第一篇：農(nóng)業(yè)生物技術(shù)課程論文

農(nóng)業(yè)生物技術(shù)課程論文

題 目：_植物耐鹽相關(guān)基因克隆與基因工程的研究進(jìn)展

院（系）： 專業(yè)： 班級： 姓名： 學(xué)號： 成績： 完成日期：

2011-6-10

農(nóng)學(xué)院

植物耐鹽相關(guān)基因克隆與基因工程的研究進(jìn)展

摘要：隨著分子生物學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，植物耐鹽基因工程已經(jīng)成為當(dāng)前研究的熱點．植物基因工程為耐鹽新品種選育提供新的途徑．很多耐鹽相關(guān)基因相繼被克隆和研究，包括離子調(diào)節(jié)關(guān)鍵基因、滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)合的關(guān)鍵基因、氧化脅迫調(diào)節(jié)關(guān)鍵基因、鹽脅迫信號傳導(dǎo)途徑相關(guān)基因以及相關(guān)調(diào)控元件和因子，部分成功應(yīng)用于植物育種研究．

關(guān)鍵詞：耐鹽性、基因克隆、基因工程、土壤鹽漬化、耐鹽基因

隨著全球水資源危機以及土壤鹽化問題的加劇，鹽脅迫已經(jīng)成為影響植物生長、導(dǎo)致糧食和經(jīng)濟作物減產(chǎn)的主要限制因素。目前，世界鹽漬土面積約１０億ｈｍ２；中國鹽漬土面積約３４６０萬ｈｍ２，鹽堿化耕地７６０萬ｈｍ２，其中原生、次生鹽化型和各種堿化型分布分別占總面積的５２％、４０％和８％。對于鹽漬化土壤的利用主要采取兩種措施，一是用化學(xué)或物理方法改造土壤；二是通過生物技術(shù)培育耐鹽作物品種。前者不僅耗資巨大，且隨著大量化學(xué)物質(zhì)的加入加重了土壤的次生鹽漬化，因此培育耐鹽的作物品種就日益重要。國內(nèi)外學(xué)者研究了鹽分對植物的傷害、植物耐鹽的機理，克隆了一些耐鹽相關(guān)基因，并通過耐鹽相關(guān)基因轉(zhuǎn)化，獲得了一些耐鹽性提高的轉(zhuǎn)基因植物，展示了誘人的前景。本文從植物耐鹽的機理、耐鹽相關(guān)基因的克隆及轉(zhuǎn)耐進(jìn)行了展望。

1、植物耐鹽的機理

鹽分對植物脅迫分為滲透脅迫、離子傷害、離子不平衡或營養(yǎng)缺乏三類，滲透脅迫和離子傷害目前被認(rèn)為是對植物危害的兩個主要過程。植物的耐鹽性環(huán)境下的少數(shù)耐鹽植物進(jìn)化出特殊器官泌鹽和稀鹽，如海灘的紅樹和堿蓬屬植物。對多數(shù)植物來說，則是生理耐鹽。鹽脅迫下滲透機制的調(diào)節(jié)在鹽脅迫下，由于外界滲透壓較低，植物吸收水分困難，細(xì)胞會發(fā)生水分虧缺現(xiàn)象。植物為了避免這種傷害，會主動積累一些可溶性物質(zhì)，降低細(xì)胞的滲透勢，從而使水分順利地進(jìn)入植物體內(nèi)，保證植物正常生理活動的進(jìn)行。滲透調(diào)節(jié)分為無機滲透調(diào)節(jié)和有機滲透調(diào)節(jié)。參與無機滲透調(diào)節(jié)的離子主要是Ｎａ＋、Ｋ＋、ｃａ２＋和ｃｌ。趙可夫等研究發(fā)現(xiàn)鹽生植物的無機滲透劑以Ｎａ＋、Ｋ＋和ｃｌ為主，而非鹽生植物高梁、蘆葦?shù)戎饕裕耍陀袡C滲透物質(zhì)為主。說明鹽生植物和非鹽生植物在滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)方面的不同。植物在逆境中會主動積累一些有機滲透物質(zhì)，其中小分子化合物有如下幾類：第一類是多元醇，如甘如蔗糖、海藻糖等；第三類是氨基酸及其衍生物，如脯氨酸、甘氨酸、甜菜堿等。這些物質(zhì)對細(xì)胞無毒，對代謝過程無抑制作用，它們的積累在一定范圍內(nèi)可以維持鹽脅迫下細(xì)胞的正常膨壓和代謝功能。這些保護(hù)滲透物質(zhì)在植物抗鹽研究中已越來越受重視。

鹽脅迫改變代謝途徑在鹽脅迫下，一些鹽生植物能夠通過改變其自身的代謝途徑而適應(yīng)高鹽度的生存環(huán)境。一些肉質(zhì)植物，如豆瓣綠屬植物、馬齒莧科植物以及禾本科植物冰草等，在鹽漬或水分脅迫下可以改變光合碳同化途徑，途徑變?yōu)椋茫粒屯緩?。ＣＡＭ植物在夜間開放氣孔進(jìn)行C0２吸收和固定，白天氣孔關(guān)閉減少蒸騰量。這種轉(zhuǎn)變的機理，趙可夫等認(rèn)為主要是Ｃｌ活化了細(xì)胞中的ＲｕＢＰ羧化酶所導(dǎo)致的。并通過測量Ｃ０２固定和ＰＥＰ羧化酶活性證實光合作用轉(zhuǎn)變是受鹽誘導(dǎo)目前獲得的一些轉(zhuǎn)基因植物耐鹽性雖有提高，但這只是相對于對照植株而言的，轉(zhuǎn)入均是單個基因或相關(guān)的兩個基因，并沒有得到生產(chǎn)大田能利用的抗鹽植株。目前比較一致的觀點是：植物的耐鹽性是多種生理性狀的綜合表現(xiàn)，是由位于不同染色體上的多個基因控制的，因此培育有實踐意義的轉(zhuǎn)基因植物可能需要同時轉(zhuǎn)入多個基因。植物耐鹽基因工程的工具基因植物作為固著生物，為了適應(yīng)變化的環(huán)境就必須對脅迫產(chǎn)生快速應(yīng)答，鹽脅迫也不例外。植物耐鹽應(yīng)答機制主要包括生理和分子細(xì)胞兩個水平，以下根據(jù)不同耐鹽機制對相關(guān)基因進(jìn)行分類介紹。１．１離子調(diào)節(jié)相關(guān)基因

Ｎａ＋是鹽漬土壤中主要的有害離子，在植物體中過量積累會破壞細(xì)胞膜結(jié)構(gòu)、使膜選擇性喪失、降低胞質(zhì)酶活性、阻礙光合作用和代謝過程，引發(fā)離子脅迫。植物要在高鹽環(huán)境下維持正常生長發(fā)育．降低胞質(zhì)Ｎａ＋濃度是關(guān)鍵，為此植物細(xì)胞采取了限制Ｎａ＋內(nèi)流、增加Ｎａ＋外排、Ｎａ＋區(qū)隔化等策略。高等植物中Ｎａ＋外排主要依賴于質(zhì)膜Ｎａ＋／Ｈ＋反向轉(zhuǎn)運蛋白，而植物囊泡中Ｎａ＋區(qū)隔化則通過液泡膜Ｎａ＋／Ｈ＋反向轉(zhuǎn)運蛋白來實現(xiàn)。ＧａｘｉｏｌａＲＡ等人首先在擬南芥中克隆了編碼液泡膜Ｎａ＋／Ｈ＋反向轉(zhuǎn)運蛋白的ＡｔＮＨＸｌ基因。Ａｐｓｅ等人在擬南芥中超量表達(dá)ＡｔＮＨＸｌ基因提高了植株的耐鹽性，并對番茄和油菜進(jìn)行轉(zhuǎn)化，得到了可在２００ｍＭＮａＣｌ條件下正常生長結(jié)實的轉(zhuǎn)基因植株，獲得了世界第一批真正意義上的耐鹽作物。此后又分離了多種高等植物ＮＨＸｌ基因．ＣｈｅｎＬ Ｈ等人將ＡtＮＨＸｌ基因?qū)损B(yǎng)麥，獲得了可在２００ｍＭＮａＣＩ條件下生長開花且主要營養(yǎng)成分未受影響的轉(zhuǎn)基因植株，此時野生型植株已無法正常生長。Ｎａ＋大量涌人還會破壞細(xì)胞內(nèi)離子平衡，引發(fā)營養(yǎng)脅迫。但是質(zhì)膜上沒有Ｎａ＋特異轉(zhuǎn)運蛋白，認(rèn)為Ｎａ＋吸收是通過高親和性及低親和性Ｋ＋轉(zhuǎn)運系統(tǒng)完成的，而Ｋ＋又在酶活性調(diào)節(jié)、蛋白質(zhì)合成、滲透調(diào)節(jié)等生理過程中具有重要作用，可見保持胞質(zhì)Ｋ＋濃度、維持Ｎａ＋／Ｚ＋比率不僅是植物生長也是抗鹽的關(guān)鍵。ＨＫＴ類蛋白既可作為高親和Ｋ＋轉(zhuǎn)運體，又可作為Ｎａ＋轉(zhuǎn)運體，也可能具有雙重功能但選擇性不同，認(rèn)為ＨＫＴ蛋白在植物抗鹽過程中發(fā)揮作用。ＳｃｈａｃｈｔｍａｎＤＰ等人率先克隆了小麥ＨＫＴＩ基因。此后克隆了多個植物ＨＫＴ蛋白同源基因。Ｒｅｎ等人從水稻中分離的編碼ＨＫＴ型轉(zhuǎn)運蛋白的ＳＫＣｌ基因，具有選擇性轉(zhuǎn)運Ｎａ＋的功能，有助于維持高鹽條件下枝條中高Ｋ＋含量，促進(jìn)植物生長。

ｌ.2 高鹽環(huán)境下，外界滲透勢較低會導(dǎo)致植物細(xì)胞水分虧缺，即產(chǎn)生滲透脅迫。為了抵御滲透脅迫，植物將積累小分子（糖醇、氨基酸、胺類化合物等）和大分子（水通道蛋白、保護(hù)性蛋白、滲調(diào)蛋白等）滲透保護(hù)物質(zhì)，認(rèn)為利用合成滲透保護(hù)物質(zhì)的基因轉(zhuǎn)化植物可以提高耐鹽性。甘露糖醇一１一磷酸脫氫酶是甘露糖醇代謝途徑中的關(guān)鍵酶，催化果糖合成甘露糖醇的反應(yīng)。用大腸桿菌中編碼甘露糖醇一卜磷酸脫氫酶的ｍｔｌＤ基因轉(zhuǎn)化毛白楊得到的轉(zhuǎn)化株可在７５ｍＭＮａＣＩ條件下生長，而野生株生長受到抑制。甘氨酸甜菜堿在植物細(xì)胞中積累可以增強植物耐鹽性。其合成過程涉及膽堿單加氧酶和甜菜堿醛脫氫酶兩個關(guān)鍵酶。目前大麥、水稻、菠菜、山菠菜和甜菜中的甜菜堿醛脫氫酶基因都已經(jīng)被克隆。ＳｈｉｒａｓａｗａＫ等人使水稻超量表達(dá)菠菜ＣＭＯ基因，轉(zhuǎn)化株甘氨酸甜菜堿含量較野生型提高９倍，可在１５０ｍＭＮａＣＩ條件下生長。ＫｕｍａｒＳ等人通過質(zhì)體轉(zhuǎn)化法使甜菜堿醛脫氫酶基因在胡蘿卜中表達(dá)獲得了可在４００ｍＭＮａＣｌ條件下生長的轉(zhuǎn)基因植株，此時野生型植株已經(jīng)無法存活，這是目前已知轉(zhuǎn)基因植物所能耐受的最高鹽濃度。ＬＥＡ蛋白能夠在種子成熟干燥過程或滲透脅迫條件下保護(hù)細(xì)胞免受低水勢損傷，ＬＥＡ基因是第一個鑒定到的在種子成熟和發(fā)育階段表達(dá)的基因。ＨａｎＬＭ等人利用小麥ＬＥＡ蛋白編碼基因Ｔ４——ＬＥＡｌ轉(zhuǎn)化得到的丹參能夠在１％ＮａＣｌ脅迫條件下生長。１．３氧化調(diào)節(jié)相關(guān)基因

離子脅迫和滲透脅迫是高鹽毒害的兩個主要方面，它們還會誘發(fā)次級氧化脅迫，即產(chǎn)生活性氧自由基、破壞膜和酶系統(tǒng)。過氧化物酶、超氧化物歧化酶、過氧化氫酶、維生素Ｅ、還原型谷胱甘肽、抗壞血酸還原酶等可作為植物體內(nèi)保護(hù)酶系統(tǒng)協(xié)調(diào)作用清除膜脂過氧化產(chǎn)生的活性氧類物質(zhì)，保護(hù)膜及細(xì)胞內(nèi)酶系統(tǒng)不受破壞，利用相應(yīng)編碼基因?qū)χ参镞M(jìn)行轉(zhuǎn)化使抗氧化劑高水平積累可以有效提高耐鹽性。ＧａｏＸ等人用２００ｍＭＮａＣｌ處理超量表達(dá)ｓＤＤ２基因的轉(zhuǎn)基因和野生型擬南芥，二者發(fā)芽率均下降，但轉(zhuǎn)化株發(fā)芽率下降水平僅為野生株的１／１０～１／３。表達(dá)水稻脫氫抗壞血酸還原酶基因的擬南芥能夠在１００ｍＭＮａＣＩ條件下發(fā)芽，而此時野生株萌發(fā)受到抑制，證實增強植物脫氫抗壞血酸還原酶活性、提高總抗壞血酸鹽含量可顯著增強植物耐鹽性。

