产淀粉酶菌株的筛选鉴定及酶学特性研究

试验旨在开发饲料用淀粉酶制剂,提高饲料利用率并探索新型非常规饲料资源。研究利用平板法从土壤中筛选产淀粉酶细菌,经形态学和分子生物学法对淀粉酶细菌进行鉴定,并分析其生长特点及酶学特性。结果表明,该产淀粉酶细菌为巨大芽孢杆菌(Bacillus megaterium),该菌所产淀粉酶的最适反应条件为50℃、pH值7.0,且在中低温以及中性和弱碱性条件下稳定性较好,Na^(+)、K^(+)和Ca^(2+)能够激活酶活力,而Mn^(2+)和Zn^(2+)能够抑制酶活力,该菌在生长稳定期产淀粉酶活力最高,可在发酵14~16 h对淀粉酶进行收获。研究表明,试验菌株所产淀粉酶可以在动物肠道中发挥一定的作用,可用于开发新型发酵饲料及酶制剂产品,在饲料行业具有较广阔的应用前景。     

加拿大优质春小麦种子产业化技术体系及其对我们的启示

通过参加加拿大优质春小麦种子产业化体系培训考察,了解并介绍了加拿大优质春小麦种子产业,并对我省春小麦种子产业的发展建设提出建议。     

一种覆盆子提取液对卷烟烟气的影响

为丰富卷烟产品特征,增加产品果甜的香气韵调,以覆盆子为原料,经溶剂萃取,对提取物进行GC-MS分析.结果共分离鉴定出78种成分,这些香气成分主要由酯类、醇类、醛类、酮类和羧酸类物质构成,在陕西中烟设计的4款卷烟中添加覆盆子提取物,利用香气轮廓法评价,其能够显著提升产品的清香、果香和甜香,强化了卷烟产品风格,提升了感官质...     

基于CART重要度排序和混合ELM模型的蒸散预测

准确地预测区域蒸散有助于区域水资源的合理利用,减少水资源浪费。为从多项气象因子中筛选出核心因子,构建少因子蒸散预测模型,高效精确预测蒸散,该研究在九大农业区选取23个典型站点,搜集降水量、日照时数等8个气象因子数据,使用分类回归树（classification and regression tree,CART）对气象因子进行重要度排序。基于排序结果,选取排序前3～5项气象因子,基于极限学习机（extreme learning machine,ELM）模型对蒸散进行预测。同时,使用遗传算法（genetic algorithm,GA）,粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）,麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）对ELM模型进行优化,并使用这3种优化算法（GA-ELM、PSO-ELM、SSA-ELM）构建少因子混合优化蒸散预测模型。结果表明：1）基于CART算法重要度排序结果,蒸散的主要影响因子依次是降水量、日照时数、平均本站气压、日最高气温、平均相对湿度。2）3种优化算法预测模型中,PSO-ELM模型的预测精度最高,23个站点的蒸散预测的均方根误差为6.608～22.077 mm/d,纳什效率系数为0.824～0.998,R²为0.908～0.995,平均绝对误差为5.075～16.677 mm/d。3）ELM模型在云贵高原区和四川盆地及周边地区有较好的适用性,3种优化算法在华南区和云贵高原区有较好的适用性,其中PSO-ELM模型的适用性最高。研究结果为中国九大农业区域的作物需水量计算提供参考。     

小豆农艺性状与单株产量的相关性及通径分析

在优于大田管理的条件下,以22份小豆品种（系）为试验材料,对7个主要农艺性状和单株产量进行相关性分析和通径分析,从而确定影响小豆单株产量的因素。结果表明,除了荚长,其余性状的变异系数均大于15%,荚长的变异系数最小,株高的变异系数最大;7个农艺性状与单株产量的相关性顺序为株高>主茎节数>主茎分枝>单株荚数>单株粒数>荚长>百粒重;经逐步回归分析筛选出4个农艺性状进行通径分析,直接作用大小为单株荚数>百粒重>株高>荚长。综合考虑,小豆单株获得高产应选择单株荚数多、百粒重适中的品种。     

