青岛农业大学学报(自然科学版)第五届编辑委员会
基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展
㊀山东农业科学㊀２０２４ꎬ５６(４):１７２~１８０ＳｈａｎｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ㊀ＤＯＩ:１０.１４０８３/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－４９４２.２０２４.０４.０２２收稿日期:２０２３－０３－３０基金项目:山东省自然科学基金项目(ＺＲ２０２１Ｍ０５５)ꎻ国家重点研发计划课题(２０２１ＹＦＢ３９０１３０３)作者简介:曾世伟(２０００ )ꎬ男ꎬ硕士研究生ꎬ主要从事农业遥感研究ꎮＥ－ｍａｉｌ:１４２２１８０４２６＠ｑｑ.ｃｏｍ通信作者:侯学会(１９８５ )ꎬ女ꎬ博士ꎬ助理研究员ꎬ主要从事农业遥感研究ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｓｘｈｏｕｘｈ＠１２６.ｃｏｍ王宗良(１９８６ )ꎬ男ꎬ博士ꎬ副教授ꎬ主要从事光纤传感研究ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｗａｎｇｚｏｎｇｌｉａｎｇ＠ｌｃｕ.ｅｄｕ.ｃｎ基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展曾世伟１ꎬ２ꎬ侯学会２ꎬ王宗良１ꎬ骆秀斌２ꎬ巫志雄１ꎬ２ꎬ王宏军１(１.聊城大学物理科学与信息工程学院ꎬ山东聊城㊀２５２０００ꎻ２.山东省农业科学院农业信息与经济研究所ꎬ山东济南㊀２５０１００)㊀㊀摘要:作物表型参数是由基因和环境因素决定或影响的作物生理㊁生化特征和性状ꎮ通过获取不同环境㊁不同生长时期的作物表型信息ꎬ可直观了解作物生长状况ꎬ以及时调整栽培管理措施ꎬ保障作物高效生产ꎮ无人机搭载ＲＧＢ相机㊁光谱相机㊁激光雷达等传感器ꎬ可充分发挥灵活性好㊁获取数据效率高㊁成本相对较低等优势ꎬ实现作物表型参数信息的高效获取ꎬ同时ꎬ快速发展的图像处理和识别分类技术又为无人机遥感获取的作物表型参数信息提供了有效的处理和分析方法ꎬ从而使得作物监测更加便捷㊁高效ꎮ本文总结了无人机遥感获取作物表型参数信息的流程与方法ꎬ概括了基于无人机遥感开展作物株高㊁冠层覆盖度㊁叶面积指数㊁水分胁迫㊁生物量㊁产量等表型参数研究的现状ꎬ并对无人机遥感技术在作物表型参数信息解析方面的应用前景进行了展望ꎬ以期为充分发挥该技术在农业生产中的作用提供参考ꎮ关键词:无人机遥感ꎻ作物表型参数ꎻ作物监测中图分类号:Ｓ１２７㊀㊀文献标识号:Ａ㊀㊀文章编号:１００１－４９４２(２０２４)０４－０１７２－０９ＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒｅｓｓｏｆＯｂｔａｉｎｉｎｇａｎｄＵｔｉｌｉｚｉｎｇＣｒｏｐＰｈｅｎｏｔｙｐｉｃＰａｒａｍｅｔｅｒｓＢａｓｅｄｏｎＵＡＶＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＺｅｎｇＳｈｉｗｅｉ１ꎬ２ꎬＨｏｕＸｕｅｈｕｉ２ꎬＷａｎｇＺｏｎｇｌｉａｎｇ１ꎬＬｕｏＸｉｕｂｉｎ２ꎬＷｕＺｈｉｘｉｏｎｇ１ꎬ２ꎬＷａｎｇＨｏｎｇｊｕｎ１(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＬｉａｏｃｈｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＬｉａｏｃｈｅｎｇ２５２０００ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｓｅａｒｃｈꎬＳｈａｎｄｏｎｇＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＪｉｎａｎ２５０１００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀Ｃｒｏｐｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｒｅｆｅｒｔｏｃｒｏｐｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｔｈａｔａｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｏｒｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｇｅｎｅｔｉｃａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓ.Ｔｈｒｏｕｇｈｏｂｔａｉｎｉｎｇｃｒｏｐｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓａｎｄｇｒｏｗｔｈｐｅｒｉｏｄｓꎬｔｈｅｇｒｏｗｔｈｓｔａｔｕｓｏｆｃｒｏｐｓｃｏｕｌｄｂｅｋｎｏｗｎｉｎｔｕｉｔｉｖｅｌｙｓｏｔｈａｔｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｃｏｕｌｄｂｅａｄｊｕｓｔｅｄｉｎｔｉｍｅｔｏｅｎｓｕｒｅｈｉｇｈｃｒｏｐｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ.ＴｈｒｏｕｇｈｃａｒｒｙｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅｎｓｏｒｓｓｕｃｈａｓＲＧＢｃａｍｅｒａꎬｓｐｅｃｔｒｕｍｃａｍｅｒａａｎｄＬＩＤＡＲꎬＵＡＶｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｈａｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｇｏｏｄｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙꎬｈｉｇｈｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌｏｗｃｏｓｔｉｎａｃｑｕｉｒｉｎｇｄａｔａꎬｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗａｙｔｏｏｂｔａｉｎｃｒｏｐｓｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ.Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅꎬｆａｓｔｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｐｒｏｖｉｄｅｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｃｒｏｐｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｉｎ￣ｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＵＡＶｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ.Ａｌｌｔｈｅｓｅｍａｋｅｃｒｏｐｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｏｒｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔ.ＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓｏｆｏｂｔａｉｎｉｎｇｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄꎬａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｃｒｏｐｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂａｓｅｄｏｎＵＡＶｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｓｕｃｈａｓｐｌａｎｔｈｅｉｇｈｔꎬｃａｎｏｐｙｃｏｖｅｒａｇｅꎬｌｅａｆａｒｅａｉｎｄｅｘꎬｗａｔｅｒｓｔｒｅｓｓꎬｂｉｏｍａｓｓａｎｄｙｉｅｌｄｗｅｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄꎬａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄｏｆＵＡＶｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｃｒｏｐｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｐｒｏｓｐｅｃｔｅｄꎬｈｏｐｉｎｇｔｏｐｒｏｖｉｄｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｂｅｔｔｅｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀ＵＡＶｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇꎻＣｒｏｐｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓꎻＣｒｏｐｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ㊀㊀随着世界人口快速增长㊁可耕地面积越来越少㊁全球气候急剧变化和资源短缺加剧ꎬ农业生产面临着严峻的挑战ꎬ粮食安全问题日益突出[１]ꎮ因此ꎬ培育优良品种以达到稳产㊁增产的目的ꎬ成为目前作物研究的热点方向之一ꎮ作物表型信息如株高㊁叶面积指数㊁生物量等影响着后期产量的形成ꎬ是育种过程中的重要参考指标ꎮ传统的作物表型信息获取多采用人工地面抽样调查法ꎬ费时㊁费力且观测数量有限ꎬ不能满足大面积作物信息调查需求ꎮ近年来ꎬ低空无人机遥感技术快速发展ꎬ通过无人机搭载ＲＧＢ相机㊁光谱相机㊁激光雷达等构建无人机遥感平台ꎬ能够快速㊁高效获取一定范围内作物冠层的株高㊁叶面积指数㊁生物量等的连续动态信息ꎬ从而实现作物产量的动态预测[２]ꎮ目前ꎬ在田间作物表型遥感监测研究中应用的无人飞行器有无人直升机㊁飞艇㊁固定翼无人机㊁多旋翼无人机等ꎬ其中对起降条件要求不高且可以满足任何飞行轨迹要求的多旋翼无人机应用较为广泛ꎬ获取作物表型信息更加方便㊁快捷[３]ꎮ但由于无人机负载能力有限ꎬ其搭载的传感器需要满足高精度㊁轻质量和小尺寸的要求ꎬ目前适合无人机搭载的主要传感器有ＲＧＢ数码相机㊁红外热成像仪㊁多光谱相机㊁高光谱相机㊁多谱段激光雷达等ꎮ不同的传感器性能不同ꎬ获取的作物表型参数信息也不同ꎬ导致最终得到的遥感监测结果不同[４－５]ꎮＲＧＢ相机[６]㊁热红外成像仪[７]㊁多光谱相机[８－９]和高光谱相机[１０－１１]成像原理相同ꎬ都是通过感测光谱波段来捕获图像信息ꎬ但它们感测光谱波段的种类和能力存在差异[１２]ꎬ因此可用于测量不同的表型参数[１３]ꎬ其中ꎬＲＧＢ相机可用于测量作物的株高㊁冠层覆盖度等ꎻ热红外成像仪可实现在生物和非生物胁迫条件下对作物表型参数的间接测定ꎬ尤其在测量作物的冠层温度时效果较好ꎻ多光谱相机和高光谱相机都能测量作物的叶面积指数㊁生物量㊁产量等表型参数ꎬ但高光谱相机的光谱分辨率更高ꎬ能获得更多的波段数据ꎬ可测量更多的作物表型参数ꎬ然而同时也存在数据处理过程更加复杂㊁仪器价格较高的问题ꎮ多谱段激光雷达能够分析作物的光谱特性和空间目标方位㊁距离㊁三维形貌和状态特征[１４]ꎬ常用于对作物株高和生物量的测量研究ꎮ本文综述了无人机遥感监测农作物表型参数的信息获取流程㊁方法及研究进展ꎬ并对今后的研究方向进行展望ꎬ以期为深入研究和应用该技术提供参考ꎮ１㊀无人机遥感监测图像数据的处理及信息提取流程和方法１.１㊀图像处理遥感图像处理是利用无人机遥感研究作物表型的基础ꎮ因遥感图像存在由大气㊁传感器㊁无人机飞行状态等因素引起的几何畸变和辐射畸变ꎬ在提取作物表型参数之前必须对图像进行预处理ꎬ以有效改善提取表型参数信息的精度[１５]ꎮ图像处理过程包括辐射定标㊁几何校正㊁数据质量检查㊁图像特征点提取㊁图像特征匹配㊁空中三角测量与区域网平差㊁生成数字高程模型(ＤＥＭ)㊁正射校正生成数字正射影像(ＤＯＭ)和拼接镶嵌等[１６]ꎮ需根据无人机搭载的传感器类型选择合适的图像处理方法ꎮ如戴建国等[１７]获取可见光图像后ꎬ使用Ｐｉｘ４Ｄｍａｐｐｅｒ软件进行图像快速拼接检查ꎬ然后通过正射校正获得高质量㊁高精度的正射影像图ꎻ程雪等[１８]获取高光谱影像后ꎬ除了使用Ｐｉｘ４ＤＭａｐｐｅｒ软件进行拼接镶嵌外ꎬ还采用辐射定标以及大气校正等对图像进行了处理ꎮＮäｓｉ等[１９]将得到的光谱图像依次进行了辐射标定㊁几何校正㊁图像融合和图像增强ꎬ然后使用３７１㊀第４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀曾世伟ꎬ等:基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展ＡｒｃＧＩＳ㊁ＥＮＶＩ等软件提取光谱反射率ꎬ用于建立研究作物表型性状的植被指数ꎮ１.２㊀特征集的选取作物特征包括植被指数特征㊁纹理特征等ꎬ在实际应用时需根据研究目的选择合适的特征来构成特征集ꎮ植被指数是通过多个波段数据计算得出的ꎬ能够有效度量作物株高㊁生物量和覆盖度等表型信息[２０]ꎮ常用的植被指数有归一化差值植被指数(ＮＤＶＩ)㊁绿色归一化植被指数(ＧＮＤＶＩ)㊁比值植被指数(ＲＶＩ)㊁红绿蓝植被指数(ＲＧＢＶＩ)㊁红边归一化植被指数(ｒＮＤＶＩ)㊁优化土壤调节植被指数(ＯＳＡＶＩ)㊁修正归一化植被指数(ｍＮＤＶＩ)㊁可见光大气阻抗植被指数(ＶＡＲＩ)㊁蓝绿色素指数(ＢＧＩ２)㊁增强植被指数(ＥＶＩ２)等ꎮ其中ꎬＮＤＶＩ能够突出植被在图像中的显示ꎬ可准确估测植被的覆盖度[１２]ꎻＶＡＲＩ㊁ＮＤＶＩ㊁ＲＶＩ㊁ｒＮＤＶＩ㊁ｍＮＤＶＩ㊁ＧＮＤＶＩ能有效预测叶面积指数[１８]ꎻＮＤＶＩ㊁ＯＳＡ￣ＶＩ㊁ＢＧＩ２等常被用于预测植物叶片的叶绿素含量[２１]ꎻＶＡＲＩ能有效预测作物的水分胁迫ꎻＲＤＶＩ㊁ＲＧＢＶＩ在估测作物生物量方面效果较好[２２]ꎮ图像的灰度分布及其重复性是纹理特征的表现形式ꎬ可以反映地物的视觉粗糙程度ꎮ不同地物表现出的纹理特征不同ꎬ因此可根据该特征描述和识别地物[１６]ꎮ另外ꎬ同一波段的图像有相同种类的纹理特征ꎬ可通过最小噪声分离变换和基于主成分分析方法等提取纹理滤波特征ꎬ选择最佳波段ꎬ作为最终纹理滤波特征[２３]ꎮ１.３㊀特征筛选用于遥感图像估测表型参数的属性特征很多ꎬ若不经过筛选ꎬ则分析特征和训练模型所需要的时间会很长ꎬ模型也会很复杂ꎬ从而导致模型的泛化能力下降ꎬ不利于在实际生产中推广应用ꎮ因此ꎬ需在保证估测精度的前提下ꎬ选用最少的特征来构建模型ꎬ以避免特征变量过多引起的 维数灾难 ꎮ常用的特征筛选方法大致分为三类ꎬ分别是过滤式㊁包裹式㊁嵌入式筛选法[２４]ꎮ过滤式特征筛选法先选定特征再进行学习ꎬ具有较强通用性ꎬ其典型方法有ＲｅｌｉｅｆＦ算法ꎻ包裹式特征筛选法利用学习算法的性能来评价自身优劣ꎬ筛选得到的特征集分类性能较好ꎬ其典型方法有ＳＶＭ－ＲＦＥ算法ꎻ嵌入式特征筛选法将特征选择过程作为学习过程的一部分ꎬ在学习过程中自动进行特征筛选ꎬ特征筛选效果最好㊁速度最快且模式单调ꎬ其典型方法有Ｌａｓｓｏ算法[２５]ꎮ特征选定后ꎬ还要根据估测能力强弱对其进行权重赋值ꎬ最终构建出最佳特征集ꎬ用于建立估测模型ꎮ１.４㊀模型的构建及精度评价构建估测模型能够表征遥感数据与作物特征的相关性ꎬ可为定量反演作物的表型参数奠定基础[１]ꎮ１.４.１㊀数据集的划分㊀估测模型的构建及其精度与样本数量和质量紧密相关ꎬ因此确保田间采样质量是保证构建模型估测效果的重要前提[１８]ꎮ采集到的样本首先要采用适当的方法合理地划分成训练样本集和验证样本集ꎮ常见的划分方法有留出法㊁交叉验证法和自助法ꎬ其中交叉验证法是无人机遥感监测作物表型参数研究中最常用的方法ꎮｋ折交叉验证是典型的交叉验证法ꎬ其原理是将数据集分成ｋ个样本数相等的子集ꎬ任选其中１个子集作为测试集ꎬ另外ｋ－１个子集作为训练集ꎬ然后无重复地执行ｋ次ꎬ使得每个子集都能作为训练集和测试集来训练模型ꎮ１.４.２㊀模型构建㊀除数字高程模型能够有效且快速获取作物株高信息外ꎬ其他表型参数的估测模型一般采用机器学习算法构建ꎮ根据训练数据是否拥有标记信息ꎬ可将机器学习算法分为监督式和非监督式两种[２６]ꎮ分类和回归算法是典型的监督式算法ꎬ包括支持向量回归(ＳＶＲ)㊁随机森林回归(ＲＦＲ)㊁人工神经网络(ＡＮＮ)㊁多元线性回归(ＭＬＲ)等ꎬ其中回归算法更适用于数据具有连续性的叶面积指数㊁生物量㊁产量㊁水分胁迫等的监测ꎬ而分类算法更适用于作物分类和冠层覆盖度等的监测ꎮ另外还有一些表型参数研究没有足够的先验知识ꎬ很难对其进行人工标注且标注成本较高ꎬ通常采用无监督算法训练被标记的样本ꎬ以解决模式识别过程中的各种问题ꎮ聚类算法是非监督学习算法的代表ꎬ依据相似度进行分４７１山东农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５６卷㊀类ꎬ典型的聚类算法有Ｋ均值(Ｋ－ｍｅａｎｓ)聚类算法和Ｋ－中心点(Ｋ－ｍｅｄｏｉｄｓ)聚类算法ꎮ１.４.３㊀模型估测精度评价㊀估测模型的精度评价ꎬ通常用决定系数(Ｒ２)和均方根误差(ＲＭＳＥ)作为评判预测值与实测值拟合效果的指标ꎬ其中ꎬＲ２值越接近１ꎬ说明模型的参考价值越高ꎻＲＭＳＥ值越小ꎬ说明模型精度越高[２７]ꎮ２㊀无人机遥感监测作物表型参数的研究进展２.１㊀作物株高株高能够反映作物的群体结构状况ꎬ植株过高易导致倒伏ꎬ而过矮会降低群体中下部的通风和透光ꎬ导致光合效率下降ꎬ进而影响作物产量ꎬ因此株高监测在作物生产调控中具有重要意义ꎮ作物株高监测通常利用获取可见光数据来测量ꎮ张宏鸣等[２８]用无人机搭载数码相机获取作物的可见光图像ꎬ采用高清数码正射影像(ＤＯＭ)和数字表面模型(ＤＳＭ)相结合的骨架算法提取植株骨架ꎬ估测作物株高的精度较高(Ｒ２＝０.９２３ꎬＲＭＳＥ＝１１.４９３ｃｍꎬＭＡＥ＝８.９２７ｃｍ)ꎮ牛庆林等[２９]利用无人机拍摄玉米的高清数码影像ꎬ将其与地面控制点(ＧＣＰ)结合进行图像拼接处理ꎬ生成相应的ＤＳＭ和ＤＯＭꎬ得到的株高预测值与实测值拟合性较高(Ｒ２＝０.９３ꎬＲＭＳＥ＝２８.６９ｃｍꎬｎＲＭＳＥ＝１７.９０％)ꎮ刘治开等[３０]用无人机拍摄冬小麦的高清数码影像ꎬ通过构建作物ＤＳＭ及作物高度模型(ＣＨＭ)来测量小麦株高ꎬ最终得到的估测结果较好(Ｒ２和ＲＭＳＥ分别为０.８２和４.３１ｃｍ)ꎮＫｈａｎ等[３１]使用无人机遥感平台拍摄小麦的ＲＧＢ图像ꎬ采用Ｐｉｘ４Ｄｍａｐｐｅｒ软件处理后用于估测小麦株高ꎬ精度较高(Ｒ２＝０.８５ꎬＲＭＳＥ＝６.６４ｃｍ)ꎮ此外ꎬ有研究者利用多光谱和高光谱成像技术获得多个波段和空间特征来测量作物株高ꎮ边琳等[３２]使用无人机搭载多光谱传感器获得烤烟的遥感信息ꎬ捕捉到多个波段的反射光ꎬ通过构建光谱反射率与烤烟株高的拟合模型ꎬ估测烤烟株高的效果最佳(Ｒ２＝０.７８５)ꎮＡａｓｅｎ等[３３]利用无人机采集三维高光谱图像来建立三维表面高光谱模型ꎬ实现株高可视化ꎬ株高估算效果也较好(Ｒ２＝０.７)ꎮ但总体来说ꎬ利用高光谱成像技术测量作物株高的效果并不理想ꎬ而在估测作物覆盖度[３４]㊁生物量[３５]㊁叶面积指数[３６]㊁产量[３７]等表型参数时的精确度则较好ꎮ２.２㊀作物冠层覆盖度冠层覆盖度是反映作物生长状况的重要因素ꎬ可通过提取冠层覆盖度监测作物长势[３８]ꎮ通过无人机遥感平台获取可见光图像和多光谱图像ꎬ然后利用计算机视觉方法或植被指数和光谱反射率建模反演等方法可快速得到作物的冠层覆盖信息[３９]ꎮＪｉｎ等[４０]利用无人机遥感搭载数码相机获取研究区域的可见光成像数据ꎬ采用原始颜色特征作为模型输入ꎬ选用支持向量机算法训练作物分类模型ꎬ并选用粒子群优化算法(ＰＳＯ)训练ＳＶＭ模型参数(惩罚系数ｃ㊁不敏感损失系数ε以及核函数功能γ)ꎬ最终监测结果的ＲＭＳＥ和ｒＲＭＳＥ分别为３４.０５株/ｍ２和１４.３１％ꎬ偏差为９.０１株/ｍ２ꎮ万亮等[４１]利用无人机搭载多光谱相机获取多光谱图像ꎬ将各个波段的光谱反射率作为特征输入到随机森林回归模型ꎬ最终得到的结果较好(Ｒ２＝０.９３ꎬｒＲＭＳＥ＝９.４７％)ꎮ武威等[４２]采用图像处理技术分析小麦图像的颜色特征 绿光标准化值(ＮＤＩＧ)ꎬ并提出叶片盖度(ＬＣＤ)参数ꎬ将ＮＤＩＧ和ＬＣＤ相结合作为多元逐步回归模型的输入特征ꎬ估测效果较好(Ｒ２＝０.８９６)ꎮ周在明等[４３]使用四旋翼无人机搭载ＡＤＣＡｉｒ多光谱相机ꎬ通过ＮＤＶＩ指数模型获取多光谱植被覆盖度信息ꎬ以高精度可见光影像为真值进行验证ꎬ结果表明ＮＤＶＩ模型估算值与真实值之间的决定系数为０.９２ꎬ具有较好的一致性ꎮ相比广泛应用的无人机可见光图像[２３ꎬ４４－４６]ꎬ利用无人机多光谱图像反演植被覆盖度时图像的空间分辨率要求较低[４７]ꎮ目前ꎬ主要通过计算机视觉方法或植被指数建模反演等手段获取作物的冠层覆盖度信息ꎮ然而ꎬ这些方法存在一定的局限性ꎮ今后还需寻找一种普遍适用的方法ꎬ以实现对不同作物冠层覆盖度的精确获取ꎬ从而完善作物冠层覆盖度提取技术[４８]ꎮ５７１㊀第４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀曾世伟ꎬ等:基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展２.３㊀作物叶面积指数叶面积指数(ＬＡＩ)是指单位面积内作物叶片面积的总和ꎮＬＡＩ是表征作物光合作用㊁呼吸作用以及蒸腾作用的重要指示因子ꎬ也是评价作物长势和产量的重要依据ꎬ因此快速且高效地获取作物ＬＡＩ对于估测作物产量具有重要意义[３６]ꎮ陶惠林等[３５]利用无人机搭载高光谱仪获取高光谱图像ꎬ通过线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数ＮＤＶＩˑＳＲ作为模型的输入特征ꎬ然后采用多元线性回归构建模型ꎬＬＡＩ估测精度较高(建模和验证的Ｒ２㊁ＲＭＳＥ㊁ＮＲＭＳＥ分别为０.６７８８㊁０.６９㊁１９.７９％及０.８４６２㊁０.４７㊁１６.０４％)ꎮ杨雨薇等[４９]使用无人机遥感平台获取作物的高光谱影像ꎬ对光谱数据预处理后计算出植被指数ＮＤＶＩꎬ然后构建出三种类型的模型 线性回归模型㊁物理模型㊁回归模型与物理模型相结合的半经验模型ꎬ用来反演作物ＬＡＩꎬ其中半经验模型的反演精度最好(Ｒ２＝０.８９)ꎮ孙诗睿等[５０]利用无人机搭载多光谱传感器获取冬小麦多光谱影像ꎬ通过多个植被指数构建随机森林模型对冬小麦的ＬＡＩ进行反演ꎬ反演值与真实值之间的Ｒ２＝０.８２２ꎬＲＭＳＥ＝１.２１８ꎮ李剑剑等[５１]利用无人机遥感平台获取地表作物的高光谱数据ꎬ然后结合ＰＲＯＳＰＥＣＴ叶片光学模型和ＳＡＩＬ冠层二向性反射模型相耦合后生成的模型(ＰＲＯＳＰＥＣＴ＋ＳＡＩＬ)来反演作物的ＬＡＩꎬＲ２＝０.８２ꎬＲＭＳＥ＝０.４３ｍ２/ｍ２)ꎮ傅银贞等[５２]利用ＩＲＳ－Ｐ６(ＬＩＳＳ－Ⅲ)获取多光谱数据并计算出ＤＶＩ㊁ＥＶＩ２㊁ＭＳＡＶＩ㊁ＮＤＶＩ㊁ＲＤＶＩ㊁ＲＶＩ㊁ＴＮＤＶＩ共７种植被指数ꎬ建立了ＬＡＩ与各植被指数的统计模型ꎬ其中ＮＤＶＩ㊁ＲＤＶＩ㊁ＴＮＤＶＩ反演ＬＡＩ的效果较好ꎬ决定系数Ｒ２均能够达到０.７６以上ꎮ２.４㊀作物水分胁迫测量作物水分胁迫对于发展节水灌溉农业及提高水分利用效率有重要意义[５３]ꎮ气孔导度和叶片水势是表征作物水分胁迫的重要指标ꎮ冠层温度可反映气孔导度ꎬ而作物水分胁迫指数(ＣＷ￣ＳＩ)与气孔导度相关ꎬ因此可以基于冠层温度测量监测作物水分胁迫状况[５４]ꎮ张智韬等[５５]基于无人机搭载ＲＧＢ相机和近红外相机采集的图像ꎬ采用Ｏｔｓｕ－ＥＸＧ－Ｋｍｅａｎｓ算法对玉米冠层温度进行提取ꎬ用户精度为９５.９％ꎬ精度较高ꎬ提取的冠层温度与实测温度更接近(ｒ＝０.７８８)ꎬ将冠层温度代入水分胁迫公式计算出ＣＷＳＩꎬＣＷＳＩ与土壤含水率的相关性较高(ｒ＝－０.７３８)ꎮＢｅｌｌｖｅｒｔ等[５６]基于无人机搭载热成像仪获取热成像图片ꎬ得到葡萄的冠层温度ꎬ并计算出相应的ＣＷＳＩꎬ发现ＣＷＳＩ与叶片水势的相关性较高(Ｒ２＝０.８３)ꎮ除了利用可见光㊁近红外和热红外传感器监测作物水分胁迫的方法外ꎬ利用多光谱㊁高光谱遥感以及多种传感器获取单一或多个波段建立植被指数模型也是常用的方法[５７]ꎮ王敬哲等[５８]采用无人机搭载高光谱传感器获取影像数据ꎬ经过５种不同的预处理后ꎬ构建了干旱区绿洲农田土壤含水量(ＳＭＣ)高光谱定量估算模型ꎬ其中通过吸光度(Ａｂｓ)预处理得到的模型预测精度最好ꎬ其建模集Ｒｃ２和ＲＭＳＥ分别为０.８４㊁２.１６％ꎬ验证集Ｒｐ２与ＲＭＳＥ分别为０.９１㊁１.７１％ꎬ相对分析误差(ＲＰＤ)为２.４１ꎮ张智韬等[５４]利用无人机遥感系统获得玉米冠层多光谱正射影像ꎬ并同步采集玉米根域不同深度土壤含水量(ＳＭＣ)ꎬ通过灰度关联法筛选出对ＳＭＣ敏感的植被指数ꎬ采用多元线性回归㊁反向传播神经网络(ＢＰＮＮ)㊁支持向量回归(ＳＶＲ)等机器学习方法构建不同生育时期的敏感植被指数与ＳＭＣ的关系模型ꎬ结果表明ＳＶＲ模型在各生育期的建模与预测精度均最优(建模集Ｒ２＝０.８５１ꎬＲＭＳＥ＝０.７％ꎬＮＲＭＳＥ＝８.１７％ꎻ验证集Ｒ２＝０.８７５ꎬＲＭＳＥ＝０.７％ꎬＮＲＭＳＥ＝８.３２％)ꎮ２.５㊀作物生物量生物量是作物产量形成的重要基础ꎬ准确快速获取作物生物量对预测其产量意义重大[５９]ꎬ同时ꎬ生物量的定量估算也可为碳循环研究提供重要参考[４８]ꎮ根据传感器收集到的数据信息ꎬ将能够反映作物生物量的不同特征数据相结合ꎬ构建更有效且不相关的特征ꎬ然后将该特征输入到回归模型中ꎬ能够提高作物生物量估测的准确性[６０]ꎮ万亮等[４１]利用无人机同时搭载数码相机和多光谱相机获取研究区域的可见光和多光谱成像数据ꎬ将６７１山东农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５６卷㊀可见光图像的颜色特征和纹理特征与多光谱图像的光谱反射率融合后输入到随机森林回归模型(ＲＦＲ)中ꎬ有效改善了穗生物量的评估精度(Ｒ２＝０.