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[目的]研究低温胁迫下外源水杨酸和硒复配剂处理对铁皮石斛抗寒性的影响.[方法]以生长一年的铁皮石斛组培苗为供试材料,2℃低温胁迫7 d后,用不同浓度的外源水杨酸和硒复配剂进行叶面喷施,其中外源水杨酸和硒均设置了4个浓度梯度,分别为0、15、30、60 mg/L和0、5.0、7.5、10.0 mg/L,采用不完全随机设计将二者进行复配,共12种复配剂.[结果]低温胁迫下外源水杨酸和硒应配合使用,叶绿素含量和PRO含量的增加,SOD、POD和CAT活性增强,MDA含量下降;喷施浓度为15/10.0、30/5.0和30/7.5 mg/L的水杨酸和硒复配剂时,其叶绿素含量、PRO含量、抗氧化酶活性均显著增加,MDA含量显著下降,显著提高铁皮石斛抗寒性,缓解铁皮石斛的低温伤害.[结论]低温胁迫下配合使用外源水杨酸和硒,可在一定程度上减缓铁皮石斛的低温伤害. 相似文献
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研究河北农业大学自主选育的5种砧木优系抗旱性差异,为苹果抗旱砧木的选育与利用提供经验,以一年生苹果砧木盆栽苗为试验材料,平邑甜茶做基砧,5种砧木优系为中间砧,冀砧3号为对照,通过自然干旱胁迫处理,测定5种砧木优系的相关生理指标;第2年在不同砧木上嫁接天红2号,在自然条件下进行干旱胁迫处理,测定所嫁接的天红2号叶片相关生理指标,将各项测定指标利用隶属函数法进行综合分析评价。结果表明,6种砧木优系在自然干旱胁迫处理下叶片的蒸腾速率、净光合速率、根系活性等参数呈现下降的趋势,丙二醛含量呈现上升的趋势,其中砧木14-7在干旱胁迫处理下光合参数指标等均最高,综合评价分析认为,砧木优系14-7表现最为抗旱,而砧木优系22-46的抗旱性最弱,综合分析6种砧木,14-7、冀砧3号、15-1的抗旱性较强,10-1、1-8、22-46的抗旱性较弱。 相似文献
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科学技术的发展,使高速加工技术、多轴数控加工技术被广泛应用到模具加工制造领域。与传统的模具加工技术相比,新型加工技术得到了广泛的运用,对新产品的研发工作具有积极的促进作用,有非常重要的推广价值。为此,文章对多轴数控加工技术在我国模具加工的应用现状进行研究探讨,并分析其未来的发展趋势。 相似文献
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杉木种子园为培育高产稳产杉木良种提供重要保障,在林业生产中具有积极意义。通过试验研究,探究杉木3代种子园土壤养分丰缺情况、养分间的平衡规律,确定杉木种子园最佳肥料配比和施肥量,以期为闽北低山丘陵红壤分布区杉木种子园提供推荐施肥配方。采用“3414”配方施肥设计方案,对闽北第3代杉木种子园开展N、P、K、Ca、Mg、B、Mo等元素施肥试验。分别设计大量元素氮、磷、钾三因素施肥水平(并增设施用钼肥处理)、中微量元素钙、镁、硼三因素施肥水平,以球果数量(质量)、出籽率、种子产量、胸径等为评价指标,拟合肥料效应函数方程,研究各养分间的作用规律,并提出最佳施肥配比和施肥量。结果表明:种子园土壤N、P、K、Ca、Mg养分含量较低,B含量属于中等水平,而Mo含量较高;N、P、Mg以及N-K、Ca-B肥料联合对种子园产量的影响达到显著或极显著水平,而单施某一肥料效应较小,其中单施K、Ca、B几乎没有效果,而肥料联合施用效果较好。综合效应分析结果,得出种子园最大产量施肥量组合为:每株施尿素100 g+过磷酸钙897 g+氯化钾150 g+石灰150 g+硫酸镁105 g+硼砂75 g,并配施钼肥。N、P2O5、K2O、CaO、Mg、B、Mo的用量依次为46.0、107.7、90.0、75.0、31.4、2.3、5.0 g,其配比为N:P2O5:K2O:CaO:Mg:B:Mo=1.0:2.3:2.0:1.6:0.7:0.05:0.1。多元素配方施肥能很好地改善杉木种子园产量和质量,单株球果产量、球果单粒重、出籽率及种子园产量等指标均比不施肥的母树有大幅度提高。本研究施肥方案,理论上种子园产量可达45.99~95.65 g/株,大量元素施肥试验的产量达到理论产量的80%~86%,中微量元素施肥试验的产量为理论产量的70%左右。现实种子园平均产量大约是预测产量的40%,通过合理配方施肥有望大幅度提高杉木3代种子园产量。 相似文献
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针对不同分类器对不同水果种类识别准确率的不均衡问题,提出一种基于多分类器DS证据理论融合的水果识别方法。该研究选择kaggle上fruits360数据集中的5种水果作为研究对象,首先对预处理后的5种水果图像的颜色、纹理、形状特征进行提取,分别选用BP神经网络、K均值、SVM三种分类器,结合被测图像在每种分类器上的识别结果和各个分类器对不同水果的分类准确率,构建基本概率函数(BPA函数),通过DS证据融合规则对分类器融合后对被测图像进行识别。试验结果表明:该方法对5种水果的识别平均准确率为95.2%,总体标准偏差为0.02993,在提高单分类器识别准确率的同时,解决了分类器对各种水果识别的不均衡问题。对10组测试集识别的平均准确率为93.5%,总体标准偏差为0.055,该方法对水果种类的识别更准确和稳定。 相似文献
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