弯睾鲫吸虫[Carassotrema flecterotestis(Zhukov,1971)comb.nov.]及其毛蚴发育观察

本文对取自台湾海峡棱鮻 (Lizacarinatus)消化道的弯睾软穴吸虫 (HapalotremaflecterotestisZhukov, 1971)进行重新描述,并对其毛蚴的体外发育进行观察.根据Yamaguti(1971)区分单孔科 (Haploporidae)和叉盘科 (Waretrematidae)的标准,同意李敏敏(1984)将其从单孔科移出并入叉盘科.在与叉盘科已知属比较后,我们发现该吸虫除睾丸形状外,其他主要特征与鲫吸虫属 (CarassotremaPark, 1938)的相似.因此,我们拟将其作为后者的同物异名,并将该吸虫重新命名为弯睾鲫吸虫 [Caras sotremaflecterotestis(Zhukov, 1971)comb. nov. ].实验结果表明:在室温 7~24℃(均值为 15. 3℃)条件下,其虫卵从单个卵细胞到毛蚴孵出共需 12d.     

Molecular identification of ascaridoid nematodes from the deep-sea onion-eye grenadier (Macrourus berglax) from the East Greenland Sea

Macrourus berglax from the East Greenland Sea was studied for the presence of ascaridoid nematodes in 2001, 2002 and 2003. The fishes were collected between 278 and 413 m water depth using a benthopelagic net. Based on the amplification of the internal transcribed spacer ITS-1, 5.8S, ITS-2 and flanking sequences (=ITS+), three ascaridoid nematode species were identified. The prevalence of infestation during the 3 years ranged from 42.9% to 62.9% and 22.9% to 40.0% for the anisakids Anisakis simplex (s.s.) and Pseudoterranova decipiens (s.s.), respectively, and from 28.6% to 60.0% for the raphidascarid Hysterothylacium aduncum. A total of 18 specimens, two of each species and examination year, revealed no sibling species, suggesting a limited distribution of other ascaridoid siblings into the deep sea. The ITS-1, 5.8S and ITS-2 sequences of A. simplex (s.s.) from the East Greenland Sea did not differ from previously published sequence data (GenBank) from other regions in the Atlantic and Pacific oceans. The sequences of P. decipiens (s.s.) corresponded most closely to those of specimens from Richardson Bay, western Pacific, and differed in four positions (0.5%). They corresponded least to those of specimens from Japan (1.5%). The sequence data for H. aduncum differed in two positions in the ITS-1 (0.2%) and three positions in the ITS-2 (0.3%) from sequences from Japan. A high genetic similarity between the regions can be explained by (a) extensive final host migration in the case of A. simplex (s.s.), (b) an overlapping distribution of final host populations along the continental shelves for P. decipiens (s.s.) and (c) a low host specificity and large population size in the intermediate and final hosts for H. aduncum. The occurrence of the identified species in the macrourid fish underlines the potential of cosmopolitan ascaridoid nematodes to distribute not only horizontally but also vertically in the deep sea.     

栉孔扇贝(Chlamys farreri)自然群体遗传多样性的RAPD分析

利用RAPD技术对栉孔扇贝(Chlamysfarreri)的四个自然群体(大连、烟台、青岛、韩国)的遗传多样性进行了分析。12个随机引物在四个群体中共检测到123个位点,其中多态位点109个,多态位点比例为88.62%;四个群体中均未检测到各群体特有的扩增带。韩国、烟台、大连、青岛四个群体的遗传多样性指数(Shannon指数)分别为0.2557、0.2557、0.2344和0.2249,以韩国和烟台群体遗传多样性较高,其次为大连群体,青岛群体最低,但它们之间无明显差异。不同群体的遗传多样性指数的平均数Hpop为0.2427,整个栉孔扇贝自然群体的遗传多样性指数Hsp为0.2503。遗传多样性剖分显示,绝大多数(97%)的遗传多样性是由群体内不同个体间的差异造成的,只有很小部分(3%)的遗传多样性与群体间的遗传分化有关。而采用基于单倍型(等位基因)之间的进化距离的AMOVA分析得到的这两个数据则分别为99%和1%,Φ值为0.010,且P=0.05,表明群体间遗传分化明显程度位于临界值。     

山东省大中型水库水化学性状研究──几种主要水化因子的变化及其在评价水库鱼产力中的作用

本文通过对山东省３８座代表性大、中型水库总氮（ＴＮ）、总磷（ＴＰ）、化学耗氧量、硬度及电导率（λ）五种主要水化因子连续两年（１９８９～１９９０）的调查与研究，探讨了水化因子与水库鱼产力的关系。用反映鲢、鳙生长状况的综合生长指数（ＧＩ）作为水库鱼产力的指标。它与水化因子相关分析表明，总磷是山东省３８座水库鱼产力的主要影响因子。提出ＧＩ与总磷、总氮及电导率等水化因子的逐步回归方程关系非常显著。证明利用水化因子作为水库鱼产力的评价指标是可行的。并指出：同一水库的相同水化因子存在年间差异，其主要原因在于降雨量和水库进水量的不同，鉴于此．同一水库鱼产力也存在年间差异。     

黑河中下游荒漠区植物多样性分布对土壤水分变化的响应

基于对黑河流域中下游荒漠区植被和土壤生境的调查分析,以土壤水分在各调查样地中的差异来反映研究区的生态水文特征,采用种的丰富度和多度来代表荒漠植物多样性研究了荒漠植物,包括隐花植物多样性分布对土壤水分变化的响应。土壤水分变化不仅直接影响着荒漠植物的多样性,而通过影响其它生境因子又间接地影响着多样性的维持。因此,如何维持中下游相对稳定的土壤水分来源是该区荒漠植物多样性保育今后所要面临的挑战。     

生物多样性遥感研究进展

随着遥感技术和新型传感器的发展,遥感已成为目前区域或全球生物多样性研究的重要方法。综述了目前国内外生物多样性遥感研究的最新进展;分析了遥感生物多样性研究的主要理论基础,包括光谱变异假说、生产力假说和种—面积关系理论等;总结了利用高空间和高光谱分辨率遥感数据直接监测生物物种及其多样性的进展与局限性;基于遥感反演的不同环境变量进行生物多样性模拟和预测是目前最常用的方法,对其进行了较详细的分析,并介绍了相关模型的发展。最后,总结了该方法在我国的应用局限,指出增进学科合作、将遥感方法与生态学理论和模型相结合、重视地面验证数据的使用将是生物多样性遥感研究的发展趋势。     

基于免疫粒子群优化算法的影像纹理分类

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。