形态描述,并依据特征性状对该属所有物种作了分类检索。     

高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。     

京津冀地区植被时空动态及定量归因

作为气候变化的敏感指示器,植被的物候、生长、空间分布格局等特征及其动态变化主要取决于气候环境中的水热条件,因此在气候变化背景下,气候-植被关系成为了全球变化研究的前沿和热点问题。本文综合平均温度、降水、水汽压、湿度、日照时数、SPEI等气候因子,坡度、坡向海拔等地形因子及人为活动因子,应用地理探测器方法针对2006-2015年京津冀地区不同季节NDVI、不同地貌类型区、不同植被类型区生长季NDVI的定量归因研究,揭示了过去10年间植被时空分布格局,及植被对气候、非气候因素响应的季节差异与区域差异,以期为生态工程的建设与修复提供参考意义。趋势分析表明：①2006-2015年京津冀地区NDVI呈现增加趋势,但存在显著的空间差异,如山地生长季NDVI的增长速率大于平原、台地、丘陵等地;②基于地理探测器的定量归因结果表明,降水是年尺度上NDVI空间分布的主导因子（解释力39.4%）,土地利用与降水的交互作用对NDVI的影响最为明显（q=58.2%）;③NDVI对气候因子的响应存在季节性及区域性差异,水汽压是春季NDVI空间分布的主导因子,湿度是夏、秋两季的主导因子,土地利用是冬季的主导因子;④影响因子对生长季NDVI的解释力因不同地貌类型区、不同植被类型区而差异显著。     

卷积神经网络在SAR遥感海冰分类中的应用可行性分析

分别介绍了卫星遥感海冰监测、分类的传统方法,以及卷积神经网络在遥感影像分类识别中的应用成果。尝试将在图像识别、语言检测等方面取得成功的卷积神经网络算法应用在海冰图像分类中,利用其能够应对非线性、网络结构简单、可并行运算等能力去解决海冰数据分类问题。     

黄河三角洲地区GF-3雷达数据与Sentinel-2多光谱数据湿地协同分类研究

黄河三角洲湿地的动态变化监测对湿地资源合理利用、开发保护具有重要意义。采用C波段全极化高分三号（GF-3）合成孔径雷达数据与欧洲空间局哨兵二号（Sentinel-2B）多光谱数据,分析了黄河三角洲湿地7类地物的光谱、指数、极化散射以及纹理等特征信息,分别基于最大似然法（maximum likelihood,ML）、决策树（decision tree,DT）、支持向量机（support vector machine,SVM）方法实现了有监督分类,评估了两者协同与单独应用于湿地地物分类与识别的能力,结果表明,两者协同分类时,其总体精度分别可达90.4%、95.4%、95.7%,均明显高于两者单独分类的结果,证明了GF-3雷达数据与多光谱数据在湿地协同分类方面的可靠性和应用潜力。     

大沽河口湿地变化的遥感监测

遥感影像分类是遥感影像应用研究的重点。本文以大沽河口湿地为研究对象,利用2009年到2017年的Landsat ETM+和OLI影像,使用支持向量机分类法对研究区域中的河流、盐田、养殖区、耕地、建设用地、滩涂进行分类,分类结果的总体分类精度达到98%,Kappa系数达到0.98,表明该方法在湿地分类方面具有很大应用潜力。对分类结果的面积进行统计分析并研究其变化原因,结果显示,该区域受人类活动和自然因素双重影响,这九年来建设用地、河流面积分别增加772.27hm2、75.30hm2,耕地、养殖区面积分别减少了39.54hm2、522.95hm2。