全 文 ：中国生态农业学报 2013年 6月 第 21卷 第 6期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, Jun. 2013, 21(6): 744−751


* 国家自然科学基金项目(60971115, 51009073, 51109102)和云南省应用基础研究面上项目(2010ZC042, 2010ZC043)资助
** 通讯作者: 杨启良(1978—), 男, 博士, 硕士生导师, 主要从事计算机在农业水土工程中的应用研究。E-mail: yangqilianglovena@163.com
刘柯楠(1986—), 男, 硕士研究生, 主要从事计算机图形图像处理与测控技术。E-mail: nan19862002@163.com
收稿日期: 2013−01−29 接受日期: 2013−04−02
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2013.00744
基于不同滴灌方式的苹果幼树根系生长的
三维可视化模拟*
刘柯楠 1 杨启良 1** 郭 浩 2 戈振扬 1 周 兵 1 刘小刚 1
(1. 昆明理工大学现代农业工程学院 昆明 650500; 2. 中国农业大学信息与电气工程学院 北京 100083)
摘 要 为研究不同滴灌方式下大田苹果幼树的根系生长行为, 提出一种用 Otsu方法对根系图像进行分割后
统计分析根系空间分布的方法 , 利用图像处理库通过 Python 语言编程实现了获取空间分布统计矩阵 , 以
Lynch 的根构型模型为结构原型, 结合功能模型建立不同滴灌方式下的大田苹果幼树根系生长行为结构−功能
模型, 最后利用 OpenAlea 对该模型进行三维可视化模拟。以大田苹果幼树为试验对象进行验证, 同时依据形
态特征的相似度以及仿真数据与实测数据的相关性两个参考指标将模拟结果与实物进行对比, 验证了所采用
算法的有效性。结果表明, Otsu算法可有效分割苹果幼树根系图像数据, 结合常规功能结构参数和空间分布统
计矩阵建立的大田苹果幼树根系结构−功能模型可科学地模拟不同滴灌方式对苹果幼树根系空间拓扑的影响,
大田苹果幼树根系结构−功能模型模拟可以可视化不同滴灌方式下的根系生长空间变化行为。可视化模拟结果
表明, 分根区交替灌溉的苹果幼树根系在根区两侧分布比较均匀, 根密度较大, 有利于提高根系对水肥的吸
收利用效率。研究结果可为分根区交替灌溉在果园的应用提供参考。
关键词 可视化模拟 滴灌 苹果树 根系生长 OpenAlea Otsu算法 结构−功能模型
中图分类号: TP391 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2013)06-0744-08
Modeling and visualization of three-dimensional young apple tree root growth
under different modes of drip irrigation
LIU Ke-Nan1, YANG Qi-Liang1, GUO Hao2, GE Zhen-Yang1, ZHOU Bing1, LIU Xiao-Gang1
(1. Faculty of Modern Agricultural Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China;
2. College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China)
Abstract Roots absorb not only nutrients and water, but also chemically signal the state of soil nutrient and propagate the signal in
soils to control physiological activities of above-ground plant organs such as stomata opening/closing, leaf blade expansion and fruit
development. Therefore establishing and maintaining a healthy root system in the ground for normal development of stem, leaf and
fruit is critical in crop production. But because most plant roots and growth environments are not visible, the spatial configuration
and distribution of plant roots are difficult to map out. Plant visualization simulation provides quick visual effect for studying plant
root growth behavior. Hence model simulation of three-dimensional plant root conformation and distribution in soils and computer
visual expression are vital for the interpretation of the absorption and utilization of water and nutrient by root. This study simulated
young apple tree root growth behavior under field conditions of different modes of drip irrigation. The study proposed the Otsu
method to statistically analyze root distribution in space after root image partitioning. By using image processing library to obtain
spatial distribution statistics matrix in Python language programming, a structure-function model was established for young apple
tree root distribution under different modes of field drip irrigation. The Lynch root structure model was used as a prototype of the
combined root structure-function model. Finally, three-dimensional visualization of young apple tree root growth was simulated by
using the OpenAlea model. Using field young apple trees for verification, the results showed that the Otsu algorithm effectively
segmented young apple tree root image data. The young apple tree root structure-functional model was established by combining
general function-structure parameters and spatial distribution statistics matrix scientifically, and the model could scientifically
第 6期 刘柯楠等: 基于不同滴灌方式的苹果幼树根系生长的三维可视化模拟 745


