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小麦赤霉病自动监测预警系统应用效果评价 总被引:2,自引:0,他引:2
2018年在江苏、陕西、河南、湖北、安徽共18个县(市)安装了小麦赤霉病预报器,在周边设置未防治麦田进行赤霉病调查,并与预警软件平台预测结果相比较,评价小麦赤霉自动监测预警系统的准确性。评价结果表明,2018年该系统预测的准确性达71.8%。结合陕西省植保总站、西安市植保站、渭南华州区植保站、商洛洛南县植保站、安徽凤台县植保站2016年-2018年对该系统的评价结果,证实该系统预测准确性较高,系统工作稳定,自动化程度高,可为小麦赤霉病的科学防控提供重要的参考依据,具有一定的应用前景。 相似文献
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【目的】建立水稻叶片蛋白的多反应监测(MRM)质谱绝对定量方法。【方法】水稻叶片蛋白经含1.0%十二烷基硫酸钠(SDS)的磷酸盐(PBS)缓冲液提取,丙酮沉淀除杂纯化、胰蛋白酶消化,酶解液经液相色谱分离,MRM质谱监测,外标法定量。【结果】向提取缓冲液中加入1.0%SDS可增强水稻叶片中16种靶蛋白和总蛋白质的提取效果;不同有机试剂处理,总蛋白质沉淀量存在显著差异(P<0.05),沉淀能力从强到弱依次为乙腈>丙酮>异丙醇>甲醇>乙醇;对于16种目标蛋白,总体以丙酮沉淀效果最好,其次是异丙醇和乙腈,甲醇和乙醇效果较差。该方法线性范围均达到3个数量级,定量限为0.1~2.5 nmol/L,灌浆期16种水稻叶片蛋白质含量为6.0~2818.1μg/g,相对标准偏差均小于14%。【结论】SDS可显著提高水稻叶片蛋白提取效果,采用丙酮或乙腈可获得较好的蛋白沉淀效果,但不同蛋白质略有差异。结合MRM质谱监测技术可实现水稻叶片蛋白的绝对定量,方法线性范围宽、敏度高、重复性好。 相似文献
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[目的]温室环境条件特别是温度对于作物生长和发育具有十分显著的影响。日光温室调控的主要环境因子之一是温度。然而,自然环境下的光照对温度产生作用,影响空气温度的监测精度。大多温度传感要求将传感器置于避光处,然而实际应用中难以保证。[方法]采用机器学习中的支持向量机算法(SVM),对日光温室内的温度智能监测算法进行了研究,根据光照情况对实时监测的温度数据进行校准。[结果]通过与实验测量的数据进行对比分析,结果表明,所提出的监测方法可以较为准确地实时监测空气温度,从而无需使用隔热材料或者遮阳处理,就可以基于监测的数据更精确地对相应的环境因素进行调节。[结论]基于该方法,可采用常用的工业设备实现温室大棚内实时温度数据的监测,既可以节约设备和人力成本,又可以为温室控制提供准确的数据。 相似文献