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91.
92.
中国明对虾2个群体的杂交子一代早期分析 总被引:2,自引:0,他引:2
目前,对虾研究主要集中在基础遗传学和遗传改良的潜力研究等方面[1,2].不同的地理群体代表不同的遗传资源,尤其是对虾人工养殖迅速发展的情况下,对不同的群体生长发育性状特点进行评估是非常重要的.遗传改良的目标是提高对虾人工养殖群体的产量,这就需要育种计划不仅要建立在对虾自然群体相关性状差异的研究上,还需要进一步了解不同发育阶段主要经济性状的遗传特性.对虾幼体生长情况和存活率一直都是养殖者和科学工作者关注的问题.已经有研究证明美国大西洋牡蛎和港湾扇贝群体间在幼体生长发育和存活率方面存在遗传差异[3,4].杂种优势在生物界是一个普遍的现象. 相似文献
93.
本研究以种群生命表为基础,对位于广西珍珠湾内的桐花树(Aegiceras corniculatum)种群、白骨壤(Avicennia marina)种群、秋茄(Kandelia obovata)种群和木榄(Bruguiera gymnorrhiza)种群采用径级法及匀滑技术,编制种群特定时间生命表,绘制种群存活曲线、死亡率和消失率曲线,进行种群数量动态变化和时间序列分析。结果表明:(1)白骨壤种群、秋茄种群和木榄种群年龄结构呈倒"J"形,种群趋于Deevey-II型,即增长型,主要集中在I龄级,存活曲线、死亡率和消失率曲线均呈现出更新层死亡率较高的特征;(2)桐花树种群年龄结构呈"金字塔"形,属于Deevey-I型,为衰退型,更新层个体数量少,种群总体不具备显著增长性幅度;(3)4种红树种群的数量变化动态指数Vpi和V′pi均大于0.00%,种群稳定但易受外部环境影响;(4)在未来2、4、6、8个龄级时间后,4种红树种群中老龄级个体能够得到不同程度的补充。 相似文献
94.
近年来, 计算机模式识别技术因其识别结果准确、快速, 而不断被用于生物判别邻域。本文利用MATLAB软件实现动量自适应BP神经网络(back propagation neural networks)对西北印度洋、中东太平洋和南海3个海区的鸢乌贼角质颚及其胴长进行模式识别。研究结果显示, 训练成型的神经网络收敛误差仅为4.416×10-2, 加入动量和自适应学习率的BP神经网络对鸢乌贼地理种群的识别率有显著提高。3个海区的正确识别率分别为100%、88.89%和94.12%, 总成功率为 93.24%, 说明角质颚外部形态和胴长可用于鸢乌贼地理种群的区分。而BP神经网络的其他学习算法, 如梯度下降法、单一动量法和单一自适应法的总识别率分为74.32%, 77.03%和87.84%。本研究的识别效果稳定, 对于大样本训练集的识别率也高达92.77%, 为头足类的种群判别提供了新的方法和思路。 相似文献
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磷(P)是水生态系统生产力的限制因子,因此,在水体富营养化治理的过程中,许多地方采取了有效的措施控制流域P的排放;但氮(N)来源复杂,难以有效控制,导致湖泊外源的N∶P负荷比日益扩大.植物的生长需要合适的N∶P比,因此,外源N∶P负荷比的增加可能会对沉水植物的生长产生影响.采取控制实验,将刺苦草(Vallisneria spinulosa)栽种于塑料桶中,每隔3 d添加1次N、P营养盐,实验设置5个处理,P外源性负荷量固定为4 mg/(m~2·d),N外源性负荷量分别为0、40、80、120、160 mg/(m~2·d).实验周期为80 d.结果显示:随着N∶P负荷比的增加,刺苦草的叶干重、植株总干重、根干重、叶N及总N含量、叶片数、叶P及总P含量等指标基本保持不变或略有增加,单株总根长、根茎长度、块茎干重和无性系小株数目则呈现下降趋势.结果表明:随外源N∶P负荷比的增加,刺苦草个体生长指标总体呈现不变的趋势,但与种群扩张潜力相关的指标如根茎长度、块茎干重和无性系小株数目等则呈现下降趋势;刺苦草体内累积的N随外源N∶P负荷比的增加而增加,但P的累积保持不变.说明N∶P负荷比的增加对刺苦草个体生长影响不大,但对种群扩张不利;刺苦草对P的吸收也并不随N∶P比的增加而改变. 相似文献
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97.
