水分胁迫对大豆生长与产量的影响及应对措施

在大豆生长发育过程中,非生物胁迫严重影响理化进程并降低产量,其中水分胁迫是所有其他非生物胁迫（高温、低温、土地瘠薄、盐碱等）损失的总和。为了提高大豆在水分胁迫中的抗逆性,通过归纳水分胁迫对大豆生长发育及产量的研究现状,总结干旱和淹水胁迫对大豆形态结构、生理指标及产量指标的影响,分析抵御水分胁迫的应对措施和有效方法。指出目前抗旱防涝存在的问题,并提出解决方案,以期降低水分胁迫对大豆生产造成的损失。     

What can we learn by studying dead fish fry?

This study investigated the influence of temperature (4, 8 and 12°C) on development and survival of brown trout (Salmo trutta) fry. The three aims of this study were: (a) to propose a typology of malformations; (b) to compare malformation types between live and dead fry and (c) to establish relationships between temperature and malformation occurrences. It was found 20 single malformations and 39 combinations of two or more malformations. Comparison between dead and live fry at different development stages (hatching, emergence and first food intake) showed that malformations of yolk sac were predominant at hatching and then decreased, while malformations of skeleton or multiple malformations were higher thereafter. All dead fry, and only 14% of live fry were malformed. Dead fry were mainly characterized by yolk sac malformations and multiple malformations whatever the temperature. Live fry showed a higher rate of skeleton malformations at 12°C, and the different types of malformations were equally represented at two other temperatures (4 and 8°C). To conclude, it is suggested that some malformations (yolk sac at hatching, yolk sac associated with skeleton malformations at emergence and skeleton at first food intake or combinations of malformations at all stages)might be lethal as they were founding dead fry and that temperature influences differently the occurrence of malformations.     

滁河水环境污染防治对策研究

滁河为长江下游左岸一级支流,流经安徽滁州及南京江北地区。滁河既是苏皖两省的交界,又是滁州、南京六合区和浦口区的母亲河。但与此同时,滁河也承担了流域内工业废水、农业废水和生活污水等废水的受纳水体功能。滁河的水环境质量直接影响到滁河流域人民的生活饮用水安全。因此,本研究对滁河进行了水环境质量监测,分析了造成滁河水体污染的主要污染源,并调查了产生过量污染的主要原因,在此基础上提出了针对性的水污染防治对策。     

豫南茶树种质资源籽实脂肪含量及脂肪酸组成分析

以豫南地区42份茶树种质资源的茶籽为研究对象,分析了茶籽含仁率及茶籽仁的脂肪含量,范围分别在33.53%~71.60%、17.77%~38.39%。利用气-质联用技术（GC-MS）检测了茶籽仁中的脂肪酸组成和含量,共检测到21种脂肪酸,其中主要成分棕榈酸、硬脂酸、顺-油酸、亚油酸和α-亚麻酸的含量分别在2.64%~5.70%、0.21%~1.11%、7.33%~17.29%、0.09%~8.44%和0.01%~0.15%;相关性分析显示,顺-油酸与十三碳酸、十四碳酸和顺-二十碳二烯酸的含量呈极显著负相关,亚油酸与反-油酸、顺-二十二碳六烯酸含量呈极显著负相关;除了水仙7202茶籽仁中的饱和脂肪酸、单不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸含量比值为3.08∶12.16∶1,其余茶树种质资源茶籽仁中,这三类脂肪酸的比值均约为1∶2.69∶1.37。中黄1号、农抗早、迎霜、鄂茶11号、龙井43、中选8号、崂山3号和黄金叶8个茶树品种,不仅含仁率和脂肪含量较高,而且茶籽仁脂肪酸的组分和含量丰富、均衡,可初步筛选出来作为豫南地区叶籽两用茶园的候选品种。     

富硒区茶树鲜叶中硒累积与土壤因子的相关性分析

茶树是富硒植物,饮用富硒茶是一种安全、有效的补硒途径之一。茶叶的硒含量受多种环境因素影响,但有关富硒茶区茶树硒积累特性及主要影响因子的研究还鲜有报道。以高硒茶区湖北恩施、陕西安康不同地点生产茶园成龄茶树和根际土壤为研究对象,结合土壤及植物样品全硒含量等多种指标,明确了根际土壤硒含量对茶树硒分布特性的影响,分析了富硒区土壤pH、硒含量等9个重要土壤特性相关因子的数值分布规律。通过对186组具有代表性的土壤样品和附生茶树新梢组织检测数据进行分组和整体相关性分析,证实了富硒区茶叶全硒含量与土壤硒含量之间存在极显著相关（相关系数r=0.59,P<0.01）,揭示了茶叶全硒含量与土壤有机质含量、水解性氮、锌含量以及茶叶中硫、锌含量的显著相关,同时对安康和恩施地区的土壤和茶叶硒含量相关因素进行了深入分析。提出了茶叶硒含量对土壤有机质含量、硫含量、硒含量和锌含量的数学模型,模型拟合优度为0.512 6,达极显著水平（P<0.01）。     

