DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 理论基础 拿到一个观察值序列之后，首先对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个检验称之为时间序列的预处理。根据不同的检验结果将序列分为不同的类型，进而采用不同的分析方法。 2.1. 平稳性检验 对随机时间序列进行平稳性检验是非常必要的。本文主要基于SAS 软件采用时序图检验和自相关图检验。 2.2. 纯随机性检验 对于随机序列 { X t ， t ∈ T } ，如果 E ( X t ) = 0 ， V a r ( X t ) = σ 2 ； E ( X t X t + k ) = 0 ， k ≠ 0 ，则称 { X t } 为纯随机序列，又称为白噪声序列。白噪声是平稳的随机过程，是一种没有分析价值的序列。 如果一个时间序列是纯随机的，得到一个观察期数为n的观察值序列{ t = 1 ， 2 ， 3 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， n }，那么该序列的延迟非零期的样本自相关系数将近似服从均值为零、方差为序列观察期数倒数的正态分布，即 式中n为观察期数。下面来检验序列的纯随机性。 原假设和备择假设分别为：原假设： ρ 1 = ρ 2 = ⋯ = ρ m = 0 ， ∀ m ≥ 1 ； 备择假设：至少存在某个 ρ k ≠ 0 ， ∀ m ≥ 1 ， k ≤ m 。检验统计量为LB检验统计量： Q L B = n ( n + 2 ) ∑ k = 1 m ( ρ ^ k 2 n − k ) ~ χ 2 (m) 当 Q L B 统计量的真值大于程 x 1 − α 2 分位点，或该统计量的P值小于 α 时，则以 1 − α 的置信水平拒绝原假设，认为该序列为非纯随机序列；否则，接受原假设，认为该序列为纯随机序列。 2.3. ARIMA模型 具有如下结构的模型称为求和自回归移动平均（Autoregressive Integrated Moving Average）模型，简记为ARIMA(p，d，q)模型 [ 3 ] ： { Φ ( B ) ∇ d x t = Θ ( B ) ε t E ( x t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = σ ε 2 ， E ( ε t ε s ) = 0 ， s ≠ t E ( x t ε s ) = 0 ， ∀ s < t 式中 ∇ d = ( 1 − B ) d ， Φ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ϕ 2 B 2 − ⋯ − ϕ p B p ，为平稳可逆ARMA(p，q)模型的自回归系数多项式； Θ ( B ) = 1 − θ 1 B − θ 2 B 2 − ⋯ − θ p B p ，平稳可逆ARMA(p，q)模型的移动平滑系数多项式。 ARIMA(p，d，q)模型中参数d是非平稳时间序列经过差分的次数。从理论上讲，足够多次的差分运算可以充分地提取序列中的非平稳确定性信息，但差分运算的阶数并不是越多越好。因为差分运算是一种对信息的提取、加工过程， 每次差分都会有信息的损失，所以在实际应用中差分运算的阶数要适当，应当避免过差分的现象。 ARIMA(p，d，q)模型的实质是差分运算与ARMA模型的结合，具有较高的短期预测精度，且不需要数据具有较强的结构性，只需要从数据本身寻找规律，并能较好的拟合数据。
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user: 3. 实例分析 ARIMA模型建模遵循如下流程图： 1) 运用国际市场能源价格指数数据，基于SAS软件绘制其时序图 [ 4 ] ： 时序图1显示，该序列有显著的趋势，为典型的非平稳序列。 2) 对原序列进行差分运算 因为原序列呈现出近似线性趋势，所以选择1阶差分。1阶差分后序列时序图如下图2所示： 图1. 2000年1月~2017年3月国际市场能源价格指数时序图 图2. 2000年1月~2017年3月能源价格指数1阶差分后序列时序图 时序图2显示，差分后序列明显表现出平稳的特性。为了进一步确定平稳性，考察差分后序列的自相关图： 自相关图3显示序列有很强的短期相关性，结合差分后的时序图可以认为差分后序列平稳。 3) 对平稳的1阶差分序列进行白噪声检验 应用SAS软件，得到一阶差分后序列白噪声检验的P值，见表1。 由表1可见，在检验的显著水平0.05的条件下，由于延迟6阶和12阶的 χ 2 检验统计量的P值小于0.05，所以该差分后序列不能视为白噪声序列，即差分后序列还蕴含着不能忽视的相关信息可供提取。 图3. 能源价格指数1阶差分后序列自相关图 Table 1 The test of white noise of the first order difference of the energy price index serie 延迟期数 卡方统计量值 DF P值 α 6 59.53 6 <0.0001 0.05 12 70.00 12 <0.0001 0.05 表1. 能源价格指数1阶差分后序列白噪声检验 Table 2 The parameter estimation of the first order difference of the energy price index serie 参数 值估计 标准误差 t值 P值 MU 0.15321 0.68943 0.22 0.8244 AR1，1 0.42898 0.0633 6.77 0.0001 表2. 能源价格指数1阶差分后序列拟合模型参数估计 4) 对非平稳非白噪声差分序列拟合ARMA模型 一阶差分后的序列自相关系数函数拖尾，偏相关系数函数截尾，原序列的拟合模型为ARIMA(1，1，0)，模型口径为： ∇ x t = ε t 1 − 0.42898 B ，其中参数估计采用条件最小二乘估计，参数估计值有表2给出。 5) 预测结果 通过国际市场能源价格指数，即2000年1月~2017年3月以来的数据进行分析后，对其进行将来12个月的预测，预测结果如下(表3)。 图4显示，随着预测时期的增长，预测误差越大，预测区间呈现为喇叭形，这是时间序列预测的典型特点。 Table 3 The prediction value of the fitting model ARIMA(1，1，0 预测月份 预测值 标准误差 95%的置信下线 95%的置信上线 2017年4月 63.6287 5.6786 52.4988 74.7585 2017年5月 62.9992 9.9042 43.5873 82.4110 2017年6月 62.8166 13.4904 36.3759 89.2573 2017年7月 62.8258 16.5621 30.3648 95.2869 2017年8月 62.9172 19.2444 25.1990 100.6355 2017年9月 63.0439 21.6336 20.6429 105.4450 2017年10月 63.1858 23.7987 16.5411 109.8304 2017年11月 63.3341 25.7885 12.7895 113.8787 2017年12月 63.4852 27.6378 9.3162 117.6543 2018年1月 63.6375 29.3718 6.0699 121.2051 2018年2月 63.7904 31.0093 3.0132 124.5675 2018年3月 63.9434 32.5648 1.1175 127.7893 表3. 拟合模型ARIMA(1，1，0)的预测值 图4. 能源价格指数序列预测图