simulate the spatial topology of young apple tree roots under different modes of field drip irrigation. The structure-functional model
of young apple tree root was suitable for visualizing the changing behavior of root growth in space under different drip irrigation
modes in the field. The simulated visualization results suggested that the distribution of young apple tree roots was more even under
alternate irrigation of partial root zone (i.e., the two sides of the root zone). Root density was also higher under alternate irrigation,
which improved water and fertilizer uptake and use efficiency. The study provided additional theoretical reference for the application
of alternate irrigation of partial root zones in orchard fields.
Key words Visual simulation, Drip irrigation, Apple tree, Root growth, OpenAlea, Otsu algorithm, Structure-function model
(Received Jan. 29, 2013; accepted Apr. 2, 2013)
根系是植物从土壤环境中获取水分和养分的重
要器官, 根系的空间分布状况与植物对水肥的吸收
利用效率密切相关 [1], 由于大多数植物根系及其生
长环境不具备可视性, 这给研究植物根系的空间构
型及分布带来了极大困难。植物的可视化模拟能快
速为研究植物根系生长行为提供直观效果。因此 ,
通过模型模拟植物根系在土壤中的三维构型与分
布, 对解释根系对水分、养分的吸收利用具有重要
价值[2]。
分根区交替灌溉技术是近年来备受青睐的一种
节水灌溉技术, 在生产实践中亦被证明切实有效。
采用该技术可使根区两侧根系始终处于干湿反复交
替的非均一环境中, 从而对根系生长和分布产生正
面影响, 可提高作物水肥利用效率, 取得节水增效
的明显效果[3−4]。但采用分根区交替灌溉技术方式往
往会引起根系生长时空分布上的差异。因此, 研究
分根区交替灌溉方式下果树根系的生长行为对提高
根系的肥水吸收利用效率具有重要意义。周青云等[5]
为研究分根区交替灌溉方式下根系的吸水机理, 从
土壤水分动态和根系分布动态出发, 提出了二维根
系吸水模型, 在此基础上还结合土壤蒸发函数建立
了土壤水分动态模型, 能较好地模拟交替滴灌条件
