XM-649植物性神经立体模型（附总论）   功能特点： ■ XM-649植物性神经立体模型主要示交感与副交感两大内容。 ■ 副交感：示脑（第3、7、9、10对脑神经）、骶部（第S2-4）副交感中枢所在部位以及由脑、骶部中枢发生的节前纤维通过相应之神经至与脑神经相关的四大副交感神经节器官旁节、器官壁内的神经节内换元情况。 ■ 交感神经：示交感神经的低级中枢脊髓TH1-12、L1-3节段的灰质侧角所在部位及周围部神经节（椎旁节和椎前节），由节发出的分支及神经丛等。 ■ 还可分段显示颈、胸、腰、骶（盆）部交感神经节后纤维的分支、分支丛的组成及具体分布情况。 ■ 尺寸：自然大 ■ 材质：铁丝+塑料

产品详细介绍一、概述：基因型、表型和环境是遗传学研究的铁三角。表型（性状）是基因型和环境共同作用结果，而基因型与表型之间有着多重关系。研究者用测序和基因组重测序来评估等位基因差异定位数量性状等已变得很普遍，但其需大量性状数据来佐证。然而这类分析测量的结果受人员、工具和环境等的干扰很大，还会损伤到植物。故迫切需要高效、准确的万深PhenoGA植物表型分析测量仪来做可视化的精确数据分析和表型测试，如测试对压力和环境因素的表型反应、生态毒理学测试或萌发测定、遗传育种研究、突变株筛选、植物形态建模、生长研究等。二、主要性能指标：1、万深PhenoGA植物表型分析测量仪是顶视+侧视版本，由顶视+侧视的超大变焦镜头自动对焦1500万像素以上的佳能EOS单反相机直联电脑获取植物顶视和侧视的RGB彩色图，并做自动分析；由顶部的主动红外双目3D相机（点云密度512*424像素）来获取植物冠层的3D景深伪彩色图和可转换视角的3D重建伪彩色图。2、可获得植物在不同生长阶段的表型数据主要有：植株高（测量误差≤±1.5mm）、投影叶面积及其差异值、投影叶片长和卷曲度、叶片数量（自动计数+鼠标个别修正）、叶冠层的3D构型数据（叶冠直径、叶冠层面积、叶冠层占空比、叶片分布和密度、叶冠层对称性等，冠层尺寸的测量误差≤±2mm）、植物株形、精准的茎叶夹角（真实夹角重复测量误差≤±1.0°）、节间长度及其空间体积估算值、植株高和叶冠层随时间改变的相对生长速率、叶色平均值（具有叶片颜色自动矫正特性，可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色）及其对表征的贡献评估等。具有分析特性表述如下：1）常规分析：投影叶面积及其动态变化，外周长，外接圆直径及面积，拟合椭圆主副轴及偏角，凸包内径、面积及周长，植株高、宽，最小外接矩形长、宽，植株紧实度。2）颜色分析：RGB、LAB颜色值，具有叶片颜色自动矫正特性，可按英国皇家园林协会RHS比色卡2015版来自动比色。3）骨架分析：骨架长度，端点数（叶片数），分叉数（分枝数、分节数），茎叶夹角等。4）玉米株形分析：叶片数，叶片长、宽，叶片弯曲度，叶片投影面积，茎秆分节数，分节长、粗，叶片颜色等。5）生长分析：植株绝对生长、相对生长曲线，相对生长趋势。6）根系分析：根长，根粗，根尖数等（根粗>1mm）。7）考种分析：种粒数，种粒面积，种粒长、宽（种粒直径>5mm，不粘连）。8）其它：不同生长时期自动批量化处理分析，多植株网格分析，直线、角度等几何测量，各测量结果可编辑修正。3、可接入条码枪来自动刷入样品编号，具有按条码标识跟踪分析的特性。图像分析方式和耗时：自动分析（约1个样品 /分钟）+鼠标指示测量或修正。标配成像分析的植株高可达100cm（茎秆基部距顶部3D相机约135cm，植株距侧面拍摄仪约100cm）、叶冠幅可达100cm*80cm（拍摄箱外尺寸160cm高*120cm长*80cm宽）。各项分析数据和标记图片可导出。三、标配供货清单：1、超大变焦镜头自动对焦1500万像素以上的佳能EOS单反相机  2套2、主动红外双目3D相机及适配器  1套3、单反相机拍摄支架 1套4、含光源的拍摄箱（标配尺寸160cm高*120cm长*80cm宽）  1套5、万深PhenoGA植物表型分析测量仪软件及软件锁  1套6、叶色色彩矫正板和尺寸自动标定板1付7、手持式条形码阅读器 1付8、超薄背光灯板  1付注：可定制到250cm高*120cm长*120cm宽的拍摄箱或定制便携式的野外田间顶视版的分析检测仪。若加配万深SC-G自动考种仪、RootGA根系动态生长监测分析仪等，还可分析种子形态、果实外观品质、花形和花色、植株根系的胁迫响应等。推荐选配电脑：酷睿i5 CPU / 8G内存/ 256G硬盘 / 23”彩显/无线网卡，2个USB3.0和3个USB2.0口，Windows 完整专业版或旗舰版