群落物种组成及种群分布格局特征是揭示种群发展趋势及与环境相互关系的基础.以滇西北剑湖湿地海菜花群落为对象,采用样方法与扩散系数法对其物种组成与种群分布格局进行研究.结果表明:群落共有物种18种,分属12科、14属,包括沉水、漂浮、浮叶及湿生4类生活型;海菜花(Ottelia acuminata)、豆瓣菜(Nasturtium officinale)、马来眼子菜(Potamogeton malaianus)和草茨藻(Najas graminea)呈集群分布,其余种群呈随机分布;海菜花种群个体间拥挤效应最大,种内竞争最为激烈.保育海菜花种源、开展流域和生境治理以减缓湖泊沼泽化进程,是目前剑湖海菜花群落保护的当务之急. 相似文献
98.
沙坡头人工植被区中的油蒿种群动态与稳定性 总被引:2,自引:3,他引:2
利用种群生态学中的年龄结构、静态生命表和种群动态指数对沙坡头包兰铁路北侧1964年和1981年沙地人工植被区中的油蒿种群结构动态进行分析,发现1981年区和1964年区的油蒿种群都属于增长型,但1981年区的增长性大于1964年区,也就是说,随着人工植被建立的时间延长,油蒿种群结构由快增长型转向慢增长型.因此,沙地中的油蒿种群的动态趋势是由快增长向慢增长,以及衰退方向演变,最终有从人工植被区中消失的趋势.同时,油蒿种群结构的增长型是油蒿能长期存在的种群生态学原因,是它具有适应干旱、半干旱区的沙地生境的生物学特性所决定的. 相似文献
99.
为了揭示沙质海岸带天然植被中潺槁树种群生命过程,对福建东山岛沙质海岸带不同风水林的潺槁树群落进行调查和数据统计,通过编制种群生命表,绘制存活曲线、死亡率曲线、亏损度曲线、死亡密度函数曲线、积累死亡函数曲线和危险率函数曲线,分析了其种群的年龄结构及动态变化.结果表明:山只村潺槁树种群具8个龄级,黄山村具7个龄级,两者年龄结构皆呈反J分布型,而后姚村具6个龄级,不呈反J分布型,但三者都属于增长型种群;山只村和后姚村潺槁树种群存活曲线都属于Deevey-Ⅱ型,前者呈现2个死亡高峰,后者呈现3个死亡高峰,而黄山村属于Deevey-Ⅲ型,呈现2个死亡高峰;4个生存函数值(生存率、积累死亡率、死亡密度、危险率)均说明3片风水林潺槁树种群具有前期增长、后期稳定的特点. 相似文献
100.
马氏珠母贝(Pinctada martensii)2个不同地理种群遗传变异的EST-SSR分析 总被引:2,自引:1,他引:1
应用17个EST-SSR位点分析表明,马氏珠母贝印度种群和三亚种群的平均FST值为0.486,两个种群的分化程度高;三亚种群的等位基因数为1—6,有效等位基因数为1.0—3.3;印度种群的等位基因数为2—7,有效等位基因数为1.1—3.3;三亚种群和印度种群的平均有效等位基因数分别是1.8和1.9;三亚种群和印度种群的等位基因丰度分别为3.16和3.39;印度种群无论是期望杂合度(HE)还是观察杂合度(HO)都高于三亚种群,印度种群的期望杂合度和观察杂合度分别是0.42和0.16;三亚种群的期望杂合度和观察杂合度分别是0.38和0.15;三亚种群与印度种群的Nei’s遗传距离为1.119。两个种群都保持了中等水平遗传多样性。由于两个种群高度的遗传分化和保持丰富的遗传多样性为开展两个种群间杂交及获得杂种优势奠定了基础。 相似文献