下葡萄根区的土壤水分动态变化。Abrisqueta 等 [6]
为研究 4 年生桃树根系在分根区交替灌溉和调亏灌
溉方式下的动态生长行为, 利用 CI-600 根系扫描系
统等对根系进行了观测 , 并发现与常规灌溉相比 ,
在节水 50%前提下, 分根区交替灌溉和调亏灌溉方
式下的根长密度分别减小了 42%和 73%; 他们还发
现, 直径小于 0.5 mm的细根系数量占总根系数量的
比例高于 88%, 大多数根系生长在距地表面 0.55 m
以内 , 特别是在 0.40~0.55 m 范围内根长密度最
大[6]。以上研究虽对分根区交替灌溉方式下的根系生
长行为进行了研究, 但基本上只是模拟了根−土系统
的局部功能, 而忽略了根系生长的生理生态变化, 对
根系构型分布的描述也限于数值模拟, 并没有进行
三维可视化模拟。
目前, 作物模型可视化研究的发展方向之一是
将结构模型与功能模型相结合, 即建立兼备结构模
型可视性和功能模型机理性的结构−功能模型[7−8]。
就根−土系统模型研究而言 , 根系生理功能与空间
形态结构的结合是其机理性和应用性明显提升的重
要标志, 因此, 建立基于分根区交替灌溉方式的植
物根系生长三维可视化模拟是实现根−土系统模拟
的重要组成部分。为了模拟分根区灌溉方式下大田
苹果幼树的根系生长, 本文提出了一种基于图像处
理的概率意义上的苹果幼树根系空间分布方法, 再
以 Lynch 的根构型模型[9]为原型, 结合功能模型建
立分根区交替灌溉方式下的大田苹果幼树根系结构
−功能模型, 在此基础上, 采用 OpenAlea 技术[10]对
上述根系结构−功能模型进行可视化研究 , 旨在为
果园合理的水肥管理提供理论依据。
1 试验材料及参数确定
1.1 试验设计
大田苹果幼树滴灌试验于 2006 年 11 月—2007
年 8 月在西北农林科技大学旱区农业水土工程教育
部重点实验室的移动式防雨棚中进行, 以 2 年生矮
化红富士苹果幼树为材料[基砧为西府海棠(Malus
micromalus Mak), 接穗为红富士苹果(Malus pumila
Mill, “Fuji”)]。幼树行距 1.2 m, 株距 0.6 m, 设 3种
灌水模式处理(常规滴灌、交替滴灌和固定滴灌), 常
规滴灌铺设 1 条滴灌管, 紧贴幼树根基部灌水; 交
替滴灌铺设 2 条滴灌管, 距幼树基部 20 cm 处的东
西两侧各一条, 每次灌水时仅打开一侧滴灌管, 而
另一侧关闭, 轮流交替灌水; 固定滴灌铺设 1 条滴
灌管, 距幼树基部一侧 20 cm 处。各处理每次灌水
定额均为 20 mm, 灌水周期 15 d。试验中每个处理
设 3次重复, 每次重复 8棵幼树, 其他田间管理措施
均保持一致。
为了消除边界影响, 在边界处布置行距为 1 m的
保护行, 其他行距为 1.2 m, 株距为 0.4 m。滴灌毛管铺
设与幼树行方向一致, 系统首部组成包括压力表、闸
阀、水表、球阀、滴灌毛管等, 滴灌毛管采用分支控
制法, 即在每一根滴灌毛管前加装球阀, 灌水量由感
量为 0.000 1 m3的水表控制。灌水采用外径 1.6 cm的
压力补偿式滴灌管, 滴头间距 40 cm, 流量 1.3 L·h−1。
746 中国生态农业学报 2013 第 21卷



