16 个小麦新品种（系）农艺性状与高产稳产及适应性分析

为筛选出适宜黄淮麦区种植推广的高产稳产及适应性强的小麦新品种,以 2021-2022 年度国家冬小麦品种联合体试验黄淮冬麦区南片水地组区域试验的 16 个小麦品种（系）为材料,利用变异系数法、高稳系数、适应度等方法对 16 个品种（系）的农艺性状、产量、品质进行分析评价。变异系数分析表明,农艺性状中的生育期波动性最小,成穗率的波动性最大;品质性状中稳定时间波动性最大。高产稳产分析结果表明,中麦 6319 的高产稳产系数最大,新麦 77 次之,安科 2002 居第 3 位。适应度分析结果表明,新麦 9813、航麦 2088、泛麦 56 的适应性最好。经过高产、稳产与适应性综合分析,筛选出中麦 6319、安科 2002、新麦 9813、新麦 77 和泛麦 56 等 5 个品种,可为在黄淮冬麦区小麦新品种的下一步推广利用提供参考。     

江苏省粳稻品种产量构成因素及抗病性与产量的相关分析

旨在为江苏省粳稻高产抗病品种选育和大田高产栽培提供参考，本研究对2012—2021年江苏省审定的164个粳稻品种的产量构成因素及抗病性与产量进行相关分析。结果表明，产量构成因素的变异系数为穗粒数>穗数>千粒重；产量构成因素与产量的相关程度为穗粒数>千粒重>穗数；直接通径系数表现为穗粒数>千粒重>穗数，间接通径系数显示产量构成因素之间存在明显的相互制约关系，这其中穗粒数与千粒重相互制约作用尤为显著；抗病性与产量相关性分析结果显示相关程度为稻瘟病>纹枯病>条纹叶枯病>白叶枯病。根据分析结果，在江苏省粳稻的高产抗病育种与高产栽培中，应注意保持合理的穗数群体，同时注重增加穗粒数、提高千粒重，并强化对多种病害尤其是对稻瘟病的抗性。     

96份薄壳山核桃种质资源青果表型性状遗传多样性分析

为了解薄壳山核桃种质资源青果表型性状的变异特点和多样性，对96份薄壳山核桃种质资源青果的8个性状[单果质量、纵径、横径、侧径、果形指数(纵径/横径)、横侧比(横径/侧径)、青皮厚度以及鲜坚果(去除青皮)单果质量]进行了测定，对性状间的相关性和主成分进行分析，基于青果的8个性状对96份薄壳山核桃种质资源进行聚类分析。结果表明，青果8个性状的变异系数在1.945%～34.62%之间，各性状依变异系数的大小顺序为青果单果质量>鲜坚果单果质量>青皮厚度>青果纵径>青果果形指数>青果侧径>青果横径>青果横侧比。多数性状间存在显著相关性，而青皮厚度与鲜坚果单果质量相关性小。8个性状均可以作为薄壳山核桃种质资源评价和品种选育的衡量指标。96份种质聚类为4个类群，第Ⅰ类群具有青果单果质量大、鲜坚果单果质量大、果形指数大(长果形)的特征，第Ⅱ类群具有青皮厚的特征，第Ⅲ类群具有果形指数较大、青皮较薄的特征，第Ⅳ类群具有果实小、青皮薄、果形椭圆形的特征。     

不同地区的小麦新品种(系)在豫北麦区的比较试验研究

试验于2018-2019年在安阳市柏庄试验基地进行,供试品种为来自不同地区的27个小麦新品种(系),其中1个为对照品种(周麦18)。结果表明：参试小麦品种幼苗均为匍匐或半匍匐状,熟相较好,穗长8.5-11 cm。株高最高的品种为航麦802,株高最小的品种为GR18-1；分蘖力最强的品种为郑泛1号,分蘖成穗率最高的品种为苑丰13；有效穗数最多的品种为安麦23,穗粒数最多的品种为安麦26,千粒重最大的品种为安麦26,产量最高的品种分别为GR18-2、航麦818、航麦802,增产率分别为12.8%、10.8%、10.8%.。     

