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【目的】研究新疆南疆不同冬小麦品种产量、氮素吸收利用效率的差异及对氮肥的响应,为小麦氮高效育种、氮高效品种选择及氮肥优化施用提供参考依据。【方法】设置3个施氮量,选择新疆南疆种植12个品种(系)为材料,研究不同氮肥水平下不同小麦品种的产量、氮素积累量、氮素利用率、氮素吸收效率和氮素利用效率等指标差异。【结果】随着施氮量的增加不同品种收获穗数、穗粒数增加,千粒重降低,氮素积累量和产量增加;氮素利用率、氮素吸收效率和氮素利用效率随着施氮量的增加而降低。氮素利用率较高品种为新冬40号,新冬60号,15/6317。氮高效品种达到高氮效率的途径不同,在不施氮(No)条件下新冬40号,新冬60号,15/6317氮素利用率高主要是氮素吸收效率和氮素利用效率的共同作用,以氮素利用效率为主;在施氮条件下新冬60号和新冬40号在氮素吸收效率高来自其较高氮素吸收能力,而15/6317氮素利用率较高是氮素吸收效率和氮素利用效率的共同作用。【结论】不同品种达到氮高效的途径不同,针对不同小麦品种的氮素吸收和利用特性进行调控,提高小麦氮素吸收和利用效率。 相似文献
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【目的】 研究新疆春小麦及CIMMYT引进材料的HMW-GS组成差异,为新疆春小麦杂交选配提供依据。【方法】 采用SDS-PAGE电泳技术。分析新疆春小麦192份材料中的HMW-GS的组成及分布频率。【结果】 供试材料中共检测出13种HMW-GS等位变异,Glu-A1位点等位变异Null亚基频率最高(64.06%),其次为1亚基(21.35%)和2*亚基(14.58%)。Glu-B1 位点等位变异类型表现最丰富,其亚基频率高低顺序为7+8(39.58%)>7(17.19%)>7+9(13.54%)>17+18(11.46%)>22(9.38%)>13+16(7.29%)>6+8(1.04%)>14+15(0.52%);其中 7+8、17+18、14+15 和 13+16 亚基为优质亚基,频率为58.85%。Glu-D1 位点检测2+12(49.48%)和5+10(50.52%)频率较为接近。在Glu-A1、Glu-B1和Glu-D1位点的优质亚基比例均表现为新疆春小麦品种(系)>引进CIMMYT材料。【结论】 全部HMW-GS共形成32种亚基组合,品质评分平均分为7.04分,其中新疆春小麦近年育成的新品种(系)表现出品质评分较高平均分为8.12分,明显高于引进CIMMYT材料品质评分平均为6.09分。评分为10分的材料有25个,评分在8分以上的有90份材料。 相似文献
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【目的】 研究新疆主栽春小麦品种籽粒灌浆基因型差异。【方法】 用 Logistic方程拟合籽粒生长动态,对该方程求一阶导数,可得籽粒生长速率方程,求得新疆主栽春小麦品种籽粒灌浆主要特征值。【结果】 9个品种籽粒干物质量积累的动态变化呈现"S"型曲线,即动态由慢-快-慢的增长过程。参试品种最终籽粒干物质量整体表现为(23.2±2.87) g/10穗;取样期籽粒干物质量的动态增长量:初花期后14~19 d达到最高,初花期后31~37 d籽粒干物质增长量最低;测算参试品种理论K值整体表现为(24.08±3.12) g/10穗;快速灌浆期整体表现为:初花期后12.60 d进入快速灌浆起始期,初花期后24.94 d到达快速灌浆终止期,灌浆快增期持续天数为12.34 d,到快速灌浆期终止期,籽粒干物质量积累贡献率达到83.56%±7.06%;最大相对灌浆速率(Vm)的整体表现为:(1.40±0.45) g/10穗/d。【结论】 近年来审定的春小麦新品种籽粒灌浆干物质量呈现逐渐增加的趋势,即穗粒重上升趋势;初花期后0~25 d是新疆春小麦籽粒灌浆的关键时期,也是充分利用水肥调配等农艺措施获得高穗粒重的重要时期;新春38号、新春44号、新春6号和新春40号四个品种具有高穗粒重潜力;新春39号、新春6号和新春37号籽粒灌浆快增期短,属相对灌浆速度较快品种,其中新春6号理论k值较高且相对灌浆速度较快,属强势籽粒灌浆品种。 相似文献
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由于二氧化碳有较长的寿命年限及超高排放量,已成为温室效应的标志性气体。依据IPCC(2006)自上而下一阶估算的参考方法,计算得出新疆2003-2011年能源消费产生的二氧化碳量,结果表明:该地区二氧化碳排放量逐年迅速增长,主要表现为固体燃料燃烧产生的二氧化碳的增长,且排放量较高的重点行业主要以化工、电力、钢铁、水泥为代表的高耗能行业。结合新疆能源、经济及环境现状,提出了建立市场准入机制、碳交易机制、优化产业结构及提高能源利用效率等一系列促进新疆低碳经济发展的相关建议。 相似文献
