春青稞“苏拉青2号”选育及栽培技术要点

"苏拉青2号"是拉萨市农业科学研究所以"昆仑一号×美国皮大麦"F6代作母本,墨竹工卡唐加乡当地白青稞作父本杂交配组选育而成。2019年通过西藏自治区审定。本文主要介绍该品种选育过程及栽培技术要点。     

东乡野生稻苗期耐冷QTL qCTS3.3候选基因LOC_Os03g54970冷胁迫下荧光定量表达分析及克隆

为了验证东乡野生稻苗期耐冷QTL qCTS3.3的功能,结合笔者所在课题组前期完成的转录组分析数据,将落在qCTS3.3 QTL 2个最近侧翼分子标记MK149624和MK137032之间区域的差异表达基因LOC_Os03g54970-DX作为qCTS3.3的候选基因,并通过反转录聚合酶链式反应(RT-PCR)对不同低温处理时间长度该基因在东乡野生稻叶片中的表达水平进行了相对定量分析,结果表明,该基因在低温胁迫处理前后表达量呈现出低—高—低—高的变化趋势,随后,参照测序水稻品种日本晴对应的该基因位点的序列信息设计引物,通过RT-PCR技术从东乡野生稻中成功扩增到了LOC_Os03g54970-DX基因的全长cDNA,构建了该基因位点的过表达载体。测序分析结果表明,东乡野生稻中的LOC_Os03g54970-DX基因序列与日本晴中的对应位点序列完全一致,进一步利用农杆菌介导法,将东乡野生稻中的LOC_Os03g54970-DX的过表达载体转入水稻受体品种TP309,最终获得了48株转基因植株,研究结果为下一步研究东乡野生稻LOC_Os03g54970-DX基因位点在冷胁迫作用条件下的功能机制奠定了材料基础。     

开水烫种对蚕豆发芽与营养生长的影响

为有效提高蚕豆发芽率,保证整齐出苗,采用不同时长的开水烫种处理2个蚕豆品种。结果表明,小粒型蚕豆品种慈溪大白蚕开水烫种15 s处理后发芽率明显提高,出苗整齐,30 s处理明显促进其随后的营养生长,处理后3 d发芽率达到96.7%,比对照不烫种提高19.1百分点;大粒型蚕豆陵西1吋开水烫30 s处理显著提高发芽率,处理后5 d发芽率达到90.6%,比对照提高18.2百分点。综合评价最佳开水烫种时长慈溪大白蚕为15 s,陵西1吋为30 s。     

部分引种牡丹在湖南的物候期初步观测

以2015年10月从洛阳引进的24个中原牡丹品种和28个外国牡丹品种为实验材料,在湖南长沙进行适应性栽培,从2015年12月至2016年12月观测并记载其物候期、适应性指标及其中17个长势好的品种的枝、叶、花蕾的生长量。结果表明:引种的52个品种中适应性最好的有36个,全年生长势好,成花率高,无秋发现象;适应性较好的有13个;适应性差的有3个,全年生长势差,成花率低,秋发现象严重。各物候期的整体变幅不大,花期主要集中在3月,一共持续1个月左右,枝、叶主要经历缓慢生长、快速生长、缓慢生长、停止生长的过程,而花蕾的整个发育过程比较缓慢。北方观赏牡丹在湖南的长势良好,有望在南方地区选育及园林应用上推广。     

那曲市乡土树种培育基地营建技术与经营措施

指出了乡土树种、"类乡土树种"是国土绿化、工程造林的理想选择。建立乡土树种培育基地有利于满足当地林业生态建设对适应性较好苗木的需求。依据《林木种苗工程项目建设标准》所规定的具体内容,选择项目建设的地点,提出了相关的营建技术和经营措施,以促进西藏那曲市乡土树种培育基地实现良好的生态效益和经济效益。     

智能合约技术在林果溯源中的应用研究

针对现有的农产品质量追溯系统缺乏统一标准，不能对产品供应链信息进行有效监控，产品信息可能会被恶意篡改而失去可信度等问题，本文利用智能合约构建多模块溯源模型，设计相应的用户合约函数规则，提高了追溯信息的可信度，采用以太坊结合IPFS分布式存储技术作为主要存证的底层数据库，保证了数据的安全性。最后本文以皖北特色林果为例，设计了一套林果产业链可信溯源系统，通过在企业部署运行，结果表明该系统运行可靠，溯源结果可信度高。     

同一养殖环境下不同规格三疣梭子蟹竞食能力的比较研究

将3种不同规格的三疣梭子蟹[平均体质量分别为(101.26±5.36)g、(62.37±4.10)g和(24.37±2.10)g]各10只饲养于2.6m×1.8m×1m的室内水泥池单元格内,水深40cm,重复3组。每日17:00投喂鲜活的带鱼块,通过摄像机观察不同规格三疣梭子蟹的竞食行为,每组重复3次。结果表明:(1)不同规格三疣梭子蟹发现、抱持食物所需的时间相近,无显著差异(P0.05);(2)个体间竞食激烈,(101.26±5.36)g组蟹抢食的比率最高,抢夺(62.37±4.10)g组或(24.37±2.10)g组蟹所持有的食物;(101.26±5.36)g组蟹抢食的次数显著多于(62.37±4.10)g组或(24.37±2.10)g组蟹的抢食次数(P0.05),(24.37±2.10)g组蟹抢食的次数最少;(24.37±2.10)g组蟹被(101.26±5.36)g、(62.37±4.10)g、(24.37±2.10)g组蟹抢食的次数及总次数最高,显著多于(101.26±5.36)g组蟹(P0.05),(62.37±4.10)g组蟹次之,(101.26±5.36)g组蟹最少,后两组蟹无显著差异(P0.05),表现出明显的"大欺小"现象;(3)(101.26±5.36)g组蟹的食物占有率(45%)显著高于(24.37±2.10)g组蟹(近20%)(P0.05),而(62.37±4.10)g组蟹占有的食物数量介于(101.26±5.36)g组和(24.37±2.10)g组之间,(101.26±5.36)g组蟹啃食完食物所用的时间仅约为(24.37±2.10)g组蟹的1/5倍。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。