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采用PCR产物直接测序法对巴山榧树12个地理种群的叶绿体psb A-trn H序列进行了测定,并从Gen Bank搜索并下载巴山榧树近缘种的psb A-trn H序列,运用Clustal X和MEGA 4.1软件分析和构建系统发育树。结果表明,巴山榧树12个地理种群间的遗传分化程度较低;巴山榧树与云南榧、日本榧树的亲缘关系较近,而与长叶榧、榧树、加州榧和佛罗里达榧的亲缘关系较远。研究结果为进一步探讨巴山榧树分子谱系地理学及榧树属的分子系统发育提供了理论依据。 相似文献
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榧树变异类型的初步研究 总被引：2，自引：0，他引：2
长期的栽培过程中,笔者在省内实生群体发现零星分布着一类生长迅速的榧树变异类型.本研究采用SRAP分子标记体系对榧树速生变异类型与榧属其他5个种、2个栽培变种(香榧、云南榧、巴山榧、九龙山榧、日本榧、榧树、长叶榧)等共21个样品进行了分析.结合叶形指数的方差分析和SRAP分子标记分析结果,进行了研究材料的亲缘关系聚类,探讨了系统发育关系.结果显示,榧属5个种、2个栽培变种及榧树变异类型的21个样品可以分为5组:长叶榧组、榧树变异类型组、包括香榧在内的榧树组、巴山榧、九龙山榧、日本榧组,而云南榧自成一组;榧树变异类型与长叶榧亲缘关系较近,其叶片形态偏向长叶榧;各种间叶形指数差异极显著,榧树变异类型的叶形指数显著不同于与其他样品.但推断本研究中榧树变异类型是长叶榧的自然变异,还是长叶榧与其他榧树的杂种,还有待深入研究. 相似文献
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野生长叶榧生物学特性与保护研究 总被引：1，自引：0，他引：1
长叶榧（Torreya jackii Chun）又名浙榧、加氏榧，隶属于红豆杉科（Taxaceae），榧树属，是新生代第三纪残存的孑遗裸子植物，为我国特有的珍稀树种，分布于浙江和福建浦城、泰宁、邵武。长叶榧树最早发现于浙江仙居县，秦仁昌教育授于1924年6月，在仙居县南部的陈庄采集到模式标本，1925年模式标本经我国著名植物分类学家陈焕镛教授定名为长叶榧并发表。长叶榧列为国家二级保护珍贵稀有物种。在这次省林业局组织的珍稀植物资源调查中，我们对浙江省境内的长叶榧的种群数量、分布范围、生境条件等进行重点调查，调查结果为有效保护其种质资源提供科学依据。 相似文献
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《林业科学研究》2019,(6)
[目的]探讨品种、雌雄异株对榧树化学计量的影响,为榧树经营管理提供科学依据。[方法]以浙江省诸暨市香榧国家森林公园树龄300 a左右的不同品种雌榧树(实生雌榧树圆榧、嫁接良种香榧)和实生雄榧树为研究对象,通过野外采集不同品种榧树植物样品和土壤样品,分析不同品种榧树不同器官C、N、P含量及化学计量特征变化。[结果]研究表明:(1)实生雌雄榧树C、N、P含量及化学计量特征无显著差异,雌雄异株对榧树化学计量特征无显著影响;(2)圆榧和雄榧树与香榧C、N、P含量及化学计量特征存在差异,其中,香榧叶C含量(533.0 g·kg~(-1))显著高于圆榧(502.8 g·kg~(-1))和雄榧树(502.7 g·kg~(-1)),香榧根P含量(1.5 g·kg~(-1))显著高于圆榧(0.9 g·kg~(-1))和雄榧树(0.9 g·kg~(-1))。整体上香榧C∶N比高于圆榧和雄榧树,而C∶P和N∶P比低于二者;(3)榧树不同器官C、N、P含量有一致的变化趋势,C、P含量表现为叶枝根,叶N含量显著高于根和枝。圆榧和雄榧树不同器官C∶N和C∶P比表现为根枝叶,N∶P比表现为根叶枝;而香榧C∶N比表现为枝根叶,C∶P比表现为根枝叶,N∶P比表现为叶根枝。[结论]雌雄异株对实生榧树化学计量特征无显著影响,对实生榧树管理时可以不考虑雌雄差异,人为经营显著影响榧树化学计量特征。 相似文献
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以1996—2005年观测数据为基础,运用灰色系统理论和方法,分析环境因子对海南粗榧种群内的海南粗榧植株各林龄存活率、幼苗高度增加比、幼苗高度增加值的影响。结果表明:年最高温度对各种群海南粗榧幼苗的存活率影响最大,年最低温度对各种群海南粗榧幼苗的植株高度年增加值影响最大,而土壤的厚度及湿度严重影响了海南粗榧幼苗的生长。因此,在保护海南粗榧野生种群的生长过程中,应注意其生长环境(主要是温度及土壤)对植株的影响,以便提高幼苗的存活率并改善植株生长状况。 相似文献
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我国榧树研究文献分析 总被引：6，自引：1，他引：6
采用文献计量学的原理和方法，对1994—2005年《中国期刊全文数据库》和《中国数字化期刊群》等收录的榧树相关研究文献进行统计分析，探讨了榧树研究的年代分布、地区分布、活跃作者群和主题类型分布，在榧树研究文献中，基础研究占总文献量的27．17％，栽培研究占27．17％，科普宣传占17．39％，专题综述占10．87％，资源调查占9．78％，病虫害防治研究占6．52％，加工工艺占1．09％。浙江的榧树研究文献接近60％，是榧树研究的重点地区；安徽、湖南、广东等地的榧树研究成效也较为突出。 相似文献
