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121.
122.
北疆棉花膜下滴灌耗水规律的研究 总被引:13,自引:3,他引:13
在3种灌溉量(2 850、3 900、4 950m3/hm2 )下研究了棉花膜下滴灌各生育期的耗水量与耗水强度.结果表明棉花的耗水量随着灌量的增加而增大,在北疆滴灌棉花适宜的灌溉量为3 900 m3/hm2,棉花最大蒸散量出现在花铃期,其中开花-吐絮期,耗水量240.96 mm,最大耗水时段为现蕾-吐絮,日均耗水量3.29~4.15 mm.棉花根系主要吸水层在0~60 cm土壤深度,高灌溉量棉花的吸水强度在0~40 cm大于低灌溉量,而在40~60 cm恰恰相反 .高灌溉量下棉花蕾期以前的土壤蒸发强度增大,干物质生产能力并没有相应增加,适当调节蕾期以前的灌溉量可以提高水分的利用效率. 相似文献
123.
新疆甜菜组织培养及植株再生研究 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]以新疆的两个甜菜品系为研究对象,对培养基激素及浓度配比、外植体的选择及两个基因型的再生能力进行了初步的比较分析,以期建立起适合新疆甜菜品种(系)的组织培养体系.[方法]对不同的灭菌方式、培养基激素组合、不同外植体再生能力、不同基因型甜菜再生能力进行比较.[结果]分别对影响甜菜组织培养及植株再生体系的各个因素进行比较后建立了适合新疆甜菜的组织培养及植株再生体系.[结论]确定采用破除甜菜种壳进行灭菌处理的方法灭菌效果最明显.通过筛选,确定了甜菜叶柄再生的最适培养基激素配比,为MS+6-BA 1.0 mg/L,IAA 0.3 mg/L.对不同外植体再生能力的比较分析发现,叶柄的再生能力高于其他外植体,是较为理想的外植体来源.新甜486与413两种基因型的再生能力无明显差异. 相似文献
124.
为研究芽期温度对芝麻生长发育的影响,分析芽期低温胁迫对芝麻的生理响应和不同基因型种质资源对低温胁迫的反应差异,以5份对温度敏感度有差异的芝麻种质为试材,设置5个处理温度(28、25、21、18、15℃)进行暗培养处理,测定根长、芽长和苗鲜重,以此确定芝麻芽期低温胁迫的敏感温度;并对188份芝麻种质资源进行低温耐受性鉴定,通过相关性分析、隶属函数值和聚类分析进行综合评价;同时,测定不同基因型芝麻芽期低温胁迫下的生理生化指标。结果表明,随着芽期培养温度的降低,芝麻幼苗根长、芽长和苗鲜重均逐渐下降,在18℃下降显著,且不同基因型材料之间的测定指标相对值差异较大。聚类分析将188份芝麻种质资源聚为5类,即5份高耐低温材料,42份耐低温材料,44份中耐低温材料,50份不耐低温材料和47份极不耐低温材料。不同地理来源的供试材料低温耐受性有一定差异,其中,中部江淮地区低温耐受性丰富度大;芝麻芽期低温胁迫时,不同基因型芝麻芽和根的H2O2、丙二醛(MDA)、脯氨酸、可溶性糖、可溶性蛋白含量均出现不同程度的上升,其中H2O2 相似文献
125.
通过实际调查,统计了南京大学仙林校区校园内主要绿化植物种类。结果表明:校区内主要绿化植物共有78科、154属、230种,其中被子植物71科、139属、207种(双子叶植物有59科、127属、180种,单子叶植物12科、22属、27种),裸子植物7科、15属、23种。经过调查分析,可以得出南京大学绿化植物中乔木树种有90种,应用较多的是蔷薇科(15属30种)、木兰科(4属11种)、木犀科(5属11种)、禾本科(7属10种)、柏科(4属10种)、蝶形花科(6属9种)等科的植物。灌木为65种,可作为地被的草本植物16种。进一步统计分析具有特色观赏特性和园林用途的植物中有观花树种112种,观果树种75种,观形树种81种,色叶树种79种,绿篱树种43种,可用于垂直绿化的植物18种,草本花卉23种。通过调查,进一步了解了校园内的植物资源,有利于师生普及自然科学知识,为今后校园植物资源的开发与保护提供了参考。 相似文献
126.
