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1.
由小麦赤霉菌(Fusarium spp.)引起的小麦赤霉病是小麦生产中最主要的病害之一,严重影响小麦的产量和品质。为明确目前湖北省小麦赤霉菌种群的组成、毒素化学型的分布及对杀菌剂的敏感性现状,本研究于2018年采集分离了96株小麦赤霉菌菌株,经TEF1-α基因鉴定,78株为Fusarium asiaticum,18株为F. graminearum,表明湖北省小麦赤霉菌的优势群体为F. asiaticum;利用特异性片段扩增法鉴定了菌株的毒素化学型,结果表明湖北省小麦赤霉菌菌株以3A DON化学型为主,占供试菌株群体的58%,其次为15A DON,占32%,NIV化学型最少,占10%。采用区分浓度法共检测到2株对多菌灵产生抗药性的菌株,均为F. asiaticum菌株。采用菌丝生长速率法,测定了Fusarium spp.对戊唑醇的有效抑制中浓度(EC50),平均值为(0.66± 0.29)μg·mL-1,其敏感性已经下降;其中,F. asiaticum与F. graminearum对戊唑醇的EC50均值分别为(0.77± 0.26)μg·mL-1和(0.35 ± 0.08)μg·mL-1,表明F. graminearum群体对戊唑醇更敏感。 相似文献
2.
3.
干物质的积累与分配是反映小麦群体生长状况的重要指标.本文阐述了小麦干物质积累与分配的一般规律及与产量之间的关系,并综述了基因型和播期、密度、水分、氮肥等栽培因子及光照、温度等生态因子对小麦干物质积累和分配的影响.在今后的研究中,应充分运用分子生物学等相关技术推动小麦种质资源的利用和新品种的选育;通过表型组学和作物模型等深入研究小麦干物质积累过程机理,实现对小麦群体的早期诊断和定量调控;应集成多项生产技术,实现小麦生产的可持续发展,以期为小麦群体生长状况的调控及我国小麦的高产稳产和优质提供理论参考. 相似文献
4.
通过小麦与长穗偃麦草远缘杂交创制附加系、代换系及易位系是小麦遗传改良中利用长穗偃麦草优良基因的重要途径。本研究将长穗偃麦草特异分子标记、染色体计数、基因组原位杂交(GISH)及非变性原位杂交(ND-FISH)等多种方法相结合,对硬粒小麦Langdon(AABB)与小偃麦8801(AABBEE)的杂交后代群体进行分子细胞学鉴定,创制出硬粒小麦-长穗偃麦草3E、6E染色体双体附加系Du-DA3E和Du-DA6E,硬粒小麦-长穗偃麦草1E(1B)染色体双体代换系Du-DS1E(1B)以及硬粒小麦-长穗偃麦草1AS-1EL染色体易位系Du-T1AS·1EL。创制的4个种质中长穗偃麦草染色体均能稳定遗传,这不仅增加了硬粒小麦-长穗偃麦草附加系和代换系的类型,还为后续利用长穂偃麦草优良基因改良小麦提供了特殊种质资源。 相似文献
5.
为了明确生产上常用的6种杀菌剂对小麦叶锈病的防治效果及产量的影响,2019—2020年在漯河市农业科学院试验基地进行药剂防治试验.结果表明,在小麦叶锈病发病初期施药,药后29 d,200 g/L氟唑菌酰羟胺+25%丙环唑对小麦叶锈病的防效最高,达83.86%,其次是40%丙硫·戊唑醇,防效为79.27%;200 g/L氟唑菌酰羟胺+25%丙环唑对小麦的增产效果最为明显,比对照增产14.09%.该地区防治小麦叶锈病,最佳配方为200 g/L氟唑菌酰羟胺+25%丙环唑,不仅有很好的防治效果,同时可显著提高小麦产量. 相似文献
6.
为了研究不同植保器械对小麦主要病虫害的防治效果,进行了多旋翼植保无人机、单旋翼植保无人机和电动喷雾器3种不同植保器械田间药效试验.结果表明,植保无人机和电动喷雾器施药后7 d对小麦蚜虫的防效均达88%左右,药后10 d对小麦白粉病的防效达80%左右,而药后14 d对小麦条锈病和药后20 d对小麦赤霉病的防效分别达80%和85%左右.不同施药方式防治效果并无显著差异,植保无人机可用于小麦病虫害的防治,能显著提高作业效率.多旋翼植保无人机作业效率高,操作更简单,安全性更强,值得推广使用. 相似文献
7.
8.
畜禽产品的生产过程需要消耗大量水资源,对畜禽产品进行水足迹评价能够清楚地认识其对水资源的消耗情况。目前,人们对畜禽产品的需求日益增长,水资源消耗也在持续升高,因此研究如何缓解畜禽产品生产带来的水资源压力,已成为人们必须要面对的问题。评价畜禽产品的用水量和对不同生产阶段的用水分析,将有助于生产者和消费者确定用水量最大的过程,并针对性地实施提高用水效率的战略。本文介绍了国内外畜禽产品水足迹研究现状,对比分析了不同畜禽产品水足迹评价方法,展望了畜禽产品水足迹的发展,最终提出以下降低畜禽产品水足迹的主要措施:1)减少饲料生产的水足迹;2)提高饲料转化率;3)水资源管理和提高畜禽动物生产性能;4)改变人们的消费习惯。 相似文献
9.
为减少取样误差,提高小麦根系研究的精准性,于2018-2020年分别采用立方体取样法(CSM)、根钻法(CK1)、挖掘法(CK2)对西农979、周麦27进行不同生育时期不同土层根系生长发育和活性的比较研究.结果表明,相较于CK1和CK2处理,CSM处理的根干质量、根长、根表面积和根体积测定值较高,20~40cm 土层中不同处理上述指标测定值的差异大于0~20 cm 土层,且在生育后期不同取样方法上述指标测定值之间差异较大.相较于CK1和CK2处理,CSM处理的根系活性测定值较高,通过不同取样方法测定的根系活性差异较大,尤其是在生育前期,而生育后期差异缩小;全生育期不同土层中根系活性的差异较大,表现为0~20 cm 土层高于20~40 cm 土层,而20~40 cm 土层中不同取样方法下根系活性测定值的差异大于0~20 cm 土层.相关性和回归分析结果表明,不同土层中不同取样方法根系性状测定值间呈极显著正相关;通过回归方程的建立,可根据CK1、CK2处理的根系性状测定值估算CSM处理根系性状测定值,从而对CK1、CK2的测定值进行矫正.,比较而言,立方体取样法虽然操作要求高,但获取的根样代表性强,根系性状调查分析精准度高、误差小. 相似文献
10.
小麦生产是河南省农业生产中的重要环节,在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度,综合考虑影响小麦产量的相关因素,基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化,提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集,并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明,PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络,PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中,PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度,稳定性好,可为小麦产... 相似文献