不同利用方式紫花苜蓿地土壤含水量和容重的比较研究

为了研究不同利用方式紫花苜蓿地土壤含水量和土壤容重的季节和剖面变化特征,试验采用样点定位、季节动态监测的方法,对苜蓿种子田和苜蓿生产田的土壤含水量和土壤容重进行了测定。结果表明:0~10 cm土层紫花苜蓿种子田和紫花苜蓿生产田土壤含水量总体表现为随着月份的增加呈现"W"型变化趋势,最大值均在7月下旬出现,分别为27.30%和23.79%;≥10~20 cm土层和≥20~30 cm土层土壤含水量各月份差异不大。0~10 cm土层苜蓿种子田和苜蓿生产田土壤容重随着月份的增加呈现先降低后增加之后又降低的趋势,总体表现为苜蓿种子田苜蓿生产田;≥10~20 cm和≥20~30 cm土层变化比较平稳。苜蓿种子田和苜蓿生产田土壤含水量和容重在垂直方向随着土层深度的增加表现出不同的变化规律。     

早熟禾新品种农菁15的选育

为选育高产优质饲用和坪用草品种,将早熟禾优异风干种子经50Gy60 Co-γ射线辐射处理后,通过田间系统选择,结合生物产量、返青率、营养品质、抗病性及坪用性能等指标的检测,选育出农菁15早熟禾;该品种抗寒、耐盐碱、抗病性强、适应性广、饲用价值较高;与对照优异相比,具有青绿期长、草产量高、种子产量高等优点;在黑龙江高寒地区平均干草产量达3 832.6kg·hm-2,成熟期平均种子产量达510.2kg·hm-2;适宜在黑龙江全省推广种植。     

黑龙江省稻米品质分析与评价

通过对黑龙江省粳稻的主栽品种和新审定品种以及不同积温带种植品种的品质进行检测与分析，表明黑龙江省的稻米品质较好。碾米品质和理化指标最好，整精米率较高，有中软的胶稠度和低的糊化温度，中低含量的直链淀粉、蛋白质含量多在7％以上。外观品质次之，垩白米率较高，且不同的积温带品质存在较大差异。培育低垩白米率米和无垩白米应是今后育种工作的重点。     

鲁梅克斯K-1的生物学特性与开发利用

鲁梅克斯K-1是一种新的牧草品种，是由乌克兰生物专家经13年的研究选育出的牧草品种，其特点是生长发育快，抗病能力强。产量高，品质优，易栽培等，受到牧民的欢迎，其利用开发前景广阔。     

基于遗传多样性评估燕麦品种的农艺性状

为客观评价燕麦种质资源重要农艺性状的遗传多样性,并为黑龙江地区燕麦新品种选育提供关键数据,对51份燕麦种质资源13个农艺性状进行了形态多样性指数分析,并对其中的9个数量性状进行了聚类分析和主成分分析。结果表明,各性状的遗传多样性指数均较大,遗传多样性指数最高的是主穗长(1.517),其次为株高(1.448)和主穗粒重(1.414),性状变异系数最大的是主穗小穗数(34.8%),其次为主穗粒重(33.1%)和单株分蘖数(27.4%);聚类分析将51份燕麦品种的9个数量性状分为4大类群,类群Ⅰ为有益性状不明显,为多目标性状育种的亲本材料,类群Ⅱ为选育矮秆育种目标亲本材料,类群Ⅲ为高杆、增加分蘖数育种目标亲本材料,类群Ⅳ为选育大粒型、多轮层数、多小穗数等育种目标亲本材料。主成分分析结果表明,前3个主成分对变异的累计贡献率为70.09%,第一主成分反映种子产量,第二主成反映单株分蘖数,第三主成分反映株高。     

基于遗传多样性评估燕麦品种的农艺性状

为客观评价燕麦种质资源重要农艺性状的遗传多样性,并为黑龙江地区燕麦新品种选育提供关键数据,对51份燕麦种质资源13个农艺性状进行了形态多样性指数分析,并对其中的9个数量性状进行了聚类分析和主成分分析。结果表明,各性状的遗传多样性指数均较大,遗传多样性指数最高的是主穗长(1.517),其次为株高(1.448)和主穗粒重(1.414),性状变异系数最大的是主穗小穗数(34.8%),其次为主穗粒重(33.1%)和单株分蘖数(27.4%);聚类分析将51份燕麦品种的9个数量性状分为4大类群,类群Ⅰ为有益性状不明显,为多目标性状育种的亲本材料,类群Ⅱ为选育矮秆育种目标亲本材料,类群Ⅲ为高杆、增加分蘖数育种目标亲本材料,类群Ⅳ为选育大粒型、多轮层数、多小穗数等育种目标亲本材料。主成分分析结果表明,前3个主成分对变异的累计贡献率为70.09%,第一主成分反映种子产量,第二主成反映单株分蘖数,第三主成分反映株高。     