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珍稀濒危抗癌植物海南粗榧种群结构和资源价值研究 总被引：1，自引：1，他引：0
通过样方法研究霸王岭及尖峰岭保护区内海南粗榧种群结构特征,共取样方24个,总调查面积为10 400m2。记录海南粗榧的胸径及高度等形态指标,并将海南粗榧按高度及胸径分为5级,以研究其种群结构特征。结果表明,2~3龄海南粗榧幼苗成活率很低,从而导致海南粗榧种群结构不稳定,Ⅴ级大树数量不多。通过其生物量和生物碱含量估算,推算出海南粗榧经济价值,就霸王岭和尖峰岭保护区内海南粗榧含高三尖杉酯碱这一项的经济价值来看,就约为225 107.4万元,其经济价值是相当可观的。因此保护好海南粗榧,做好海南粗榧的就地和迁地保护工作,对恢复和维护良好的海南粗榧种群结构,保护生物多样性,并且缓解市场上对三尖杉酯碱等的急切需求是非常必要的。 相似文献
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濒危植物九龙山榧与其同属广布种榧树叶绿素荧光特性的比较 总被引：2，自引：0，他引：2
分别以栽培和野生条件下的九龙山榧(Torreya jiulongshanensis)(雌、雄株)及同属广布种——榧树(T.grandis)为材料,比较了其叶片叶绿素荧光参数对光强的响应,以期为九龙山榧种质资源保育提供科学依据。结果表明,栽培条件下,九龙山榧雌株幼苗叶片的光系统I最大荧光值整体高于榧树及九龙山榧的雄株;九龙山榧雌、雄株幼苗的光饱和点也较高,分别为788.581和550.640μmol/(m2·s),所对应的最大电子传递速率也较高,分别为40.690和39.546μmol/(m2·s)。同样,在野外条件下,九龙山榧雌、雄株的光饱和点也均显著高于榧树,分别为1165.361和1416.817μmol/(m2·s),光系统II最大电子传递速率也以九龙山榧雌株为最高,其值为80.322μmol/(m2·s)。由此可见,九龙山榧为阳生树种,且与榧树相比具有更强的光合潜力。 相似文献
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为了增大濒危植物海南粗榧的种群数量,对海南粗榧进行就地及迁地抚育研究,结果表明:1)在就地抚育过程中,适当增加光照以及增施肥料对海南粗榧株基径的增长有显著影响,对其叶绿素增长有显著影响,并且显著降低SOD酶活,缓解其逆境条件。2)迁地抚育过程中,适当增加光照强度对海南粗榧的生长有显著的促进作用;以营养土作为基质的海南粗榧幼苗叶片叶绿素也有极显著增加;除了降低光照对SOD酶活性增加有影响外,其他环境因子都会降低SOD酶活性。3)人工抚育手段能很好地促进海南粗榧幼苗的生长。 相似文献
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流苏香竹（Chimonocalamus fimbriatus）是云南特有珍稀竹种，主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主，运用最大熵模型（MaxEnt）同时结合地理信息系统（ArcGIS），基于19个气候因子，预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明：当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地，除迪庆州、丽江市和昭通市外，云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段，基于2种不同共享社会经济路径（SSP1-2.6和SSP5-8.5），流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势，尤其是SSP5-8.5路径下，高适生区面积仅为当前的12.51%（2050s）和18.63%（2070s）；中、低适生区在SSP1-2.6路径下，显著扩张（2050s）或略微扩张（2070s），在SSP5-8.5路径下，则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主，可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感，根据其野外分布状况，建议以就地保护为主、迁地保护为辅，在其潜在适生区内适当引种栽培。 相似文献
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【目的】刺槐突瓣细蛾是2008年在山东省烟台市新发现的重要外来入侵害虫,严重为害我国重要外来树种——刺槐。通过预测其适生区,为高效率地做好检疫、监管和及时防治工作提供依据。【方法】收集刺槐突瓣细蛾在全国的11个分布点数据,并利用ArcGIS10.0从WorldClim下载1970―2000年的19个环境变量中筛选出相关系数<|0.9|的9个变量,并将其转化为MaxEnt需要的ASCII格式数据。设置模型为双对数(cloglog)输出格式,输出文件类型ASCII和线性(linear)特征。为了提高预测效果的精确性和缩小不确定的水平,在模型中设置10倍交叉验证并重复运行10次,获得平均结果。采用刀切法分析各个环境变量在模型中对潜在地理分布的贡献率,将最优模拟结果在ArcGIS10.0软件中转化并分类,即模型模拟得出的刺槐突瓣细蛾在中国的适宜指数分为4类,即非适生区、低度适生区、中度适生区、高度适生区,最后得到刺槐突瓣细蛾的不同程度适生区分布图。利用2050年和2070年的RCP 8.5气候数据进行投射预测物种的未来分布。