８４ꎬｒＲＭＳＥ＝８.６８％)ꎮＷａｎｇ等[６１]评估了高光谱和激光雷达数据融合在玉米生物量估算中的应用ꎬ结果表明ꎬ与单独使用ＬｉＤＡＲ或高光谱数据相比ꎬ高光谱和ＬｉＤＡＲ数据相融合能够更好地估测玉米的生物量(Ｒ２＝０.８８３ꎬＲＭＳＥ＝３２１.０９２ｇ/ｍ２ꎬＲＭＳＥＣＶ＝３３７.６５３ｇ/ｍ２)ꎮ刘畅等[６２]结合纹理特征与植被指数构建了一种 图－谱 融合指标ꎬ用该指标构建的生物量模型精度较高(Ｒ２＝０.８１ꎬＲＭＳＥ＝８２６.０２ｋｇ ｈｍ－２)ꎬ明显高于用单一植被指数(Ｒ２＝０.６９)和单一纹理特征(Ｒ２＝０.７１)构建的生物量模型ꎮ综上所述ꎬ不同的作物具有不同的特征ꎬ即使同一作物在不同的生长条件下也会表现出不同的特征[６３]ꎬ这就需要使用不同的传感器来全面收集作物信息ꎬ并筛选出一些与生物量相关性最好的特征ꎬ将其融合后输入到回归模型中ꎬ从而实现精准估测作物生物量和提高估算模型精度ꎮ当研究的作物生物量较大时ꎬ用常规的植被指数来估测生物量往往会受到饱和问题的限制ꎬ导致不能较好地估算作物生物量ꎮ付元元等[６４]研究证实ꎬ将波段深度分析和偏最小二乘回归(ＰＬＳＲ)相结合ꎬ能够有效解决作物生物量过大导致的问题ꎬ并提高冬小麦生物量的估算精度ꎬ其中波段深度比(ＢＤＲ)与ＰＬＳＲ结合的模型的估算精度较好(Ｒ２＝０.７９２ꎬＲＭＳＥ＝０.１６４ｋｇ/ｍ２)ꎮ２.６㊀作物产量作物产量关乎国家粮食安全ꎬ早期准确地监测预报作物产量对于后期田间管理及灾害评估等具有重要意义ꎮ通过无人机遥感提取作物产量的常规方法如下:使用无人机搭载多种传感器获取可见光㊁光谱数据ꎬ基于可见光图像提取纹理特征ꎬ根据光谱数据提取特征波段并计算植被指数ꎻ然后将纹理特征㊁植被指数等特征作为模型输入ꎬ使用机器学习算法构建产量估测模型ꎻ最后引入Ｒ２和ＲＭＳＥ评价产量估测模型ꎮ模型构建时ꎬ将多种特征变量相结合往往能够改善作物估测模型的精度ꎮＥｌｓａｙｅｄ等[６５]利用偏最小二乘法将光谱指数㊁温度参数和植株含水量等数据融合ꎬ使得小麦产量的估测效果得到进一步改善(Ｒ２＝０.９７ꎬＲＭＳＥ＝２６.４８ｇ/ｍ２)ꎮＭａｉｍ￣ａｉｔｉｊｉａｎｇ等[６６]利用ＲＧＢ信息㊁光谱反射率及温度参数等多模态数据ꎬ基于中间级特征融合的ＤＮＮ(ＤＮＮ－Ｆ２)方法ꎬ准确估测了大豆产量(Ｒ２＝０.７２０ꎬｒＲＭＳＥ＝１５.９％)ꎮ严海军等[６７]使用无人机搭载多光谱相机在苜蓿的分枝期㊁现蕾期和初花期进行遥感监测ꎬ将植被指数与株高组合作为输入变量并采用支持向量回归算法构建模型ꎬ产量估测精度最高(Ｒ２＝０.９０ꎬＲＭＳＥ＝５００ｋｇ/ｈｍ２ꎬＮＲＭＳＥ＝１４.３％)ꎮ可见ꎬ选用多源数据融合构建模型的效果较好ꎮ另外ꎬ在构建模型时ꎬ使用的算法不同也会影响作物产量估测的精度ꎮ张少华等[６８]利用低空无人机遥感平台搭载多光谱相机㊁热红外相机和ＲＧＢ相机ꎬ同步获取小麦关键生育时期的无人机遥感影像ꎬ并提取光谱反射率㊁热红外温度和数字高程信息ꎬ选取并计算出相应的特征集ꎬ然后利用支持向量回归(ＳＶＲ)㊁多元线性回归(ＭＬＲ)㊁随机森林回归(ＲＦＲ)㊁偏最小二乘回归(ＰＬＳＲ)等机器学习算法建立小麦产量的估测模型ꎬ最终结果表明采用ＲＦＲ算法建立的模型效果最好(Ｒ２＝０.７２４ꎬＲＭＳＥ＝６１４.７２ｋｇ/ｈｍ２ꎬＭＡＥ＝４７８.０８ｋｇ/ｈｍ２)ꎮ申洋洋等[６９]采集冬小麦多光谱数据ꎬ选取多光谱相机的５个特征波段计算各生育时期的７２个植被指数ꎬ分别通过逐步多元线性回归㊁偏最小二乘回归㊁ＢＰ神经网络㊁支持向量机㊁随机森林构建不同生育时期的产量估算模型ꎬ其中基于随机森林算法建立的模型估算效果最优(Ｒ２＝０.９４ꎬＲＭＳＥ＝０.３２ꎬＲＥ＝９％)ꎮ赵鑫[７０]利用多旋翼无人机搭载数码相机拍摄小麦的可见光图像ꎬ经预处理后计算出植被指数和颜色特征ꎬ然后结合多种机器学习算法建立产量估测模型ꎬ其中随机森林算法模型精度最高(Ｒ２＝０.７４)ꎮ作物发育时期也会影响模型精度ꎮ刘昌华等[７１]以无人机多光谱影像为基础ꎬ提取冬小麦在几个生长阶段下的冠层多光谱数据并建立产量估算模型ꎬ其中返青期估算效果较差ꎬ拔节期㊁孕穗期㊁扬花期估算效果相近且较好(Ｒ２分别为０.９３㊁７７１㊀第４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀曾世伟ꎬ等:基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展０.９６㊁０.９４)ꎮ申洋洋等[６９]以冬小麦拔节期㊁孕穗期㊁抽穗期㊁灌浆期㊁成熟期的无人机多光谱影像为数据源ꎬ利用随机森林算法构建模型的Ｒ２㊁ＲＭＳＥ㊁ＲＥ分别为拔节期０.９２㊁０.３５㊁１１％ꎬ孕穗期０.９３㊁０.３３㊁１０％ꎬ抽穗期０.９４㊁０.３２㊁９％ꎬ灌浆期０.９２㊁０.３６㊁９％ꎬ成熟期０.７７㊁０.６７㊁３３％ꎬ可见ꎬ抽穗期的估算效果最好ꎬ拔节期㊁孕穗期㊁灌浆期估算效果接近㊁也较好ꎬ成熟期的估算精度最差ꎮ３㊀总结与展望本文综述了基于无人机遥感开展作物表型参数研究的过程和方法㊁无人机遥感平台及其在作物表型参数估测上的应用研究进展ꎮ无人机遥感平台凭借着工作效率高㊁灵活性好㊁成本低㊁分辨率高㊁适用于复杂野外环境等优点ꎬ成为研究作物表型参数的有利工具ꎬ为农业精细化管理及农田生态系统建模提供了技术支持ꎮ由于外界环境和作物自身因素影响以及研究方法的局限性ꎬ目前多数研究构建的表型参数模型的精确性㊁鲁棒性㊁泛化性等性能较差ꎬ缺乏能够较好估测不同作物类型的表型参数的通用模型和方法ꎬ而且目前无人机遥感监测表型参数信息的研究多集中于玉米㊁小麦㊁水稻㊁大豆等少数作物ꎬ其他作物类型鲜有研究ꎬ因此该技术研究在深度与广度上还有很大的发展空间ꎮ参㊀考㊀文㊀献:[１]㊀仇瑞承ꎬ魏爽ꎬ张漫ꎬ等.作物表型组学测量方法综述[Ｊ].中国农业文摘－农业工程ꎬ２０１９ꎬ３１(１):２３－３６ꎬ５５. [２]㊀周济ꎬＴａｒｄｉｅｕＦꎬＰｒｉｄｍｏｒｅＴꎬ等.植物表型组学:发展㊁现状与挑战[Ｊ].南京农业大学学报ꎬ２０１８ꎬ４１(４):５８０－５８８. [３]㊀ＴｏｔｈＣꎬＪóｚ'ｋóｗＧ.Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍｓａｎｄｓｅｎｓｏｒｓ:ａｓｕｒ￣ｖｅｙ[Ｊ].ＩＳＰＲＳＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓ￣ｉｎｇꎬ２０１６ꎬ１１５:２２－３６.[４]㊀ＷｅｉＸＪꎬＸｕＪＦꎬＧｕｏＨＮꎬｅｔａｌ.ＤＴＨ８ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｓｆｌｏｗｅｒｉｎｇｉｎｒｉｃｅꎬｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｐｌａｎｔｈｅｉｇｈｔａｎｄｙｉｅｌｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ[Ｊ].ＰｌａｎｔＰｈｙｓｉｏｌｏｇｙꎬ２０１０ꎬ１５３(４):１７４７－１７５８. [５]㊀ＡｌｈｅｉｔＫＶꎬＢｕｓｅｍｅｙｅｒＬꎬＬｉｕＷＸꎬｅｔａｌ.Ｍｕｌｔｉｐｌｅ￣ｌｉｎｅｃｒｏｓｓＱＴＬｍａｐｐｉｎｇｆｏｒｂｉｏｍａｓｓｙｉｅｌｄａｎｄｐｌａｎｔｈｅｉｇｈｔｉｎｔｒｉｔｉｃａｌｅ(ˑＴｒｉｔｉｃｏｓｅｃａｌｅＷｉｔｔｍａｃｋ)[Ｊ].ＴｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄＡｐｐｌｉｅｄＧｅｎｅｔ￣ｉｃｓꎬ２０１４ꎬ１２７:２５１－２６０.[６]㊀ＧｕｏＷꎬＦｕｋａｔｓｕＴꎬＮｉｎｏｍｉｙａＳ.Ａｕｔｏｍａｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｆｌｏｗｅｒｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｓｉｎｒｉｃｅｕｓｉｎｇｆｉｅｌｄ￣ａｃｑｕｉｒｅｄｔｉｍｅ￣ｓｅｒｉｅｓＲＧＢｉｍａｇｅｓ[Ｊ].ＰｌａｎｔＭｅｔｈｏｄｓꎬ２０１５ꎬ１１:１－１５.[７]㊀ＳｉｅｂｅｒｔＳꎬＥｗｅｒｔＦꎬＲｅｚａｅｉＥＥꎬｅｔａｌ.Ｉｍｐａｃｔｏｆｈｅａｔｓｔｒｅｓｓｏｎｃｒｏｐｙｉｅｌｄ ｏｎｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｃａｎｏｐｙｔｅｍｐｅｒａ￣ｔｕｒｅ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓꎬ２０１４ꎬ９(４):０４４０１２. [８]㊀张芳毓ꎬ谭永毅ꎬ聂婧ꎬ等.无人机多光谱在农业中的应用[Ｊ].智慧农业导刊ꎬ２０２２ꎬ２(２４):１１－１３.[９]㊀ＨｕｓｓａｉｎＳ.基于无人机载多光谱相机的油菜表观参数反演及早期草害检测[Ｄ].武汉:华中农业大学ꎬ２０２１. [１０]ＣｏｌｏｍｉｎａＩꎬＭｏｌｉｎａＰ.Ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｓｙｓｔｅｍｓｆｏｒｐｈｏｔｏｇｒａｍ￣ｍｅｔｒｙａｎｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ:ａｒｅｖｉｅｗ[Ｊ].ＩＳＰＲＳＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｏ￣ｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇꎬ２０１４ꎬ９２:７９－９７. [１１]ＺｈｏｎｇＹＦꎬＷａｎｇＸＹꎬＸｕＹꎬｅｔａｌ.Ｍｉｎｉ￣ＵＡＶ￣ｂｏｒｎｅｈｙｐｅｒ￣ｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ:ｆｒｏｍｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｏａｐ￣ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ[Ｊ].ＩＥＥＥＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＭａｇａ￣ｚｉｎｅꎬ２０１８ꎬ６(４):４６－６２.[１２]ＷａｎｇＴＨꎬＬｉｕＹＤꎬＷａｎｇＭＨꎬｅｔａｌ.ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＵＡＳｉｎｃｒｏｐｂｉｏｍａｓｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ:ａｒｅｖｉｅｗ[Ｊ].ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｉｎＰｌａｎｔＳｃｉ￣ｅｎｃｅꎬ２０２１ꎬ１２:６１６６８９.[１３]ＸｕＲꎬＬｉＣＹꎬＰａｔｅｒｓｏｎＡＨ.Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｉｎｇａｎｄｕｎ￣ｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｓｙｓｔｅｍｓｆｏｒｃｏｔｔｏｎｐｌａｎｔｐｈｅｎｏｔｙｐｉｎｇ[Ｊ].ＰＬｏＳＯＮＥꎬ２０１９ꎬ１４(２):ｅ０２０５０８３.[１４]李晶ꎬ车英ꎬ王加安ꎬ等.折反射共光路多谱段激光雷达光学系统设计[Ｊ].中国激光ꎬ２０１８ꎬ４５(５):２７３－２７８. [１５]ＹａｎｇＧＪꎬＬｉｕＪＧꎬＺｈａｏＣＪꎬｅｔａｌ.Ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｒｅ￣ｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｆｏｒｆｉｅｌｄ￣ｂａｓｅｄｃｒｏｐｐｈｅｎｏｔｙｐｉｎｇ:ｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｕｓａｎｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ[Ｊ].ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｉｎＰｌａｎｔＳｃｉｅｎｃｅꎬ２０１７ꎬ８:１１１１. [１６]朱秀芳ꎬ李石波ꎬ肖国峰.基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法[Ｊ].农业工程学报ꎬ２０１９ꎬ３５(４):１０６－１１３.[１７]戴建国ꎬ张国顺ꎬ郭鹏ꎬ等.基于无人机遥感可见光影像的北疆主要农作物分类方法[Ｊ].农业工程学报ꎬ２０１８ꎬ３４(１８):１２２－１２９.[１８]程雪ꎬ贺炳彦ꎬ黄耀欢ꎬ等.基于无人机高光谱数据的玉米叶面积指数估算[Ｊ].遥感技术与应用ꎬ２０１９ꎬ３４(４):７７５－７８４.[１９]ＮäｓｉＲꎬＨｏｎｋａｖａａｒａＥꎬＬｙｙｔｉｋäｉｎｅｎ￣ＳａａｒｅｎｍａａＰꎬｅｔａｌ.ＵｓｉｎｇＵＡＶ￣ｂａｓｅｄｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙａｎｄｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｉｎｇｆｏｒｍａｐｐｉｎｇｂａｒｋｂｅｅｔｌｅｄａｍａｇｅａｔｔｒｅｅ￣ｌｅｖｅｌ[Ｊ].ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇꎬ２０１５ꎬ７(１１):１５４６７－１５４９３.[２０]姚雄ꎬ余坤勇ꎬ刘健.基于无人机多光谱遥感的马尾松林叶面积指数估测[Ｊ].农业机械学报ꎬ２０２１ꎬ５２(７):２１３－２２１. [２１]朱红艳.基于无人机低空遥感的油菜表型信息获取方法研究[Ｄ].杭州:浙江大学ꎬ２０１９.[２２]刘建刚ꎬ赵春江ꎬ杨贵军ꎬ等.无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展[Ｊ].农业工程学报ꎬ２０１６ꎬ３２(２４):９８－１０６.[２３]赵静ꎬ杨焕波ꎬ兰玉彬ꎬ等.基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法[Ｊ].农业机械学报ꎬ２０１９ꎬ５０８７１山东农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５６卷㊀。
H2O2介导的H2S产生参与干旱诱导的拟南芥气孔关闭
植物学报Chinese Bulletin of Botan ydoi：10．37241SP．J．1259．2012．00217·研究报告·H202介导的H2S产生参与干旱诱导的拟南芥气孔关闭王兰香，侯智慧，侯丽霞，赵方贵，刘新。
青岛农业大学生命科学学院，山东省高校植物生物技术重点实验室。
青岛266109摘要以野生型拟南芥(Arabidopsis tha／iana)及其突变体(a trbo hD、at rbohF、atr bohD IF、at／-cdes、atd-cd es)和过表达株系(O EL．C De s、O ED．CO e s)材料，利用药理学实验，结合分光光度法和激光共聚焦显微技术，探讨硫化氢(h yd ro g en sulfide，H2S)在干旱诱导的拟南芥气孔关闭中的作用及其与过氧化氢(hydrogen peroxide，H202)雕]关系。
结果表明，H2S清除剂次牛磺酸(hypotaurine，HT)及合成抑制剂氨氧基乙酸(aminooxy acetic acid，AOA)、羟胺(hydroxylamine。
NH20H)和丙酮酸钾(potasium pyruvate，C3H3K03)+氨水(ammonia，NH3)均可不同程度抑制干旱诱导的气孔关闭；干旱对OEL-CDes和0ED．cDes植株气孔关闭的诱导作用明显．而atl-cdes和atd-cdes叶片气孔对干旱胁迫反应的敏感性下降：干旱胁迫能明显增加拟南芥保卫细胞CH202水平及叶片dPH2S含量，提高D-／L-半胱氨酸脱巯基酶活性及基因表达量，而对突变体atrbohD、 atrbohF和atrbohD，F没有显著影响。
清除H202可减弱干旱胁迫对H2S含量和D-／L一半胱氨酸脱巯基酶活性的诱导效应。
研究结果表MR2S位于H202下游参与干旱诱导拟南芥气孔关闭的信号转导过程。
关键词拟南芥，干旱胁迫，过氧化氢。
农学类中文核心期刊
农学类中文核心期刊 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-农学类中文核心期刊影响因子农业科学――植物保护类级别序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子一类 1 昆虫学报北京中国昆虫学会，中国科学院动物研究所2 昆虫知识北京中国昆虫学会，中国科学院动物研究所二类 3 中国生物防治北京中国农业科学院生物防治研究所4 植物病理学报北京中国植物病理学会5 农药沈阳沈阳化工研究院三类 6 植物保护学报北京中国植物保护学会7 植物保护北京中国植物保护学会8 植保技术与推广（改名为：中国植保导刊）北京全国农业技术推广服务中心农业科学――水产、渔业类级别序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子一类期刊 1水生生物学报武汉中国科学院水生生物研究所，中国海洋湖沼学会2 水产学报上海中国水产学会3 中国水产科学北京中国水产科学研究院4 海洋水产研究青岛（山东）中国水产学会，中国水产科学研究院黄河水产研究所二类期刊 5 上海水产大学学报上海上海水产大学6 大连水产学院学报大连（辽宁）大连水产学院7 淡水渔业荆州（湖北）中国水产学会等8 水产科学大连（辽宁）辽宁省水产学会9 水产科技情报上海上海市水产学会等三类期刊10水利渔业武汉水利部水库渔业研究所，中国科学院水库渔业研究所11 科学养鱼无锡（江苏）中国水产学会等12 中国水产北京全国水产技术推广总站农业科学――畜牧、动物医学类序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子1 畜牧兽医学报北京中国畜牧兽医学会2 蚕业科学镇江（江苏）中国蚕学会，中国农业科学院蚕业研究所3 动物营养学报呼和浩特中国畜牧兽医学会动物营养学分会4 中国兽医学报长春中国人民解放军军需大学5 中国预防兽医学报哈尔滨中国农业科学院哈尔滨兽医研究所6 中国人兽共患病杂志福州中国微生物学会7 中国兽医科技兰州中国农业科学院兰州兽医研究所8 中国饲料北京中国饲料工业协会9 畜牧与兽医南京南京农业大学10 中国畜牧杂志北京中国畜牧兽医学会11中国家禽扬州（江苏）中国畜牧业协会，中国农业科学院家禽研究所，江苏省家禽科学研究所12中国兽医杂志北京中国畜牧兽医学会，中国农业大学动物医学院13 中国动物检疫青岛（山东）农业部动物检疫所14?黑龙江畜牧兽医哈尔滨黑龙江省畜牧局，黑龙江省畜牧兽医学会15 养禽与禽病防治广州华南农业大学兽医学院农业科学――林业类序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子1 北京林业大学学报北京北京林业大学2 林业科学北京中国林学会3 林业科学研究北京中国林业科学研究院4 浙江林学院学报临安（浙江）浙江林学院5 福建林学院学报南平（福建）福建农林大学6 世界林业研究北京国家林业局科技情报中心7 西北林业院学报杨陵（陕西）西北农林科技大学8 中南林学院学报株洲（湖南）中南林学院9 南京林业大学学报.自然科学版南京南京林业大学10 中国森林病虫沈阳国家林业局森林病虫害防治总站11 东北林业大学学报哈尔滨东北林业大学12 福建林业科技福州福建省林学会，福建省林业科学研究院13 浙江林业科技杭州浙江省林业科学研究院等14 林业资源管理北京国家林业局调查规划设计院15?林业科技哈尔滨中国林业科学院黑龙江分院，黑龙江省林科学院16 辽宁林业科技沈阳辽宁省林业科学研究院，辽宁省林学会17林业科技通讯（改名为：林业实用技术）北京中国林业科学研究院林业科技信息研究所农业科学――农学、农作物类序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子1 植物生理学报（改名为：植物生理与分子生物学学报）上海中国植物生理学会2 中国水稻科学杭州中国水稻研究所3玉米科学公主岭（吉林）吉林省农业科学研究院，国家玉米工程技术研究中心（吉林）4作物学报北京中国农业科学院作物育种栽培研究所，中国作物协会5 麦类作物学报杨陵（陕西）西北农林科技大学，国家小麦工程技术研究中心6 植物生理学通讯上海中国植物生理学会7 遗传学报北京中国科学院遗传与发育生物学研究所8棉花学报安阳（河南）中国农学会，中国农业科学院棉花研究所9 大豆科学哈尔滨黑龙江省农业科学院10? 核农学报北京中国原子能农学会，中国农业科学院原子能利用研究所11 中国油料作物学报武汉中国农业科学院油料作物研究所12 干旱地区农业研究杨陵（陕西）西北农林科技大学13杂交水稻长沙国家杂交水稻工程技术研究中心，湖南杂交水稻研究中心14 种子贵州贵州省种子学会等15? 作物杂志北京中国作物学会，中国农业科学院作物科学研究所16 中国棉花安阳（河南）中国农业科学院棉花研究所17中国种业北京中国农业科学院作物品种资源研究所，中国种子协会农业科学――农业基础科学类?序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子1应用生态学报沈阳中国生态学学会，中国科学院沈阳应用生态研究所2 土壤学报南京中国土壤学会3水土保持学报杨陵（陕西）中国科学院、水利部水土保持研究所4 土壤南京中国科学院南京土壤研究所5 土壤与环境（改名为：生态环境）广州广东省土壤学会等6 植物营养与肥料学报北京中国植物营养与肥料学会7 土壤通报沈阳中国土壤学会8 水土保持通报杨陵（陕西）中国科学院、水利部水土保持研究所9 水土保持研究杨陵（陕西）中国科学院、水利部水土保持研究所10土壤肥料北京中国农业科学院土壤肥料研究所，中国植物营养与肥料学会11 中国水土保持郑州水利部黄河水利委员会农业科学――农业工程类序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子1 水利学报北京中国水利学会2农业现代化研究长沙中国科学院农业研究委员会，中国科学院亚热带农业生态研究所3 农业工程学报北京中国农业工程学会4江苏理工大学学报.自然科学版（改名为：江苏大学学报.自然科学版）镇江（江苏江苏理工大学5干旱地区农业研究杨陵（陕西）西北农林科技大学6 粮油加工与食品机械北京中国农业机械化科学研究院7 灌溉排水（改名为：灌溉排水学报）水利部农村水利司等8节水灌溉武汉国家灌溉排水委员会等9? 农业机械学报北京中国农业机械学会，中国农业机械化科学研究院10粮食与饲料工业武汉国家粮食储备局武汉科学研究设计院11中国农村水利水电武汉水利部中国灌溉排水发展中心，农村水电及电气化发展局等12农机化研究哈尔滨中国农业机械学会农业机械化分会等13 拖拉机与农用运输车洛阳（河南）洛阳拖拉机研究所14 农业机械北京中国农业机械化科学研究院农业科学――园艺类序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子1 园艺学报北京中国园艺学报2 果树学报郑州中国农业科学院郑州果树研究所3 食用菌上海上海市农业科学院4 中国蔬菜北京中国农业科学院蔬菜花卉研究所5 长江蔬菜武汉武汉市蔬菜生产办公室，长江蔬菜杂志社6 北方园艺哈尔滨黑龙江省园艺学会，黑龙江省农科院园艺分院7 中国果树兴城（辽宁）中国农业科学院果树研究所8 中国南方果树重庆中国农业科学院柑桔研究所农业科学――综合性农业科学序号刊物名称编辑部地主办单位 2004-2006平均影响因子1 中国农业科学北京中国农业科学院2 北京林业大学学报北京北京林业大学3 浙江林学院学报临安（浙江）浙江林学院4 福建林学院学报南平（福建）福建农林大学5 南京农业大学学报南京南京农业大学6福建农业大学学报（改名为：福建农林大学学报.自然科学版福州福建农业大学7 湖南农业大学学报长沙湖南农业大学8 南京林业大学学报.自然科学版南京南京林业大学9 华北农学报石家庄内蒙古自治区农业科学院，农学会等10江苏农业研究（改名为：扬州大学学报.农业与生命科学版）扬州（江苏）扬州大学11 中国农业大学学报北京中国农业大学12 华南农业大学学报广州华南农业大学13?江西农业大学学报（改名为：江西农业大学学报.自然科学版）南昌江西农业大学14 江苏农业学报南京江苏省农业科学院15 华中农业大学学报武汉华中农业大学16 安徽农业大学学报合肥安徽农业大学17 河北农业大学学报保定（河北）河北农业大学18? 西北农林科技大学学报.自然科学版杨陵（陕西）西北农林科技大学19 浙江大学学报.农业与生命科学版杭州浙江大学20 河南农业大学学报郑州河南农业大学21 江苏农业科学南京江苏省农业科学院22 西南农业大学学报重庆西南农业大学23 东北林业大学学报哈尔滨东北林业大学24 吉林农业大学学报长春吉林农业大学25 沈阳农业大学学报沈阳沈阳农业大学26 山东农业大学学报.自然科学版泰安（上东）山东农业大学27 西北农业学报杨陵（陕西）西北农林科技大学28 湖北农业科学武汉湖北省农业厅等29 河南农业科学郑州河南省农业科学院30 安徽农业科学合肥安徽省农业科学院。
不同生育时期干旱胁迫对花生抗旱指标值及产量的影响
区 。 干旱常年造成的花生减产占全 国总产 20%以 上[ 2] 。 除 引 起 减 产 外 , 干 旱 还 能 使 花 生 品 质 下 降[ 3] , 黄曲霉污染加 重等[ 4] 。 因 此 , 干旱是 我国花
收稿日期 :2010 -08 -20 基金项目 :国家科技支撑计划 (2009ＢＡＤＡ8Ｂ03)、青岛自然基金项目 (10 -3 -3 -17 -ｎｓｈ)、山东省科技攻 关项目 (2008ＧＧ10009003)、国 家现代花生产业技术体系建设专项资金 (Ｎｙｃｙｔｘ-19)和山东省 “泰山学者 ”建设工程专项经费共同资助 作者简介 :程曦 (1983 -), 男, 山东青岛人 , 在读硕士 , 研究方向 :花生高产栽培理论与技术 。 通讯作者 :王月福 , Ｅ-ｍａｉｌ:ｗａｎｇｙｕｅｆｕ01@163.ｃｏｍ
