养分管理措施对干热河谷火龙果土壤肥力的影响

为阐明火龙果地不同养分管理方式下土壤矿质养分变化特征，揭示土壤肥力质量变化规律，设置施用农家肥（farmyard manure，FM）、套种绿肥（alfalfa，AF）、施用生物有机肥（bio-organic fertilizer，BOF）与凋落物覆盖（litter coverage，LC）4种养分管理方式，通过分析不同处理的土壤肥力指标变化，明确不同养分管理方式对火龙果地土壤肥力质量的影响。结果表明：不同养分管理方式的土壤理化性质变化规律各异，在LC方式下pH低于7，呈弱酸性，其余养分管理方式下均呈弱碱性；LC对土壤有机碳（soil organic carbon，SOC）、有效磷（available phosphorus，AP）、有效锰（available manganese，AMn）、有效铁（available iron，AFe）等土壤养分增效显著，AF对SOC、全氮（total nitrogen，TN）、全钾（total potassium，TK）增效作用较弱，FM以及BOF下SOC及多数有效态元素含量相对较低；土壤速效养分受到pH的影响较大，大量元素与微量元素多呈极显著正相关；不同养分管理方式的土壤质量综合指数表现为，LC（1.793）>AF（0.949）>FM（-0.995）>BOF（-1.747）。LC为土壤养分积累较为适宜的管理方式，其次为AF，FM次之，BOF对土壤养分的积累效应最低，但其对提高作物产量具有较好的作用。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

耐阴小型荷花品种筛选研究

对湘湖流霞、丹阳点绛、湘湖烟雨、小娃娃、小樱桃、小绣球、越城晚霞、月光、曙色、粉月、星月朦胧、大师、鼓浪小红13、红灯笼、童乐、童趣等16个小型荷花品种进行0%、22%、58%、70%的遮阴处理,通过研究不同遮阴处理对荷花生长和生理特性的影响,以期选出耐阴性强的品种。结果表明,不同品种的荷花在遮阴情况下都可以通过改变外在结构和内部物质含量的方法来适应弱光环境。在弱光环境下,荷花的立叶高度、叶片数、叶面积、叶绿素含量等都有所提高,可溶性糖含量有所降低。通过运用主成分分析法等数学方法对荷花的耐阴性进行综合评价分析,最终筛选出湘湖烟雨、湘湖流霞、曙色3个具有较强耐阴性的荷花品种。     

5种黄檀属植物挥发物成分分析

探究5种黄檀属(Dalbergia Linn. f.)植物挥发性有机化合物的成分组成,以期为研究植物挥发物与昆虫的关系提供理论基础。采用动态顶空循环吸附采集法和气相色谱-质谱联用技术,对黑黄檀(Dalbergia fusca Pierre)、降香黄檀(D.odorifera T. Chen)、交趾黄檀(D.cochinchinensis Pierre)、南岭黄檀(D.balansae Prain)、印度黄檀(D.sissoo DC.)的挥发物进行采集和分析,并结合峰面积归一法计算不同树种各化合物的相对含量。结果表明,黑黄檀、降香黄檀、交趾黄檀、南岭黄檀、印度黄檀的挥发性有机化合物分别有9类57种、8类60种、 8类61种、8类58种和8类55种;5种黄檀属植物均含有烷烃类、芳烃类、醇类、酚类、酯类、醛类、酮类和萜烯类等8类化合物,其中萜烯类化合物的相对含量最高,均达到40%以上;5种树挥发性化合物中有蒎烯、罗勒烯、3-蒈烯等33种共有成分。结果表明,5种树木有机挥发物成分的种类及相对含量存在一定差异,但主要成分皆为萜烯类化合物。     