藏东南典型小流域土壤饱和导水率和土壤容重空间分布

选取藏东南地区的典型小流域,通过网格法在流域的阴坡和阳坡分别采集表层(0-10cm)和底层(20-30cm)环刀土样,研究土壤饱和导水率和土壤容重在流域内的空间分布。结果表明:不同土层相比,表层土壤的饱和导水率以及土壤容重均低于底层值;阴坡和阳坡相比,阳坡的平均土壤饱和导水率和土壤容重高于阴坡,且其变异程度更大;沿坡长方向,土壤饱和导水率从坡顶到坡底呈增大趋势而土壤容重呈减小趋势;土壤饱和导水率与土壤容重之间呈显著负相关(P0.05)。     

安麦1241在生产试验中的产量表现及农艺性状分析

以安麦1241为试验材料,于2016-2017年度在河南省不同地市的14个试点种植,通过对安麦1241在不同试点的产量、农艺性状进行分析,探讨安麦1241的品种潜力,进而为品种审定提供理论依据。结果表明,安麦1241在各试点的产量主要分布在7900~8900kg/hm²之间,平均产量8040.9kg/hm²,较对照品种周麦18增产3.8%,增产点率达到64.3%;安麦1241生育期适中,属于中低秆小麦品种,具有较强的分蘖力和较高的成穗率,容重分级二级品质,平均黑胚率0.5%,具有较好的商品特征,适合在黄淮麦区推广种植。     

种植密度对小麦干物质累积分配与抗倒性能的影响及其与产量形成的关系

为明确不同种植密度对不同小麦品种干物质累积和抗倒性能的影响及其与产量形成的关系，于2021—2022年以安麦1241和安麦1350为研究对象，设150 kg/hm²(D1)、225 kg/hm²(D2)、300 kg/hm²(D3)、375 kg/hm²(D4)4个种植密度，研究不同种植密度对小麦群体变化、植株形态、干物质累积分配、产量构成及茎秆机械强度、抗倒指数的影响。结果表明，随种植密度的增加，小麦株高、重心高、穗下节间长大体上呈上升趋势，成穗率、SPAD值呈下降趋势，叶面积指数(LAI)先升高后降低，种植密度为300 kg/hm²时达到最大；籽粒产量、穗粒数、千粒质量、容重随种植密度的增加而降低，有效穗数随种植密度的增加而增加，粒容量随种植密度的增加先升高后降低，安麦1241在种植密度300 kg/hm²时达到最大，安麦1350在种植密度为225 kg/hm²时达到最大；随种植密度的增加，小麦营养器官和生殖器官干物质累积量、花前...     

基于高光谱和集成学习的库尔勒香梨黑斑病潜育期诊断

黑斑病是危害库尔勒香梨的真菌病害之一。若在黑斑病症状显证之前实现早期诊断，对于防止病害蔓延、减少经济损失具有重要的意义。结合高光谱成像技术和Stacking集成学习算法，构建了香梨黑斑病早期快速诊断模型。获取了健康、潜育期、轻度发病和重度发病的黑斑病库尔勒香梨的高光谱图像，提取感兴趣区域内的平均光谱，经标准正态变量变换、一阶导数、二阶导数及组合预处理后，利用主成分分析进行数据降维。然后，以K最近邻法（KNN）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）和随机森林（RF）算法为基学习器，以LS-SVM为元学习器，构建了黑斑病病害程度的Stacking集成学习预测模型。结果表明，随着病害程度加深，光谱反射率整体呈下降趋势，且存在显著性差异，为分类模型的建立提供了理论依据。所建模型对健康和不同病害程度黑斑病库尔勒香梨的总体判别准确率为98.28%，对潜育期香梨的判别准确率为100%。与利用单一分类器建模结果相比，总体判别准确率和潜育期香梨判别准确率分别上升5.18、23.08个百分点。结果证明，Stacking集成学习具有较强的特征学习能力，将其与高光谱成像技术结合，能实现库尔勒香梨黑斑病潜育期的识别。该结果为库尔勒香梨黑斑病的早期快速诊断和发病过程的实时监测提供了一种新的方法。     

道教“天下第一洞天”景观空间的形成与演变探析

分析了王屋山作为道教“天下第一洞天”的形成及演变过程,梳理了在“天下第一洞天”由中心模式向轴线模式转变过程中,道教及相关山水文化活动的发展及相互关系。