利用表面增强拉曼光谱定量检测植物激素脱落酸

植物激素脱落酸(Abscisic Acid,ABA)在调控植物生长和发育方面具有重要作用.然而,ABA在植物组织中含量较低,迫切需要快速灵敏的检测方法.本研究建立了一种基于适配体识别和表面增强拉曼光谱(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy,SERS)检测的ABA快速、定量检测方法.AB...     

脱落酸生理功能研究进展

脱落酸(abscisic acid, ABA)是五大植物内源激素之一,ABA在逆境胁迫、植物生长、气孔调节、控制基因表达等方面有重大作用。其作用机制主要体现在促进相关基因表达、控制相关酶活性等方面。本文综述了ABA几种生理功能的研究进展,并展望了其研究和应用前景,旨在为他人研究激素提供参考。     

激素ABA在SPAC水分传输中调节作用的研究进展

植物激素ABA是干旱等胁迫条件下大量产生的一种重要的介质,在植物的生长发育、气孔开度、蒸腾抑制等诸多生理过程中起重要的调节作用,受到了很多学科的高度重视。近年来,在植物激素ABA对植物体各种生理生长和水分的调控机理方面已有大量深入细致的研究。在此基础上综述了植物激素ABA研究的一些新的理论和发展动态,就植物内源激素ABA的功能和性质以及ABA在植物体的生长发育、气孔变化、解剖特性以及水分传导中的调节作用进行了综述。提出了植物激素ABA研究中存在的问题并对今后SPAC水分传输系统中ABA研究的重点方向作了进一步展望。     

辐照对鲜食核桃发芽率与胚芽内源激素含量的影

为探讨辐照对鲜核桃的抑芽效果及胚芽内源激素与其萌发的关系,以辽河4号鲜核桃为试材,用不同剂量~(60)Co γ射线处理后,研究了常温(20±3)℃下和(0±1)℃冷藏30d后再于(27±1)℃温度下贮藏核桃的发芽率及0、0.1、1.0kGy剂量处理核桃胚芽中内源激素含量的变化规律.结果显示,两种贮藏条件下,对照样品胚芽分别在20d和12d萌发,萌发时内源激素ABA(脱落酸)含量下降,GA_3(赤霉素)、IAA(生长素)、ZR(玉米素核苷)含量及w(GA_3)/w(ABA)、w(IAA)/w(ABA)和w(ZR)/w(ABA)的比值增加,以对照样品减幅和增幅最大.表明内源激素ABA对鲜核桃胚芽萌发起抑制作用,GA_3、IAA和ZR起促进作用; 0.05kGy剂量辐照处理即可完全抑制鲜核桃胚芽的萌发.     

基于ARM9控制的二氧化碳生物反应器系统

对于全自动控制的温室大棚气肥(CO2)的补充是增产增收的一条很好的途径,但利用钢瓶装(CO2)成本很高,利用化学反应生产控制又较困难.为此,介绍了一种利用计算机控制技术结合生物反应器技术,控制简单方便的(CO2)生产方法用于全自动的温室大棚,利用河南鹤壁人元生物公司生产的生物菌肥和农业生产中废弃的各种植物秸秆开发了一套全自动的计算机控制的CO2生物反应器,成功用于大棚,大大降低了生产成本,取得了很好的经济和社会效益.     

植物对黄土分布区生物滞留系统长期除氮功能的影响北大核心

为因地制宜构建黄土分布区雨水生物滞留系统植被建设,以马蔺、萱草、八宝景天、金色麦冬和无植物对照组为研究对象构建5组生物滞留系统模拟装置,研究植物对生物滞留系统长期除氮功能的影响。结果表明,不同植物处理下系统填料中NH_(4)^(+)-N的分布差异不显著,填料中的NH_(4)^(+)-N含量随运行时间增加而减少;5种处理对NH_(4)^(+)-N平均去除率表现为:八宝景天(91.84%)>无植物(91.65%)>金色麦冬(91.30%)>萱草(90.79%)>马蔺(87.90%)。不同植物处理下系统填料中NO_(3)^(-)-N的分布与根系长度密切相关,根系越长,填料中NO_(3)^(-)-N含量越低;5种处理对NO_(3)^(-)-N平均去除率表现为:马蔺(29.92%)>八宝景天(14.88%)>萱草(7.16%)>金色麦冬(-13.9%)>无植物(-24.19%);各系统进水前填料中的NO_(3)^(-)-N含量与NO_(3)^(-)-N的出水浓度显著正相关(P<0.01,R^(2)=0.679)。与无植物相比,植物处理有利通过植物吸收和反硝化作用提高TN的去除率,降低出水TN的归趋比例。     

