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1.
During 2017–2019, we observed Trichothecium spp. causing fruit rot in the field and in storage. This study was conducted to examine morphological differences of the species from different hosts, reveal the species’ potential host range, and evaluate the efficacy of five fungicides. Six strains of Trichothecium spp. isolated from nectarine, peach and walnut were selected. Although the colony morphology, mycelial growth rate and spore size differed among hosts, phylogenetic analysis based on the internal transcribed spacer and part of the 5ʹ end of the β-tubulin gene showed that all tested strains belonged to Trichothecium roseum. For its host range, 23 kinds of fruit were examined using T. roseum strain YT-1 as an inoculum; 10 kinds of fruit, including pear, apple, mango, Chinese chestnut, pepino melon, fig and durian, were susceptible to T. roseum, with minimum inoculation concentrations ranging from 104 to 105 spores/ml. The fungicides that most effectively inhibited the six isolates were fluazinam and fludioxonil, with EC50 values of 0.07–0.1 and 0.01–0.04 μg/ml, respectively, followed by difenoconazole (0.81–2.96 μg/ml), boscalid (5.43–13.51 μg/ml) and azoxystrobin (9.18–27.25 μg/ml). Improvement of the shelf life of nectarines held in plastic trays was explored using allyl isothiocyanate (AITC) against T. roseum YT-1. The application of 10 μl/L AITC significantly suppressed disease symptoms. The findings provide useful information for future disease emergency management in the field and for food preservation.  相似文献   
2.
果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。  相似文献   
3.
油脂预乳化提高大豆拉丝蛋白素食香肠品质   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了提高大豆拉丝蛋白(Textured Fibril Soy Protein,TFSP)素食香肠的品质,该研究将油脂预乳化工艺应用于TFSP素食香肠的加工,利用响应面试验设计优化了预乳化工艺条件,采用质构分析仪测定分析了产品的质构特性,并进行了感官评价。结果表明优化后的最佳预乳化工艺条件为菜籽油含量445g/L、大豆分离蛋白浓度105g/L、乳化机剪切速率9.0×103r/min。与对照组相比,此条件下制作的预乳化-TFSP素食香肠的凝胶强度、硬度和咀嚼性分别提高了约1倍、10%和26%,且产品口感鲜嫩、富有汁液感,感官评价得分显著提高。采用激光共聚焦显微镜观察分析了不同工艺制作的TFSP素食香肠在煮制前后微观结构的变化,结果发现油脂预乳化工艺可大大提高乳化油脂的稳定性和在香肠凝胶基质中的均匀分布,从而使乳化油脂的‘填充作用’得以发挥,不仅增强了TFSP素食香肠的保水保油能力,降低了蒸煮损失率,而且对香肠的质构和感官特性产生了重要影响。因此油脂预乳化工艺是一种辅助提高素食香肠整体品质行之有效的方法。  相似文献   
4.
基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892~0.913和28.01%~31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。  相似文献   
5.
王鹏  吴杰 《农业工程学报》2021,37(11):299-306
针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。  相似文献   
6.
数字果树及其技术体系研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2  
果树是重要的农林植物。在万物智联时代,利用数字化、智能化、网络化技术建立数字果树技术体系,实现对果树生命、生产和生态复杂系统的高效感知、认知和智慧管控,对于果业实现数字化转型具有重要意义。该研究在数字植物技术范畴下,系统论述了数字果树的概念和内涵,提出了数字果树技术体系框架。重点在果树表型信息获取、环境数据获取、三维模型计算、数字育种、果树大数据和虚拟现实技术等方面综述了数字果树研究进展。从产业应用角度,综述了数字果树技术在树形管理、生长监测、种植管理、农技培训、品牌营销等方面应用效果和挑战。最后,展望了数字果树发展趋势、研究热点和技术突破方向,以期为数字果树的进一步发展提供思路与借鉴。  相似文献   
7.
喀斯特石漠化区治理措施对土壤质量演变的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
为进一步探明喀斯特石漠化综合治理区不同治理措施对土壤质量演变的影响,选取3种治理措施:封山育林、人工造林和坡改梯,并以撂荒地为对照,通过长期定点监测,探索了治理措施与时间对土壤理化性质、土壤质量演变的影响特征。结果表明:治理措施和治理时间对土壤理化性质有明显的影响。封山育林、人工造林和坡改梯均能显著改善土壤理化性质,提高土壤肥力质量。随着时间的推移,土壤养分含量和土壤质量指数亦得到显著的改善。封山育林和人工造林对土壤质量的改善效果总体上优于坡改梯。此外,封山育林和人工造林能够明显优化土壤碳氮比例。但是这两种措施中土壤碳磷比(C/P)相对较高,且土壤碳磷比(C/P)随时间的推移逐渐增大,这反映出封山育林和人工造林的土壤面临土壤磷素缺乏的风险。石漠化综合治理措施中封山育林和人工造林对土壤质量的改善效果最佳。但是随着时间的推移,这两种措施可能会因土壤磷素缺乏导致植被恢复效果不佳。石漠化治理是一个漫长的过程,在其过程中需要通过人工干预以实现石漠化治理的可持续发展。  相似文献   
8.
