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为探明干旱胁迫下芝麻籽粒品质及抗氧化能力的变化规律,揭示芝麻对干旱胁迫的响应机制,采用盆栽控水处理方法进行干旱胁迫处理,分析了12个芝麻品种的产量,粒色,籽粒粗脂肪、蛋白质、芝麻素、芝麻林素、总酚含量以及抗氧化能力等性状指标。结果显示,干旱胁迫处理下,12个品种的株高、果轴长、单株蒴果数、单株产量4个性状均较对照(正常灌溉)降低,其中单株产量降幅为2.31%~51.22%;粒色ΔE值为0.96~3.30,粒色较对照加深;粗脂肪和粗蛋白含量较对照相比变幅分别为-0.72%~4.03%和-5.77%~4.12%。同时,受干旱胁迫影响,11个芝麻品种籽粒不饱和脂肪酸中亚油酸(18∶2)含量增加0.44%~9.05%,油酸(18∶1)含量降低0.16%~6.40%;与对照组相比,干旱胁迫下12个芝麻品种籽粒总酚含量变幅为-21.92%~33.00%,总抗氧化能力(FRAP值)变幅为-24.88%~73.92%。差异显著性分析表明,环境因素(干旱胁迫)对芝麻千粒质量、粗脂肪含量和FRAP值有显著影响,对芝麻林素和总酚含量有极显著影响。同时,芝麻林素和总酚含量与籽粒抗氧能力呈极显著正相关。综上,干旱胁迫导致芝麻产量下降,籽粒颜色加深,有利于芝麻中亚油酸(18∶2)含量的积累;干旱胁迫主要影响籽粒中芝麻林素和总酚含量的积累,推测籽粒中芝麻林素和总酚含量可作为芝麻抗旱能力的评价指标。 相似文献
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土壤类型和含水量对包膜尿素养分释放特征的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
包膜肥料中养分释放快慢和释放期长短直接关系到肥料的利用效率和植物的生长,以包膜尿素为材料,研究不同土壤类型对包膜尿素养分释放特征的影响。结果表明:包膜尿素在3种作物种植地(水稻、蔬菜和茶树)土壤中养分释放最快的为稻田土,土壤表面和里面平均初期溶出率为11.88%,28 d平均养分累计释放率为61.32%,释放期为123 d;不同土壤含水量(20%、40%和60%)下,包膜尿素养分释放特性表现为随着土壤含水量的增加,养分释放速度逐渐加快;撒施在土壤表层的包膜尿素氮素释放率略低于埋入土层内部的。 相似文献
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地膜覆盖技术带来巨大经济效益的同时也带来了一系列的生态环境问题,如何防控废旧地膜残留已经成为农业资源环境领域关注的热点问题。废旧地膜是可再生利用资源,如何回收是农业实现可持续发展的关键点。通过收集相关资料,对甘肃省在废旧地膜残留治理工作中形成的地膜回收机制进行整理和总结,基于工作实践,探索建立了"谁生产、谁回收""以奖代补""以旧换新""以膜易物""谁使用、谁治理"等多种行之有效的地膜回收工作机制,实现了从"回收难"向"可回收"转变,有效破解了地膜回收难题,以期为地膜高效回收、资源高效利用和农业绿色发展提供参考。甘肃省从制度体系层面形成的地膜回收机制,为省情相似地区废旧地膜残留防控提供了有效路径,积累了有益经验。 相似文献
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以藜麦秸秆为研究对象,探讨不同添加剂对藜麦秸秆裹包青贮品质的影响。结果表明,纤维素酶和Sila-Max组对藜麦秸秆的青贮效果较好,与不加添加剂相比可显著降低中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、氨态氮含量,同时显著提高乳酸和总VFA的含量,发酵品质较好,V-Score评分分别为81.63、83.71;添加乳酸菌和玉米粉可改善发酵品质,但差异不显著。与不加添加剂相比,添加尿素可显著提高蛋白质,但其氨态氮和pH含量较高。纤维素酶和Sila-Max适于用作藜麦秸秆青贮饲料的添加剂,其中Sila-Max表现最佳。 相似文献
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随着自动化专业建设的不断推进,北京林业大学自动化专业课程教学问题随之显现,如教学内容陈旧、实践教学内容与社会实际发展脱节、部分学生对专业的认可度不高、学习热情不足等。针对这些问题,以自动化专业认证为契机,探讨了加强自动化专业建设的具体措施:一是应加强课程建设,构建以专业核心课程教学为主线的课程体系;二是应采取多样化的教学方式,激发学生的学习兴趣;三是要加强实验室的建设,培养学生工程实践能力和创新能力;四是应加强教学研究梯队的建设,不断提升教学质量;五是要以学科建设促进专业建设。这些改革措施实施后,完善了课程体系,提高了学生参加科技创新竞赛的积极性,促进了教师业务水平的提升。 相似文献
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基于线性谱聚类的林地图像中枯死树监测 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】将基于线性谱聚类超像素的方法应用在森林病虫害防治领域,可智能监测无人机森林虫害图像中的枯死树,为森林有害生物的监测工作提供技术支撑。【方法】分别以湖北省受松材线虫与辽宁省受红脂大小蠹侵害的松林无人机图像为试验数据,首先使用线性谱聚类超像素分割算法将图像划分为多个超像素;然后基于枯死树木的颜色特征,初步提取可能为枯死树的超像素区域;最后基于枯死树木与其他干扰地物具有不同的纹理特征,计算超像素的区域密度和缝隙量,利用支持向量机对初步提取的超像素进行分类,从而检测出图像中的枯死树。【结果】基于线性谱聚类超像素和支持向量机的枯死树监测方法可有效排除与枯死树木颜色相近的其他干扰地物,较准确地提取出枯死树木。使用该方法与基于植被颜色指数的阈值分割方法、基于简单线性迭代聚类超像素和随机森林的方法,对35幅受灾松林无人机图像进行试验,并选用交并比、虚警率和漏检率3个评价指标对3种方法进行定量对比分析。结果表明,基于线性谱聚类超像素的方法监测出的枯死树区域最精确,其监测结果与人工检测结果的交并比均值大于58%,且虚警率和漏检率均优于另外2种方法。【结论】基于线性谱聚类超像素的枯死树监测方法能实现松林中枯死树的快速、准确检测及定位。 相似文献
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