颗粒生物有机复混肥的圆盘造粒工艺

生物有机复混肥是根据植物根际土壤微生态学和植物营养学原理,采用现代生物发酵工程技术研制而成的一种新型微生物肥料。它是以多功能微生物活性菌(固氮菌、解磷菌、解钾菌)为核心,以优质肥料型有机质为载体,再配以少量的无机养分及微量元素,采用先进工艺加工而成的无污染、无公害,适用于发展“两高一优”农业和生产“绿色食品”的理想肥料。近年来,生物有机肥料已成为农业肥料产业的投资热点。     

先锋植物沙棘Ⅱ--克隆行为和根系特化是实现沙棘先锋作用的又一根本因素

沙棘是根源性根出条型克隆植物,它有克隆习性和克隆行为,它具有有性和无性2种繁殖方式。在田间沙棘林内,株间、片断、斑块间,存在着种群遗传上的多样性。沙棘侧根的特化结构组成了天然生物蓄水库,缓解了在干旱条件下对水分需求的矛盾。因此,作为一种双重生态型植物,解决了肥(N2)、水2个重要的生命及生态因子,是实现先锋植物功能的重要原因。     

基于轻量级残差网络的植物叶片病害识别

针对基于卷积神经网络的植物叶片病害识别方法存在网络参数众多、计算量大且复杂的问题,结合植物叶片病害特征,提出了一种基于轻量级残差网络(Scale-Down ResNet)的植物叶片病害识别方法.网络基于Residual Network(ResNet),通过缩减网络卷积核数目和轻量级残差模块(SD-BLOCK),在大幅减...     

柴油机燃用生物柴油的研究进展

生物柴油来源于动、植物等生物资源,具有较好的燃料性能和可再生性,是一种优良的发动机替代能源.为此,针对国内外生物柴油研究出现的一些新对象和新方法进行了综述,主要介绍了生物柴油含量对生物柴油-柴油混合燃料物性参数的影响规律、采用数值模拟和高速摄影研究生物柴油的喷雾特性及其影响因素、采用内窥镜高速摄影研究生物柴油的燃烧过程、生物柴油发动机尾气中颗粒物质的特性等方面的国内外研究进展,以及生物柴油的非常规排放污染物的研究情况.     

灌溉柑橘园中叶片湿润传感器校准方法研究

叶片湿润时间是植物病害模型的重要输入变量之一,它与许多叶部病原菌的侵染有关,影响病原侵染和发育速率。叶片湿润传感器可以实现对其实时、自动化监测,而由于叶片湿润时间受到环境和植物交互效应的影响,需要在灌溉环境下的柑橘园中进行校准。以生长季的柑橘为试验材料研究校准方法。叶片湿润传感器角度为30°,采用移液枪向传感器滴水和使用灌溉设施向传感器喷灌2种方法来确定传感器的干湿阈值;比较了柑橘冠层不同位置的传感器监测效果,并研究了有雨和无雨条件下对传感器监测效果的影响,最后通过神经网络模型验证阈值的合理性。结果表明：叶片湿润传感器在灌溉环境下干湿阈值为270 mV,此时传感器的监测效果最好,误差在2 h以内,通过与神经网络模型预测结果对比,证实此阈值下传感器监测效果良好;位于柑橘冠层底部位置的传感器监测准确率最高,可达0.95;传感器在无雨条件下监测效果优于有雨条件。该叶片湿润传感器校准方法可以用于灌溉柑橘园叶片湿润时间监测,符合柑橘病害预警系统的要求。     

