共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
中国苜蓿品种营养价值评定 总被引:21,自引:2,他引:19
从能量产量、粗蛋白质产量,可消化干物质产量和致膨胀特性等方面对已通过审定的23个我国苜蓿栽培品种的营养价值进行了综合评定。结果表明,河西苜蓿,准格尔苜蓿,陇东苜蓿,肇东苜蓿的饲用价值最好,而公衣1号和草原1号苜蓿较差。 相似文献
2.
牛角花齿蓟马为害对苜蓿株高和分枝的影响 总被引:3,自引:1,他引:2
牛角花齿蓟马是我国北方为害苜蓿的重要害虫之一,严重影响苜蓿的产量与质量,在室内研究了田间筛选出的10个不同抗性级别的苜蓿品种在牛角花齿蓟马为害后的生长发育情况,结果表明,Ta、TS、GN1、DF、Lak和G3苜蓿对牛角花齿蓟马的为害在株高增长上具有耐害性,S、DB、XJ、Sa苜蓿在株高生长方面耐害性差;在分枝方面,GN1、Ta、XJ、DF、G3苜蓿表现出较强的耐害性。综合去虫后30d各苜蓿品种的相对株高和分枝生长结果得出,Ta、GN1、DF、G3和XJ苜蓿对牛角花齿蓟马具有生产意义上的耐害性。 相似文献
3.
4.
抗气胀病苜蓿育种研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
消除反争家畜气胀病威胁,提高苜蓿草地生产力,是世界各国苜蓿育种家共同关注珠问题,用无气胀病苜蓿品种取代目前生产上使用的老品种,这是未来的必然趋势,半个世纪以来,在气胀病机理和抗气胀苜蓿育种研究领域,虽然不同学者从饲料角度对气胀病成因提出了几个重要观点和研究方法,尤其是加拿大著名苜蓿育种家B.P.Goplen博士与其合作者在抗气胀病苜蓿育种方面已取得重要进展,但至今各国都没有解决苜蓿气胀病问题。 相似文献
5.
知识获取和知识表示是构建专家系统的核心环节。在知识获取方面采用了基于“3S”(地理信息系统GIS、遥感RS、全球定位系统GPS)的半自动获取方式,这一方式结合了人工获取和自动获取的优势,提高了苜蓿Medicago spp.病害诊断的准确性。同时,应用“3S”技术把传统的关系数据库与具有空间属性的矢量数据关联起来,生成具空间属性的新知识库,增强了苜蓿病害诊断的可靠性,更加有利于苜蓿病害知识库的及时更新。在知识表示方面,则采用传统的产生式(If-Then)表示法,表示方式自然、简洁,易于广大基层农业人员所理解和接受,增强了苜蓿病害诊断专家系统实用性,有利于苜蓿病害诊断专家系统的推广应用,进而促进苜蓿产业的快速发展。 相似文献
6.
系统地总结了我国苜蓿的引种试验和方法,并将国内外对苜蓿引种方法和开发利用等方面的研究进行了较为详细的介绍,为国内外苜蓿引种的研究提供可靠的依据。 相似文献
7.
中国苜蓿产业发展战略分析 总被引:15,自引:3,他引:12
从产品功能、市场潜力、资源基础三方面阐述了苜蓿产业的必将兴起,并就其发展阶段进行了预测与展望。在此基础上,提出了在苜蓿产业建设中应当掌握的7项原则 相似文献
8.
2000年我市对肇东苜蓿、加拿大阿尔冈金苜蓿,本地北方牧草研究所自繁的肇东苜蓿在3个品种的紫花苜蓿进行了引种试验。试验表明:本地北方牧草研究所自繁的肇东苜蓿在3个紫花苜蓿中无论是出苗、长势、扎根、产量、种子成熟度,还是适应性、越冬率、抗逆性方面都占优势,可以做为筛选的优良种子用。 相似文献
9.
中国苜蓿属植物与新疆苜蓿资源的优势 总被引:3,自引:0,他引:3
作者调查了中国苜蓿属植物的种类与地理分布情况,查阅和收集大量的植物标本,并进行野外实地考察,对每个种的地理分布进行描述,并着重探讨了新疆苜蓿植物的资源优势,以期为今后苜蓿新品种培育提供种质资源方面的科学依据。 相似文献
10.
白粉病是由白粉菌侵染引起的一类真菌病害,也是最广泛流行的植物病害之一,可以危害上万种被子植物。紫花苜蓿(Medicago sativa)是最重要的豆科牧草之一,其营养价值高、适口性好、固氮能力强。近年来随着苜蓿种植密度的增加以及肥料的过度使用,使得苜蓿白粉病的发生越来越严重。基于此,本文主要介绍了苜蓿白粉病症状、致病菌、发病条件等内容,为准确识别和诊断苜蓿白粉病,了解苜蓿白粉病的发生规律并及时防治奠定基础;同时,归纳总结了白粉病对苜蓿的危害及苜蓿对白粉病的抗性机制方面的研究,发现苜蓿白粉病发生较为普遍且严重影响苜蓿的产量及品质。但目前苜蓿抗病基因克隆较少、抗病机制的研究仍然处于初级阶段、抗性种质资源缺乏。针对以上问题提出在深入了解苜蓿的白粉病抗性机制的基础上,将传统育种与现代生物技术相结合,不断挖掘抗病新基因,培育更稳定、持久的抗病新种质。本文旨在为苜蓿白粉病的深入研究提供参考。 相似文献
11.
12.
13.
苜蓿病害的准确快速识别是栽培苜蓿草地病害防治的关键。苜蓿病害鉴别对专业知识和识别工具及检测环境要求较高,传统的苜蓿病害识别往往需要采用显微观察等手段对叶片病害部位进行镜检,存在时效性差、成本高,难以实现大范围多点位的快速识别等弊端。近年来在图像识别领域的计算机视觉和深度学习得到快速发展,为苜蓿病害智能化识别提供了新途径。本研究利用13种常见苜蓿病害图像数据集,基于改进的AlexNet深度学习卷积神经网络,经过300次迭代训练,构建了苜蓿病害识别模型,并对比分析了不同图像输入分辨率的苜蓿病害识别精度。结果表明:13种苜蓿病害最优模型识别总体精度达到72%,最优图像输入尺寸为512像素×512像素;剔除识别精度过低的苜蓿病害样本图片后,褐斑病、霜霉病、炭疽病、黑茎叶斑病和小光壳叶斑病5类苜蓿病害的识别总体精度提高到92%,最优输入尺寸为1200像素×1200像素。这2种模型均能够实现对苜蓿主要病害的快速识别,研究结果可以为苜蓿病害智能检测系统的研发提供图像识别方面的技术支持。 相似文献
14.
从渗透调节、过氧化作用、低温诱导蛋白、光合作用4个方面论述了苜蓿适应低温胁迫的机理,简介了苜蓿抗寒性育种研究进展,提出了尚待进一步研究的问题。 相似文献
15.
16.
17.
18.