１．4調(diào)控耐鹽基因表達(dá)的轉(zhuǎn)錄因子

乙烯應(yīng)答元件是植物中重要的特異轉(zhuǎn)錄因子，可以與乙烯應(yīng)答ＧＣＣ盒和干旱應(yīng)答元件發(fā)生互作。用編碼乙烯應(yīng)答因子型轉(zhuǎn)錄因子的大麥根富集因子基因轉(zhuǎn)化擬南芥，對轉(zhuǎn)化植株進(jìn)行高鹽處理后種子和根仍可正常萌發(fā)生長，表明大麥根富集因子基因?qū)χ参稃}脅迫應(yīng)答具有調(diào)控作用Ｃ２Ｈｚ型鋅指蛋白是真核生物基因組中最豐富的鋅指蛋白，其ＥＡＲ阻遏物結(jié)構(gòu)域在植物非生物脅迫應(yīng)答調(diào)節(jié)中具有重要作用。Ｃｉｆｔｃｉ ＹｉｌｍａｚＳ等人用Ｚａｔ７轉(zhuǎn)化擬南芥，得到了可在１５０ｍＭＮａＣＩ條件下生長的轉(zhuǎn)化植株，ＮａＣｌ濃度為１００ｍＭ時，野生型植株和ＥＡＲ結(jié)構(gòu)域缺失或發(fā)生改變的突變植株就已經(jīng)無法存活。近幾年來，科學(xué)家們研究發(fā)現(xiàn)了一系列逆境脅迫相關(guān)基因，目前多個植物耐鹽相關(guān)基因已被克隆而且這些基因與植物耐鹽性狀的關(guān)系也得到初步確認(rèn)。小分子滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)合成相關(guān)基因克隆及基因工程

在鹽脅迫下，由于外界滲透勢較低，植物細(xì)胞會發(fā)生水分虧缺現(xiàn)象，即滲透脅迫。植物為了避免這種傷害，在逆境情況下必須產(chǎn)生一種適應(yīng)機制，多數(shù)植物能夠通過積累大量的代謝物質(zhì)如糖類（果糖、蔗糖、海藻糖等）、氨基酸（脯氨酸）等來調(diào)節(jié)植物細(xì)胞內(nèi)滲透壓與外界平衡，降低體細(xì)胞水勢，保持膨壓。維持高的細(xì)胞質(zhì)滲透壓，保證細(xì)胞的正常生理功能。Ｂｒａｙ認(rèn)為脯氨酸、甜菜堿等小分子有機物的大量積累不會破壞其它生物大分子的結(jié)構(gòu)和功能，同時表現(xiàn)出良好的親和性，也具有較強的滲透調(diào)節(jié)作用，是理想的滲透物質(zhì)。

2．1 甜菜堿

甜菜堿是一類銨化合物，化學(xué)名稱為Ｎ一甲基代氨基酸。植物中的甜菜堿有１２種，最簡單的、研究最多的甘氨酸甜菜堿。許多高等植物，尤其是藜科和禾本科穰物，在受到鹽脅迫時積累大量甜菜堿，其積累水平與植物抗脅迫能力成正比。其生物合成是從膽堿開始經(jīng)２步氧化生成的。首先在膽堿加單氧酶的催化下，膽堿合成甜菜堿醛，然后，甜菜堿醛在甜菜堿醛脫氳酶催化下形成甜菜堿。膽堿單加氧酶、甜菜堿醛脫氳酶兩種酶都存在于葉綠體基質(zhì)中，其活性受鹽脅迫誘導(dǎo)。鹽堿脅迫能使甜菜堿醛脫氳酶活性顯著增加，并且與甜菜堿的積累具有相關(guān)性，但這方面的研究多限于幼苗或成熟植株以及脅迫誘導(dǎo)下植物體內(nèi)甜菜堿含量及甜菜堿醛脫氳酶活性的動態(tài)變化。Ｍｅｎｇ等從莧中，克隆了膽堿單加氧酶基因全長ｃＤＮＡ，為一個編碼４４２個氨基酸的多肽，通過ＤＮＡ印跡分柝該基因在基因組中為單拷貝，受予旱和鹽脅迫誘導(dǎo)。甜菜堿醛脫氳酶是一個６０ｋＤ的多肽二聚體，主要集中在菠菜和甜菜葉綠體基質(zhì)中。ＭｃＣｕｅ等在對甜菜進(jìn)行的研究中克隆了３個負(fù)責(zé)編碼甜菜堿醛脫氳酶的ｅＤＮＡ，發(fā)現(xiàn)三者的核酸序列差異較小。肖崗等從耐脅追很強的藜科植物山菠菜中克隆了甜菜堿醛脫氳酶的ｅＤＮＡ。Ｉｓｈｉｔａｎｉ等從大麥中克隆到了甜菜堿醛脫氳酶基因的ｅＤＮＡ，通過分析發(fā)現(xiàn)其與大腸桿菌中的膽堿單加氧酶基因有高度的同源性，同時發(fā)現(xiàn)該基因受干旱和鹽脅迫誘導(dǎo)。目前甜菜堿醛脫氳酶的編碼基因已經(jīng)被應(yīng)用到抗逆性基因工程當(dāng)中：梁崢等將菠菜中的甜菜堿醛脫氫酶基因轉(zhuǎn)入到煙草中，結(jié)果發(fā)現(xiàn)獲得轉(zhuǎn)基因植株中甜菜堿積累量顯著增加，植株的抗旱以及耐鹽牲均獲得提高。郭北海等采爆基因槍法將由菠菜甜菜堿醛殘氫酶基因?qū)胄←溒贩N，并且得以表達(dá)。在鹽脅迫條件下，多數(shù)轉(zhuǎn)基因植株葉片的甜菜堿醛脫氳酶活性比受體親本提高ｌ～３倍，部分植株相對電導(dǎo)率比親本明顯低，表明轉(zhuǎn)基因植株的細(xì)胞膜在脅迫時有受損較輕傾向。孫仲序等將其成功地轉(zhuǎn)入葡萄。

2．2 胃溶性糖

鹽脅迫除了誘導(dǎo)一些小分子溶質(zhì)外，還可誘導(dǎo)可溶性糖的變化，這蝗糖類有果聚糖、海藻糖等。這些可溶性糖類在植物體內(nèi)也起到了重要的滲透壓調(diào)節(jié)作用。果聚糖廣泛存在于植物和微生物的細(xì)胞液泡中，而某些植物還能以果聚糖的形式儲存光合作用固定的能量。果聚糖在細(xì)胞內(nèi)是可溶的，在植物遭遇到鹽脅迫能夠降低細(xì)胞的水勢，參與細(xì)胞的滲透調(diào)節(jié)。Ｐｉｌｏｎ Ｓｍｉｔｓ克隆到了枯草桿菌枯草桿菌果聚糖蔗糖轉(zhuǎn)移酶基因，并將枯草桿蘇打中枯草桿菌果聚糖蔗糖轉(zhuǎn)移酶基因與液泡定位信號連接，啟動子為組成型后，然后轉(zhuǎn)入煙草。外源基因得到表達(dá)，轉(zhuǎn)基因植株的非機構(gòu)性糖類明顯高于對照，在轉(zhuǎn)基因甜菜植物中表達(dá)枯草桿菌果聚糖蔗糖轉(zhuǎn)移酶基因，在脅迫條件下，能夠積累暴聚糖，增強抗旱性。枯草桿菌果聚糖蔗糖轉(zhuǎn)移酶基因基因?qū)χ参锟果}性的提高也有幫助，張慧等將枯草桿菌果聚糖蔗糖轉(zhuǎn)移酶基因，與克隆自酵母的羧肽酶Ａ的液泡引導(dǎo)信號序列連接得到嵌合基因構(gòu)建雙元表達(dá)載體，經(jīng)農(nóng)桿菌介導(dǎo)轉(zhuǎn)化煙草。獲得的抗性芽能在含１％ＮａＣｌ的ＭＳ培養(yǎng)基上正常生根，轉(zhuǎn)基因小苗澆灌含１％ＮａＣｌ的ｈｏａｌａｎｄ，Ｓ營養(yǎng)液轉(zhuǎn)基因煙草植株生長良好，而未轉(zhuǎn)化苗出現(xiàn)明顯萎蔫，結(jié)果顯示枯草桿菌果聚糖蔗糖轉(zhuǎn)移酶基因基因的植物基因工程可提高煙草植株的耐鹽性。海藻糖是一種還原性雙糖，一般存在于低等生物（如酵母、細(xì)菌等）中，其化學(xué)結(jié)構(gòu)和在維管植物中普遍存在的蔗糖的化學(xué)結(jié)構(gòu)很相似，在脅迫環(huán)境下，海藻糖能夠阻止細(xì)胞磷脂雙分子膜由液晶態(tài)向固態(tài)轉(zhuǎn)變，能夠穩(wěn)定蛋白質(zhì)等高分子物質(zhì)，從而增加細(xì)胞對鹽脅迫的抵抗力。另外，在一些極端耐旱的復(fù)蘇植物含有大量海藻糖，對其抵御干旱脅迫起到了至關(guān)重要的作用，可以使其桔死后得以復(fù)活。在酵母中，海藻糖的合成由海藻糖一６一磷酸合酶和海藻糖一６一磷酸磷酸酶共同完成。通過轉(zhuǎn)基因，使植物產(chǎn)生和積累海藻糖，提高植物抗旱性的工作已經(jīng)有報道，Ｈｏｌｍｓｔｒｍ等將海藻糖一６一磷酸合酶基因轉(zhuǎn)入煙草，轉(zhuǎn)基因植株脅迫后復(fù)水可恢復(fù)生長，而對照則枯萎了。表現(xiàn)出海藻糖一６一磷酸合酶基因能夠提高植物的耐脫水能力。趙恢武的結(jié)果證實海藻糖一６一磷酸合酶基因能夠提高煙草抗旱性，但發(fā)現(xiàn)煙草的正常生長受到影響。王自章等利用農(nóng)桿菌介導(dǎo)法將海藻糖合酶基因轉(zhuǎn)入甘蔗，獲得抗?jié)B透脅迫能力增強植株。酵母的羧肽酶Ａ的液泡引導(dǎo)信號序列連接得到嵌合基因構(gòu)建雙元表達(dá)載體，經(jīng)農(nóng)桿菌介導(dǎo)轉(zhuǎn)化煙草。獲得的抗性芽能在含１％ＮａＣｌ的ＭＳ培養(yǎng)基上正常生根，轉(zhuǎn)基因小苗澆灌含１％ＮａＣｌ的ｈｏａｌａｎｄ，Ｓ營養(yǎng)液轉(zhuǎn)基因煙草植株生長良好，而未轉(zhuǎn)化苗出現(xiàn)明顯萎蔫，結(jié)果顯示枯草桿菌果聚糖蔗糖轉(zhuǎn)移酶基因基因的植物基因工程可提高煙草植株的耐鹽性。海藻糖是一種還原性雙糖，一般存在于低等生物（如酵母、細(xì)菌等）中，其化學(xué)結(jié)構(gòu)和在維管植物中普遍存在的蔗糖的化學(xué)結(jié)構(gòu)很相似，在脅迫環(huán)境下，海藻糖能夠阻止細(xì)胞磷脂雙分子膜由液晶態(tài)向固態(tài)轉(zhuǎn)變，能夠穩(wěn)定蛋白質(zhì)等高分子物質(zhì)，從而增加細(xì)胞對鹽脅迫的抵抗力。另外，在一些極端耐旱的復(fù)蘇植物含有大量海藻糖，對其抵御干旱脅迫起到了至關(guān)重要的作用，可以使其桔死后得以復(fù)活。在酵母中，海藻糖的合成由海藻糖一６一磷酸合酶和海藻糖一６一磷酸磷酸酶共同完成。通過轉(zhuǎn)基因，使植物產(chǎn)生和積累海藻糖，提高植物抗旱性的工作已經(jīng)有報道，Ｈｏｌｍｓｔｒ６ｍ等將海藻糖一６一磷酸合酶基因轉(zhuǎn)入煙草，轉(zhuǎn)基因植株脅迫后復(fù)水可恢復(fù)生長，而對照則枯萎了。表現(xiàn)出海藻糖一６一磷酸合酶基因能夠提高植物的耐脫水能力。趙恢武的結(jié)果證實海藻糖一６一磷酸合酶基因能夠提高煙草抗旱性，但發(fā)現(xiàn)煙草的正常生長受到影響。王自章等利用農(nóng)桿菌介導(dǎo)法將海藻糖合酶基因轉(zhuǎn)入甘蔗，獲得抗?jié)B透脅迫能力增強植株。３與耐鹽性相關(guān)的調(diào)控元件和因子

