三峡库区3种豆科植物种子水淹耐受性及淹后萌发动态

【目的】明确合萌(Aeschynomene indica)、天蓝苜蓿(Medicago lupulina)及印度草木犀(Melilotus indica)3种河岸带常见一年生豆科植物在三峡库区消落带的生存能力。【方法】以未经历水淹的野外自然条件(CK)为对照,探究了3种植物的种子在三峡库区消落带不同海拔高程(170,165,160,155m)的水淹耐受性及水淹后的萌发动态。【结果】1)3种植物的种子在经历不同高程水淹后,都能保持较高的完好种子比率;即使在经历155m 高程水淹250d后,完好种子比率最低的印度草木犀仍能保持在32.67%以上。2)在 CK 及170,165,160和155m 高程水淹后,合萌种子的成苗比率分别为60.17%,95.33%,88.67%,74.17%和85.33%;天蓝苜蓿种子的成苗比率分别为48.47%,70.00%,56.33%,48.17%和50.33%;印 度 草 木 犀 种 子 的 成 苗 比 率 分 别 为 93.47%,74.33%,42.33%,43.00% 和 29.50%。3)海 拔165m以上高程适度的水淹加快了3种物种种子的萌发进程,有利于植物在消落区生长窗口期快速建成植被;随着高程的降低,合萌种子仍能保持良好的适应性,天蓝苜蓿及印度草木犀种子的适应性有所下降。【结论】在三峡库区消落带植被恢复与重建工作中,可根据3种豆科植物在消落区不同高程的生存能力对它们进行合理的配置。
     

一种可验证的多组织多秘密共享方案

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本文从改革遗传育种学课堂教学为中心环节入手,论述遗传育种学教学改革势在必行。     

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神经网络计算脂肪酸酯与超临界CO2体系相平衡

用2×2×1结构的BP神经网络计算了脂肪酸酯-超临界CO2体系的液相相边界溶解度数据,用2×4×2结构的BP神经网络对相平衡数据进行了计算,计算结果比较令人满意.同时对神经网络计算过程中涉及的一些参数也进行了讨论.