基于近红外预测羊草水分含量的特征光谱模型研究

水分是牧草最为重要的品质属性,水分含量的多少直接影响牧草品质的变化。羊草（Leymus chinensis）因富含重要的维生素、蛋白质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、脂肪等家畜必需营养成分,在收获和储藏过程中极易受到生长地的水、土、气等的影响而发生营养成分损失或变质,因此为了有效降低冗余无信息变量,提高羊草水分含量近红外模型的预测精度和稳定性,本研究采用4种光谱特征区间选择方法,包括间隔偏二乘法（Interval partial least-squares regression,iPLS）、向后区间偏最小二乘法（Backward interval PLS,BiPLS）、联合区间偏最小二乘法（Synergy interval PLS,SiPLS）、和连续投影算（Successive projections algorithm,SPA）建立羊草水分含量的预测模型。结果表明：SiPLS方法最适合用于羊草水分含量特征波长的筛选,其次为BiPLS方法,最差的方法为iPLS,同时,相对分析误差（Residual predictive deviation,RPD）=2.648>2.50。这表明SiPLS的近红外光谱模型在预测羊草水分含量的应用上完全可行,预测精度在96.13%以上。     

28份籽粒苋种质资源的主要农艺性状遗传多样性分析

为了解在哈尔滨地区引种的28份籽粒苋（Amaranthus hypochondriacus）种质资源的遗传多样性,本试验对28份籽粒苋的22个农艺性状指标进行了多样性指数分析、相关性分析、聚类分析和主成分分析。结果表明：该批籽粒苋种质资源具有较为丰富的遗传多样性,13个质量性状的Shannon多样性指数分别为花序颜色（1.569） > 茎颜色（1.525） > 茎条纹颜色（1.294） > 花序一级侧枝姿态（1.061） > 叶脉明显程度（1.000） > 叶正面颜色（0.956） > 叶背面颜色（0.906） > 团伞状花簇的密度（0.856） > 叶片先端形状（0.822） > 种子颜色（0.658） > 花序姿态（0.656） > 叶柄花青甙显色（0.628） > 花序花簇类型（0.257）;9个数量性状遗传多样性指数和变异系数均以单株干重最大,分别为1.612和34.59%。相关分析结果表明,单株干重与株高、叶长、叶宽、茎粗、叶柄长、主序花序长和单株有效分枝数均呈极显著正相关（P<0.01）。通过聚类分析将28份资源分为4类,第Ⅰ类群各性状中等;第Ⅱ类群综合性状均较好,属于高秆、高产籽粒苋优异材料;第Ⅲ类群茎秆最粗、主花序最长、千粒重最大,可作为选育种子高产的优异材料;第Ⅳ类群为矮秆、观赏型籽粒苋特异材料。主成分分析结果显示,前3个主成分的累计贡献率为78.048%,其中第1主成分与籽粒苋的干草产量有关,第2主成分与种子产量有关,第3主成分与形态性状有关。本研究对28份籽粒苋的多个形态指标进行了深入分析,可为我国籽粒苋种质资源高效利用、亲本选择和品种改良提供理论基础。     

牧草新品种农菁7号偃麦草特征特性及栽培技术

按照育种目标要求新育成的农菁7号偃麦草具有返青早、返青率高、生物产量高、品质优良、抗病性强等优点,综合性状明显优于野生的偃麦草品种,适宜在黑龙江省高纬高寒地区推广种植。     

红三叶种质资源农艺性状的综合评价及聚类分析

通过变异系数、相关性分析和聚类分析对引进的20份红三叶种质资源进行农艺性状多样性分析。结果表明:各个性状在红三叶居群内具有较大程度的变异,其中,顶生小叶大小变异系数最大,为26.16%。各个性状间均有一定相关性,顶生小叶长度与宽度呈显著正相关,与大小呈极显著正相关,顶生小叶宽度与大小呈极显著正相关。聚类分析表明,20份材料分为3大类群,第1类包括6个居群,其特点是茎长度、顶生小叶长度、小叶宽度、小叶大小和花序直径均高于其他2个居群;第2类包括13个居群,其特点是叶形指数较高;第3类包括1个居群,其特点是植株高大、茎粗,理论牧草产量高。