植物在生長過程中，對各種環(huán)境脅迫會做出一系列反應(yīng)，特異表達(dá)一些基因，以適應(yīng)不利的環(huán)境條件。這就要求對各種功能的基因進(jìn)行精確的調(diào)控。透過研究這些基因的表達(dá)，發(fā)現(xiàn)很多基因的表達(dá)受到其啟動子附近的順式作用元件以及與之相結(jié)合的反式作用因子的調(diào)控。在擬南芥中，Ｐｉｌｏｎ Ｓｍｉｔｓ等報道了一批受脫水誘導(dǎo)的基因Ｒｄ，其中一個受脫水和低溫誘導(dǎo)基因ｒｄ２９Ａ的啟動子中的一個９ ｂｐ的脫水響應(yīng)元件，堿基序列為ＴＡＣＣＧＡＣＡＴ，是一種典型的順式作用元件。劉強等通過對比其它受干旱、高鹽以及低溫誘導(dǎo)的基因，發(fā)現(xiàn)這些基因的啟動子都有ＤＲＥ核心序列。可以認(rèn)為ＤＲＥ核心對這些基因在逆境下表達(dá)起著調(diào)控作用。反式作用因子的編碼基因能夠促進(jìn)相應(yīng)基因的表達(dá)。Ｌｉｕ等發(fā)現(xiàn)屬于一個基因家族的兩個轉(zhuǎn)錄因子基因ＤＲＥＢＩＡ和ＤＲＥＢ２Ａ，表達(dá)產(chǎn)物為ＤＲＥ結(jié)合因子，結(jié)合在ｒｄ２９Ａ基因的啟動子區(qū)域，分析認(rèn)為ＤＲＥＢｌＡ和ＤＲＥＢ２Ａ是相互獨立的、在分屬不同的干旱和鹽脅迫信號傳導(dǎo)途徑中起著反式作用因子的作用。并發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)整合了組成型啟動子３５Ｓ后的ＤＲＥＢＩＡ和ＤＲＥＢ２Ａ基因的擬南芥能夠顯著提高抗脅迫能力，但ＤＲＥＢＩＡ過量表達(dá)，對其的正常生長產(chǎn)生不良影響。當(dāng)在干旱誘導(dǎo)型啟動子ｒｄ２９Ａ的啟動子驅(qū)動下，這種負(fù)面影響降到最低限度，仍然能觀測到增強的抗脅迫能力。

４展望

土壤鹽漬化是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境的一個重要的非生物脅迫因素。通過基因工程來培育耐鹽的農(nóng)作物新品種為有效解決這個問題提供了一個薪的思路。對予植物耐鹽基因工程來講，獲得關(guān)鍵耐鹽基因尤為重要，隨著功能基因組學(xué)的開展，以及表達(dá)序列標(biāo)簽及ｃＤＮＡ微陣列、基于轉(zhuǎn)座子標(biāo)簽和Ｔ—ＤＮＡ標(biāo)簽的反求遺傳學(xué)技術(shù)等新技術(shù)的應(yīng)用，使得關(guān)鍵的耐鹽基因的分離及其功能鑒定變得更容易了。相信隨著分子生物學(xué)技術(shù)和方法的不斷發(fā)展和完善，植物耐鹽性的分子機理將逐步被了解，進(jìn)而使通過基因工程方法提高植農(nóng)作物耐鹽性成為可能。

參考文獻(xiàn)

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第二篇：食品生物技術(shù)課程論文

食品生物技術(shù)課程論文

——轉(zhuǎn)基因食品的發(fā)展現(xiàn)狀及安全性探究

轉(zhuǎn)基因食品的發(fā)展現(xiàn)狀及安全性探究

摘要：隨著轉(zhuǎn)基因技術(shù)的迅猛發(fā)展，轉(zhuǎn)基因食品逐漸走上了老百姓家的餐桌，與此同時，轉(zhuǎn)基因食品的安全性問題也成為了熱議話題。本文詳細(xì)分析了轉(zhuǎn)基因食品的利與弊，通過案例對轉(zhuǎn)基因食品的安全性做出了評價。

關(guān)鍵字：食品

轉(zhuǎn)基因

安全性

一．轉(zhuǎn)基因食品的含義

轉(zhuǎn)基因食品是利用現(xiàn)代分子生物技術(shù)，將某些生物的基因轉(zhuǎn)移到其他物種中去，改造生物的遺傳物質(zhì)，使其在形狀、營養(yǎng)品質(zhì)、消費品質(zhì)等方面向人們所需要的目標(biāo)轉(zhuǎn)變。以轉(zhuǎn)基因生物為直接食品或為原料加工生產(chǎn)的食品就是“轉(zhuǎn)基因食品”。

二．轉(zhuǎn)基因食品的種類

1.植物轉(zhuǎn)基因食品

植物性轉(zhuǎn)基因食品很多。例如，面包生產(chǎn)需要高蛋白質(zhì)含量的小麥，而目前的小麥品種含蛋白質(zhì)較低，將高效表達(dá)的蛋白基因轉(zhuǎn)入小麥，將會使做成的面包具有更好的焙烤性能。番茄是一種營養(yǎng)豐富、經(jīng)濟價值很高的果蔬，但它不耐貯藏。為了解決

轉(zhuǎn)基因食品——西紅柿番茄這類果實的貯藏問題，研究者發(fā)現(xiàn)，控制植物衰老激素乙烯合成的酶基因，是導(dǎo)致植物衰老的重要基因，如果能夠利用基因工程的方法抑制這個基因的表達(dá)，那么衰老激素乙烯的生物合成就會得到控制，番茄也就不會容易變軟和腐爛了。美國、中國等國家的多位科學(xué)家經(jīng)過努力，已培育出了這樣的番茄新品種。這種番茄抗衰老，抗軟化，耐貯藏，能長途運輸，可減少加工生產(chǎn)及運輸中的浪費。

2.動物性轉(zhuǎn)基因食品

動物性轉(zhuǎn)基因食品也有很多種類。比如，牛體內(nèi)轉(zhuǎn)入了人的基因，牛長大后產(chǎn)生的牛乳中含有基因藥物，提取后可用于人類病癥的治療。在豬的基因組中轉(zhuǎn)入人的生長素基因，豬的生長速度增加了一倍，豬肉質(zhì)量大大提高，現(xiàn)在這樣的豬肉已在澳大利亞被請上了餐桌。

3.轉(zhuǎn)基因微生物食品

微生物是轉(zhuǎn)基因最常用的轉(zhuǎn)化材料，所以，轉(zhuǎn)基因微生物比較容易培育，應(yīng)用也最廣泛。例如，生產(chǎn)奶酪的凝乳酶，以往只能從殺死的小牛的胃中才能取出，現(xiàn)在利用轉(zhuǎn)基因微生物已

轉(zhuǎn)基因食品——草莓能夠使凝乳酶在體外大量產(chǎn)生，避免了小牛的無辜死亡，也降低了生產(chǎn)成本。

4.轉(zhuǎn)基因特殊食品

科學(xué)家利用生物遺傳工程，將普通的蔬菜、水果、糧食等農(nóng)作物，變成能預(yù)防疾病的神奇的“疫苗食品”?？茖W(xué)家培育出了一種能預(yù)防霍亂的苜蓿植物。用這種苜蓿來喂小白鼠，能使小白鼠的抗病能力大大增強。而且這種霍亂抗原，能經(jīng)受胃酸的腐蝕而不被破壞，并能激發(fā)人體對霍亂的免疫能力。于是，越來越多的抗病基因正在被轉(zhuǎn)入植物，使人們在品嘗鮮果美味的同時，達(dá)到防病的目的。

三．轉(zhuǎn)基因食品的優(yōu)點與缺點

轉(zhuǎn)基因食品有較多的優(yōu)點：可增加作物單位面積產(chǎn)量；可以降低生產(chǎn)成本；通過轉(zhuǎn)基因技術(shù)可增強作物抗蟲害、抗病毒等的能力；提高農(nóng)產(chǎn)品的耐貯性，延長保鮮期，滿足人民生 活水平日益提高的需求；可使農(nóng)作物開發(fā)的時間大為縮短；可以擺脫季節(jié)、氣候的影響，四季低成本供應(yīng)；打破物種界限，不斷培植新物種，生產(chǎn)出有利于人類健康的食品。

轉(zhuǎn)基因食品也有缺點：所謂的增產(chǎn)是不受環(huán)境影響的情況下得出的，如果遇到雨雪的自然災(zāi)害，也有可能減產(chǎn)更厲害。

四．轉(zhuǎn)基因食品發(fā)展現(xiàn)狀

近十余年來，現(xiàn)代生物技術(shù)的發(fā)展在農(nóng)業(yè)上顯示出強大的潛力，并逐步發(fā)展成為能夠產(chǎn)生巨大社會效益和經(jīng)濟利益的產(chǎn)業(yè)。1999年，全世界有12個國家種植了轉(zhuǎn)基因植物，面積已達(dá)3990萬公頃。其中美國是種植大戶，占全球種植面積的72%。世界很多國家紛紛將現(xiàn)代生物技術(shù)列為國家優(yōu)先發(fā)展的重點領(lǐng)域，投入大量的人力、物力和財力扶持生物技術(shù)的發(fā)展。但是，轉(zhuǎn)基因食品在世界各個國家和地區(qū)之間的發(fā)展是不均衡的。

中國有13億人口，占世界總?cè)丝诘?2%，這意味著中國將以占世界可耕地面積的7%養(yǎng)活世界22%的人口。城市化發(fā)展使農(nóng)業(yè)耕地不斷減少，而人口又持續(xù)增加，對工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有更高的需求，對環(huán)境將產(chǎn)生更大的壓力。為此，從20世紀(jì)80年代初，中國已將現(xiàn)代生物技術(shù)納入其科技發(fā)展計劃，過去20多年的研究已經(jīng)結(jié)出了豐碩的果實。目前，抗蟲棉等五項轉(zhuǎn)基因作物早已被批準(zhǔn)進(jìn)行商品化生產(chǎn)，轉(zhuǎn)Bt殺蟲蛋白基因的抗蟲棉1998年的種植面積為1.2萬公頃。資料顯示，到2000年上半年為止，我國進(jìn)入中間試驗和環(huán)境釋放試驗的轉(zhuǎn)基因作物分別為48項和49項。近年來，我國現(xiàn)代生物技術(shù)的研究開發(fā)已經(jīng)取得了很多成果。我國的轉(zhuǎn)基因食品技術(shù)僅次于美國與加拿大。歐洲國家的轉(zhuǎn)基因食品技術(shù)并不是非常的發(fā)達(dá)，這是因為他們明白轉(zhuǎn)基因食品危害十分大，并通過立法來達(dá)到防止轉(zhuǎn)基因食品的過分播種，甚至有些國家完全禁止轉(zhuǎn)基因食品的播種與生產(chǎn)，歐洲各國民眾也紛紛抵制，發(fā)生過很多起民眾破壞轉(zhuǎn)基因?qū)嶒炋锏氖录?，所以我們也要認(rèn)識到轉(zhuǎn)基因食品所存在的潛在危害，而不能把利益放在民眾健康的前面。

五.國外轉(zhuǎn)基因食品現(xiàn)狀

（1）美國：小麥主糧的商業(yè)化尚未推開

美國是轉(zhuǎn)基因作物種植比較多的國家。據(jù)美國農(nóng)業(yè)部的數(shù)據(jù)，美國2009年轉(zhuǎn)基因玉米種植面積為85%，轉(zhuǎn)基因大豆種植面積為91%，轉(zhuǎn)基因棉花為88%?？墒?，在美國，至今還沒有對主糧小麥進(jìn)行轉(zhuǎn)基因的商業(yè)化種植。美國政府早在2001年就給美國的轉(zhuǎn)基因主糧小麥(硬質(zhì)紅色春小麥)頒發(fā)了安全證書。在2004年美國政府準(zhǔn)備批準(zhǔn)轉(zhuǎn)基因主糧小麥的商業(yè)化種植，但是，由于歐洲、日本和其他亞洲國家一直強烈反對轉(zhuǎn)基因小麥，如果美國商業(yè)種植轉(zhuǎn)基因小麥，那么這些國家的買家可能會從其他地區(qū)尋購小麥。迫于壓力，孟山都公司2004年主動撤銷了轉(zhuǎn)基因小麥商業(yè)化種植的申請。

在加州，2009年有3個縣對轉(zhuǎn)基因作物進(jìn)行了全民公決，決定禁止在自己的縣里種植轉(zhuǎn)基因作物。有一家美國企業(yè)在加州做藥用轉(zhuǎn)基因水稻的田間試驗，因為當(dāng)?shù)剞r(nóng)民反對，被迫轉(zhuǎn)移到密蘇里州。（2）俄羅斯：反基因?qū)＜耶?dāng)官

