氮素用量对设施韭菜气体交换及叶绿素荧光参数的影响

【目的】研究不同氮素用量对设施韭菜气体交换及叶绿素荧光参数的影响。【方法】以1年生韭菜作为材料,通过U₁(CK,0)、U₂9.2 kg/(667m²·y)、U₃18.4 kg/(667m²·y)、U₄27.6 kg/(667m²·y)、U₅36.8 kg/(667m²·y)、U₆46.0 kg/(667m²·y)、U₇55.2 kg/(667m²·y)、U₈64.4 kg/(667m²·y)8个处理,测定气体交换参数(净光合速率、胞间CO₂浓度、蒸腾速率、气孔导度)、叶绿素荧光动力学参数(光下稳态荧光、电子传递速率、光适应下PSII反应中心激发能捕获效率、CO₂同化的量子效率、非光化学淬灭系数和光化学淬灭系数)。【结果】韭菜叶片气体交换及叶绿素荧光动力学参数均随着氮素浓度的增加均表现出先增加后减少的趋势,光合参数的最施氮素用量为13.40~33.73 kg/(667m²·y),叶绿素荧光参数的最施氮素用量在27.72~40.76 kg/(667m²·y)。【结论】综合光合参数与叶绿素荧光参数,宁夏地区设施韭菜氮素用量为27.72~33.73 kg/(667m²·y)(即尿素施用量为60.25~73.33 kg/(667m²·y)。     

香蕉枯萎病菌分子检测研究进展

香蕉枯萎病是全世界香蕉产业共同面临的毁灭性病害,但目前生产上仍缺乏适宜的抗病品种和有效的治疗措施。因此,借助快速准确的枯萎病菌检测技术及时明确病原菌以控制该病的传播和蔓延显得尤为重要。本文回顾了近年来国内外香蕉枯萎病菌分子检测技术的发展历程,归纳和总结了DNA指纹图谱、普通PCR、多重PCR、荧光定量PCR及等温扩增技术在该病菌检测中的研究进展,分析了不同检测技术的优缺点,并指出可能存在的问题和研究发展方向,为该病的分子检测技术优化和防控策略制定提供参考。     

基于光声光谱和TCA迁移学习的稻种活力检测

种子活力是决定水稻产量的最重要因素之一，但目前水稻种子活力的近红外和高光谱等无损检测方法易受种子表皮颜色影响，且所建模型难以适应新品种。该研究提出基于光声光谱技术的稻种活力无损检测方法并结合迁移学习进行新品种稻种活力检测。首先，对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳、新两优等具有区域代表性的典型6种水稻品种，进行高温高湿人工老化处理，得到0~7 d老化时间的水稻种子；再通过调制频率获得8种不同深度的光声光谱信息，用主成分分析、竞争性自适应重加权算法对光谱降维得到特征光谱后，对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳分别建立偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BP）、广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）、支持向量回归模型（Support Vector Regression，SVR）、深度卷积神经网络（Convolutional Netural Network，CNN）的稻种活力预测模型，并选择最优调制频率；最后，通过迁移学习将建立的模型迁移到新两优稻种进行活力预测。结果表明，光声光谱最佳扫描频率为300 Hz，CNN预测模型精度较高，相关系数和均方根误差分别优于0.990 9、低于0.967 5；且经过迁移学习，仅需通过对源域数据的训练，即可直接对新品种稻种的活力进行精确预测；通过TCA迁移学习后，新两优稻种活力预测的相关系数从0.718 5提高到0.990 3。研究表明，采用光声光谱深度扫描技术对不同种类稻种的活力进行高精度检测是可行的，且经过迁移学习，仅需80粒新品种稻种信息即可实现稻种活力的精确预测。     

无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息

定株管理是未来果园精准生产管理的趋势，果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据（Light Detection and Ranging，LiDAR）检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径，并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响。该方法主要包括使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型（Canopy Height Model，CHM）；使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法（Marked-Controlled Watered Segmentation，MCWS）对果树进行单木树冠检测与提取，通过与参考数据的比较，评估了该方法的精度，并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明，该方法有效地实现果树单木树冠检测与信息提取，代表果树检测精度的F1得分为94.86%，树冠轮廓提取准确率为86.39%，树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%，树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%，树冠面积和直径不同程度地被高估。此外，冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高，可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓，从而准确提取果树单木树冠信息。     

