花生壳活性炭吸附染料废水中结晶紫的研究

利用磷酸处理微波照射制备花生壳活性炭,以一定浓度的结晶紫溶液为模拟染料废水,研究了吸附剂粒径、溶液pH值、结晶紫的初始浓度、吸附剂用量、吸附时间、吸附温度对结晶紫吸附性能的影响。结果表明花生壳活性炭是具有高去除率的廉价吸附剂,最大去除率达96%。结晶紫染料在花生壳活性炭上的吸附过程符合二级动力学模型和Freundlich等温吸附方程。     

The genomes of Arachis hypogaea 2. The implications in interspecific breeding

Summary The existence of structural differentiation between genomes in section Arachis of the genus Arachis has important implications in the utilization of diploid wild species in this section as a germplasm resource. Maximum expression of desirable characters may not be achieved unless tetrasomic dose levels can be achieved. Possible breeding strategies discussed include natural and induced gene exchange between genomes and chromosome substitution which could be brought about by manipulation of ploidy level and where appropriate the use of ionizing radiation. Such strategies could be tested in the improvement of resistance to the Cercospora leafspots.Paper number 5561 of the Journal Series of the North Carolina Agricultural Experimental Station, Raleigh, NC 27650.     

花生蛋白溶解性和乳化性的研究

采用碱性提取和等电点法分离出花生蛋白并研究了花生蛋白粉的功能特性,探讨了不同蛋白浓度、pH值、温度和离子强度对其溶解性、乳化性和乳化稳定性的影响。当pH值在4.5-5.5范围内为其等电点,此时花生蛋白的溶解性最低;在0-1mol/L浓度范围内,NaCl和CaCl2可以提高花生蛋白的溶解性;当温度超过60℃时,为花生蛋白溶液大幅度变性的临界温度,其溶解度下降;花生蛋白的质量分数达到6%时,对乳化性和乳化稳定性几乎没有什么影响,NaCl浓度为0.4mol/L时乳化性能最好。     

Mature plant and tissue resistance in the groundnut-peanut bud necrosis virus system

Summary Leaves and plants of different ages of a susceptible and two resistant groundnut genotypes were mechanically inoculated with peanut bud necrosis virus, and the percentage of plants with systemic symptoms (incidence) and the incubation period were determined. The incidence decreased sharply in all three genotypes with the age of the inoculated leaves and plants. The incubation period increased with the age of leaves and plants. Apparently, only young tissue of young plants is susceptible, while mature tissue and plants are highly resistant. This mature tissue and plant resistance occurs irrespective of the susceptibility level of the genotype to peanut bud necrosis virus, however, it develops earlier in the resistant than in the susceptible genotypes.Abbreviations IP₅₀ incubation period - PBNV peanut bud necrosis virus - TSWV tomato spotted wilt virus     

波尔多液营养保护剂对石灰性土壤铜、铁有效性及花生产量的影响研究

选用山东省花生主产区的代表性石灰性土壤，通过土培试验的方法，研究了波尔多液营养保护剂BNPP和美国铜基杀菌剂Koeide两种可湿性粉剂对石灰性土壤pH值和铜、铁有效性及其对花生产量的影响。结果表明，与CK（喷清水）相比，喷施BNPP后，土壤pH值有所降低，而土壤有效铁、铜含量都有所提高。同时喷施BNPP后土壤有效铜含量要低于Kocide处理。另外．BNPP处理花生叶绿紊、活性铁、全铁含量以及生物量都有显著提高，产量比CK提高了1．25～1．53倍。波尔多液营养保护剂效果要优于美国Kocide产品。     

~(60)Coγ射线诱变与杂交相结合选育花生新品种——花育22号

花育22号是山东省花生研究所采用60Coγ射线诱变处理与杂交相结合的方法育成的高产、优质、多抗及适应性广的传统出口型大花生新品种。该品种内在品质与鲁花10号、花17、8130相当,外观品质特别是籽仁色泽优于同类品种,产量水平高于大花生主栽高产品种鲁花11号、海花1号、鲁花9号等品种。该品种的生育期比同类品种短10~15d,且抗旱耐涝性及抗病性等综合抗逆性状较为平衡,是传统出口型大花生新品种选育的一个突破,可在我国北方大花生产区广泛推广利用。     