2006年年末，世界聞名的反食用轉(zhuǎn)基因產(chǎn)品專家、俄羅斯生物學(xué)家伊麗娜?葉爾馬科娃走馬上任，當(dāng)選為俄羅斯國家基因安全研究會副主席。2005年，伊麗娜?葉爾馬科娃博士著手研究小白鼠在食用轉(zhuǎn)基因食品后的健康狀況，發(fā)現(xiàn)基因食品影響了小白鼠以及它們后代的健康。這一研究結(jié)果為轉(zhuǎn)基因食品可能會對活體動物產(chǎn)生一定負(fù)面影響提供了有力的證據(jù)。每年，俄國家基因安全研究會都會發(fā)布很多關(guān)于轉(zhuǎn)基因產(chǎn)品潛在危險的報告和論文，但一些西方的跨國公司卻因目前還沒有確切的研究證據(jù)，而對這些報告和論文表示置疑。（3）日本：禁止進(jìn)口美國轉(zhuǎn)基因大米

日本對轉(zhuǎn)基因作物實行嚴(yán)格管理和慎重對待。根據(jù)“Angus Keid Group”發(fā)布的調(diào)查，82%的日本消費者對轉(zhuǎn)基因作物持否定態(tài)度。2006年8月，日本禁止進(jìn)口美國轉(zhuǎn)基因大米。消費者對轉(zhuǎn)基因作物的否定態(tài)度已開始影響日本的食品加工業(yè)。例如，幾乎所有的釀酒商已開始停止使用轉(zhuǎn)基因產(chǎn)品釀造啤酒；相當(dāng)一部分生產(chǎn)傳統(tǒng)日本食品如豆腐的公司開始使用非轉(zhuǎn)基因原料，并標(biāo)記上“沒有使用轉(zhuǎn)基因大豆”。

（4）印度：停止轉(zhuǎn)基因茄子商業(yè)化

2010年2月，印度中止了世界第一批轉(zhuǎn)基因茄子的推廣，認(rèn)為需要進(jìn)行進(jìn)一步研究才能在全國種植，以確保消費者的安全。此前，在相關(guān)政府委員會于2009年10月份批準(zhǔn)轉(zhuǎn)基因抗蟲害茄子的商業(yè)化后，印度主要種植茄子的幾個邦抗議不斷。2010年2月6日，Uttarakhand邦第一個表態(tài)，稱他們將禁止種植轉(zhuǎn)基因作物。不久后，另外兩個城邦Himachal Pradesh和Karnataka也作出相同決定。最后，環(huán)境部長Jairam Ramesh在2月9日表示，禁止商業(yè)種植轉(zhuǎn)基因茄子，要求須先對其進(jìn)行獨立的安全測試，評估其對人類健康和環(huán)境的長期影響，并獲得公眾和專業(yè)人士的認(rèn)可。

六．轉(zhuǎn)基因食品的安全性

1.毒性問題.關(guān)于轉(zhuǎn)基因食品的毒性問題，目前只有一些相關(guān)的實驗報道，尚無人體的研究報告。蘇格蘭Rowlett研究院的Pitsaw博士曾聲稱培育出了帶凝集素(Latin)基因的改良馬鈴薯，但是這種馬鈴薯能夠破壞老鼠的肝臟和免疫系統(tǒng)。

2.過敏反應(yīng)問題.在自然條件下存在許多過敏源。在基因工程中如果將控制過敏源形成red種子公司把巴西堅果中的2S清蛋白基因轉(zhuǎn)入大豆，以使大豆的含硫氨基酸增加，結(jié)果對巴西果過敏的人就對轉(zhuǎn)基因大豆產(chǎn)生了過敏反應(yīng)。3.營養(yǎng)問題.一些研究人員認(rèn)為，外來基因會以一種人們目前尚不甚了解的方式破壞食物中的營養(yǎng)成分，降低食品的營養(yǎng)價值，引起營養(yǎng)失衡。美國倫更毒性中心的實驗報告指出，與一般大豆相比，耐除草劑的轉(zhuǎn)基因大豆中，防癌的成分異黃酮減少了。

4.對抗生素的抵抗作用.抗生素抗性基因是目前轉(zhuǎn)基因植物食品中常用的標(biāo)記基因,但抗生素標(biāo)記基因?qū)θ梭w的健康是否會造成不利的影響，例如是否會水平轉(zhuǎn)移到腸道微生物或上皮細(xì)胞，從而降低抗生素在臨床治療中的有效性，一直受到人們的關(guān)注。

七.結(jié)論

雖然迄今為止我們還沒有發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)基因食品安全性的問題，但并不表明它就是安全的，也許它的危害需要一定的時間才能反映出來，可能有一個從量變到質(zhì)變的過程。一旦出了問題就很麻煩，因為它的遺傳性可以影響幾代。對于有可能出現(xiàn)的潛在風(fēng)險，必須引起高度重視。所以轉(zhuǎn)基因食品潛在性的安全問題不容我們忽視，所以我們要做好轉(zhuǎn)基因食品安全性的檢測，讓消費者有知情權(quán)、選擇權(quán)，確保我們?nèi)松斫】怠?/p>

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第三篇：信息技術(shù)論文生物技術(shù)與農(nóng)業(yè)論文

信息技術(shù)論文生物技術(shù)與農(nóng)業(yè)論文

適時應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù) 優(yōu)化中學(xué)化學(xué)實驗教學(xué)

摘要 多媒體輔助實驗教學(xué)在化學(xué)教學(xué)中已逐漸被廣泛地應(yīng)用，它具有傳統(tǒng)教學(xué)手段所沒有的趣味性、直觀性，可以充分調(diào)動師生的積極性，突破教學(xué)難點，提高學(xué)習(xí)效率。結(jié)合自己的教學(xué)實踐，對多媒體在化學(xué)實驗教學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)行闡述。

關(guān)鍵詞 化學(xué)實驗；多媒體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；投影技術(shù)

化學(xué)實驗是中學(xué)化學(xué)教學(xué)中最普遍采用的媒體。由于實驗條件的限制，實驗的科學(xué)性、直觀性、探索性和操作性的特點在教學(xué)中未能真正體現(xiàn)，使現(xiàn)有的實驗不能完全地發(fā)揮其教學(xué)作用。因此，把現(xiàn)代信息教學(xué)技術(shù)應(yīng)用于化學(xué)實驗教學(xué)中，能夠有效地克服實驗條件的限制，提高演示實驗的可見度性，增強演示實驗的時效性，保障演示實驗的安全性，加強學(xué)生實驗操作的規(guī)范性，從而最大限度地發(fā)揮實驗的作用。投影技術(shù)在化學(xué)實驗教學(xué)中的應(yīng)用

化學(xué)課的演示實驗，其目的是通過實驗讓全體學(xué)生觀察到物質(zhì)變化的全過程，在理性上有一定的認(rèn)識，從而提出疑問，獲得結(jié)論。因此，演示實驗要真正起到演示作用，不能演而不示，使演示實驗變成講實驗，觀察實驗現(xiàn)象變成講實驗現(xiàn)象。為了提高演示實驗的可見度，傳統(tǒng)的方法一般采用放大實驗儀器，抬高實驗裝置，增加實驗藥品的用量巡回展示實驗結(jié)果。然而實驗儀器的放大是有限的，巡回展示實驗結(jié)果又浪費時間，且有些現(xiàn)象是在實驗中瞬間產(chǎn)生的而無法觀察到，以至影響教學(xué)效果。采用投影技術(shù)，可克服上述缺陷，大大提高演示實驗的效果。

例如做濃H2SO4稀釋實驗，對實驗中關(guān)鍵性的觀察點——溫度計讀數(shù)的變化，通過投影技術(shù)進(jìn)行擴大，使驗證性實驗的驗證更具科學(xué)性，用實物投影儀對氫氧化鈉固體表面潮解現(xiàn)象進(jìn)行放大，激勵學(xué)生注意觀察生活中的化學(xué)現(xiàn)象。上述實驗在教師講課時感到很流暢，學(xué)生對知識的理解、掌握感到很輕松。

投影技術(shù)主要是對實驗現(xiàn)象進(jìn)行放大，克服演示實驗可見度小的缺陷，使學(xué)生能清楚地觀察到實驗現(xiàn)象，特別是一些細(xì)小的、不易觀察到的實驗現(xiàn)象。投影技術(shù)使實驗的科學(xué)性得到提高，增強學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和參與程度，為培養(yǎng)學(xué)生的觀察能力提供條件。

攝像、放像技術(shù)在化學(xué)實驗教學(xué)中的應(yīng)用

演示實驗的全過程需要較長的時間，且伴隨著一些無關(guān)緊要的現(xiàn)象，干擾學(xué)生正確觀察實驗現(xiàn)象，影響實驗的效果。由于學(xué)生課堂學(xué)習(xí)時間是有限的，要讓學(xué)生在有限的時間內(nèi)盡可能多地獲得信息，給予學(xué)生信息要有選擇，使學(xué)生觀察到的現(xiàn)象對所學(xué)的知識有價值。因此，采用攝像、剪輯技術(shù)，對實驗全過程進(jìn)行加工，既為學(xué)生提供實

驗全過程，又突出重要的實驗現(xiàn)象，同時也不失實驗的真實性。例如，氯水見光分解實驗可采用此技術(shù)在課堂上播放，大大增強演示實驗的時效性。當(dāng)學(xué)生看到氯水在幾小時的光照后才開始慢慢地冒小氣泡，24小時才有明顯氣體產(chǎn)生，不僅對實驗結(jié)論信服，更體會到有些化學(xué)反應(yīng)很緩慢發(fā)生，增強學(xué)生對實驗觀察的有效性。

演示實驗教學(xué)中，有些實驗具有一定的危害性和危險性，在課堂上無法實施演示，借助于錄像教學(xué)，既保證學(xué)生的安全，又保護(hù)環(huán)境，又達(dá)到良好的教學(xué)效果。通過錄像技術(shù)還可以對實驗中的錯誤操作引起的危害進(jìn)行真實再現(xiàn)，引起學(xué)生的重視，幫助學(xué)生掌握正確的實驗操作步驟和操作技能。

利用錄像技術(shù)中的功能效應(yīng)，促使演示實驗真實性，如高速成或緩慢的攝像技術(shù)和放像的快、慢、倒等功能不僅使學(xué)生緩慢地看到快速成反應(yīng)的變化，還能使學(xué)生快速地觀察到緩慢的反應(yīng)變化，讓學(xué)生迅速感知易觀察到的細(xì)節(jié)，提高學(xué)生觀察的敏捷性，同時縮短教學(xué)時間，增強演示實驗的時效性，提高教學(xué)效率。

攝像、錄像技術(shù)還可以顯示較復(fù)雜的化工生產(chǎn)過程，使抽象的教學(xué)內(nèi)容直觀化，便于學(xué)生對這類知識的理解和掌握，對一些價格昂貴的實驗、危險性大的實驗，定性的實驗，要求較多的操作技術(shù)，或裝置復(fù)雜的實驗也可以借助教學(xué)錄像來完成保障演示實驗的安全性、正確性、有效性、規(guī)范性。多媒體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在化學(xué)實驗教學(xué)中的應(yīng)用

化學(xué)實驗的操作步驟和操作規(guī)范都有一定的要求，一旦學(xué)生操作失誤，不僅會引起實驗失敗，也可能引起實驗事故，更會引起學(xué)生的恐懼心理，影響學(xué)生學(xué)習(xí)化學(xué)的興趣。采用多媒體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，應(yīng)用典型的軟件資料，對操作易出錯的后果進(jìn)行模擬。這樣，讓學(xué)生在計算機前先進(jìn)行模擬操作，以掌握正確的操作和對不正確的操作的理解，再進(jìn)行實驗，將大大提高學(xué)生實驗的有效性。

例如，氯氣的實驗室制法中，實驗結(jié)束后應(yīng)先將導(dǎo)管移出水面再移去酒精燈的操作，一旦失誤，有一定的危險性。為了解決這一難題，通過多媒體技術(shù)，設(shè)計、制作了氯氣的實驗室制的軟件，對這一操作做了一些特別的處理。在課堂上，讓學(xué)生進(jìn)行反復(fù)模擬實驗，一旦操作正確，計算機給予獎勵提示，鼓勵學(xué)生；而一旦學(xué)生操作錯誤，計算機則對水倒流試管底部，試管破裂的危險場面進(jìn)行模擬。

多媒體技術(shù)在化學(xué)實驗中，起到實驗設(shè)計教學(xué)，對學(xué)生進(jìn)行化學(xué)知識和實驗操作技能的演示教學(xué)，有利于培養(yǎng)學(xué)生的遷移能力、解決問題的能力，相互協(xié)作能力和創(chuàng)造能力，在多媒體“實驗室”中讓學(xué)生在實驗室中暢游，發(fā)揮自各的才能，去探索化學(xué)世界的實驗。計算機對各種方法所產(chǎn)生的各種現(xiàn)象都會模擬，并正確判斷加以正確提示，有利于培養(yǎng)學(xué)生對知識的鞏固、應(yīng)用和發(fā)展，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造精神和創(chuàng)造能力。

利用多媒體技術(shù)，可以通過聲音、畫面、文字、于一體展示微觀世界，模擬化學(xué)反應(yīng)，打破學(xué)生認(rèn)識中的時空限制，用各種感官來感知信息有利于學(xué)生的主動參與，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，更符合現(xiàn)代學(xué)生的思維學(xué)習(xí)習(xí)慣。在通過交互功能和模擬技術(shù)，對一些危險性、危害性的實驗，放心地讓學(xué)生大膽操作，為學(xué)生的探索和創(chuàng)造提供條件。