蔬菜农药残留检测中基质效应影响因素分析

为了提高农药检测的准确率,试验选择气相色谱(7890A、1310)与气相串联质谱(GCMS-MS)3种不同仪器,结球白菜、结球甘蓝、黄瓜、辣椒4种蔬菜样品及其基质标准溶液和正己烷溶剂标准溶液,对4种不同蔬菜中分别添加腐霉利、甲氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯4种农药并进行回收校正,比较不同的校正溶液、不同仪器以及不同的样品类型对蔬菜农药残留检测中的基质效应的影响。结果显示:按不同基质标准溶液和溶剂标准溶液校正的检测结果分类,不同蔬菜、不同的标准校正溶液对于农药残留检测中的基质效应表现出多样性和复杂性的特点。但采用与本底一致的基质标准溶液校正样品可有效消除基质效应。按不同仪器检测结果分类,气相色谱(7890A、1310)与气相串联质谱(GC-MS-MS)基质效应的影响存在一定的差异,GC-MS-MS存在较为明显的基质增强效应;而同类仪器(7890A、1310)之间基质效应的影响较小。     

60Co-γ辐射对大花紫薇叶绿素荧光特性的影响

为探究60Co-γ射线辐射处理种子对大花紫薇生长发育中光合效率的影响,以大花紫薇种子为试验材料,以不同60Co-γ射线辐射剂量(0、20、60、100、140、180 Gy)进行辐射处理,测量不同处理生长发育过程中叶绿素及光合指标的变化,研究其对紫薇光合系统的影响。结果表明:20、60 Gy处理较对照和其他处理叶绿素质量分数更高,更有利于叶片进行光合作用;60、100 Gy处理较对照和其他处理潜在光合速率和最大光合效率更好;各时期光合性能指数与综合性能指数均呈现先上升后下降的趋势,但随时间的增加整体呈现下降的趋势,60 Gy较其他处理性能指数高。由此得出,60 Gy辐射处理有利于大花紫薇光合色素的产生与积累,较好的增加电子传递效率,有利于光合系统的运转和能量的积累。     

Advances on Detection Methods for Residues of Nitrofurans in Food

Nitrofurans are broad-spectrum antibiotics which have been widely used in food animals to the prevention and treatment of gastrointestinal infections.Due to abuse of drugs by criminals,animals could produce drug-resistant strains,which reduces the role of antibiotics.Meanwhile,excessive drugs residues in food has carcinogenic,teratogenic and mutagenic effects to the human body.In this paper,the damage and the detection methods of the residues of the nitrofurans in food are surveyed.The main detection methods include high performance liquid chromatography,liquid chromatography-mass spectrometry,liquid chromatography tandem mass spectrometry,enzyme-linked immunoassay,colloidal gold immunoassay and fluorescence immunity analysis method.The research status of various detection methods are summarized and the suggestions for further research are put forward.It is expected to provide reference for future research.     

水生动物肌醇营养研究进展

肌醇是大多数水生动物保持健康、促进生长发育必需的营养素,它在细胞膜磷脂合成、神经递质传递和肝脏脂质转运等方面发挥重要作用。饲料中肌醇缺乏导致水生动物生长不良、体表充血、鳍条糜烂、体色发黑、脂肪肝等症状。本文综述了肌醇的理化性质,肌醇在水生动物营养中营养生理作用、需要量及影响因素等,同时还介绍了肌醇的来源和测定方法,并展望了肌醇在水生动物营养中进一步的研究和应用方向。     

对-羟基苯甲酸对东北山樱桃叶绿素荧光参数的影响

以东北山樱桃(Cerasus sachalinensis Kom.)实生幼苗为试材,利用Hansatch PEA,采用叶绿素荧光诱导动力学理论和JIP-test数据分析方法,研究了对-羟基苯甲酸对叶片叶绿素荧光参数的影响。结果表明:幼苗在不同浓度对-羟基苯甲酸(0.1A、1A、10A)处理下的叶片光合性能指数(PIABS)、捕获的激子将电子传递到电子传递链中QA-下游的其他电子受体的概率(Ψo)、用于电子传递的量子产额(φEo)和单位面积有活性的反应中心数目(RC/CSm)较对照均有所下降;PSⅡ最大量子效率(φPo)、单位面积有活性的反应中心数目(RC/CS0)几乎没有变化;而PSⅡ受体侧的电子受体库容量(Sm)则高于对照,且呈"上升-下降"趋势。天线色素吸收的能量(ABS/RC)在低浓度下有小幅升高,反应中心捕获的能量(TRo/RC)、用于电子传递的能量(ETo/RC)及用于热耗散的能量(DIo/RC)则无明显变化。可见,对-羟基苯甲酸对东北山樱桃叶片光合结构的不同部位产生影响,进而降低光合性能,影响光合作用。     

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测*

针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F₁为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F₁值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。