以欧美杨I-108和藏川杨为亲本杂交得到427个子代为试材,对其进行苗期性状遗传图谱分析,并构建了1张总长度969.1 c M,标记间平均距离25.14 c M的杂交杨树遗传图谱。结果表明:该图谱包含6个连锁群,连锁群上标记数量37个,用Genemap软件绘...以欧美杨I-108和藏川杨为亲本杂交得到427个子代为试材,对其进行苗期性状遗传图谱分析,并构建了1张总长度969.1 c M,标记间平均距离25.14 c M的杂交杨树遗传图谱。结果表明:该图谱包含6个连锁群,连锁群上标记数量37个,用Genemap软件绘制标记连锁图谱;检测到株高(h_s)、单叶光合速率(P_n)、胞间CO_2浓度(C_i)、蒸腾速率(T_r)4个表型指标符合正态分布。利用MAPMAKER软件的区间作图法进行QTL定位和效应估计,共检测到8个与苗期生长和光合性状相关的QTL,包括3个与h_s相关的QTL,贡献率分别为16.4%、20.1%和17.8%;2个与P_n相关的QTL,贡献率分别为10.2%和13.7%;2个与C_i相关的QTL,贡献率分别为6.7%和8.3%;1个与T_r相关的QTL,贡献率9.7%。展开更多
青藏高原生态安全是高原及其周边地区的安全保障,而藏川杨作为分布海拔最高的高原杨属植物,是高原生态中重要的一环。本文利用Maxent模型,对藏川杨的潜在分布适宜区进行预测,并为高原藏川杨的科学研究提供支撑。本文选择的青藏高原典型...青藏高原生态安全是高原及其周边地区的安全保障,而藏川杨作为分布海拔最高的高原杨属植物,是高原生态中重要的一环。本文利用Maxent模型,对藏川杨的潜在分布适宜区进行预测,并为高原藏川杨的科学研究提供支撑。本文选择的青藏高原典型生态树种为藏川杨,整理得到127个样本数据和15个环境数据,导入Maxent模型中,预测适宜区范围,通过ROC曲线检验结果的准确度,并结合预测结果与青藏高原的生态安全屏障保护与建设规划进行讨论,结果如下:(1)测试结果AUC值中训练集为0.984,测试集为0.977,模型稳定程度高、预测结果较好;(2)环境因子贡献度由大到小排序为:最冷月最低温(bio06)>降水的季节性(bio15)>土壤酸碱度(Phiclk)>温度的季节性(bio04)>最暖月最高温(bio05)>最湿润月降水(bio13)>等温性(bio02)>海拔(Altitude)>最干季均温(bio09)>最冷月均温(bio11)>土壤有效水分(Plant available water)>土壤持水量(Field capacity)>年均温(bio01)>年降水(bio12c)>最冷季降水(bio19);(3)总适宜区面积为3.4×10^7km^2,适宜度等级6以上的区域总面积为54788km2,适宜区域主要集中于西藏的雅鲁藏布江沿岸,南至中国西藏边境县,四川、云南的三江流域沿岸。结论如下:(1)Maxent模型在稳定性高,预测范围准确,应用于青藏高原的预测结果较好;(2)对藏川杨影响最大的是bio06(最冷月最低温)和bio15(气温的季节性),贡献率分别是43.56%和16.35%,植被恢复时可重点考虑当地的该两项指标;(3)HIS指数是模型预测的结果划分依据,适宜度高于0.3的区域可作为青藏高原藏川杨生态规划适宜生长地区,重点进行植被恢复;(4)青藏高原西藏地区人口较少,可与生态保护区结合划分藏川杨生态保护与恢复区域;西南三江流域人口分布密集,可结合当地土地利用规划进行植被恢复。展开更多
文摘以欧美杨I-108和藏川杨为亲本杂交得到427个子代为试材,对其进行苗期性状遗传图谱分析,并构建了1张总长度969.1 c M,标记间平均距离25.14 c M的杂交杨树遗传图谱。结果表明:该图谱包含6个连锁群,连锁群上标记数量37个,用Genemap软件绘制标记连锁图谱;检测到株高(h_s)、单叶光合速率(P_n)、胞间CO_2浓度(C_i)、蒸腾速率(T_r)4个表型指标符合正态分布。利用MAPMAKER软件的区间作图法进行QTL定位和效应估计,共检测到8个与苗期生长和光合性状相关的QTL,包括3个与h_s相关的QTL,贡献率分别为16.4%、20.1%和17.8%;2个与P_n相关的QTL,贡献率分别为10.2%和13.7%;2个与C_i相关的QTL,贡献率分别为6.7%和8.3%;1个与T_r相关的QTL,贡献率9.7%。
文摘青藏高原生态安全是高原及其周边地区的安全保障,而藏川杨作为分布海拔最高的高原杨属植物,是高原生态中重要的一环。本文利用Maxent模型,对藏川杨的潜在分布适宜区进行预测,并为高原藏川杨的科学研究提供支撑。本文选择的青藏高原典型生态树种为藏川杨,整理得到127个样本数据和15个环境数据,导入Maxent模型中,预测适宜区范围,通过ROC曲线检验结果的准确度,并结合预测结果与青藏高原的生态安全屏障保护与建设规划进行讨论,结果如下:(1)测试结果AUC值中训练集为0.984,测试集为0.977,模型稳定程度高、预测结果较好;(2)环境因子贡献度由大到小排序为:最冷月最低温(bio06)>降水的季节性(bio15)>土壤酸碱度(Phiclk)>温度的季节性(bio04)>最暖月最高温(bio05)>最湿润月降水(bio13)>等温性(bio02)>海拔(Altitude)>最干季均温(bio09)>最冷月均温(bio11)>土壤有效水分(Plant available water)>土壤持水量(Field capacity)>年均温(bio01)>年降水(bio12c)>最冷季降水(bio19);(3)总适宜区面积为3.4×10^7km^2,适宜度等级6以上的区域总面积为54788km2,适宜区域主要集中于西藏的雅鲁藏布江沿岸,南至中国西藏边境县,四川、云南的三江流域沿岸。结论如下:(1)Maxent模型在稳定性高,预测范围准确,应用于青藏高原的预测结果较好;(2)对藏川杨影响最大的是bio06(最冷月最低温)和bio15(气温的季节性),贡献率分别是43.56%和16.35%,植被恢复时可重点考虑当地的该两项指标;(3)HIS指数是模型预测的结果划分依据,适宜度高于0.3的区域可作为青藏高原藏川杨生态规划适宜生长地区,重点进行植被恢复;(4)青藏高原西藏地区人口较少,可与生态保护区结合划分藏川杨生态保护与恢复区域;西南三江流域人口分布密集,可结合当地土地利用规划进行植被恢复。