青岛农业大 学学报 (自然科学版 ) 27(4):282 ～ 284, 2010 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＱｉｎｇｄａｏＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ)
文章编号 :1674 -148Ｘ(2010)04 -0282 -03
不同生育时期干旱胁迫对花生抗旱指标值 及产量的影响
1 材料与方法
1.1 试验设计 试验于 2008 ～ 2009 年在青岛农业大学农学与
植物保护学院实验站防雨棚中进行 。 供试花生品种 为花育 22。土壤为潮棕壤土 , 0 ～ 20ｃｍ土层土壤有 机 质 含 量 1.05%, 水 解 氮 73.44ｍｇ/ｋｇ, 速 效 磷 26.76ｍｇ/ｋｇ, 速效 钾 64.55ｍｇ/ｋｇ, 土壤 容重 1.34ｇ /ｃｍ3 , 土壤田 间最大 持水量 25%。 栽 培池规 格为 2ｍ ×2ｍ, 深 1.5ｍ, 不封底 , 砖墙 , 两侧抹水泥作防护 层 , 池内埋设中子管 , 用于土壤水分测定 。
耕作和秸秆还田对球囊霉素和土壤生态化学计量特征的影响
㊀山东农业科学㊀２０２４ꎬ５６(２):１１８~１２３ＳｈａｎｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ㊀ＤＯＩ:１０.１４０８３/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－４９４２.２０２４.０２.０１６收稿日期:２０２３－０４－１６基金项目:国家自然科学基金项目(３１６７０４９９)ꎻ河南省科技攻关项目(２３２１０２１１１００５)作者简介:李扬(１９９７ )ꎬ女ꎬ河南南阳人ꎬ硕士研究生ꎬ主要从事土壤微生物方面的研究ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｌｙ７３２１９６＠１６３.ｃｏｍ通信作者:石兆勇(１９７５ )ꎬ男ꎬ山东章丘人ꎬ教授ꎬ博士生导师ꎬ主要从事土壤微生物多样性方面的研究ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｓｈｉｚｙ１１１６＠１２６.ｃｏｍ耕作和秸秆还田对球囊霉素和土壤生态化学计量特征的影响李扬ꎬ张梦歌ꎬ王震ꎬ石兆勇(河南科技大学农学院/河南省乡村人居环境工程中心/洛阳市共生微生物与绿色发展重点实验室ꎬ河南洛阳㊀４７１０００)㊀㊀摘要:为探究耕作与秸秆还田对土壤球囊霉素相关蛋白含量㊁生态化学计量特征以及两者之间关系的影响ꎬ本研究选择长期进行作物生产的农场土壤ꎬ采集免耕㊁耕作和耕作秸秆还田三种处理下的０~２０ｃｍ土层土壤样品进行分析ꎮ结果表明ꎬ免耕土壤总球囊霉素含量为４.１ｍｇ/ｇꎬ较耕作土壤显著提高５.１％ꎬ耕作秸秆还田土壤较耕作土壤提高３.６％ꎬ免耕和耕作秸秆还田土壤易提取球囊霉素含量分别较耕作土壤提高４.８％和６.１％ꎮ免耕和耕作秸秆还田土壤有机碳含量分别为１７.５８㊁１７.８９ｍｇ/ｇꎬ较耕作土壤显著提高１４.１％㊁１６.１％ꎻ免耕土壤全氮含量为１.４９ｍｇ/ｇꎬ较耕作和耕作秸秆还田土壤分别显著提高２６.３％㊁１７.３％ꎮ耕作秸秆还田土壤碳氮比达到１４.４７ꎬ显著高出免耕土壤３３.２％ꎮ方差分解分析及线性相关分析表明ꎬ土壤有机碳㊁全氮含量影响球囊霉素的分泌和释放ꎬ免耕和耕作秸秆还田有利于提高土壤有机碳㊁全氮含量ꎬ从而促进球囊霉素的分泌ꎬ而长期耕作对丛枝菌根真菌分泌土壤球囊霉素具有限制作用ꎮ关键词:耕作ꎻ秸秆还田ꎻ球囊霉素ꎻ土壤有机碳ꎻ全氮ꎻ全磷中图分类号:Ｓ１５４.１㊀㊀文献标识号:Ａ㊀㊀文章编号:１００１－４９４２(２０２４)０２－０１１８－０６ＥｆｆｅｃｔｓｏｆＴｉｌｌａｇｅａｎｄＳｔｒａｗＲｅｔｕｒｎｉｎｇｏｎＧｌｏｍａｌｉｎａｎｄＳｏｉｌＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＳｔｏｉｃｈｉｏｍｅｔｒｉｃＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓＬｉＹａｎｇꎬＺｈａｎｇＭｅｎｇｇｅꎬＷａｎｇＺｈｅｎꎬＳｈｉＺｈａｏｙｏｎｇ(ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅꎬＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ/ＨｅｎａｎＲｕｒａｌＨｕｍａｎＳｅｔｔｌｅｍｅｎｔＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｅｎｔｅｒ/ＬｕｏｙａｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｙｍｂｉｏｔｉｃＭｉｃｒｏｏｒｇａｎｉｓｍａｎｄＧｒｅｅｎＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬＬｕｏｙａｎｇ４７１０００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｉｌｌａｇｅａｎｄｓｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｏｎｇｌｏｍａｌｉｎ￣ｒｅｌａｔｅｄｓｏｉｌｐｒｏｔｅｉｎ(ＧＲＳＰ)ꎬｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｔｏｉｃｈｉｏｍｅｔｒｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｔｈｅｉｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｗｅｒｅｅｘｐｌｏｒｅｄｕｓｉｎｇｆａｒｍｓｏｉｌｆｏｒｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍｃｒｏｐｐｒｏｄｕｃ￣ｔｉｏｎ.Ｔｈｅｓｏｉｌｓａｍｐｌｅｓｏｆ０~２０￣ｃｍｌａｙｅｒｕｎｄｅｒｔｈｒｅｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｓｏｆｎｏｔｉｌｌａｇｅꎬｏｎｌｙｔｉｌｌａｇｅａｎｄｔｉｌｌａｇｅｗｉｔｈｓｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｏｔａｌｇｌｏｍａｌｉｎ(ＴＧ)ｃｏｎｔｅｎｔｉｎｎｏ￣ｔｉｌｌａｇｅｓｏｉｌｗａｓ４.１ｍｇ/ｇꎬｗｈｉｃｈｗａｓ５.１％ｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｉｎｔｉｌｌａｇｅｓｏｉｌａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｅｖｅｌ.ＴｈｅＴＧｃｏｎｔｅｎｔｉｎｔｉｌｌａｇｅｗｉｔｈｓｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｓｏｉｌｗａｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ３.６％ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈａｔｉｎｔｉｌｌａｇｅｓｏｉｌ.Ｔｈｅｅａｓｉｌｙｅｘｔｒａｃｔｅｄｇｌｏｍａｌｉｎ(ＥＥＧ)ｉｎｎｏ￣ｔｉｌｌａｇｅａｎｄｔｉｌｌａｇｅｗｉｔｈｓｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｓｏｉｌｓｗｅｒｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ４.８％ａｎｄ６.１％ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈａｔｉｎｔｉｌｌａｇｅｓｏｉｌ.Ｔｈｅｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｃａｒｂｏｎｃｏｎｔｅｎｔｏｆｎｏ￣ｔｉｌｌａｇｅａｎｄｔｉｌｌａｇｅｗｉｔｈｓｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｔｒｅａｔｍｅｎｔｓｗｅｒｅ１７.５８ｍｇ/ｇａｎｄ１７.８９ｍｇ/ｇｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎬｗｈｉｃｈｗｅｒｅ１４.１％ａｎｄ１６.１％ｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｉｌｌａｇｅｔｒｅａｔｍｅｎｔａｎｄｒｅａｃｈｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｅｖｅｌ.ＴｈｅｔｏｔａｌＮｃｏｎｔｅｎｔｉｎｎｏ￣ｔｉｌｌａｇｅｓｏｉｌｗａｓ１.４９ｍｇ/ｇꎬｗｈｉｃｈｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｉｎｔｉｌｌａｇｅｓｏｉｌａｎｄｔｉｌｌａｇｅｗｉｔｈｓｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｓｏｉｌｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅａｍｐｌｉｔｕｄｅｓａｓ２６.３％ａｎｄ１７.３％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.ＴｈｅｓｏｉｌＣ/Ｎｖａｌｕｅｉｎｔｉｌｌａｇｅｗｉｔｈｓｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｓｏｉｌｗａｓ１４.４７ꎬｗｈｉｃｈｗａｓ３３.２％ｓｉｇｎｉｆ￣ｉｃａｎｔｌｙｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｉｎｎｏ￣ｔｉｌｌａｇｅｓｏｉｌ.Ｔｈｅｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｃａｒｂｏｎａｎｄｔｏｔａｌｎｉｔｒｏｇｅｎｃｏｎｔｅｎｔｓａｆｆｅｃｔｅｄｔｈｅｓｅｃｒｅ￣ｔｉｏｎａｎｄｒｅｌｅａｓｅｏｆＧＲＳＰ.Ｎｏ￣ｔｉｌｌａｇｅａｎｄｔｉｌｌａｇｅｗｉｔｈｓｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｗｅｒｅｂｅｎｅｆｉｔｔｏｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｃａｒ￣ｂｏｎａｎｄｔｏｔａｌｎｉｔｒｏｇｅｎｃｏｎｔｅｎｔｓꎬｓｏａｓｔｏｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｅｃｒｅｔｉｏｎｏｆＧＲＳＰ.Ｂｕｔｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍｔｉｌｌａｇｅｃｏｕｌｄｌｉｍｉｔｔｈｅｓｅｃｒｅｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌＧＲＳＰｂｙａｒｂｕｓｃｕｌａｒｍｙｃｏｒｒｈｉｚａｌｆｕｎｇｉ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀ＴｉｌｌａｇｅꎻＳｔｒａｗｒｅｔｕｒｎｉｎｇｔｏｔｈｅｆｉｅｌｄꎻＧｌｏｍａｌｉｎꎻＳｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｃａｒｂｏｎꎻＴｏｔａｌｎｉｔｒｏｇｅｎꎻＴｏｔａｌｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ㊀㊀近年来ꎬ全球气候变化严重影响农田生态系统ꎬ氮肥的不合理利用带来了严重的土壤环境问题[１]ꎬ除草剂的大量施用及耕地沙化㊁酸化现象导致农田土壤环境污染㊁耕作层变薄㊁渗透性降低㊁保水保墒能力变差ꎬ造成土壤养分流失和耕地质量下降ꎬ严重影响耕地土壤的可持续生产[２]ꎮ耕作与秸秆还田都会影响土壤结构和土壤养分ꎬ进而影响到土壤肥力状况以及农田生态环境[３－４]ꎮ因此研究耕作和秸秆还田对土壤养分特征的影响尤为重要ꎮ生态化学计量学是研究土壤养分平衡㊁循环㊁限制的一门学科ꎮ土壤碳㊁氮㊁磷的含量和分布等是揭示土壤养分状况㊁土壤质量的重要指标ꎬ即土壤生态化学计量特征是以碳㊁氮㊁磷为主要研究指标[５]ꎮ开展生态化学计量学研究有助于探明土壤养分的有效性及其对土壤环境变化的响应ꎮ耕作与秸秆还田影响土壤碳㊁氮㊁磷化学计量特征的研究已经成为了近几年的热点[６－７]ꎮ传统作物生产中广泛采用旋耕㊁翻耕和深松等方式ꎬ秸秆还田主要是直接还田或秸秆覆盖ꎬ国内外学者对耕作和秸秆还田对土壤理化特征及作物生长发育的影响已有大量研究[８－１２]ꎮ而关于耕作和秸秆还田条件下土壤丛枝菌根真菌(ａｒｂｕｓｃｕｌａｒｍｙｃｏｒｒｈｉｚａｌｆｕｎｇｉꎬＡＭＦ)分泌物 球囊霉素相关土壤蛋白(ｇｌｏｍａｌｉｎ￣ｒｅｌａｔｅｄｓｏｉｌｐｒｏｔｅｉｎꎬＧＲＳＰ)与生态化学计量特性的关系则知之甚微ꎮ球囊霉素相关蛋白是由土壤微生物丛枝菌根真菌分泌的一种土壤蛋白ꎬ广泛分布在陆地生态系统中[１３]ꎮ根据提取ＧＲＳＰ的难易程度可将其分为易提取球囊霉素(ｅａｓｉｌｙｅｘｔｒａｃｔｅｄｇｌｏｍａｌｉｎꎬＥＥＧ)与总球囊霉素(ｔｏｔａｌｇｌｏｍａｌｉｎꎬＴＧ)[１４]ꎮ曹梦等[１５]研究表明ꎬＧＲＳＰ在土壤中性质稳定ꎬ可以改善土壤结构ꎬ是土壤氮库和碳库的主要来源ꎮ相关研究表明ꎬ不同生态环境中土壤ＧＲＳＰ含量存在差异ꎬ同样位于黄土高原林区的灌木地㊁撂荒地和油松幼林地中ꎬ灌木林土壤团聚体中ＧＲＳＰ浓度要显著高于撂荒地和油松幼林地[１６]ꎮ进一步的研究表明ꎬ在不同的生态系统中ꎬＧＲＳＰ对土壤化学计量特征的响应是不同的[１７]ꎬ张亚娟等[１８]关于塞北荒漠生态系统的研究表明ꎬＴＧ和ＥＥＧ含量与土壤氮㊁磷含量均呈显著正相关ꎬ而马洁怡等[１９]关于盐碱地生态系统的研究则表明ꎬＴＧ和ＥＥＧ与土壤中的氮含量无显著相关关系ꎬＥＥＧ与土壤磷含量呈显著负相关ꎬ而ＴＧ与土壤有机碳含量呈显著正相关ꎮ然而关于耕作与秸秆还田对ＧＲＳＰ含量的影响ꎬ以及耕作和秸秆还田条件下的土壤化学计量特征对ＧＲＳＰ的影响却鲜见报道ꎮ因此ꎬ本试验选取常年免耕㊁耕作㊁耕作秸秆还田的农场土壤进行研究ꎬ试图阐明土壤ＧＲＳＰ和生态化学计量特征变化规律及其两者之间的关系ꎬ以期为耕地土壤可持续利用和作物高产㊁优质生产提供理论基础和科学依据ꎮ１㊀材料与方法１.１㊀采样地概况及供试材料试验地位于河南省洛阳市河南科技大学试验场(１１２.２５ʎＥꎬ３４.３６ʎＮ)ꎬ土壤为壤质土ꎮ本研究于２０２２年６月在始于２００９年１０月的３个麦豆轮作栽培模式试验田中进行采样ꎬ分别为免耕㊁耕作和耕作秸秆还田ꎬ其中免耕处理是在作物播前及播后不用农具进行土地管理ꎻ耕作处理是将前茬作物秸秆清出ꎬ对土地采取传统的机械化翻耕㊁旋耕技术ꎻ耕作秸秆还田处理的耕作播种作业程序与耕作处理相同ꎬ在耕作播种前将前茬作物残体进行全量均匀还田ꎮ２００９年试验开始前０~２０ｃｍ土层土壤ｐＨ值８.０ꎬ有机质含量３０.４ｍｇ/ｇ㊁全９１１㊀第２期㊀㊀㊀㊀李扬ꎬ等:耕作和秸秆还田对球囊霉素和土壤生态化学计量特征的影响氮０.９ｍｇ/ｇ㊁速效磷１５.２ｍｇ/ｋｇ㊁速效钾２７０.５ｍｇ/ｋｇꎮ每季所有小区的施肥㊁播种均相同ꎮ供试小麦品种为洛旱６号ꎬ２０２１年１０月中旬播种ꎬ２０２２年６月初收获ꎮ１.２㊀样品采集于２０２２年６月在试验区作物收获后ꎬ把每个处理的６０ｍˑ３ｍ大样区划分为３个２０ｍˑ３ｍ的小样区ꎬ用土钻在每个小样区中用五点法进行取样(图１)ꎬ采样时先去除土壤表层的废弃物ꎬ取土深度为０~２０ｃｍꎬ把每个小样区同一土层采集的５个点的土壤合成一份土壤样品ꎬ混匀后装入袋中进行编号ꎬ带回实验室ꎬ风干处理后备用ꎮ图１㊀五点采样法示意图１.３㊀测定项目与方法总球囊霉素(ＴＧ)和易提取球囊霉素(ＥＥＧ)含量根据Ｗｒｉｇｈｔ[１３]㊁Ｄａｖｉｄ[２０]等的方法测定ꎬ土壤有机碳(ＳＯＣ)含量用重铬酸钾外加热氧化法[２１]测定ꎬ土壤全氮(ＴＮ)含量用凯氏定氮法测定ꎬ土壤全磷(ＴＰ)含量采用高氯酸－浓硫酸消煮－钼锑抗比色法[２２]测定ꎮ１.４㊀数据处理与分析使用ＳＰＳＳ２１.０软件对不同耕作方式和秸秆还田土壤ＴＧ㊁ＥＥＧ含量和ＳＯＣ㊁ＴＮ㊁ＴＰ含量分别进行单因素方差分析ꎬ土壤ＳＯＣ㊁ＴＮ㊁ＴＰ含量对ＴＧ㊁ＥＥＧ含量变化的贡献ꎬ则采用方差分解分析(ｖａｒｉａｎｃｅｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓꎬＶＰＡ)的方法用ＲＳｔｕｄｉｏ３.６.３软件进行分析ꎬ用线性回归模拟ＴＧ㊁ＥＥＧ与土壤ＳＯＣ㊁ＴＮ㊁ＴＰ的相关关系ꎮ２㊀结果与分析２.１㊀耕作和秸秆还田对土壤球囊霉素含量的影响总体来看ꎬ研究区土壤中ＴＧ含量表现为免耕>耕作秸秆还田>耕作ꎻＥＥＧ含量表现为耕作秸秆还田>免耕>耕作(图２)ꎮ其中ꎬ与耕作土壤相比ꎬ免耕土壤ＴＧ含量显著提高５.１％ꎬ耕作秸秆还田土壤提高３.６％ꎮＥＥＧ含量在三种处理间无显著差异ꎬ免耕和耕作秸秆还田处理较耕作处理ＥＥＧ含量高４.８％和６.１％ꎮ无论ＴＧ还是ＥＥＧꎬ在耕作土壤中含量均最低ꎬ分别为３.９ｍｇ/ｇ和０.４ｍｇ/ｇꎮ柱上不同小写字母表示处理间在０.０５水平上差异显著ꎮ图２㊀耕作和秸秆还田对土壤球囊霉素含量的影响２.２㊀耕作和秸秆还田对土壤有机碳㊁全氮㊁全磷含量的影响由表１看出ꎬ耕作和秸秆还田显著影响土壤有机碳㊁全氮含量和碳氮比ꎮ免耕和耕作秸秆还田处理较耕作土壤有机碳含量分别提高１４.１％和１６.１％ꎮ与耕作和耕作秸秆还田相比ꎬ免耕土壤的全氮含量显著提高２６.３％和１７.３％ꎬ但耕作秸秆还田及耕作处理均明显提高土壤碳氮比ꎬ分别较免耕处理提高３３.２％(Ｐ<０.０５)和２０.０％ꎮ免耕处理较耕作和耕作秸秆还田处理土壤全磷含量增加５.１％和８.８％ꎬ氮磷比提高９.８％和１０.８％ꎬ但土壤全磷含量以及氮磷比在三种处理间均无显著差异ꎮ㊀㊀表１㊀㊀㊀耕作和秸秆还田对土壤有机碳㊁全氮㊁全磷的影响处理ＳＯＣ/(ｍｇ/ｇ)ＴＮ/(ｍｇ/ｇ)ＴＰ/(ｍｇ/ｇ)Ｃ/ＮＮ/Ｐ免耕１７.５８ʃ０.９４ａ１.４９ʃ０.０８ａ１.２４ʃ０.０１ａ１０.８６ʃ２.８０ｂ１.２３ʃ０.０８ａ耕作１５.４１ʃ１.０５ｂ１.１８ʃ０.０４ｂ１.１８ʃ０.３７ａ１３.０３ʃ０.６４ａｂ１.１２ʃ０.３８ａ耕作秸秆还田１７.８９ʃ３.０５ａ１.２７ʃ０.１８ｂ１.１４ʃ０.１３ａ１４.４７ʃ３.０２ａ１.１１ʃ０.２５ａ㊀㊀注:数据为平均值ʃ标准差ꎬ同列数据后不同小写字母表示处理间在０.０５水平上差异显著ꎮ２.３㊀耕作和秸秆还田土壤有机碳㊁全氮㊁全磷含量与球囊霉素的关系分析对耕作和秸秆还田土壤有机碳㊁全氮㊁全磷含量与土壤ＧＲＳＰ关系的研究发现ꎬ免耕土壤有机碳㊁全氮㊁全磷对土壤ＴＧ变化的解释率为７４.５％ꎬ０２１山东农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５６卷㊀耕作秸秆还田为１９.５％(图３)ꎮ其中ꎬ免耕土壤ＴＧ受土壤有机碳和全氮的影响ꎬ解释率分别为６８.９％㊁８６.４％ꎬ共同作用的解释率为１０４.１％ꎻ耕作土壤ＴＧ主要受全氮的影响ꎬ解释率为９.２％ꎬ与土壤有机碳共同作用的解释率为９.７％ꎻ耕作秸秆还田主要受土壤有机碳和全氮的影响ꎬ解释率分别为１７.３％㊁２６.０％ꎬ共同作用的解释率为６.０％ꎮ图中数值单位均为％ꎬ下同ꎮ图３㊀耕作和秸秆还田土壤有机碳㊁全氮㊁全磷含量与总球囊霉素含量的关系㊀㊀由图４看出ꎬ免耕土壤有机碳㊁全氮㊁全磷对土壤ＥＥＧ含量变化的解释率为２０.１％ꎬ耕作为１７.３％ꎬ耕作秸秆还田为１６.６％ꎮ其中ꎬ土壤全氮含量在免耕处理中对土壤ＥＥＧ含量的贡献最大ꎬ解释率为３７.５％ꎻ土壤有机碳对耕作处理土壤ＥＥＧ含量影响最大ꎬ解释率为２７.２％ꎻ土壤全磷对耕作秸秆还田处理土壤ＥＥＧ含量影响最大ꎬ解释率为２３.９％ꎮ免耕㊁耕作㊁耕作秸秆还田土壤有机碳㊁全氮㊁全磷共同作用对土壤ＥＥＧ的解释率分别为１７.６％㊁６.７％㊁３.８％ꎮ图４㊀耕作和秸秆还田土壤有机碳㊁全氮㊁全磷含量与易提取球囊霉素的关系㊀㊀进一步分析耕作和秸秆还田土壤有机碳㊁全氮㊁全磷含量与球囊霉素的线性相关性发现ꎬ免耕土壤有机碳和全氮含量与ＴＧ含量呈显著正相关ꎬ耕作土壤有机碳含量与ＥＥＧ含量呈显著正相关ꎬ耕作和耕作秸秆还田土壤ＴＧ㊁ＥＥＧ含量与全氮㊁全磷含量均呈线性正相关ꎬ但未达到显著水平(表２)ꎮ㊀㊀表２㊀耕作和秸秆还田土壤有机碳㊁全氮㊁全磷含量与球囊霉素的线性相关性处理ＧＲＳＰＳＯＣＴＮＴＰ免耕ＴＧｙ＝－０.０２１４ｘ＋４.４１８６㊀Ｐ＝０.０２６ｙ＝０.８２５９ｘ＋２.８４４６㊀Ｐ＝０.００５ｙ＝０.０６２５ｘ＋４.００１１㊀Ｐ＝０.８３０ＥＥＧｙ＝－０.００１４ｘ＋０.４６２６㊀Ｐ＝０.２１３ｙ＝０.０５９８ｘ＋０.３５０７㊀Ｐ＝０.１１６ｙ＝－０.００７５ｘ＋０.４４９４㊀Ｐ＝０.７８８耕作ＴＧｙ＝０.０１７４ｘ＋３.６１０６㊀Ｐ＝０.４５５ｙ＝０.４０４５ｘ＋３.３９９７㊀Ｐ＝０.１７７ｙ＝０.００２９ｘ＋３.８７５５㊀Ｐ＝０.９６５ＥＥＧｙ＝０.０１０１ｘ＋０.２６４０㊀Ｐ＝０.０４７ｙ＝０.１１７５ｘ＋０.２８０５㊀Ｐ＝０.０９０ｙ＝０.０２０３ｘ＋０.３９５７㊀Ｐ＝０.１６８耕作秸秆还田ＴＧｙ＝０.０４６４ｘ＋３.１８９６㊀Ｐ＝０.１００ｙ＝０.６１０１ｘ＋３.２４６６㊀Ｐ＝０.０５２ｙ＝０.６９２９ｘ＋３.２２６３㊀Ｐ＝０.１６７ＥＥＧｙ＝－０.００２０ｘ＋０.４８２２㊀Ｐ＝０.４２４ｙ＝－０.０１１４ｘ＋０.４６０１㊀Ｐ＝０.７００ｙ＝－０.０７７８ｘ＋０.５３４７㊀Ｐ＝０.０６１１２１㊀第２期㊀㊀㊀㊀李扬ꎬ等:耕作和秸秆还田对球囊霉素和土壤生态化学计量特征的影响３㊀讨论土壤碳㊁氮㊁磷生态化学计量特征指示土壤养分平衡与循环ꎬ它会受到耕作模式的影响[２３－２４]ꎮ本研究中ꎬ免耕土壤有机碳平均含量为１７.５８ｍｇ/ｇꎬ土壤全氮㊁全磷平均含量分别为１.４９ｍｇ/ｇ和１.２４ｍｇ/ｇꎬ高于全国第二次土壤普查养分分级标准[２５]的第三级标准和第二级标准ꎮ因此ꎬ研究区土壤全氮含量属于一般水平ꎬ全磷含量属于较丰富水平ꎬ这可能是由本研究中免耕土壤处于常年免耕状态造成的ꎬ免耕土壤氮素矿化分解速率较高ꎬ大量的有机氮转为无机氮ꎬ造成氮含量较低[２３]ꎮ本研究发现耕作土壤有机碳㊁全氮含量显著低于免耕土壤ꎬ而全磷含量在免耕和耕作土壤中无显著差异ꎬ这表明长期耕作主要造成了土壤碳㊁氮的分解和流失ꎮ耕作秸秆还田土壤有机碳平均含量为１７.８９ｍｇ/ｇꎬ显著高于耕作土壤ꎬ与以往的研究结果一致[２]ꎮ这可能是因为在该模式下ꎬ土壤结构得到改善[２６]ꎬ土壤有机质输入量提高ꎬ从而增加了土壤有机碳含量ꎮ土壤碳氮比和氮磷比与土壤团聚体养分的矿化速率[２７]和土壤养分及作物营养吸收的限制性元素有关[２８]ꎮ本研究中ꎬ耕作秸秆还田土壤碳氮比显著高于免耕土壤ꎬ且高于耕作土壤ꎮ免耕土壤碳氮比低的原因可能是土壤有机质矿化分解速率高[２９]ꎬ同时加速氮素的矿化作用ꎬ增加了有机碳㊁全氮含量ꎮ本研究还发现ꎬ耕作秸秆还田土壤碳氮比为１４.４７ꎬ接近全球范围土壤碳氮比平均值１４.３和全国土壤碳氮比平均值１４.４[１７ꎬ３０]ꎮ这表明ꎬ经过长期的耕作和秸秆还田ꎬ改善了土壤结构ꎬ补充了流失的土壤养分和水分ꎬ提高了蓄水保墒能力ꎬ土壤碳氮比已经处于比较平衡的状态ꎮ本研究中ꎬ三种处理土壤氮磷比均小于１４ꎬ这表明作物生长过程表现为氮限制ꎬ因此研究区在进行后续的土壤耕作和作物生产过程中应加大氮素的施用ꎬ尤其是无机氮的供应ꎬ改善植物的缺氮状态ꎮ已有研究表明ꎬ有机物料[３１]㊁耕作施肥[３２]㊁氮沉降[３３]㊁钼矿开采[１７]等影响土壤球囊霉素含量ꎮ本研究发现ꎬ长期耕作降低了土壤ＧＲＳＰ含量ꎬ免耕和耕作秸秆还田较耕作土壤ＴＧ含量提高５.１％㊁３.６％ꎬＥＥＧ提高４.８％㊁６.１％ꎮ出现这种现象的原因可能是:耕作造成了土壤有机碳㊁全氮的大量分解和消耗ꎬＡＭＦ赖以生存的碳㊁氮营养物质减少ꎬ最终降低了土壤ＧＲＳＰ含量[１８]ꎮＶＰＡ分析中耕作土壤有机碳㊁全氮共同作用对ＴＧ和ＥＥＧ的解释率分别为９.７％和１５.８％ꎬ也证明了上述观点ꎮ已有相关研究发现ꎬ土壤ＧＲＳＰ与土壤有机碳㊁全氮有一定的相关性[１９ꎬ３４]ꎮ本研究中ꎬＴＧ占土壤有机碳的比例为２３.４％ꎬ这表明ＧＲＳＰ对土壤碳库有重要的贡献ꎮＶＰＡ分析结果表明ꎬ免耕土壤有机碳㊁全氮㊁全磷对ＧＲＳＰ的贡献率更高ꎬ且线性相关分析表明ꎬ免耕土壤有机碳㊁全氮对ＧＲＳＰ的影响达到显著水平ꎬ这可能是因为免耕土壤人为扰动较少ꎬＡＭＦ群落组成和丰度主要受到土壤理化性质的影响[３５－３６]ꎮ张贵云[３５]研究发现ꎬ免耕降低土壤容重ꎬ提高土壤养分含量ꎬ促进ＡＭＦ的形成ꎮ汪志琴等[３６]研究也发现ꎬ免耕影响ＡＭＦ多样性指数和丰富度ꎮＡＭＦ的动态变化进一步影响ＧＲＳＰ的分泌和累积[３７]ꎮ本研究还发现ꎬ三种处理土壤全磷含量对ＧＲＳＰ均没有显著影响ꎬ这可能是因为磷素在土壤中以沉积的形式存在ꎬ性质比较稳定[３８]ꎬ而ＧＲＳＰ在土壤中易受到耕作和土壤有机碳㊁全氮等因素的影响[１７]ꎬ导致在不同的耕作和还田处理中ꎬ土壤全磷与ＧＲＳＰ的相关关系较弱ꎮ４㊀结论与耕作相比ꎬ免耕和耕作秸秆还田提高了土壤有机碳㊁全氮含量ꎬ长期耕作秸秆还田使土壤碳氮比处于平衡状态ꎮ另外ꎬ长期耕作降低了土壤ＴＧ和ＥＥＧ含量ꎬ不利于丛枝菌根真菌分泌物ＧＲＳＰ的产生和累积ꎮ参㊀考㊀文㊀献:[１]㊀薛建福ꎬ赵鑫ꎬＤｉｋｇｗａｔｌｈｅＳＢꎬ等.保护性耕作对农田碳㊁氮效应的影响研究进展[Ｊ].生态学报ꎬ２０１３ꎬ３３(１９):６００６－６０１３.[２]㊀汤文光ꎬ肖小平ꎬ唐海明ꎬ等.长期不同耕作与秸秆还田对土壤养分库容及重金属Ｃｄ的影响[Ｊ].应用生态学报ꎬ２０１５ꎬ２６(１):１６８－１７６.[３]㊀齐翔鲲ꎬ安思危ꎬ侯楠ꎬ等.耕作和秸秆还田方式对半干旱区黑土玉米养分积累分配与产量的影响[Ｊ].植物营养与肥料学报ꎬ２０２２ꎬ２８(１２):２２１４－２２２６.