不同缺水量对作物生理指标的影响研究

作物缺水量是作物生长需求的重要指标之一,依据作物生理需水量建立作物缺水模型是作物缺水量研究的新方法。作物叶面积和茎秆直径是作物生长生理指标的重要因子之一。本研究通过试验建立作物不同缺水量对作物叶面积和茎秆直径变化的影响,并依此为依据建立作物缺水生理指标变化模型,经过检验可以得出模型效果较好。作物缺水模型可以根据不同生理指标变化模型判断出不同作物缺水量时作物所表现出来的生理指标变化,为进一步研究依据不同生理指标变化指导作物定量补水研究奠定基础。     

耐高温陆地棉品种综合评价及优良品种选择

 在高温干旱条件下,通过大田试验测定20个陆地棉花品种的主要产量性状、纤维品质性状及农艺性状,并进行综合评价。应用主成分分析法对20个品种的皮棉产量、生育期、株高、始果节、果枝数、有效铃、铃重、衣分、纤维长度、整齐度、麦克隆值、伸长率和断裂比强度进行分析。确定了主要性状的5个主成分及其主成分的函数方程和主成分综合函数方程,主成分的方差累积贡献率达到84.087%。通过计算主成分值和综合主成分值,对供试的20个品种进行了比较,进而选择了湘YC₃F₁、晋棉38、豫宝8号3个综合性状优良的品种,其结果与实际相一致。     

网格环境下县域基本农田建设空间布局方法研究

以江西省吉安县为研究区,以新一轮农用地分等成果为数据基础,在网格环境下,选取耕地面积比、破碎度系数、分维数和集中连片系数对耕地空间布局进行综合评价,并采用局部空间自相关方法,以耕地利用等指数为空间变量,分析了耕地质量的空间分布,最后采用空间叠加组合方法,规划了基本农田建设空间布局。研究中,吉安县被划分为2 062个1 km×1 km的网格评价单元;从高到低,耕地空间布局划分为1级、2级和3级;局部空间自相关类型划分为HH、LL、HL和LH等4种类型。研究结果显示,吉安县基本农田空间布局划分为优先划入型、集中整治型和后备开发型的耕地面积占比分别为36.26%、22.70%和41.04%,在空间分布上,优先划入型主要分布于研究区中部的浬田、梅塘、登龙和官田等乡镇,以及研究区东部的部分区域;集中整治型主要分布于研究区北部的万福镇、桐坪镇以及南部的部分区域;后备开发型主要分布于研究区西南部和北部。通过耦合耕地空间布局和耕地利用质量空间聚集,满足了基本农田建设集中连片、质量好的要求,为基本农田建设合理空间布局提供科学、可行的依据。     

基于综合质量空间自相关性分析的耕地保护分区方法

从耕地的自然条件、利用情况和经济水平出发,结合耕地的空间属性,借助空间自相关性分析方法,提出了科学、合理的耕地保护分区方法。首先运用全局空间自相关的方法,探究高平市耕地质量在空间上整体的分布情况,以便进行下一步更细致的分析;再运用局部空间自相关的方法,以耕地质量指数为变量,探究高平市耕地质量的空间分布规律,最终基于综合质量的分析结果提出耕地保护分区方案。研究结果表明:整体分析显示,高平市耕地的自然条件、利用情况和经济水平皆表现出显著聚集性;局部分析得出,高平市耕地从自然条件、利用情况和经济水平3方面呈现出一定的规律性,HH(高-高)型和LL(低-低)型耕地表现为聚集分布;HL(高-低)型和LH(低-高)型耕地呈零星分布。最终从耕地的3方面分别进行局部分析,并依据3个局部分析结果组合,结合实际,提出耕地保护分区的方法及思路。