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1.
榕树粉蚧是一种重要的入侵害虫,对果蔬和园林植物存在巨大的潜在威胁。为满足开展检疫处理、防控、生物学和生理学等研究的需要,本研究以南瓜为饲养材料,在室温条件下(26±1℃,RH 65%±5%)观察榕树粉蚧的生物学特性与发育历期。结果表明,榕树粉蚧具有典型的雌雄二型现象。雄虫主要经历卵、12龄若虫、预蛹、蛹、雄成虫阶段;雌虫经历卵、13龄若虫、雌成虫(产卵前期、产卵期)阶段,其发育历期(mean±SE)分别为8.51±0.03 d、9.79±0.09 d、7.46±0.10 d、6.52±0.11 d、12.13±0.11 d、8.16±0.11 d,世代发育历期54.4±0.25 d。雌成虫产卵量483651粒,平均550.87±51.07粒,卵期711 d,孵化率95.19%±0.75%。该研究结果表明榕树粉蚧繁殖能力强,应高度重视其防控工作。 相似文献
2.
DING Wenli 《干旱区科学》2021,13(7):730-743
Switchgrass is an introduced C4 grass in the semi-arid Loess Plateau of China, but there is a lack of information to assess its ecological invasive risk. In this study, Old World bluestems (native C4 grass) and switchgrass were sowed at five mixture ratios (8:0, 6:2, 4:4, 2:6 and 0:8) under two soil water levels (80% field capacity (FC) and 40% FC) and two nitrogen (N) treatments (0 and 100 mg N/kg dry soil, termed N0-unfertilized and N1-fertilized treatments, respectively) in a pot experiment in 2012. Biomass, root morphological traits and relative competitive abilities of these two species were analyzed. Results showed that biomass of both species was significantly greater under 80% FC or N fertilization, and switchgrass had a relatively larger root:shoot ratio (RSR). Total root length (TRL) and root surface area (RSA) of switchgrass were significantly higher under 80% FC irrespective of N treatment, while those of Old World bluestems were only significantly higher under N fertilization. N had no significant effect on TRL and RSA of switchgrass, while RSA of Old World bluestems significantly increased under 80% FC and N fertilization. Under 40% FC and N0-unfertilized treatment, the aggressivity of Old World bluestems was larger than zero at 2:6 and 4:4 mixture ratios of two species, whereas it was close to zero at 6:2 mixture ratio. Root competitive ability of switchgrass significantly increased under 80% FC or N fertilization. The aggressivity of Old World bluestems was negative at 6:2 mixture ratio under 80% FC and N fertilization, while it was positive at 2:6 mixture ratio. Switchgrass may become more aggressive when N deposition or rainfall increases, while a proper mixture ratio with appropriate water and N management could help with grassland management in the semi-arid Loess Plateau. 相似文献
3.
为获得烟草镰刀菌根腐病拮抗真菌菌株,试验以河南省豫中烟区烟草根际土壤为试材,以主要致病菌尖孢镰刀菌Fusarium oxysporum为主要靶标,采用稀释涂布平板法分离获得土壤真菌371株,平板对峙培养法测定获得1株具有明显抑制效果的拮抗菌株,利用形态学和分子生物学的方法将其鉴定为棘孢木霉Trichoderma asperellum Tr-0111。抑制效果测定表明,该菌株对尖孢镰刀菌的抑制率最高可达93.13%,对根串珠霉菌、拟茎点霉、链格孢菌等其他8种烟草病原菌均具有较强的抑制效果。促生作用测定结果表明,菌株发酵液使烟草种子萌发率提高5.34%,烟苗根长增长率为62.39%,对盆栽烟草的最大叶面积和地上部鲜重也具有显著的促生效果。为进一步相关机理的研究和生防菌剂的研制奠定了基础。 相似文献
4.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
5.
白花草木樨(Melilotus albus Medic.ex Desr.)是草木樨最常见的栽培用种之一,具有较强的抗逆性和固氮能力。为了开发一套高效的草木樨转化体系,本研究以白花草木樨为材料,以结瘤基因MaROP6为目的基因,建立了发根农杆菌(Agrobacterium rhizogenes)介导的高效白花草木樨毛状根转化体系。结果表明:利用该方法可以在两周左右获得毛状根,其发生率可达78%,MaROP6基因的毛状根转化率可达70.8%。qRT-PCR鉴定结果表明,MaROP6转基因毛状根的平均相对表达量为对照的36.87倍。毛状根转化体系的建立为白花草木樨基因功能的验证奠定了基础。 相似文献
6.
探地雷达树木根系定位与直径估算 总被引:1,自引:1,他引:0
针对树木根系的探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测图像复杂、解译困难、自动化程度低且精度不高等问题,该研究提出了一种基于YOLOv3的树根自动识别和参数估计的方法。通过不同的根预埋试验分析了根直径、掩埋深度和朝向对根系识别和预测的影响,对比评估了在复杂现场环境下该方法与商业软件常用的阈值分割方法的识别效果。结果表明算法可实现根系自动提取和双曲线顶点定位,对根双曲线的识别准确率和召回率分别达到了96.62%和86.94%,根系参数预测的总平均相对误差在10.57%以内。该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性,可实时地对树木根系进行检测并进行根系参数预测,对树木根系无损检测具有重要意义。 相似文献
7.
以枳实生苗为试验材料,通过两年重复试验分析了不切除主根、切除1/3主根、切除1/2主根、切除2/3主根等4个不同水平根系修剪处理下枳实生苗生长发育、根系构型和营养吸收的情况,并检测了不同水平根系修剪处理对侧根发育关键基因表达量的影响。结果表明,切除1/2主根处理增加了枳实生苗的株高、茎粗、地上部鲜重和根系鲜重,改善了根系构型参数(侧根数、总根长、根表面积和平均长度),增加了根系P、K、Ca、B、Fe、Na和Zn等营养元素含量。另外,实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测发现,根系修剪处理诱导了侧根发育关键基因HOX1和CYP2的积累,并抑制了IAA11和IAA13的表达。综上所述,适度根系修剪可能通过诱导HOX1、CYP2基因的上调和IAA11、IAA13基因的下调来调控枳实生苗侧根的生长发育,改善根系构型,从而提高枳实生苗对营养元素的吸收能力及植株的生长发育。 相似文献
8.
为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。 相似文献
9.
为了研究轴伸贯流泵在不同流量工况下的压力脉动特性,应用计算流体动力学软件对泵内流场进行数值计算,揭示不同流量工况下泵内压力脉动的变化规律,并利用真机进行压力脉动测试以验证数值计算方法的可靠性.结果表明:机组各监测面的压力脉动都具有一定的周期性,转轮处波峰和波谷与转轮叶片数相关,压力脉动主频为叶频;前导叶进口截面压力脉动主频为转频;在小流量工况下,流动较为紊乱,压力脉动抖动明显;转轮出口截面由于受动静干涉影响,流动紊乱,尤其在小流量工况下,压力脉动峰值最高为设计工况的12倍;在导叶进口以及导叶出口处监测点的压力脉动频域中出现了撞击和回流诱导的低频信号,低频段频谱复杂,出现明显的抖动. 相似文献
10.
缺株玉米行中心线提取算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区(Region of Interest,ROI),提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。 相似文献