拟除虫菊酯对大鼠脑片谷氨酸递质释放的影响

应用脑片放射性同位素标记神经递质释放实验,体外观察拟除虫菊酯类杀虫剂对大鼠额叶皮层脑片兴奋性氨基酸递质谷氨酸释放过程的影响。结果显示,在20μmol/L剂量下,4种拟除虫菊酯（溴氰菊酯、北京菊酯Ⅱ号、Ⅲ号和氯菊酯）对脑片静息态谷氨酸基础释放无明显作用。而化学结构中含氰基的拟除虫菊酯可促进额叶皮层脑片在50mol/LKCL去极化状态下谷氨酸的释放,与溶剂对照比较,溴氰菊酯（20μmol/L）可使脑片谷氨酸释放增加28.8％。     

基于无人机多光谱的沼泽植被识别方法

为了探究高分辨率无人机多光谱数据对沼泽植被群丛识别能力,在洪河国家级自然保护区的核心区、缓冲区和实验区分别建立典型样区,通过低空无人机搭载的RGB及多光谱相机获取研究区正射影像,构建多维数据集并确立4种分类方案.采用面向对象的随机森林（RF）算法,对输入的多维数据集进行变量选择和参数（mtry、ntree）调优,构建适合沼泽植被群丛尺度识别模型.结果表明：优化的面向对象的RF算法对沼泽湿地植被具有较高的识别能力,在95%的置信区间内,核心区方案四（结合了光谱波段、纹理特征、几何特征、位置特征、地表高程信息和植被指数）获得最高总体精度为87.12%,kappa系数为0.850,比方案二（结合了光谱波段、几何特征和位置特征）总体精度高12.27%,kappa系数高0.140;对于单一典型沼泽湿地植被识别精度中,芦苇获得最高的用户精度高于88%,生产者精度高于90%,小叶章的生产者精度高于85%,但是在核心区用户精度较低,仅为78%.该方法可以作为沼泽植被群丛识别的有效方法,为研究沼泽湿地生态环境变化提供更准确的数据支持.