密度与施钾量对转基因抗虫棉产量的影响

在田间试验条件下,研究了密度与施钾量对转基因抗虫棉DPH37B产量的影响。结果表明:在一定范围内,随着密度和施钾量的增加,DPH37B皮棉产量呈上升趋势;但当密度超过37 500株/hm2、施钾量超过450 kg/hm2时,皮棉产量反而下降。试验还发现,适当的密度和施钾量能增加单株果枝数和果节数;密度和施钾量对纤维长度、衣分的影响较小,无明显规律,但对单铃重有影响。密度和施钾肥有互作现象,在密度30 000~37 500株/hm2和施钾量450 kg/hm2的水平下,DPH37B产量最高。     

氮肥用量对不同穗型小麦品种穗部结实特性的影响

[目的]深入了解不同氮素水平下小麦穗部籽粒发育变化规律,为小麦高产施肥技术提供理论依据。[方法]于2005~2006年,以大穗型小麦品种矮早8和多穗型品种周麦18为供试品种,设3个氮素水平,分别为180、2403、00 kg/hm2,研究了2种不同穗型的小麦品种籽粒结实粒数、小穗粒重、小穗单粒重在不同氮素水平下的空间分布特征。[结果]供试品种在3个不同氮肥水平下小穗粒重、结实粒数随穗位的上升均呈先升后降的趋势,中下部小穗粒重、结实粒数的增加幅度明显大于中上部与上部小穗;平均单粒重随氮肥水平的增加先增加后减少,小穗单粒重最大的穗位低于小穗粒重最大的穗位。对于大穗型品种,小穗粒重和结实粒数表现出随氮肥施用量的增加而增加的趋势,而对于多穗型品种,小穗粒重表现出随氮肥施用量的增加呈现出先增后减的趋势,小穗结实粒数的影响呈现出不明显的趋势。增施氮肥对提高大穗型品种小穗粒重、结实粒数的效应更明显。[结论]籽粒在穗部的位置决定了小麦穗部籽粒结实与物质积累的空间分布特征。这些研究结果对于量化小麦穗部籽粒产量的调控途径等具有重要的意义。     

利用贮藏蛋白电泳技术鉴定杂交油菜品种的研究

[目的]为杂交油菜品种的真实性和纯度鉴定提供理论基础和参考依据。[方法]以杂交油菜种子为试材,分别提取种子中谷蛋白和球蛋白,采用SDS-PAGE技术分析并比较杂交油菜种子中谷蛋白和球蛋白的电泳图谱差异,并进行了杂交油菜种子纯度的验证性试验。[结果]谷蛋白和球蛋白的SDS-PAGE谱带在不同油菜品种间存在差异。谷蛋白电泳图谱谱带丰富且多态性较强,特征带也较多,能有效鉴定油菜杂种与亲本间的差异。球蛋白谱带虽然多态性较好,但图谱较为模糊,从而影响到品种鉴别的准确性。纯度验证性试验中,杂交油菜种子的电泳谱带具有较好的一致性,其中3粒种子电泳的谱带较多且染色深,可能为混入的其他品种种子。[结论]谷蛋白电泳图多态性较强,图谱清晰度较高,鉴定杂交油菜品种的效果更好。     

杂交粳稻品质性状杂种优势、配合力及遗传力分析

为了解决杂交粳稻主要品质性状的选育问题,选用5个BT型不育系和40个三系粳稻恢复系,采用p×q不完全双列杂交(NCⅡ)设计,配制200个杂交组合及其亲本为试验材料,对F1品质性状的杂种优势、配合力及遗传力进行分析.结果表明:(1)除长/宽外,其余10个品质性状均有一定程度的超高亲优势,11个品质性状均有一定的正向均亲优势;(2)糙米率、精米率、整精米率、垩白粒率、垩白度、粒长和直链淀粉含量等7个品质性状的遗传以加性效应为主,粒宽、长/宽、碱消值和胶稠度等4个品质性状的遗传以非加性效应为主;(3)除了粒长和长/宽以外,其他9个品质性状受恢复系影响较大;(4)各品质性状狭义遗传力的大小顺序依次为垩白粒率＞垩白度＞整精米率＞精米率＞直链淀粉含量＞糙米率＞胶稠度＞粒长＞碱消值＞长/宽＞粒宽.     

5个杂交彩色棉产量及主要农艺性状比较研究

对5个杂交彩色棉新品种(系)的产量及主要农艺性状进行了比较研究,结果表明,在5个供试品种(系)中,淮棕杂1号生育进程快,农艺性状较好,叶面积大,吐絮期叶面积下降缓慢,干物质积累多,成铃结构合理,优质铃比例高,实产籽棉3 298.5 kg·hm-2,产量与一般白色棉相当,较棕长绒4个品种(系)增产籽棉51.7%～90.1%.     

