棉花黄萎病菌的侵染过程

深入揭示黄萎病菌的致病机理,为培育高抗新品种提供理论依据和技术途径,是有效控制黄萎病的根本。本文系统探讨了土壤中微菌核或孢子受寄主根系分泌物的刺激,开始萌发、产生的菌丝在寄主根表面定殖、穿过表皮、在皮层中发生及在寄主体内扩展和症状形成等黄萎病菌侵染棉花的过程,阐述了寄主植物形成多级防御反应阻击病原菌的入侵。对黄萎病菌侵染寄主植物过程及其机理下一步研究的问题和内容进行了讨论。     

棉花枯黄萎病苗期防治6法

抗虫棉及营养钵（土方）育苗移栽技术的推广对推动棉花产业的发展和产量的提高起到重要作用。抗虫棉在抗虫方面效果显著,但对棉花抗病能力提高不大。特别是老棉区,枯、黄萎病等发生重,制约棉花生产。而棉农又多习惯在植棉大田地头留一小块地进行育苗。     

棉花品种黄萎病抗性与免疫反应的关系

棉花黄萎病是由大丽轮枝菌引起的土传真菌病害,不同棉花品种对黄萎病的抗性不同。为了比较不同棉花品种对黄萎病菌的免疫反应程度与抗黄萎病水平间的关系,利用4×106CFU·m L~(-1)的大丽轮枝菌孢子悬浮液处理6个不同棉花品种的根系,进行抗病性评价。结果表明,接种大丽轮枝菌后,棉花植株的根、下胚轴、叶等器官中大丽轮枝菌的生物量随品种抗病性的增强而减少,根部木质素、叶片胼胝质含量随抗病性的增强而增多,L-苯丙氨酸解氨酶(PAL)、多酚氧化酶(PPO)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性的升高幅度随抗病性的增强而增大。由此可见,大丽轮枝菌侵染棉花后,植株的免疫反应程度越强其抗病性越强。本研究结果为棉花与黄萎病菌互作机制的进一步研究提供了理论依据。     

基于连续统去除法的土壤盐分含量反演研究

通过对新疆维吾尔自治区温宿县、和田县、拜城县191个土样的原始反射率进行连续统去除及连续统去除的一阶微分处理,分析了盐分的高光谱吸收特征及敏感波段,并建立了盐分含量的多种高光谱定量反演模型。结果表明,在400~2 400 nm波段,土壤反射率与盐分含量之间无明显规律。640~700 nm波段的连续统去除数据与含盐量呈极显著负相关,而710~780 nm波段呈极显著正相关。原始反射率经连续统去除处理后,可明显提高反演模型的预测性能。基于盐分光谱指数和吸收特征参数构建的反演模型的稳定性及预测能力不如连续统去除、连续统去除一阶微分的400~2 400 nm或敏感波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型。所有模型中,仅有以400~2 400 nm和640~700 nm连续统去除数据所建模型的相对分析误差(RPD)达2.5以上,分别为2.62和2.52,且二者其余各项评价指标差异不大。以640~700 nm波段连续统去除数据构建的PLSR模型对南疆水稻土盐分含量具有很好的反演效果。     

生物防治菌与多菌灵混用防治棉花黄萎病的效应研究

盆栽试验多菌灵与多种生物防治菌混用防治棉花黄萎病结果表明 ,大部分混用防治效果优于单用效果 ,而供试芽孢菌“B90 8”与多菌灵混用效果大于单用多菌灵但小于单用生物防治菌“B90 8”。     

棉花黄萎病拮抗细菌HMB-1005鉴定及定殖

以大丽轮枝菌(Verticillium dahliae)为指示菌,对从棉田土壤中已经分离筛选到的细菌HMB-1005进行形态、19项生理生化特征及16S rDNA试验,结果表明,HMB-1005为解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens);通过灭菌土和非灭菌土进行盆栽试验,拮抗菌HMB-1005芽孢液浸种、土壤全部混菌和部分混菌3种处理,经过5个月的盆栽试验表明,拮抗细菌HMB-1005能够在灭菌土和非灭菌土中定殖,且定殖数量达106cfu/g土左右,并仍能保持较高的抑菌活性。通过对棉苗根内细菌的分离,证实拮抗细菌HMB-1005能在棉花根内定殖,数量达到103cfu/g。实验结果显示,灭菌土的拮抗菌数高于非灭菌土,并且3种处理方式差异不明显,在实际生产应用中,建议使用浸种方法。     