[４]㊀陈婉华ꎬ袁伟ꎬ王子阳ꎬ等.不同耕作方式与秸秆还田对土壤酶活性及水稻产量的影响[Ｊ].中国土壤与肥料ꎬ２０２２２２１山东农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５６卷㊀(７):１６２－１６９.[５]㊀贺金生ꎬ韩兴国.生态化学计量学:探索从个体到生态系统的统一化理论[Ｊ].植物生态学报ꎬ２０１０ꎬ３４(１):２－６. [６]㊀代文才ꎬ高明ꎬ兰木羚ꎬ等.不同作物秸秆在旱地和水田中的腐解特性及养分释放规律[Ｊ].中国生态农业学报ꎬ２０１７ꎬ２５(２):１８８－１９９.[７]㊀张学林ꎬ周亚男ꎬ李晓立ꎬ等.氮肥对室内和大田条件下作物秸秆分解和养分释放的影响[Ｊ].中国农业科学ꎬ２０１９ꎬ５２(１０):１７４６－１７６０.[８]㊀崔文芳ꎬ于晓芳ꎬ王志刚ꎬ等.秸秆还田与耕作方式对内蒙古平原灌区玉米田土壤质量的影响[Ｊ].江苏农业科学ꎬ２０２３ꎬ５１(２):２１７－２２４.[９]㊀李辉ꎬ宋成孝ꎬ陈小翠ꎬ等.秸秆还田与土壤耕作对玉米产量及土壤理化特性的影响[Ｊ].湖南农业科学ꎬ２０２２(１０):１６－２０.[１０]常程ꎬ刘晶ꎬ史磊ꎬ等.不同秸秆还田耕作模式对耕层土壤质量㊁玉米根系发育及氮积累的影响[Ｊ].辽宁农业科学ꎬ２０２１(６):１８－２１.[１１]刘国利ꎬ崔双双ꎬ孙泽强ꎬ等.深松深度对鲁西南土壤耕层理化性状和作物产量的影响[Ｊ].山东农业科学ꎬ２０２１ꎬ５３(２):７１－７８.[１２]高天平ꎬ张春ꎬ刘文涛ꎬ等.秸秆还田方式与灌溉量对土壤碳水环境和玉米产量的影响[Ｊ].山东农业科学ꎬ２０１９ꎬ５１(６):１０８－１１２.[１３]ＷｒｉｇｈｔＳＦꎬＦｒａｎｋｅｓｎｙｄｅｒＭꎬＭｏｒｔｏｎＪＢꎬｅｔａｌ.Ｔｉｍｅ￣ｃｏｕｒｓｅｓｔｕｄｙａｎｄｐａｒｔｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆａｐｒｏｔｅｉｎｏｎｈｙｐｈａｅｏｆａｒ￣ｂｕｓｃｕｌａｒｍｙｃｏｒｒｈｉｚａｌｆｕｎｇｉｄｕｒｉｎｇａｃｔｉｖｅｃｏｌｏｎｉｚａｔｉｏｎｏｆｒｏｏｔｓ[Ｊ].ＰｌａｎｔａｎｄＳｏｉｌꎬ１９９６ꎬ１８１(２):１９３－２０３.[１４]ＰｕｒｉｎＳꎬＲｉｌｌｉｇＭＣ.Ｔｈｅａｒｂｕｓｃｕｌａｒｍｙｃｏｒｒｈｉｚａｌｆｕｎｇａｌｐｒｏｔｅｉｎｇｌｏｍａｌｉｎ:ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓꎬｐｒｏｇｒｅｓｓꎬａｎｄａｎｅｗｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓｆｏｒｉｔｓｆｕｎｃｔｉｏｎ[Ｊ].Ｐｅｄｏｂｉｏｌｏｇｉａꎬ２００８ꎬ５１(２):１２３－１３０. [１５]曹梦ꎬ唐中华ꎬ赵龙ꎬ等.苏打盐碱化土壤ｐＨ与团聚体中球囊霉素相关土壤蛋白含量的关系[Ｊ].土壤ꎬ２０１８ꎬ５０(２):３１９－３２５.[１６]朱兴菲ꎬ刘小芳ꎬ赵勇钢ꎬ等.晋西黄土区典型人工植被对土壤球囊霉素和团聚体稳定性的影响[Ｊ].水土保持通报ꎬ２０１８ꎬ３８(６):８０－８７.[１７]张梦歌ꎬ尹可敬ꎬ石兆勇ꎬ等.钼矿开采对球囊霉素相关土壤蛋白和土壤化学计量特性的影响[Ｊ].土壤ꎬ２０２２ꎬ５４(３):５１７－５２３.[１８]张亚娟ꎬ贺学礼ꎬ赵丽莉ꎬ等.塞北荒漠植物根围球囊霉素和生态化学计量特征的空间分布[Ｊ].环境科学研究ꎬ２０１７ꎬ３０(１１):１７２３－１７３１.[１９]马洁怡ꎬ王金平ꎬ张金池ꎬ等.沿海造林树种根际丛枝菌根真菌与土壤因子的通径分析[Ｊ].南京林业大学学报(自然科学版)ꎬ２０１９ꎬ４３(４):１３９－１４７.[２０]ＤａｖｉｄＰꎬＪａｎｏｓＡꎬＳａｒａＧ.Ｇｌｏｍａｌｉｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｍｅａｓｕｒｅ￣ｍｅｎｔ[Ｊ].ＳｏｉｌＢｉｏｌｏｇｙａｎｄＢｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙꎬ２００８ꎬ４０(３):７２８－７３９.[２１]ＫａｌｅｍｂａｓａＳＪꎬＪｅｎｋｉｎｓｏｎＤＳ.Ａｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｓｔｕｄｙｏｆｔｉｔｒｉｍｅｔ￣ｒｉｃａｎｄｇｒａｖｉｍｅｔｒｉｃｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｏｒｇａｎｉｃｃａｒ￣ｂｏｎｉｎｓｏｉｌ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＳｃｉｅｎｃｅｏｆＦｏｏｄａｎｄＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅꎬ１９７３ꎬ２４(９):１０８５－１０９０.[２２]鲍士旦.土壤农化分析[Ｍ].第三版.北京:中国农业出版社ꎬ２０００.[２３]王鑫ꎬ罗雪萍ꎬ字洪标ꎬ等.青海森林凋落物生态化学计量特征及其影响因子[Ｊ].草业学报ꎬ２０１９ꎬ２８(８):１－１４. [２４]衣明圣ꎬ李玉杰ꎬ李玉伦ꎬ等.不同耕作模式对土壤肥力和小麦产量的影响[Ｊ].山东农业科学ꎬ２０１８ꎬ５０(７):７２－７７. [２５]杨皓ꎬ胡继伟ꎬ黄先飞ꎬ等.喀斯特地区金刺梨种植基地土壤肥力研究[Ｊ].水土保持研究ꎬ２０１５ꎬ２２(３):５０－５５. [２６]邵云ꎬ王敬婼ꎬ张紧紧ꎬ等.耕作和有机物料还田对麦田土壤理化性质及产量效益的影响[Ｊ].华北农学报ꎬ２０１７ꎬ３２(５):２０８－２１５.[２７]安婉丽ꎬ谢海云ꎬ王维奇ꎬ等.秸秆还田对稻田土壤水稳性团聚体养分及其生态化学计量比的影响[Ｊ].生态学杂志ꎬ２０１７ꎬ３６(１):１５０－１５６.[２８]姜沛沛ꎬ曹扬ꎬ陈云明ꎬ等.陕西省３种主要树种叶片㊁凋落物和土壤Ｎ㊁Ｐ化学计量特征[Ｊ].生态学报ꎬ２０１７ꎬ３７(２):４４３－４５４.[２９]黑杰ꎬ林少颖ꎬ王维奇ꎬ等.福州市不同种植年限茉莉花园土壤碳㊁氮㊁磷及生态化学计量比特征[Ｊ].水土保持学报ꎬ２０２２ꎬ３６(１):２８８－２９６.[３０]ＴｉａｎＨＱꎬＣｈｅｎＧＳꎬＺｈａｎｇＣꎬｅｔａｌ.ＰａｔｔｅｒｎａｎｄｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＣʒＮʒＰｒａｔｉｏｓｉｎＣｈｉｎａ ｓｓｏｉｌｓ:ａｓｙｎｔｈｅｓｉｓｏｆｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｌｄａ￣ｔａ[Ｊ].Ｂｉｏｇｅｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙꎬ２０１０ꎬ９８(１/２/３):１３９－１５１. [３１]温云杰ꎬ刁风伟ꎬ高敏ꎬ等.有机物料与土壤质地对土壤球囊霉素的影响[Ｊ].山西农业科学ꎬ２０２２ꎬ５０(８):１１７６－１１８３.[３２]王建ꎬ周紫燕ꎬ凌婉婷.球囊霉素相关土壤蛋白的分布及环境功能研究进展[Ｊ].应用生态学报ꎬ２０１６ꎬ２７(２):６３４－６４２.[３３]汪鹞雄ꎬ李全ꎬ沈益康ꎬ等.模拟氮沉降对杉木丛枝菌根真菌侵染率和球囊霉素的影响[Ｊ].生态学报ꎬ２０２１ꎬ４１(１):１９４－２０１.[３４]张梦歌ꎬ石兆勇ꎬ杨梅ꎬ等.热带山地雨林土壤球囊霉素的分布特征[Ｊ].生态环境学报ꎬ２０２０ꎬ２９(３):４５７－４６３. [３５]张贵云.不同农业措施对丛枝菌根真菌群落结构和侵染效应的影响[Ｄ].南京:南京农业大学ꎬ２０１３.[３６]汪志琴ꎬ马琨ꎬ王小玲ꎬ等.冬麦免耕覆盖栽培对土壤丛枝菌根真菌多样性的影响[Ｊ].核农学报ꎬ２０１９ꎬ３３(５):９６９－９７７.[３７]徐莹莹ꎬ王俊河ꎬ刘玉涛ꎬ等.秸秆还田方式对玉米田ＡＭ真菌侵染效应及球囊霉素含量的影响[Ｊ].黑龙江农业科学ꎬ２０１９(３):３６－３９ꎬ４５.[３８]ＨｏｕＥＱꎬＣｈｅｎＣＲꎬＷｅｎＤＺꎬｅｔａｌ.ＰｈｏｓｐｈａｔａｓｅａｃｔｉｖｉｔｙｉｎｒｅｌａｔｉｏｎｔｏｋｅｙｌｉｔｔｅｒａｎｄｓｏｉｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｉｎｍａｔｕｒｅｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｆｏｒｅｓｔｓｉｎＣｈｉｎａ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０１５ꎬ５１５/５１６:８３－９１.３２１㊀第２期㊀㊀㊀㊀李扬ꎬ等:耕作和秸秆还田对球囊霉素和土壤生态化学计量特征的影响。
免疫沉淀分离外泌体对PC12细胞上清中α-syn含量的影响
第59卷 第3期2023年06月青岛大学学报(医学版)J O U R N A LO FQ I N G D A O U N I V E R S I T Y (M E D I C A LS C I E N C E S)V o l .59,N o .3J u n e 2023[收稿日期]2022-11-06; [修订日期]2023-06-18[基金项目]国家自然科学基金面上项目(31871049)[第一作者]杨桐桐(1997-),女,硕士研究生㊂[通信作者]宋宁(1980-),女,博士,教授,博士生导师㊂E -m a i l :n i n g s o n g@q d u .e d u .c n ㊂免疫沉淀分离外泌体对P C 12细胞上清中α-s yn 含量的影响杨桐桐,王晓婷,谢俊霞,宋宁(青岛大学医学部基础医学院生理学与病理生理学系,山东青岛 266071)[摘要] 目的 探讨采用免疫沉淀方法分离P C 12多巴胺能细胞上清中外泌体对细胞上清中α-突触核蛋白(α-s y n )含量的影响㊂方法 利用多西环素诱导P C 12细胞高表达α-s y n ,培养24h 后收集细胞上清液,采用免疫沉淀方法进行外泌体的分离纯化,采用酶联免疫吸附测定方法测定外泌体分离前后细胞上清中α-s y n 的含量㊂结果采用免疫沉淀方法可以分离出细胞上清中的外泌体,分离出的外泌体表达特异性标记物a l i x 和C D 63㊂外泌体分离后,上清中α-s y n 的含量从(2999.0ʃ193.0)n g /L 下降为(2276.0ʃ81.8)n g /L ,降低了(723.0ʃ111.2)n g/L (t =4.580,P <0.05)㊂结论 免疫沉淀分离外泌体能够降低P C 12细胞上清中α-s yn 的水平㊂[关键词] α突触核蛋白;外泌体;免疫沉淀法;P C 12细胞[中图分类号] R 338.2 [文献标志码] A [文章编号] 2096-5532(2023)03-0329-04d o i :10.11712/jm s .2096-5532.2023.59.087[开放科学(资源服务)标识码(O S I D )][网络出版] h t t ps ://k n s .c n k i .n e t /k c m s 2/d e t a i l /37.1517.R.20230731.1057.003.h t m l ;2023-07-31 15:48:26E F F E C TO FE X O S O M E I S O L A T I O NB Y I MM U N O P R E C I P I T A T I O NO NΑ-S Y N U C L E I NL E V E L I NT H ES U P E R N A T A N TO FP C 12C E L L S Y A N GT o n g t o n g ,WA N G X i a o t i n g ,X I EJ u n x i a ,S O N G N i n g (D e p a r t m e n to fP h y s i o l o g y a n dP a t h o p h y s i o l o g y ,S c h o o l o f B a s i cM e d i c i n e ,Q i n g d a oU n i v e r s i t y M e d i c a l C o l l e g e ,Q i n gd a o 266071,C h i n a )[A B S T R A C T ] O b je c t i v e T o i n v e s t i g a t e t h e ef f e c t o f i s o l a t i o no f e x o s o m e s f r o mt h e s u p e r n a t a n t o f P C 12d o p a m i n e rg i c c e l l s b y i mm u n o p r e c i p i t a t i o no nth eα-s y n u c l ei n (α-s y n )l e v e l i nc e l l s u p e r n a t a n t . M e t h o d s D o x y c y c l i n ew a su s e dt o i n d u c eα-s yn o v e r -e x p r e s s i o n i nP C 12c e l l s .A f t e r 24ho f c u l t u r e ,t h e s u p e r n a t a n tw a s c o l l e c t e d ,a n d t h e e x o s o m e sw e r e i s o l a t e d a n d p u r i f i e d b yi mm u n o p r e c i p i t a t i o n .T h e l e v e l o f α-s y n i n t h e s u p e r n a t a n t b e f o r e a n d a f t e r e x o s o m e i s o l a t i o nw a s d e t e r m i n e d b y e n z y m e -l i n k e d i m -m u n o s o r b e n t a s s a y . R e s u l t s E x o s o m e s i nc e l l s u p e r n a t a n t c o u l db e i s o l a t e db y i mm u n o p r e c i p i t a t i o n ,a n ds p e c i f i cm a r k e r s a l i x a n dC D 63w e r e e x p r e s s e d i n t h e i s o l a t e d e x o s o m e s .A f t e r e x o s o m e i s o l a t i o n ,t h e l e v e l o f α-s y n i n t h e s u p e r n a t a n t d e c r e a s e d f r o m (2999.0ʃ193.0)n g /Lt o (2276.0ʃ81.8)n g /Lb y (723.0ʃ111.2)n g/L (t =4.580,P <0.05). C o n c l u s i o n E x o s o m e i s o l a t i o n b y i mm u n o p r e c i p i t a t i o nc a n r e d u c e t h e l e v e l o f α-s y n i n t h e s u pe r n a t a n t of P C 12c e l l s .[K E Y W O R D S ] a l p h a -s y n u c l e i n ;e x o s o m e s ;i mm u n o p r e c i pi t a t i o n ;P C 12c e l l s 帕金森病(P D )是一种常见的神经退行性疾病,遗传㊁环境以及年龄因素均可能参与P D 发病[1-2]㊂P D 的主要病理学表现为黑质中多巴胺能神经元的丢失以及黑质残存多巴胺能神经元中形成路易小体和路易神经突,路易小体的主要成分是聚集形式的α-突触核蛋白(α-s y n )㊂近年来研究发现,α-s yn 具有阮病毒样特征,可以在细胞间传播[3]㊂外泌体是一种直径30~150n m 的囊泡,可以携带包括α-s y n 在内的细胞内成分在细胞间进行传递[4]㊂由于外泌体特殊的脂膜结构,其内含有的致病蛋白更不容易被细胞间隙的蛋白酶水解且容易被细胞摄取,因此值得进一步研究[5]㊂然而,对于在细胞间传播的外泌体形式的α-s y n 所占比例仍存在较大争议㊂有研究表明,利用免疫沉淀方法可以从细胞上清中分离外泌体[6-7]㊂本实验旨在探讨采用免疫沉淀方法分离P C 12多巴胺能细胞上清中外泌体对细胞上清中α-s y n 含量的影响㊂1 材料和方法1.1 实验材料可诱导高表达α-s y nP C 12细胞由D A V I D C .R U B I N S Z T E I N 教授馈赠;D M E M 高糖培养液购自H y c l o n e 公司;胎牛血清和马血清购自依科赛公司;多西环素购自S i gm a 公司;C D 63抗体购自N o -v u s 公司;蛋白A /G 琼脂糖珠购自S a n t aC r u z 公司;f l o t i l l i n -1抗体购自A b c a m 公司;a l i x 抗体购自Copyright ©博看网. All Rights Reserved.330青岛大学学报(医学版)59卷C e l l S i g n a l i n g T e c h n o l o g y公司;酶联免疫吸附测定(E L I S A)试剂盒购于B i o l e g e n d公司;E C L发光液购于雅酶公司㊂1.2高表达α-s y nP C12细胞的培养和细胞上清液的收集将状态良好的P C12细胞计数后接种于6孔板中,待其密度达到60%左右时,加入2m g/L多西环素作用24h诱导细胞高表达α-s y n㊂更换为无血清培养液,再次培养24h细胞密度达到90%~95%,收集上清液㊂上清液在4ħ下以3500r/m i n离心15m i n,去除细胞碎片和死细胞㊂1.3免疫沉淀分离细胞上清中的外泌体将牛血清清蛋白(B S A)溶解于磷酸盐缓冲液(P B S)中,配制成2g/L缓冲液㊂取500μLP B S/ B S A缓冲液稀释50μL蛋白A/G琼脂糖珠并在4ħ下孵育过夜㊂以P B S洗涤珠子3次后重悬于100μL抗f l o t i l l i n-1抗体(用2g/LP B S/B S A缓冲液以1ʒ100比例稀释)中,4ħ孵育4h㊂以P B S洗涤珠子3次后收集蛋白A/G琼脂糖珠,加入离心后的细胞上清液200μL,4ħ孵育3h㊂在4ħ下以1000r/m i n离心1m i n,去除蛋白A/G琼脂糖珠后收集上清液㊂1.4 E L I S A检测采用E L I S A法测定外泌体分离前后细胞上清中α-s y n的含量,严格按照试剂盒要求进行操作㊂1.5蛋白质免疫印迹检测用10g/LS D S细胞裂解液洗脱上述的琼脂糖珠,用于免疫印迹检测㊂蛋白质用80g/LS D S-聚丙烯酰胺凝胶电泳分离,并转移到硝酸纤维素膜上㊂膜在4ħ下孵育过夜,使用外泌体特异标记蛋白一抗a l i x(1ʒ1000)和C D63(1ʒ1000)检验免疫沉淀的效果,加辣根过氧化物酶标记的山羊抗小鼠二抗(1ʒ10000)孵育,用E C L发光液显影㊂使用I m a g e J软件进行条带灰度值分析㊂1.6统计学处理应用P r i s m5软件进行统计学分析,所得计量资料数据以 xʃs表示,采用配对t检验进行两组均数的比较,以P<0.05为差异有统计学意义㊂2结果2.1免疫沉淀分离外泌体的鉴定用f l o t i l l i n-1抗体下拉细胞上清液中的外泌体,使用外泌体标记蛋白a l i x和C D63进行免疫印迹检测㊂结果显示,未经免疫沉淀处理的细胞上清液无蛋白质印迹,琼脂糖珠洗脱液有明显的蛋白质富集,表明采用免疫沉淀方法可以从细胞上清中分离外泌体㊂见图1㊂2.2分离外泌体对P C12细胞上清中α-s y n含量的影响E L I S A检测结果显示,外泌体分离前后的细胞上清液中α-s y n的浓度分别为(2999.0ʃ193.0)㊁(2276.0ʃ81.8)n g/L,外泌体分离后较分离前降低了(723.0ʃ111.2)n g/L,差异具有统计学意义(t= 4.580,P<0.05)㊂I n p u t:未经免疫沉淀处理的细胞上清液;P u l l d o w n:经免疫沉淀处理的细胞上清液㊂图1免疫沉淀分离细胞上清中外泌体的鉴定3讨论α-s y n主要存在于中枢神经系统(C N S),尤其在皮质㊁海马㊁纹状体㊁丘脑和小脑等脑区高度表达㊂据报道,α-s y n能调节突触膜的各种生理过程和性质,例如囊泡的大小,突触囊泡的运输㊁对接和回收以及神经递质释放等[8-9]㊂生理条件下,α-s y n呈舒展的可溶性结构,但基因突变㊁α-s y n翻译后修饰㊁α-s y n浓度升高以及环境因素都可能引起α-s y n聚集形成寡聚体或者不溶性的纤维结构[1]㊂α-s y n的聚集是P D最明显的神经病理学特征,目前研究认为,α-s y n的病理改变在P D的发病机制中起着核心作用[10-12]㊂越来越多来自P D病人㊁动物模型以及培养细胞的证据表明,α-s y n可以在细胞之间传播,而且细胞外α-s y n在P D发生发展的过程中起着重要作用[13-14]㊂外泌体是由多种细胞分泌的小囊泡,可以携带包括α-s y n在内的多种细胞内成分在细胞之间进行传递[4,15]㊂早期内体膜向内出芽形成的管腔内泡(I L V s)逐渐成熟为多泡体(MV B s),MV B s与质膜融合,被释放到细胞外的I L V s即为外泌体[16-18]㊂Copyright©博看网. All Rights Reserved.3期杨桐桐,等.免疫沉淀分离外泌体对P C12细胞上清中α-s y n含量的影响331外泌体从各种细胞分泌并释放到细胞外空间,参与了细胞间的物质传递,许多致病蛋白已被证实与外泌体有关,例如阿尔茨海默病中的β淀粉样蛋白(Aβ)[19-20]和t a u[21]㊁P D中的α-s y n[22-23]㊂此外,狭小的空间可以使大分子处于高浓度状态,从而产生 大分子拥挤现象 ,可以促进致病蛋白的聚集,因此通过外泌体形式进行传播的致病蛋白致病效率更高㊁更值得关注[24]㊂外泌体α-s y n是细胞外α-s y n在细胞间传播的重要形式㊂有研究显示,使用来自P D病人脑脊液的外泌体处理H4细胞,在受体细胞内诱导了α-s y n 的进一步聚集,表明了脑脊液外泌体α-s y n在疾病进展中的可能作用[22]㊂该研究还表明,脑脊液中外泌体形式的α-s y n含量只占到2.17%,大部分的α-s y n都是以游离形式存在㊂另外一项研究表明,与健康对照相比,P D病人脑脊液外泌体中总α-s y n和聚集形式的α-s y n含量均显著降低,这通常被认为是α-s y n在脑内过度沉积的证明[25]㊂然而,血浆中C N S来源的外泌体形式的α-s y n含量增加[26]㊂这可能是由于P D病人C N S中过量有害的α-s y n外排清除导致的㊂α-s y n一般在溶酶体降解,据报道P D 病人的溶酶体功能降低[27]㊂这些需要溶酶体降解的蛋白进入MV B s,MV B s与质膜融合,将外泌体释放到胞外,这可能是病理条件下,神经元清除α-s y n 的机制[28]㊂最近有研究报道,血浆外泌体α-s y n还可用于P D㊁多系统萎缩(M S A)等神经变性疾病的诊断,例如P D病人血浆中神经细胞来源的外泌体α-s y n显著升高[26],M S A病人血浆中少突胶质细胞来源的外泌体α-s y n显著降低[29]㊂由于血浆来源的外泌体更易获得,因此血浆外泌体中α-s y n或其他致病蛋白的水平变化,可能是神经相关疾病诊断的新靶点[30-32]㊂有研究认为,外泌体α-s y n只占分泌至细胞外α-s y n的一小部分,对疾病的传播没有显著影响[24]㊂但如上所述,少量脑脊液中的外泌体α-s y n足以引起受体细胞内源性α-s y n聚集[22]㊂因此有理由认为,P D病人脑脊液外泌体中α-s y n的含量虽然很低,但足以在疾病进展中起到关键作用㊂另一项研究在体外培养过表达α-s y n的S H-S Y5Y多巴胺能细胞系,利用免疫磁珠从细胞上清液中特异性分离外泌体,发现细胞上清液中大约75%的α-s y n来源于外泌体[6]㊂在本实验中,通过免疫磁珠分离外泌体后,上清液中α-s y n下降了大约30%㊂这些结果表明,外泌体α-s y n在细胞外液中的比例可能与不同细胞类型有关,对比脑脊液,可能体外培养的神经细胞系上清中外泌体形式的α-s y n比例更高㊂但无论细胞外液中外泌体α-s y n的比例高低,由于在各种体液成分中容易获得,外泌体α-s y n在包括P D在内神经变性疾病的发病机制㊁早期诊断和治疗策略中的作用都值得进一步关注㊂[参考文献][1]H A Y E S M T.P a r k i n s o n sd i s e a s e a n dP a r k i n s o n i s m[J].T h eA m e r i c a n J o u r n a l o fM e d i c i n e,2019,132(7):802-807.[2]J A N K O V I CJ.P a r k i n s o n s d i s e a s e:c l i n i c a l f e a t u r e s a n dd i a g-n o s i s[J].J o u r n a lo fN e u r o l o g y,N e u r o s u r g e r y,a n dP s y c h i a-t r y,2008,79(4):368-376.