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11.
12.
野生大豆种质资源对大豆疫霉根腐病抗性评价 总被引:4,自引:3,他引:1
由大豆疫霉菌引起的大豆疫霉根腐病是严重影响大豆生产的毁灭性病害之一.防治该病经济有效的方法是抗病育种,而抗性资源筛选又是抗病育种的基础.本研究采用下胚轴伤口接种法,用黑龙江省的大豆疫霉菌的1号优势生理小种对来自全国19个省份的415份野生大豆资源进行了抗性鉴定,表现抗病的有96份,占总鉴定资源的23.1%,表现中抗的资源有152份,占36.6%,表现感病的资源有167份,占40.2%.根据野生大豆的来源分析发现,在我国,抗性野生大豆资源分布较广泛. 相似文献
13.
当前,日本政府决定提升农业竞争力,以提振复苏乏力的国民经济。作为最主要的粮食作物,水稻生产政策正由限产保护转向大力提高产量和效率、积极开拓国际市场。同时,水稻生产成本的高位运行势必制约其市场竞争力。2013年,政府提出了10年内使全国80%耕地向农业经营骨干集中、水稻生产成本降低40%的目标。本文定量分析了日本水稻生产成本的主要构成和发展趋势、经营规模扩大对降低生产成本的影响,总结了促进农业经营规模扩大的政策措施。结合相关课题研究成果,从稻田改良、施肥、育种栽培和信息技术应用等方面,介绍了在大规模农场依靠技术创新降低水稻生产成本的主要实践。分析结果表明,通过扩大水稻经营规模能够显著降低生产成本,同时其效果也在达到一定规模后而逐渐缩小。大规模农场的实践证明,技术创新成果的应用对降低生产成本效果显著。农户水稻经营规模较小,存在依靠规模效益降低生产成本的较大空间,同时还要积极进行技术和管理的创新。最后,借鉴日本经验降低中国农产品生产成本提出了对策建议。 相似文献
14.
本文介绍了以贵州省为例的土壤管理信息系统的开发、建立和应用。系统利用Visual Basic6.0及Map Objects2.2为开发软件;以1999年贵州省1:25万行政区划图为系统底图,建立空间数据库;以1820组农业土壤样品、近1万多个重金属环境检测数据,建立属性数据库;按照国家土壤环境质量评价标准建立分析评价模型,获得贵州省农业土壤环境质量数据库。此外,文章还详细介绍了该系统的主要功能和应用。系统的开发应用,为进一步加强贵州省农业土壤的管理和环境质量研究,提供了基础平台和数据支持。 相似文献
15.
对马尾松毛虫对溴氰菊酯和敌百虫等 2种杀虫剂的敏感毒力基线进行了研究。结果表明 :敌百虫和溴氰菊酯对马尾松毛虫的致死中量LD50 分别为 0 2 1 81 μg·g-1和 1 2 4 61× 1 0 -4μg·g-1,其b值分别为 4 8和 4 9。由于b值远大于 1 ,说明供试马尾松毛虫种群对这 2种药剂的异质性小 ,敏感性好 ,测得结果可作为相对敏感毒力基线。表 1参 7 相似文献
17.
S元素对水稻耐重金属Cu毒性的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
将水稻幼苗置于含有不同浓度硫元素(S,1、10 mmol·L-1)和铜元素(Cu,0.16、100 μmol·L-1和1 mmol·L-1)的培养液中培养,12 h后测定植物体内的Cu含量、叶绿素含量、抗坏血酸含量和抗氧化酶活性的变化.结果表明,施加较高浓度的S(10 mmol·L-1)能抑制植物根部对Cu的吸收和积累,但能促进根部Cu元素向地上部的运输.本研究还表明,Cu处理后的0~3 h,S能促成抗坏血酸含量的提高;并且S可以激活抗氧化酶类活性迅速增加消除胁迫产生的膜脂过氧化胁迫,但是不同浓度的S和Cu对叶绿素含量的影响效果不明显. 相似文献
18.
为探索会东烟区烤烟品种红花大金元田间合理留叶方式,优化烟株等级结构,进行了烤烟留叶方式对经济性状、等级结构及品质影响的试验。结果表明,以打顶15 d后去除最上部2片叶及最下部2片叶处理的综合经济性状最好,产量虽显著低于CK,但均价、单叶重量显著高于CK,均价较CK高26.2%,单叶重量较CK重7.1%,产值与CK无显著差异,但较CK每667 m2高199.23元;弃烤或打顶后15 d,去除最上部2片及最下部2片、最上部3片及最下部1片叶处理的上等烟比例及上中等烟比例等级结构较好;中、上部叶内在化学成分协调性及感官质量综合评价仍以打顶后15 d去除最上部2片及最下部2片、最上部3片及最下部1片叶的2个处理表现最好。综合可见,会东烟区烤烟品种红花大金元合理留叶方式为在常规打顶留叶20片叶基础上,15 d后去除最上部2片叶及最下部2片叶或最上部3片叶及最下部1片叶,在保证烟农经济效益的同时,能显著提升烟叶等级结构及品质。 相似文献
19.
20.
本研究旨在比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性。测定102头革吉那布地区两岁龄牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,然后将数据按照不同比例梯度分为训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型。每个比例均重复5次,将体重的真实值与预测值之间的相关系数均值作为当前比例下的模型准确性结果。结果显示,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71至0.80之间,而机器学习方法的预测准确性最高达到0.91。故在训练集数据充足的情况下,相比于一般线性模型,利用机器学习方法进行预测具有更高的准确性。 相似文献