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user: 4. 总结 通过对2000年1月~2017年3月国际市场能源价格指数数据分析，建立了ARIMA(1，1，0)模型，并预测了未来国际能源价格指数将来的发展趋势，发现价格变动非常小，价格稳定增长且增长非常缓慢。通过对国际能源价格指数的分析，可以进一步分析国际能源价格指数的变化对各个国家的经济影响趋势。
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user: 摘 要 本文以四川省为研究对象，运用空间计量经济学的相关理论和模型，并结合β收敛法分析了2005~2015年四川省经济增长的收敛性。研究发现，四川省21个地市级之间经济增长水平不存在显著的空间相关性，各地区经济发展受相邻地区经济发展水平的影响程度相对较弱；四川省的区域经济在研究的初期阶段呈现出收敛状态，而后开始有发散趋势。同时研究表明，经济发展好的城市对四川省整个经济的发展带动程度并不明显。 关键词 :经济增长，β收敛，Moran’I指数，空间滞后模型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，四川省的经济总量居于全国第六，西部第一，人均生产总值超过4000美元，经济发展良好。然而从2015年的统计数据来看，成都市人均生产总值为7.36万元，而巴中市人均生产总值仅为1.51万元，不到成都市的五分之一，各地市级间的经济发展程度不同。那么这种差异在未来会继续扩大还是收敛呢？因此，对这一问题的研究具有一定的实际意义。 目前，经济增长理论的研究主要分为两种：一是研究单个经济体经济增长的长期趋势并分析该经济体经济增长的原因，二是比较不同经济体的差异性 [ 1 ] 。其中，对比较不同经济体的差异性的研究，即经济增长收敛问题的研究被学者普遍关注。目前所研究的收敛机制主要有两个：新古典收敛机制和内生收敛机制。本文采用的是新古典收敛机制来研究经济收敛这一现象。 近几年关于我国区域经济敛散性的文献大多以全国为研究对象，如李桂娥等对中国经济是否存在绝对收敛和俱乐部收敛进行了分析 [ 2 ] ；陈高等结合中国区域金融发展对经济收敛进行了研究 [ 3 ] ，这在某种程度上忽视了我国区域间经济条件的异质性。只有少部分学者分析某省的经济敛散性，如李红等对广东省各地区收入水平的收敛现象进行了分析 [ 4 ] ，袁白鹤等对安徽地区经济收敛的动态过程进行考察 [ 5 ] 。除此之外，随着空间数据分析方法的推广和应用，近年来也有学者基于探索性空间数据分析方法，开始利用空间计量经济学中的Moran’I指数、Moran散点图以及LISA聚集图等工具来对某经济区的空间相关性进行验证，如冯庆元等对成都市经济空间分布特征的研究 [ 6 ] ，但是目前还没有学者运用空间计量经济学中的方法来分析四川省区域经济收敛的问题。 空间计量经济学通过把地理位置与空间相结合的方式来建立统计与计量的关系，用以识别和度量空间变动规律及空间模式的决定性因素 [ 7 ] 。因此，本文运用空间计量经济学的相关理论和方法，把区域与区域间的相互作用引入到四川省经济收敛性问题的研究中，首先对四川省21个地市级之间是否存在空间相关性进行检验，接着利用空间权重矩阵对传统的经济增长的标准收敛模型进行修正，从而建立合适的空间计量模型，以期更准确的揭示四川省经济增长收敛现象，为相关政策的制定提供一定参考。
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user: 2. 四川省经济增长的空间相关性分析 2.1. 数据来源 为了将区位分布和资源条件相近的城市归类，以便更好地把握它们的共同特征，分析各区域在地区差异中的经济发展水平，将四川省分成五大经济区，即：成都经济区(成都、德阳、绵阳、眉山、资阳和雅安)、川东北经济区(南充、达州、广安、巴中、遂宁和广元)、川南经济区(内江、泸州、宜宾、自贡和乐山)、攀西经济区(凉山州和攀枝花)、川西北生态经济区(甘孜州和阿坝州) [ 8 ] 。与此同时，在经济增长的相关研究中，普遍采用人均GDP作为衡量经济发展状况的代表性指标，因此，本文选取了四川省2005~2015年21个地市级的人均GDP数据建模，原始数据来源于四川省统计局公布的历年《四川省统计年鉴》。 2.2. 区域经济发展的空间相关性 空间权重矩阵W的设定是空间计量经济学建模的关键，常用的两类空间权重矩阵是地理空间权重矩阵和经济空间权重矩阵。本文采用的是地理空间权重矩阵，即是指地市级之间若地理位置上相邻，则对应权重取1，否则取0。在实证分析中，将对其做行标准化处理，再进行研究。 全局莫兰指数(Moran’I)是探索性空间数据分析的重要工具，它可以用来衡量全局空间相关性的程度。其表达式为： Moran'I = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j ( y i − y ¯ ) ( y j − y ¯ ) s 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j ，     i ≠ j (1) 其中： s 2 = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 . n表示研究的地区总数， i ， j 表示不同的空间单元， w i j 表示空间权重矩阵的元素， y i 表示区域i的观测值， y j 表示区域j的观测值， y ¯ 代表n个区域的观测均值。全局莫兰指数的取值范围是[−1，1]。当莫兰指数的值为正时，变量表现出空间上的正相关性；当莫兰指数的值为负时，变量表现出空间上的负相关性；当莫兰指数的值为零时，表示不具有空间相关性。 通过Geoda软件得到的计算结果如表1所示。由表中可以得出2005~2015年每年的经济发展水平都不存在显著的空间相关性，即各地区经济发展受相邻地区经济发展水平影响的程度并不高。 2.3. 区域经济发展的空间集聚性 全局空间相关性的分析只能判断整个研究的区域是否存在一定的空间相关性，但无法获知空间局部区域的具体分布及相关情况。于是，本文进一步通过Moran散点图以及LISA聚集图对四川省的局部空间分布特征进行分析，考察经济发展的空间集聚性。研究发现，2005~2015年各年份的局部Moran散点图以及LISA聚集图大体相同，同时由于篇幅的限制，本文只具体给出起始年份2005年和终止年份2015年的结果。 如图1、图2所示，将因变量与空间滞后变量之间的关系，以散点图的形式加以描述。