图 1 计算极向统计参数流程图
Fig. 1 Flow chart of calculation of poloidal direction statistics
parameters
1.2 苹果幼树根系结构与功能参数描述
1.2.1 根系参数测定
处理后 60 d 时取根 , 统一采用长×宽×深=60
cm×60 cm×60 cm的标准, 获取根系后用清水冲洗干
净, 自然风干后用精度为 0.01 g 的天平称质量, 然
后进行照相。用千分尺测定根茎粗, 直尺测定根长,
量角器测分根角度。
1.2.2 基于根系图像分割的空间分布统计矩阵
为了描述分根区灌溉方式下苹果幼树两侧根系
分布现象, 对试验拍摄的根系图像进行阈值分割后
发现图像直方图呈双模式分布, 符合 Otsu算法[11]的
自动阈值寻找器假设, 所以利用 Otsu 自动阈值分割
算法对根系图像进行分割二值化, 对分割获得的二
值图像利用纵向和横向像素统计, 由统计向量可以
在统计意义上定量描述根系纵向和横向分布规律 ,
图 1 为计算空间分布统计矩阵流程图, 利用 Python
语言基于 OpenCV 图像处理库完成空间分布统计矩
阵程序设计, 结果如图 2所示。
阈值运算把所有像素分成 2组 , Otsu方法通过
使 2 组像素的组内方差最小确定阈值。Otsu 算法
如下 :


图 2 交替滴灌 60 d 时苹果幼树根系图像(a)、分割后图像(b)及空间统计矩阵向量二维图(c: 纵向, d: 横向)
Fig. 2 Prototype image (a), partitioned image (b), two dimension charts of space statistics array (c: longitudinal, d: transverse)
of young apple tree roots at 60 days with alternate drip irrigation

第 6期 刘柯楠等: 基于不同滴灌方式的苹果幼树根系生长的三维可视化模拟 747


设图像包含各灰度级(0, 1, ⋯, L−1), 灰度值
为 i 的像素点数为 N i , 图像总的像素点数为
N=N0+Nl+⋯+NL−1。灰度值为 i的点的概率为 Pi:

i
i
N
P
N
=

(1)
门限 t 将整幅图像分为前景 c1和背景 c2 2 类,
则类间方差 2bσ 是 t的函数。

2 2
1 2 1 2( ) ( )b t a aσ μ μ= − (2)
式中, aj为类 cj的面积与图像总面积之比, 1
0
t
i
i
a P
=
= ∑ ,
2 11a a= − ; μj 为 类 cj 的 均 值 , 1 1
0
/ ,
t
i
i
iP aμ
=
=∑
1
2 2
1
/
L
i
i t
iP aμ −
= +
= ∑ 。该算法选择最佳门限 t) , 使类间方差
最大, 即:

2 2( ) Max{ ( )}b bt tσ σ=) (3)
令 21 μμμ −=Δ , 则由式(2)和式(3)有:

2 2
1 2( ) Max{ ( ) ( ) ( )}b t a t a t tσ μ= Δ) (4)
由式(4)得到 t)后, 就可利用式(5)来对图像进行
二值化:

0
1
( , )
( , )
( , )
C f x y T
g x y
C f x y T
>⎧⎪= ⎨⎪⎩ ≤
(5)
式中, T为 t) , g(x, y)为像素值, 一般 C0和 C1取 0和
255, x、y代表原图的像素坐标, f(x, y)代表该点灰度
值, 若取 C0=0黑, C1=255白, 图像即为二值图像。
最后计算空间分布统计矩阵[Sx, Sy], 设二值化
后图像 I, 设 C0为前景根系, 则有序列:

Max( )
0Max( )
1
Max( , )1
0
1, 1
[ ( , ) ]
( )
[ ( , ) ]
y
x
x
I
I
j
x II Iyi
ii j
g i j C
S i
g ii j C
=
=
= =
=
=
=
∑
∑
(6)

Max( )
0Max( )
1
Max( , )
1
0
1, 1
[ ( , ) ]
( )
[ ( , ) ]
x
y
x
I
I
i
y I IIy
j
i jj
g i j C
S j
g i jj C
=
=
= =
=
=
=
∑
∑
(7)
式(6)、(7)中, Max( )kI 表示 k 维的上边界值, 分母
Max( , )
0
1, 1
[ ( , ) ]
xII Iy
ii j
g ii j C
= =
=∑ 为总的根系像素个数, g(i, j)表
示像素值, i、j、ii、jj表示像素点的图像位置变量。
式(6)为横向统计参数, 描述根系两侧分布; 式(7)为
纵向统计参数, 描述根系在土壤中深度方向上的分
布; [Sx, Sy]则可描述空间分布。
2 果树根系结构−功能模型模拟
2.1 结构−功能模型原理
根系生长过程是指形态结构和生理特性两方面
的变化。形态结构是从几何角度描述植物的外观特
征, 其研究内容主要是植物生长过程中发生的拓扑
结构演变和几何形态变化的规律; 而生理生态特性
则是在形态结构的基础上对植物生长规则的提取 ,
可动态反映根系在各发育阶段的生长状况。Lynch
等[9]的 SimRoot 模型是典型的根构型模型, 本文提
交的苹果幼树根系结构模型以 SimRoot 为蓝本, 再
结合功能模型, 可模拟根系几何形态、拓扑结构与
生理生态特性的动态变化。
2.2 根系结构−功能模型的建立
为了将植物形态模型与生理生态模型通过信息
反馈机制进行有机结合, 以 SimRoot 为基础的根系
结构模型和根系功能模型组成了结构−功能模型 ,
如图 3 所示。本研究中对外界土壤环境因素只考虑
部分根区灌溉引起的土壤水分分布不同改变根系拓
扑几何的能力。苹果幼树根系结构−功能模型框架中
把结构模型和功能模型联系在一起属交互信息, 在
模拟过程中, 结构模型中的拓扑几何变化都是由功
能模型中拓扑几何驱动能力决定的; 同样, 当拓扑
几何发生变化后, 也对功能模型起反馈作用, 如此
互相作用直到模拟生长过程结束。
OpenAlea 主要是为研究植物开发的, 特别是在
不同尺度上对植物构型建模和模拟, 包括对模型的
表示、分析和模拟植物生长过程和功能过程, 因其
开放性、跨平台性和易用性, 本研究选取其为苹果
幼树根系结构−功能模型的表示和模拟的开发平台。
以上描述过程可类似 Open-L系统[12]表达为:
, , , , , ,t g fs p p f fG E E E T G P S=< > (8)
式中: G表示一个有序的七元组; Et和 Eg为根系构型
的驱动力函数集合; Tp和 Gp为根构型的几何拓扑生
长过程函数集合; Pf 完成对根构型的不确定性描述
函数集合; Sf是表面积、体积等结构功能性参数统计
函数集合; Efs为交互信息函数, 作用于 Et、Eg和 Tp、
Gp、Pf 之间以达到功能结构的信息回馈的需要。式
(8)组成的函数集合系统完成了与 Open-L 相似的结
构−功能模型建立。

( , , )
( , , )
( , )
( , )
t t fs
g g fs
f f t g
p p f fs
E f N E E
E f N E E
P f E E
T f P E
=
=
=
=

748 中国生态农业学报 2013 第 21卷



( , )
( , )
p p f fs
f f p p
G f P E
S f T G
=
=


(9)
式 (9)描述了 G 中七元组之间的相互关系 , 其中
N表示植物本身遗传因素作用集合, E表示环境作用
集合。在本研究中, 常规结构功能参数是通过 N、E
作用的结果。因此, 直接通过 Efs传递给结构模型对



图 3 果树根系结构−功能模型框图
Fig. 3 Chart of structure-function model of fruit tree root system



图 4 苹果幼树根系结构−功能模型模拟框图
Fig. 4 Imitated chart of structure-function model young apple tree root system
第 6期 刘柯楠等: 基于不同滴灌方式的苹果幼树根系生长的三维可视化模拟 749


应的函数集 Tp和 Gp, 同样空间统计结构参数序列 S
通过 Efs传递给结构模型对应的函数集 Pf, 如此在结
构−功能模型中便可对观察现象进行科学地可视化
模拟。
2.3 三维可视化模拟
为了对苹果幼树根系结构−功能模型进行可视
化和数值模拟, 基于 OpenAlea通过交互信息对模型
进行了可视化模拟, 图 4为苹果幼树根系结构−功能
模型模拟框图。为了将 SimRoot 中的根构型表示方
式转化为 OpenAlea 中根构型表示方式, 进而可视
化 , 需要将扩展树数据结构转化为多尺度树图
(multiscale tree graph, MTG)。在扩展树中根系拓扑
是通过节点的父子关系和分叉角度 α、β 来表征的,
而具体每个分支的几何是用双向链表存储根段坐标
点和上下半径完成的。
在格式化为 OpenAlea中 MTG格式之前的过程
需编程自行完成 , 之后直到三维可视化都由
OpenAlea 提供的模块完成, 这样就可以对结构−功
能模型中所隐含的结构功能变化规律完整可视化表
现。图 5 为模拟的 3 种滴灌方式下苹果幼树根系图
像。由图 5可见, 与常规滴灌和固定滴灌相比, 分根
区交替灌溉方式下的苹果幼树根系在根区两侧分布
比较均匀, 根密度较大, 这一结果与梁宗锁等 [13]的
研究一致。图 5还显示, 模拟结果形体逼真, 可再现
3 种滴灌方式下苹果幼树根系生长状况, 与实际情
况基本一致。
为了验证模拟的精准度及所采用算法的有效性,
可以按照以下两个方面作为参考指标:
(1)模拟的三维实体模型与实际的苹果幼树根系
在形态特征上是否相似。在试验中通过与实物的对
比(如图 5所示)可以得出, 仿真模型与实际苹果幼树
根系的形态特征非常相似。
(2)模拟的三维实体模型的构型参数是否与实际
苹果幼树地下根系构型参数有较大相关性。试验中,
在相同模拟参数下用建立的仿真系统对苹果幼树根
系进行 10次仿真, 对仿真计算出的模型构型参数数
据求其均值。有必要提出的是, 在实际测量中, 由于
苹果幼树根系除主根外的次级侧根异常发达, 利用
普通的试验测量方法来获取其长度、表面积和体积
非常困难, 所以, 试验中采用了对其主根和一级侧
根进行实际测量计算, 对更次级侧根相关数据的获
取采用统计与估算的方法进行, 并对最终获取的数
据求其均值。将实测获得的数据与模拟获得的根
系根长指数、表面积指数以及体积指数值进行对
比。图 6为交替滴灌、常规滴灌和固定滴灌方式下
同一棵苹果幼树根系仿真模型在不同生长时间下
的几何参量分布指数。利用统计分析软件 SPSS
12.0 对实测数据和仿真数据进行相关性分析, 结果
显示, 两者间的相关系数较高, 均在 0.85以上。表
明仿真具有一定精度, 同时也验证了所采用算法的
有效性。
3 结果与讨论
为了获取空间统计分布矩阵, 利用 Python 语言
通过图像处理库实现Otsu图像分割算法和对空间分
布矩阵的计算, 由于根系图像有明显的双模式分布
特征, 利用 Otsu 图像分割算法能较好地分割此类根
系图像[11], 基于图像处理的概率意义上测度果树根
系空间分布方法是一种细分的连续方法, 比传统的
根系分层表示更能真实、科学地反映根的空间密度。
由图 2c、图 2d 可以看出根系在空间上的投影分布,
在概率意义上反映了根系结构空间的分布。通过图



a. 交替滴灌 Alternate drip irrigation b. 固定滴灌 Fixed drip irrigation c. 常规滴灌 Conventional drip irrigation

图 5 3 种滴灌方式下苹果幼树根系模拟图
Fig. 5 Simulated images of young apple tree root system under three drip irrigation patterns

750 中国生态农业学报 2013 第 21卷



图 6 3 种滴灌模式下苹果幼树根系的长度分布指数(a)、面积分布指数(b)和体积分布指数(c)
Fig. 6 Length distribution index (a), area distribution index (b) and volume distribution index (c)
of young apple tree roots under three drip irrigation patterns
ADI: 交替滴灌 alternate drip irrigation; FDI: 固定滴灌 fixed drip irrigation; CDI: 常规滴灌 conventional drip irrigation.

2c(纵向统计序列图)可看出大多数根系生长在距地
表面 1 m以内, 特别是在 0.40~0.90 m范围内根长密
度最大[6]。以 Lynch 的根构型模型为结构原型结合
功能模型建立不同滴灌方式下的大田苹果幼树根系
结构−功能模型, 基于开放的 OpenAlea 平台, 利用
Python 语言和可视化模块编程开发完成了基于分根
区交替灌溉的苹果幼树根系三维可视化模拟(图 5)。
4 结论
本文首先提出一种对根系图像分割后统计分析
根系空间分布处理的描述方法, 并基于图像处理库
用 Python语言通过Otsu算法编程对空间分布统计矩
阵进行计算, 其次结合 SimRoot 构型模型与功能模
型建立基于不同滴灌方式的大田苹果幼树根系结构
−功能模型, 最后基于开放的 OpenAlea 平台, 利用
Python 语言和可视化模块编程开发完成对苹果幼树
根系三维可视化模拟。以不同滴灌方式下大田苹果
幼树为对象验证, 同时依据形态特征的相似度以及
仿真数据与实测数据的相关性这两个参考指标将模
拟仿真结果与实物进行对比, 验证了所采用算法的
有效性, 且仿真数据与实测数据间的相关系数较高,
均在 0.85 以上。结果表明, Otsu 算法对于二模式分
布的根系图像有较好的分割效果, 利用提出的空间
分布统计矩阵作为构型模型概率过程的参数, 能更
科学地模拟部分根区灌溉对苹果幼树根构型的拓扑
影响规律, 结合 SimRoot 构型模型与功能模型建立
的部分根区灌溉下大田苹果幼树根系结构−功能模
型, 基于 OpenAlea 实现大田果树根系结构−功能模
型模拟, 能够模拟苹果幼树在生长过程中的功能和
构型变化规律。
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农业资源研究中心“百人计划”招聘启事
中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心(以下简称中心)面向国家水安全、粮食安全、生态环境安全
的重大战略需求和农业资源与生态学前沿领域开展应用基础研究。根据中心科研布局与学科发展的需要, 现诚聘海内外
杰出人才若干名。
一、招聘研究领域
农业水文学、农业生态学、水化学与农田面源污染、土壤微生物生态学、农业灌溉工程、农业遥感与模型、作物
遗传育种、植物生理等相关领域。
二、报名条件
1. 具有中国国籍的公民或自愿放弃外国国籍来华或回国定居的专家学者, 年龄 40周岁以下, 身体健康;
2. 恪守科学道德, 学风正派、诚实守信、严谨治学、尊重他人, 具有团队合作精神, 并对所招聘的研究领域有浓厚
的研究兴趣和艰苦创业的奉献精神;
3. 具有博士学位且在相关研究领域已有连续 3年以上在海外科研工作经历, 在国外获得相应职位(或优秀的博士后
研究人员), 或在国内本学科领域已取得有影响的科研成果且获得研究员(教授)职位;
4 . 独立主持或作为主要骨干参与过课题(项目)研究的全过程并做出显著成绩;
5. 在本学科领域有较深的学术造诣, 做出过具有国际水平的研究成果, 在重要核心刊物上发表过 3 篇及以上有影
响的学术论文并被引用(第一或通讯作者), 或掌握关键技术、拥有重大发明专利等, 其研究水平足以担当我中心的学术
带头人;
6. 在国内外学术界有一定的影响, 能把握本学科领域的发展方向, 具有长远的战略构思, 能带领一支队伍在国际
科学前沿从事研究并做出具有国际水平的创新成果。
三、岗位及待遇
1. 聘为研究员(全职)、研究组组长、研究生导师;
2. 入选“百人计划”后由中国科学院提供科研经费 200万元人民币;
3. 研究中心提供每年 30万元人民币的研究组研究经费;
4. 研究中心创新领域前沿研究课题 1项, 经费 50万元人民币;
5. 依据科研工作需要提供 100平米的科研用房(待新科研大楼建成后再行改善), 以及所需的相关设施与试验用地，
并配备选聘的科研助手;
6. 基本年薪: 20万元人民币+研究生导师津贴, 绩效奖励根据工作业绩另行发放;
7. 购房补贴 90万元人民币;
8. 安家费 10万元人民币;
9. 享有中心其他良好福利待遇;
10. 协助安置配偶就业和子女就学, 随迁配偶在暂未落实工作期间, 第一年可享受引进人才配偶生活补贴 1000元/月。
四、应聘材料
1. 填写《中国科学院“百人计划”候选人推荐(自荐)表》(见 www.sjziam.cas.cn);
2. 相关证明材料复印件(已取得的重要科研成果证明、国内外任职情况证明、最高学位证书、身体健康状况证明等);
3. 发表论文目录及代表性论文 3篇(全文, 复印件);
4. 两位海内外教授级同行的推荐信函;
5. 本人认为有必要提供的其他相关材料。
五、联系方式
有意者请将本人应聘材料电子文档发至以下联络方式(邮件主题注明方式: 姓名+百人计划+研究领域或方向):
联系人: 韩一波 电话: 86-311-85871740 传真: 86-311-85815093
E-mail: ybhan@genetics.ac.cn 网址: www.sjziam.cas.cn
通讯地址: 河北省石家庄市槐中路 286号 邮编: 050022