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黄土丘陵区梨枣树氮、磷、钾施肥效应与施肥模式 总被引:3,自引:0,他引:3
采用3因素2次D-饱和最优设计,通过大田试验建立氮、磷、钾施肥量与梨枣产量和品质综合评分的效应函数.结果表明,氮、磷、钾肥对梨枣产量的作用顺序为:钾肥>磷肥>氮肥;氮、磷、钾肥对梨枣品质的作用顺序为:钾肥>氮肥>磷肥.采用频率分析法对各效应函数进行寻优结果表明:梨枣目标产量在23 000 ~27 000kg·hm-2,95%置信区间的优化施肥量为N 272 ~499 kg·hm-2、P2O5 204 ~297 kg·hm-2、K2O 243~323 kg·hm-2;梨枣品质综合评分在85分以上,95%置信区间的优化施肥量为N407~737 kg·hm-2、P2O5158 ~306 kg·hm-2、K2O285 ~376 kg·hm-2;梨枣高产优质的最优施肥量为N 407 ~499 kg·hm-2、P2O5 204~297 kg·hm-2、K2O 285~323 kg·hm-2. 相似文献
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3种不同启动子构建ACC脱氨酶基因植物表达载体 总被引:1,自引:0,他引:1
从阴沟肠杆菌(Enterobacter cloacae)UW4菌株克隆出ACC脱氨酶(1-aminocyclopmpane-1-carboxylic acid deaminase)基因连接至pGEM-T vector上,并采用3种不同启动子(组成型表达启动子CaMV35S、花特异表达启动子CHSA及衰老特异表达启动子SAG12)分别构建ACC脱氨酶基因的植物表达载体,经PCR及酶切鉴定均已构建成功.为后期选择不同的花卉等植物材料遗传转化研究打下基础. 相似文献
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为厘清耕地绿色利用状况,采用IPCC碳排放系数法测算2000—2020年长江经济带129个地级市耕地碳排放,利用空间自相关分析揭示耕地碳排放时空特征演化,运用LMDI模型分解各影响因素的贡献。结果表明,2000—2020年长江经济带耕地碳排放量在时间上呈下降趋势,呈“保持稳定—快速增长—缓慢增长—缓慢下降”四个阶段;在空间上呈中、东部高,西部低的态势,存在显著的全局空间自相关,局部高-高聚集区分布于长江中下游地区,低-高聚集区分布于中游地区,低-低聚集区则主要分布于上游地区;区域内农业碳排放的促进因素是农业经济水平,抑制因素主要是农业生产效率,其次是农业生产结构,最后是农业劳动力规模。为此,长江经济带耕地碳排放的时空差异显著,各地区应因地制宜制定碳减排策略和土地利用管制规划,提升农业生产效率,优化农业种植结构,加强区域联动,推进低碳农业协同发展。 相似文献
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基于BP人工神经网络算法的苹果制干适宜性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】 建立苹果原料制干适宜性评价模型,实现基于苹果原料指标预测干制品品质的目标,为苹果制干专用化原料的筛选提供方法依据,为明确苹果干制品品质形成的基础物质提供数据支持。【方法】 以来自7个不同主产区的21个主栽品种,共34份苹果鲜果样本为研究对象,运用多种数据处理方法建立苹果脆片品质综合评价模型与苹果原料制干适宜性评价模型。(1)利用压差闪蒸干燥方法制备34份苹果鲜果的脆片样本,测定苹果脆片17项品质指标,采用因子分析进行降维并筛选得到苹果脆片品质评价核心指标,运用层次分析法得到脆片核心指标权重值,构建脆片品质综合评价模型并计算得到脆片综合评价得分。(2)测定34份苹果鲜果样本22项品质指标,与脆片核心指标进行相关性分析并筛选出与脆片品质相关的果实特征指标。选用29个样本以果实特征指标为输入,对应脆片综合评价得分为输出,利用误差反向传播(Error Back Propagation, BP)神经网络算法构建学习模型;其余5个样本为验证样本,评价学习模型的预测准确性。变换3组学习样本构建3个学习模型,对比3个模型的预测准确性,验证建模方法的合理性与稳定性。【结果】 苹果脆片L*值、脆度、膨化度、可滴定酸含量、可溶性糖含量和粗蛋白含量被确定为不同样本脆片品质综合评价的核心指标,构建的苹果脆片品质综合评价模型为Y综合得分=L*值×0.3724+脆度×0.2665+膨化度×0.1583+可滴定酸含量×0.0890+可溶性糖含量×0.0569+粗蛋白含量×0.0569。34个苹果鲜果样本制得的脆片综合得分范围为0.2069—0.7933,存在较大差异,得分排名前3的苹果样本为‘辽宁华红’‘辽宁华金’和‘山东烟富6号’,排名最后的苹果样本为‘陕西秦冠’。基于脆片核心指标与苹果果实品质指标相关性分析结果,筛选出苹果果实的果形指数、果肉a*值、pH、可滴定酸含量、Vc含量、果核比例、粗蛋白含量、果肉b*值、密度、可溶性固形物含量、粗纤维含量、总糖含量12项指标作为果实制干适宜性评价的特征指标。以果实特征指标值为输入层,对应苹果脆片综合评分为输出层,建立BP神经网络学习模型,可实现苹果原料制干适宜性的定量预测。该方法建立的学习模型有较高的预测准确性与稳定性,变换学习样本得到的3个学习模型的预测值与实际值相对误差均不超过10%,实际值与模型预测值线性拟合后决定系数R 2均大于0.95。【结论】 苹果制干适宜性可由果实的果形指数、果肉a*值、pH、可滴定酸含量、Vc含量、果核比例、粗蛋白含量、果肉b*值、密度、可溶性固形物含量、粗纤维含量、总糖含量12项指标进行评价,建立的适宜性评价模型可实现基于苹果原料指标定量预测其制干适宜性。 相似文献