图中的坐标轴把图分为四个象限，其中第一象限和第三象限表示空间集聚，第二象限和第四象限表示空间排斥。第一象限表示本城市及相邻城市经济发展较快；第二象限表示本城市经济发展较快，而相邻城市经济发展 Table 1 2005-2015 Global Moran’I exponential valu 年份 Moran’I Z值 方差 p值 2005 0.0796 1.1784 0.1184 0.1210 2006 0.0875 1.1567 0.1203 0.1230 2007 0.0846 1.0315 0.1246 0.1550 2008 0.0387 0.7711 0.1208 0.1970 2009 0.0691 0.9885 0.1248 0.1570 2010 0.0777 0.9391 0.1318 0.1720 2011 0.0934 1.0916 0.1296 0.1370 2012 0.0998 1.1919 0.1263 0.1280 2013 0.0991 1.2302 0.1242 0.1210 2014 0.0992 1.2206 0.1267 0.1220 2015 0.0867 1.1181 0.1269 0.1220 表1. 2005~2015年的全局Moran’I指数值 图1. 2005年局部散点图 较慢；第三象限表示本城市及相邻城市经济发展较慢；第四象限表示本城市经济发展较慢，而相邻城市经济发展较快。 鉴于Moran散点图不能明确判断各地市级的局部相关类型，因此进一步通过LISA集聚图来探究空间集聚性。 从图3中可以看出，在5%的显著水平下，巴中市、达州市、南充市，广元市分别与相邻城市形成了L-L。其他城市的空间集聚性在统计意义上均不显著。由此说明，经济发展较快的城市并没有起到明显的拉动作用，这可能和所处地区的多种客观条件有关。 图2. 2015年局部Moran散点图 图3. 2015年LISA聚集图
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user: 4. 结论与政策建议 本文通过建立空间计量模型，对四川省经济增长收敛问题进行实证研究，研究表明2005年以来存在经济收敛现象，而后又开始出现发散趋势。 目前关于经济增长收敛的实证基本是以全国为研究范围，而本文将空间计量经济学的方法用在对某个区域经济增长收敛性的研究，考虑到了现有研究忽视了区域间空间相关性的不足。 需要指出的是，在本文的研究基础上，还可以对产生收敛或发散的原因做进一步的分析。但根据现有分析表明，我们仍应继续加大西部大开发的力度，坚持统筹城乡发展原则，此外，应加速推进经济区的整合与发展，加快产业结构的升级换代，加快对各地区科技和人力资本投资的力度，特别对于经济发展水平还较低的地区，更应该加大对科教的投入，从而发展地区经济。
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user: 摘 要 本文利用可见–近红外高光谱检测技术对枣醋发酵过程中还原糖含量和酒精度进行了定量分析，并通过偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型，同时采用无信息变量消除法(UVE)、竞争性自适应加权算法(CARS)和遗传算法(GA)对整个谱区进行光谱特征波长变量筛选，以决定系数(R 2 )、预测标准偏差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)以及最佳主因子数作为模型质量的评价指标。其中用CARS法挑选波长后对模型的优化效果最佳，还原糖含量和酒精度CARS-PLS模型的R 2 分别达到0.9045和0.8993，RMSEP为1.3635和1.2878，RPD为3.24和3.58，最佳主因子数为7和8。结果表明：进行变量筛选可提高枣醋酿造过程中还原糖含量和酒精度模型准确度和稳定性，降低解析难度，达到优化模型的作用，可见–近红外高光谱检测技术可实现枣醋发酵液中还原糖含量和酒精度的快速、定量、精确分析。 关键词 :枣醋，高光谱检测技术，定量分析，还原糖，酒精度 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 红枣富含糖、酸、维生素、矿物质、蛋白质及多酚等生理活性物质，营养价值极高。以其为原料，经酒精发酵、醋酸发酵酿制而成的枣醋是一种集营养与保健于一体的新型保健产品，具有降低血压、抗衰老、抗氧化、促进新陈代谢，维持体内酸碱平衡等多种保健功能 [ 1 ] [ 2 ] 。枣醋的品质与酿造过程中各项参数的变化密切相关，其中还原糖含量、酒精度直接影响着发酵进程及转化率，适时快速监测与调控这两项变量参数，是确保枣醋酿造质量的关键环节。枣醋酿造过程中还原糖为酵母的生长提供营养物质，然而其含量过高会抑制酵母的生长繁殖，含量过低又会使得酒精发酵不完全进而影响酒精量的生成。酒精度的变化则会直接影响到醋酸量的形成，酒精度过高会使酒精转酸率降低进而影响枣醋的品质 [ 3 ] 。目前，这两项指标的常规检测方法前处理复杂，监测信息滞后，很难进行大量样品的快速检测，因此，迫切需要寻找一种快速、准确的检测方法，以指导酿造生产，提升枣醋品质。 高光谱检测技术是一种新的基于超多波段的影像数据技术，在可见–近红外(400~1100 nm)范围内能够获得波段数多达上百个的光谱连续、分辨率高达纳米数量级的图像数据，同时可以得到图像信息和光谱信息，其光谱信息能够反映样本化学成分和分子信息等内部信息，图像信息能够反映样本大小、形状、颜色和纹理等外部属性，可对样品进行定性与定量分析。由于高光谱检测技术具有无需样品前处理，分析速度快，效率高，操作简单等优点，近年来已在食品、药品等行业的检测方面得到了广泛的关注 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。邹小波等 [ 9 ] 利用高光谱检测技术和化学计量学方法实现翻醅均匀性快速判别，以翻醅前后醋醅为研究对象，镇江香醋固态发酵过程中总酸质量分数和pH值为表征指标，采集其高光谱信息，并检测对应的总酸质量分数和pH值，采用SiPLS和GA优选特征变量，PLS和LS-SVM方法建立快速预测模型，结果表明利用高光谱技术快速预测醋醅均匀性是可行的。申婷婷等 [ 10 ] 研究采用高光谱检测技术检测醋酸发酵中醋醅样品的总酸、pH值、水分和不挥发酸含量的可视化分布图，并提取了理化指标分布的定量特征，实现了醋醅理化指标的可视化分布检测及其分布特征的数字化描述。 本文拟对枣醋液态发酵过程中还原糖含量和酒精度进行快速分析，采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型，同时采用无信息变量消除法(UVE)和竞争性自适应加权算法(CARS)和遗传算法(GA)对整个谱区进行光谱特征波长变量筛选。比较分析这三种光谱筛选方法对枣醋酿造过程中还原糖含量和酒精度预测模型的影响，降低模型的复杂程度，提高模型精度及运算速度。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料与试剂 灵武干长枣(市场自购)，果胶酶(安琪果胶酶)，酵母菌(安琪牌)，醋酸菌(河南雅大股份有限公司)，葡萄糖，果葡糖浆，硫酸铜，酒石酸钾钠等均为国产分析纯。 