[3]E MMA N O U I L I D O U E,M E L A C H R O I N O U K,R O UM E-L I O T I ST,e t a l.C e l l-p r o d u c e d a l p h a-s y n u c l e i n i s s e c r e t e d i n ac a l c i u m-de p e n d e n tm a n n e rb y e x o s o m e sa n d i m p a c t sn e u r o n a ls u r v i v a l[J].T h e J o u r n a l o fN e u r o s c i e n c e:t h eO f f i c i a l J o u r n a l o f t h eS o c i e t y f o rN e u r o s c i e n c e,2010,30(20):6838-6851.[4]Y U A NL,L I JY.E x o s o m e s i nP a r k i n s o n sd i s e a s e:c u r r e n tp e r s p e c t i v e s a n d f u t u r ec h a l l e n g e s[J].A C SC h e m i c a lN e u r o-s c i e n c e,2019,10(2):964-972.[5]G U P T A A,P U L L I AM L.E x o s o m e s a sm e d i a t o r s o f n e u r o i n-f l a mm a t i o n[J].J o u r n a l o fN e u r o i n f l a mm a t i o n,2014,11:68.[6]A L V A R E Z-E R V I T IL,S E OW Y,S C HA P I R A A H,e ta l.L y s o s o m a ld y s f u n c t i o ni n c r e a s e se x o s o m e-m e d i a t e da l p h a-s y-n u c l e i n r e l e a s e a n d t r a n s m i s s i o n[J].N e u r o b i o l o g y o fD i s e a s e, 2011,42(3):360-367.[7]B E N J AM I N SJA,N E D E L K O S K AL,T O U I LH,e t a l.E x o-s o m e-e n r i c h e d f r a c t i o n s f r o m M SBc e l l s i n d u c eo l i g o d e n d r o-c y t ede a t h[J].N e u r o l o g y(R)N e u r o i mm u n o l o g y&N e u r o i n-f l a mm a t i o n,2019,6(3):e550.[8]I WA IA,MA S L I A HE,Y O S H I MO T O M,e t a l.T h e p r e c u r-s o r p r o t e i no fn o n-ab e t ac o m p o n e n to fA l z h e i m e r sd i s e a s ea m y l o i d i s a p r e s y n a p t i c p r o t e i no f t h e c e n t r a l n e r v o u s s y s t e m[J].N e u r o n,1995,14(2):467-475.[9]G A L V I NJE,S C HU C K T M,L E E V M,e t a l.D i f f e r e n t i a le x p r e s s i o na n d d i s t r i b u t i o n of a l p h a-,b e t a-,a n dg a mm a-s y n u-c l e i n i n t h ede v e l o p i n g h u m a n s u b s t a n t i a n i g r a[J].E x p e r i m e n-t a lN e u r o l o g y,2001,168(2):347-355.[10]S P I L L A N T I N IM G,S C HM I D T M L,L E E V M,e t a l.A l-p h a-s y n u c l e i n i nL e w y b o d i e s[J].N a t u r e,1997,388(6645): 839-840.[11]M E H R A S,S A H A Y S,MA J IS K.α-s y n u c l e i n m i s f o l d i n ga n da g g r e g a t i o n:i m p l i c a t i o n s i nP a r k i n s o n sd i s e a s e p a t h o g e-n e s i s[J].B i o c h i m i c a e t B i o p h y s i c a A c t a P r o t e i n s a n d P r o-t e o m i c s,2019,1867(10):890-908.[12]JÉŠK O H,L E N K I E W I C ZA M,W I L K A N I E CA,e t a l.T h ei n t e r p l a y b e t w e e n p a r k i na n da l p h a-s y n u c l e i n;p o s s i b l e i m p l i-c a t i o n sf o rt h e p a t h o g e n e s i so fP a r k i n s o n sd i se a s e[J].A c t aCopyright©博看网. All Rights Reserved.332青岛大学学报(医学版)59卷N e u r o b i o l o g i a eE x p e r i m e n t a l i s,2019,79(3):276-289. [13]G E O R G ES,R E Y NL,T Y S O N T,e t a l.M i c r o g l i aa f f e c tα-s y n u c l e i nc e l l-t o-c e l l t r a n s f e r i nam o u s em o d e l o f P a r k i n s o n sd i se a s e[J].M o l e c u l a rN e u r o d e g e n e r a t i o n,2019,14(1):34.[14]A T I K A,S T E WA R T T,Z H A N G J.A l p h a-s y n u c l e i na sab i o m a r k e r f o r P a r k i n s o n s d i s e a s e[J].B r a i nP a t h o l o g y,2016,26(3):410-418.[15]P E G T E LD M,G O U L DS J.E x o s o m e s[J].A n n u a l R e v i e wo fB i o c h e m i s t r y,2019,88:487-514.[16]K A L L U R IR,L E B L E U VS.T h e b i o l o g y,f u n c t i o n,a n db i o-m e d i c a la p p l i c a t i o n s o f e x o s o m e s[J].S c i e n c e,2020,367 (6478):e a a u6977.[17]H E I J N E N H F,S C H I E L A E,F I J N H E E R R,e t a l.A c t i v a-t e d p l a t e l e t sr e l e a s et w ot y p e s o f m e m b r a n e v e s i c l e s:m i-c r o v e s i c l e sb y s u r f a c es h ed d i n g a n de x o s o m e sd e r i v e df r o me x o c y t o s i sof m u l t i v e s i c u l a r b o d i e s a n d a l p h a-g r a n u l e s[J].B l o o d,1999,94(11):3791-3799.[18]H OW I T TJ,H I L LAF.E x o s o m e s i n t h e p a t h o l o g y o f n e u r o-d e g e n e r a t i v e d i s e a s e s[J].T h e J o u r n a l o f B i o l o g i c a l C h e m i s t r y,2016,291(52):26589-26597.[19]WA N G Y P,B A L A J IV,K A N I Y A P P A N S,e ta l.T h er e-l e a s e a n d t r a n s-s y n a p t i c t r a n s m i s s i o no fT a uv i a e x o s o m e s[J].M o l e c u l a rN e u r o d e g e n e r a t i o n,2017,12(1):5. [20]R A J E N D R A N L,HO N S H O M,Z A HN T R,e ta l.A l z h e i-m e r s d i s e a s e b e t a-a m y l o i d p e p t i d e s a r e r e l e a s e d i na s s o c i a t i o n w i t he x o s o m e s[J].P r o c e e d i n g so ft h e N a t i o n a lA c a d e m y o f S c i e n c e so ft h e U n i t e d S t a t e so f A m e r i c a,2006,103(30): 11172-11177.[21]S H IM,K O V A CA,K O R F FA,e t a l.C N S t a u e f f l u x v i a e x o-s o m e s i sl i k e l y i n c r e a s e di n P a r k i n s o n sd i s e a s eb u tn o ti nA l z h e i m e r s d i s e a s e[J].A l z h e i m e r s&D e m e n t i a:t h eJ o u r-n a l o f t h eA l z h e i m e r sA s s o c i a t i o n,2016,12(11):1125-1131.[22]S T U E N D L A,K U N A D T M,K R U S E N,e t a l.I n d u c t i o no fα-s y n u c l e i na g g r e g a t ef o r m a t i o nb y C S F e x o s o m e sf r o m p a-t i e n t sw i t hP a r k i n s o n s d i s e a s e a n d d e m e n t i aw i t hL e w y b o d i e s [J].B r a i n:a J o u r n a l o fN e u r o l o g y,2016,139(P t2):481-494.[23]D A N Z E R K M,K R A N I C H LR,R U F W P,e t a l.E x o s o m a lc e l l-t o-c e l l t r a n s m i s s i o no f a l p h as y n u c l e i no l i g o m e r s[J].M o-l e c u l a rN e u r o d e g e n e r a t i o n,2012,7:42.[24]E MMA N O U I L I D O U E,V E K R E L L I S K.E x o c y t o s i s a n ds p r e a d i n g o f n o r m a l a n da b e r r a n tα-s y n u c l e i n[J].B r a i nP a t h o-l o g y,2016,26(3):398-403.[25]H O N GZ,T I A N C,S T E WA R T T,e t a l.D e v e l o p m e n to f as e n s i t i v e d i a g n o s t i ca s s a y f o r p a r k i n s o nd i s e a s e q u a n t i f y i n gα-s y n u c l e i n-c o n t a i n i n g e x t r a c e l l u l a r v e s i c l e s[J].N e u r o l o g y, 2021,96(18):e2332-e2345.[26]S H IM,L I UCQ,C O O KTJ,e t a l.P l a s m a e x o s o m a lα-s y n u-c l e i n i s l i k e l y C N S-de r i v e d a n d i n c r e a s e d i nP a r k i n s o n s d i s e a s e[J].A c t aN e u r o p a t h o l o g i c a,2014,128(5):639-650. [27]C HU YP,D O D I Y A H,A E B I S C H E RP,e t a l.A l t e r a t i o n s i nl y s o s o m a la n d p r o t e a s o m a lm a r k e r s i n P a r k i n s o n sd i s e a s e: r e l a t i o n s h i p t o a l p h a-s y n u c l e i n i n c l u s i o n s[J].N e u r o b i o l o g y o fD i s e a s e,2009,35(3):385-398.[28]L E ET H,D A S T IE,MA G N U S N,e t a l.M i c r o v e s i c l e sa sm e d i a t o r s o f i n t e r c e l l u l a r c o mm u n i c a t i o n i nc a n c e r:t h e e m e r-g i n g s c i e n c e o f c e l l u l a r d e b r i s [J].S e m i n a r s i nI mm u n o p a-t h o l o g y,2011,33(5):455-467.[29]Y UZ W,S H IM,S T E WA R TT,e t a l.R e d u c e d o l i g o d e n d r o-c y t ee x o s o m es e c r e t i o ni n m u l t i p l es y s t e m a t r o p h y i n v o l v e sS N A R Ed y s f u n c t i o n[J].B r a i n:a J o u r n a l o fN e u r o l o g y,2020, 143(6):1780-1797.[30]J I A N G C,HO P F N E R F,K A T S I K O U D I A,e ta l.S e r u mn e u r o n a le x o s o m e s p r e d i c ta n dd i f f e r e n t i a t eP a r k i n s o n sd i-s e a s e f r o m a t y p i c a lP a r k i n s o n i s m[J].J o u r n a lo fN e u r o l o g y, N e u r o s u r g e r y,a n dP s y c h i a t r y,2020,91(7):720-729.[31]MU S T A P I C M,E I T A N E,W E R N E RJKJ r,e t a l.P l a s m ae x t r a c e l l u l a r v e s i c l e se n r i c h e df o rn e u r o n a l o r ig i n:a p o t e n t i a lw i n d o w i n t o b r a i n p a t h o l o g i c p r o c e s s e s[J].F r o n t i e r s i nN e u r o-s c i e n c e,2017,11:278.[32]D U T T AS,HO R N U N GS,K R U A Y A T I D E E A,e t a l.α-S y-n u c l e i n i nb l o o de x o s o m e s i mm u n o p r e c i p i t a t e du s i n g n e u r o n a la n do l i g o d e n d r o g l i a lm a r k e r s d i s t i n g u i s h e s P a r k i n s o n s d i s e a s ef r o m m u l t i p l es y s t e m a t r o p h y[J].A c t a N e u r o p a t h o l og i c a,2021,142(3):495-511.(本文编辑马伟平)医学学术论文结果的写作结果是科研论文的核心,是结论的依据,是形成观点与主题的基础㊂由结果引发讨论,导出推理㊂结果反映了论文的学术水平及其价值㊂结果的内容重点是新发现㊁新创造㊂正反内容应同时介绍㊂临床研究主要是治疗效果:近期㊁远期疗效和随访情况等;实验研究主要是有关数据与统计㊁图片等;流行病调查应包括调查地点㊁对象的一般情况,疾病的发生与暴发情况,疫情分析,人体与环境标本的实验结果,综合比较分析,控制措施与评价等㊂结果的表达方式有图㊁表和文字三种形式㊂结果部分的叙述以文字描述为主,可附以必要的图和表㊂一般情况下,凡是能用文字简要叙述清楚的,就不必用图和表㊂另外,应注意三者的重复,已有图表者,文字只作概括性描述即可,不必重复具体的数据,但也没有必要将全部结果都简化成 结果见某表㊁某图 ㊂此外,在结果部分只能列出作者自己的实验结果和结论,引用他人报道的结果,一般仅限在讨论部分使用㊂Copyright©博看网. All Rights Reserved.。
青岛农业大学土壤肥料学-绪论
肥料的重要性
2、肥料在农业生产中的重要作用 （1）肥料是农业生产的重要物资，是植物 的粮食。 肥料在农业生产中起着重要作用，农 谚有“有收无收在于水，收多收少在于 肥”，正说明了肥料在粮食生产中的地位。 肥料在各项作物增产因子中起的作用 最大，我国目前已达到35%以上。
土壤和肥料的重要性—肥料的重要性
养分归还学说
• 由于作物的收获必然要从土壤中带走某些养分物 质，土壤养分将越来越少，如果不 把这些矿质养 分归还土壤，土壤将变得十分贫瘠．因此必须把 作物带走的养分全部 归还给土壤． • 养分归还靠肥料！
最小养分律
• 作物产量受土壤中相对含量最少的养分因子所控 制，产量高低随最小养分补充量的多 少而变化， 如果这个因子得不到满足，即使增加其他的养分 因子，作物产量也不可能 提高。
• 在最早的60名诺贝尔化学奖获得者中有42人是他 的学生的学生。
农业化学学说体系构成
• • • • 植物矿质营养学说 植物养分储存库-土壤 养分归还学说-肥料 最小养分律
矿质营养学说
• 腐殖质是地球上有了植物之后才形成的．植物最初的 营养物质必然是矿质元素，腐殖质只有通过改良土壤， 分解产生矿质元素和 CO2 来实现其营养作用．因此， 矿质元素才是植物必需的基本营养物质．
局限性和不足
• 过于强调矿质养分的作用，而对有机物(腐殖质)的营养 作用的理解是片面的； • 尚未认识到养分之间的相互关系； • 对豆科作物在提高土壤肥力方面的作用认识不足； • 全部归还作 物带走的养分是不经济和不必要的，应有针 对性地归还养分。 • 发现了氮对于植物营养的重要性，但错误的认为植物所 必需的氮是从大气中直接吸收的，所以在他的化肥配料 表中没有加入氮化物。随着这点被纠正了，从而使农业 生产发生了巨大的飞跃。
2009年《山东农业大学学报(自然科学版)》优秀论文
期号
页码
肖海军，崔金生，翁立雪，王小娥，杨春晓，曲朝杰，朱彩霞，刘冠华，朱瑞良
支气管败血波氏杆菌PCR测定方法的建立和应用
1
70-74
张世远，李光德，徐玉新，敬佩，张中文
城市道路两侧土壤重金属污染模糊评价
1
83-87
陈宝成，张民，马丽，郑磊
3
317-324
金静，刘会香
广玉兰黑斑病病原菌的生物学特性研究
3
325-328
米培培，张丽霞，王日为，邱旭东，杨琦
对-香豆酸、咖啡酸和绿原酸荧光特性的研究
3
365-370
任中兴，房用，杨吉华，刘克长
黄泛沙地小网格农田防护林网防风固沙和增产效益的研究
3
398-404
王振鹏，刘玉升
泰山步甲属昆虫记述
4
632-634
李卫国，冀宪领，王洪利，崔为正
人工饲料摄食性家蚕品种育种方法研究
4
635-640
李际红，邢世岩，孟凡志，王京梅
白皮松成熟胚不定芽诱导分化技术的优化
4
641-646
稻田控释掺混专用肥对水稻生长的影响
2
173-178
马百顺，王中华
瘤胃能氮同步释放对微生物蛋白产量影响的研究
2
235-239
马永飞，曲祥金，殷焕顺，杜红霞
L-色氨酸的分子印迹膜电化学传感器的研制与应用
2
254-258
尹国华，刘楠，孙兆楠，宋云枝，朱常香，温孚江
利用Red重组系统敲除大肠杆菌rnc基因构建dsRNA原核表达体系
基于VIIRS
