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1.
不同红蓝LED光照时间对冰菜生长和品质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】 研究不同红蓝光照时间对冰菜生长发育的影响,分析其生长发育规律。【方法】 以冰菜为研究对象,以红蓝光为人工光源,在植物工厂及水培条件下,采用可循环营养液(EC2.8 dS/m,pH6.5),待冰菜幼苗长至4片叶后移植到水培立体培养系统中,设置红光与蓝光比例为(3∶1),光强统一设定为300 μmol/(m2·s),补光时间设定为8 h/16 h(光/暗)为A处理,10 h/14 h(光/暗)为B处理,12 h/12 h(光/暗)为C处理,14 h/10 h(光/暗)为D处理,16 h/8 h(光/暗)为E处理。【结果】 随着光照时间的增加冰菜叶片净光合速率也增大,冰菜在14 h光照处理下,生长形态最优,光合色素含量最高,在14 h光照下,净光合速率达到最大,但达到16 h时,净光合速率开始降低,且Fv/Fm值和Φ值最小;在14 h光照处理下抗氧化酶活性较高,在12 h光照处理下有利于可溶性糖以及VC的积累,随着光照时间的延长达到16 h时,冰菜叶片中硝酸盐含量最高。【结论】 冰菜在红蓝光比例为3∶1时,光照时间为14 h能更有利于冰菜的生长以及改善其营养品质。 相似文献
2.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
3.
4.
苏打型草甸碱土团聚体特征对长期有机培肥措施的响应 总被引:2,自引:0,他引:2
松嫩平原西部苏打草甸碱土具有碱性强、结构性差的特点。本研究以长期定位试验为基础,开展长期施用有机肥措施下苏打型草甸碱土团聚体特征的研究。根据有机肥施用年限,设置4个处理,分别为:施用有机肥5a(S5)、9a(S9)、12a(S12),以不施用有机肥作为对照(CK),每个处理重复3次,重点研究土壤水稳性团聚体分布特征、平均重量直径、几何平均直径、分形维数。结果表明:苏打草甸碱土经过有机培肥处理,大团聚体数量增加,小团聚体数量减少,有机培肥9a处理大团聚体含量(35.20%)最高;各有机培肥处理水稳性团聚体平均重量直径(27.54~54.22 mm)、几何平均直径(0.13~0.17 mm)均优于对照(13.48mm、0.08mm),分形维数(2.86~2.88)均小于对照(2.95),有机培肥9a处理土壤结构稳定性(平均重量直径54.22 mm、几何平均直径0.17 mm、分形维数2.86)最好;经回归分析,水稳性大团聚体含量与平均重量直径、几何平均直径呈正相关,与分形维数呈负相关。综合结果来看,有机培肥处理均促进了表层土壤大团聚体的形成,并提高了其结构稳定性,而有机培肥9a处理效果最好。 相似文献
5.
不同耕作方式下黑土物理性状及其对玉米苗期生长的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决东北黑土耕作深度不够,造成耕层土壤物理性状破坏的问题,以深翻(DN)为对照,研究免耕(NN)、旋耕(RN)、深松(SN)处理下土壤水分、温度、紧实度变化及其对玉米苗期生长的影响。结果表明,0~22. 5 cm土壤紧实度急剧增加,2016年NN土壤紧实度最大增幅为314. 6 k Pa,SN最大降幅为220. 8 k Pa; 2017年NN最大增幅为489. 3 k Pa,SN最大降幅为197. 3 k Pa。在2016年,耕层(0~20 cm)储水量为DN RN NN SN,SN比DN降低0. 085个百分点;在2017年,NN处理耕层(0~20 cm)储水量比DN增加0. 036个百分点,SN与DN相比降低0. 066个百分点。与DN相比,NN降低表层土温,2016年降幅为0. 7℃,2017年降幅为1. 5℃。SN促进玉米根系生长发育,2016年SN处理根长度、根体积、根表面积、根干质量均呈现增加趋势,与DN相比分别增加4. 54%,19. 21%,18. 57%,14. 12%,2017年SN与DN相比根长和根干质量增加量为0. 58 cm和0. 40 g。2016年数据线性分析表明,玉米苗期根长与水分呈负线性关系,玉米苗期干物质重与紧实度呈负线性关系,与土温呈正线性关系,紧实度对玉米苗期干物质形成线性相关性强,且影响较大。综上所述,SN降低土壤紧实度,促进玉米苗期干物质积累,有利于保持产量; NN提高紧实度,降低温度,不利于玉米苗期干物质积累和产量形成。 相似文献
6.
