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小麦近缘野生植物对禾谷缢管蚜的抗性研究 总被引:8,自引:1,他引:8
在自然感蚜条件下对小麦族野生近缘植物 18属 98种 (变种、亚种 ) 2 78份材料进行了抗禾谷缢管蚜 (Rhopalosi phumpadiL .)鉴定。结果表明 ,属种间存在较大抗性差异。在 10属 5 2种 10 0份多年生材料中 ,偃麦草 (Elytrigiarepens)、长穗偃麦草 (Et.elongata)、费尔干偃麦草 (Et.ferganensis)和窄颖赖草 (Leymusangutus)共 7份连续 2年表现为高抗 ,是重要的抗禾谷缢管蚜资源。在 8属 4 6种 (变种 ) 178份一年生材料中 ,高抗占 8.99% ,中抗占 2 3.5 9% ,低抗占 2 0 .2 5 %。其中 ,山羊草属 (Aegilops)抗性最强 ,该属的Ae.biuncialis、Ae.columnaris、Ae.umbellulata、Ae.triuncialis、Ae.juvenalis和Ae.kotschyivar.variabilis共 4 8份材料中 ,高抗占 16份 ,中抗占 15份 ,低抗占 13份 ,仅 4份感蚜 ,表明上述山羊草属中存在重要的抗禾谷缢管蚜资源 相似文献
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以5种不同浓度(0.05%、0.10%、0.15%、0.20%、0.25%)的秋水仙碱溶液,采用扎孔—裹棉—滴液法处理永康黄姜的根茎幼芽,利用形态鉴定法对后代进行鉴定、选择。结果表明:不同浓度的秋水仙碱溶液处理对永康黄姜后代性状都有不同程度的抑制作用,随着秋水仙碱溶液浓度的增加抑制作用逐渐增强;出现的11种变异类型中,只有宽叶型、叶下披型、簇缩型能稳定遗传。其中,宽叶型和叶下披型性状表现稳定、抗性强、产量高,分别较对照增产31.6%、29.6%,其对应的秋水仙碱溶液最佳处理浓度分别为0.15%、0.20%。说明秋水仙碱溶液处理永康黄姜幼芽,在0.15%~0.20%的浓度范围内突变率高,更易获得优异而稳定的突变类型。 相似文献
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针对小麦联合收获机双出风口多风道清选装置由于主要作业参数调整不当而导致清选损失率、含杂率、二次含杂率高的问题,该文通过台架试验分别对双出风口多风道清选装置主要作业参数(喂入量、风门开度、风机转速、上、下导风板角度)进行单因素与多因素优化试验,探究各试验因素对清选损失率、含杂率、二次含杂率的影响规律,寻找最优参数组合。参考市场上小麦收获机拥有量较大的久保田988机型相关参数,搭建联合收获机双出风口多风道试验台。双出风口4风道时,小麦清选损失率、含杂率最低,分别为0.78%与0.48%,通过单因素试验,得出喂入量4.5~5.8 kg/s、风门开度0°~20°、风机转速1 200~1 600 r/min、上、下导风板角度0~20°。利用Box-Behnken中心组合试验设计理论,进行五因素三水平正交试验。结果表明:对清选损失率影响较显著的因素有风机转速、喂入量、上导风板角度;对含杂率影响较显著的因素有风机转速、上、下导风板角度;对二次含杂率影响较大的因素有上导风板角度、风机转速、喂入量,通过对目标参数优化得到最优作业参数为喂入量4.5 kg/s、风门开度10.2°、风机转速1 548 r/min、上、下导风板角度分别为20°和0°,此时清选损失率、含杂率、二次含杂率分别为0.79%、0.40%与0.82%。台架试验验证得到清选损失率、含杂率、二次含杂率分别为0.75%、0.38%与0.76%,与优化结果误差分别为5.1%、5.0%与7.3%。此研究结果可为小麦联合收获机多风道清选装置作业参数调整提供理论参考。 相似文献
507.
播种至苗期不同阶段低温对玉米幼苗生长及生理抗性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为应对未来气候变化所产生的阶段性低温对寒地玉米幼苗建成的不利影响,以先玉335为试验材料,基于对寒地玉米田间温度条件的动态模拟,采用二因素完全随机设计,分别设置低温处理阶段(播后第1~5、6~10、11~15、16~20、21~25和26~30天)和低温持续时间(0、1、2、3、4和5d)处理,探讨了不同处理组合条件下玉米出苗进程、幼苗生长、生物量积累及抗性生理指标的变化差异。结果表明,播后至苗期各阶段经历1~5d低温处理后,均可降低玉米出苗速率和成苗率,抑制玉米幼苗的生长及生物量积累,并引起叶片叶绿素含量与最大光化学效率下降,以及渗透调节物质含量与膜脂过氧化水平的增加,其影响程度随低温持续时间的延长不断加剧,且以播种后11~25d特别是16~20d,即处于破土至出苗临界期的玉米植株对低温响应最为敏感。 相似文献
508.
单位面积麦穗数是重要的产量构成因素之一,通过该性状和不同品种历史数据在田间完成对小麦产量的预估,对育种栽培和农业生产具有非常重要的意义。该研究基于小麦田间栽培试验提出了一套结合轻量级深度学习技术和小麦测产算法在Android(安卓)智能手机上离线分析单位面积穗数和田间测产的技术方案。首先介绍了手机标准化俯拍小麦冠层和手机端图像预处理算法,再根据灌浆期小麦冠层图像构建了MobileNetV2-YOLOV4深度学习模型对单位面积中的麦穗进行识别,然后结合迁移学习和TensorFlow.lite转换器完成了模型轻量化,最后通过Android SDK和SQLite构建了不同小麦品种在手机端的产量数据库和人机交互图形界面。开发的安卓软件\ 相似文献
509.
510.