第53卷 第8期 2023年8月中国海洋大学学报P E R I O D I C A LO FO C E A N U N I V E R S I T YO FC H I N A53(8):035~043A u g.,2023基于V I I R S /D N B 数据的新冠疫情对黄渤海灯光渔船活动影响的研究❋孙 贺,刘 阳❋❋,田 浩,田永军(中国海洋大学水产学院渔业海洋学实验室,山东青岛266003)摘 要: 为探究新冠疫情对黄渤海灯光渔船活动的影响,本研究基于可见光红外成像辐射计/昼夜波段(V I I R S /D N B )夜光遥感数据开发了适用于黄渤海灯光渔船的提取方法,提取了2018年11月至2020年11月每日灯光渔船点位信息㊂研究表明,疫情爆发后,2019年12月至2020年2月黄渤海灯光渔船数减少了57.3%㊂其中,中方水域降幅较大,达-63.07%;青海渔场㊁海州湾渔场㊁中韩渔业协定区渔船密集区大幅消失;韩方渔船转移到西海岸和济州岛周边水域作业㊂随着疫情得到控制,2020年2月至4月灯光渔船数增加了164.71%;沿岸灯光渔业恢复,渔民进入远海作业㊂2020年4月黄渤海灯光渔船数恢复到管控前(11月)的88.66%㊂通过分析灯光渔船数量的变动发现,中韩渔业协定区渔船数量变动最大,渤海水域变动最小㊂疫情主要影响青海渔场至海州湾渔场㊁中韩渔业协定区和韩国西海岸的灯光渔业㊂本研究结果为重大公共卫生事件发生时渔船的动态监测和管理提供了参考㊂关键词: 新冠疫情;夜光遥感;可见光红外成像辐射计;昼夜波段;灯光渔船;黄海;渤海中图法分类号: S 931.3 文献标志码: A 文章编号: 1672-5174(2023)08-035-09D O I : 10.16441/j.c n k i .h d x b .20220102引用格式: 孙贺,刘阳,田浩,等.基于V I I R S /D N B 数据的新冠疫情对黄渤海灯光渔船活动影响的研究[J ].中国海洋大学学报(自然科学版),2023,53(8):35-43.S u nH e ,L i uY a n g ,T i a nH a o ,e t a l .S t u d i e s o f C O V I D -19p a n d e m i c o n l i g h t f i s h i n g v e s s e l a c t i v i t yi n t h eY e l l o wS e a a n d B o h a i S e a b a s e d o nV I I R S /D N Bd a t a [J ].P e r i o d i c a l o fO c e a nU n i v e r s i t y of C h i n a ,2023,53(8):35-43. ❋ 基金项目:国家重点研究发展计划项目(2018Y F D 0900902);国家自然科学基金面上项目(41976210)资助S u p p o r t e d b y t h eN a t i o n a l K e y R e s e a r c h a n dD e v e l o p m e n t P r o gr a mo f C h i n a (2018Y F D 0900902);t h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n -d a t i o nG e n e r a l P r o gr a mo f C h i n a (41976210)收稿日期:2022-02-22;修订日期:2022-04-21作者简介:孙 贺(1996 ),男,硕士生㊂E -m a i l :s u n h e 3665@s t u .o u c .e d u .c n❋❋ 通讯作者:E -m a i l :Y a n gl i u 315@o u c .e d u .c n 新冠疫情的爆发和快速传播引发了严重的全球公共危机[1]㊂面对突如其来的严重疫情,众多国家采取了居家隔离㊁封锁管控㊁核酸检测等防疫措施[2-3]㊂中国疾控中心于2020年1月15日启动一级应急响应;韩国公共卫生局也于2020年2月23日将疫情管控设置为最高级别(4级)[4]㊂防疫举措的不断升级对人类社会经济和生活产生了巨大的影响,其中也包括渔业产业的各个环节[5]㊂世界粮农组织(F o o da n dA gr i c u l -t u r eO r g a n i z a t i o n o f t h eU n i t e dN a t i o n s ,F A O )统计报告显示,截至2020年4月底,在疫情影响下全球渔业捕捞产量减少了约548.6万t,渔业活动相较于前两年(2018 2019年)的平均水平降低约6.5%[6]㊂黄渤海是中韩两国重要的渔业资源基地,拥有众多优良渔场㊂黄渤海渔船管理对渔业资源稳定和水产品市场安全至关重要㊂因此需要一种快速㊁低成本㊁有效的方法来评估和量化新冠疫情对黄渤海渔业的影响㊂目前,渔船监测主要依靠船舶监测系统(V e s s e lm o n i t o r i n g s y s t e m ,V M S )㊁船舶自动识别系统(A u t o -m a t i c i d e n t i f i c a t i o ns ys t e m ,A I S )以及渔捞日志等方式[7-8]㊂但存在非法捕捞㊁船只未使用V M S 或A I S 以及渔捞日志填报不完善等问题㊂在黄渤海,灯光诱捕是重要的捕捞方式之一,包括围网㊁鱿钓㊁敷网和舷提网等[9],利用鱼类趋光特性,通过大功率电灯将中上层鱼群诱集到渔船周围从而实施捕捞㊂灯光遥感在渔船监测方面具有得天独厚的优势,使用灯光遥感技术可以很好地探究疫情对黄渤海夜间灯光渔船活动的影响㊂2001年10月发射的美国国家极轨合作伙伴卫星(S u o m i n a t i o n a l p o l a r -o r b i t i n gp a r t n e r s h i p ,S N P P )携带了可见光红外成像辐射计(V i s i b l e i n f r a r e d i m a g i n gr a d i o m e t e r s u i t e ,V I I R S )套件,其昼夜波段(D a y a n d n i gh t b a n d ,D N B )可用于专业收集夜间灯光辐射值和位置信息㊂国内外学者已经开展了多项利用V I I R S/Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年D N B数据进行渔船识别的研究[10],其中主要包括船舶识别监测算法(V I I R S b o a td e t e c t i o n,V B D)的开发[11-12],灯光渔船点位提取与变动规律分析[13-16],灯光数据与V B D㊁V M S和A I S等数据的集成开发[17],渔场时空变动及渔场预测[18-20]等㊂随着新冠疫情肆虐全球,有些学者开始关注到疫情对渔业资源变动影响的研究㊂P a t t e r s o nE d w a r d等[21]证明了疫情期间印度暗礁鱼类种群质量有所改善㊂C o o k e等[22]探究了新冠疫情流行一定程度上有助于恢复淡水鱼类生物多样性,但需要结合管理政策解决其负面问题㊂W a i h o等[23]证明了新冠疫情造成马来西亚水产养殖业供应链中断以及全球市场需求的减少㊂A v t a r等[24]以印度西部三个港口为例,探究政府不同阶段的疫情封锁措施对当地渔业的影响㊂目前国内对疫情期间黄渤海区域的灯光渔船活动鲜有报道㊂因此,本研究利用V I I R S/D N B夜光遥感数据开发一种适用于黄渤海的灯光渔船提取方法;通过对比疫情期间灯光渔船的时空分布,探究渔船活动规律以及中韩两国政府不同阶段的抗疫政策对本国灯光渔业的影响,为面对重大公共卫生危机时的渔业管理提供理论依据和技术支持㊂1数据和方法1.1数据来源本研究采用了V I I R S/D N B夜光遥感数据中传感器的数据(S e n s o r d a t a r e c o r d,S D R)㊂该数据可将原始数据(R a wd a t a r e c o r d s,R D R)中的辐射值转化为辐射亮度㊁反射率或亮温㊂空间分辨率为742m,时间分辨率为1d,原始辐射值单位为W/(c m2㊃s r),文件类型为H D F5文件㊂本研究提取了从2018年11月1日至2020年11月30日每日17:00 18:59(U T C)的S D R 数据㊂数据下载网址为h t t p s://w w w.b o u.c l a s s.n o a a.g o v/s a a/p r o d u c t s/w e l c o m e㊂本研究选取黄渤海(33ʎN 41ʎN,117ʎE 127ʎE)作为研究区域(见图1),根据‘中韩渔业协定“和‘全国海洋功能区划“将其分为7处水域:渤海;黄海北部水域;青海渔场及附近水域;海州湾渔场及附近水域;中韩渔业协定区;韩国西海岸;济州岛附近水域[25]㊂1.2数据预处理本研究结合V B D算法针对黄渤海D N B原始图像进行预处理[11]㊂首先进行几何校正,在S e a D A S7.5.1和A r c G I S10.7软件的支持下,对原始图像中提取的灯光点辐射值和地理坐标进行几何校正㊂其次放大辐射值,由于D N B数据原始辐射值过低,通常在1ˑ10-11~1ˑ10-8W/(c m2㊃s r)区间内[11]㊂为方便处理和运算,把原始辐射值统一乘以109,将单位转化为(1.渤海;2.黄海北部水域;3.青海渔场及附近水域;4.海州湾渔场及附近水域;5.中韩渔业协定区;6.韩国西海岸;7.济州岛附近水域㊂1.B o h a i S e a;2.N o r t h e r nt h eY e l l o w S e a w a t e r s;3.Q i n g h a i f i s h i n gg r o u n da n dn e a r b y w a t e r s;4.H a i z h o uB a y f i s h i n gg r o u n da n dn e a r b y w a t e r s;5.C h i n a-K o r e a f i s h e r i e s a g r e e m e n t w a t e r s;6.W e s t c o a s t o f K o-r e a;7.W a t e r s o f J e j u I s l a n d.)图1黄渤海区域分布图F i g.1 T h e r e g i o n a l d i s t r i b u t i o nm a p i n t h eY e l l o w-B o h a i S e a n W/(c m2㊃s r)[11]㊂然后进行闪电检测,由于D N B图像的闪电水域表现为若干条白色光带,由一系列高亮像元组成,本研究利用掩膜将闪电水域去除㊂最后进行日期选取,由于图像中渔船灯光会被较厚的云层完全遮挡㊂为排除其干扰,本研究将D N B图像中云层覆盖率低于30%的日期标记为有效日期,其余日期标记为空白[14]㊂1.3峰值中值指数确定本研究采用峰值中值指数(S p i k em e d i a n i n d e x, S M I)的方法放大尖峰辐射值与背景值的差异[11]㊂采用中值滤波将某一像元辐射值用该像元邻域中值代替,从而消除孤立的噪声点㊂本研究共统计730d的黄渤海每日D N B数据,对比表明半径为3像素的圆形低通滤波检测效果最佳㊂使用滤波器对栅格图像进行平滑处理后,用原图像减去处理后的图像得到中值指数(S M I)图像㊂1.4阈值分割滤波处理后部分图像存在背景辐射值较高的现象,需要选取阈值进一步消除㊂在统计了2018年11月至2020年11月每日D N B数据后,本研究选取出适用于黄渤海的最佳经验阈值为0.2n W/(c m2ˑs r)㊂本研究将辐射值大于阈值的像素点标记为灯光渔船点,制作了每日D N B灯光点图像,并将每日图像进行月合成处理㊂63Copyright©博看网. All Rights Reserved.8期孙 贺,等:基于V I I R S /D N B 数据的新冠疫情对黄渤海灯光渔船活动影响的研究2 结果2.1黄渤海灯光渔船分布通过分析黄渤海D N B 数据发现,有效数据总天数为380d ,每月平均有效天数为15.2d (见图2)㊂以2020年10月的D N B 图像数据为例(见图3和4),灯光渔船点主要集中在中韩沿岸水域㊁济州岛附近水域和中韩渔业协定区㊂其中,济州岛和中韩渔业协定区渔船分布密度较高㊁灯光较强,而中韩沿岸水域渔船密度较低㊁灯光较弱㊂图2 2018年11月至2020年11月D N B 图像有效天数F i g .2 V a l i d d a y s i nD N B i m a ge sf r o m N o v e m b e r 2018t oN o v e m b e r ,2020图3 2020年10月黄渤海D N B 月合成图像F i g .3 M o n t h l y D N B i m a ge of t h e Y e l l o w -B o h a i S e a i nO c t o b e r ,2020参考‘中韩渔业协定“规定的中韩渔船作业范围,在D N B 图像中可以清晰地观测到灯光渔船在中韩渔业协定区边界线(33ʎN 37ʎN ,124ʎE 124.5ʎE )两侧作业(见图3)㊂由于朝鲜水域并未观测到灯光渔船密集作业,本研究选择沿中韩渔业分界线将研究水域分割为中方水域(西侧)和韩方水域(东侧)(见图3)㊂由于不同国家的渔船规格㊁集鱼效率不同,可通过灯光点辐射值验证渔船作业强度(见图5)㊂本研究统计了辐射值大于100n W /(c m 2㊃s r)的灯光点,结果表明中方水域灯光点密集,辐射值大于1000n W /(c m 2㊃s r)的灯光密集区有39个;韩方水域灯光点较稀疏,辐射值大于1000n W /(c m 2㊃s r )的灯光密集区仅有2个㊂图4 2020年10月黄渤海灯光点月合成图F i g .4 M o n t h l y l i g h t p o i n t s i m a ge of t h e Y e l l o w -B o h a i S e a i nO c t o b e r ,20202.2疫情期间灯光渔船的空间分布变动2019年12月至2020年4月是中韩疫情爆发的最初阶段,各国抗疫形势和防疫政策历经多次变化㊂因此,本研究对比了疫情爆发后2019年12月至2020年4月与疫情爆发前2018年12月至2019年4月的灯光渔船月合成图像㊂对比结果表明,疫情初始阶段,2018年和2019年11至12月渔船数量处于最高水平且变化73Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年图52020年10月中韩水域辐射值对比图F i g.5 R a d i a n c e c o m p a r i s o n i m a g e o f C h i n e s e a n dK o r e a nw a t e r s i nO c t o b e r,2020一致,灯光渔船在中方沿岸水域㊁中韩渔业协定区和韩方水域密集作业(见图6a和6d)㊂疫情爆发后,2019年12月至2020年2月黄渤海渔船数量减少了57.3% (见图7)㊂中方水域渔船数量减少了63.07%,受影响的渔船集中在青海渔场㊁海州湾渔场和中韩渔业协定区,表现为渔船密集区大幅度消失,渔船停留在沿岸港口和协定区东部边界(见图6d和6e)㊂韩方水域渔船数量减少了41.39%,渔船转移到韩国西海岸和济州岛附近水域作业(见图6d和6e)㊂随着疫情得到控制, 2020年2月至4月黄渤海渔船数量增加了164.71% (见图7)㊂中方水域渔船数量增加了177.19%,表现为中韩渔业协定区渔船密集区完全消失;青海渔场至海州湾渔场沿岸渔船数量增多,渔船离开港口进入远海作业(见图6e和6f)㊂韩方水域渔船数量增加了143.03%,主要为西海岸渔船,济州岛附近渔船活动无明显变化(见图6e和6f)㊂截至2020年4月,黄渤海灯光渔船数量恢复到疫情管控前(2019年11月)的88.66%㊂图62019年11月至2020年4月与2018年11月至2019年4月黄渤海D N B月合成图像对比F i g.6 D N B i m a g e s i n t h eY e l l o w-B o h a i S e a f r o m N o v e m b e r,2019t oA p r i l,2020c o m p a r e d t oN o v e m b e r,2018t oA p r i l,20192.3疫情期间灯光渔船的季节性变动本研究对比了2019年与2020年黄渤海7处水域各季节灯光渔船数量(见表1),探究受疫情影响的2020年灯光渔业变动情况㊂结果表明,冬季各水域渔船数量相对去年均为增加,主要为中韩渔业协定区㊁韩国西海岸和济州岛附近水域,增幅分别为11.55%㊁8.04%和5.01%㊂春季各水域渔船数量以减少为主,其中济州岛附近水域降幅最大,为-4.19%㊂夏季各水域渔船数量为增加和减少相混合,韩国西海岸和中韩渔业协定区数量变动最明显,分别为3.42%和-3.03%㊂秋季黄海北部水域和中韩渔业协定区渔船数量变化最大,分别为2.89%和-3.36%,其余水域变动不明显㊂总体上,中韩渔业协定区灯光渔船数量四季变动最大,渤海四季变动最小㊂3讨论3.1疫情对黄渤海灯光渔船空间变动的影响2019年11月至12月黄渤海灯光渔船数量变动与去年同期一致,灯光渔船在中方沿岸水域㊁中韩渔业协定区和韩方水域高密度作业,表明疫情初始阶段对渔船活动没有产生影响㊂2020年1月至2月,随着新冠疫情爆发,政府严格推行城市封锁㊁居家隔离㊁禁止出行等疫情防控措施[26]㊂2019年12月至2020年2月黄渤海灯光渔船数量减少了57.3%,空间分布出现明显变化㊂在中方水域,由于中国政府严格的疫情管控政策[27],灯光渔船活83Copyright©博看网. All Rights Reserved.8期孙 贺,等:基于V I I R S /D N B数据的新冠疫情对黄渤海灯光渔船活动影响的研究图7 2019年11月至2020年4月与2018年11月至2019年4月黄渤海渔船数量对比F i g .7 N u m b e r o f f i s h i n g ve s s e l s i n t h eY e l l o w -B o h a i S e af r o m N o v e m b e r ,2019t oA pr i l ,2020c o m p a r e d t oN o v e m b e r ,2018t oA p r i l ,2019表1 黄渤海7处水域2019年与2020年各季节渔船数量变动百分比T a b l e 1 S e a s o n a l p e r c e n t d i f f e r e n c e i n t h e n u m b e r o f f i s h i n gv e s s e l s i n 2019a n d 2020i n s e v e nw a t e r s o f t h eY e l l o w -B o h a i S e a%水域W a t e r s冬季W i n t e r 春季S p r i n g 夏季S u m m e r 秋季A u t u m n 渤海①0.74-0.510.520.02黄海北部水域②0.411.08-1.742.89青海渔场及附近海域③0.68-0.961.450.11海州湾渔场及附近海域④1.24-0.81-0.10-1.36中韩渔业协定区⑤11.55-0.75-3.03-3.36韩国西海岸⑥8.041.293.42-0.39济州岛附近水域⑦5.01-4.190.480.15注:各季节百分比=(2020年该季节渔船数-2019年该季节渔船数)/2019年渔船总数㊂S e a s o n a l p e r c e n t a g e =(s e a s o n a ln u m b e ro f f i s h i n g v e s s e l s i n 2020-s e a s o n a l n u m b e r o f f i s h i n g v e s s e l s i n 2019)/t o t a l n u m -b e r o f f i s h i n g ve s s e l s i n 2019.N o t e :①B o h a i S e a ;②N o r t h e r nY e l l o wS e aw a t e r s ;③Q i n g h a if i s h i n gg r o u n d a n dn e a r b y w a t e r s ;④H a i z h o uw a nf i s h i n gg r o u n da n dn e a r b yw a t e r s ;⑤C h i n a -K o r e aF i s h e r i e sA g r e e m e n tw a t e r s ;⑥W e s t c o a s to f K o r e a ;⑦W a t e r s o f J e ju I s l a n d .动受严重打击,渔船数量减少了63.07%㊂青海渔场至海州湾渔场灯光渔船显著减少,仅在日照市东港区㊁岚山区,盐城市大丰区和连云港市沿岸海域有部分渔船作业㊂例如,青岛朝连岛附近海域常年有灯光渔船进行捕捞作业,但在疫情的影响下,该水域渔船数量明显减少㊂在中韩渔业协定区,渔船密集区(34ʎN 37ʎN ,122.5ʎE 124ʎE )大面积消失,仅部分渔船在协定区东部边界作业㊂在韩方水域,韩国政府未选择全国封锁㊁严禁人们接触㊁居家隔离的严格防疫措施,而是着重于封锁疫情重灾区大邱市和提供更多的病毒检测[27-28]㊂这让韩国渔船数量减少了41.39%,渔民退到西海岸近岸和济州岛附近水域作业㊂2020年3月至4月,随着新冠疫情逐步得到控制,中国复工复产取得积极进展㊂除湖北省,全国规模以上工业企业平均开工率超过95%,中小企业开工率达到60%左右[26]㊂渔业管控逐渐放开,灯光渔船重新出海作业㊂截至2020年4月,中方水域渔船数量恢复到2019年11月的94.14%(见图7),青海渔场和海州湾渔场的近岸渔船数量显著增加㊂这主要原因为沿海各省份防疫政策调整:3月7日后山东省将新冠疫情防控应急响应由Ⅰ级调整为Ⅱ级;3月27日江苏省将防控应急响应由Ⅱ级调整为Ⅲ级㊂2020年4月韩方渔船数量恢复到2019年11月的79.49%(见图7),主要原因为政府采取了 测试㊁追踪㊁分离和治疗 措施㊂该政策被认为能有效抑制疫情传播,因此大幅度降低了隔离强度㊁没有完全封锁城市[28],这使得韩国西海岸渔民能够大规模出海作业,灯光渔业恢复到原有水平㊂3.2疫情对各水域渔船活动季节性的影响根据中国渔业统计年鉴,黄渤海海洋捕捞产量和海洋捕捞机动渔船数量自2015年后持续下降(见图8)㊂截至2019年,海洋捕捞产量减少了33.32%;机动渔船数量减少了29.81%㊂2020年之后,受新冠疫情的冲击,海洋捕捞机动渔船数量相对2019年减少了5.62%㊂但2020年单艘海洋捕捞机动渔船捕捞产量图8 2013至2020年黄渤海中国海洋捕捞产量和海洋捕捞机动渔船数量[29]F i g .8 C h i n a 'sm a r i n e f i s h i n g pr o d u c t i o n a n d t h e n u m b e r o fm a r i n e f i s h i n g m o t o r i z e d f i s h i n g ve s s e l s i n t h eY e l l o w -B o h a i S e af r o m2013t o 2020[29]93Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中 国 海 洋 大 学 学 报2023年是近4年最高值,达到67.79t /艘㊂表明新冠疫情导致渔船活动显著减少,但同时渔业资源有所恢复㊂本研究分析了黄渤海2019至2020年7处水域不同季节灯光渔船点辐射值变化情况(见图9)㊂冬季黄渤海灯光渔船数量增加集中在2019年12月(见表1)㊂随着2020年初疫情管控政策推行,渔船禁止出海,各海域均出现辐射值降低现象㊂在中方水域,辐射值降低集中在辽东湾㊁渤海湾㊁大连湾㊁胶州湾㊁海州湾㊁青海渔场和海州湾渔场(见图9A 1㊁A 3㊁A 4)㊂在中韩渔业协定区中北部海域,灯光渔船作业中心移动到35.5ʎN 以北(见图9A 5),并在124.5ʎE 边界线集中作业㊂渔民减少了作业范围,缩短了作业时间,较2019年提前返航㊂在韩方水域,除济州岛东北部辐射值上升外,其余海域辐射值呈下降趋势,渔船活动总体减少㊂图9 2019至2020年黄渤海7处水域不同季节夜间灯光变动实例F i g .9 E x a m p l e s o f n i g h t t i m e l i g h t i n g c h a n ge s i n s e v e nw a t e r s of t h eY e l l o w -B o h a i S e a i n d i f f e r e n t s e a s o n s f r o m2019t o 202004Copyright ©博看网. All Rights Reserved.8期孙贺,等:基于V I I R S/D N B数据的新冠疫情对黄渤海灯光渔船活动影响的研究在2020年春季(3㊁4月),虽然疫情逐步得到控制,灯光渔船活动有所恢复,但相对2019年渔船数量仍有所减少㊂在中方水域,渤海㊁青海渔场和海州湾渔场均出现辐射值下降(见图9B1㊁B3㊁B4)㊂在辐射值升高的朝连岛周边海域,渔船重新出海作业(见图9B3)㊂在黄海北部水域,增加的渔船为分界线东侧的韩方渔船(见图9B2)㊂5月1日中国进入伏季休渔期,各省市渔船禁止出海捕捞作业[30]㊂因此2020年5月之后中方水域渔船虽受疫情影响但两年变化不大㊂韩国政府放松了有关社交距离的疫情防控政策[31],仅在首尔采取过封城措施[4],未使用禁渔政策限制渔民出海,这使得韩方水域灯光渔船活动基本不受疫情影响㊂西海岸渔船数量增加,济州岛渔船作业中心由西部远海转移到东北部海域(见图9B6㊁B7)㊂在2020年夏季(6,7,8月),中方水域渔船活动主要受伏季休渔政策影响,疫情影响不明显㊂例如在渤海㊁大连湾和海州湾沿岸港口水域,大量货轮㊁客船和油轮等商业船舶在此航运停靠[31]㊂辐射值上升不能完全代表灯光渔船数量增加(见图9C1㊁C4)㊂由于疫情得到控制和韩国政府日益放松的管控政策[31],韩方水域辐射值呈上升趋势,渔业活动明显增加㊂渔船作业中心向西海岸北部和济州岛附近移动(见图9C6㊁C7)㊂在2020年秋季(9,10,11月),疫情影响集中在中韩渔业协定区㊂在中方水域,9月1日35ʎN北中国伏季休渔结束,渤海㊁黄海北部水域㊁青海渔场㊁海州湾35ʎN以北的渔船数量相对去年均有增加(图9D1 D4);9月16日35ʎN以南休渔结束,海州湾南部渔船数量明显减少(见图9D4)㊂按照‘中韩渔业协定“,中韩两国渔船在特定条件下均可进入协定区捕捞作业㊂相对于韩国渔船数量的逐年减少,中国渔船入渔率高居不下[32]㊂因此协定区内灯光渔业主要受中方渔船的影响㊂相对于2019年,中韩渔业协定区灯光渔船数量仅减少了3.36%(见表1),但辐射值大面积下降,围网㊁刺网㊁鱿鱼钓等高密度作业的大功率灯光渔船受疫情影响明显(见图9D5)㊂韩方水域灯光渔船数量略有减少,总体变化不大,渔船作业中心向北部和济州岛东北部转移,受疫情影响不明显(见图9D6㊁D7)㊂4结语本研究基于V I I R S/D N B夜光遥感数据开发了适用于黄渤海灯光渔船的提取方法,提取了2018年11月至2020年11月黄渤海每日灯光渔船点位信息,探究了新冠疫情期间黄渤海灯光渔船的活动规律㊂研究表明,疫情爆发后中韩两国抗疫政策的调整变化,黄渤海灯光渔船活动也相应出现不同的变化㊂疫情初始阶段(2019年11月至12月)灯光渔船活动不受疫情影响㊂疫情爆发期间(2020年1月至2月),中国政府严格推行疫情管控政策,封锁港口,禁止渔民出海作业㊂青海渔场㊁海州湾渔场和中韩渔业协定区的灯光渔船作业受到的影响最大㊂韩国政府仅进行局部封锁,渔船退到近岸海域,受疫情影响较小㊂疫情恢复阶段(2020年3月至4月)管控政策逐步放宽,渔业生产恢复正常,青海渔场㊁海州湾渔场和韩国西海岸渔船活动逐渐增加,渔船数量恢复到疫情管控前(2019年11月)的88.66%㊂由于新冠疫情流行的长期性,2020年黄渤海各季节渔业均受到影响,主要集中在冬季和秋季㊂由于疫情初期严厉的管控政策,冬季黄渤海各水域辐射值降低,渔船活动减少;秋季中韩渔业协定区高密度作业的灯光渔船受疫情影响最明显,疫情使其辐射值大幅度下降㊂总体上,对于黄渤海中方渔业,疫情影响集中体现在青海渔场㊁海州湾渔场沿岸水域和中韩渔业协定区内㊂当疫情来临时,严格的管控政策会造成灯光渔船数量总体减少,空间上向近岸收缩,分布更集中㊂建议今后制定渔业政策时,应考虑到重大公共卫生危机的因素;对于近岸小型灯光渔船,建议各省(市)鱼港城市统一协作,设置渔船集中管理点,强化港口渔船管控;对于远海大型灯光渔船,应根据实际情况制定生产计划,在疫情管控的前提下降低经济损失,保障渔业生产活动㊂本研究证明遥感数据能监测夜间灯光渔船作业情况并反映疫情与渔船活动的关系㊂今后的研究将会提取更多年份的黄渤海夜间灯光数据,更全面地分析渔业活动的时空变化,探究疫情㊁禁渔政策和环境因素的综合影响,为我国黄渤海渔业管理提供更全面的理论依据和数据支持㊂参考文献:[1]C h a u h a nA,S i n g hRP.D e c l i n e i n P M2.5c o n c e n t r a t i o n s o v e rm a j o rc i t i e s a r o u n dt h ew o r l da s s o c i a t ed w i t hC O V I D-19[J].E n v i r o n-m e n t a l R e s e a r c h,2020,187:1-4.