绿僵菌防治草原蝗虫效果显著,其在草原田间的存活能力影响其持续控害效果。除了侵染昆虫,绿僵菌还具有在植物根际宿存和根内生的生活方式,但相关宿存规律和内生性的研究报道很少。本文研究了绿僵菌在内蒙古草原两种优势种植物羊草和克氏针茅根际的种群数量变化并对其在这两种草的根内宿存进行了鉴定。结果表明,在干旱的内蒙古草原,绿僵菌施用后种群数量在30 d内快速下降,但能够以低密度在羊草、克氏针茅根际土壤中至少延续宿存75 d,羊草根际环境比较利于绿僵菌生存。对菌株egfp基因标记的特异PCR检测证明了绿僵菌在羊草和克氏针茅根内宿存。试验数据为指导植保生物防治中充分利用绿僵菌的昆虫病原性和植物内生特性提供理论基础,也将成为绿僵菌物种生活方式多样性、与植物互作及共进化研究的重要基础。 相似文献
7.
甘油三磷酸酰基转移酶(GPAT)基因编码参与植物油脂生物合成的酶。为了提高油菜籽含油量,促进油菜增产增油,改善菜籽油脂肪酸组分,克隆甘蓝型油菜Napin启动子与三酰甘油合成相关基因BnGPAT9,构建pBI121-Napin-BnGPAT9植物过表达载体,利用农杆菌介导法转化拟南芥,采用气相色谱法分析种子中脂肪酸组分,通过索式抽提法测定种子中油脂含量,研究在种子中过表达BnGPAT9基因对种子油脂合成的影响。Napin启动子在线分析表明,克隆到的启动子具有大量TATA-box、CAAT-box以及ABRE、GCN4等特征元件,完全具备种子特异性表达功能;种子中脂肪酸组分分析显示,拟南芥种子中油酸(C18∶1)含量提高0.70~1.01百分点,亚油酸(C18∶2)和芥酸(C22∶1)含量降低;拟南芥种子含油量测定结果显示,种子中含油量显著增加1.91~2.56百分点。综上,甘蓝型油菜BnGPAT9基因对植物油脂合成具有重要作用,利用Napin启动子在拟南芥种子中过表达BnGPAT9基因可提高种子含油量并改善脂肪酸组成成分,为BnGPAT9基因应用于油菜油脂改良方面打下一定基础。 相似文献
8.
通过体外产气法研究精粗比40∶60下花生壳与苜蓿干草配比对饲粮组合效应(Associative Effects,AE)的影响。将花生壳和苜蓿干草以50∶10、40∶20、30∶30、20∶40和10∶50的比例混合,设5个试验组和3个单独原料组,分别在培养2、4、6、9、12、24、36、48、72、96 h测定产气量(GP)以24 h的产气量(GP_(24h))和加权估算值分析各组饲粮的组合效应(AE)。结果表明:对于GP_(24h)和AE值,均为40%花生壳组显著高于50%组(P0.05)。30%花生壳组AE有高于50%组的趋势(P=0.056),20%花生壳组AE也有高于50%组的趋势(P=0.084)。当花生壳与苜蓿干草以40∶20配比时组合效应最高(95.20%)(P0.05)。 相似文献
9.
西充县大豆高产栽培技术措施 总被引:1,自引:0,他引:1
大豆是西充的重要粮食作物,常年种植面积2200hm~2,产量约8000t。近年田间实践证明:在推广合理轮作和间套作栽培制度的基础上,实施搞好种子准备、分类整理土地、提高播种质量、科学增施肥料、加强田间管理、及时收获晾晒和脱粒六大措施,增产效果显著。现将相关技术总结如下,以供参考。 相似文献
10.
【目的】快速、实时、准确、无损地获取农田土壤主要养分(全氮TN、全磷TP、全钾TK)含量的信息。【方法】运用各种土壤反射率的光谱特征分析技术,提取其最具代表性的敏感波段位置,建立土壤养分含量反演模型。【结果】建立估算模型中,预测TN含量以指数函数模型(Y_(TN)=0.000 5e~(4.700 3x NDI))为最佳;预测TP含量以一元三次函数模型(Y_(TP)=802.27x_(NDI)~3-412.32 x_(NDI)~2+72.357 x_(NDI)-3.318 9)为最佳;预测TK含量以一元三次函数模型(Y_(TK)=80 189 x_(NDI)~3-11 471 x_(NDI)~2+490.57 x_(NDI)+13.879)为最佳模型。【结论】通过模型精度评价和田间反复验证,基于归一化光谱指数NDI建立的高光谱遥感定量模型,能较好的反演土壤TN、TP、TK含量,达到良好的预测效果。 相似文献