浅谈玉米亲本种子单繁工作

玉米是我国三大粮食作物之一,在农业生产中占着举足轻重的地位。而玉米亲本种子纯度高低,直接影响其所制玉米品种的种性和产量,进而影响农业生产的丰欠。因此分析和探讨玉米亲本种子在生产中纯度下降原因,并采取必要的生产管理措施就成为玉米制种生产的首要前提。     

基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测

通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R²提高约0.021,支持向量机回归模型R²提高约0.015,随机森林回归模型R²提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm²,支持向量机回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm²,随机森林回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm²,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。     

无人机热红外反演土壤含水率的方法

以不同生育期夏玉米为对象,讨论无人机热红外反演夏玉米田土壤含水率的精度及反演方法.利用无人机获取试验区的可见光和热红外图像.通过可见光图像提取冠层掩膜并叠加在热红外图像上提取玉米冠层温度,分析冠层温度的变化趋势及与叶面积指数(LAI)的相关性.最后,利用冠气温差的相反数与叶面积指数构建了一个新指标(D_TL),讨论了冠气温差或D_TL指标反演土壤含水率的准确性.结果表明:冠层温度随着土壤含水量的增加而降低,夏玉米LAI在一定程度上可以表征冠层温度;对比4个时期的数据,发现冠气温差反演效果在灌溉后较好(如2次灌后R²分别为0.614 6和0.463 7);与冠气温差相比,D_TL指标可以提高土壤含水量反演的精度,如0~20 cm深度的R²从0.614 6和0.463 7提高到0.661 6和0.485 0.该研究对热红外反演夏玉米田间土壤含水率方法进行了新的尝试.     

赤霉素调节制种玉米花期

<正>玉米制种技术中最重要的环节是花期调节。为了探讨赤霉素在玉米制种利用中的使用浓度、施用时期以及对调节花期产生的效果,我们在新疆伊犁地区进行了试验,取得较好效果。     

夏季怎样保管好玉米种子

玉米是我国的主要粮食作物之一,适应性强,种植广泛。玉米种子在贮藏中极易发生热霉变和低温冻害,因此安全、有效地贮藏玉米种子具有十分重要的意义。一、玉米种胚的特点1.种胚大,易吸湿。玉米种子的胚属于大胚,体积占整个籽粒的1/3左右,重量占全粒的10%～20%。由于胚中含有较多的亲水基,比胚乳更容易吸湿。玉米种子的呼吸量比其他谷类种子大得多,在贮藏期间稳定性差,     

肥胖相关基因PID1的研究进展

人和动物脂肪代谢受到多种因素的调节,其中最重要的是遗传因素。磷酸酪氨酸互作结构域1(PID1)是近年来发现的新基因,作为一种信号分子在细胞生长和成脂过程中直接作用,在脂肪组织中都出现PID1的高表达现象,这就提示了PID1基因和脂肪沉积存在关系。本文将系统介绍PID1基因结构、编码产物特征以及其对肥胖影响作用机理及其研究进展。     

云南省楚雄州生物质烤房推广应用研究

通过对比传统燃煤密集型烤房发现,生物质烤房在燃料费、电费等方面较传统燃煤密集型烤房增加0.35和0.05元/kg;在用工方面,生物质烤房较传统燃煤密集型烤房均有所下降,其中烘烤用工减少了0.27元/kg,减幅达40.3％;在环保、经济效益方面,生物质烤房较传统燃煤密集型烤房有所增加,生物质烤房CO2、SO2和CO排放量均有所下降,生物质烤房上等烟比例、中等烟比例、烟叶均价较传统燃煤密集型烤房均有所增加.     

不同水肥处理下夏玉米株高、生物量响应特征及光谱反演

以不同水肥处理下的大田夏玉米为研究对象，利用无人机遥感系统采集光谱数据，分析光谱数据及地面测量的玉米生长指标，明确不同水肥处理对夏玉米生长的影响，构建了基于光谱感知的作物生长指标监测模型。结果表明，不同灌溉施肥处理显著影响夏玉米株高，光谱计算的株高值与实测值均在P<0.0001水平上极显著相关，2020年拔节期的2个时段和喇叭口期的2个时段决定系数R²分别为0.354、0.483、0.672、0.702,2021年拔节期、喇叭口期、抽雄期和吐丝期R²分别为0.314、0.410、0.426、0.466。多个生育时期数据融合可以大幅提高光谱反演株高的精度，两年的拟合优度分别为0.946和0.906。多光谱植被指数与不同水肥处理下的夏玉米生物量相关性较好，利用Cubist算法构建的2020年玉米生物量反演模型表现最优；多个生育时期数据融合可以显著提高模型的反演精度，3种算法构建的模型(SVR模型，Cubist模型和RF模型)在2021年生育时期融合数据集上均表现较优，其在测试集上的R²分别达到了0.942、0.941、...