为了分析土壤酸度对茶叶产量及品质成分的影响,本研究选择4个不同酸度土壤的茶园(pH分别为3.29、4.74、5.32、6.38)为研究点,于2016年4月种植铁观音茶树,于2018年5月、2019年5月(春茶采摘时间)和2018年10月、2019年10月(秋茶采摘时间)采样测定茶叶鲜叶产量及鲜叶品质成分(茶多酚、茶氨酸、氨基酸、咖啡碱、儿茶素组分)含量,分析土壤酸度对茶叶产量及品质成分的影响。结果表明,2018、2019年春茶、秋茶的茶叶产量及茶多酚、茶氨酸、氨基酸、咖啡碱、儿茶素组分含量均随着土壤pH的增大呈现先上升后下降的趋势,且不同pH土壤种植下,相应指标的差异均达到显著水平。当土壤pH为5.32时,茶叶的产量和品质成分含量均达到最大值,以2018年春茶和秋茶为例,茶叶产量为5876、6102 kg/hm2,茶多酚含量为273.42、281.57 mg/g,茶氨酸含量为13.41、10.89 mg/g,氨基酸含量为34.89、35.18 mg/g,咖啡碱含量为28.16、25.23 mg/g,儿茶素组分总量为98.30、100.84 mg/g。可见,随着茶园土壤酸度加剧,茶叶产量和品质呈下降趋势。  相似文献   
9.
本研究通过探索红心火龙果营养品质和产量对稻壳有机肥施用量的响应,旨在为红心火龙果的施肥管理提供参考。以5年生‘台农二号’红心火龙果为供试材料,设置3个稻壳有机肥施用水平(低施肥量L:22 500 kg/hm2;中施肥量M:45 000 kg/hm2;高施肥量H:90 000 kg/hm2),调查火龙果全年各批次果实的还原糖、可溶性蛋白、维生素C(Vc)、可溶性固形物、花青素、可食率及产量。结果表明:(1)稻壳有机肥施用量对部分批次火龙果的果实营养品质、果数及产量影响显著;(2)存在显著差异的批次中,增加有机肥施用量对火龙果花青素、可溶性固形物、Vc、果数以及产量具有显著的促进作用,其中相较于L处理,花青素含量在7月19日批次中M处理增大5.59%,可溶性固形物在9月6日批次中H处理增大6.95%,Vc含量在10月23日批次中M处理和H处理分别增大24.11%和14.29%,果数在9月6日批次中M处理和H处理分别提高372.73%和172.73%,产量在9月6日批次中M处理和H处理分别提高373.44%和165.63%(P<0.05);(3)还原糖和可溶性蛋白含量在差异显著的批次中随有机肥施用量的增加而减少;(4)在3个有机肥施用量下,L处理的经济效益最好,同时营养品质和可食率较优。综上所述,调控稻壳有机肥施用量显著改善红心火龙果果实营养品质和可食率。  相似文献   
10.
为了筛选适应贵州地区种植的朝天椒品种,以资源圃收集的48份朝天椒种质资源为研究对象,对其粗脂肪、蛋白质、维生素C、辣椒素、粗纤维、干物质等6项品质指标和产量进行测定,并利用隶属函数值法和聚类分析法对所得数据进行综合评价分析。结果表明:48份朝天椒种质资源的品质和产量存在较大差异。其中,粗脂肪含量范围在0.12~0.71 g/100 g之间,平均含量为0.47 g/100 g,品种‘黔辣10号’含量最高;蛋白质含量范围在2.36~3.67 g/100 g之间,平均含量为2.90 g/100 g,品种‘DZ-33’含量最高;维生素C含量范围在48.51~74.64 mg/100 g之间,平均含量为59.07 mg/100 g,品种‘子弹头’含量最高;辣椒素含量范围在6.63~72.54 mg/100 g之间,平均含量为31.49 mg/100 g,品种‘香脆白米椒’含量最高;粗纤维含量范围在2.32%~10.45%之间,平均含量为7.59%,品种‘黔辣18号’含量最高;干物质含量范围在11.12%~20.98%之间,平均含量为15.66%,品种‘单生理想’含量最高;干椒产量范围在189.66~442.81 kg/667 m2之间,平均产量为304.62 kg/667 m2,品种‘2018-70’平均干椒产量最高。6项品质指标的平均隶属度值在0.29~0.75之间,相差0.46,种质资源间差异较大。聚类分析可将48份朝天椒种质资源分为3大类群,第Ⅰ类群包括26份种质资源,占总资源数的54.17%,6项品质指标的平均含量和平均干椒产量都处于居中水平;第Ⅱ类群包括16份种质资源,占总资源数的33.33%,6项品质指标的平均含量都处于最低水平,但平均干椒产量处于最高水平;第Ⅲ类群包括6份种质资源,占总资源数的12.50%,6项品质指标的平均含量都处于最高水平,综合品质表现最好,但平均干椒产量最低。开展朝天椒种质资源品质和产量的综合评价分析,可为朝天椒种质资源的创新利用以及新品种选育奠定基础。  相似文献   
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