2.2. 样本制备 枣醋酿造工艺流程： 加果胶酶 活性干酵母活化接种 ↓ ↓ 灵武干长枣 → 拣选 → 清洗 → 去核 → 破碎 → 浸提 → 糖酸调整 → 酒精发酵 → 酒精度调整 → 醋酸发酵 → 陈酿 → 过滤 → 杀菌 → 罐装 → 检测 → 枣原醋 ↑ 醋酸菌菌种活化接种 采用二次发酵法进行枣醋的酿造，先将干枣破碎、浸提、发酵成髙纯度枣酒，再进行醋酸发酵将枣酒发酵为枣原醋。其中还原糖含量、酒精度直接影响着发酵进程及转化率，适时快速监测与调控这两项变量参数，是确保枣醋酿造质量的关键环节。在酒精发酵、醋酸发酵、陈酿的30天中，每天取样，先用高光谱检测系统扫描，采集数据后，进行还原糖和酒精度的测定。 2.3. 理化指标测试仪器与设备 PL203电子天平(梅特勒-托利多仪器(上海)有限公司)；SW-CJ-IFD无菌超净操作台(苏净集团安泰公司制造)；电热恒温水浴锅(北京长源实验设备厂)；DSX-280B高压灭菌锅(上海申安医疗器械厂)；酒精计(河北省武强县双明仪表厂)；SPX-25˚C恒温培养箱(上海博讯实业有限公司)；722-型可见分光光度计(上海棱光技术有限公司)；BS-2F振荡培养箱 2.4. 理化指标常规测定方法 1) 总糖的测定：菲林间接法 [ 11 ] 。 2) 酒精度的测定：蒸馏法 [ 12 ] 。 2.5. 高光谱数据采集设备 实验使用光谱范围为400~1000 nm的HyperSpec VNIR可见近红外高光谱成像系统，该系统生产于美国Headwall Photonics公司，由高光谱成像光谱仪(Imspector N系列，Golden Way Scientific Co.，Ltd.，US)光谱分辨率2.5 nm；CCD摄像机(G4-232，Golden Way Scientific Co. Ltd.，US)像素尺寸8.0 μm；1个线光源(90-254VAC，47~63 Hz，Golden Way Scientific Co.，Lab.，EQUIP)与1个卤钨灯(250 V，Headwall Photonics Instruments Co.，Ltd.，Beijing，China)构成的光源系统；电控位移平台(VT-80，Headwall Photonics Instruments Co.，Ltd.，Beijing，China)；计算机(ThinkPadX220 Inter(R))，RAM3.41G和数据采集软件(Hyperspec-N for AndorLuca Rev A.3.1.4.vi，Headwall Photonics Instruments Co.，Ltd.，Beijing，China)等6个部件组成。其中，高光谱成像仪的波段范围为400~1100 nm，光谱分辨率是2.5 nm，因此在该范围内共有125个波长。从样品反射的光线被光谱仪中的分光系统分离成特征波长再进入物镜；摄像头中形成的二维图像在电脑上保存。通过使用一个电动平台使样品在物镜面前移动，并且过程重复；二维图像在样品的邻点上被堆叠以形成三维超立方体，存储在计算机中进行进一步的分析 [ 13 ] 。 2.6. 实验方法 2.6.1. 光谱数据采集 从枣醋酿造的第一天开始到发酵结束至陈酿阶段的30天中，每天分别取50 mL的发酵液样7个。将发酵液样置于测试盒中，编号。按采集的顺序放置于电控位移平台，经黑白校正后进行光谱信息采集。系统参数设置如下：光谱范围400~1000 nm，曝光时间为15 ms，步进速度为160 μm/s，扫描起始位置为90 mm，扫描宽度为80 mm。 2.6.2. 校正集与验证集的划分 将采集到的光谱数据分为校正集和验证集，其中，校正集用于建立相应的定量检测模型，验证集用来检验所建立的模型的可靠性。在随机保留30个枣醋酿造过程样本作为独立测试集的基础上，采用Kennard-Stone (K-S)法将剩余180个样品进行样本集和验证集的划分。选择校正集样本120个，验证集样本60个。校正集与验证集的值统计如表1所示。 2.6.3. 光谱预处理 高光谱在采集过程中非常容易受到基线漂移，附带噪声和不重复性等干扰因素对模型的影响，为了消除高光谱成像中干扰因素对模型的影响，提高模型稳定性与准确度，本试验采用多元散射矫正(MSC)对光谱进行预处理。 2.6.4. 光谱波长变量选择 本实验分别采用UVE法、CARS法、GA法对全光谱125个波长变量进行优化选择，同时采用PLS法建立模型。选取决定系数(R2)、预测标准偏差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)以及最佳主因子数来评价模型稳定性与预测能力 [ 14 ] 。 2.6.5. 数据处理与分析 UVE、CARS、GA等程序通过运行MATLAB完成，偏最小二乘计算应用Unscrambler X10.3光谱分析软件(挪威CAMO公司)实现。 Table 1 Statistical results of calibration set and validation se 样品数 样本性质 平均值/(g∙L − 1 ) 最大值/(g∙L − 1 ) 最小值/(g∙L − 1 ) 标准差 校正集 120 还原糖 6.69 16.5 2.2 4.48 酒精度 4.98 11.9 0.0 4.63 验证集 60 还原糖 6.65 16.1 2.6 4.42 酒精度 4.87 11.6 0.1 4.61 表1. 校正集与验证集统计结果
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user: 3. 结果与分析 3.1. 光谱波段优选 3.1.1. 无信息变量消除法(UVE)优选特征波长变量 在全光谱的基础上，对枣醋酿造过程中还原糖含量和酒精度指标利用无信息变量消除法(UVE)进行处理，UVE优选特征波长变量结果如图1所示，竖直实线左边是枣醋的波长变量，右边为引入的系统噪音变量。虚线表示变量稳定性的上下阈值，处于两阈值之间的变量可认为是无关的信息量，超出阈值的部分为有用信息波长变量 [ 15 ] 。 3.1.2. 竞争性自适应重加权算法(CARS)优选特征波长变量 CARS在进行波长变量筛选时，保留回归系数绝对值大的变量，剔除回归系数绝对值小的变量，重复运行筛选出最佳变量子集。如图2(A)中(a)~(c)各分图所示，(a) 表示随着运行次数增加，变量数的下降趋势由前段快速减少到后段逐渐平缓，反映了CARS的先“粗选”和后“精选”过程；(b) 表示交互验证均方 图1. UVE变量稳定性分析结果 图2. CARS法关键变量选择结果 差的变化趋势，随着运行次数的增加，RMSECV值先减少后增大，先减少表明筛选过程剔除与样本性质无关的变量，后又增大则可能剔除了关键变量，从而导致残差增大；(c) 表示回归系数的变化趋势，与“＊”相对的点为RMSECV值的最低点。经CARS法筛选所得变量数分别为19和35个，仅占全光谱的15.2%、28%，表明通过波长变量筛选，可有效降低模型的复杂程度，提高预测效率。 3.1.3. 遗传偏最小二乘波段选择法优选特征波长变量 GA是基于生物进化论，模拟自然界进化机制的一种优化算法，通过选择频率最高的波长建模来挑选特征波长变量。