烘烤凋萎期失水速度对烟叶质量的影响

凋萎期失水速度在烟叶质量的形成过程中具有重要作用,是影响烟叶质量的关键指标。为了优化烘烤工艺,寻找最佳的凋萎期失水速度,以秦烟96为试验材料,2014~2015年在甘肃陇南地区应用变频技术通过风量调节研究了烘烤凋萎期7组失水速度对烟叶质量的影响。试验结果表明,凋萎期失水速度控制在5~7 g∕(kg·h)之间,不但可以让未变黄的烟叶继续变黄,消除青烟,让已变黄的烟叶适度失水,同时降低了变黄后烟叶的水分含量,为烟叶定色创造了条件,有利于防止棕色化反应的发生。     

不同限水条件下施肥方式对小麦产量构成因素的影响

为了提高水分和肥料的利用效率,2015~2016年进行了限水条件下施肥方式对产量构成因素影响的试验。结果表明:底施三元素复合肥+春季浇2水(拔节水+开花水)的产量最高;在相同水分或肥力条件下对穗数的影响较小,穗粒数、不孕小穗数随着水肥条件的不同变化较大,说明在小麦生产中水分和养分是制约小麦生产的主要因素。     

秸秆还田对东北半干旱区玉米‖花生轮作系统土壤水热特性及作物产量的影响

以东北半干旱区玉米‖花生轮作系统为研究对象,试验设传统玉米单作、花生单作、不同秸秆还田量下(30%、60%和100%)玉米‖花生轮作5个处理。通过连续3年田间定位试验,研究玉米秸秆不同还田量对农田土壤水热特性、产量及土地当量比(LER)的影响。结果表明,与传统单作相比,秸秆还田处理玉米区播前0～40 cm土壤平均含水量提高了1.9%～3.9%,花生区提高了11.0%～13.9%;成熟期,秸秆还田花生区0:00～8:00平均地温比传统单作提高了0.2℃～1.1℃,10:00～22:00平均地温较传统单作降低了0.5℃～1.0℃。2016年和2017年玉米‖花生轮作系统LER为1.05～1.16,2018年各处理LER均小于1。吉林半干旱区玉米‖花生轮作系统进行秸秆还田改善了作物播前的土壤水分状况,但对于作物产量的影响在不同年份有所差异。     

吉林省西部地区滴灌条件下宜机械粒收玉米品种筛选

确定宜机械粒收的玉米品种是构建吉林省西部旱作补灌区玉米丰产增效技术模式的重要内容之一。2018年和2019年在吉林省西部地区开展滴灌条件下宜机械粒收玉米品种的筛选试验,测定38个玉米品种的收获子粒含水率和产量,并按玉米子粒含水率和产量水平采用双向平均法作图进行品种分类。结果表明,本研究初步筛选出5个滴灌条件下宜机械粒收玉米品种,分别是迪卡159、福莱77,稷秾108、吉农大889和优迪919。根据品种综合性状分析,吉农大889较优,其次为迪卡159,可以作为适宜吉林省西部滴灌条件下丰产高效栽培的推荐品种。     

玉米粉淀粉含量近红外模型建立与优化

以230份玉米自交系为样本，采用旋光法与一阶导数及去一条直线的光谱预处理法，构建玉米粉样淀粉含量的近红外分析（NIRS）模型。研究标明，该模型可显著提高子粒淀粉含量预测的准确性。该模型的定标标准偏差（RMSEE）、交叉验证标准偏差（RMSECV）、外部验证标准偏差（RMSEP）、定标相关系数（R_cal²）、交叉验证相关系数（R_cv²）、外部验证相关系数（R_cv²）分别为0.609、0.722、0.738、0.909、0.864和0.854。建立的玉米粉样NIRS模型可将预测值与化学值偏差控制在1.7%内，能够准确定量分析玉米子粒淀粉含量，应用于育种材料早期筛选及群体水平粗淀粉分析。