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1.
【目的】明确光周期对糜子生理生态指标的影响,为糜子光周期遗传调控网络及相关基因定位奠定基础。【方法】通过盆栽试验设置4种光周期处理,选用光敏感性差异不同的3个品种(N1-光钝感-内糜1号,N2-光中间-内糜2号,N3-光敏感-宁糜14号),调查不同处理植株的物候期,测定不同处理抽穗期内源激素含量、成熟期株高、籽粒蛋白质含量和光钝感品种抽穗后的净光合速率。【结果】长日照显著延长糜子生育期,增加株高,光敏感品种N3全生育期长日照生育期天数和株高较短日照分别增加62.07%、104.24%,光钝感品种N1为3.51%、33.35%;随着生育进程的推进,抽穗后叶片净光合速率表现出明显差异,延长光照能显著增强糜子叶片净光合速率,增加干物质积累;光周期处理下不同光敏感品种内源激素变化明显,一定浓度IAA促进抽穗,IAA与GA和ZR呈极显著正相关,相关系数分别为0.51和0.40,与ABA呈极显著负相关(-0.62),ABA与GA和ZR呈极显著负相关,分别为-0.70和-0.39,GA与ZR呈极显著正相关(0.47);全生育期短日照条件下不同光敏感品种籽粒蛋白质含量显著高于其他处理,全生育期短日照N1-2、N2-2、N3-2蛋白质含量较全生育期长日照N1-4、N2-4、N3-4分别高18.89%、80.50%和61.23%。光敏感品种较光钝感品种的籽粒蛋白质含量更容易受短日照影响。【结论】光周期显著影响不同光敏感性糜子生长发育及内源激素含量,长日照显著延长糜子生育期、增加植株株高和增强叶片净光合速率,但降低籽粒蛋白质含量,一定浓度IAA含量调控糜子由营养生长向生殖生长转变。  相似文献   
2.
为解决藜麦易倒伏问题,提高藜麦产量,采用单因素完全随机区组设计和正交试验设计,研究3种植物生长调节剂(矮壮素、多效唑和缩节胺)对藜麦株高、茎粗及其产量构成因素的影响.结果 表明:使用15%多效唑在出苗后15d,按指导剂量1.5倍喷施对株高的抑制效果最佳;使用10%缩节胺在出苗后25 d,按指导剂量1.0倍喷施对茎粗的增粗效果最佳;使用15%多效唑在出苗后15 d,按指导剂量1.5倍喷施对增加一级分枝效果最佳;使用10%缩节胺在出苗后25 d,按指导剂量1.0倍喷施,是提高单株粒重和增加单株粒数的最佳组合.这说明,3种植物生长调节剂均能降低藜麦株高、增加其茎粗,显著增加一级分枝数和单株粒重,对藜麦单株粒数的增加有促进作用.  相似文献   
3.
以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。  相似文献   
4.
2021年1月,江苏省连云港市云台山景区云台街道西隅水库发生一起疑似野禽H5N8亚型禽流感疫情,共17只鸳鸯、大雁感染死亡。江苏省动物疫病预防控制中心迅速组织相关人员,指导连云港市按照国家相关方案和规范要求,开展现场调查、实验室诊断和应急处置工作。经江苏省动物疫病预防控制中心初诊,国家禽流感参考实验室确诊,诊断为H5N8亚型高致病性禽流感疫情。同时,指导当地政府划定疫点、疫区和受威胁区,封锁相关区域,开展应急监测、紧急流行病学调查、全面消毒等应急处置工作。经果断处置,疫情得到了有效控制,未造成扩散和蔓延。本次疫情提示:野禽疫情的早期发现和及时控制对于降低疫情扩散风险至关重要;林业和农业农村部门的沟通协作要继续加强,日常的禽流感监测力度需要进一步加大,家禽的禽流感疫苗免疫要更加科学,群众的禽流感防控意识要持续提高。  相似文献   
5.
