林木育种中植物单倍体育种的应用研究

在我国林业经济发展过程中,通过分析植物遗传,能进一步优化育种工作,确保植物的产量和质量。在当前林木育种工作中,单倍体育种技术非常有效,其优点是能精确控制杂交后代的性状分离,缩短整体培育周期的基础上改善林业的整体结构,促进林业的可持续健康发展。通过分析单倍体植物的产生途径,以单倍体育种的最常见方法——花药离体培养为依托,探讨林木育种中应用的有效策略,并阐述花药离体培养获取单倍体的方式方法,最终促进我国林业经济的进一步健康发展。     

饲草藜麦不同采收期饲用价值分析及对肉牛生长性能的影响

本文旨在分析藜麦不同采收期的饲用价值差异及对肉牛生长性能的影响。试验一：选择忻藜5号作为试验藜麦品种，播种后分别采集出苗期、开花期、灌浆期和成熟期的藜麦，测定各阶段和各部位的养分组成。结果：干物质含量随着藜麦生长阶段的变化逐渐升高，CP、EE的含量逐渐降低（P＜0.05），NDF和ADF的含量呈先上升后降低的趋势（P＜0.05），而钙、磷的含量则呈现先降低后上升的趋势（P＜0.05）。藜麦各生长阶段各部位的养分差异较大，在4个生长阶段中，干物质、CP、NDF和ADF在各个部位中的含量差异显著（P＜0.05），EE只在成熟期各部位中含量差异显著（P＜0.05）。藜麦出苗期的相对饲喂价值最高，其次为灌浆期、开花期和成熟期。试验二：选择年龄和体重相近的40头健康西门塔尔杂种肉牛，随机分为4组，试验1、2、3组分别用开花期、灌浆期和成熟期的藜麦替换对照组50%的玉米青贮，为期30?d。结果：试验1、2组的肉牛ADG较对照组分别提高23.8%、29.7%（P＜0.05），且均高于试验3组（P＜0.05），试验2组的肉牛ADMI显著提高7.6%（P＜0.05）。试验1、2、3组肉牛FCR较对照组分别显著降低18.7%、17.0%、7.5%（P＜0.05），其余指标未达显著水平。综上所述，藜麦各生长阶段和各部位中的养分差异较大，部分替代玉米青贮能有效提高肉牛生长性能，饲喂价值灌浆期＞开花期＞成熟期。 [关键词]藜麦|饲用价值|采收期|肉牛|生长性能     

农业农村部: 重点开展两大育种创新行动

一年一度的中央经济工作会议日前在北京召开,习近平总书记在会上发表重要讲话,深刻分析国内外经济形势,提出2021年经济工作总体要求和政策取向,部署重点任务,为开局“十四五”、开启全面建设社会主义现代化国家新征程定向领航。会议明确提出,2021年要解决好种子问题,打一场种业翻身仗。回顾党的十八大以来,在中央经济工作会议层面提到解决种子问题还是首次。     

父母本不同行距配置对昆虫授粉效率的影响

为探讨昆虫为杂交大豆授粉的行为,提高授粉效率,以大豆细胞质雄性不育系JLCMS34A和保持系JLCMS34B为材料,研究父母本3种行距配置(T1、T2、T3)对昆虫授粉行为及产量构成的影响。结果表明:行距配置T2条件下昆虫授粉效率最高,母本单株粒数最多,为45.98个(2011年),与T1、T3差异达到显著水平,T3配置授粉效率最差,单株粒数最少,为32.06个(2012年),与T1、T2差异达到极显著水平。在吉林省洮南地区适当缩小父母本行距,增加母本间行距可有效促进昆虫授粉效率,提高结实率。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

黑龙江省一 、二积温区水稻花药培养条件优化

为提高黑龙江省第一、二积温带水稻花药培养效率,促进该技术在粳稻新品种选育中的应用,以五优稻2号及黑龙江省第一、二积温区骨干亲本的F1、F2为材料,对提高花培效率的几个关键环节如取材标准、关键时期培养基配方和培养条件等进行了方法改良。结果表明:取穗以叶枕距、颖壳颜色和花药长度等多重因素为标准;适用于以五优稻2号为亲本的诱导培养基配方为进口N6+凝胶3.6g·L-1+蔗糖60g·L-1+2,4-D2mg·L~(-1);分化培养基配方为MS+KT 2mg·L~(-1)+IAA 1mg·L~(-1)+蔗糖30g·L-1+琼脂4g·L-1,同时辅以16h光照;生根培养基中加入3～6mg·L~(-1)多效唑,可以壮苗促分蘖,提高移栽成活率。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

新型果园宽幅联合仿形修剪机设计与研究

针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500～4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。     

国审旱地小麦铜麦 6 号

铜麦6号是半冬性品种,株型半紧凑,田间长势好,在旱地、盐碱地、水地均可种植。对品种选育、特征特性、产量表现、栽培管理等方面进行了总结,旨在为旱薄、抗盐碱地的小麦发展作出贡献。     

基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统研究

针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。