當(dāng)今是網(wǎng)絡(luò)化時代，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展將為學(xué)生的自主學(xué)習(xí)提供最豐富的信息資源，使學(xué)生的知識來源更廣泛、更豐富，使學(xué)生可以不受時間、空間的限制，對有關(guān)實驗問題進(jìn)行探討、推理，同時培養(yǎng)學(xué)生獲取信息分析、歸納、整理信息、運用信息解決問題的能力。

結(jié)束語

化學(xué)實驗是中學(xué)化學(xué)教學(xué)最常用和最重要的教學(xué)手段，對幫助學(xué)生理解和掌握化學(xué)知識，有著舉足輕重的作用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，把現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)與實驗相結(jié)合必將豐富實驗的內(nèi)涵，增強實驗功能。

參考文獻(xiàn)

[1]安寶生.教育信息技術(shù)的掌握與運用[M].北京:中國和平出版社,2001

[2]王屹,韋海偉,黃敬東.教育信息資源在化學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用[J].中學(xué)化學(xué)教學(xué)參考,2003(1-2):46-48

第四篇：生物技術(shù)論文

生物芯片技術(shù)及其在環(huán)境科學(xué)方面的應(yīng)用全是別人的，加點自己的

摘要：生物芯片技術(shù)是20世紀(jì)以來發(fā)展迅速且引人矚目的一個前沿領(lǐng)域。本文主要介紹了生物芯片技術(shù)在環(huán)境化學(xué)、環(huán)境微生物檢測以及環(huán)境醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用。并對生物芯片在環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用前景做出了展望。

關(guān)鍵詞：生物芯片;環(huán)境科學(xué);

生物芯片（biochip）技術(shù)是20世紀(jì)90年代初期發(fā)展起來的一個新興的領(lǐng)域，自從1991年Fodor等提出DNA芯片的概念后，近年來以DNA芯片為代表的生物芯片技術(shù)得到了迅猛發(fā)展。生物芯片是融微電子學(xué)、生物學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、計算機科學(xué)為一體的高度交叉的新技術(shù)，其概念源于計算機芯片。它主要是指通過微加工和微電子技術(shù)在固體基質(zhì)表面構(gòu)建微型生物化學(xué)分析系統(tǒng)，以實現(xiàn)對生命機體的組織、細(xì)胞、蛋白質(zhì)、核酸、糖類及其它生物組分進(jìn)行準(zhǔn)確、快速、高通量的檢測。生物芯片技術(shù)的本質(zhì)特征是利用微電子、微機械、化學(xué)、物理及計算機，將生命科學(xué)研究中的樣品檢測、分析過程實現(xiàn)連續(xù)化、集成化、微型化。芯片上集成了成千上萬密集排列的分子微陣列或分析元件，能夠在短時間內(nèi)分析大量的生物分子，快速準(zhǔn)確的獲取樣品中的生物信息，檢測效率是傳統(tǒng)檢測手段的成百上千倍。該技術(shù)被評為1998世界十大科技進(jìn)展之一。目前，生物芯片已在環(huán)境微生物檢測、環(huán)境化學(xué)及環(huán)境醫(yī)學(xué)等研究方向重顯現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。

一、生物芯片的分類及其原理 常見的生物芯片主要分為三大類：即基因芯片、蛋白質(zhì)芯片、芯片實驗室。

1.基因芯片（Gene chip）基因芯片又稱DNA芯片（DNA chip）。）。最初的生物芯片主要用于基因測序、基因表達(dá)圖譜的鑒定和基因突變的分析與檢測，而且隨著人類基因組計劃的逐步實施以及分子生物學(xué)的迅猛發(fā)展，基因芯片己成為生物芯片中最重要的一類?；蛐酒窃诨蛱结樀幕A(chǔ)上研制出的，所謂基因探針只是一段人工合成的堿基序列，在探針上連接一些可檢測的物質(zhì)，根據(jù)堿基互補的原理，利用基因探針到基因混合物中識別特定基因。它將大量探針分子固定于支持物上，然后與標(biāo)記的樣品進(jìn)行雜交，通過檢測雜交信號的強度及分布來進(jìn)行分析。

2蛋白質(zhì)芯片（Protein Chip）蛋白質(zhì)芯片與基因芯片的基本原理相同，但它利 用的不是堿基配對原理而是抗體與抗原結(jié)合的特異性即免疫反應(yīng)來檢測。蛋白質(zhì)芯片構(gòu)建的簡化模型為：選擇一種固相載體能夠牢固地結(jié)合蛋白質(zhì)分子（抗原或抗體），這樣形成蛋白質(zhì)的微陣列，即蛋白質(zhì)芯片。蛋白質(zhì)芯片的檢測原理類似于抗原、抗體檢測的 ELIS法，如采用雙抗夾心的形式，通過機械點涂的方法，將多種不同的單克隆抗體點樣固定在固相介質(zhì)表面（一般是膜介質(zhì)）上，制備抗體蛋白芯片，并與多種抗原樣本雜交，使芯片上的抗體捕獲相應(yīng)的抗原。然后再與標(biāo)記的多種不同的抗體雜交，由于蛋白抗原上的多價結(jié)合表位可結(jié)合標(biāo)記抗體，根據(jù)雜交信號的有無、多少便能進(jìn)行定性、定量的分析。3芯片實驗室（LAB—on—a—chip）芯片實驗室是生物芯片研究領(lǐng)域的一個熱點，它是將傳統(tǒng)的樣品制備、生化反應(yīng)、數(shù)據(jù)檢測三個步驟集成于一體，縮小構(gòu)成芯片上的實驗室系統(tǒng)，是生物芯片發(fā)展的最高階段。要實現(xiàn)這一目標(biāo)生物芯片必須以微電流平臺作為支撐，只有把樣品制備、分析和信號獲得連為整體，才能開發(fā)出生物芯片應(yīng)用的最大潛力。目前，利用芯片縮微實驗室已成功地將樣品分離、DNA提取、PCR反應(yīng)、DNA雜交檢測這幾個離散步驟在一個或幾個芯片構(gòu)成的密閉系統(tǒng)中完成。由于芯片可以做成十分微小的形狀，所以便于攜帶，檢測分析所需樣品少，節(jié)約了大量試劑和人工。同時芯片可以 進(jìn)行大規(guī)模生產(chǎn)，成本可以降到很低，用于各種分析 的芯片就可以做成一次性使用，避免了樣品污染和交叉污染。芯片實驗室是未來生物芯片的發(fā)展方向。

二、生物芯片在環(huán)境科學(xué)研究中的應(yīng)用

生物芯片是近幾年發(fā)展起來的一個新興和熱點領(lǐng)域，在國外研究和應(yīng)用較多，我國在此方面的研究尚處于起步階段，且主要應(yīng)用于醫(yī)藥領(lǐng)域，在環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用和研究較少。但其高通量、檢測快的特點，使其在環(huán)境領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景?，F(xiàn)今，生物芯片已在環(huán)境化學(xué)、環(huán)境生物學(xué)、環(huán)境毒理學(xué)、環(huán)境醫(yī)學(xué)及分子生態(tài)學(xué)等研究領(lǐng)域中有了應(yīng)用實例。

1、生物芯片在環(huán)境化學(xué)中應(yīng)用

生物芯片在環(huán)境化學(xué)中的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域是分析和監(jiān)測環(huán)境中的污染物。環(huán)境化學(xué)污染物主要包括有機化學(xué)性污染物和無機污染物。生物芯片設(shè)計集成化，從而簡化了分析過程，使檢測速度加快，因此在環(huán)境監(jiān)測中有很好的應(yīng)用和發(fā)展前景。目前，在環(huán)境化學(xué)領(lǐng)域中得到應(yīng)用的有毛細(xì)管電泳芯片、微反應(yīng)芯片等。Wang等將毛細(xì)管電泳芯片與厚膜電流檢測器集成在一起（緩沖液為MES(20mol/L，PH＝5.0），分離管道長度為72mm，分離電壓為2000V）。使用此方法，可在140S內(nèi)從摻入有機磷神經(jīng)毒物的河水中分離檢測出磷、甲基對硫磷、殺螟硫磷和乙基對硫磷。這些結(jié)果顯示毛細(xì)管電泳芯片有可用于現(xiàn)場檢測的快速檢 查。Backer等［6JN用基于氧化錫的微反應(yīng)芯片實現(xiàn)了對空氣中CO、NO和NO2氣體的測量。

2、生物芯片在環(huán)境微生物檢測方面中的應(yīng)用

微生物廣泛存在于環(huán)境中，其密度及多樣性是反應(yīng)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，因此，對環(huán)境微生物進(jìn)行檢測具有十分重要的意義。隨著分子生物學(xué)的不斷發(fā)展，人們可以在分子水平上構(gòu)建細(xì)菌的進(jìn)化樹并以此為依據(jù)對其進(jìn)行分類?；蚪M水平的DNA雜交技術(shù)成為菌種鑒定的里程碑，利用16SrRNA的高度保守性，人們可以通過6SrRNA的序列分析來對細(xì)菌進(jìn)行分類。通過該方法研究環(huán)境中微生物的組成、數(shù)量及其變化，可以了解生物群落的結(jié)構(gòu)與其功能及生物地球化學(xué)活動的關(guān)系。Guschin等利用寡核苷酸微陣列芯片對硝化細(xì)菌進(jìn)行了分類，芯片上固化的寡核苷酸與16SrRNA序列完全互補，并通過改變探針的微陣濃度和多顏色檢測來進(jìn)行定量分析。2008年，Victor Parror等利用包含200個抗體的微陣列生物芯片，并結(jié)合免疫解析的方法尋找通用微生物標(biāo)記物以進(jìn)行環(huán)境檢測，其檢測限為:0.2ng/ml蛋白質(zhì)和10·4—10·5個細(xì)胞/ml，并成功地在全球范圍內(nèi)極端環(huán)境樣品中檢測到了生物大分子物質(zhì)。

3、生物芯片在環(huán)境醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

環(huán)境醫(yī)學(xué)是研究環(huán)境與人群健康的關(guān)系，特別是研究環(huán)境污染對人群健康的有害影響及其預(yù)防的一門科學(xué)。如今，生物芯片技術(shù)已在環(huán)境流行病學(xué)、職業(yè)病研究和環(huán)境醫(yī)學(xué)監(jiān)測等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。①應(yīng)用于環(huán)境流行病學(xué)： 周琦等以SARS冠狀病毒TOR2株序列為設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，研制出用于檢測SARS病毒的全基因芯片，芯片探針長度為70nt，相鄰探針序列重復(fù)25nt，共660條病毒探針，覆蓋了SARS冠狀病毒的全部序列，應(yīng)用該基因芯片對病人、出人境食品、動植物及其產(chǎn)品進(jìn)行檢測，結(jié)果表明基因芯片技術(shù)檢測SARS冠狀病毒靈敏度 高、特異性強，而且準(zhǔn)確、快速。吳海等以HBV、HVC高度保守的片段為探針成功制作了乙、丙型肝炎病毒雙檢基因芯片，可望應(yīng)用于臨床。趙偉等PCR產(chǎn)物用點樣儀點于玻片介質(zhì)上，制成芯片，檢測４０例乙肝患者血清的乙肝病毒，準(zhǔn)確率達(dá)８０％

②用于對公害病和職業(yè)病的研究:NIEHs已經(jīng)開始環(huán)境基因組目標(biāo)的研究以確定包括在環(huán)境疾病中的200個基因共同的序列多態(tài)性。NIEHs對暴露到PAHs和其他污染物環(huán)境中的波蘭煤炭爐工人的血液、淋巴系統(tǒng)基因表達(dá)進(jìn)行了研究。這種研究一個重要的考慮是基因表達(dá)可以被其他因素影響，如食物、健康狀況、個人習(xí)慣等，減少這些因素的影響必須完成大量處理樣品與對照樣品的比較。一個新的領(lǐng)域基因毒理學(xué)正在發(fā)展起來，研究基因差異與毒物易感性的關(guān)系，在人類對疾病易感性個體變化的認(rèn)識上基因毒理學(xué)將產(chǎn)生巨大推動作用 ③應(yīng)用于環(huán)境醫(yī)學(xué)監(jiān)測: 孟紫強等探討了SO的分子毒作用機制，通過采用Affmetrix公司的大鼠基因表達(dá)譜芯片（RAE230A）研究了短期動態(tài)吸人SO的大鼠肺組織基因表達(dá)譜的變化，并揭示了高濃度SO短期暴露對基因表達(dá)的影響。楊磊等用基因芯片分析急慢性砷染毒時人正常肝細(xì)胞（Ｌ--02細(xì)胞）基因表達(dá)譜的變化，得出了長期染砷后與腫瘤發(fā)生及氧化還原有關(guān)的基因表達(dá)量升高的結(jié)。