乌拉特后旗荒漠区8种灌丛地上部生物量模型

以乌拉特后旗荒漠区常见的8种灌丛[珍珠猪毛菜(Salsola passerina)、绵刺(Potaninia mongolica)、红砂(Reaumuria soongorica)、驼绒藜(Ceratoides latens)、甘蒙锦鸡儿(Caragana opulens)、短叶假木贼(Auabasis brevifolia)、霸王(Zygophyllum xanthoxylon)和松叶猪毛菜(Salsola laricifolia)]为研究对象,采用样方调查法进行调查,灌丛的测量采用标准株结合标准枝法,计算获得其生物量,并测量高度、冠幅,对比分析生物量得大小,通过主成分分析确定预测函数模型的最优变量,然后建立单株灌丛生物量模型。结果表明,8种灌丛依生物量大小排序为霸王驼绒藜绵刺松叶猪毛菜红砂珍珠猪毛菜甘蒙锦鸡儿短叶假木贼,这与植物自身特性及放牧干扰有直接关系;根据r~2,松叶猪毛菜、短叶假木贼、霸王地上部生物量与灌丛面积的平方(S~2)极显著相关,最优预测模型均为幂函数模型;绵刺地上部生物量与植株高度及冠幅面积乘积的平方(H~2S~2)极显著相关,最优预测模型为幂函数模型;驼绒藜地上部生物量与冠幅体积(HS)极显著相关,最优模型为幂函数模型;甘蒙锦鸡儿、红砂地上部生物量与植株高度的平方和面积的乘积(H~2S)极显著相关,最优预测模型为幂函数模型;珍珠猪毛菜地上部生物量与灌丛面积的平方及高度的乘积(HS~2)极显著相关,最优模型为线性函数。经预测值和实测值的拟合率(P)、相对误差[样本的平均误差(R_S)和样本的平均相对误差(R_(MA))]检验,发现8种灌丛预测模型精度检验结果均达标准水平。灌丛生物量预测模型的建立,可以为定性评价生态系统的稳定性提供数据支撑,为研究区内植物资源的开发利用提供理论依据,并为修复脆弱生态区提供科学的技术措施。     

低氮胁迫对谷子苗期性状的影响和耐低氮品种的筛选

筛选和培育耐低氮能力强的作物品种,是提高作物氮素利用效率,减少氮肥施用量,降低环境污染的有效措施。本研究以45份谷子品种为试材,采用水培的方法,在低氮(0.1mmol·L~(-1))和正常氮(5mmol·L~(-1))条件下,测定苗高、根长和根数等22个氮效率相关指标,采用综合耐低氮系数法以及基于主成分分析的隶属函数法评价参试谷子品种的耐低氮性。结果表明,与正常氮条件相比,低氮胁迫下,谷子苗期根长、根冠比、地上部氮素生理效率、地下部氮素生理效率、单株氮素生理效率有不同程度提高,其余17个指标都有不同程度降低。两种评价方法均根据45个谷子品种的耐低氮能力将其划分为强耐低氮型、耐低氮型、中间型、较敏感型和敏感型5类。筛选出耐低氮性较强的品种5份,编号分别为11、14、17、35和39。利用GGE双标图对品种-耐低氮相关指标的分析表明,编号39和14的耐低氮品种主要耐低氮性状为地下部干重、地下部鲜重、根长;编号为11、35和17的耐低氮品种主要耐低氮性状为地上部鲜重、叶片数、叶宽、叶长、单株氮累积量、地上部氮累积量、单株干质量、地上部干重、地下部氮累积量、根数、苗高和SPAD。可见不同谷子品种的耐低氮机制存在一定差异,研究结果可为谷子耐低氮品种的选育提供材料基础。     

响应面法优化金花葵微波萃取工艺研究及香气分析

为了研究金花葵(Hibiseusmanihot L.)在烟草、香料等方面的开发和应用,以响应面法对微波萃取金花葵干花的工艺条件进行优化,并对其挥发性成分进行了分析鉴定。在单因素试验基础上,选择预处理加水量、萃取时间、萃取压力为影响因素,以金花葵提取率为响应值,采用Box-Behnken试验设计建立数学模型进行响应面分析,采用同时蒸馏提取装置收集挥发性成分并用气相色谱-质谱仪进行分析和鉴定。结果表明,最佳提取条件为预处理加水量为1∶2.5(g∶mL),萃取时间为85 min,萃取功率为520 W,金花葵提取率为0.290%。共鉴定出45种化合物,主要成分为(E)-9-二十碳烯、β-谷甾醇、亚麻酸、棕榈酸、乙酸、n-十八碳七氟丁酸酯、邻苯二甲酸单乙基己基酯、(3β)-麦角甾-5,24-二烯-3-醇、豆甾醇、9-十九碳烯等。微波萃取法可作为萃取金花葵烟用香料的有效方法,工艺稳定、可行。     

多重实时荧光PCR快速检测转基因大豆

采用多重实时荧光PCR技术,对大豆筛选基因35S启动子(cauliflower mosaic virus,CaMV 35S)、NOS终止子(nopaline synthase,NOS)和内源基因Lectin设计合成了多对检测引物和探针,在筛选各基因合适的检测引物和探针的基础上,摸索引物组合和扩增条件,最终确定合适的探针引物组合和试验条件,建立转基因大豆快速初筛技术。该方法可在1 h内同时完成对转基因大豆3个基因片段的实时荧光PCR检测。方法特异性强,灵敏度高,可用于大豆转基因成分的快速检测,大大提高检验效率,可为消费者的食品安全及我国大豆的进出口检验提供有效的技术支持。