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目的 研究新疆春小麦主栽品种在不同生态区品质相关性状表现及稳定性。方法 在4个不同生态区,以新疆8个不同筋力春小麦主栽品种为研究对象,基于小麦品质相关10个性状,利用PertenDA7200型近红外分析仪按AACC39-10方法,测定籽粒蛋白质含量等10个品质指标,分析新疆8个主栽春小麦品种不同生态条件下品质性状表现。结果 8个参试品种籽粒蛋白质含量:14.28%、面筋度:31.21g/100 g、面团稳定时间:8.41 min、吸水率:58.53%、沉降值:31.27 mL、面粉出粉率:74.40%、最大拉伸阻力Rm:716.25EU、延伸度E:165.70mm、拉伸面积:119.33cm 2、容重:793.97g/L。参试强筋组4个品种10个品质性状中面粉出粉率、吸水率和容重3个性状平均表现低于中筋组,其余包括籽粒蛋白质含量、面筋度、面团稳定时间、沉降值、最大拉伸阻力、延伸度、拉伸面积7个品质性状的平均表现都高于中筋组。强筋组参试品种新春26号、新春44号在4个不同生态区品质性状与稳定性表现较好,中筋组参试品种新春6号、新春40号在4个不同生态区品质性状与稳定性表现较好。籽粒蛋白质含量、面筋度、和吸水率3个品质性状强筋组基因型效应最大,中筋组环境效应最大;其余7个品质性状强筋、中筋组均表现环境效应最大。 结论 8个参试品种品质整体表现属中强筋水平。10个品质性状均受基因型、环境以及互作共同影响;不同筋力类型参试品种不同品质性状基因型、环境以及两者互作效应不同。不同参试品种同一品质性状稳定性存在差异,同一参试品种的不同品质性状稳定性也存在差异。中筋组新春6号、新春40号品质性状表现好且稳定性高,属春小麦育种核心亲本材料;强筋组新春26号、新春44号品质性状表现好且稳定性高,可用于新疆春小麦品质改良。 相似文献
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针对苹果采摘机器人识别算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量,严重限制检测模型的响应速度问题,本文基于嵌入式平台,以YOLO v4作为基础框架提出一种轻量化苹果实时检测方法(YOLO v4-CA)。该方法使用MobileNet v3作为特征提取网络,并在特征融合网络中引入深度可分离卷积,降低网络计算复杂度;同时,为弥补模型简化带来的精度损失,在网络关键位置引入坐标注意力机制,强化目标关注以提高密集目标检测以及抗背景干扰能力。在此基础上,针对苹果数据集样本量小的问题,提出一种跨域迁移与域内迁移相结合的学习策略,提高模型泛化能力。试验结果表明,改进后模型的平均检测精度为92.23%,在嵌入式平台上的检测速度为15.11f/s,约为改进前模型的3倍。相较于SSD300与Faster R-CNN,平均检测精度分别提高0.91、2.02个百分点,在嵌入式平台上的检测速度分别约为SSD300和Faster R-CNN的1.75倍和12倍;相较于两种轻量级目标检测算法DY3TNet与YOLO v5s,平均检测精度分别提高7.33、7.73个百分点。因此,改进后的模型能够高效实时地对复杂果园环境中的苹果进行检测,适宜在嵌入式系统上部署,可以为苹果采摘机器人的识别系统提供解决思路。 相似文献
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农业机械(农机)运动学模型的精度影响导航控制精度和稳定性,为提高农机路径跟踪控制器精度,提出了一种基于运动特性的农机导航控制器设计方法。该方法主要是对传统二轮车运动学模型建模方法进行改进,针对传统二轮车模型小角度近似替代(方向角等于横摆角)的缺点,采用加入侧偏角的方法优化农机运动学建模过程。采用相同的控制方法(状态反馈控制)和不同的运动学模型设计控制器进行对照实验。直线路径跟踪时,侧偏角对模型精度影响较小,引入侧偏角可以在一定程度上影响农机的跟踪精度;曲线路径跟踪时,侧偏角对方向角的变化影响较大,可以大幅影响路径跟踪精度。以安装有自动导航设备的拖拉机为实验平台进行实地实验,结果表明:直线行驶的最大横向误差平均值为0.0454m,绝对平均误差平均值为0.0149m,标准差平均值为0.0119m;曲线行驶的最大横向误差平均值为0.1613m,绝对平均误差平均值为0.0688m,标准差平均值为0.0434m;基于本文提出的优化模型设计的路径跟踪控制器对直线路径跟踪有一定提升,对曲线跟踪精度有大幅提升。 相似文献