杂交水稻品质性状间及品质性状与农艺性状间相关性研究

采用5个不育系(湛A、双青A、万金A、22A、珍汕97A)、5个恢复系(R128,R122,R46-1,R15,直龙)按5×5NCII遗传设计杂交配制25个杂交组合。在2005年晚季对杂种F1的农艺性状及品质性状进行相关性分析。结果表明:①糙米率、精米率、整精米率与其他品质性状间的相关系数均未达到显著水平;整精米长宽比与整精米长呈极显著正相关,与整精米宽呈极显著负相关;垩白粒率与整精米长、整精米长宽比、垩白面积间呈极显著负相关,但与整精米宽及垩白度间呈极显著正相关;蒸煮品质与其他品质性状间的相关性不是很密切,但直链淀粉与糊化温度呈极显著负相关,与蛋白质含量呈极显著正相关。②株高、有效穗数与各品质性状间的相关性不是很强,除株高与整精米率达到极显著外其他性状间均未达到显著水平;穗长与整精米宽、垩白粒率间均呈极显著、显著负相关,但与整精米长宽比呈显著正相关;粒长与垩白粒率间、粒宽与垩白面积间、粒长宽比与垩白粒率间均呈极显著负相关,而粒宽与垩白粒率则呈极显著正相关。     

籼型三系杂交稻主要农艺性状配合力研究

采用5个不育系(湛A、双青A、万金A、22A、珍汕97A)、5个恢复系(R128、R122、R46-1、R15、直龙),按NCⅡ遗传设计杂交配制25个水稻杂交组合,于2005年晚季对杂种F1的农艺性状进行配合力分析,结果表明:在每穗总粒数方面,亲本一般配合力方差分量同杂交组合的特殊配合力方差分量相当,其他性状受亲本一般配合力效应的影响大于受杂交组合特殊配合力效应的影响;除穗长、每穗实粒数、谷粒宽、谷粒长宽比外,其他性状间母本的一般配合力基因型方差均大于父本的一般配合力基因型方差;此外,单株产量、每穗实粒数、每穗总粒数等性状间的狭义遗传率较低,说明在育种过程中要多考虑特殊配合力及环境间的影响.     

籼型三系杂交稻主要品质性状配合力研究

采用5个不育系及5个恢复系,按5×5 NCII遗传设计杂交配制25个杂交组合,在2005年晚季对杂种F1的品质性状进行了配合力分析,主要结果如下:在整精米长度、整精米长宽比、垩白粒率、胶稠度和直链淀粉含量等性状上亲本一般配合力方差分量与组合的特殊配合力方差分量是相当的,其他性状受亲本一般配合力效应的影响大于组合特殊配合力效应的影响;在糙米率、整精米长度、垩白大小、蛋白质含量等性状上母本的一般配合力基因型方差均大于父本的一般配合力基因型方差,但在精米率、整精米率、整精米宽度、整精米长宽比、垩白粒率、垩白度、糊化温度、直链淀粉含量等上父本的一般配合力基因型方差大于母本;精米率、胶稠度、蛋白质含量、直链淀粉含量等性状的狭义遗传率较低。     

基于CARS-SAA的土壤铵态氮含量高光谱反演

利用高光谱技术对河套灌区土壤铵态氮含量检测过程中,为降低高光谱数据中存在的冗余变量信息对模型预测精度的影响。本文针对河套灌区土壤铵态氮含量提出了一种竞争性自适应重加权算法(CARS)和模拟退火算法(SAA)相结合的特征变量筛选方法,并建立偏最小二乘回归(PLSR)和随机森林回归(RF)相结合的预测模型(PLSR-RF、RF-PLSR)。结果表明,CARS-SAA能有效筛选变量个数和减小计算量,并稳定模型预测精度。其中,CARS-SAA-PLSR-RF模型的预测精度最佳,验证集的决定系数R²为0.902、均方根误差RMSE为1.583mg·kg^-1、相对分析误差RPD为3.198。具有很好的预测效果,可知CARS-SAA是一种有效的高光谱特征变量筛选方法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算。该模型结合高光谱技术可以对河套灌区土壤铵态氮含量进行快速有效的无损检测。