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以长茄高代自交系125 和126 构建的茄子6 个不同世代的遗传群体〔P1、P2、F1、F2、 B1(125×F1)、B2(126×F1)〕
为试材,利用主基因+ 多基因混合数量性状遗传模型对茄子的株高性状进行多世代遗传联合分析。结果表明:供试亲本株高
性状差异显著,分离世代株高性状数值均呈单峰的偏正态分布,属于数量性状遗传。多世代遗传联合分析结果显示茄子株高
性状的最适遗传模型为C-0 模型,不存在主基因遗传效应,表现为多基因控制的加性- 显性- 上位性遗传模式。采用二阶
遗传参数进一步分析株高的多基因遗传效应,结果显示,茄子分离世代F2、B2 的多基因遗传率分别为49.24%、22.77%,茄
子株高以多基因遗传为主。 相似文献
54.
采用非随机抽样调研方法,对从福建省7所高校毕业的484位新型职业农民进行座谈,涉及的主要内容包括学员基本情况(性别、年龄、学历等)、家庭基本特征(主要收入来源)、农民培训的认知程度等。通过定性研究发现,福建省新型农民呈现以下特征:从事农业生产以男性为主,年龄集中在31~50岁;81.1%的被访者为新型农业主体,85%的被访者对从事农业生产的未来非常有信心,94%的被访者对参与学历教育的效果满意。通过运用Logistic多元回归模型进行定量分析研究发现,X2(年龄)和X3(务农年限)与提升学历水平呈负相关;其他指标均与提升学历水平呈正相关,其中,X1(性别)、X7(家庭农业经营年收入)、X8(对农业的态度)和X10(对学习效果的满意度)与提升学历水平呈极显著正相关。基于此,提出加大对农民提升学历教育的扶持、创新新型职业农民教育培训模式、鼓励不同层次的农民接受继续教育的对策与建议,旨为提升新型农民学历提供理论依据。 相似文献
55.
《灌溉排水学报》2019,(7)
【目的】参考作物蒸散量(ET_0)的估算是计算作物腾发量的基础,也是区域水资源评价与灌溉政策制定的前提,因此,研究ET_0变化趋势与估算模型能够对该地区农田灌溉用水预报提供基础支持,进而为灌溉制度的制定以及水资源高效利用提供科学依据。【方法】以河南新乡气象站1962―2016年气象资料为基础,运用Penman-Monteith模型计算ET_0序列,Mann-Kendall趋势检验法对年及季节尺度ET_0序列变化趋势进行分析,并用均值生成函数模型对其进行了拟合与验证。【结果】①新乡地区年尺度ET_0序列在1975―2016年间呈减小趋势,并在1985―2004年、2006年显著;②新乡地区春季ET_0序列在1982―1983年及1988―2003年间呈显著的减小趋势,夏季ET_0序列在1980―2012年间呈显著的减小趋势。③均值生成函数模型在对年尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数达到0.83,绝对误差与相对误差分别在-120.8~120.0 mm及-14.0%~18.2%之间。④均值生成函数模型在对季节尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数在春、夏、秋、冬各季节分别达到0.85、0.81、0.88及0.89,绝对误差分别在-60.2~64.3、-64.4~58.9、-39.6~32.8、-37.0~25.1 mm之间,相对误差分别在-20.1%~36.7%、-22.1%~32.1%、-18.0%~22.9%、-23.9%~24.6%之间。【结论】新乡地区年尺度ET_0序列在1985―2004年间显著减小,均值生成函数模型在对年及各季节尺度ET_0序列进行拟合时整体效果较好,因此,可通过其进行年及季节尺度ET_0序列的估算,且其在秋、冬二季的拟合效果明显好于春、夏二季。 相似文献
56.
《福建林学院学报》2018,(2)
为探讨土壤有机碳含量与海拔、坡度、容重、pH值的相关关系,以武夷山国家公园5个不同海拔高度45个采样点的土壤为研究对象,分析了土壤有机碳含量沿海拔梯度的分布特征,并构建了土壤有机碳含量基于主控因子的回归模型。结果表明:同一海拔高度,土壤有机碳含量随土层深度的增加而降低,且其降幅也随之变小。土壤有机碳含量变化范围为6.12~120.41 g·kg~(-1),其在土壤剖面的分布具有明显的表聚现象;同一土层深度,土壤有机碳含量随海拔高度升高而升高,但其增幅则随之变小;不同土层有机碳含量与海拔和容重分别呈极显著(P<0.01)正相关和极显著(P<0.01)负相关;土壤有机碳含量与pH值在30~40 cm土层呈显著(P<0.05)负相关,其它土层不显著;土壤有机碳含量的多元线性回归模型拟合优度高于一元线性回归模型,不同因子组合能解释不同土层有机碳含量大部分的变异,解释量介于74.1%和89.1%之间。 相似文献
57.
在已有科技与研究成果基础上,结合数据库技术,构建基于物联网与棉花功能结构模型Cotton XL的智慧棉花生产数字化系统平台。系统利用智能传感器等物联网设备实时采集田间气象、土壤和作物长势等数据以及现场视频图像信息,通过网络传输监测范围内棉株的信息至数据库,结合模型模拟分析,实现远程操控辅助管理、预测判别、智能处理和可视化模拟等功能,从而优化作物栽培管理措施,提升资源配置效率,提高棉花产量与品质,为棉农适应现代农业信息化、智能化、高效化提供有效途径。 相似文献
58.
