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以微型月季品种“旋转木马(红色系)”和“金太阳(黄色系)”为试验材料,研究组织培养快繁体系适宜的外植体,外植体萌发适宜的培养基;丛生芽增殖适宜的培养基;组培苗生根的最佳培养基及移栽条件,以期建立微型月季快繁体系,提高种苗繁殖速度和质量。结果表明:微型月季适宜组织培养的外植体为1年生嫩枝和半木质化茎段;适宜外植体腋芽萌发的培养基为MS+0.5mg/L6-BA;适宜的增殖培养基为MS+0.5mg/L6-BA+0.5mg/LTDZ或者MS+1mg/LTDZ+0.1mg/LKT;适宜的生根培养基为0.2mg/LIBA;组培苗根系长至0.5~1cm、株高2~3cm时进行移栽,移栽后遮光率20%~40%、空气湿度40%~50%、环境温度20~25℃,移栽成活率可达到91%。 相似文献
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树莓组培苗快繁体系的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以树莓品种"费尔杜德"为试验材料,在现有最佳培养基的基础上,研究了光照、温度及继代次数对组培苗生长的影响.结果表明:生长培养最佳光照时数为12~14 h/d,培养温度为24/15~27/15℃(日/夜),最适宜的继代次数为3代;生根培养最佳光照时数为12 h/d,培养温度为27~30℃.炼苗6 d后,移栽到沙+土(体积比1:1)的基质中. 相似文献
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为研究百菌清在甘蓝叶片中的光化学降解,利用高效液相色谱外标法探究了甘蓝叶片的水提取液在氙灯、紫外灯2种光源下对百菌清的光化学降解作用效应;研究了百菌清在花青素含量差异较大的绿甘蓝和紫甘蓝叶片表面的降解行为。结果表明:在氙灯光照下,百菌清在绿、紫甘蓝叶片水提取液中的光降解半衰期分别为80.58 min和70.71 min,降解速率分别是未添加甘蓝叶片水提取液百菌清水溶液的7.17倍和8.71倍;除光催化氧化和光催化还原作用外,百菌清在甘蓝叶片水提取液作用下还可产生光催化水解反应。在紫外灯光照下,百菌清在绿、紫甘蓝叶片表面的降解符合一级动力学规律,光降解半衰期分别为12.68 h和11.25 h;将甘蓝叶片进行创伤处理后,百菌清的光降解速率明显加大。该研究结果可为百菌清在不同蔬菜上的科学使用及其食用安全性风险评价提供参考。 相似文献
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基于FDR阈值自动选取的拖拉机PTO转矩载荷谱外推 总被引:1,自引:0,他引:1
针对时域外推过程中常用的阈值选取计算复杂、精度低等问题,基于错误发现率(False discovery rate,FDR)提出了一种阈值自动选取方法,并基于该方法进行了拖拉机动力输出轴(Power take-off,PTO)转矩载荷谱外推研究。首先,利用开发的拖拉机PTO转矩无线监测系统采集拖拉机作业工况下的载荷数据,并进行数据预处理;将顺序拟合检验与多重检验相结合,采用FDR自动阈值选取法选取了最优阈值,确定了时域外推数据的上限阈值为342 N·m,下限阈值为100 N·m;基于极大似然估计对超阈值数据进行了广义帕累托分布(Generalized Pareto distribution,GPD)尺度参数和形状参数的拟合,建立了PTO转矩载荷的超阈值模型,并与传统图像法的拟合结果进行了比较,结果表明,两种方法的拟合结果与载荷样本的决定系数均大于0.995;从拟合优度来看,对于上限阈值,自动阈值选取法的拟合优度比图像法的拟合优度降低8.7%,而对于下限阈值,自动阈值选取法比图像法降低31.21%。利用时域外推方法对PTO转矩载荷数据进行外推,对外推1倍后的载荷时间历程与原载荷时间历程进行对比分析;当时域外推因子为131、PTO转矩累积频次达到106次时,得到了PTO转矩载荷谱;基于统计学特征与雨流计数分析对外推载荷谱进行了验证,结果表明,外推后的载荷谱与样本载荷谱分布规律一致,能够在保留载荷特征的前提下实现均值、幅值的双向外推。 相似文献
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针对宁夏中小企业在可持续发展中易被忽略且最为薄弱的财务战略问题,从企业财务管理的基本目标、成本管理、筹资管理、营运资金管理、投资管理以及财务人员素质情况等方面对其进行分析,并提出了一些促进中小企业可持续发展的财务战略措施。 相似文献
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组织培养具有繁殖系数高及可保持植物特性的优点;采用叶片为外植体,采集不受时间及季节限制,消毒处
理和切割较容易,且繁殖系数较高。利用草莓叶片植株再生技术进行育苗,即可解决田间无性繁殖出现的种性退化问
题,又操作简单易于掌握。本文阐述如何利用草莓植株再生技术繁育种苗,以期促进草莓组培苗的推广及应用。 相似文献
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基于近红外的小麦植株含水率检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小麦植株含水率快速检测需求,提出了一种基于近红外的小麦植株含水率检测方法。利用不同波长近红外感光元件组成的探测器研发了小麦植株含水率无损快速检测装置,利用该检测装置对采集的多组样品进行了测量,通过均值滤波与参考实时校正方法得到了小麦植株的近红外反射强度。基于测量数据,分别采用多元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘以及最小二乘支持向量机建立了含水率检测模型。结果表明,基于最小二乘支持向量机建立的模型效果最优,校正集决定系数R2达到0.9742。利用建立的检测模型对另一批样品进行含水率检测试验,结果表明:小麦植株含水率真实值与预测值的决定系数R2为0.9337,预测集均方根误差均小于等于3.00%。研究结果为小麦植株含水率无损快速检测提供了一种有效的方法与装置,能够满足联合收获机在作业现场对小麦植株含水率快速调整作业参数的需求。 相似文献
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