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研究栽培品种‘早大果’樱桃(Prunus avium‘Zaodaguo’)以‘大青叶’(P.pseudocerasus‘Daqingye’)、‘本溪山樱’(Cerasus sachalinensis‘Benxishanying’)、‘考特’(P.avium×P.pseudocerasus‘Colt’)和‘莱阳矮樱’(P.pseudocerasus‘Laiyangaiying’)为砧木的一年生嫁接苗,对干旱胁迫的光合生理特征和叶绿体超微结构的影响,以用于筛选适应南方独特夏秋季短时干旱气候特征的嫁接砧木。结果表明:在干旱胁迫下,4种砧木品种的叶片相对含水量(RWC)、光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、总叶绿素含量(TChl)、最大光化学效率(Fv/Fm)出现逐渐下降的趋势;其中,‘本溪山樱’砧甜樱桃下降缓慢、幅度小,干旱胁迫16d后,接穗叶内的RWC、TChl、Pn、Gs及Fv/Fm值降幅分别为10.7%,28.4%,37.8%,51.5%及20.5%;相同条件下,以上参数在其他3种砧木嫁接苗的降幅普遍比‘莱阳矮樱’的降幅高2倍以上,其中,以‘考特’嫁接苗的下降速度最快、幅度最大。在电镜条件下,‘莱阳矮樱’、‘考特’和‘大青叶’出现叶绿体超微结构受损、基粒片层解体的现象,而‘本溪山樱’的叶绿体结构相对比较完整。将10个指标通过隶属函数分析表明:4种樱桃砧‘早大果’的抗旱性顺序由强到弱依次为‘本溪山樱’、‘莱阳矮樱’、‘考特’、‘大青叶’。可见,砧木选择对甜樱桃耐旱性影响显著,对于干旱半干旱地区种植甜樱桃,‘本溪山樱’是较好的砧木选择。 相似文献
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基于高光谱图像和邻域粗糙集理论的大豆品种识别算法及其综合性能评估 总被引:1,自引:0,他引:1
应用高光谱图像技术可以实现大豆品种的快速、高效、无损鉴别检测。高光谱图像数据量大、波段数量多,这导致数据传输、存储和处理有一定难度,故需应用波段选择方法进行数据降维。目前,面向品种识别的高光谱图像波段选择算法大多数都是以分类性能作为算法的评价标准,忽略了算法的稳定性。该文针对大豆品种识别问题,研究基于邻域粗糙集理论中的依赖度、一致性和信息熵等属性选择准则的高光谱波段选择算法,以Jaccard系数为稳定性度量指标,研究算法的稳定性随数据集扰动和子集大小的变化情况。针对波段选择算法的稳定性度量与分类模型之间是相互独立的这一问题,不能盲目追求高的稳定性而忽略特征子集的分类效果,提出当波段子集大小相同时采用Pareto最优解来评估算法综合性能;当波段子集大小不同时,采用兼顾分类性能、稳定性和子集大小的综合评价函数(PSN)评估算法性能。研究结果对获取综合性能最佳的波段子集有一定的理论及应用价值。 相似文献
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孟祥丽 《水土保持应用技术》2017,(1):25-26
近十年来,在全体阜新市水土保持工作者的努力下,阜新市水土流失综合治理工作取得了明显成效,生态环境明显好转,但同时也存在很多问题,全市的水土保持生态建设还任重而道远。通过总结近十年来水土保持生态建设实践经验,针对目前存在的突出问题,科学制定"十三五"期间水土流失综合治理规划,为阜新市生态文明建设提供科学依据。 相似文献
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立体车库采用钢结构虽有很多优势,但为了能够保证车库的稳定性,还需进行设计优化,为此,可通过有限元分析了解钢结构存在的不足和缺陷,从而进行有针对性的优化。文章研究了升降横移式立体车库钢结构的优化,如何利用有限元分析来制定优化策略,以提升立体车库的稳定性,更好地使用立体车库。 相似文献
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不同砧木对甜樱桃抗涝性影响 总被引:1,自引:1,他引:0
[目的]为筛选耐涝的甜樱桃嫁接砧木提供科学依据。[方法]以甜樱桃早大果为接穗,研究5种砧木(考特、本溪山樱、大青叶、尖嘴红樱和莱阳矮樱)嫁接苗的涝胁迫光合生理特性及抗性生理,利用隶属函数法对5种砧木甜樱桃抗涝性进行综合评价。[结果]随淹水胁迫时间延长,5种砧穗组合的甜樱桃幼苗光合速率、气孔导度、蒸腾速率、Fv/Fm逐渐下降,而胞间CO2浓度、初始荧光参数、H2O2、O2-和脯氨酸含量呈上升趋势。将13个指标经隶属函数分析发现5种甜樱桃砧木嫁接苗的抗涝性为考特〉本溪山樱〉大青叶〉尖嘴红樱〉莱阳矮樱。[结论]以考特为砧木的甜樱桃抗涝能力最强。 相似文献
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4种砧木樱桃的抗旱生理特性及抗旱性评价 总被引:2,自引:0,他引:2
利用盆栽试验,研究4种砧木的甜樱桃嫁接苗的在干旱胁迫条件下的生理特性变化,用于筛选较耐旱的甜樱桃砧木品种。随干旱胁迫程度的增加,4种砧木嫁接苗叶片的过氧化氢和超氧阴离子的含量呈上升的趋势,上升幅度较大的是‘考特’品种,幅度最小的是‘本溪山樱’;质膜相对透性和脯氨酸含量呈上升趋势,相对透性‘考特’品种的增幅最大,‘本溪山樱’最小;脯氨酸含量‘本溪山樱’的增幅最大,其次为‘莱阳矮樱’、‘大青叶’、‘考特’。利用隶属函数法对材料进行抗旱性的综合评价,4种不同砧木樱桃的抗旱性由强到弱的顺序依次是‘本溪山樱’,‘莱阳矮樱’,‘大青叶’,‘考特’。 相似文献
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为提高叶片面积测量精度,选择的参照物面积应与被测叶片面积相近。研究设计多个由圆形标志点作为顶点的参照矩形,其中构成矩形顶点的4个标志点中3个为非编码标志点,1个为编码标志点,通过对编码标志点进行解码,自动获取非编码标志点位置和参照矩形面积,利用标志点的已知参数对图像进行几何校正。测量步骤分别为参照矩形选择、图像采集、图像预处理、标志点提取、几何校正、叶面积计算。对5种已知面积的规则图形和不规则图形进行5次测量试验,规则图形的最大平均误差为0.193%,不规则图形的最大平均误差为0.53%。结果表明,对于较大或者较小面积的叶片,本方法都具有较高的测量精度;并且具有较好的通用性,适用于室内、室外无损测量,为叶面积的测量提供了切实可行的新途径。 相似文献