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1.
菜心是华南地区的主要蔬菜,利用分子标记辅助育种发掘出与重要农艺性状相关的分子,不仅可以加速优良品种的选育进程,还可以定向地优化目标性状,培育出高产优质的菜心品种。本研究选用148份来自宁夏银川和广东南沙田间种植的菜心种质材料,采集株高、株质量、薹高、薹质量和薹粗5个重要农艺性状的数据;利用SSR标记对其进行基因分型,开展农艺性状及SSR标记的关联性分析。结果表明,在供试的菜心材料中,147个SSR标记共检测到252个变异位点,引物多态信息含量(PIC)为0.0526~0.5222,平均值为0.3793;群体结构分析将供试的菜心品种分为2个类群;银川和南沙两地菜心品种在农艺性状和SSR标记的关联分析中发现,有6个位点与相同性状存在仍显著关联(P<0.01)。这些标记能为菜心的分子辅助选择育种提供参考。 相似文献
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4.
不同施肥处理对马铃薯农田土壤理化性状及产量的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为了探究不同施肥处理对马铃薯农田土壤理化性状及产量的影响,试验地采用马铃薯连作模式,设置3个施肥处理,即:单施化肥(T)、有机肥配施化肥(YTF 1/2)、全量有机肥(YTF)。结果表明:在不同施肥处理下马铃薯农田土壤的理化性质和马铃薯产量发生了变化,其中变化最为明显的土壤指标有土壤容重、孔隙度、饱和导水率、有效磷。YTF处理较T处理可分别显著(P<0.05)降低土壤容重16.8%,增加土壤孔隙度12.7%,提升饱和导水率25.3%。YTF处理可显著提升土壤有效磷含量43.0%,但各处理间土壤pH、有机碳、全氮、全磷、碱解氮、速效钾之间差异并未达到显著水平。同时,较之T处理,YTF处理亦可显著提升土壤团聚体含量。YTF和YTF 1/2处理可分别较T处理提升马铃薯产量24.6%和12.8%。因此,施用有机肥不仅可以改善土壤结构,改良土壤物理性状,亦能促产增收。 相似文献
7.
通过盆栽试验和大田栽培试验相结合的方法,对赤峰主栽谷子品种在低氮胁迫下氮素吸收及利用效率的差异进行了系统研究.盆栽试验结果表明:赤谷6号、赤谷8号、赤谷9号低氮胁迫下根长较施氮处理显著增长;赤谷5号、赤谷6号、赤谷9号耐低氮胁迫能力较强;赤谷10号氮利用率最为稳定;赤谷5号、赤谷6号耐低氮指数大.赤谷5号在农艺性状和氮累积量及耐低氮指数均表现出较好的耐低氮胁迫能力.大田栽培试验表明:赤谷6号和赤谷8号耐低氮胁迫能力较强.谷子出苗至抽穗期受低氮胁迫的影响较抽穗至成熟期更为敏感.谷子全生育期中,低氮胁迫对拔节期株高的影响较大;抽穗期、灌浆期、成熟期的干物质累积量对低氮胁迫影响较大.穗部相关农艺性状较其他农艺性状而言较易受到低氮胁迫影响.穗部性状中,穗长相对于其他性状对低氮胁迫影响较为迟钝,其他性状较为敏感;对低氮胁迫敏感的指标可作为谷子耐低氮能力评价指标.综合盆栽试验与大田栽培试验结果表明,赤谷5号、赤谷6号、赤谷8号这3个品种耐低氮能力强,适于在赤峰地区相对贫瘠的土壤种植. 相似文献
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9.
为了明确鄂中北地区稻麦周年轮作模式下,播期对不同类型粳稻生育期、产量及其构成因素、温光资源利用的影响,以常规早熟中粳、中熟中粳、迟熟中粳、籼粳杂交早熟中粳和籼粳杂交中熟中粳为材料,在湖北省襄阳市农业科学院团山试验基地进行试验。结果表明,随着播期推迟,各类型粳稻生育期均显著缩短,迟熟中粳缩短幅度最大,籼粳杂交早熟中粳缩短幅度最小。各类型粳稻营养生长阶段受温光影响较大,而生殖生长阶段相对稳定;随着播期推迟,各类型粳稻全生育期有效积温及其利用率显著降低,日照时数利用率呈减少趋势。同一播期内,籼粳杂交中粳热量利用率高于常规中粳;各类型粳稻产量均以第Ⅰ播期最高,第Ⅴ播期最低,产量下降的主要原因是每穗颖花数和结实率显著降低。鄂中北地区粳麦周年轮作模式下,粳稻应首选籼粳杂交中熟中粳和常规迟熟中粳,其次是籼粳杂交早熟中粳。籼粳杂交中熟中粳和常规迟熟中粳的最佳播期为5月9日-5月15日。 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