为了研究机采种植模式下不同水平减施氮肥后增施叶面肥对棉花花铃期冠层光分布、叶面积指数及与产量的影响,旱碱地条件下,设置0(CK)、60(N1)、90(N2)、120(N3)、150(N4)、180(N5,当地常规施氮量)、225 kg·hm-2 (N6)7个施氮水平,其中N1~N4喷施叶面肥4次,测定花铃期群体叶面积指数(Leaf area index, LAI)、冠层光分布和籽棉产量。结果表明:与当地常规施氮量相比,减施(60~150 kg·hm-2)氮肥后,棉花花铃期叶面积指数降低0.7%~5.5%,冠层光总截获率降低0.2~1.7百分点,冠层光透射率升高0.2~0.8百分点;各减施氮肥处理群体叶面积指数与冠层上层叶片的光截获率均呈显著正相关,与下层叶片的光截获率则呈负相关;籽棉产量随施氮量的减少而降低,二者有较高的相关性(R2=0.990 5)。减氮(90~150 kg·hm-2)增施叶面肥处理的LAI、冠层光总截获率、光透射率、冠层上下层叶片光截获率以及籽棉产量与当地常规施氮量180 kg·hm-2处理差异均不显著。综上,旱碱地机采模式棉田增施叶面肥,对减施氮肥棉花花铃期冠层光分布、叶面积指数及籽棉产量有一定补偿作用。 相似文献
59.
由联合国粮农组织认定的全球重要农业文化遗产(GIAHS)是一类典型的社会生态生产景观(SEPLS),在传统知识传承保护、粮食与食物安全保障、农业生物多样性保护、气候变化应对等诸多方面具有重要意义。为了更好、更有效地开展GIAHS保护及管理工作,本文在分析GIAHS评估重要性和恢复力概念的基础上,以联合国大学(UNU)等团队开发的社会生态生产景观恢复力评估框架(SEPLS模型)为基础,构建了GIAHS恢复力评估框架(GIAHS-RAF),明确了其评估及计算过程。并以中国第1个GIAHS项目——浙江青田稻鱼共生系统(Qingtian Rice-Fish Culture System in Zhejiang Province, RFC)为例,通过对核心保护区——龙现村在2004年(GIAHS项目授牌前)和2016年(GIAHS授牌11年)的恢复力状况进行评估,探讨模型在GIAHS保护成效评估中的适用性。研究结果显示:1)2016年龙现村恢复力整体状况相对较弱,各项资本评估得分为:物质资本(0.75)经济资本(0.63)人类资本(0.61)社会资本(0.57)自然资本(0.38);2)虽然农户收入来源多样且社会经济基础设施能较好地满足社区需求,但是遗产地内部农业物种较少,农户对于系统提供的粮食多样性尚不是非常满意; 3)相较于2004年,经过11年的保护工作,研究区恢复力有所提高,说明GIAHS项目的实施对该遗产的恢复力有积极影响,尤其是物质资本和经济资本两方面。评估结果与该区域相关研究结果及实地调查情况一致,说明所构建的GIAHS恢复力评估框架可以很好地应用于对GIAHS项目及其他相关农业文化遗产的保护成效评估工作。 相似文献
60.
中国不同地区‘富士’苹果品质评价 总被引:4,自引:0,他引:4
【目的】确定‘富士’苹果核心品质指标,建立‘富士’苹果品质综合评价模型。【方法】从河北、河南、辽宁、宁夏、山东、山西、陕西、新疆等8个苹果主产省(区)68个市(县)的代表性果园采集176份‘富士’苹果样品进行品质测定,共测定单果重、带皮硬度、去皮硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、维生素C含量、山梨醇含量、葡萄糖含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度、固酸比、糖酸比、甜酸比等15项指标。通过主成分分析和聚类分析法确定‘富士’苹果核心品质指标,运用层次分析法确定指标权重,采用灰色关联度法建立‘富士’苹果品质综合评价模型。【结果】不同产区间‘富士’苹果品质指标存在差异性,新疆‘富士’苹果硬度、维生素C含量、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、山梨醇含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度值等8项品质指标均高于其他省(区)‘富士’苹果。维生素C含量、山梨醇含量、蔗糖含量和甜酸比的变异系数均大于30%,可溶性糖含量的变异系数最小(仅为9.8%)。‘富士’苹果某些品质指标间存在极显著的相关性,可滴定酸含量与固酸比、糖酸比之间相关系数分别为-0.844、-0.854,果糖和甜度值之间相关系数达0.963,固酸比与糖酸比之间相关系数为0.941。通过主成分分析和聚类分析,确定单果重(X1)、去皮硬度(X2)、可滴定酸含量(X3)、固酸比(X4)和果糖含量(X5)为‘富士’苹果核心品质指标。通过灰色关联度法建立了‘富士’苹果品质综合评价模型Y=0.2601X1+0.1378X2+0.0819X3+0.2601X4+0.2601X5。【结论】单果重、去皮硬度、可滴定酸含量、固酸比和果糖含量为‘富士’苹果核心品质指标,以其建立的评价模型可用于‘富士’苹果品质的综合评价。 相似文献