割秧后花生收获机捡拾装置设计与试验

先将秧蔓切割再进行收获可较好地实现覆膜种植花生秧蔓饲料化利用。该研究针对割秧后花生植株变短、横向尺寸变小、荚果-秧蔓比增加,原有收获机捡拾装置适应性差的问题,在已有花生捡拾收获技术基础上,对捡拾弹齿间距、弹齿转速、折弯角度、弹齿排数等关键结构和运动参数进行改进,研制了一种适于割秧后收获的弹齿式花生捡拾装置。运用SPSS软件对割秧后花生植株横向尺寸进行统计分析,确定了弹齿间距为7 cm;通过对花生植株低损捡拾和顺畅抛送条件的理论分析,在回转半径为21 cm的条件下,确定捡拾弹齿转速为60 r/min;通过对花生植株被弹齿捡起时的受力情况分析,确定捡拾弹齿折弯角度为102°,并根据铺放厚度,确定捡拾弹齿折弯部分长度为4 cm;建立捡拾弹齿齿尖运动方程,运用Matlab软件对不同排数弹齿齿尖运动轨迹进行分析,确定捡拾弹齿排数为6排。田间试验结果表明,弹齿式花生捡拾装置的平均捡拾率为98.07%,捡拾装置造成的平均落果率为1.23%;满足割秧后花生捡拾收获作业需求。该研究可为割秧后花生以及其他作物捡拾收获机具研发和改进提供借鉴。     

钾细菌制剂在花生上的应用研究

在种植花生时采用7．5kg／hm2作拌种肥处理，与增施KCl效果相似，可促进花生生长，增加花生有效根瘤、单株结荚数、百果重和出仁率，最终比对照增产l7．93％，每公顷投入产出比达1：40．8，具有明显的经济和生态效益。     

水肥调控对二月兰和后茬花生养分累积及土壤肥力的影响

摘 要：田间试验条件下，研究不同水肥处理对二月兰生长，及其翻压后后茬花生产量和养分累积的变化。结果表明，灌溉和施肥可显著促进二月兰生长。在绿肥季，不论施肥与否，灌溉处理均可显著提高二月兰的生物量和N、P、K养分含量， NPW（绿肥季施氮磷肥和灌溉）和CKW处理（绿肥季不施肥，只进行灌溉处理）的二月兰生物量和N、P、K养分含量分别比相应的未灌溉处理提高了66.47%和63.97%、76.95%和32.36%、88.31%和9.80%、21.71%和15.56%。二月兰翻压的养分还田量为91.04～260.23 kg/hm2，约占花生季化肥总养分的27.59%～78.86%。与冬闲处理（CF）相比，不同施肥和灌溉处理的绿肥翻压均促进了花生产量和养分累积，及土壤养分含量的提高，其中以EN处理的提升效果最明显。周年等养分条件下，花生季35.00%氮和/或42.86%磷肥料前移至绿肥季，可明显促进绿肥养分还田量的增加，后茬花生产量不同程度增加（增幅22.82%～41.18%）。综上，在适量灌溉和施肥条件下，二月兰生物量明显增加，进而促进后茬花生产量增加及养分累积。研究结果可为我国绿肥农田应用及化肥减施提供数据支撑和实践依据。     

基于神经网络与图像处理的花生仁霉变识别方法

为了采用机器视觉对霉变花生仁的自动识别与分选，研究了一种基于花生仁图像特征和人工神经网络的霉变识别方法。首先，利用Sobel算子直接对噪声含量少、边缘保存较完整的B分量灰度图进行边缘检测，经过形态学滤波、填充、合成等处理去除背景，得到分割后的彩色花生仁图像。然后提取颜色特征H、I、S及纹理特征RW、GW、BW，将其作为MATLAB所创建的神经网络的输入，并分别定义正常、轻度霉变、严重霉变3组代码为100、010、001的类型作为网络的输出，建立特征参数与霉变等级之间的神经网络识别模式。试验结果表明，该方法对正常花生仁、轻度霉变花生仁、严重霉变花生仁的检测准确率分别为95%、90%、100%，得到了较好的识别效果。