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111.
不同氮收获指数水稻基因型的氮代谢特征 总被引:4,自引:0,他引:4
采用土培盆栽试验,以3个氮收获指数(NHI)有显著差异的水稻基因型4434(低NHI)、滇瑞302(中NHI)和余赤23(高NHI)为材料,研究了灌浆期叶片、穗颈和籽粒的氮代谢特点及与NHI的关系。结果表明,各基因型的籽粒产量、收获指数和籽粒氮积累量与NHI的变化一致,均以余赤231最大。花后植株氮素转运量表现为4434<滇瑞302<余赤231,基因型间差异极显著,而氮素转运率和转运氮的贡献率差异较小。成熟期水稻茎叶和籽粒的全氮含量、蛋白氮和非蛋白氮含量均表现为4434<滇瑞302<余赤231,全氮含量和蛋白氮含量存在显著差异,而非蛋白氮无显著差异;余赤231茎叶蛋白氮积累量显著低于4434和滇瑞302,而籽粒蛋白氮积累量显著升高,是高NHI水稻氮积累的主要特征。余赤231灌浆期叶片和籽粒谷氨酰胺合成酶(GS)和谷氨酸合成酶(GOGAT)活性显著高于4434和滇瑞302,有利于叶片游离氨基酸合成及外运,使得穗颈节伤流强度和游离氨基酸含量升高,为籽粒氮素积累提供了物质基础;同时,较高的籽粒GS和GOGAT活性促进了籽粒蛋白质合成,提高了NHI。逐步回归表明,灌浆期较高的穗颈伤流游离氨基酸含量是高NHI水稻氮代谢的主要生理特征,与较高的花后氮转运量和籽粒蛋白氮积累量可共同作为水稻氮素高效管理和遗传改良的可靠指标。 相似文献
112.
棉花冠层高光谱指数与叶片氮积累量的定量关系 总被引:3,自引:0,他引:3
利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱植被指数(VI),分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮积累量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮积累量和冠层高光谱反射率均随不同施氮水平显著变化;棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的红谷波段和750~900 nm的近红外波段,叶片氮积累量与光谱指数NVD672有密切的定量关系,且不同品种可以用统一的方程来描述,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供了技术支持。 相似文献
113.
114.
115.
116.
冬小麦叶片生长特征的动态模拟 总被引:25,自引:1,他引:24
叶片形态生长特征是作物群体发育动态的重要内容,在很大程度上决定了作物冠层内的光分布、CO2传输及光合生产等[1,2],同时也是作物生长诊断及遗传育种等多个研究领域的重要生理指标[2]。近年来,随着农业信息技术的飞速发展和虚拟现实技术在农业上的应用,使得建立作物形态建成模拟模型和虚拟作物生长系统成为可能,其中前者是后者的基础,也是当前数字化可视化农作系统研究的关键技术。迄今为止,关于作物叶片形态生长特征的模拟虽有报道[3~10],但由于禾谷类作物的叶片形态的复杂性、可变性以及形态指标的难获取性,准确描述禾其变化特征仍是有待研究解决的一个难点[1]。在其描述中,叶长、叶形、叶面积是最主要的决定因素,对作物的个体和群体形态建成产生直接的影响[1,3]。为此,本研究以冬小麦为试材,通过对不同株型冬小麦品种不同叶位叶片生长特征的连续观察和定量分析,构建冬小麦叶片生长特征的动态模拟模型,包括叶长、叶形和叶面积生长动态,以期为虚拟小麦生长系统的建立提供技术基础。 相似文献
117.
118.
冬油菜适宜绿色面积指数动态设计的知识模型 总被引:2,自引:1,他引:2
在分析和提炼油菜栽培理论与技术研究资料的基础上,通过定量描述冬油菜绿色面积指数动态与品种类型、生态环境和生产技术水平之间的动态关系,运用系统工程与动态建模的方法,以基于生理发育时间的动态生长度日为主线,建立了系统化和广适性的冬油菜适宜绿色面积指数动态设计的知识模型,它包括群体叶面积指数动态和角果面积指数动态。利用不同生态点的常年逐日气象资料以及不同品种类型、不同产量目标资料对所建知识模型进行了实例分析,结果表明知识模型对不同条件下冬油菜适宜绿色面积指数的设计具有较好的可靠性和适用性。 相似文献
119.
小麦淀粉组分的积累规律 总被引:19,自引:0,他引:19
1999~ 2 0 0 0年用 3个小麦品种 (“宁麦 9号”、“苏麦 6号”、“重庆面包麦”)研究了小麦籽粒淀粉组分含量及直支比的动态变化。结果表明 :① 3个品种在花后 17~ 2 7d直链淀粉积累均最快 ,而支链淀粉在灌浆中后期积累最快 ;直支比在籽粒灌浆过程中呈“S”形变化 ,即灌浆前期下降 ,中期上升 ,后期又下降。② 2年的直链和支链淀粉百分含量以及直支比均呈极显著的正相关关系。③直链和支链淀粉的百分含量在样次间差异达极显著水平 ;品种间直链淀粉百分含量及直支比差异不显著 ,但品种间支链淀粉百分含量差异极显著 相似文献
120.
种植制度知识模型系统的设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
以优化利用农业自然资源为出发点,着重运用系统分析原理和数学建模技术来研究种植制度设计的知识表达体系,在系统收集和分析种植制度设计方面的献资料以及专家知识和经验的基础上,通过定量解析种植制度指标与生态环境、品种类型、社会经济条件之间的动态关系,创建了种植制度设计知识模型;充分利用软构件的技术特点,在Visual C 平台上设计并实现了数字化和组件化的种植制度知识模型系统,实现了适宜作物选择、作物搭配、作物布局设计和系统维护等功能。本研究克服了传统种植制度专家系统地域性强和广适性弱的不足,为实现种植制度设计的定量化和数字化奠定了基础。 相似文献