几个叶色突变茶树品种的DNA分子指纹图谱构建

目前茶树品种的真实性鉴定主要依据形态特征等外形表现,但表型性状容易受环境条件、栽培措施和发育阶段等的影响,可靠性不强,而且也需要鉴定者具备非常专业的知识和长期的经验,可操作性亦较低。所以开发稳定可靠、易于操作的茶树品种鉴定技术迫在眉睫。分子标记技术是以DNA的多态性为基础的遗传标记,可以从基因组层面对品种进行快速、准确、不受外界环境条件影响的鉴定,已成为品种质量监控和真假鉴定的重要技术措施。     

基于DEM模型的流域参数识别方法研究

探讨了利用数学高程模型识别流域分水线、确定坡面水流方向以及计算流域参数的方法。通过实验流域的数据验证 ,表明该法能正确计算流域的有关参数 ,自动勾绘流域分水线 ,确定坡面水流方向。从而为分布式水文物理模型的研制提供坚实的基础     

3种旱涝指标在郑州市干旱分析中的对比研究

利用郑州气象站50年（1959-2008）的月降水资料和气温资料,分别计算标准化降水指数（SPI）、Z指数和综合气象干旱指数（CI）,并对这3种旱涝指标的计算结果进行对比分析。结果表明,SPI指数具有优越的计算稳定性,但由于没有考虑水分的支出,则易夸大旱涝的等级;Z指数与降水的时空分布有关,参考的划分界限不适合郑州的实情;CI指数考虑了最近的降水情况,同时考虑了水分的收支情况,能够较好的表征郑州市的旱涝情况,最后选定CI指数作为郑州地区旱涝等级划分的指标。     

基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测

利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平。本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期。结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑。     

茶树硝酸根转运蛋白基因NRT2.5的克隆及表达分析

通过RACE克隆从茶树[Camellia sinensis (L.)]叶片中获得NRT2.5基因cDNA全长序列。所得基因序列全长为2 457 bp,其中开放阅读框为1 362 bp,编码454个氨基酸,推测蛋白分子量为48.7 kD,理论等电点为9.63。生物信息学分析表明,该基因与可可树、拟南芥等的NRT2.5基因具有高度同源性,且其编码的蛋白质具有NRT家族共有的结构特征。实时定量PCR分析表明,NRT2.5基因在茶树不同组织中均有表达,但主要在成熟叶和根中表达;不同氮浓度处理后,茶树NRT2.5基因在低浓度下的表达量高于高浓度下。     

基于MAPINFO电子地图制作方法研究

研究利用MapInfo商用GIS软作制作电子地图的方法,分析在制作过程中的关键技术问题,给出一个长沙市电子地图实例。     

松针刺盘孢菌侵染对薄壳山核桃不同抗性品种酶活性和酚类物质的影响

以薄壳山核桃高抗品种"Kanza"和高感品种"Mahan"为研究对象,对比分析松针刺盘孢菌(Colletotrichum fioriniae )侵染后超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)、多酚氧化酶(PPO)活性以及总酚和黄酮质量分数的变化. 结果表明: 不同酶活性和非酶类化合物质量分数...     

薄壳山核桃'Mahan'品种果实动态发育 分析及营养物质积累规律研究

为了解薄壳山核桃果实发育规律,从而为其果实品质的提升或果实形成机理的研究提供参考依据,以薄壳山核桃‘Mahan’品种为试验材料,对其果实不同发育时期的果实大小、果实质量、种仁营养成分和脂肪酸组成进行了测定和分析。测定结果表明:果实大小和质量基本呈现缓慢增加—迅速增加—缓慢增加的趋势,果实大小和质量均出现了3～4个生长高峰,粗脂肪含量整体呈现逐步上升的趋势,蛋白质和可溶性糖含量呈整体逐步下降趋势;脂肪酸组分间存在相互转化的关系,油酸和硬脂酸含量均呈上升趋势,但硬脂酸的上升幅度不是很大,亚油酸和亚麻酸含量均表现出先增加后又逐渐减少的趋势,花生酸和棕榈酸含量随着果实不断发育都表现出逐步降低的趋势;顺-11-二十碳烯酸含量在果实发育过程中的变化不是很大。分析结果表明:果实大小的发育规律大致可以分为4个时期,雌花授粉后121～160 d为种仁成熟、营养物质累积和脂肪酸组分转化的关键时期,也是果实品质改善的关键时期。     

华亭县油用芍药栽培技术规程

总结了芍药繁育技术、田间管理、病虫害防治、种子采收等方面的内容,制定出华亭县油用芍药栽培技术规程。     

基于修正NDVI时间序列的大区域冬小麦全生育期墒情监测

针对遥感墒情监测存在的时空分辨率矛盾,提出利用高时间分辨率的共享遥感数据,将修正归一化植被指数(NDVI)作为墒情指示因子,实现对大区域冬小麦全生育期墒情准实时、半定量化监测的思想。首先,对冬小麦种植区域进行地域划分,依据冬小麦的物候特征进行生育期阶段划分;其次,利用遥感数据计算各地域、各阶段的NDVI,针对各阶段冬小麦的生长情况,进行NDVI的自适应修正。经实测墒情数据和修正NDVI相关分析表明,修正NDVI可以作为农田墒情的指示因子;最后,将监测年的修正NDVI与前三年平均值做距平差值分析,得到与前三年平均值相比,冬小麦墒情的时空分布规律,结果与实际观测值相符。可以预见:如果有较长的时间序列积累,可以得到监测年与常年相比,麦田的墒情时空分布规律。研究结果表明:提出的方法,可以用于大区域冬小麦全生育期墒情的半定量化准实时监测,而且遥感数据容易获得,基本不需要实测数据,计算方便,成本低廉。对冬小麦农田管理与决策具有重要的参考价值。