[2] A s k i t a sN,T a t s i r a m o sK,V e r h e y d e n B.L o c k d o w n s t r a t e g i e s,m o b i l i-t y p a t t e r n s a n dC O V I D-19[J].I Z AD i s c u s s i o nP a p e r s,2020,13293: 1-38.[3]B a t e sA E,P r i m a c kRB,M o r a g aP,e t a l.C O V I D-19p a n d e m i ca n d a s s o c i a t e d l o c k d o w n a s a G l ob a lH u m a nC o n f i n e m e n t E x p e r i-m e n t t o i n v e s t i g a t eb i o d i v e r s i t y c o n s e r v a t i o n[J].B i o l o g i c a l C o n-s e r v a t i o n,2020,248:1-6.[4] S h i m E,T a r i q A,C h o w e l lG.S p a t i a l v a r i a b i l i t y i nr e p r o d u c t i o n n u m b e r a n d d o u b l i n g t i m e a c r o s s t w ow a v e s o f t h e C O V I D-19p a n-d e m i c i n S o u t hK o r e a[J].I n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o f I n f e c t i o u s D i s e a-s e s,2021,102:1-9.[5]S t o k e sGL,L y n c hAJ,L o w e B S,e t a l.C O V I D-19p a n d e m i c i m-p a c t s o n g l o b a l i n l a n df i s h e r i e s[J].P r o c e e d i n g so f t h e N a t i o n a lA c a d e m y o f S c i e n c e s,2020,117(47):29419-29421.14Copyright©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年[6]F o o da n d A g r i c u l t u r e O r g a n i z a t i o no ft h e U n i t e d N a t i o n s.T h eS t a t eo fW o r l dF i s h e r i e sa n dA q u a c u l t u r e2020.S u s t a i n a b i l i t y i nA c t i o n[M].R o m e:F o o d a n dA g r i c u l t u r eO r g a n i z a t i o n o f t h eU n i t-e dN a t i o n s,2020.[7] H a l l J,L e e J,B e n i n J,e t a l.I E E E1609I n f l u e n c e dA u t o m a t i c I-d e n t i f i c a t i o nS y s t e m(A I S)[C].[S.l.]:2015I E E E81s tV e h i c u l a rT e c h n o l o g y C o n f e r e n c e,2015.[8] O o z e k i Y,I n a g a k e D,S a i t oTO,e t a l.R e l i a b l e e s t i m a t i o n o f I U Uf i s h i ng c a t c ha m o u n t s i nth en o r t h w e s t e r nP a ci f i c a dj a c e n t t o t h e J a p a n e s eE E Z:P o t e n t i a l f o r u s a g e o f s a t e l l i t e r e m o t e s e n s i n g i m a-g e s[J].M a r i n e P o l i c y,2018,88:64-74.[9]侍炯,钱卫国,杨卢明.鲐鱼灯光围网渔船合适作业间距的理论研究[J].南方水产科学,2013,9(4):82-86.S h i J,Q i a n W G,Y a n g L M.T h e t h e o r e t i c a l s t u d y o ns u i t a b l e s p a c i n g b e t w e e no f l i g h t p u r s es e i n ev e s s e l sf o rc h u b m a c k e r e l (S c o m b e r j a p o n i c u s)[J].S o u t hC h i n aF i s h e r i e sS c i e n c e,2013,9(4):82-86.[10]L e v i nN,K y b aCC M,Z h a n g Q,e t a l.R e m o t e s e n s i n g o f n i g h tl i g h t s:Ar e v i e wa n d a n o u t l o o k f o r t h e f u t u r e[J].R e m o t e S e n s-i n g o f E n v i r o n m e n t,2020,237:1-33.[11]E l v i d g eCD,Z h i z h i nM,B a u g hK,e t a l.A u t o m a t i c b o a t i d e n t i f i-c a t i o n s y s t e mf o rV I I R S l o w l i g h t i m a g i n gd a t a[J].Re m o t e S e n s-i n g,2015,7(3):3020-3036.[12]C o z z o l i n oE,L a s t aC A.U s eo fV I I R SD N Bs a t e l l i t e i m a g e s t od e t e c t j i g g e r s h i p s i n v o l v e d i n t h e I l l e x a r g e n t i n u s f i s h e r y[J].R e-m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s:S o c i e t y a n dE n v i r o n m e n t,2016,4: 167-178.[13] S t r a k aW,S e a m a nC,B a u g hK,e t a l.U t i l i z a t i o no f t h eS u o m in a t i o n a l p o l a r-o r b i t i n g p a r t n e r s h i p(N P P)v i s i b l e i n f r a r e d i m a g i n g r a d i o m e t e r s u i t e(V I I R S)d a y/n i g h t b a n d f o r a r c t i c s h i p t r a c k i n ga n d f i s h e r i e sm a n a g e m e n t[J].R e m o t e S e n s i n g,2015,7(1):971-989.[14]陈冠宇,刘阳,田浩,等.以V I I R S-D N B数据为基础的黄海渔船夜间灯光动态[J].水产学报,2020,44(6):1036-1045.C h e nGY,L i uY,T i a nH,e t a l.D y n a m i c a n a l y s i s o f n i g h t f i s h-i n g v e s s e l s i n t h eY e l l o wS e a b a s e d o nV I I R S-D N B d a t a[J].J o u r-n a l o f F i s h e r i e s o f C h i n a,2020,44(6):1036-1045. [15]吴佳文,官文江.基于S N P P/V I I R S夜光遥感数据的东㊁黄海渔船时空分布及其变化特点[J].中国水产科学,2019,26(2):221-231.W u JW,G u a n W J.S t u d y o nt h ed i s t r i b u t i o na n dv a r i a t i o no ff i s h i ng v e s s e l s i nE a s tChi n aS e aa n d Y e l l o w S e ab a s e do nt h en i g h t t i m e l i g h t r e m o t e s e n s i n g d a t a f r o mS N P P/V I I R S[J].J o u r-n a l o f F i s h e r y S c i e n c e s o f C h i n a,2019,26(2):221-231. [16]张思宇.基于夜间灯光数据的南海渔业捕捞动态变化研究[D].南京:南京大学,2017.Z h a n g SY.R e s e a r c ho nF i s h i n g D y n a m i cC h a n g e s i nt h eS o u t hC h i n a S e a U s i n g N i g h t t i m eL i g h tD a t a[D].N a n j i n g:N a n j i n gU n i v e r s i t y,2017.[17] H s uF,E l v i d g e CD,B a u g hK,e t a l.C r o s s-m a t c h i n g V I I R S b o a td e t e c t i o n sw i t hv e s s e lm o n i t o r i n g s y s t e mt r a c k s i n I n d o n e s i a[J].R e m o t e S e n s i n g,2019,11(9):995.[18]郭刚刚,樊伟,薛嘉伦,等.基于N P P/V I I R S夜光遥感影像的作业灯光围网渔船识别[J].农业工程学报,2017,33(10):245-251.G u oGG,F a nW,X u e J L,e t a l.I d e n t i f i c a t i o n f o r o p e r a t i n g p e-l a g i c l i g h t-f i s h i n g v e s s e l s b a s e d o nN P P/V I I R S l o w l i g h t i m a g i n gd a t a[J].T r a n s a c t i o n s o f t he C h i n e s e S o c i e t y of Ag r i c u l t u r a l E n g i-n e e r i n g,2017,33(10):245-251.[19]田浩,刘阳,田永军,等.以遥感夜间灯光数据为基础的西北太平洋秋刀鱼渔船识别[J].水产学报,2019,43(11):2359-2371.T i a nH,L i uY,T i a nYJ,e t a l.D e t e c t i o n o f P a c i f i c s a u r y(C o l o-l a b i s s a i r a)f i s h i n g b o a t s i n t h eN o r t h w e s tP a c i f i cu s i n g s a t e l l i t en i g h t t i m e i m a g i n g d a t a[J].J o u r n a l o fF i s h e r i e s o fC h i n a,2019, 43(11):2359-2371.[20]L i J,C a i Y,Z h a n g P,e t a l.S a t e l l i t e o b s e r v a t i o no f a n e w l y d e-v e l o p e d l i g h t-f i s h i n g h o t s p o t i n t h eo p e nS o u t hC h i n aS e a[J].R e m o t e S e n s i n g o f E n v i r o n m e n t,2021,256:1-12.[21]P a t t e r s o nE d w a r d JK,J a y a n t h iM,M a l l e s h a p p aH,e t a l.C O V-I D-19l o c k d o w n i m p r o v e d t h eh e a l t ho f c o a s t a l e n v i r o n m e n t a n de n h a n c e d t h e p o p u l a t i o nof r e e f-f i s h[J].M a r i n eP o l l u t i o nB u l l e-t i n,2021,165:1-12.[22]C o o k e S J,T w a r d e kW M,L y n c hA J,e t a l.A g l o b a l p e r s p e c t i v eo n t h e i n f l u e n c eo f t h eC O V I D-19p a n d e m i co nf r e s h w a t e r f i s hb i o d i v e r s i t y[J].B i o l o g ic a l C o n s e r v a t i o n,2021,253:1-12.[23] W a i h oK,F a z h a nH,I s h a k SD,e t a l.P o t e n t i a l i m p a c t s o f C O V-I D-19o n t h e a q u a c u l t u r e s e c t o r o fM a l a y s i a a n d i t s c o p i n g s t r a t e-g i e s[J].A q u a c u l t u r eR e p o r t s,2020,18:1-6.[24] A v t a rR,S i n g hD,U m a r h a d iD A,e t a l.I m p a c t o fC O V I D-19l o c k d o w no n t h e f i s h e r i e s s e c t o r:Ac a s e s t u d y f r o mt h r e e h a r b o r si nw e s t e r n I n d i a[J].R e m o t e S e n s i n g,2021,13(2):1-20.[25]国家海洋局.全国海洋功能区划(2011 2020年)[E B/O L].(2012-04-18)[2022-01-25].h t t p://f.m n r.g o v.c n/201806/t20180621_1830454.h t m l.S t a t eO c e a n i cA d m i n i s t r a t i o n.N a t i o n a lm a r i n e f u n c t i o n a l z o n i n g(2011 2020)[E B/O L].(2012-04-18)[2022-01-25].h t t p://f.m n r.g o v.c n/201806/t20180621_1830454.h t m l.[26]陈一凡,曹广文.全国新型冠状病毒肺炎发病趋势初步分析[J].上海预防医学,2020,32(2):147-150.C h e nYF,C a oG W.I n c i d e n c e t r e n do f2019n o v e l c o r o n a v i r u sd i se a s e s(C O V I D-19)i nC h i n a[J].S h a n g h a i J o u r n a l of P r e v e n t i v eM e d i c i n e,2020,32(2):147-150.[27]金晓敏.突发重大传染病疫情中行政强制措施研究 以新冠疫情为例[D].兰州:兰州大学,2021.J i nX M.S t u d y o nA d m i n i s t r a t i v eC o e r c i v eM e a s u r e s i n t h eO u t-b r e a k o fM a j o r I n f ec t i o u s D i s e a s e s T a k e C O V I D-19a s a nE x-a m p l e[D].L a n z h o u:L a n z h o uU n i v e r s i t y,2021.[28] Y a nH,Z h uY,G u J,e t a l.B e t t e r s t r a t e g i e s f o r c o n t a i n i n g C O V-I D-19p a n d e m i c:As t u d y o f25c o u n t r i e s v i a a v S I A D Rm o d e l[J].P r o c e e d i n g s o f t h e R o y a l S o c i e t y aM a t h e m a t i c a l P h y s i c a l a n dE n-g i n e e r i n g S c i e n c e s,2021,477:2248.[29]农业农村部渔业渔政管理局.中国渔业统计年鉴[M].北京:中国农业出版社,2014 2021.F i s h e r i e s a n dF i s h e r i e sA d m i n i s t r a t i o nB u r e a uo f t h eM i n i s t r y o fA g r i c u l t u r e a n dR u r a l A f f a i r s.C h i n a F i s h e r y S t a t i s t i c a l Y e a r b o o k[M].B e i j i n g:C h i n aA g r i c u l t u r a l P u b l i s h i n g H o u s e,2014 2021.[30]朱玉贵.中国伏季休渔效果研究 一种制度分析视角[D].青岛:中国海洋大学,2009.Z h uY G.R e s e a r c ho nt h eE f f e c t so fC h i n a'sS u m m e rF i s h i n gM o r a t o r i u m a P e r s p e c t i v e o f I n s t i t u t i o n a l A n a l y s i s[D].Q i n g-24Copyright©博看网. All Rights Reserved.8期孙贺,等:基于V I I R S/D N B数据的新冠疫情对黄渤海灯光渔船活动影响的研究d a o:O ce a nU n i v e r s i t y of C h i n a,2009.[31] K i mJ,A n JA,M i n P,e t a l.H o wS o u t hK o r e a r e s p o n d e d t o t h ec o v i d-19o u t b r e a ki nd ae g u[J].N E J M C a t a l y s tI n n o v a t i o n s i nC a r eD e l i v e r y,2020,1(4):1-14.[32]张吉喆.‘中韩渔业协定“框架下两国相互入渔的分析研究[D].