土传棉花黄萎病拮抗菌的筛选及其生物效应

实验采用平板对峙法,从黄萎病发生严重的棉田中的健康植株根际土壤中分离筛选到11株对棉花黄萎病致病菌Verticillium dahliaeKleb(Vd)具有拮抗效果的菌株,抑菌率在51.8%和87.4%之间,经培养滤液抑菌率试验复筛,选择抑菌效果较好的3株菌株进行盆栽试验。结果表明:在施用拮抗菌摇床培养液(VS)、有机肥(VF)和两者结合(VFS)的3个处理中,VFS效果最显著,防病率达57%,植株生理性状显著改善,根际可培养微生物数量发生显著变化,细菌数量增加7.3~13.4倍、放线菌数量增加3.2~5.9倍,病原菌微菌核数量下降34%。结合生理生化和16S rDNA技术鉴定,初步确定供试的2株菌为死谷芽孢杆菌(Ba-cillus vallismortis),1株菌为枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)。研究表明拮抗菌与有机肥共同施用不仅可以起到防病的作用,而且可以使棉花连作土壤微生物区系向健康、合理的方向发展。本文首次报道了死谷芽孢杆菌对棉花黄萎病有抑制作用。     

基于连续统去除法的南疆水稻土有机质含量预测

监测土壤有机质含量状况,可为土壤肥力诊断及土壤资源的合理开发利用提供科学依据。本研究通过对南疆191个水稻土样品的反射率数据进行连续统去除处理后,构建了有机质连续统去除光谱指数并提取了850~1 380、1 380~1 550、1 730~2 150、2 150~2 380 nm 4个波段的吸收特征参数,据此建立了多种定量反演模型。结果表明:经连续统去除后,有机质的吸收特征得到了有效放大,不同有机质含量的连续统去除曲线在850~1 380 nm,其有机质含量与连续统去除值呈正相关,与吸收面积呈负相关,而在1 730~2 150 nm波段则呈现相反的规律。反射率连续统去除值与有机质含量的相关性要优于反射率与之的相关性,而反射率一阶微分与连续统去除一阶微分与有机质的相关性差异不明显。不同有机质光谱指数模型之间的建模参数与预测能力差异不大,但均只具备初略估测有机质的能力。吸收特征参数模型中,仅有850~1 380 nm波段的面积归一化最大吸收深度(NMAD850~1380nm)所建模型具有较好的定量预测能力。以反射率、反射率连续统去除、反射率一阶微分、反射率连续统去除一阶微分所建的PLSR模型均具有较好的预测能力,相对分析误差均大于2.00。所有模型中,连续统去除一阶微分(CR′)模型的决定系数与相对分析误差最高,分别为0.91、2.58,均方根误差最低,其值为5.62,具有最好的预测能力。     

基于PLS算法的棉花黄萎病高空间分辨率遥感监测

棉花黄萎病危害程度大,发生范围广,已成为中国乃至世界上棉花主要病害之一。论文基于野外定位调查数据及高空间分辨率遥感影像,利用变量投影重要性（VIP）准则筛选最优变量,用偏最小二乘回归（PLS）方法建立棉花黄萎病病情严重度的定量估测模型,并利用已建立的估测模型和高分辨率IKONOS影像获取了不同病情严重度的空间分布图。研究结果表明：在所分析的13个遥感因子中,增强植被指数（EVI）、再归一化植被指数（RDVI）、全球环境监测指数（GEMI）、差值植被指数（DVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）、归一化植被指数（NDVI）为棉花黄萎病病情严重度遥感估测的敏感因子,能够有效估测棉花黄萎病病情严重度,其模型预测值与实测值间的R2、RMSE和RE分别为0.78、0.45、9.2%。论文利用PLS算法和高分辨率卫星影像实现了棉花黄萎病病情严重的遥感监测,研究结果对实现大范围农作物病虫害的遥感监测具有重要的参考价值。     

