高产、多抗、广适、黑粒小麦新品种周黑麦1号的选育及栽培技术

为了促进周黑麦1号的推广应用,对周黑麦1号的育种目标确立、亲本来源、优良特性进行了分析.结果表明,周黑麦1号的双亲在产量性状、品质性状、抗寒性、抗病性、株叶型、成熟期等方面互补性较好.周黑麦1号产量构成因素协调,丰产、稳产性较好,适应性较强;经区试田间和接种鉴定,周黑麦1号中抗条锈病、纹枯病,耐赤霉病,中感白粉病、叶锈病、叶枯病;抗寒性、抗倒性均优于对照.周黑麦1号中微量元素铁、硒、碘的含量高于普通小麦.同时提出了周黑麦1号配套栽培技术.     

周口市芝麻产业发展现状、存在问题及发展建议

为进一步明确 “十三五”我国芝麻产业发展过程中亟待解决的关键问题,按照国家芝麻产业技术体系要求,周口芝麻综合试验站对周口市芝麻产业发展现状进行了调研,指出了制约芝麻产业化发展的主要问题,并提出了促进芝麻产业化发展的建议.     

豫东潮土区不同氮肥用量和基追比对周麦22号农艺性状及产量的影响研究

国审周麦22号是河南省周口市农业科学院选育的超高产小麦新品种。在豫东潮土区进行了不同氮肥用量和不同基追比对周麦22农艺性状及产量的影响研究。结果表明,在豫东潮土区,在磷、钾肥施用量相同的情况下,随着施氮量的提高对于不同处理的小麦群体没有明显的差异,但是,不同处理的无效分蘖差别比较明显。在磷钾肥分别为120kg/hm2和60kg/hm2的情况下,施氮量控制在300kg/hm2左右肥效比较高,同时,基追比设置5∶5更能提高周麦22号的产量。     

小麦苗期生产潜力灰关联分析的综合评估

通过对１８个小麦品种（系）苗期形态和生理共１１个指标的定笥与定量灰关系分析,对每一品种（系）的生产潜力作出了综合评估。结果表明,９５中（４４）和山东龙口麦的生产潜力最大,周麦１３号和豫展１号的生产潜力量小。这为小麦的管理提供了参考依据,并取得了较好的效果。     

野生大豆种质资源评价与利用研究进展

近20多年来,我国大豆科技工作者开展了野生大豆资源的评价与利用研究,鉴定出一批性状特异的野生大豆种质,研究出克服野生大豆不良性状的技术,为大豆科学研究提供了丰富的素材。     

磷素水平对烟叶化学成分和感官评吸质量的影响

选取云南主要产烟区3种不同含磷量的土壤栽培烤烟K326,在施纯氮120kg/hm2、钾肥（K2O）360120kg/hm2的基础上设置5个不同的磷肥处理（0（CK）、90、180、270、360kg/hm2）,研究土壤含磷量对烟叶化学成分和感官质量的影响。结果表明,对红河低磷土壤施用磷肥可显著提高烟叶的总糖、还原糖、烟碱、钾、磷和总多酚含量,而显著降低细胞壁物质含量,提高烟叶化学成分的协调性和感官质量;对楚雄中磷土壤施用磷肥可提高烟叶质量;而对昆明富磷土壤过量施用磷肥可导致烟叶品质下降。     

吉林省大豆品种遗传改良过程中叶片性状的演变

以吉林省1923-2005年育成的30个大豆（Glycine max）品种为材料,通过2005和2006两年田间试验在R2﹑R4和R6期对叶部性状演化及其与产量的关系进行研究。结果表明,产量随育成年代呈线性增加,根据回归方程计算,产量从1923年的1197.80kg&;#8226;hm-2增加到2005年的2305.545 kg&;#8226;hm-2,82年来增加了1107.73kg&;#8226;hm-2,平均每年增加14.60kg&;#8226;hm-2;单株叶面积﹑单株叶片数目﹑长宽比和叶面积指数（LAI）随着育成年代的增加而增加,小叶面积随着育成年代的增加而降低;新品种的单株叶面积在生殖生长期均大于老品种,尤其在后期有较长的绿叶期;通过相关分析表明,产量与单株叶面积﹑叶面积指数均达到显著水平（P≤0.05）,在R2和R4期与单株叶片数目到显著水平（P≤0.05）,说明在遗传改良过程中叶部性状与产量关系密切,在品种选育和高产栽培过程中可以考虑作为选择的依据。     

不同类型栽培大豆(G.max)亲本对种间杂种后代影响的研究

本文对不同结荚习性栽培大豆(G.max)亲本对种间杂种(G.mzx×G.gracilis)后代主要农艺性状的影响进行了研究。结果表明:有限性组合的单株粒重表现最优,无限性组合的株高则优势最强;除有效分枝以外,其余性状有限及亚有限性组合的遗传变异系数均大于无限性组合;有限及亚有限性组合的单株粒重及其主要构成因素的遗传进度,明显地高于无限性组合;选用植株较矮、主茎较粗、百粒重较大的有限和亚有限性栽培大豆作亲本有利于克服种间杂种后代蔓生、籽粒小、主茎细弱等不利性状。     

基于烟叶化学成分烤烟香型分类模型的建立

基于烟叶化学数据建立烤烟香型分类模型,然后对各模型进行筛选比较选出最优模型。首先对142个烤烟烟叶样品中的9类成分的63个指标采用行业标准进行检测,然后采用逐步回归法筛选出19个烟叶化学成分,依据这19个指标采用线性判别分析法、Logistic回归、高斯混合模型、分类树、K最邻近法、人工神经网络和支持向量机七种方法进行建模。通过对不同方法建立的模型采用100次随机抽取训练集样本和测试样本计算错误分类率,选择错误分类率较低的模型作为优选模型。经比较发现,线性判别法和高斯混合模型建立的两种香型函数能较好地对未知样品的香型进行正确分类,且效果较好。筛选出的两种优选模型对于烤烟香型分类研究具有一定的应用价值。     

改良索氏提取装置提取艾叶中的挥发性成分

为艾叶的挥发性及半挥发性成分提供快速、可靠的分析方法，对艾叶挥发性成分的索氏提取法进行改良设计。结果表明：改良的索氏提取法具有集萃取、净化和浓缩为一体的优点，中途无需转移样品，大大简化了样品前处理操作，有效缩短了样品前处理周期。经鉴定，该方法提取的艾叶挥发性组分有62种，其中具有香味成分的有26 种。