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冬小麦籽粒品质评价及其对气象因子的响应研究 总被引:2,自引:1,他引:1
选用南北方冬麦区主要推广品种作试验材料,通过田间分期播种试验方法,采用方差分析、主成分分析对冬小麦籽粒性状和内在品质进行分析评价,利用线性相关、二次曲线相关和逐步回归等方法,选择影响显著的气象因子绘制品质响应曲线,构建冬小麦品质预测模型。结果表明:各供试小麦品种均属中蛋白品种,其主要品质性状中,淀粉含量最高且变异程度最小,蛋白质含量次高变异程度居中,脂肪含量最低但变异程度最大;蛋白质、脂肪和产量区域差异显著,各品质含量地域分布总体呈北方较南方高而稳定的特点;蛋白质组分氨基酸品质可由3个主成分解释,一般非必需氨基酸谷氨酸含量最高,必需氨基酸蛋氨酸含量最低,北方麦区氨基酸品质优于南方麦区,表明北方气温日较差大更利于提高氨基酸含量;脂肪组分脂肪酸品质可由4个主成分解释,一般不饱和脂肪酸亚油酸含量最高,饱和脂肪酸十五碳一烯酸含量最低。温湿条件是影响冬小麦籽粒品质的主要气象因子,可通过调整开花-成熟期气温日较差和降低土壤湿度的方式提高蛋白质或氨基酸品质,通过调节开花-成熟期最低气温和土壤湿度的方式提高脂肪或脂肪酸品质。 相似文献
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43.
[目的] 研究土壤有机碳(SOC)在小型丘陵山地集水区的分异规律及其影响因素,为土壤资源的可持续利用以及保护南水北调水源地提供科学依据。[方法] 基于数字高程、Landsat 8 OLI影像和2016—2018年实测土壤有机碳等数据,运用相关分析、主成分分析法等研究湖北省十堰市犟河流域表层土壤有机碳含量的时空变化,厘清其影响因子和主导因素。[结果] 犟河流域SOC含量整体呈条带状分布的格局,由东北向西南逐渐增加,呈中等强度变异。夏秋两季SOC处于流失状态,而冬季SOC含量明显增加。不同质地SOC的平均含量:石灰性冲积土 > 简育高活性淋溶土 > 不饱和雏形土。不同覆盖下SOC平均含量:农田 > 园地 > 混交林 > 针叶林 > 灌木。土壤SOC含量呈现随地表曲率绝对值增大而增大,随比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)增加而增加的趋势。[结论] 地形因子(地表曲率)是影响犟河流域土壤有机碳的主导因子,植被因子(NDVI和RVI)是次要因子。改变局部小地貌、增加林种、改善水肥管理等措施均可以提高流域土壤有机碳含量。 相似文献
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为了改善山地核桃园土壤的理化性状,创造适宜根系生长的环境条件,促进根系健壮生长,以充分发挥肥、水在核桃树增产中的作用。该文总结山地核桃园的水土保持措施,以供参考。 相似文献
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基于2015—2018年徐州地区太阳辐照度观测资料和常规的气象观测资料,分析了地面逐时太阳辐照度的变化特征,建立了分月地面逐时太阳辐照度预报气候学模型,并利用2019年气象数据对模型进行检验。结果表明:徐州地区地面逐时太阳辐照度在0~560 W/m~2之间,年地面辐照度均值为299.4 W/m~2,最大值出现在夏季12:00,为613.5 W/m~2。地面太阳辐照度与天文辐射、日照时数呈显著正相关,与湿度呈显著负相关。模型拟合值与实测值之间均呈现很好的相关性,模型适用于各月,但在夏季,特别是6—8月,平均绝对误差■和均方误差S_e稍大。模型对10:00—15:00的模拟效果优于其他时刻。 相似文献
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针对淮河流域小麦生产现状以及旱涝评估技术要求,运用WCSODS(小麦栽培模拟优化决策系统),利用淮河流域4个冬麦区(东北丘陵冬麦区、北部平原冬麦区、中部平原冬麦区和西部及沿淮冬麦区)21个样点的1998~2007年的小麦生育期观测资料及同期气候资料和土壤资料,调试确定了本地化的小麦生育期参数,并以4个冬麦区不同年份和不同品种的大田试验资料对WCSODS的小麦生育期模型进行了验证。模拟值与观测值比较显示,小麦播种~抽穗期、出苗~抽穗期和播种~成熟期3个生育阶段天数的模拟精度较高、预测效果较好,3个发育阶段的标准根均方差(NRMSE)、绝对平均误差(MAE)和一致性系数(IoA)分别为:0.019、2.860、0.999;0.025、3.246、0.999;0.014、2.632、0.999。对WCSODS中小麦出苗期模型进行土壤湿度影响订正与改进,小麦播种至出苗天数亦取得较好的模拟效果。 相似文献
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浙江省于1976年开始种植杂交水稻,以后面积逐渐扩大,目前一直稳定在60万hm2左右,1976至2000年全省累计增产粮食105亿kg,在一定程度上缓解了浙江省人多地少对粮食的压力。浙江省于1976年开始种植杂交水稻,以后面积逐渐扩大,目前一直稳定在60万hm2左右,1976至2000年全省累计增产粮食105亿kg,在一定程度上缓解了浙江省人多地少对粮食的压力。但是,在杂交稻米质上,不仅不能与国外优质米相竞争,而且与省内优质常规稻的品质相比也相对较差,随着人民生活水平的不断提高,城乡居民对稻米品质要求越… 相似文献
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50.
Rim2因子超级家族的分布及分子指纹技术
在水稻品种鉴定中的应用* 总被引:3,自引:0,他引:3
通过GenBank中230Mb水稻序列的对比分析,新鉴定的水稻Rim2因子家族编码亚组和假基因亚组不均匀地分布于12条染色体上,以着丝点区域分布频率为最高。由基因内缺失和插入使得Rim2因子序列多变,结合其众多的拷贝数尝试将其开发为一新的分子指纹。以水稻(Oryzasativassp.indica)品种R963及其育种亲缘材料为测试样本,尽管材料间可能存在极其相近的遗传背景,利用Rim2因子设计的5个引物,还是检测出材料间DNA水平的差异。采用同样引物,对2份杂交籼稻(O.sativassp.indica)和1份杂交粳稻(O.sativassp.japonica)组合及相应亲本的PCR检测,获得所有材料的特异指纹。Rim2因子可作为水稻品种鉴别的分子指纹,也可应用于杂交稻纯度的快速鉴定。 相似文献