三、環(huán)境芯片的在環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用前景展望

生物芯片技術(shù)是21世紀(jì)的朝陽產(chǎn)業(yè)，有很好的發(fā)展前景。它克服了傳統(tǒng)生物學(xué)技術(shù)操作繁雜、自動化程度低，檢測效率低等不足，充分利用了生物科學(xué)、信息學(xué)等當(dāng)今前沿領(lǐng)域的研究成果，現(xiàn)在已越來越廣泛的被應(yīng)用到多個領(lǐng)域中。環(huán)境科學(xué)研究的主要是環(huán)境中的物質(zhì)，尤其是人類活動產(chǎn)生的污染物，及其在環(huán)境中的產(chǎn)生、遷移轉(zhuǎn)變、歸宿等過程和運動規(guī)律，因此，將生物芯片技術(shù)引入環(huán)境科學(xué)研究中有重大意義。生物芯片高信息量、快速、微型化、自動化、成本低、污染少、用途廣等優(yōu)點，很適應(yīng)環(huán)境學(xué)研究中的技術(shù)需求，使其在環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域有很好的應(yīng)用前景。雖然生物芯片技術(shù)在環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用實例還較少，且其自身還有許多問題亟待解決（如提高芯片的特異性、簡化樣品制備和標(biāo)記操作程序、增加信號檢測的靈敏度等等），但隨著技術(shù)的發(fā)展與完善，生物芯片技術(shù)必將會越來越廣泛的應(yīng)用到環(huán)境科學(xué)研究的各個領(lǐng)域，給２１世紀(jì)人類對環(huán)境的保護(hù)和治理帶來一場“革命”。

［參考文獻(xiàn)］

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第五篇：農(nóng)業(yè)信息化課程論文(DOC)

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 遙感技術(shù)在農(nóng)作物估產(chǎn)中的應(yīng)用

摘要：遙感估產(chǎn)是基于作物特有的波譜反射特征，利用遙感手段對作物產(chǎn)量進(jìn)行監(jiān)測預(yù)報的一種技術(shù)，在農(nóng)業(yè)發(fā)展中具有傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法不可比擬的優(yōu)勢，能客觀、動態(tài)、快速、精準(zhǔn)地獲得農(nóng)作物長勢、產(chǎn)量等信息。遙感技術(shù)必須與其它工具相結(jié)合，才能更好地估產(chǎn)。本文主要研究了遙感技術(shù)在農(nóng)作物估產(chǎn)中的應(yīng)用，先介紹了遙感估產(chǎn)的基本原理和方法，分析了幾種與遙感技術(shù)結(jié)合的估產(chǎn)模型的優(yōu)劣；然后以冬小麥和玉米為例，介紹了兩種遙感估產(chǎn)模型；最后，分析了現(xiàn)有遙感估產(chǎn)存在的問題和遙感估產(chǎn)的發(fā)展方向，為遙感估產(chǎn)的進(jìn)一步研究提供了方向和思路。

關(guān)鍵字：遙感技術(shù)，農(nóng)業(yè)，估產(chǎn)

The Application of Remote Sensing Technology

in Estimating Crop Yield Abstract Estimating crop yield by remote sensing is a technology monitoring and forecasting crop yield by remote sensing based on specific spectrum characteristics of crop.It has incomparable advantages compared with traditional statistical methods in the development of agriculture and it can acquire growing and yield information of crops in a object,dynamic,fast and accurate way.To estimating crop yield better, remote sensing technology must be combined with other technologies.In this paper, the application of remote sensing technology in estimating crop yield is introduced.To begin with, the basic theory and method of estimating crop yield by remote sensing are mentioned, then the merits and demerits of the estimating models integrated into remote sensing are analyzed.Finally, the existing problems and prospect are statemented, which proposed direction and thoughts for next researches.Key words Remote Sensing Technology,Agriculture,Yield Estimation

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10

目 錄

1引言3 2遙感估產(chǎn)的原理和方法---------------3 2.1基本原理和方法-----------------3 2.2遙感估產(chǎn)方法評價---------------3 2.3作物估產(chǎn)模型比較---------------4 3主要糧食作物估產(chǎn)模型---------------5 3.1冬小麥產(chǎn)量分階段預(yù)測模型-------5 3.1.1技術(shù)流程-------------------5 3.1.2合理取樣數(shù)估計和樣方布設(shè)方法------------------------------6 3.1.3估產(chǎn)方法-------------------6 3.1.4模型分析-------------------7 3.2玉米產(chǎn)量估算模型---------------8 3.2.1模型中應(yīng)用的技術(shù)介紹-------8 3.2.2處理方法-------------------8 3.2.3信息提取-------------------9 3.2.4模型與優(yōu)化算法-------------9 4現(xiàn)有遙感估產(chǎn)方法存在的問題和發(fā)展方向-----------------------------11 4.1遙感估產(chǎn)方法存在的問題--------11 4.2遙感估產(chǎn)的發(fā)展方向------------11 5結(jié)束語----------------------------12 參考文獻(xiàn)----------------------------13

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 1引言

作物產(chǎn)量預(yù)測是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的重要內(nèi)容，也是國家制定農(nóng)業(yè)政策所不可缺少的重要農(nóng)業(yè)情報。對于農(nóng)戶及企業(yè)來說，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各階段中能正確預(yù)測收成也是非常重要的，因此世界各國均投入了較大的人力、物力和財力，進(jìn)行作物產(chǎn)量預(yù)測試驗研究，取得了較好的預(yù)測效果。

在眾多農(nóng)作物估產(chǎn)的技術(shù)中，遙感技術(shù)具有宏觀、動態(tài)、快速、準(zhǔn)確等優(yōu)點，可以在短時間內(nèi)連續(xù)獲取大范圍農(nóng)作物產(chǎn)量信息，是最有前景的農(nóng)作物估產(chǎn)方法之一。

民以食為天。隨著人口的增加、氣候的波動和可利用資源的減少，糧食安全問題一直備受關(guān)注。及時、準(zhǔn)確地了解一個國家或一個地區(qū)的糧食產(chǎn)量和年際變化，對于在國際糧食市場中占有主動權(quán)和管理者采取有效管理措施至關(guān)重要。遙感技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確、動態(tài)獲取農(nóng)業(yè)所需空間信息差異參數(shù)，大大提高了統(tǒng)計業(yè)務(wù)工作效率和科技水平，無疑地對實現(xiàn)國家及時、準(zhǔn)確地掌握糧食生產(chǎn)狀況、糧食宏觀調(diào)控和在國際農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中爭取到主動權(quán)具有重要意義。

2遙感估產(chǎn)的原理和方法

2.1基本原理和方法

作物遙感估產(chǎn)是通過裝置于衛(wèi)星上的多波段地物光譜掃描儀，去獲取作物各生育期的光譜數(shù)據(jù)，并依此推斷作物產(chǎn)量，因此確定作物光譜特征與產(chǎn)量之間的數(shù)量關(guān)系，是作物遙感估產(chǎn)的基礎(chǔ)。作物遙感估產(chǎn)主要包括 3個部分，第一，用遙感數(shù)據(jù)對作物進(jìn)行分層；第二，用遙感數(shù)據(jù)計算作物面積；第三，用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測作物長勢，結(jié)合農(nóng)業(yè)、天氣氣候等資料綜合估算平均單產(chǎn)，由面積和單產(chǎn)計算出總產(chǎn)。

2.2遙感估產(chǎn)方法評價

作物遙感估產(chǎn)具有快速、宏觀、經(jīng)濟和客觀等優(yōu)點，因此日益被各國所重視。目前，遙感估產(chǎn)已從試驗研究階段逐步進(jìn)入實際業(yè)務(wù)使用階段。國內(nèi)外遙感估產(chǎn)的方法很多，基本可分為利用空間遙感資料（航天、航空資料）的作物估產(chǎn)和利用地面遙感資料（地面野外光譜測定）的作物估產(chǎn)，但不論哪一種方法，仍然存在以下問題：

第一，遙感不能直接感知作物產(chǎn)量，只能通過測定作物光譜反射率來感知葉面積指數(shù)，但各種作物葉，面積指數(shù)與其經(jīng)濟產(chǎn)量之間并不一定都有直接的聯(lián)系。從 1977年以來，美國開始尋找反射率與產(chǎn)量的定量關(guān)系，盡管采用了多種方法探索這種關(guān)系，但一直收獲很小。國內(nèi)外進(jìn)行了許多植被指數(shù)與產(chǎn)量之間關(guān)系的研究，多集中于牧草及禾本科等作物上，而那些葉面積與產(chǎn)量相關(guān)較差的作物，農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 就很難直接用遙感方法來估產(chǎn)。因此遙感技術(shù)必須與其它工具相結(jié)合，才能更好地估產(chǎn)。

第二，純粹用遙感數(shù)據(jù)來估產(chǎn)，也只能稱為監(jiān)測產(chǎn)量，更確切地說是監(jiān)測作物葉面積或長勢，因此大多數(shù)遙感估產(chǎn)方法是把植被指數(shù)與天氣氣候條件相結(jié)合，利用統(tǒng)計方法建立一個綜合的估產(chǎn)模型。在一個農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量數(shù)值模擬模式中所能考慮的影響作物產(chǎn)量的因素是很多的，如光合作用、呼吸作用、蒸騰作用等等，但其中最主要的因素是光合作用。一般表示作物光合作用能力大小主要有葉面積指數(shù) LAI和光合有效輻射吸收量APAR等。因此，通過遙感資料來導(dǎo)出 LAI和APAR，并將它們輸入模擬模式，是衛(wèi)星遙感預(yù)測產(chǎn)量的方法途徑之一。本文第二章第三節(jié)中對各種作物估產(chǎn)的指標(biāo)模型進(jìn)行了探討，認(rèn)為通過計算農(nóng)作物的凈第一性生產(chǎn)力，實現(xiàn)大范圍農(nóng)作物產(chǎn)量估算和預(yù)報較為合適。

2.3作物估產(chǎn)模型比較

目前，作物估產(chǎn)的方法有抽樣調(diào)查、氣象模型、遙感估產(chǎn)、作物生長模擬模型等多種。其中抽樣調(diào)查與氣象模型估產(chǎn)，方法相對成熟、穩(wěn)定，已業(yè)務(wù)應(yīng)用多年，由于是統(tǒng)計模型，估產(chǎn)結(jié)果仍有相當(dāng)?shù)牟淮_定性。人類的認(rèn)識不會永遠(yuǎn)停留在一個水平上，總是要不斷創(chuàng)新，做到有所發(fā)展，有所前進(jìn)，因此機理性大面積估產(chǎn)模型應(yīng)運而生。

由于農(nóng)作物的葉面積指數(shù)（LAI，leaf area index）是決定作物光合作用速率的重要因子，LAI 越高，單位面積的作物穗數(shù)就越多作物截獲的光合有效輻射就越大[1]，因此，很多學(xué)者利用各種植被指數(shù)，例如 SR（simple ratio）、NDVI（normalized difference vegetation index）、TCI（temperature condition index）、VCI（vegetation condition index）等，與作物的LAI和生物量的正相關(guān)關(guān)系，建立植被指數(shù)與作物產(chǎn)量的線性或非線性估算模型[2-3]，從而實現(xiàn)對農(nóng)作物產(chǎn)量的估算和預(yù)報。然而，這種建立在植被指數(shù)與作物生物量關(guān)系基礎(chǔ)上的統(tǒng)計模型，當(dāng)研究區(qū)改變時，模型的形式也會隨之改變，模型的適用性就要重新被檢驗。隨著人們對農(nóng)作物產(chǎn)量遙感估算認(rèn)識的不斷深入，眾多學(xué)者又采用作物的凈第一性生產(chǎn)力（NPP，net primary productivity）來估算農(nóng)作物的產(chǎn)量。在對 NPP 進(jìn)行模擬時，大多采用光能利用率模型。然而，這類方法仍然不能跳出統(tǒng)計模型的框架，并沒有從機理上解釋植被生產(chǎn)力的變化機制。因此，近年來一些學(xué)者試圖從機理上研究農(nóng)作物的生產(chǎn)力。鄔定榮、馬玉平、謝文霞等利用荷蘭瓦赫寧根大學(xué)開發(fā)的WOFOST模型對華北平原冬小麥和浙江水稻的生長過程進(jìn)行適用性研究，并對模擬結(jié)果進(jìn)行了驗證，認(rèn)為經(jīng)過區(qū)域化后的WOFOST 模型能夠很好地模擬作物的生長過程；但是該模型在對農(nóng)作物的光合作用過程進(jìn)行模擬時，模型的側(cè)重點在于對作物生長過程的模擬，對作物產(chǎn)量的估算沒有做詳盡的討論；馮險峰利用北部生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力模擬（BEPS，boreal ecosystem

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 productivity simulator）模型模擬得到了全國陸地生態(tài)系統(tǒng)的NPP，并分析了不同土地覆被類型之間NNP的差異，但是模擬得到的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的 NPP 還是建立在森林生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上，而且也沒有把NNP進(jìn)一步推算到農(nóng)作物的產(chǎn)量上；于強等將作物冠層按 LAI 劃分為若干層次，該模型對冠層光合作用的理論研究、作物生長的數(shù)學(xué)模擬等有一定的意義，但是該方法僅是停留在理論模擬階段，還沒有將其付諸于大范圍的應(yīng)用。并且，該方法也沒有進(jìn)一步發(fā)展，以最終得到作物的產(chǎn)量。因此，從理論上尋求一種基于作物光合作用機理的農(nóng)作物產(chǎn)量估算模型，走出各式各樣統(tǒng)計模型的框架[4]，成為農(nóng)業(yè)估產(chǎn)領(lǐng)域的研究焦點。