实验清单： 观察植物根的特征     观察植物茎的特征 观察植物叶的特征     观察植物花的特征 观察植物果实与种子的特征 植物植株的认识 植物资源箱 型号：QSZ13012  

产品详细介绍

氮和磷是植物生长所必需的两种最为重要的养分元素，在气候变化和CO2浓度上升的背景下，氮、磷养分的供给不足限制了陆地植物的生长及其对大气CO2的吸收能力，成为制约未来陆地碳汇的重要因素。然而，全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局仍是一个尚未解决的重要科学问题。地理科学学部杜恩在副教授与斯坦福大学Rob Jackson教授团队合作，提出了氮、磷限制评估的理论框架并量化分析了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局及其关键影响因素，相关结果近日发表在Nature Geoscience。 该研究根据化学计量内稳态假说和最小限制因子定律，推导提出基于叶片氮、磷重吸收效率比值指示氮、磷限制的理论框架，进一步建立全球陆地植物叶片氮、磷重吸收效率数据库和全球养分添加实验数据库，并在上述框架基础上量化评估了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间特征，完成了全球陆地生态系统氮、磷限制的高分辨率空间制图。 该研究发现，全球自然陆地生态系统（农田、城市和冰川除外）有18%的区域受到较强的氮限制，而43%的区域受到较强的磷限制，其他39%的区域则受氮、磷共同限制或氮、磷任一元素的微弱限制。总体而言，氮限制在在苔原、北方针叶林、温带针叶林、山地草原及灌丛较为普遍，磷限制在热带及亚热带森林、温带阔叶林、沙漠、地中海植被、以及热带、亚热带和温带草原、稀树草原和灌丛较为常见。相关结果增进了对全球陆地生态系统氮、磷限制格局的量化认识，为地球系统模式氮、磷限制的模拟提供了基准数据，有望更好地预测气候变暖和CO2浓度上升情景下陆地碳汇的变化。该论文自2月10日在线发表后，已多次被科学媒体网站报道，包括SciGlow、myScience、Science Edition、Phys.org、Technology.org、News Wise、Mirage News、CO2 Coalition等。 杜恩在副教授为论文第一作者和第一通讯作者，斯坦福大学Rob Jackson教授为论文共同通讯作者，其他合作者来自美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室、瑞典隆德大学、荷兰乌特勒支大学、中科院植物所等研究机构。该研究受到国家自然科学基金（41877328, 41630750 & 31400381）、霍英东青年教师基金（161015）、地表过程与资源生态国家重点实验室项目（2017-ZY-07）资助。

系统的主要功能包括（参见图1）： （1） 数据、视频实时数据采集和无线传输； （2） 基于上位机的远程控制和数据显示、追溯及分析等； （3） 基于手机客户端的移动APP线上线下销售； （4） 基于WiFi的手持终端定位、导航和跟踪； （5） 信息融合和专家决策支持系统； 应用领域包括：温室环境智能控制、智能家居、农田生产（四情）监测、旅游景区的人流量统计及大数据分析、大型商场智能监控、地下停车场定位等。 项目特色：和有机农业的行业领导者紧密结合，解决现有农业物联网系统中有线系统中的布线复杂、成本高且功能单一的难题；在TCP和UDP协议下都可实现毫秒级延时的实时控制；集数据采集、传输、远程控制及终端定位、导航和监控于一体；系统可完成基于手机APP和上位机软件的多种控制方式；只要满足有WiFi，Internet，移动网络其中的任意一个即可进行远程控制。 先进性：国内首个集数据采集传输、视频监控、终端导航、定位与跟踪与一体的农业信息化平台，利用手机APP实现对农作物的线下生产、线上销售、长势跟踪等一体的多功能农业信息化智能平台； 技术指标：电源输入（DC 2.0～3.6V）；控制延时<30ms；误码率< ;无线节点续传距离>=150m；无线AP覆盖范围>30X30 ;定位精度<1.5m；可用信道数15个；支持点对点、点对多点、对等和Mesh网络 能为产业解决的关键问题： 可解决传统农业中的粗放式种植、经验型种植及人工参与度高等问题，在降低农业生产成本的同时，提高农业生产、销售、追溯等环节的智能化水平。基于WiFi获取的现场后台大数据挖掘将解决现代农业的专家知识匮乏问题，形成可信度高的知识库指导农业生产。 实施后取得的效果： 推动当地农业智能化水平进步，提高农业生产效率、减少农业生产成本，促进规模化种植、最终形成行业标准。