127.
[目的]选择西北干旱半干旱地区具有代表性土壤灰漠土,在室内模拟条件下,初步研究施用多菌灵对土壤微生物的影响,为多菌灵的安全使用提供科学依据.[方法]应用稀释平板计数法和氯仿熏蒸- K2SO4提取法分别测定土壤微生物种群及生物量碳、生物量氮.[结果]在整个培养期间(47 d),施用多菌灵处理土壤的生物量碳和生物量氮显著降低,且抑制作用随着多菌灵浓度的增加而增大,其EC25分别为11.39和10.44 mg/kg.多菌灵对放线菌作用不明显,但促进了细菌数量的增加;抑制了真菌的数量,且抑制作用随着多菌灵浓度的增加而增大,其EC50为7.73 mg/kg.[结论]可以用土壤生物量碳和量氮来指示多菌灵在土壤中的残留状况,用真菌数量来指示多菌灵对土壤的作用情况. 相似文献
128.
【目的】探究晋西黄土区人工林恢复过程中0~500 cm土层土壤含水量垂直特征,为改善人工林土壤水环境,实现林水平衡提供理论依据。【方法】以晋西黄土区蔡家川流域5种典型人工林(刺槐Robinia pseudoacacia、侧柏Platycladus orientalis、油松Pinus tabuliformis、刺槐-侧柏、刺槐-油松)为研究对象,通过土钻烘干法测定0~500 cm土层土壤含水量,分析人工林土壤含水量的垂直特征。【结果】研究区典型人工林平均土壤含水量由大到小依次为侧柏、刺槐-侧柏、油松、刺槐-油松、刺槐,5种人工林土壤含水量差异显著(P<0.05),降水量及土壤质地是影响人工林土壤含水量的主要因素;在垂直方向上,人工林土壤含水量变异程度均为中等变异,变异系数随土层深度的增加呈减小趋势,约在360 cm土层形成稳定变化,人工植被主要影响0~360 cm土层内的土壤水,5种人工林中刺槐林地土壤水分变异程度最大,侧柏林地土壤水分最为稳定;采用有序聚类法将人工林土壤水分垂直层次划分为交换层、利用层、调节层和稳定层,不同林分间层次划分深度存在一定差异。【结论】研究区人工林可导... 相似文献
129.
130.
采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量 总被引:3,自引:1,他引:3
为了提高计算机视觉技术对棉花叶绿素含量的预测精度,该文应用计算机视觉识别方法,采用灰板校正图像亮度差异,对不同水分背景下棉花叶片叶绿素含量进行预测。结果表明,光谱特征参数DGCI (dark green color index)、R-B与叶绿素含量之间存在极显著线性关系,未使用灰板校正图像的DGCI、R-B与叶绿素含量的相关系数分别为0.8857和-0.8726,使用灰板校正归一化处理后的相关系数分别为0.9073和-0.9016,灰板校正后提高了参数与叶绿素含量的相关性。比较参数DGCI、R-B在校正前后对叶绿素含量的预测精度,结果显示校正后的DGCI、R-B建立的模型预测精度高于校正前,校正后参数DGCI的预测精度大于R-B。采用校正后参数DGCI建立的Chl. a+b预测方程,其预测值与叶绿素实测值间均方根误差和相对误差分别为0.1200和5.28%,决定系数为0.8812,预测精度较高。应用计算机视觉技术预测不同水分处理下棉花叶绿素含量具有可行性,使用灰板校正后参数DGCI可以作为快速无损预测棉花叶绿素含量的最佳参数。 相似文献