设定GA优化参量：初始群体为30，交叉概率为0.5，变异概率为0.01，遗传迭代次数为100。图3中(A)、(B)分别为还原糖、酒精度含量两个指标通过GA法筛选后的各变量被选用的频次图，分别筛选出26、37个波长变量，占全光谱的20.8%、29.6%。 3.2. 模型建立与评价 经过上述三种方法的筛选，分别建立枣醋酿造过程中还原糖、酒精度的全谱-PLS、UVE-PLS、CARS-PLS、GA-PLS定量模型，并对决定系数(R 2 )、预测标准偏差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)以及最佳主因子数进行比较，来评价模型效果，模型优化结果如表2所示。 图3. 各变量被选用的频次图 Table 2 Different models and performance evaluation results of reducing sugar and alcoholic strengt 样本性质 模型 变量数 R 2 RMSEP RPD 主成分数 还原糖 全谱-PLS 125 0.8422 1.6278 2.71 12 UVE-PLS 31 0.8566 1.4898 2.97 12 CARS-PLS 19 0.9045 1.3635 3.24 7 GA-PLS 26 0.8878 1.4356 3.07 10 酒精度 PLS-全谱 125 0.8449 1.5309 3.01 12 UVE-PLS 34 0.8856 1.3675 3.37 9 CARS-PLS 35 0.8993 1.2878 3.58 8 GA-PLS 37 0.8843 1.3705 3.36 9 表2. 还原糖和酒精度的不同模型及性能评价结果 图4. 还原糖和酒精度的CARS模型实测值与预测值分布 从表2可看出，与全光谱建模相比，采用上述3种方法进行变量筛选后，建模所用变量数显著减少，R 2 普遍比全光谱增大，RMSEP和最佳主因子数相对减少，模型分析效果均优于全谱模型。UVE、CARS和GA淘汰了光谱中共线性变量及受外界因素影响较大的波长变量，优选出关键性变量，减少了变量数，有效地降低了模型复杂程度，提高了模型精确度。相比之下，GA和UVE特征变量筛选结果不如CARS理想，CARS方法更适用于高光谱数据特征波长变量的筛选，可选出高光谱数据中信息更强且对其他外界影响因素不敏感的变量，模型的预测效率得到极大提升的同时不失参数代表性，模型效果略优。 其中，采用CARS筛选特征波长变量后所建立的枣醋酿造过程中，还原糖含量和酒精度CARS-PLS定量模型的R 2 分别达到0.9045和0.8993，RMSEP为1.3635和1.2878，RPD为3.24和3.58，建模所用变量数最少，优化效果最佳，模型稳定性和预测能力最佳。 3.3. 模型验证 将独立样本测试集中30个样品的光谱通过CARS-PLS模型进行验证，如图4中(A)、(B)所示，还原糖含量和酒精度的实测值与预测值点呈现对角线分布。且经过成对t检验，还原糖含量和酒精度的实测值与预测值无显著差异，说明模型的预测精度较高。
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user: 4. 结论 本研究采用可见–近红外高光谱检测技术对枣醋酿造过程中还原糖含量和酒精度指标进行了定量分析。分别采用无信息变量消除法(UVE)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、遗传算法(GA)对光谱特征波长进行变量筛选，并结合偏最小二乘法(PLS)建立模型。结果表明，波长变量筛选在保留还原糖和酒精度含量特征波长的同时可剔除大量冗余无效信息，简化了模型复杂程度，提高了模型准确度和稳定性。采用CARS法进行波段筛选后所建模型的效果优于GA法和UVE法。枣醋酿造过程中，还原糖含量和酒精度CARS-PLS定量模型的R 2 分别达到0.9045和0.8993，RMSEP为1.3635和1.2878，RPD为3.24和3.58。因此，基于可见–近红外高光谱检测技术，利用CARS-PLS法建立模型，可满足对枣醋酿造过程中还原糖含量和酒精度进行快速、实时、准确检测的需求，为以上指标的实时快速检测提供了理论依据。
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user: 摘 要 随着稻田抗药性杂草出现频率的加快和杂草种子传播特征的变化，东北稻区也面临抗药性杂草、外来入侵杂草大发生的风险。研究结果表明，东北稻区除了发生本稻区固有的慈姑(Sagittaria sagittifolia)、雨久花(Monochoria korsakowii)和稻稗(Echinochloa crusgalli (L.) Beauv.)抗药突变生态型以外，还发生稻李氏禾(Leersia orygoides L. (SW))、杂草稻(Weedy rice)等耐药性很强的外来入侵杂草种类。抗药性慈姑、雨久花和稻稗均发生于东北稻区；杂草稻主要分布于黑龙江、辽宁和吉林省东部稻区；稻李氏禾主要分布于辽宁和延边稻区。上述杂草的危害特征除了与水稻竞争以外，杂草稻主要降低商品米的等级；稻李氏禾引起水稻倒伏和阻碍人工作业、机械收割。稻田管理上，针对抗药性杂草不同的稻区、稻田应及时鉴定其抗药性特征，改用非抗性除草剂种类；对耐药性强的外来入侵杂草应采取秋翻、早泡田晚落水等综合防除技术措施。如果是针对大面积、多种类发生稻区，提倡耙地时使用适宜的除草剂。 关键词 :稻田，恶性杂草，种类，分布，防除技术 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 由于除草剂使用技术、作物耕作栽培技术的演变，收割机等农机具的跨区域、长距离移动作业以及杂草个体的生物学特性等原因，导致了杂草抗药突变型的出现和外来入侵杂草迁入频率的加快。本文重点探讨了目前东北稻区水稻生产户仅靠化学方法难以控草的问题杂草的种类、分布、危害特征、抗药性特点及其防控技术措施。
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user: 2. 材料及方法 试验方法 2010年~2015年期间，按照东北稻区灌区分布特征，选择吉林省五大稻区(包括延边稻区(东经129˚42'，北纬42˚77')、吉林稻区(东经126˚95'，北纬44°42')、长春稻区(东经126˚55’，北纬44˚82’)、通化稻区(东经125˚93'，北纬41˚73')、松原稻区(东经124°82'，北纬45°13'))，黑龙江省牡丹江稻区(东经126˚68'，北纬45˚77')，辽宁省东港稻区(东经124˚15'，北纬39˚87')和沈阳稻区(东经123˚43'，北纬41˚8')中后期杂草多发生的稻田181个样点(累计调查区域面积达18，400 hm 2 )进行了杂草种类、GPS定位、室内抗药性鉴定和示范点防除技术措施的研究。 杂草种类根据杂草图谱进行鉴定。 室内抗药性鉴定方法为：杂草叶龄达到3~4叶时，按除草剂商品有效剂量的3倍药液对其进行茎叶喷雾处理，看杂草成活情况，杂草成活说明抗除草剂 [ 1 ] 。