覆膜滴灌棉田不同耕作措施对棉花黄萎病的影响

棉花膜下滴灌技术是先进的栽培技术与灌水技术的集成,该文研究了膜下滴灌条件下不同耕作措施（棉花连作、稻棉轮作、深翻）对棉花黄萎病的影响。结果表明,在膜下滴灌条件下,随着连作年限的延长,棉花黄萎病病情加重,连作10 a时达最大值,随后呈下降趋势;连作棉田土壤中黄萎病微菌核与黄萎病病情指数的数量变化基本一致,细菌数量随着连作年限的延长而呈现减小趋势,放线菌和真菌数量则呈增加的趋势。重病田进行稻棉轮作对棉花黄萎病菌的抑制作用是一个逐步衰减的过程,稻改棉第5年黄萎病病情指数恢复到轮作前的水平;深翻的防病作用在于有效地减少了耕作层0～30 cm土层中黄萎病微菌核的数量。在膜下滴灌条件下,棉花整个生育期均存在黄萎病菌的拮抗微生物,但不同生育期土壤拮抗微生物种类和数量不断变化,应用对峙培养获得了15株对棉花黄萎病菌有较好拮抗作用的生防菌株,为以后棉花枯黄萎病生防制剂的开发和应用奠定基础。     

基于去包络线法的番茄叶霉病发病程度估测方法

阐明番茄叶霉病(Fulvia fulva)光谱特征并对其发病程度进行估测,可为番茄叶霉病大面积遥感监测提供依据。本研究通过分析番茄叶霉病不同发病程度下叶片光谱变化特征,筛选对发病程度识别的敏感波段。并利用去包络线法对光谱反射率进行处理,构建基于光谱特征吸收参量的发病程度估测模型。研究结果表明:随着叶霉病病害等级的加深,番茄叶片的原始光谱反射率、光谱敏感度、相对反射率均呈逐渐降低趋势;可见光波段(550~730 nm)和短波红外波段(1 860~2 260 nm)是识别番茄叶霉病发病程度的最佳波段;且随着病害等级的增加,吸收波段位置(λ)向短波方向移动,最大吸收深度(D_c)和吸收面积(A)均呈递增规律。利用光谱参数构建的番茄叶霉病病害等级预测的逐步回归模型R~2达0.81,且模型验证结果较好。研究结果对利用高光谱遥感技术定量估测番茄叶霉病发病程度以及监测、防治农作物病虫害均具有较高的实用价值。     

棉花地上鲜生物量的高光谱估算模型研究

通过测试棉花6个生育时期350～2500 nm波段的冠层高光谱数据,采用连续统去除和波段深度归一化的分析方法,计算出棉花反射光谱550～750 nm波段深度参数(Dc);同时,将冠层反射光谱数据与棉花鲜生物量进行逐步回归分析,确定了近红外波段763 nm及红光波段670 nm是棉花鲜生物量的2个敏感波段,并组成了高光谱归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI);基于Dc参数和NDVI、RVI植被指数,建立了棉花地上鲜生物量的5种单变量线性与非线性函数模型,分析表明,RVI的指数函数模型反演的棉花地上鲜生物量的估计值与实测值的相关系数最大(R=0.7289^**,RMSE=0.8776);5种函数模型方程,经检验均达到1%的极显著水平,其中,以指数函数、幂函数和双曲线函数构建的棉花鲜生物量估算模型精度相对较高;该研究采用高光谱植被参数和指数,实时、无损、动态、定量提取了棉花地上鲜生物量,为分析、模拟、评价、预测棉花群体大小,设计理想棉花群体及棉花高光谱遥感估产提供了科学的依据。     

棉花叶片厚度的高光谱测试方法

植物叶片厚度的变化能够指示植物生长状态的改变,为了实时、活体、无损地获取叶片厚度,该研究以棉花叶片为研究对象,利用DPS、Origin统计分析软件分析84组光谱数据与叶片厚度的相关性。研究表明,光谱反射率与叶片厚度在可见光350～369 nm及664～689 nm 2个较窄区域达到了极显著正相关关系,在红外917～1 884、2 048～2 380 nm 2个区域呈极显著负相关关系,总体相关程度红外波段高于可见光波段。红边参数与叶片厚度的相关性不高,24个形状参数与厚度达到了极显著相关水平,其中,中心为980 nm的吸收谷面积与叶片厚度相关度最高,相关系数为0.848。分别用反射率、植被指数、光谱形状参数建立并测试3个估算模型,相对误差最高为7.4%,均方根差最高为0.051 mm。结果表明利用高光谱分析技术,可以实现叶片厚度的快速、活体测量。     

