植物类病变突变体的研究进展

植物类病变是指在无外界致病因素和逆境因素的影响下,植株叶片、叶鞘等部位自发产生坏死斑的现象。这类突变与植物过敏性反应症状类似,属于程序化细胞死亡。在植物类病变突变体中,植株通常会表现出对某些植物病原物抗性增强。对植物类病变突变体的特点、遗传机制、病斑发生机制、抗病性以及类病变突变体基因的克隆及功能分析等进行整理,可为植物程序化死亡的机制研究和抗性品种的遗传改良提供理论依据。     

黍和稷种质资源主要农艺性状的差异

为了进一步摸清黍种质和稷种质在主要农艺性状表现上的差异,以山西省1 192份黍、稷种质的主要农艺性状鉴定数据为基础进行了统计比较。结果表明,在质量性状上,黍种质的穗型以侧穗和密穗为主,稷种质以散穗型为主;不论是绿色花序还是紫色花序均以黍种质占有优势,尤以紫色花序种质优势最大;黍种质在生物学产量、经济产量性状上比稷种质占有优势。研究结果可为黍、稷种质资源在育种、生产和食品加工利用方面提供参考依据。     

耐低氮糜子品种的筛选及农艺性状的综合评价

【目的】探明耐低氮糜子品种的评价方法,筛选耐低氮糜子基因型材料及鉴定指标,为耐低氮品种的选育和耐低氮生理机制的研究提供理论依据。【方法】采用大田试验,以来自国内外100份糜子品种为材料,在低氮胁迫（0纯氮）和正常施氮（150 kg·hm^-2纯氮）处理下,连续2年进行株高、茎粗、主茎节数、穗长、草重、单株穗重、单株粒重、千粒重、叶面积9个主要农艺性状和氮含量、氮素吸收共11个指标的测定,采用隶属函数法计算各指标耐低氮胁迫指数,通过主成分分析、回归分析与聚类分析评价各糜子品种的综合耐低氮能力。【结果】供试品种在不同氮水平条件下的株高、茎粗、主茎节数、穗长、草重、单株穗重、单株粒重、千粒重、叶面积、氮含量、氮素吸收均存在显著差异;低氮胁迫下,糜子的生长、生物量积累和氮素吸收受到抑制,各性状指标明显下降,变化范围幅度降低,各农艺指标降低幅度排序依次为叶面积>草重>单株粒重>单株穗重>茎粗>主茎节数>穗长>千粒重>株高,不同糜子品种籽粒的氮含量和氮素吸收均降低,降低幅度为氮素吸收>氮含量;低氮胁迫下,不同糜子品种的株高、茎粗、主茎节数、穗长、草重、单株穗重、单株粒重的变异系数大于正常施氮水平各指标的变异系数;不同氮水平下,不同糜子籽粒氮素吸收的变异系数高于氮含量的变异系数,且低氮胁迫的氮素吸收的变异系数高于正常施氮处理。对11个指标的耐低氮胁迫指数进行主成分分析,选择了5个主成分,累积方差贡献率达75.83%;株高、穗长、草重、单株穗重、单株粒重、单株叶面积、氮吸收量的耐低氮胁迫指数与耐低氮综合评价值（D）的相关性均达极显著水平,其中,单株穗重、单株粒重、氮吸收量的相关性较高,其相关系数分别为0.858、0.812和0.812;根据耐低氮综合评价D值,通过聚类分析将100份糜子品种划分为耐低氮型、中间型和不耐低氮型3种类型。【结论】单株穗重、草重、氮吸收量等指标作为糜子耐低氮能力评价的首选指标;榆糜3号、2058、榆黍1号、雁黍7号4个品种耐低氮能力最强。     

不同氮肥处理对糜子产量及品质的影响

以晋黍9号为材料,研究了普通尿素和缓释尿素对糜子产量和品质的影响。结果表明:施氮处理的糜子蛋白质含量都显著大于对照,而淀粉含量都显著小于对照;产量以PN2(普通尿素150 kg·hm-2)最高,增产幅度为28.48%;产量与穗数和单株粒重达到极显著正相关,相关系数分别为0.81和0.62;糜子产量与籽粒蛋白质含量呈极显著正相关,相关系数为0.83,与籽粒淀粉含量呈显著负相关,相关系数为-0.44。本试验条件下,糜子产量的增加主要是通过增加穗数和单株粒重来实现的。以普通肥料N150 kg·hm-2为最适施氮量。研究表明不是所有土壤类型都适合施用缓释尿素,研究区为砂质土,保水保肥能力差,通气性好,施用普通尿素比缓释尿素效果好。     

基于近红外光谱法快速检测藜麦纤维含量

[目的]探索一种快速测定完整藜麦籽粒纤维含量的方法。[方法]采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用近红外光谱分析技术建立数学模型并进行预测。[结果]在10 000~4 000 cm~(-1)波长范围内,运用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法所得数据建立藜麦粗纤维近红外定量模型,校正和预测效果最佳,所得的粗纤维近红外定量模型的交叉验证决定系数为0.884 8,外部验证决定系数为0.876 1。[结论]以完整藜麦籽粒为样品所建立的纤维NITS模型可用于藜麦纤维含量的快速检测。     