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user: 4. 讨论 东北三省是稻田使用化学除草剂比较早的地区之一，也是抗药性杂草较早发现的稻区。要有效防控抗药突变型和外来入侵杂草，首先应进行抗药性杂草抗性特征的鉴定，才能对症下药；对于外来入侵杂草，要严格进行检疫，特别是对跨区域、地区移动的联合收割机等农机具进行严格的检疫检查 [ 6 ] 。 目前我省稻田杂草发生量并没有减少，总体杂草灾情也没有加重，但化学除草剂的使用量却在增加、防控技术难度越来越复杂化。特别是城市郊区的稻田除草剂使用量、次数已超安全使用标准。 对此建议： 1) 提倡深耕措施。藨草、萤躪、牛毛占、慈姑等多年生杂草和稻李氏禾、杂草稻外来入侵杂草多发生稻田，不要连续多年的采用轻型化整地措施(包括免耕、只耙地等)，应采取秋翻整地措施，鼓励、提倡隔2~3年的稻田耕翻，消除多年生杂草营养繁殖体富集的土壤库，破坏年生杂草营养繁殖体赖以安全越冬生存的土壤库环境，同时可提高除草剂的药效发挥，提高水稻产量。 2) 合理利用灌水资源。稻田“旱生杂草”，实际上稻田有灌水层对稻稗等小粒种子杂草的防除效果很明显。如果是水资源丰富的稻田(如山沟中的自然灌溉稻田)，提倡泡田；插秧后，土壤封闭处理必须满足3~5 cm的水层，保证除草剂药效的正常发挥等。 3) 建立较长期的控草目标 [ 7 ] 。对于杂草种类多、化控难的稻田，应该调查主要的优势问题杂草种，设计每年度(或阶段)控草目标，采取对症下药的方法，从灾情大的、抗药性的、外来入侵的杂草种开始先重点防除、消除，通过多年逐步分批次地消除各种问题杂草种类。 4) 采用复配除草剂的体系处理。目前靠单一除草剂或复配剂一次处理很难有效、安全防除杂草灾情。因此种稻户采取土壤封闭处理时应加大除草剂使用剂量，土壤封闭剂没能控制的杂草到中后期进行茎叶处理。问题在于茎叶处理只能解决当年的杂草灾情，不能有效根除杂草发生源(除草剂没喷到的个体)，每年重复茎叶处理，不仅费工费时，而且对水稻的药害和稻粒农药的残留相对土壤处理大。 因此建议，土壤耙地作业时，使用适宜除草剂进行稻田全层封闭处理、之后插秧、完全返青后再进行稻田土壤处理的除草剂使用体系措施。 稻田土壤耙地作业时，全层封闭处理适宜除草剂目前为乙氧氟草醚、噁草酮两种。两种除草剂均属于触杀性、杀草谱较广的低毒除草剂类型，但对多年生恶性杂草防除效果差。乙氧氟草醚、噁草酮对水稻没产生药害症状，从杂草防除效果分析，对禾本科杂草、慈姑、雨久花的防效好。另外，辽宁省东港稻区把丙草胺除草剂作为耙地时用的全层封闭剂普遍使用。 除草剂安全使用不应该全层施药。如果毒性大的接触到根系生长点，会引起除草剂的药害。如果种稻户采取翻地、灌水等农艺措施确实有难度，想依靠化控方法控草，建议使用乙氧氟草醚、噁草酮作为耙地时使用。但注意几点：1) 沙地土壤禁用，2) 耙地要均匀、药剂散开均匀，3) 禁止插弱秧苗田使用，4) 施药后保持表层水状态、插秧后初期不要深灌。
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user: 摘 要 针对西双版纳以种植无筋豆为主要冬季外销蔬菜生产中，存在种植品种单一，不能满足市场需求，以及多年种植的红豆王无筋豆品种抗病性降低等问题，从省内外引进12个新品种进行比较试验，筛选出适应不同地区市场需求的抗病性强、产量高，无筋，品质优的圆棍形品种3个，宽扁条形品种3个，特色品种2个。 关键词 :新品种，无筋豆比较试验 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近几年西双版纳州以种植无筋豆为主要冬季外销蔬菜生产中，存在两个问题：一是种植品种单一，不能满足市场需求。二是多年推广种植的红豆王无筋豆品种，抗病性降低。为了解决无筋豆生产中存在的问题，从省内外引进新品种进行比较试验，目的是筛选出抗病性强、产量高，品质优的不同豆形品种，满足市场的需求，现开展如下试验。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 供试材料由省内外引进共计12个品种，其中圆棍形6个品种：1) 架豆王3号。2) 泰国架豆王。3)台湾高产无筋架豆王。4) 航派太空无筋豆。5) 改良架豆王。6) 红豆王(ck)。 扁条形4个品种：7) 冬早美冠。8) 冬早先锋。9) 长剑扁豆。10) 将军一点红。 扁圆长形2个品种：11) 白不老。12) 黄金钩。 以西双版纳冬早蔬菜无筋豆种植年限较长、推广面积较大，内蒙古生产的圆棍形红豆王品种为对照(CK)。 2.2. 试验方法 试验设在海拔750 m，年平均气温21˚C，年降雨量1700毫升，冬无严寒及霜降，空气湿润、昼夜温差大，适应生产高产、优质的冬早蔬菜区域。地块选择在勐腊县磨憨镇兴农蔬菜专业合作社示范基地，排灌方便，沙壤土，肥力中等，土壤微酸，前茬作物种植香蕉，采用膜下微喷灌溉栽培。试验设12个处理，三次重复，共36个小区。各处理小区面积为10.8 m 2 ，每畦种植双行，小区随机区组排列，重复间走道宽40 cm，小区间走道宽30 cm。每小区种植40穴，定苗120株。种植株行距为40 × 60 cm，每亩种植密度为2800穴，每穴定苗3株。采用黑色地膜覆盖栽培，每667 m 2 底肥施用史丹利复合肥(N:P:K = 15:15:15) 50 kg，钙镁磷肥50 kg。种子使用种衣剂包衣处理，11月21日直播，次年1月20日、23日各品种陆续开始采收，2月3日结束采收。 大田肥水管理，根据长势共计滴水灌溉8次。追肥3次，第一次提苗肥每667 m 2 施用复合肥8 kg溶解与尿素5 kg混合兑水滴灌追施。第二次为结荚初期，每667 m 2 施用复合肥10 kg溶解与尿素8 kg混合兑水滴灌追施。第三次为结荚盛期，每667 m 2 施用复合肥12 kg溶解与尿素10 kg混合兑水滴灌追施。整个生长期结合使用农药防治病虫害，在开花前和结荚期配合喷施磷酸二氢钾和硼肥共计3次，其它管理同常规。试验期间观察、调查记载各处理物候期及植物学特性，采收期分批采收记载产量，采收结束后进行产量统计和方差分析。
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user: 4. 结论 综合以上各性状分析结果，优选出：1) 圆棍形品种3个，即架豆王3号、台湾高产无筋架豆王和航派太空无筋豆品种，折合667 m 2 产量分别居第一位为1803 kg，第二位为1717.7 kg，第三位为1712 kg，品种间产量差异不显著，但是分别比对照品种(红豆王)增产9.04%、3.88%和3.54%。各品种播种后62天采收，表现早熟。植株长势强，抗病，坐荚率高达80%，豆荚长，肉厚适中，无筋，鲜嫩，品质和商品性好，是云、贵、川等地热销的品种类型，可作为我州冬季外销蔬菜圆棍形无筋豆种植区域推荐品种。2) 宽扁条形品种3个，即冬早美冠、冬早先锋和将军一点红品种，折合667 m 2 产量分别为1630.4 kg、1608.6 kg和1602.9 kg。虽然各品种分别与对照比较，产量差异不显著，单产分别比对照约减1.4%、2.7%和3.1%，但是表现早熟，播种后58~65天采收，植株长势强健，抗病，坐荚率75%~80%，豆荚宽扁条形，肉厚适中，无筋，鲜绿色，品质极佳，商品性好，是北京、上海、江浙和黑龙江等地热销的品种类型，可作为我州冬季外销蔬菜宽扁条形无筋豆种植区域的推荐品种。3) 特色品种2个，其中白不老品种，折合667 m 2 产量1659.3 kg，比对照约增0.35%。黄金钩品种折合667 m 2 产量1121.1 kg，虽然单产比对照低47.5%。而黄金钩与白不老品种间比较，产量差异极显著，小区折合亩产量黄金钩比白不老品种低48.1%。但是这两个品种，在品质和外观等方面各具特色，白不老品种扁条形，豆荚绿白色，肉厚0.28 cm，不易老化，易煮，品质极佳。黄金钩品种扁条形，嫩荚颜色金黄色，老熟后黄带粉红色花纹，颜色美观，不易老化，易煮，嫩荚和老熟豆荚籽粒均可食用，品质极佳。具有观赏及食用价值，是发展特色蔬菜豆类的推荐品种。
