蝙蝠,不是恶魔

<正>由于栖息地的缩减以及人们对蝙蝠的偏见,蝙蝠的种群数量正在迅速下降。其实,蝙蝠不是"恶魔",它在我们的日常生活中和生态环境中都扮演着非常重要的角色。由于环境的恶化及栖息地的减少,蝙蝠正遭受着巨大的生态威胁,加之蝙蝠那实在算不上可爱的外表,以及在人类文化中的"负面形象",它们的处境更是雪上加霜,目前许多种类的蝙蝠已濒临灭绝。     

武汉地区4种生境蝇类多样性及种群动态分析

2006年1月至2016年12月,在武汉地区4种生境共捕获蝇类4科7属11种15 603只,家蝇和丝光绿蝇为优势种.武汉地区蝇类全年活动,总密度季节消长趋势呈双峰型,第一个高峰出现在5月,第二个高峰出现在9月;蝇类活跃期较长,4—11月密度均较高,不同年份蝇类密度高峰期不同.蝇密度年际消长整体呈下降趋势,仅2010年密度反弹至14.5只/笼.绿化带蝇类丰富度、多样性指数和均匀度指数均最高,居民区次之,餐饮外环境和农贸市场最低.4种生境蝇类群落相似性指数在0.87～1.00之间,均为极相似.基于欧式距离的系统聚类和物种非度量多维标度排序分析显示,2006—2008年和2010年为一组,2011—2016年为一组,相互之间距离较近.这些结果说明,4种生境蝇类多样性与气候和人为干扰因素有密切关系.     

基于SNP分子标记的波叶杜鹃遗传特征分析

利用ddRAD-seq测序技术研究波叶杜鹃居群的遗传多样性与遗传结构，探讨种群演化历史，为其种质资源的保护利用和回归引种提供科学依据.研究结果表明，波叶杜鹃在居群水平上具有丰富的遗传多样性（He=0.226 7±0.002；π=0.241 0±0.003 2），居群间的遗传分化处于中等水平（FST=0.062 6）. AMOVA分析表明，总遗传变异中有98.42%的变异来自居群内，居群间的变异仅占1.58%.观测杂合度和期望杂合度分别为0.163 6±0.002和0.226 7±0.002，居群内近交系数（FIS）为0.222 0±0.022 2，所有居群均表现出杂合子缺失.聚类分析表明，6个居群可归类为2个类群，大多数个体（98.8%）谱系清晰.在近期的进化过程中，波叶杜鹃的有效种群大小（Ne）在持续下降，直到约1000年前.波叶杜鹃在物种和居群水平上，具有丰富的遗传多样性，进一步选择和育种利用的潜力较好.遗传分化水平中等，遗传变异主要来源于居群内.由于近期冰期气候环境的变化，再加上人为活动（发展旅游、基础设施建设等）导致波叶杜鹃的生存环境逐步恶化，使得该物种面临极高的灭绝风险.从对...     

依赖尺度结构的竞争种群的最优出生率控制

讨论了一个具有尺度结构的竞争种群模型。首先利用特征线法以及Banach不动点定理对系统解的存在惟一性予以证明,通过比较原理证明系统解对控制变量的连续依赖性;最后利用法锥的定义,证明最优控制存在的必要性。     

山西河津市黄河滩涂灰鹤越冬数量调查

１９９４年～１９９６年冬季对河津市黄河滩灰鹤迁徙动态、栖息地类型、活动习性和种群数量进行了观察、统计。结果表明：灰鹤每年１０月中旬迁来,次年３月中旬迁离;冬季成群活动多在１０只～２０只一群;数量７００只～９００只左右,与１９８３年相比较明显下降;建议加强对其栖息地的保护。     

广义自适应遗传算法

本文在分析基本遗传算法的原理与存在问题的基础上,提出了一种广义自适应遗传算法。它的搜索性和全局收敛性都有明显的改善,并通过仿真说明了该改进遗传算法的有效性。     

人口过快增长对生态环境的负效应

生态学是研究生物与环境的科学。近几十年来,由于人口的过快增长,对生存环境已产生严重的负效应,造成土壤破坏,空气污染和水污染,加快了物种的灭绝。     

园田主要杂草田间消长规律的观察

杂草是影响园田作物优质高产的主要因子之一。为了弄清本地园田主要杂草田间消长规律,探索化学防除的有效方法,在基本摸清杂草种类、分布及危害程度的基础上,选择了园田发生普遍,危害严重的优势种杂草和主要杂草进行了田间消长规律的观察,为化学防除提供依据。     

黄山市稽灵山次生马尾松种数量动态

为掌握稽灵山马尾松次生林种群的数量动态和生存状况,采用“空间取代时间”的分析方法来编制稽灵山马尾松种群静态生命表,并以生存分析为理论基础,对稽灵山马尾松种群动态进行了研究。结果表明：（1）稽灵山马尾松种群结构是纺锤形,幼龄个体和老年个体数量少,中龄个体较多,种群在一定程度上表现为衰退型;（2）种群的死亡率随着龄级的增加而不断增长,死亡率峰值出现在第8龄级;（3）该马尾松种群的存活曲线属于Deevey II 型。马尾松是亚热带次生林的过渡树种,其群落的衰退,有利于其他物种的生长,适当辅以人工抚育,对于丰富该地区树种多样性具有重要意义。     

基于聚类划分子种群的多种群遗传算法

标准遗传算法存在易于早熟,容易陷入局部最优的缺点,同时标准多种群遗传算法存在进化后期种群同质化严重的缺陷。针对这一问题,将聚类思想引入到多种群遗传算法的子种群划分中,提出了一种使用聚类方式划分子种群的多种群遗传算法,使得种群划分不再只是单纯的随机行为,而是将满足约束条件的个体根据其特征划分到不同子种群中,从而解决种群同质化问题,避免所有子种群陷入局部最优。最后,通过测试两个典型函数,验证了该算法的有效性,为多种群遗传算法提供了一种新的研究方向。