不同肥料配比对糜子产量和品质的调控效应

为探明不同施肥方式对糜子营养品质、食味品质和产量的影响，于2019年在山西河曲进行试验，以河曲大红糜子为材料，选用不同配比的有机肥（羊粪）、生物菌肥、尿素和复合肥，研究不同施肥配比对糜子品质和产量的影响。结果表明：不同肥料配比对糜子产量和品质性状显著影响，复合肥和有机肥（F+Y）配施显著提高糜子籽粒产量（GY）、净光合速率（P_n）、钙（Ca）和铁（Fe）含量，显著减低直链淀粉含量（AC）；相关性分析发现，籽粒产量（GY）和净光合速率（P_n）呈极显著正相关，相关系数为0.82，镁（Mg）与铁（Fe）呈极显著正相关，值为0.68，直链淀粉含量（AC）与醇溶蛋白含量（Gli）、钙（Ca）达到极显著负相关，值分别为-0.66和 -0.50；主成分分析发现，糜子各性状指标分为4个主成分，分别代表糜子食味品质、营养品质、产量指标和蛋白营养品质，综合得分以复合肥和有机肥（F+Y）处理最高，并显著高于其他处理。综上所述，复合肥（187.5 kg·hm^-2）与有机肥（1.5×10 kg·hm^-2）配施是糜子获得优质高产的主要施肥方式。     

光周期对糜子生长发育及叶片内源激素的调控效应

【目的】明确光周期对糜子生理生态指标的影响,为糜子光周期遗传调控网络及相关基因定位奠定基础。【方法】通过盆栽试验设置4种光周期处理,选用光敏感性差异不同的3个品种（N1-光钝感-内糜1号,N2-光中间-内糜2号,N3-光敏感-宁糜14号）,调查不同处理植株的物候期,测定不同处理抽穗期内源激素含量、成熟期株高、籽粒蛋白质含量和光钝感品种抽穗后的净光合速率。【结果】长日照显著延长糜子生育期,增加株高,光敏感品种N3全生育期长日照生育期天数和株高较短日照分别增加62.07%、104.24%,光钝感品种N1为3.51%、33.35%;随着生育进程的推进,抽穗后叶片净光合速率表现出明显差异,延长光照能显著增强糜子叶片净光合速率,增加干物质积累;光周期处理下不同光敏感品种内源激素变化明显,一定浓度IAA促进抽穗,IAA与GA和ZR呈极显著正相关,相关系数分别为0.51和0.40,与ABA呈极显著负相关（-0.62）,ABA与GA和ZR呈极显著负相关,分别为-0.70和-0.39,GA与ZR呈极显著正相关（0.47）;全生育期短日照条件下不同光敏感品种籽粒蛋白质含量显著高于其他处理,全生育期短日照N1-2、N2-2、N3-2蛋白质含量较全生育期长日照N1-4、N2-4、N3-4分别高18.89%、80.50%和61.23%。光敏感品种较光钝感品种的籽粒蛋白质含量更容易受短日照影响。【结论】光周期显著影响不同光敏感性糜子生长发育及内源激素含量,长日照显著延长糜子生育期、增加植株株高和增强叶片净光合速率,但降低籽粒蛋白质含量,一定浓度IAA含量调控糜子由营养生长向生殖生长转变。     

利用分位数组合预测兴安落叶松枝下高

【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(R²_adj)。【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,R²_adj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。     

谷子产量性状与碾磨品质性状的相关分析

为研究谷子品种产量性状和碾磨品质性状的相关性,以150份谷子品种为材料,采用相关分析、通经分析及多元回归分析等方法,探讨7个产量性状（穗长、穗粗、码数、码粒数、单穗重、穗粒重和千粒重）和3个碾磨品质性状（脱壳率、出米率和整精米率）之间的关系,明确影响谷子整精米率的主要因子。结果表明,山西谷子品种产量性状和碾磨性状的变异系数为3.74%～38.57%,单穗重变异系数最大,脱壳率变异系数最小。整精米率与脱壳率（r=0.780）、出米率（r=0.796）及穗粗（r=0.218）呈极显著正相关,与穗长（r=-0.296）和单穗重（r=-0.283）呈极显著负相关,与穗粒重（r=-0.176）和码粒数（r=-0.163）呈显著负相关。逐步回归分析结果表明,穗长、穗粗、单穗重、穗粒重、脱壳率和出米率是决定整精米率的主要因子。通径分析结果表明,穗粗、出米率和脱壳率对整精米率产生了直接正向效应,穗长和单穗重对整精米率产生了直接负向效应,穗粒重主要通过单穗重对整精米率产生较大的负向效应。主成分分析结果表明,10个性状可归为5个主成分,累积贡献率达87.897%;其中,第1、第2主成分的贡献率较高（32....     

基于光谱遥感的冬小麦籽粒淀粉积累量的监测

为了建立基于叶绿素密度淀粉积累量的最佳种植密度光谱监测模型,利用遥感技术准确测量小麦淀粉积累量,本试验通过大田试验,根据品种特性和晋中地区推广种植密度分别设置5个种植密度(300万苗.hm 2、450万苗.hm 2、600万苗.hm 2、750万苗.hm 2、900万苗.hm 2),对其冠层光谱、叶绿素密度和淀粉积累量进行了测定,并利用统计学方法对5个种植密度的数据进行分析,对混合密度进行模拟。结果表明,在5个密度梯度和模拟混合密度下所建立的淀粉积累量光谱监测模型中,以密度750万苗.hm 2条件下的NDVI(1 200 nm,670 nm)所建立的光谱模型最好,其精确度可达0.920 6。用2009—2010年的试验数据对模型进行检验,其预测值和实测值的R2也可达0.954 2,表明750万苗.hm 2的种植密度是对冬小麦淀粉积累量进行预测的最佳密度,依此所建立的冬小麦淀粉积累动态监测光谱模型是可行的。同时,所建立模拟混合密度模型的精确度可达0.883 1,验证R2也可达0.905 4,说明该模拟混合密度模型能够较准确地预测不同种植密度条件下的淀粉积累量。因此,模拟混合密度模型在现实应用中具有较好的适用性和普适度。