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user: 摘 要 为探究叶面喷施硒肥对葡萄幼苗生长的影响并确定最佳喷施浓度，本实验以2年生巨峰葡萄扦插坐地苗为试材，喷施不同浓度亚硒酸钠，测定幼苗叶片叶绿素含量、净光合速率、SOD、POD和CAT酶活性，同时调查植株茎粗等状况。结果表明：叶面喷施不同浓度硒肥均可提高植株的叶绿素含量，以1 mg∙L − 1 硒处理下的叶绿素含量最高，高于对照24.20%；各处理都显著增加了植株茎粗，与对照相比，0.5 mg∙L − 1 亚硒酸钠处理下的植株茎粗显著提高，高于对照14.03%；叶片净光合速率(Pn)随喷施浓度的增加而升高，与气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)变化趋势相同，胞间CO 2 浓度(Ci)随喷施浓度的增加而降低，且均低于对照水平；随喷硒浓度增加叶片POD、SOD、CAT酶活性均呈先升后降的趋势。 关键词 :葡萄，幼苗，硒，光合特性，抗氧化酶 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 硒(Se)作为一种微量元素，早在1957年就已被证实是动物和人体必需的营养元素。美国科学家Rotruck在1973年发现硒是谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-PX)的基本组成之一 [ 1 ] ，同年世界卫生组织(WHO)宣布硒是人体不可缺少的微量元素之一。据不完全统计，全世界有42个国家或地区缺硒。我国除陕西、湖北及四川、贵州、湖南等省份存在面积不大的高硒地区以外，有72%的地区属于缺硒地区 [ 2 ] 。而仅靠天然食物中的硒难以满足人体的正常需要，缺硒具有潜在危害并已严重威胁人们的身体健康。近年来，利用硒强化剂开发生产硒强化食品，尤其是开发有机硒强化食品，已成为我国富硒保健食品开发的重要内容 [ 3 ] 。而富硒葡萄可以直接补充人体所需的硒元素，正是用以直接补硒的健康水果 [ 4 ] ，深受消费者喜爱。 硒对植物生长发育也有一定影响。但目前对于葡萄幼苗施硒的研究较少，惠竹梅 [ 5 ] 、李亚敏 [ 6 ] 、刘立军 [ 7 ] 、冯两蕊 [ 8 ] 等分别以赤霞珠葡萄幼苗、萝卜幼苗、水稻幼苗、生菜幼苗为研究对象，探究叶面喷施硒肥对幼苗生长及生理方面的影响。本实验以巨峰葡萄扦插坐地苗为材料，从光合特性(Pn、Gs、Tr、Ci)、植株生长、抗氧化酶(SOD、POD、CAT)活性等方面探讨叶面喷硒对植物生理作用的影响，为葡萄幼苗科学施硒提供理论依据，为生产富硒葡萄提供技术前提。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 试验于2015年在杨凌区新集村葡萄示范区进行。供试材料为2年生巨峰葡萄扦插坐地苗。供试硒源为分析纯亚硒酸钠(Na 2 SeO 3 )。 2.2. 试验设计 试材分为6组，分别用0.25 mg∙L −1 (T1)、0.5 mg∙L −1 (T2)、1 mg∙L −1 (T3)、2 mg∙L −1 (T4)、4 mg∙L −1 (T5)的亚硒酸钠(Na 2 SeO 3 )喷施葡萄叶片的正反面(2015年6月11日16:00喷施)，喷施等量清水作对照(CK)，喷施以叶片正反面均匀布满雾状水滴为度。按照浓度高低由南向北依次喷施，每个处理喷施一个小区，每小区5行，每行30株。 在喷施后第八天采样，采样时每个重复随机选取5株对其6~9节位叶片随机采样，每株采集3片叶片，用事先标记好的自封袋密封装好后，于冰盒中保存带回实验室，用去离子水冲洗干净，擦干去除主脉后剪成2 mm左右的细丝，每个样品混匀后放入自封袋内，于−40℃冰箱内保存备用，供相关生理指标的测定。 2.3. 指标测定 选取枝条中部同一节位完整叶片，用LI-6400XT便携式光合仪于晴天上午9:00~11:00测定叶片净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、胞间CO2浓度(Ci)、蒸腾速率(Tr)；叶绿素含量测定参照李合生 [ 9 ] 的方法；过氧化物酶(POD)活性采用愈创木酚法 [ 10 ] 测定；超氧化物岐化酶(SOD)活性测定采用氮蓝四唑光化还原法 [ 11 ] 测定；过氧化氢酶(CAT)活性使用购自南京建成生物工程研究所的过氧化氢酶试剂盒测定；每个处理随机选择30株幼苗，进行植株茎粗状况调查。 2.4. 数据分析 采用Excel 2013和SPSS20.0软件进行分析和处理。不同处理间的比较采用Duncan新复极差法。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 喷施不同浓度硒肥对葡萄幼苗生长和叶绿素含量影响 3.1.1. 不同浓度硒处理对葡萄幼苗茎粗的影响 葡萄幼苗茎粗是其重要的质量指标，在育苗管理中常通过多次摘心来增加粗度。试验中不同浓度硒处理下植株茎粗均有所增加，且随硒浓度增加粗度表现先增加后降低的趋势(图1)。与对照相比，0.5 mg∙L −1 亚硒酸钠处理下的植株茎粗显著提高，高于对照14.03%。其余4个处理的植株茎粗也均大于对照，但无显著性差异。1 mg∙L −1 、2 mg∙L −1 、4 mg∙L −1 三个相对高浓度硒处理下的植株茎粗间没有太大差异，但明显粗于对照。 3.1.2. 不同浓度硒处理对葡萄幼苗叶绿素含量的影响 与对照相比，喷施不同浓度的亚硒酸钠均能提高葡萄叶片叶绿素含量(图2)，且整体呈现先升高后降低的变化趋势。以0.5 mg∙L −1 和1 mg∙L −1 硒处理下的叶绿素含量最高，分别高于对照19.44%和24.20%。如图2所示，较低浓度0.25 mg∙L −1 硒处理下叶绿素含量相比对照组几乎没有增加。而硒浓度过高时(2 mg∙L −1 、4 mg∙L −1 )处理后的效果又受到抑制。 3.2. 喷施不同浓度硒肥对葡萄幼苗光合特性的影响 喷施不同浓度硒肥对葡萄幼苗光合特性均有积极影响(表1)。喷施硒肥后叶面净光合速率明显增加，且随着喷施浓度的增加逐渐增加，在硒浓度为4 mg∙L −1 时达到最大值，与对照相比增加了52.56%，差异水平极显著。