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1.
通过对2015年种植于南京地区的4个北高丛优良蓝莓品种‘钱德勒’、‘甜心’、‘布里吉塔’和‘埃利奥特’的生长量、物候期以及果实外观和品质特征的调查发现,结果发现,布里吉塔和埃利奥特的适应性较强,生长量大,坐果率高,在较好的管理条件下,可以取得较高的产量;钱德勒和甜心的适应性中等,坐果率及产量中等或偏低。甜心属于极早熟品种,5月下旬成熟,钱德勒和布里吉塔属于中熟品种,6月上旬成熟,埃利奥特属于晚熟品种,6月中旬成熟。钱德勒和布里吉塔属于大果,甜心属于中果,3个品种的鲜食品质极佳,感官评分在南京地区种植的近60个品种中名列前茅。埃利奥特属于中果,鲜食品质中等。综合来看,布里吉塔在南京地区适应性好,果实品质佳,具有较大的发展潜力,钱德勒和甜心的果实鲜食品质极佳,但适应性中等,可少量种植,埃利奥特的适应性较好,果实品质中等,可酌情推广。 相似文献
2.
研究不同产量水平冬小麦群体冠层不同层次光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation,PAR)截获、干物质分布及产量的影响,为缩小新疆冬小麦产量差距、提高光能资源利用和高产栽培提供理论依据。试验于2018—2019年在军户和奇台两个不同试验区进行,以当地主栽品种为试验材料,采用综合管理模式模拟了超高产(SH:≥9000 kg·hm^-2)、高产(HH:7500~9000 kg·hm^-2)、农户(FP:6000~7500 kg·hm^-2)、基础(CK:≤4500 kg·hm^-2)4个产量水平。研究4个产量水平下新疆冬小麦开花期上、中、下冠层的光截获特性及干物质积累与分配特性,分析其与产量构成的相关性,探究增产途径。结果表明:产量水平高的群体在灌浆期仍能保持较高的叶面积指数(Leaf Ar?ea Index,LAI);随着产量水平的提高,冠层上、中、下层的PAR截获率和PAR截获量均提高,且总体表现为上层>中层>下层,呈现“上强下弱”的垂直分布特征,PAR透射率变化趋势与之相反;中层干物质积累量要低于上、下层干物质积累量,且上层干物质随着产量水平的升高增幅要大于中层和下层,干物质上、中、下层均与PAR截获率呈极显著相关,与籽粒产量的相关系数分别为0.97、0.90、0.78。可见花后维持较高LAI,提高光合有效辐射截获量(IPAR),增加开花后干物质积累,是实现小麦增产,缩小产量差的途径。 相似文献
3.
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
4.
【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R2adj)。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R2adj提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。 相似文献
5.
6.
为监测光肩星天牛(Anoplophora glabripennis)的发生动态,对有潜在应用前景的诱捕器及诱芯进行了林间诱捕试验.借助标记-释放-回捕法,将引诱剂Ⅰ(1-戊醇)、Ⅱ(2-戊醇)、Ⅲ(引诱剂Ⅰ+雄虫信息素)和Ⅳ(引诱剂Ⅱ+雄虫信息素)分别与褐色改进型飞行拦截挡板式诱捕器组合,调查其对10、20、30m距离处光肩星天牛的引诱效果;同时参照Peterson方法对样地内光肩星天牛的种群数量进行估算.结果 表明:4种引诱剂的有效引诱距离均在30 m以内,20 m内的诱捕效果更佳,建议在实践应用中将诱捕器的间距设置为40~ 50 m.在样地200 m内的标记释放回捕率为5.14%,占总诱捕量的46.46%,估计样地内光肩星天牛的种群数量为2471头,其中雄虫1382头,雌虫1112头,估算结果与实际情况相近.可见,诱捕剂的诱捕效果较好,可有效监测光肩星天牛雌雄虫的发生动态. 相似文献
7.
不同PE材料遮光下血橙转色期果皮花色苷合成及其相关基因的表达分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用不同透光率的PE袋对转色期血橙果实进行遮光试验,测定了不同遮光处理下血橙果皮总花色苷的动态含量和血橙果皮中12个花色苷合成相关基因的动态表达,深入探究光照与血橙果皮花色苷着色之间的关系,以期为改善生产中血橙果面着色不良问题提供解决思路。结果表明:血橙果实经过PE袋遮光后,果皮在着色时间、着色面积和着色程度上均受到阻碍,阻碍程度与PE袋的透光率相关,遮光促进了血橙果面亮度的增加。自然光照下,8个结构基因GST、ANS、CHS、DFR、F3H、UFGT、PAL、4CL和2个调节基因Ruby、MYBF1在转色期间的表达量快速增加,而不同程度的遮光阻碍了其表达,阻碍程度与PE袋的透光率相关,推测这10个基因属于血橙果皮花色苷合成受光调控的关键基因。将遮光后果皮总花色苷动态含量、关键基因的动态表达量与对应的PE袋透光数据进行综合分析,可以推测光照中调控血橙果皮花色苷合成的可能是其中的UVB、UVC紫外光。根据相关基因的动态测定结果,推测血橙果皮花色苷合成的关键时期在花后249 d开始出现,为保证外观品质,血橙采摘在花后249 d之后进行较为适宜。为预防血橙冬季落果,生产上通常采用冬季树体覆膜技术保果,为减少覆膜对血橙果面花色苷着色的影响,应选用透明PE膜或其他紫外线透过率较高的膜。 相似文献
8.
《农业工程技术:农产品加工》2021,(4):26-26
简介:由中国照明学会农业照明专业委员会秘书长、中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所刘文科研究员和查凌雁博士共同编著的设施园艺领域新书《植物工厂植物光质生理及其调控》于2019年5月由中国农业科学技术出版社出版。该书包括13章内容。 相似文献
9.
10.
花生籽仁蔗糖含量近红外模型构建及在高糖品种培育中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
含糖量是决定和影响花生食用品质和加工特性的重要指标,蔗糖含量占成熟花生籽仁总糖量的90%以上,建立蔗糖含量的高效检测技术,有助于加快高蔗糖甜味食用型花生品种培育进程。本研究利用蔗糖含量差异显著的185份花生材料,利用近红外仪(波长范围1100~2500 nm),配合小样品杯,扫描和采集自然干燥籽仁的近红外光谱,采用液相色谱(HPLC)结合标准曲线法测定试验材料的蔗糖含量,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)构建了花生籽仁蔗糖含量的近红外定标模型,模型的决定系数R2=0.962,均方差为0.383。利用20份材料对模型进行外部验证,预测值和化学值的决定系数达0.947,表明该模型可较好地预测蔗糖含量,可以高效地测定杂交早期世代的单株花生蔗糖含量。利用该模型在“吉花02-1-4×中花26”杂交后代中发掘出6份含糖量7%以上、油酸78%以上、含油量48%以下,且农艺性状优良的食用花生新品系。 相似文献