氮和磷是植物生长所必需的两种最为重要的养分元素，在气候变化和CO2浓度上升的背景下，氮、磷养分的供给不足限制了陆地植物的生长及其对大气CO2的吸收能力，成为制约未来陆地碳汇的重要因素。然而，全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局仍是一个尚未解决的重要科学问题。地理科学学部杜恩在副教授与斯坦福大学Rob Jackson教授团队合作，提出了氮、磷限制评估的理论框架并量化分析了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局及其关键影响因素，相关结果近日发表在Nature Geoscience。 该研究根据化学计量内稳态假说和最小限制因子定律，推导提出基于叶片氮、磷重吸收效率比值指示氮、磷限制的理论框架，进一步建立全球陆地植物叶片氮、磷重吸收效率数据库和全球养分添加实验数据库，并在上述框架基础上量化评估了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间特征，完成了全球陆地生态系统氮、磷限制的高分辨率空间制图。 该研究发现，全球自然陆地生态系统（农田、城市和冰川除外）有18%的区域受到较强的氮限制，而43%的区域受到较强的磷限制，其他39%的区域则受氮、磷共同限制或氮、磷任一元素的微弱限制。总体而言，氮限制在在苔原、北方针叶林、温带针叶林、山地草原及灌丛较为普遍，磷限制在热带及亚热带森林、温带阔叶林、沙漠、地中海植被、以及热带、亚热带和温带草原、稀树草原和灌丛较为常见。相关结果增进了对全球陆地生态系统氮、磷限制格局的量化认识，为地球系统模式氮、磷限制的模拟提供了基准数据，有望更好地预测气候变暖和CO2浓度上升情景下陆地碳汇的变化。该论文自2月10日在线发表后，已多次被科学媒体网站报道，包括SciGlow、myScience、Science Edition、Phys.org、Technology.org、News Wise、Mirage News、CO2 Coalition等。 杜恩在副教授为论文第一作者和第一通讯作者，斯坦福大学Rob Jackson教授为论文共同通讯作者，其他合作者来自美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室、瑞典隆德大学、荷兰乌特勒支大学、中科院植物所等研究机构。该研究受到国家自然科学基金（41877328, 41630750 & 31400381）、霍英东青年教师基金（161015）、地表过程与资源生态国家重点实验室项目（2017-ZY-07）资助。

动物门类在前寒武纪至寒武纪过渡时期(约5.6-5.2亿年前)首次在地球上大量出现，这一重大生命演化事件被称为寒武纪大爆发：在不到地球历史1%的时间里，诞生了绝大多数动物门类。早在达尔文时代，科学家们就已经认识到动物门类在寒武纪突然出现的现象，1948年P.E. Cloud将之定性为爆发式演化事件，直至今天，寒武纪大爆发仍然是自然科学领域的前沿课题。2015年，英国经济学人杂志发表重大科学难题系列文章，将寒武纪大爆发列为6大自然科学难题之一。为什么动物门类在这个时候大规模爆发式出现？寒武纪大爆发的原因到底是什么？围绕这个问题，过去主要做了两方面工作：一方面古生物学家发现化石，研究寒武纪大爆发时期动物门类的多样性，揭示它们之间的演化关系；另一方面，古环境科学家，主要利用地球化学手段研究海洋氧化还原条件的变化，探讨寒武纪大爆发的原因。 然而，海洋生态系统是由生物和环境构成的统一整体，具有复杂的物质和能量流动途径。在这个统一整体中，生物之间、生物与环境之间相互影响、相互制约，并在一定时期内处于相对稳定的动态平衡状态。以往主要关注生态系统内的消费者动物门类起源演化和环境变化（氧）两个方面，没有将生物与环境作为统一整体来研究生态系统的演化。生态系统内的生产者和分解者的构成、物质循环等研究还未开展。环境变化研究不够全面，对氧之外的其它环境因素研究不够充分。可见，目前对寒武纪大爆发的研究存在严重的局限性。要解决这一重大科学问题，需要考虑生态系统的整体演化，组建涵盖古生物学、地层学、地质微生物学、地球化学和沉积学等多学科人才团队，开展全面系统的研究，揭示寒武纪大爆发时期生态系统的时空变化规律。 科学目标 以寒武纪大爆发时期（埃迪卡拉纪晚期至寒武纪早期）不同沉积相区、环境、生物演化阶段的代表性生物群和岩性段为研究对象，以生物化石带为时间标尺，揭示生态系统的结构、环境演化特征和生物地球化学过程，探讨寒武纪大爆发时期生态系统在时间和空间上的差异性，重建演化过程。

本发明公开了一种果园生态环境无线传感器网络监测系统。由八个生态环境信息传感器节点、三个移动节点和汇聚节点组成。在果园将八个生态环境信息传感器节点分别固定于一定间隔的果树上,并将空气温湿度、光照传感器固定在相同的果树上,将土壤温度、水分传感器埋到土壤中。本发明将环境参数传感测量、无线传输、网络通讯等技术集成一体,有效地解决了果园生态环境信息的自动采集和传输问题。大气和土壤信息传感器节点均匀分布在果园待测区域内,分别监测所在位置的大气和土壤参数,并通过各自的无线通讯模块联成信息传输网络,在无线路由信号盲点处增设移动节点,维持通信路由的连通性和可靠性,并最终将数据传输到汇聚节点。