气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)随喷施浓度的增加整体有上升趋势，与净光合速率变化趋势呈正相关，以4 mg∙L −1 处理下的数值最高，且气孔导度(Gs)显著高于对照水平。胞间CO 2 浓度(Ci)均显著低 图1. 硒对葡萄幼苗茎粗的影响 图2. 硒对葡萄叶片叶绿素含量的影响 Table 1 Effect of Se treatment on photosynthesis characteristics in grap 硒浓度 Conc. of Se 净光合速率 Pn 气孔导度 Gs 胞间CO 2 浓度 Ci 蒸腾速率 Tr (mg∙L −1 ) (μmgCO 2 ∙m −2 ∙s −1 ) (mmg∙m −2 ∙s −1 ) (μl∙L −1 ) (mmg∙m −2 ∙s −1 ) 0 4.68 ± 0.28 C 0.20 ± 0.007 C 330.07 ± 3.27 A 6.71 ± 0.20 A 0.25 5.73 ± 0.89 B 0.220 ± 0.012 BC 300.22 ± 4.66 B 6.86 ± 0.37 A 0.5 6.36 ± 0.35 AB 0.224 ± 0.015 BC 297.93 ± 2.43 B 6.95 ± 0.16 A 1 6.58 ± 0.32 AB 0.221 ± 0.007 BC 298.32 ± 3.14 B 7.10 ± 0.44 A 2 6.63 ± 0.34 AB 0.25 ± 0.010 AB 296.85 ± 2.58 B 7.07 ± 0.30 A 4 7.14 ± 0.44 A 0.26 ± 0.02 A 290.35 ± 4.24 B 7.41 ± 0.39 A 表1. 硒对葡萄扦插苗光合特性的影响 注：表中数据为平均值 ± 标准误，3次重复；不同字母表示各处理间差异达到0.05显著水平。 图3. 硒对葡萄叶片POD酶活性的影响 于对照水平，且变化趋势与前者相反。此外，数据统计分析表明，各浓度处理下的叶面蒸腾速率(Tr)与对照无显著差异。综合不同浓度处理以后的光和参数，随喷施浓度的增加，葡萄幼苗光合特性也越来越优良。 3.3. 喷施不同浓度硒肥对葡萄幼苗抗氧化酶活性的影响 3.3.1. 不同浓度硒处理对葡萄幼苗POD酶活性的影响 随着硒处理浓度的增加，葡萄叶片POD酶活性整体呈现先升高后降低的变化趋势(图3)。与对照相比，1 mg∙L −1 和2 mg∙L −1 硒处理的效果显著提高，分别增加了148.19%和119.29%。而较低浓度0.25 mg∙L −1 和较高浓度2 mg∙L −1 和4 mg∙L −1 硒处理下的叶片POD酶活性水平相对较低，但仍高于对照40%以上。 3.3.2. 不同浓度硒处理对葡萄幼苗SOD酶活性的影响 与葡萄叶片POD酶活性响应情况类似，随着处理浓度增加SOD酶活性也整体呈现先升高后降低的变化趋势(图4)。不同的是，虽然各处理下SOD酶活性均略高于对照，但不存在显著性差异。图中2 mg∙L −1 硒处理下SOD酶活性水平最高，是对照组酶活性的1.17倍。而其它浓度硒处理下SOD酶活性均增加不到10%。 3.3.3. 不同浓度硒处理对葡萄幼苗CAT酶活性的影响 葡萄叶片CAT酶活性随喷硒浓度增加整体呈现先升高后降低的变化趋势(图5)。0.5 mg∙L −1 硒处理后的叶片CAT酶活性最高，比对照增加28.24%。如图5所示，低浓度硒处理(0.5 mg∙L −1 和1 mg∙L −1 )后CAT酶活性显著高于对照，而较高浓度硒处理虽然也提高了CAT酶活性水平，但与对照相比不存在显著性。
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user: 4. 讨论与结论 硒虽然不是植物生长发育所必须的营养元素，但其存在可促进植物生长。试验结果表明，葡萄叶面喷施硒肥后植株叶绿素含量会有所升高，这与王海波等 [ 12 ] 的研究结果相一致。Narges Oraghi Ardebili [ 13 ] 发现对大豆幼苗施硒后，与对照相比叶片叶绿素含量、保护酶活性均有所变化。叶绿素含量的增加可能是与硒对叶绿素合成过程中起调节作用的含巯基的两个酶作用有关 [ 14 ] 。适当浓度的硒可以提高葡萄幼苗叶片净光合速率、气孔导度、蒸腾速率，这与耶兴元 [ 15 ] 在猕猴桃上得出的结论相似。王孝娣 图4. 硒对葡萄叶片SOD酶活性的影响 图5. 硒对葡萄叶片CAT酶活性的影响 [ 16 ] 等对草莓叶片喷施氨基酸硒叶面肥后，发现叶片喷硒能显著提高设施栽培红颜草莓叶片的净光合速率和光合色素含量，改善叶片的光合性能。王海波 [ 17 ] 在玫瑰香葡萄试验上同样得出相似结论。 叶面喷硒对植株茎粗也有一定的影响，0.5~4 mg∙L −1 处理下的植株茎粗均高于对照，以0.5 mg∙L −1 硒处理的效果最好，高于对照14.03%。这说明适量施硒对植株生长有一定的促进作用，这与李向阳 [ 7 ] 在水稻上得出的结论相一致。多项研究表明，硒对植物生长作用是双重的。刘芳等 [ 18 ] 研究发现紫云英各项生长指标随着土壤硒浓度的升高呈先升后降趋势，且高浓度硒抑制其生长甚至产生一定的毒害作用。饶玲等 [ 19 ] 对干旱胁迫下的黄瓜幼苗研究得出类似结论。但不同植物对硒浓度的耐受范围不同，昝亚玲 [ 20 ] 等对油葵幼苗的研究发现一定浓度范围的硒肥有利于促进油葵苗期植株的生长，这与本实验结论一致。 植物在长期生长进化过程中，体内形成了一整套活性氧清除机制，SOD、POD和CAT酶共同组成植物体内的活性氧清除系统，可以有效清除植物体内的自由基和过氧化物。前人研究发现适量的硒能提高幼苗植株保护酶活性 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] ，与本实验结论相似，但本实验发现以1 mg∙L −1 硒处理下的POD酶活性最高，2 mg∙L −1 硒处理下的SOD酶活性最高，0.5 mg∙L −1 硒处理下的CAT酶活性最高。综上所述，叶面喷施一定浓度亚硒酸钠有利于葡萄幼苗生长，可显著增加植株茎粗，有效提高其叶绿素含量；不同浓度硒肥均提高了叶片POD、SOD、CAT酶活性，叶片净光合速率(Pn)随着喷施浓度的增加而升高，气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)也有所提高。
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user: 摘 要 植物CBL基因在逆境应答及发育过程中具有重要功能。然而，有关重要蔬菜大白菜和甘蓝CBL的研究缺乏报道。笔者在大白菜和甘蓝CBL基因组解析的基础上，对它们进行了系统比较。结果发现，大白菜和甘蓝都有16个CBL基因，它们分别位于不同的染色体上，编码区序列大小相似，在序列组成、基因结构和内含子数目上相对保守，在顺式调控元件上存在一定差异。这说明大白菜和甘蓝的CBL家族成员存在功能上的分化。本研究为进一步解析大白菜和甘蓝CBL基因在逆境应答中的功能提供了有益启示。 关键词 :大白菜，甘蓝，钙调磷酸酶B亚基蛋白基因，结构，进化，顺式元件 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/