隨著人們對作物產(chǎn)量形成機理探討的深入，將農(nóng)作物光合和呼吸作用的過程模型和衛(wèi)星遙感相結(jié)合，通過計算農(nóng)作物的凈第一性生產(chǎn)力，實現(xiàn)大范圍農(nóng)作物產(chǎn)量估算和預(yù)報，已經(jīng)成為一種可能。

3主要糧食作物估產(chǎn)模型

3.1冬小麥產(chǎn)量分階段預(yù)測模型

關(guān)于作物產(chǎn)量遙感監(jiān)測預(yù)報，早期的研究大多是在分析光譜信息與作物長勢或產(chǎn)量形成關(guān)系的基礎(chǔ)上通過統(tǒng)計預(yù)報等途徑建立回歸模型而進(jìn)行的。但由于作物每一生長時段內(nèi)周圍環(huán)境的可變性，只通過作物某一生長階段的瞬時信息預(yù)測成熟期產(chǎn)量會出現(xiàn)很大偏差，因此綜合作物生長過程的估產(chǎn)算法應(yīng)運而生。

農(nóng)業(yè)部遙感應(yīng)用中心建立的全國農(nóng)作物遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)化運行系統(tǒng)中，作物產(chǎn)量預(yù)測采用的農(nóng)業(yè)遙感估產(chǎn)法主要是以作物面積提取和單產(chǎn)模型預(yù)測為基礎(chǔ)，結(jié)合土壤水分狀況評價和作物長勢分析，進(jìn)而對作物產(chǎn)量進(jìn)行綜合預(yù)測和預(yù)報。其對農(nóng)作物單產(chǎn)預(yù)測的時效性和精確度要求較高，需要在作物生長的不同階段及時獲得作物生長動態(tài)及產(chǎn)量信息，從而實時調(diào)整作物生產(chǎn)預(yù)報情報，以便更好地為上級管理部門提供決策支持信息，進(jìn)而為我國農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測產(chǎn)量提供預(yù)警服務(wù)。3.1.1技術(shù)流程

農(nóng)作物產(chǎn)量由農(nóng)作物生長狀況決定，農(nóng)作物生長狀況主要受到其內(nèi)在遺傳因子和外在環(huán)境條件的雙重影響。其中遺傳因子的影響作用主要通過其產(chǎn)量構(gòu)成因子即穗數(shù)、粒數(shù)和粒質(zhì)量進(jìn)行外部表達(dá)，同時受到外在環(huán)境條件如土壤狀況、氣象條件和管理措施的綜合作用。很早就有研究人員提出可以利用產(chǎn)量構(gòu)成因子來解釋遺傳和環(huán)境因子如何在作物發(fā)育的不同階段影響作物收獲產(chǎn)量，隨著對生殖生長量化理解的深入，發(fā)現(xiàn)利用三因子模型來模擬和預(yù)測籽粒產(chǎn)量及其構(gòu)成方面是有用的。因此，在對傳統(tǒng)農(nóng)學(xué)產(chǎn)量測定方法改進(jìn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)農(nóng)業(yè)部冬小麥遙感監(jiān)測時間表，分別在冬小麥生長的抽穗期(前期)、灌漿期(中期)、收獲期(后期)進(jìn)行數(shù)據(jù)的取樣和測定，以滿足農(nóng)作物遙感監(jiān)測不同時效的預(yù)警需求，流程如下圖所示：

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10

3.1.2合理取樣數(shù)估計和樣方布設(shè)方法

采用常用的Cochran針對區(qū)域純隨機取樣而構(gòu)造的合理取樣數(shù)量計算公式：

n?(tRstd)2?d2 式中n:最佳取樣數(shù)量

t:與顯著性水平相對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)偏差 Rstd :樣本標(biāo)準(zhǔn)差

d:樣本平均值與相對誤差的乘積，％

由于隨機變量總體標(biāo)準(zhǔn)差未知，只能用樣本方差來代替。根據(jù)產(chǎn)量調(diào)查資料，計算得到該縣冬小麥產(chǎn)量估測的合理取樣數(shù)量。

由于產(chǎn)量的區(qū)域平均變化率常小于田塊尺度的變化率，所以為了減小誤差，要求所有樣方點盡量均勻分布，并且在同一田塊內(nèi)采用3點斜線取樣法進(jìn)行重復(fù)取樣，每個樣方點都用GPS逐一定位。

在冬小麥生長的3個主要階段即抽穗期、灌漿期和收獲期，對冬小麥的平均行距及1m2樣方內(nèi)的有效穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒質(zhì)量進(jìn)行實地調(diào)查，同時記錄農(nóng)戶聯(lián)系信息和相關(guān)管理信息。根據(jù)實際抽測產(chǎn)量值劃分產(chǎn)量水平等級，確定權(quán)重，求得估測產(chǎn)量；待完全收獲后，調(diào)查農(nóng)戶收獲產(chǎn)量，以便驗證。3.1.3估產(chǎn)方法

以玉冬小麥為試驗材料，以冬小麥產(chǎn)量構(gòu)成三因子即單位面積有效穗數(shù)(以下簡稱穗數(shù))、穗粒數(shù)、千粒質(zhì)量為研究對象，采用隨機抽樣和重復(fù)抽樣的方法進(jìn)行樣點布設(shè)。傳統(tǒng)農(nóng)學(xué)產(chǎn)量預(yù)測模型為：

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 Y?x1x2x3f

式中Y：理論單產(chǎn)值，ks／hm2 x1：穗數(shù) x2：穗粒數(shù) x3千粒質(zhì)量，g f:去除收獲和晾曬損耗的實收產(chǎn)量系數(shù)，一般取0.85 由于產(chǎn)量構(gòu)成因子之一的畝穗數(shù)在作物生育中期就可獲得，那么在假設(shè)后期作物不會受到明顯的氣象災(zāi)害或病蟲害的影響下，利用單因子預(yù)產(chǎn)模型可以提前預(yù)測冬小麥產(chǎn)量。給出單因子預(yù)產(chǎn)模型的定義：利用實測作物的單位面積(666.7 m)莖數(shù)結(jié)合作物管理水平、葉面積系數(shù)和當(dāng)年的氣象條件，按莖數(shù)的80％一95％成穗(根據(jù)經(jīng)驗和當(dāng)?shù)厣a(chǎn)條件，若作物種植密度過大，單位面積穗數(shù)超過60萬以上，需要考慮穗粒數(shù)和千粒質(zhì)量的遞減因素，結(jié)合品種特性做系數(shù)調(diào)整)，進(jìn)行量綱換算后，得到估測產(chǎn)量值的一種方法。關(guān)于土、氣、肥、水的配合說明如下：一般的地力要求，土壤有機質(zhì)含量在1％以上，全氮0 1％，有效磷2.5-4.9 g／m2，酌施鉀肥和微肥。葉面積系數(shù)要求苗期為0.8～1.2，拔節(jié)期為3.0左右，抽穗期5.0～6.0；土壤含水率保持在田間持水率的60％左右為宜。將傳統(tǒng)的作物單產(chǎn)預(yù)測模型改造為單因子預(yù)產(chǎn)模型: 2Y?afx1?1000 式中a:經(jīng)驗系數(shù)

同理，雙因子預(yù)產(chǎn)模型是指在冬小麥生長中期(灌漿期～乳熟期)，假設(shè)當(dāng)年冬小麥千粒質(zhì)量為常年千粒質(zhì)量，只需實地測定冬小麥的穗數(shù)和穗粒數(shù)，再與常年千粒質(zhì)量相乘。經(jīng)過系數(shù)訂正后即可得到冬小麥的雙因子預(yù)產(chǎn)值。雙因子預(yù)測模型為: Y?bfx1x2

式中b——常年千粒質(zhì)量，g 雙因子預(yù)產(chǎn)模型是在假設(shè)冬小麥千粒質(zhì)量與常年千粒質(zhì)量相同的條件下進(jìn)行的。千粒質(zhì)量作為常數(shù)值出現(xiàn)，考慮到多種因素會對常年千粒質(zhì)量產(chǎn)生影響，此處建議采用近5年調(diào)查千粒質(zhì)量的平均值作為常年千粒質(zhì)量。3.1.4模型分析

單因子預(yù)產(chǎn)模型的應(yīng)用最好選擇在作物單位面積穗數(shù)基本穩(wěn)定不變的時期進(jìn)行。所以利用單因子預(yù)產(chǎn)模型，適宜在農(nóng)戶對冬小麥進(jìn)行水肥管理措施實施后進(jìn)行，根據(jù)試驗經(jīng)驗，一般選擇在抽穗中后期為宜，從而可以將產(chǎn)量預(yù)報的時間提前。

雙因子預(yù)產(chǎn)模型適合在作物穗粒數(shù)基本穩(wěn)定的階段進(jìn)行，穗粒數(shù)主要由小穗

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10(碼)數(shù)和小穗粒數(shù)決定。因此，最佳應(yīng)用雙因子預(yù)產(chǎn)模型的時間應(yīng)該在灌漿期后期，此時籽粒退化數(shù)基本穩(wěn)定，有利于穗粒數(shù)的測量。

應(yīng)用上述方法時，要結(jié)合當(dāng)?shù)刈魑锏膶嶋H農(nóng)時歷進(jìn)行，同時需要提前對作物的生長特性、作物管理水平、常年產(chǎn)量狀況以及當(dāng)年的氣象狀況有適度的了解，在作物生長不同階段的氣象災(zāi)害或病蟲害均可能對產(chǎn)量產(chǎn)生影響，應(yīng)密切關(guān)注。

3.2玉米產(chǎn)量估算模型

3.2.1模型中應(yīng)用的技術(shù)介紹

目前，作物生長模型，如CERES-Maize（crop environment resource synthesis-Maize）模型，已經(jīng)在農(nóng)作物生長評估、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)田管理決策、氣候變化影響等領(lǐng)域得到了廣泛地應(yīng)用。

遙感信息與作物生長模型集成的方法分為驅(qū)動法和同化法。其中，同化法受到了更多的關(guān)注。在同化過程中可以同化遙感反演值，也可以直接同化光譜反射率，而在同化后者時，植被冠層反射率模型，如SAIL模型（scattering by arbitrarily inclined leaves），需要與作物生長模型相耦合。目前，中分辨率成像光譜儀（moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS）數(shù)據(jù)作為主要的遙感數(shù)據(jù)源被廣泛應(yīng)用于區(qū)域農(nóng)作物長勢監(jiān)測和產(chǎn)量估算研究。不過在農(nóng)田地塊較小、分布較為零散、破碎化程度較高的區(qū)域，很難保證 MODIS 像元是純像元，此時需要結(jié)合更高空間分辨率的遙感影像進(jìn)行數(shù)據(jù)同化研究。以往的同化估產(chǎn)研究往往只針對某一年的遙感數(shù)據(jù)估算農(nóng)作物的單位產(chǎn)量，缺乏分析遙感數(shù)據(jù)和同化算法在年內(nèi)作物產(chǎn)量及年際間產(chǎn)量差估測中的作用。3.2.2處理方法

以 2013、2014和2015年3個玉米生長季為研究時段，提出了基于多時相 MODIS和TM觀測數(shù)據(jù)的區(qū)域玉米產(chǎn)量同化估算方案。

將TM、MODIS和土地利用圖進(jìn)行空間配準(zhǔn)，對土地利用圖與MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，判斷MODIS像元中旱地作物所占的比例。利用MODIS數(shù)據(jù)分別在像元和亞像元尺度提取玉米作物種植面積和空間分布，結(jié)合可用的TM遙感觀測，提取 MODIS 像元和亞像元尺度的玉米冠層反射率信息，構(gòu)成時間序列遙感觀測數(shù)據(jù)集。

將氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、田間觀測和玉米品種遺傳參數(shù)作為模型輸入?yún)?shù)，驅(qū)動 CERES-Maize 模型，模擬玉米的生長發(fā)育進(jìn)程。為了將遙感觀測到的玉米生長期間作物冠層方向反射波譜的時間序列變化信息用于區(qū)域玉米產(chǎn)量估算，采用遙感數(shù)據(jù)和作物生長模型同化的方法，通過葉面積指數(shù)（leaf area index，LAI）將作物生長模型CERES-Maize與冠層反射率模型 SAIL 相耦合，利用耦合模型模擬得到遙感觀測時的冠層反射率。通過對CERES-Maize 和 SAIL 模型參數(shù)的敏感性分析確定待優(yōu)化參數(shù)。針對玉米作物所在的 MODIS 像元和亞像元，利用時間序列遙感觀測反射率和 SCE-UA 算法（shuffled complex evolution