《热带农业科技》2021,(1):24-28
从暗褐网柄牛肝菌基因组数据中开发高多态性的SSR标记,按照本实验中设计的方法得到43对引物,扩增分型后,30个位点在供试的157个样品中均表现出较高的多态性,其中:三碱基单元的位点22个,四碱基单元的位点4个,五碱基单元的位点1个,六碱基单元的位点3个。PCR产物的长度为114~561 bp。从聚类结果来看,157个样品共有147种多位点分子表型。共享多位点分子表型的样品分别来自同一采样地点,推测来源于同一菌丝无性繁殖系。样品并未按地理群体聚在一起,说明各个地理群体间有基因交流。来自澳大利亚和新西兰的样品也未与来自中国的样品完全分开。  相似文献   
6.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。  相似文献   
7.
针对电动无人机应用于农业遥感监测时受其续航时间限制的问题,从实际应用角度出发,设计了一种续航时间长、适用于农业遥感监测的翼身融合布局的轻型电动固定翼无人机。提出了翼身融合布局轻型固定翼无人机的总体设计方法,确定了轻型固定翼无人机的结构参数,建立了物理模型并对其参数进行了优化分析。通过计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)分析计算了翼身融合布局轻型固定翼无人机的气动性能,基于流固耦合模型动态分析了其飞行状态下的受力分布。结果表明,优化模型较初始设计模型的升阻比提高了2.6%,在迎角为6°、巡航速度为15.5 m/s时,所设计的翼身融合布局轻型固定翼无人机机身压力分布合理,且拥有良好的气动特性。起飞质量为1.5 kg时,无人机下表面压力最大,为143 Pa,升力主要集中在机翼前缘部分,计算所得理论续航时间为65 min,在巡航阶段最大变形量0.288 38 mm,符合飞行器工作条件,无人机结构和选用材料均满足设计和使用要求。本文设计的电动轻型固定翼农用遥感无人机在结构、材料和性能方面均适用于农业遥感监测。  相似文献   
8.
以桂北桉树人工林红壤为研究对象,测定了不同土壤速效钾含量样品的光谱数据,分析其光谱特征,采用PLS法建立反演模型.结果表明:该区域红壤速效钾含量的光谱敏感波段集中于400~600、1450、2200 nm等区域.经过一阶导数变换后,能显著减少原始光谱数据中的冗余信息,提高光谱指标与土壤速效钾含量之间的相关性.R、FDR 2种光谱指标的全波段建模结果均优于显著性波段的建模结果,最优模型为全波段-FDR-PLS,模型R2=0.862,RMSE=2.718.该研究结果可为广西土壤数字制图、精准变量施肥以及土壤速效钾实时监测等近地遥感推广应用服务.  相似文献   
9.
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。  相似文献   
10.
为了研究麦冬须根中的化学成分,本研究采用大孔吸附树脂、ODS和Sephadex LH-20多种柱色谱技术对麦冬须根乙醇提取物的正丁醇萃取物进行分离纯化;通过波谱数据与理化性质分析并结合文献进行化合物结构鉴定。从麦冬须根的正丁醇萃取物中分离得到10个化合物,其结构分别鉴定为5-甲氧基-6-甲基-7-羟基-8-醛基-3S-(3', 4' -亚甲二氧基苯)-4-二氢色原酮(1)、甲基麦冬黄烷酮A(2)、甲基麦冬黄烷酮B(3)、大黄素(4)、肥牛木素(5)、E-对羟基桂皮酸(6)、Z-对羟基桂皮酸(7)、4-羟基苯甲酸(8)、25R-spirost-5-ene-1β, 3β-diol 1-O-[α-L-rhamnopyranosyl-(1→2)-α-L-arabinopyranoside](9)和β-谷甾醇(10)。其中化合物1为新的高异黄酮类化合物,命名为麦冬黄烷酮D',化合物5和7为首次从百合科植物中分离得到,化合物9为首次从该植物中分离得到。  相似文献   
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