青岛:中国海洋大学,2015.Z h a n g J Z.T h eA n a l y s i s o f C h i n e s e a n dK o r e a F i s h i n g U n d e r t h e F r a m e w o r k o f C h i n a-R O KF i s h e r i e sA g r e e m e n t [D].Q i n g d a o: O c e a nU n i v e r s i t y o f C h i n a,2015.S t u d i e s o f C O V I D-19P a n d e m i c o n L i g h t F i s h i n g V e s s e l A c t i v i t y i nt h eY e l l o wS e a a n dB o h a i S e aB a s e d o nV I I R S/D N BD a t aS u nH e,L i uY a n g,T i a nH a o,T i a nY o n g j u n(L a b o r a t o r y o f F i s h e r i e sO c e a n o g r a p h y,C o l l e g e o f F i s h e r i e s,O c e a nU n i v e r s i t y o f C h i n a,Q i n g d a o266003,C h i n a)A b s t r a c t: T o i n v e s t i g a t e t h e i m p a c t o fC O V I D-19p a n d a m i c o n t h e a c t i v i t y o f l i g h t f i s h i n g v e s s e l s i n Y e l l o wS e a a n dB o h a i S e a,i n t h i s s t u d y,w e d e v e l o p e d a l i g h t f i s h i n g v e s s e l s d e t e c t i o n a l g o r i t h m i n t h i s s e a a r e ab a s e do nV I I R S/D N Bn i g h t t i m e l i g h t r e m o t es e n s i n g d a t a,a n de x t r a c t e dd a i l y l i g h t f i s h i n g v e s s e l p o i n t i n f o r m a t i o nf r o m N o v.2018t oN o v.2020.T h e r e s u l t s s h o w e dt h a t t h en u m b e ro f l i g h t f i s h i n g v e s s e l s i nt h i ss e aa r e ad e c r e a s e db y57.3%f r o m D e c.2019t oF e b.2020a f t e rC O V I D-19 o u t b r e a k.T h e d e c r e a s ew a s l a r g e r i nC h i n e s ew a t e r s,a m o u n t i n g t o-63.07%.T h ed e n s ew a t e r so f f i s h i n g v e s s e l s i n Q i n g h a i f i s h i n gg r o u n d s,H a i z h o uB a y f i s h i n gg r o u n d sa n d C h i n a-K o r e af i s h e r i e s a g r e e m e n tw a t e r d i s a p p e a r e d s i g n i f i c a n t l y.K o r e a n f i s h i n g v e s s e l sm o v e d t o t h ew e s t c o a s t a n dw a t e r s o f J e j u I s l a n d t oo p e r a t e.W h e n t h eC O V I D-19p a n d e m i cw a su n d e r c o n t r o l,t h en u m b e r o f l i g h t f i s h i n g v e s s e l s i n c r e a s e db y164.71%f r o m F e b.t o A p r.2020,a n dt h ec o a s t a l l i g h tf i s h e r y r e s u m e da n d f i s h e r m e n e n t e r e d d e e p s e a o p e r a t i o n s.T h e n u m b e r o f l i g h t f i s h i n g v e s s e l s i nY e l l o wS e a a n dB o h a i S e a r e c o v e r e d t o88.66%o f t h a t b e f o r e p a n d e m i c c o n t r o l(N o v.)i nA p r.2020.B y a n a l y z i n g t h e s e a s o n a l c h a n g e s i n t h e n u m b e r o f l i g h t f i s h i n g v e s s e l s,i tw a s f o u n d t h a t t h en u m b e r o f f i s h i n g v e s s e l s i n t h e C h i n a-K o r e aF i s h e r i e sA g r e e m e n tw a t e r c h a n g e d t h em o s t a n d t h eB o h a i S e aw a t e r s c h a n g e d t h e l e a s t. T h eC O V I D-19p a n d e m i cm a i n l y a f f e c t e d t h e l i g h t e d f i s h e r i e s f r o m Q i n g h a i f i s h i n g g r o u n d s t oH a i z h o u B a y f i s h i n gg r o u n d s,t h eC h i n a-K o r e aF i s h e r i e sA g r e e m e n tw a t e r,a n dt h ew e s t c o a s to fK o r e a.T h e r e s u l t s o f t h e s t u d y w i l l p r o v i d e a d a t a b a s e f o rm o n i t o r i n g a n dm a n a g e m e n t o f f i s h i n g v e s s e l d y n a m i c s i n t h e f a c e o fm a j o r p u b l i c h e a l t h e v e n t s i n t h e f u t u r e.K e y w o r d s:C O V I D-19;n i g h t t i m e l i g h t r e m o t e s e n s i n g;v i s i b l e i n f r a r e d i m a g i n g r a d i o m e t e r s u i t e;d a ya n d n i g h tb a n d;l i g h t f i s h i n g v e s s e l;t h eY e l l o wS e a;B o h a i S e a责任编辑朱宝象34Copyright©博看网. All Rights Reserved.。
土壤水分胁迫对欧李幼苗光合及叶绿素荧光特性的影响
ｉｃｅｓ ｇｏ Ａ （ ｈｔｓｎ ｅｉ Ｕ ｃ ｖ ａ ｉ ｉ ）ｕ ｄ ｒｎ ｏ ａｅ ｔ ｓ ｃ ｎ ｉｏ ｓａ ｄ ｄｄ ’ ａｉ ｅ ｎｒａｉ ｆ Ｒ Ｐ ｏ ｙ ｔ ｔ ａ ｙ Ａ ｔ ｅ Ｒ ｄ ｔ ｎ ｎ ｅ ｏｓｉ ｗ ｔｒｓ ｅｓ ｏ ｄｔ ｎ ｎ ｉｎ ｔ ｒ ｔ ｎ Ｐ ｏ ｈ ｃ ｉ ａｏ ｌ ｒ ｉ ｖ ａ
无水分胁迫下随光合有效辐射 的增强 而增 大 ， 但在 中度水 分胁迫 和严重水分 胁迫下变化 不明显 。欧李 的光合速 率 日变化呈双峰 曲线 ， 中午存在明显的光合午休现象 。在低度 水分胁迫 、 无水分 胁迫 、 中度水分 胁迫 和严 重水分胁 迫 下， 欧李 的净 光合 速率分别为 ８４ ７±０ ８ １６ ８ １ ０ ６ ０ ２ ６ ８± ．５ 、 ．７ ０ ４ ９Ｉ ｏ ・ ．４ ．３ 、． １ ± ． ９ 、．５ ０ ７６ １４ ４± ．６ ｍ ｌ ｍ～ ・ ～， ２种 ｘ ｓ 前 条件下与后 ２种条件下 的净光合速率存在 极显著差异。不同水分胁迫下欧李 的气孔 导度 、 蒸腾速率 、 水分利用 效率 的 日变化 与净光合 速率 的变化类 似。（ ） ２ 荧光参 数初始荧 光与非 光化 萃灭 随干旱胁迫 程度 的增加 而增加 ， 而最 大
Ａｂｓｒ ｃ Ｂｏｈ ｔ ａ ｔ： ｔ Ｌｉ ０ ｐ ｏｏ ｙ ｔ ｅ ｉ ｓ ｓｅ － ０ ｈ ｔｓ ｎ ｈ ｓｓ ｙ ｔ ｍ ａ ｄ ６４ ｎ ＯＳ１ ＦＬ ｃ ｌ ｒ ｐ ｙｌ ｌｕ ｒ ｍｅ ｅ ｗｅ ｅ 一 ｈ ｏ ｏ ｈ ｌ ｆ ｏ ｏ ｔｒ ｒ ｕｓ ｄ ｏ ｅ ｔ ｍｅ ｓ ｒ ｔ ｅ ａ ｕｅ ｈ ｐ ｏｏ ｙ ｔ ｓｓ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉ ａ ｃ ｌ ｒ ｐ ｙｌ ｌｕ ｒ ｓ ｅ ｅ ｈ ｔｓ ｎｈｅ ｉ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ｉ ｃ ｎｄ ｈ ｏ ｏ ｈ ｌ ｆ ｏ ｅ ｃ ｎｃ ｐａ ａ ｔ ｒ ｏ ｒ ｓ ｓ ｒ ｍｅｅ ｓ ｆ Ｃｅａ ｕ ｈｕ ｌ ｐ ａ ｕ ｄｅ ｓ ｉ ｍｉｉ ｌｎｔ ｎ ｒ ｏｌ ｓ ｗａｅ ｔｒ
白榆接种外生菌根真菌生长响应的初步研究
山东农业大学学报(自然科学版),2023,54(4):544-552VOL.54NO.42023 Journal of Shandong Agricultural University(Natural Science Edition)doi:10.3969/j.issn.1000-2324.2023.04.010白榆接种外生菌根真菌生长响应的初步研究韩凤旗,闫伟*内蒙古农业大学林学院,内蒙古呼和浩特010018摘要:为探索白榆(Ulmus pumila)对外生菌根真菌的侵染响应，本文以白榆为宿主树种，选取3种外生菌根真菌褐环乳牛肝菌(Suillus luteus)、点柄乳牛肝菌(S.granulatus)与粘盖乳牛肝菌(S.bovinus)进行了人工菌根合成、光合及生长效应等内容的初步研究，试验用幼苗由种子萌发，分别采用固体和液体二种菌剂进行接种处理，接种后在高智能光照室持续培育90d。
接种幼苗高生长、总叶绿素含量、干旱胁迫下接种幼苗高生长效应与未接菌的幼苗指标差异显著（P<0.05）,白榆接种处理净光合速率（Pn）、光化学淬灭系数(qP)、最大光化学效率(Fv/Fm)对照CK始终明显低于3个接种处理，非光化学淬灭系数(NPQ)对照CK始终明显高于3个接种处理。
由此从光合基础上证实了对幼苗接种有助于提高其适应性和抗逆性。
关键词:白榆;共生菌;侵染响应中图法分类号:S714文献标识码:A文章编号:1000-2324(2023)04-0544-09 Preliminary Study on the Growth Response of Ulmus pumilaInoculated with Ectotrophic Mycorrhizal FungiHAN Feng-qi,YAN Wei*Forestry College of Innet Mongolia Agricultural University,Hohhot010018,ChinaAbstract:To explore the response of Ulmus pumila to exogenous mycorrhizal fungi,taking U.pumila as host species,three ectomycorrhizal fungi,Suillus luteus,S.granulatus and S.bovinus,were selected for a preliminary study of artificial mycorrhizal synthesis,photosynthesis and growth effects.The experimental seedlings were germinated from seeds and inoculated with solid and liquid inoculants respectively.After inoculation,the seedlings were incubated in a high-intelligent light room for90days.Results showed that high growth,total chlorophyll content and high growth effect of inoculated seedlings under drought stress were significantly different from those of uninoculated seedlings(P<0.05).Net photosynthetic rate(Pn),photochemical quenching coefficient(qP)and maximum photochemical efficiency(Fv/Fm)of inoculated white ulmus were significantly lower than those of inoculated control CK.The non-photochemical quenching coefficient(NPQ)of CK was always significantly higher than that of the three inoculated treatments.It was proved that inoculation could improve the adaptability and stress resistance of seedlings on the basis of photosynthesis.Keywords:Ulmus pumila;symbiotic bacteria;infection response白榆（Ulmus pumila）是榆科（Ulmaceae）榆属（Ulmus）乔木树种，喜光，耐旱，耐寒，耐瘠薄，抗逆性、适应性超强。
莱阳农学院学报(自然科学版)第五届编辑委员会
王
然
王
史
智
岩
王永章
石 岩 刘智军 宋希云
王清吉
刮虞华 田 吏儒 宋爱荣
王 晶珊 刘学兵 曲宝涵
刘 润进 朱连勤
李言照
小勇
迟玉森
尚书旗
单
虎
林
柳
琪
楠
郑回生
赵晓春
用建强
崔文 善
崔德杰
博建祥
董雅娟
莱 阳 农 学 院 学 报
维普资讯
Ｉ＿ — — Ｉ－
莱 阳农 学 院 学 报 （自然 科 学 版 第 五 届 编 辑委 员会
主 任 委 员 ：ｒ希 云 术
副主 任委 员 ： 连 勤 傅 建 祥 米
委 员 ：（ 姓 氏笔 画排 列） 按
于士梅
王 宝 维 童 新 ｌ Ｉ 孙世孟
（自然科学 扳 ｌ
Ｉ ｙ Ｉ ｌ … ｌ ¨ｎ ｘ¨ Ｙｌ ＸＪ ｌｄｎ ｉ Ｉ （Ｚ１ｒ ａｎ Ｋ… ｉ ｂ Ｉ） ｉ Ｔ
Ｊ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ ｏ Ｆ ｏ ＬＡ Ｉ Ａ Ｎ Ｇ Ｙ Ａ Ｇ Ｒ ｌ Ｕ ＬＴ Ｕ Ｒ Ａ Ｌ Ｃ ｏ Ｌ Ｌ Ｅ（ Ｃ （ ａ ｕｒ Ｓｃｌ １ Ｎ ｔ ａＩ ｃｅ） ｅｌ
【 ０… ＿ 【ＩＴ１ ｌ ｖ
Ｖ， ，
ｒ【ｄ 【 】 ¨
ｃ】 】
…｝
ｆ季 川． １ ６ ； Ｊ ０Ｉ刨 ９ 苇１ 姑 幕 Ｉ ｆ 第 Ｈ 『 ２ （ 期 甚 ｆ ） ０Ｉ 倒 Ｅ 主 办 单 位 革 刚 农学 院
！｛ 、 、 Ｉ ｃ ｌ Ｉ ｊ Ｈ ＿ｆ ０｝ Ｊ
Ｐｒｎｅｄｂｙ ｑｉ ｄ ｉｔ ’ … Ｘ “ ｌ Ｌ ｉ Ｄｉ ｒｂ ｔ ｄ ｂｙ ｌｉ … ｉ １ ） ｓｔ ｕ ｅ ｉ Ｅｉ １ ｉ Ｉ １ Ｉ
不同管理措施对日光温室环境因子的影响
江西农业学报2018,30(2):80~86 Acta Agriculturae Jiangxihttp://w w w. j xnyxb.c.om DOI:10.19386/ki.jxnyxb.2018.02.18不同管理措施对日光温室环境因子的影响于巨u，张琦u’3*，林莎莎u，段黄金“，岳海宾M(1.塔里木大学植物科学学院，新疆阿拉尔843300;2.兵团南疆特色果树生产工程实验室，新疆阿拉尔843300;3兵团塔里木盆地生物资源保护利用重点实验室，新疆阿拉尔843300;4.塔里木大学生命科学学院，新疆阿拉尔843300;5.兵团第三师五十三团园林工作站，新疆图木舒克市843900)摘要：以南疆兵团第三师五十三团3连日光温室为对象’采取不同揭被程度、揭被时间、通风时间、揭被-通风时间等管理措施，研究了温室内环境因子的变化。
结果表明：日光温室内外的气象因子是相互关联、互相影响的。
在扣棚升温期，揭被程度大’晴天温室内光照、气温、土壤温度显著增加，降雪则降低了温室内气温；在花期’揭被、通风、揭被-通风管理措施中’温室内温湿度、光照等环境因子的变化与外界趋势相同，紧密相关。
早揭被’温室内升温较快，降湿度较慢；早通风，升温较慢’降湿较快；早揭被-通风，升温较快，降湿效果明显’5 cm 土壤温度变化趋势与气温相同。
因此’在扣棚升温期’应注重通风降湿，改善温室光照条件’使气温、地温同步升高；在花期，晴天可早揭被-通风’阴天晚揭被、通风’注意适时盖被保温。
关键词：日光温室；管理措施；环境因子中图分类号：S628 文献标志码：A 文章编号：1001-8581(2018)02-0080-07Effects of Different Management Measures onEnvironmental Factors in Solar GreenhouseYU Ju1’2’ZHANG Qi1’2’3* ’LIN Sha-sha1’2’DUAN Huang-jin1’4’YUE Hai-bin1’5(1. College of Plant Science’Tarim University’Alar 843300’C hina;2. Engineering Laboratory of Characteristic Fruit Tree Production in Southern Xinjiang’Production and Construction Corps’Alar 843300’China；3. Key Laborator^^ of Biological Resources Protection and Utilization in Tarim Basin’Production and Construction Corps’Alar 843300’China;4. College of Life Science’Tarim University’Alar 843300’C hina；5. Gardens Workstation of Group 53 in Third Division’Production and Construction Corps’Tumushuke 843900’China)A bstract ：The changes of environmental factors in solar greenhouse were studied in Xinjiang by taking different management measures such as quilt-uncovering and ventilation. The results showed that the meteorological factors inside and outside the solar greenhouse were interrelated and interactive. In the period of greenhouse-buckling and temperature rising’ the quilt - uncovering degree was great’ and the illum ination’ air temperature and soil temperature in greenhouse in sunny day increased obviously；while snowfall could reduce the air temperature in greenhouse. At the flowering stage of peach tree’ under different quilt-uncovering and ventilation managements ’ the environmental factors such as temperature ’ humidity and illumination inside greenhouse revealed the same changing trend as those outside greenhouse. The temperature in greenhouse increased rapidly’ while the humidity decreased slowly when quilt-uncovering was early. The temperature in greenhouse increased slowly’ while the humidity decreased rapidly when the ventilation was early. Early quilt-uncovering and early ventilation made the temperature in greenhouse rise faster and the humidity decline faster；the variation trend of air temperature and 5-cm-d eep soil temperature was the same. Therefore’ in the period of greenhouse-buckling and temperature rising’ we should pay attention to ventilation and humidity reduction’ in order to improve greenhouse illumination condition and make air temperature and ground temperature rise simultaneously. At the flowering stage of peach tree’ we should conduct quilt-uncovering and ventilation earlier in sunny day or later in cloudy day’ and timely cover cotton quilt to keep warm.K e y w o rd s：Solar greenhouse ；Management m easure；Environmental factor日光温室是一种封闭的农业生态系统，人们通过 等环境条件，以达到生产目标[1-2]。
智慧农业导刊编辑委员会
智慧农业导刊
编辑委员会
主任:来永才
副主任:闫文义刘述彬王广金毕洪文卢淑雯张瑞英蔡晓华
主任委员（科研院所研究员、双一流高校教授/博导，排名不分先后）
苏中滨（东北农业大学）王书茂（中国农业大学）
章元明（华中农业大学）陈庆山（东北农业大学）
张有智（黑龙江省农业科学院）吴洪洪（华中农业大学）
房俊龙（东北农业大学）都兴林（吉林大学植物科学学院）
张黎明（福建农林大学）王傲雪（东北农业大学）
姚义清（西北农林科技大学）席景会（吉林大学植物科学学院）
沈维政（东北农业大学）曾兵（西南大学动物科学技术学院）
李彦忠（兰州大学草地农业科技学院）刘玉柱（南京信息工程大学物理与光电工程学院）
委员（高校教授、博导、硕导，排名不分先后）
高志强（湖南农业大学）冯美臣（山西农业大学）
蒋谦（湖南农业大学）高鹏飞（山西农业大学）
张恩盈（青岛农业大学）黄金光（青岛农业大学）
黄锦文（福建农林大学）聂小军（西北农林科技大学）
罗开盛（中国科学院大学）马丽（吉林农业大学）
任杰（山西农业大学）朱荣胜（东北农业大学）
杨会君（西北农林科技大学）阳会兵（湖南农业大学）
张泽（石河子大学）江绪文（青岛农业大学）
英文编委
史潘荣（西京学院外国语学院）。
《青岛农业大学学报(自然科学版)》简介
《青岛农业大学学报(自然科学版)》简介
佚名
【期刊名称】《青岛农业大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2011(28)1
【摘要】《青岛农业大学学报（自然科学版）》是经国家新闻出版总署批准出版的国内外公开发行的综合性学术期刊，由山东省教育厅主管、青岛农业大学主办、青岛农业大学学报编辑部编辑出版、发行，
【总页数】1页(PF0003-F0003)
【关键词】农业大学;自然科学;大学学报;青岛;新闻出版;学报编辑部;学术期刊;编辑出版
【正文语种】中文
【中图分类】S-4
【相关文献】
1.《青岛农业大学学报(自然科学版)》第37卷(2020年)总目录 [J],
2.《青岛农业大学学报(自然科学版)》第七届编辑委员会 [J],
3.以特色保学报优势办期刊促学科建设——贺《青岛农业大学学报（自然科学版）》出版百期 [J],
4.《青岛农业大学学报(自然科学版)》第八届编辑委员会 [J],
5.《青岛农业大学学报(自然科学版)》第38卷(2021年)总目录 [J],
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
禽类肉品风味的研究进展
禽类肉品风味的研究进展张壮彪;左浩;温凯欣;乔冰珂;肖鹏;朱明霞【期刊名称】《山东畜牧兽医》【年(卷),期】2016(037)006【总页数】2页(P65-66)【作者】张壮彪;左浩;温凯欣;乔冰珂;肖鹏;朱明霞【作者单位】聊城大学农学院山东聊城 252059;聊城大学农学院山东聊城 252059;聊城大学农学院山东聊城 252059;聊城大学农学院山东聊城 252059;聊城大学农学院山东聊城 252059;聊城大学农学院山东聊城 252059【正文语种】中文【中图分类】S851.34+7.5随着生活水平的提高，人们的饮食习惯也发生着巨大变化，对肉的品质要求越来越高。
禽肉作为人们餐桌上必不可少的肉类，研究其肉品风味具有重要意义。
但相关报道不是太多。
本文就家禽中经济价值较高的鸡、鸭、鹅的肉品风味的研究进展进行综述，旨在对禽类肉品风味的广泛研究提供参考。
近年来，随着畜禽养殖业的迅速发展，畜禽的养殖量越来越大，其数量已基本满足人们日常的肉品需求。
但随之而来的问题也层出不穷，其中肉品的风味成为人们的关注焦点。
与规模化养殖相比而言，地方禽种、散养家禽等，因其营养丰富，肉质风味较好而备受青睐。
鉴于此，各专家学者对禽肉品风味的研究相继展开。
但是由于对于畜禽风味的评价体系不是太完整，各养殖企业没有标准可循，影响肉品风味的因素太多不易控制等各方面原因导致对肉品风味的研究相对比较滞后。
1.1 禽肉品风味研究表明肉的风味主要由系水力、pH值、肉的嫩度、气味、滋味，遗传等诸多决定因素，而风味的主要关注的是气味与滋味［1］。
从狭义上来说，肉品的风味主要是人通过器官和感官对肉品作出的多种综合反应，包括肉品的香味和滋味等。
广义上来讲，肉品风味主要不仅包括人的嗅觉和味觉，还包括人心理上对肉品作出的心理反应，以及视觉，听觉等其他一系列生理、化学反应的总和。
在20世纪50年代初，随着人们对肉品质风味等的要求不断提高，肉品风味正式开始研究，此时由于仪器和技术的限制，仅限于鉴定形成肉类风味的非挥发水溶性前体物［2］，从此之后人们一直努力逐步解开肉品风味的面纱。