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 method developed at the University of Arizona）優(yōu)化模型的待優(yōu)化參數(shù)，得到參數(shù)的最優(yōu)估計值，進(jìn)而估算 2013、2014 和 2015 年玉米產(chǎn)量，結(jié)合玉米產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)對同化估產(chǎn)結(jié)果進(jìn)行驗證。在此基礎(chǔ)上，通過比較年際間及年內(nèi)產(chǎn)量的時空變化，進(jìn)一步探討利用時間序列遙感信息與同化方法估算作物產(chǎn)量的能力，分析時間序列遙感數(shù)據(jù)在年內(nèi)產(chǎn)量及年際間產(chǎn)量差估測過程中的作用。3.2.3信息提取

隨著玉米作物的生長，LAI 逐漸增大，且在玉米吐絲期達(dá)到最大，隨后LAI呈逐漸減小的趨勢。提取 2013、2014和2015年 DOY169、177、185、193、201、209、217、225、233、241共10次旱地作物覆蓋的NBAR（nadir BRDF-adjusted reflectance）像元及亞像元的紅光和近紅外波段反射率，計算比值植被指數(shù)（ratio vegetation index，RVI）。RVI的計算公式為：

RVI?NIR/R

式中：NIR代表遙感近紅外波段反射率，R代表紅光波段反射率。

考慮到某些日期受天氣等因素影響，難免存在質(zhì)量不好的像元，導(dǎo)致時間序列 RVI 存在波動現(xiàn)象，利用S-G濾波（Savitzky-Golay）[9]對 RVI 進(jìn)行平滑，得到 RVI 時間序列變化廓線。對玉米作物覆蓋的像元（或亞像元）而言，時間序列 RVI 應(yīng)該遵循玉米 LAI 的變化規(guī)律。旱地作物中玉米占相當(dāng)大的比例，其吐絲期一般在 7 月下旬左右，因此，玉米作物覆蓋的像元（或亞像元）RVI 應(yīng)該也在 7 月下旬左右達(dá)到最大。如果旱地純像元（或亞像元）RVI 遵從這一規(guī)律，則視為玉米覆蓋的像元（或亞像元）。統(tǒng)計三年玉米覆蓋的 MODIS 像元數(shù)、含有玉米信息的 MODIS 混合像元。利用MODIS數(shù)據(jù)估算的三年玉米種植面積和統(tǒng)計面積之間的相對誤差，若其誤差在 10%以內(nèi)，說明了利用本文建議的方法估算玉米種植面積是可行的。3.2.4模型與優(yōu)化算法

CERES-Maize模型源自農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣決策支持系統(tǒng)，是經(jīng)過大量試驗資料驗證過的、動態(tài)的、機理性強的玉米作物生長模型，可以模擬土壤水分平衡、氮素平衡、物候發(fā)育和作物生長過程等。驅(qū)動CERES-Maize模型需要氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、作物管理數(shù)據(jù)和品種遺傳參數(shù)。模型中氣象數(shù)據(jù)包括日太陽輻射、日最高氣溫、日最低氣溫和日降水量，其中溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)來自于氣象站點，太陽輻射由日照時數(shù)通過埃斯屈朗公式轉(zhuǎn)換得到；土壤性質(zhì)數(shù)據(jù)包括田間持水量、土壤容重、有機碳含量、土壤粒徑百分比等描述土壤水文和化學(xué)的參數(shù)，將CERES-Maize 模型應(yīng)用到區(qū)域尺度，需要對其進(jìn)行區(qū)域校準(zhǔn)，即對特定地區(qū)確定代表性品種的過程。目前大多數(shù)研究主要基于大量的地面觀測數(shù)據(jù)，利用試錯法校準(zhǔn)作物生長模型。在區(qū)域尺度且地面觀測數(shù)據(jù)較少的情況下，不適于應(yīng)用試錯法。考慮到一定地理范圍內(nèi)，受溫度和日照條件影響，同種作物的種植習(xí)慣及生長發(fā)育過程均固定在一定時間段內(nèi)。在CERES-Maize模型中，品種遺傳參數(shù)幼苗期生長特性參數(shù)、光周期敏感參數(shù)、灌漿期特性參數(shù)和出葉間隔特性參數(shù)決定了玉米的生育時

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 期，單株最大籽粒數(shù)和潛在灌漿速率參數(shù)僅影響作物產(chǎn)量。選擇某年為基準(zhǔn)年，將種植日期、幼苗期生長特性參數(shù)、光周期敏感參數(shù)、灌漿期特性參數(shù)和出葉間隔特性參數(shù)分別在各自取值區(qū)間內(nèi)均勻采樣10000次，然后將不同的參數(shù)采樣組合代入CERES-Maize模型進(jìn)行模擬，判斷落入到玉米合理生育時期的采樣組合，經(jīng)過反復(fù)試驗，確定出滿足榆樹市玉米生育時期的遺傳參數(shù)取值范圍。將主推玉米品種最大籽粒數(shù)的平均值作為CERES-Maize 模型中單株最大籽粒數(shù)的取值，結(jié)合該年地面實測產(chǎn)量數(shù)據(jù)，在幼苗期生長特性參數(shù)、光周期敏感參數(shù)、灌漿期特性參數(shù)和PHINT取區(qū)間中值、單株最大籽粒數(shù)固定的情況下，模擬玉米產(chǎn)量，然后和地面實測產(chǎn)量相比較，當(dāng)模擬和實測產(chǎn)量基本吻合時，潛在灌漿速率參數(shù)的取值作為該參數(shù)的校準(zhǔn)值[8]。

SCE-UA 算法是在控制隨機搜索方法和遺傳算法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，此外還引入了復(fù)雜形分割與混合的思想，通過采用競爭演化和復(fù)合型混合的概念，繼承了全局搜索和復(fù)合型演化的特性。SCE-UA 算法靈活、應(yīng)用面廣泛，不拘泥于具體問題，對非線性優(yōu)化問題能夠獲得準(zhǔn)確的優(yōu)化結(jié)果。代價函數(shù)的表達(dá)式如下：

J(x)?(x?xb)B(x?xb)??(yi?H(LAIi))TRi?1(yi?H(LAIi))T?1i?1n 式中，J(x)為要求解的代價函數(shù)，向量x代表待優(yōu)化參數(shù)的取值；向量xb代表待優(yōu)化參數(shù)的數(shù)學(xué)期望值；B為向量x的誤差協(xié)方差矩陣；i為遙感觀測的次數(shù)；n為經(jīng)質(zhì)量控制后的總遙感觀測次數(shù)；向量yi 為第i次遙感觀測紅光和近紅外反射率數(shù)據(jù)，無量綱；Ri為向量yi的誤差協(xié)方差矩陣；LAIi為CERES-Maize 模型模擬的第i次遙感觀測時刻的LAI,m 2 /m 2；H(·)為SAIL模型；上標(biāo)T表示矩陣的轉(zhuǎn)置。

待優(yōu)化參數(shù)包括種植日期、種植密度、光周期敏感參數(shù)、葉片紅光和近紅外波段反射率。其中，種植日期和種植密度的標(biāo)準(zhǔn)差根據(jù)當(dāng)?shù)赜衩追N植情況及實地調(diào)查情況確定；光周期敏感參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差根據(jù)CERES-Maize模型區(qū)域校準(zhǔn)及模擬情況給定；葉片紅光和近紅外波段反射率的標(biāo)準(zhǔn)差主要參考實地測量及中國典型地物波譜數(shù)據(jù)庫中玉米組分波譜設(shè)定；遙感觀測反射率的誤差主要根據(jù)文獻(xiàn)[9-10]設(shè)定；B和Ri均設(shè)為對角陣。選用SCE-UA優(yōu)化算法求解式，優(yōu)化成功后與最小代價函數(shù)值對應(yīng)的種植日期、種植密度、光周期敏感參數(shù)、葉片紅光和近紅外波段反射率等 5 個參數(shù)取值稱為“最優(yōu)值”。將種植日期、種植密度和光周期敏感參數(shù)的“最優(yōu)值”，連同其他輸入?yún)?shù)一起輸入到CERES-Maize模型，模擬得到數(shù)據(jù)同化后的產(chǎn)量結(jié)果。

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 4現(xiàn)有遙感估產(chǎn)方法存在的問題和發(fā)展方向

4.1遙感估產(chǎn)方法存在的問題

在政府部門的大力支持和眾多學(xué)者的努力下，我國的作物遙感估產(chǎn)方法雖然建立了較好的理論與技術(shù)體系，取得了一定的研究與應(yīng)用成果,但與發(fā)達(dá)國家相比,在應(yīng)用的深度與廣度上仍存在很大差距。

首先是遙感數(shù)據(jù)源的選取和精度的控制方面?，F(xiàn)在用來進(jìn)行估產(chǎn)的遙感影像主要有:NOAA/AVHRR、EOS/MODIS以及Landsat/TM影像等。高的遙感估產(chǎn)精度需要有高的空間分辨率，時間分辨率和光譜分辨率信息源的保障。由于受估產(chǎn)成本的限制，一般大范圍農(nóng)作物遙感估產(chǎn)多采用廉價的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，如NOAA/AVHRR、EOS/MODIS等資料。時間分辨率雖然很高，但相對的空間分辨率比較差,很難準(zhǔn)確提取農(nóng)作物的分布和面積信息。小范圍的農(nóng)作物遙感估產(chǎn)若采用價格較昂貴的衛(wèi)星資料，如SPOT影像，空間上精度提高了，時間分辨率卻降低了，不能對小麥等作物進(jìn)行連續(xù)的觀測監(jiān)測，最終還是會影響估產(chǎn)精度。

其次，絕大部分作物遙感估產(chǎn)模型在小區(qū)試驗中都能取得較高的精度，但其大面積估產(chǎn)時不能滿足專業(yè)化要求。究其原因，這些遙感估產(chǎn)模型多是依據(jù)植被指數(shù)與農(nóng)學(xué)參數(shù)間的相關(guān)性而建立的回歸模型，具有很強的經(jīng)驗性，普適性較差。今后在作物遙感估產(chǎn)模型構(gòu)建中，應(yīng)考慮模型的機理性與普適性，以增強估產(chǎn)模型在區(qū)域間或年份間的通用性。

另外，缺乏可面向?qū)嶋H應(yīng)用的遙感估產(chǎn)信息系統(tǒng)。遙感估產(chǎn)信息系統(tǒng)是對作物的整個生長過程進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)測和管理，利用程序語言工具，將遙感數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、品種資源數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合集成，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、信息查詢、長勢分析、產(chǎn)量估測以及決策服務(wù)等功能的計算機信息管理系統(tǒng)。近年來，在作物遙感監(jiān)測信息系統(tǒng)研制與開發(fā)方面取得一些進(jìn)展，但不太成熟。

4.2遙感估產(chǎn)的發(fā)展方向

準(zhǔn)確、迅速、全面的信息交流將是數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢。將遙感技術(shù)和其他信息技術(shù)集成，建立面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)作物估產(chǎn)信息系統(tǒng)，可以為糧食部門或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理者提供信息化、智能化的農(nóng)情決策服務(wù)。

針對農(nóng)作物遙感估產(chǎn)的研究現(xiàn)狀和存在的一些問題，在遙感技術(shù)和相關(guān)信息技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)上，應(yīng)加快農(nóng)作物感估產(chǎn)的信息化集成應(yīng)用的步伐，在以下幾個方面開展研究：第一，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源提高估產(chǎn)精度；第二，利用數(shù)據(jù)反演綜合氣候環(huán)境因子進(jìn)行農(nóng)作物遙感估產(chǎn)；第三，極端氣候條件下的產(chǎn)量評估；第四，開展遙感估產(chǎn)技術(shù)的信息化集成研究，提供專業(yè)化服務(wù)。

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10 5結(jié)束語

遙感估產(chǎn)模型的構(gòu)建是農(nóng)作物遙感估產(chǎn)的核心問題。構(gòu)建農(nóng)作物遙感估產(chǎn)模型時，獲取遙感信息作為輸入變量，直接或者間接表達(dá)作物生長發(fā)育形成過程的影響因素或者參數(shù)，單獨或者與其他非遙感信息結(jié)合，依據(jù)一定的原理和方法建立模型。

通過此次課程論文研究過程，我更加深刻地理解了這一過程。首先我理解了作物遙感估產(chǎn)的基本原理和方法，知道了遙感技術(shù)必須與其他技術(shù)結(jié)合才能更好地進(jìn)行農(nóng)業(yè)估產(chǎn)，我還了解到一些傳統(tǒng)的遙感估產(chǎn)模型的優(yōu)劣。在研究過程中，有很多參數(shù)和指標(biāo)是我這個非專業(yè)學(xué)生所不知道的，導(dǎo)致模型看著非常復(fù)雜，無法理解，后期涉及到的優(yōu)化算法更加令人費解，我已經(jīng)盡力去理解了。通過此次結(jié)課論文的寫作，我經(jīng)歷了了解一項技術(shù)的一般過程，能夠比較清晰地理解和講述這個技術(shù)。

在以后的學(xué)習(xí)中，這樣的經(jīng)歷能讓我更加容易地接受新的技術(shù)，新的事物，讓我更有創(chuàng)新和探索精神。感謝老師給我這樣的機會，感謝室友解答我的疑問。

農(nóng)業(yè)信息化課程論文-計科1201班-劉怡然-10

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