棉花黄萎病生防菌脂肽类抑菌物质分离和鉴定

棉花黄萎病(Cotton Verticillium Wilt)是一种由大丽轮枝菌(Verticillium dahliae Kleb)引起的严重危害棉花生产的土传维管束病害[1]。因大丽轮枝菌菌丝体产生的大量微菌核在土壤中存活时间长以及病原菌变异快等特点,造成培育抗病品种、使用化学药剂和利用新的栽培技术等方法防病效果均不理想。近年来,以生物防治为主的综合防治措施日益受到人们重视,并取得了一定效果[2-4];该措施     

基于高光谱成像的水稻穗瘟病害程度分级方法

为了快速、准确地进行水稻穗瘟病害程度分级,以实现水稻品种抗性评价或精准的田间化学防治,该研究提出了一种光谱词袋(bag of spectrum words,Bo SW)模型分析方法,分析稻穗的高光谱图像,自动评判穗瘟病害程度。首先,稠密规整地将高光谱图像分割成小立方格,计算每个立方格像素的平均全波段包络矢量,用K-Means算法聚类形成典型光谱包络词典。词典中光谱包络"词"(word)用作高光谱图像表达的"基",直方图统计各光谱"词"在高光谱图像样本中的出现频度,形成光谱图像的词袋表达。采用Hyper SIS-VNIR-QE光谱成像仪获取田间采集的170株稻穗样本高光谱图像,用Bo SW方法生成其词袋表达;植保专家根据病害程度类别确定光谱图像样本标签。随机选择2/3"词袋表达-病害程度等级标签"数据对构成训练集,采用卡方-支持矢量机(chi-square support vector machine,Chi-SVM)分类算法建立穗瘟病害程度分级模型。余下的1/3样本构成测试集,测试穗瘟病害等级模型的预测性能,分类识别精度为94.72%,高于主成分分析(principle component analysis,PCA)、敏感波段选择等传统光谱分析方法,其识别精度分别为83.83%和79.83%。该研究提高了穗瘟病分级的自动化程度和准确率,也可为其他病害分级检测提供参考。     

基于冠层高光谱参数的水稻叶片碳氮比监测

叶片碳氮比反映了植物碳氮代谢的相对强弱,对诊断和调节植物生长与产量形成具有重要作用。该文基于不同水稻品种和不同施氮水平下2 a的田间试验,系统分析了不同生育时期水稻叶片碳氮比与对应冠层高光谱反射特征的定量关系。结果表明,叶片碳氮比与拔节后不同生育时期冠层原始反射率的相关性趋势一致,与可见光波段（350～742 nm）极显著正相关,与近红外波段（750～1143 nm）极显著负相关。8个参数与2个品种不同生育时期的叶片碳氮比均有较好的相关性。通过比较模型的拟合决定系数（R2）和预测标准误（SE）,确定672 nm的归一化吸收深度（ND672）与冠层叶片碳氮比（LCNR）的线性回归方程为水稻冠层叶片碳氮比的最佳监测模型。模型经过不同生育时期数据的交叉测试和独立试验资料的检验,得出对冠层叶片碳氮比的预测精确度范围为0.687～0.986,准确度为0.907～1.126,相对跟均方差为7.07～18.25,表明水稻冠层高光谱特征可以用来定量估测不同栽培条件下叶片碳氮比的变化状况。     

黑土土壤中全氮含量的高光谱预测分析

为实现快速、准确估测土壤氮素含量水平,推动土壤信息化管理进程,该研究利用ASD2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见—近红外光谱。结果表明,通过不同的变换,光谱反射率对数的一阶导数与土壤全氮含量相关性得到增强,以400～600 nm波段范围内相关性最好。该文确定了以反射率对数的一阶导数光谱预测黑土全氮（TN）含量的最佳回归模型,模型所用的波段为可见光波段的556 nm、近红外的1 642和2 491 nm。同时,也确定了利用由可见光波段550和450 nm组成的归一化光谱指数预测黑土TN含量的最佳预测模型。模型通过验证达到较好的效果：利用反射率对数的一阶导数、归一化光谱指数对土壤TN的预测R2分别为0.863、0.829,均方根误差RMSE分别为0.122、0.152。