安徽中籼稻主要产量因子结构研究

以安徽省2000—2005年的中籼稻区域试验和联合鉴定试验的424个品种(组合)为材料,对产量性状作了相关分析及主成份分析。分析结果表明:产量和每穗总粒数、每穗实粒数、结实率、千粒重均呈极显著正相关,与有效穗呈显著正相关,每穗总粒数、每穗实粒数、结实率与有效穗呈极显著负相关,千粒重与有效穗呈负相关。所以在中籼品种(组合)的高产育种中,应以选每穗总粒数、每穗实粒数为主攻目标,即要选育穗大粒多型品种,不必过于追求有效穗和千粒重。穗实粒数、产量与全生育期存在一定的正相关关系,但不显著,即生育期短的品种(组合)也可以实现高产。主成份分析也表明穗实粒数、穗总粒数是高产育种主攻的关键。并在分析基础上提出了中籼稻品种(组合)高产育种策略建议,为中籼新品种(组合)的选育提供参考。     

基于叶片反射光谱估测水稻氮营养指数

【目的】基于叶片反射光谱建立快速、无损监测水稻氮营养指数（nitrogen nutrition index,NNI）的估算模型。【方法】2018—2019年开展2个水稻品种（徽两优898和Y两优900）及5个氮肥梯度（施氮量为0、75、150、225和300 kg·hm^-2,分别记为N₀、N₁、N₂、N₃、N₄）的田间小区试验,测定关键生育期不同叶位叶片反射光谱和植株NNI,构建多种光谱指数的水稻NNI监测模型。【结果】单叶及叶位组合的敏感波段均分布在540 nm的绿光波长处,其与近红外波段构成的窄波段比值指数SR（R₉₀₀,R₅₄₀）可较好反演水稻NNI。但不同叶位叶片窄波段比值指数与水稻NNI的预测精度表现不同,顶3叶（L₃）预测精度最好（R²=0.731,RMSE =0.130,RE=11.6%）,顶2叶（L₂）次之（R²=0.707,RMSE =0.136,RE =12.2%）,顶1叶（L₁）最差（R²=0.443,RMSE =0.187,RE =14.7%）;顶2叶和顶3叶组合平均光谱（L₂₃）的预测精度优于单叶水平和其他叶位组合（R²=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%）。再将窄波段比值指数SR（R₉₀₀,R₅₄₀）近红外与绿光区域分别重采样50 nm和10 nm,所构建的宽波段比值指数SR[AR_{（900±50）},AR_{（540±10）}]模型精度较SR（R₉₀₀,R₅₄₀）未明显降低,且在L₂₃水平下2个模型的模型精度和预测精度基本一致（R²=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%）。水稻NNI小于1时与产量呈线性的正相关关系（P<0.05）,大于1时产量趋于平稳。【结论】L₂和L₃叶片反射光谱为监测水稻NNI的敏感叶位,其中叶位组合L₂₃可提高模型预测精度。基于叶片反射光谱构建的多种波段比值指数（SR（R₉₀₀,R₅₄₀）和SR[AR_{（900±50）},AR_{（540±10）}]）可快速估测水稻NNI,从而为不同传感器对水稻氮营养指数估测监测研究提供了理论依据。     

安徽省智慧农业发展现状、存在问题及对策

人工智能、物联网以及大数据等现代科学技术在工业、交通和医疗等领域的应用已有所成效,但与农业深度融合发展的智慧农业还处于初级阶段。本文阐述了安徽省智慧农业的发展现状,从智慧农业体系有待完善、高端复合型人才缺乏以及核心技术的研究开发有待加强等3个方面分析了安徽省智慧农业发展存在的问题,从基础研究、人才队伍建设及核心技术的研发等方面提出了相关对策建议,以期为智慧农业的发展提供一些启示。     

安徽省小麦倒春寒综合防控技术

针对安徽省倒春寒常发频发,严重影响小麦产量、品质的现象,结合安徽省生态气候特点,根据多年大田栽培试验和人工室内模拟试验研究结果,划分了小麦倒春寒的危害等级,集成了包含品种选择、种子精选、种子处理、灭茬与整地、培育壮苗、水肥管理、灾前防控与灾后减损等小麦倒春寒综合防控技术,以期为安徽小麦实现抗逆、稳产、优质、增效提供技术支持.     

后基因组时代基于选择导入系的水稻设计育种策略

近年来,水稻基因组学的发展突飞猛进,但如何将这些研究成果（丰富的基因组变异及功能基因克隆等）有效应用到复杂农艺性状的精准改良仍是设计育种面临的重大挑战和科学难题。经过多年实践证明,选择导入育种（breeding by selective introgression, BBSI）是有效解决这些问题的方法,这是一套基于精准遗传信息进行基因挖掘并同步改良多个复杂性状的设计育种策略。其主要包括：①构建大量携带优异性状的回交导入系群体,作为BBSI的材料平台;②基于全基因组测序和关联分析,构建精准的遗传信息平台;③通过设计“理想目标基因组型（ideal target genomic constitutions, ITGC）”和基因聚合方法,高效培育目标优良品种。介绍了BBSI的发展历程及在分子设计育种中的有效运用,尤其是如何利用分子数量遗传理论和全基因组变异来验证并丰富该策略,计划实施20年来已育成近百个绿色超级稻（green super rice, GSR）新品种,为后基因组时代作物育种的创新发展提供了重要理论和实践参考。