用ROC曲线下面积AUC和真实技巧统计法TSS的大小评价MaxEnt生态模型的精确度。【结果】在当前气候条件下,刺槐突瓣细蛾中高度适生区主要集中在山东及其周边省份(辽宁、北京、天津、河北、山西、河南、安徽、江苏),以及四川和云南局部地区;在未来气候条件下,至2050年,刺槐突瓣细蛾在RCP8.5气候条件下的中高度适生区范围比当前的呈整体扩大且向西南部蔓延,至2070年,在相同气候情景下该虫的适生区范围亦呈整体明显扩大且适生区北界向东北移动。而其与2050年的预测结果相比较,高度适生区小幅度减少。刀切法检测表明:年均降水量、最湿季度降水量、最冷月最低温对刺槐突瓣细蛾的分布影响较大,其中年均降水量适宜值为382.08~1 135.81 mm,最适值为753.85 mm;最湿季度降水量适宜值为241.61~693.86 mm,最适值为464.55 mm;最冷月最低温适宜值为-16.96~6.36 ℃,最适值为-5.5 ℃;AUC和TSS值分别为0.957±0.052和0.8±3.05,表明模型预测准确性极好。【结论】通过预测结果可知,刺槐突瓣细蛾对刺槐构成了重大的威胁,建议相关造林绿化和植物检疫部门高度重视。 相似文献
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基于MaxEnt模型的松针红斑病在中国的潜在分布区及适生性预测分析 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】依据气候变化,探究气候变化对松针红斑病分布的影响,预测中国松针红斑病的潜在分布区。【方法】根据松针红斑病已知分布区域和相关气候数据,结合政府间气候变化专门委员会(IPCC)针对未来气候变化情景发布的CCSM4气候模式数据,采用最大熵模型(MaxEnt)预测松针红斑病的潜在分布区。【结果】松针红斑病最适宜分布区为黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古东北部和云南省。经刀切法分析(Jackknife)表明,6月降水量、11月平均最高温度和最冷季度降水量等主要影响松针红斑病的潜在分布区。在未来不同气候变化情景下,总适宜区面积呈上升趋势,增加幅度为15. 66%～18. 29%。山东北部、河北、山西的大部分地区、陕西中部和南部、甘肃东南部、四川北部和南部、辽宁西部和内蒙古东部的各等级适宜区面积增加,适宜等级上升。【结论】MaxEnt模型预测结果与实际调查结果具有很高的一致性,能够反映松针红斑病在中国的分布情况。随着未来气候变化,云南、四川交界地区,东北三省和内蒙古东北部最适宜分布区呈现破碎化的趋势。松针红斑病适生区质心有由东北向华北、西北扩散的趋势。 相似文献
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核桃科树种的起源与分布 总被引：5，自引：5，他引：0
核桃科树种在全球分布甚广,但有关起源问题却存在争议,至今未有一致看法,成为长期悬而未决的问题。对此,许多学者做了大量的考证和研究,在他们工作的基础上对核桃科植物的起源和散布途径进行了初步探讨认为:核桃科树种是包括中国在内的多地起源;分布中心是中国东部到南部山地,随后扩展到欧亚大陆。 相似文献
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海南岛霸王岭热带天然林景观中木本植物功能群划分及其潜在分布 总被引：4，自引：1，他引：3
为了解热带天然林景观中木本植物功能群及其基本分布规律,在对研究区进行千米网格样方凋查和环境因子收集的基础上,采用演替地位和最大潜在高度2个指标将579种木本植物划分为8个功能群;采用生态位模型对这些功能群的地理分布进行预测,并应用受试者工作特征分析进行模型精度验证;应用多元线性回归对影响各功能群分布的主要因子进行分析.结果表明:生态位模型对8个功能群的潜在分布预测都达到70%以上;相对于顶极类功能群,先锋类功能群具有较高的最大潜在分布面积和较低的最适分布面积,同时呈现出较为分散的格局,反映了两大类功能群个体生态学特性和对环境适应的差异;在选择的10个环境因子中,有7个因子(极端最低温、年均温、极端最高温、年均相对湿度、年均降水量、海拔和坡向)对木本植物功能群的潜在分布影响显著. 相似文献
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基于MaxEnt模型对大花序桉 在我国南方的适生区预测 总被引：1，自引：0，他引：1
大花序桉材性优良是我国重要的实木利用树种,本文对大花序桉在我国南方十省(区)的潜在分布区进行预测,并对其适生区进行划定和分析.通过收集大花序桉的地理信息数据,利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS空间分析技术,综合相关气候因子,预测划定大花序桉在我国南方十省(区)的潜在地理分布区.结果表明:采用MaxEnt模拟大花序桉潜在地理分布的准确性较高,模型预测准确性的衡量指标训练子集和验证子集AUC值均大于0.88.大花序桉在我国南方的发展空间较大,其中最适宜分布区主要集中在广东、广西、海南、福建沿海,面积依次为广东(11.25×104 km2),广西(9.19×104 km2),海南(2.00×104 km2),福建(1.91×104 km2);适宜区集中在广西、广东、重庆、福建省中部,面积依次为广西(5.87×104 km2)、广东(4.51×104 km2)、重庆(3.64×104 km2)、福建(3.02×104 km2).刀切法(Jackknife)分析结果显示,影响大花序桉潜在适生区分布的主导气候因子为年平均气温、≥10℃积温、最冷月最低温、最冷月均温和极端低温.结合最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS技术,预测和分析了大花序桉在我国南方十省(区)的潜在适生区,阐明了影响其分布的主导气候因子,为该树种在我国的有序推广种植提供科学依据. 相似文献