基于拉曼光谱和自荧光光谱的柑橘黄龙病快速检测方法

为了快速检测黄龙病这一柑橘毁灭性病害,分析了柑橘黄龙病样本和健康样本的自荧光和拉曼光谱差异,建立了基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱的PLS-DA模型,进行了模型的结果比较,最后绘制了三种模型的分类器特征曲线ROC,通过曲线下面积AUC参数进一步评价了模型的性能。试验结果表明,柑橘黄龙病叶片样本和健康叶片样本的自荧光光谱和拉曼光谱存在差异信息。在785nm波长激光诱导下,柑橘叶片样本都产生了比较强的自荧光。黄龙病叶片的自荧光相对于健康样本的自荧光在小于1203cm ^-1范围更弱,而在大于1206cm ^-1范围更强,其下降的斜率（绝对值）相对健康样本更小。在典型的黄龙病样本和健康样本的拉曼光谱数据中,均可发现具有以下拉曼峰且具有一致性：920cm ^-1,1160cm ^-1,1289cm ^-1,1331cm ^-1和1529cm ^-1。黄龙病样本和健康样本相比在1257cm ^-1、1396cm ^-1、1446cm ^-1、1601 cm ^-1和1622cm ^-1具有更大的拉曼峰值强度和光谱带宽,在1006cm ^-1、1160cm ^-1、1191cm ^-1和1529cm ^-1位置谱峰强度较弱,提示黄龙病样本的类胡萝卜素含量较低。基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱三种光谱的PLS-DA模型鉴别的准确率分别为86.08%、98.17%和94.75%。进一步计算三种模型的ROC曲线下面积AUC参数分别为0.9313、0.9991和0.9875,拉曼光谱模型的AUC值最大,也表明拉曼光谱模型的鉴别效果最优。拉曼光谱分析技术可以成为探索柑橘黄龙病快速诊断鉴别的新途径。     

基于高光谱成像和Att-BiGRU-RNN的柑橘病叶分类

为实现对柑橘叶片病虫药害种类的快速精准识别,针对多种类柑橘病叶设计一种融合注意力机制(Attention mechanism)的双向门控循环单元-循环神经网络(Attention-bidirectional gate recurrent unit-recurrent nural network, Att-BiGRU-RNN)分类模型。该模型在编解码模块分别采用BiGRU和RNN结构,能够利用高光谱数据前后波段光谱信息的关联性,有效提取光谱信息的深层特征;根据不同波段光谱信息的差异性引入注意力机制动态分配权重信息,提高重要光谱特征对分类模型的贡献率,提升模型的分类准确率。获取6类柑橘叶片高光谱信息,构建实验样本集,利用Att-BiGRU-RNN、VGG16、SVM和XGBoost分别建立柑橘病叶分类模型,Att-BiGRU-RNN模型总体分类准确率(Overall accuracy, OA)平均可达98.21%,相较于其他3种模型分别提高4.71、10.95、3.89个百分点,对光谱曲线重合度高的除草剂危害和煤烟病叶片的分类准确率有显著提升。实验结果表明,深度学习方法可有效利用高光谱不同...     

基于改进Yolov5植物病害检测算法研究

苹果和番茄是日常生活非常常见的果蔬，准确地识别病害能够提升作物产量，减少经济损失。针对现有的植物病害检测方法不能准确且快速地检测植物叶片中病害区域的问题，设计一种基于改进Yolov5的深度学习方法，用于检测苹果、番茄叶片常见病害。通过数据增强和图像标注技术构建苹果、番茄叶片病害数据集，利用K means算法对初始锚框进行调整，在此基础上使用复合主干网增强Yolov5主干网对病害特征的提取能力，使用Varifocal Loss函数提高对密集感染区域的识别精度。试验结果表明：改进后的Yolov5病害检测算法mAP达到95.7%，在原来Yolov5模型基础上mAP提升1.7%，平均检测一张图像耗时0.033 s，为苹果、番茄叶片病害检测提供一种高性能的解决方案，能够以较高的准确率对植物叶片病害进行分类与定位。     

柑橘类果汁中柚皮苷的分析

柚皮苷是柑橘汁中主要的苦味物质之一,其含量高低影响果汁的色泽、口味、稳定性等.通过分光光度法分析了9种柑橘类果汁中柚皮苷的含量,研究结果表明：胡柚汁中柚皮苷含量最高,为3.018 g/L,芦柑汁中柚皮苷含量最低,为0.310 g/L.在此基础上,用数学统计的方法对9种柑橘类果汁中柚皮苷含量差异性分析表明：脐橙汁与象山橘汁,椪柑汁与蜜柚汁柚皮苷含量无差别;椪柑汁比芦柑汁高,蜜柚汁比芦柑汁高,差异显著;其余种类果汁间柚皮苷含量均有极显著差异.     

