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为了研究羊柴种子自身萌发力对其飞播过程的影响,笔者对羊柴种子去荚处理后含水量、吸水规律、萌发能力以及羊柴种子不同天数低温层积处理后萌发能力进行相关研究,同时对2种处理后内源激素ABA、IAA分别进行生物测定。结果表明:带荚种子含水量为9.16%,去荚种子为8.92%;两者吸水过程均分为急剧吸水期、稳定吸水期、饱和吸水期3个阶段,去荚种子的最大吸水速率为带荚种子的4.79倍,达到饱和期所用时间约为带荚种子的1/2;羊柴种子去荚处理后发芽率、发芽指数最高,分别为81.67%、33.27,为对照组的8.167、38.39倍,带荚种子低温层积处理60天后发芽率、发芽指数次之,为46.67%、4.19;CK组抑制物ABA含量最高,达7921.12 ng/mL,经过80天低温层积处理后ABA含量降至最低,为4590.85 ng/mL。综合去荚处理以及低温层积处理后的发芽率、发芽指数、ABA含量,IAA/ABA比值,最后确定羊柴种子的最适发芽条件为去荚处理以提高其吸水性能或对带荚种子进行60天,4℃的低温层积处理。 相似文献
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为保证田间甜菜种子的出苗率和生产潜力,需要在种植前对种子进行活力检测,挑选出活力高的甜菜种子进行推广种植。利用高温处理法对甜菜种子进行老化处理,再基于标准正态变换(SNV)、去趋势校正(DET)、Savitzky-Golay平滑处理(SG)、一阶差分(1D)和二阶差分(2D)5种近红外高光谱预处理方法,构建种子活力智能检测模型得出预测的种子发芽率,再利用老化处理后的甜菜种子进行发芽实验得出实际的发芽率。研究发现,甜菜种子经过一阶差分预处理建立的智能检测模型预测性能最好,其预测准确率达到91.92%。将未处理的甜菜种子的实际发芽率与一阶差分预处理法建立的智能模型预测结果进行对比,发现模型的预测准确率为88.2%。近红外高光谱技术是一种快速、无损的作物种子活力测定的新方法。 相似文献