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基于GIS和MaxEnt模型的合江方竹中国潜在分布区预测 总被引：1，自引：1，他引：0
探索合江方竹在我国的潜在适生分布区,了解影响其地理分布的主要环境因子,可为开展合江方竹种植区划及引种栽培提供参考。采用最大熵模型（MaxEnt）与地理信息系统（GIS）相结合,基于43个合江方竹地理分布记录和20项环境因子,通过相关分析、刀切法检验、创建分布预测图及因子响应曲线,预测合江方竹的潜在适生区及其适生等级,确定主导环境因子及其阈值,并采用受试者工作特征曲线（ROC）对预测结果进行验证。合江方竹在我国潜在适生区面积约1.88×105 km2,主要分布在川、滇、黔、渝4个省（区）,湛江、海口和漳州临海地区有零星低适生区分布,四川盆地与云贵高原过渡的大娄山地带是合江方竹的高适生区。最干月降水量（bio14）、温差月均值（bio2）、海拔（alt）和年均降水量（bio12）是影响合江方竹分布最主要的环境因子,累计贡献率超过85%,各因子的阈值分别为：18~25 mm、60~72℃、550~1 350 m、1 030~1 160 mm。ROC下的面积（AUC值）达0.996,模拟预测准确性高,结果可信。结果表明,合江方竹具有进一步拓展的空间和可能,其分布主要受降水和温度的影响,适宜生长在温暖湿润且有一定温差的中高山地区。 相似文献
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Chen Fei Wang Jianmin Sun Baogang Chen Xiaoming Yang Zixiang Duan Zhaoyao 《中国林业科技(英文版)》2012,(3):47-48
A distribution map of Pinus yunnanensis was made according to the data on geographical distribution of P.yunnanensis by means of applying geographic information systems software ArcGIS, and the climatic parameters of the distribution areas for P.yunnanensis were determined by the climate forecast model Climate China.The relationship between the geographical distribution of P.yunnanensis and the climate was studied by adopting the indexes of Kira including the warmth index(WI),coldness index(CI) and aridity index (K),Xu’s humidity index(HI),Holdridge’s life temperature(BT),potential evapotranspiration (PET),potential evapotranspiration ratio(PER) and the single factors as the mean annual temperature, the mean temperature in January,the mean temperature in July,the mean annual precipitation, the>5℃accumulated temperature,the>18℃accumulated temperature,the maximum temperature, the minimum temperature,the temperature variation, the ratio of temperature and precipitation of the year, etc.And the Kira’s water-temperature indexes on distributional upper limit,low limit and north limit were discussed.The major climatic factors effecting the distribution of P.yunnanensis were screened out by statistical analysis software SPSS and the results showed the impact factors are in the order of temperature>humidity>the temperature difference between mean warmest month temperature and mean coldest month temperature. 相似文献