柑橘叶面病害监测颜色空间改进算法研究

柑橘叶面病害是影响柑橘产量和质量的重要因素,如何对柑橘叶面进行病害识别是后期病害检测的一个关键步骤。为了提高柑橘在各种病害环境下病斑图像识别的准确率,提出了一种针对柑橘病害监测的HSV颜色直方图空间的图像检索改进算法。此算法用颜色空间来展现柑橘病害所导致的颜色变动,根据柑橘叶面病变产生的异常颜色信息,结合传统直方图图像检索方法,对柑橘叶面图像颜色进行非均匀量化处理,且将非均匀化量化处理后的归一化颜色矩阵作为因子来进行图像检索。使用者可以经过使用这种形式来检测柑橘叶面图像,及早发现病害。与传统的方案相比,此算法在柑橘叶面病害监测方面的检索查准率和查全率均有显著提高,从而验证了本文算法的有效性。     

采用表面增强拉曼光谱技术快速检测脐橙果皮中抑霉唑残留

由于采后处理过程中脐橙保鲜剂抑霉唑易通过果皮渗进果肉中残留，不慎食用后会对人体产生危害。因此，本研究探索一种基于表面增强拉曼光谱技术（Surface-Enhanced Raman Spectroscopy，SERS）的脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测方法。首先对SERS检测条件进行优化，分别确定了最优的检测条件为反应时间2 min，金胶加入量400 μL，NaBr作为电解质溶液且加入量为25 μL。基于以上最优检测条件，以自适应迭代惩罚最小二乘法（Adaptive Iterative Reweighted Penalized Least Squares，air PLS）、air PLS+归一化、air PLS+基线校正、air PLS+一阶导数、air PLS+标准正态变量（Standard Normal Distribution，SNV）和air PLS+多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction，MSC）处理后的6组光谱数据为研究对象，分别采用这6种光谱预处理法建立支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型并对预测性能进行比较后发现，air PLS方法所建立模型的预测集相关系数（Coefficient of the Determinant for the Prediction Set，R_P）最大，预测集均方根误差（Root-Mean-Square Error of Prediction，RMSEP）最小。对光谱数据进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）特征提取，选择前7个主成分得分作为SVR预测模型的输入值。采用SVR、多元线性回归（Multiple Linear Regression，MLR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）三种建模方法分析比较其对应的预测性能，其中SVR模型的预测集R_P可高达0.9156，预测集RMSEP为4.8407 mg/kg，相对标准偏差（Relative Standard Deviation，RPD）为2.3103，表明基于SVR算法对脐橙表面抑霉唑残留的预测值越接近实测值，越能有效提高模型预测准确性。试验结果表明，利用SERS结合PCA及SVR建模，可实现对脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测。     

波谱成像技术在作物病害信息早期检测中的研究进展

阐述了波谱成像技术在作物病害信息早期检测方面的研究进展。作物病害是制约农业生产稳定发展的重要因素。实时、灵敏、可靠的作物病害检测和防治是进行科学的作物生产管理的基础。利用多光谱图像、高光谱图像、热红外图像等波谱成像技术,结合作物病理学以及化学计量学的方法,对感病植株进行早期检测,建立能准确反映作物病害的检测模型和病害程度的定量描述模型,对提高作物抗病机制的研究,科学指导作物生产具有重要的意义。     

基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法

针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重，难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题，本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法，制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范，并依据该规范进行数据获取。根据三维数字化数据的空间位置语义信息和表型参数的定义，提出了小麦植株表型参数计算方法，实现了小麦植株和器官长度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算。进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指标。其中，植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算，用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度；小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标，根据叶面向量方向变化计算得到。利用丰抗13号、西农979号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证。结果表明，在保持植株原始三维形态结构的前提下，提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高，R² 分别为0.93、0.98、0.93、0.85；叶宽和叶倾角与实测数据的R² 分别为0.75、0.73。本方法能便捷、精确地提取小麦植株和器官形态结构表型参数，为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑。