巨型南瓜无土栽培设施及栽培技术

巨型南瓜无土栽培是设施环境高度智能化与无土栽培技术高水平实施相结合的--种综合性技术,是我国经济实力与科技水平的集中体现。结合实际工作经验对巨型南瓜无土栽培设施及栽培技术进行了探讨。首先从设施要求和栽培设施结构两方面进行论述,进而对巨型南瓜无土栽培技术进行了具体阐述。     

授粉受精期苹果幼果发育与Ca,Mg,K含量的变化

在授粉受精期对不同苹果品种进行分析表明，发育不良的苹果幼果干物质积累少，Ｃａ、Ｍｇ浓度高于正常果，而单果Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ含量低于正常果。幼果的Ｃａ、Ｍｇ浓度先增高后下降，Ｋ浓度的变化较小，而单果Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ含量逐渐增多，不良果的Ｃａ、Ｍｇ、Ｋ水平变化小，且滞后于良果。     

拔节后期施用植物生长物质对小麦倒伏及穗花发育的影响

探讨了高产栽培的肥水条件下,在小麦拔节后期施用多种植物生长物质对倒状、穗花发 及产量的影响。结果表明：在对照倒状严重的地块,喷施麦特（环已烷三酮类植物生长延缓剂＿处理可极显著抑制穗下、倒２和倒３节间仲长,全田未发生倒伏且穗花发育正常,较对照组产３３．１％,多效唑（三唑类生长延缓剂）处理在晚施条件下抗倒伏效果降低,穗花发育明显受到抑制,天宝（增产胺类）、芸素（芸素内酸类）、爱多收（复硝钾类）和起土产     

基于地理探测器的农田土壤重金属影响因子分析

【目的】研究土壤重金属与影响因子以及不同土壤重金属之间相关关系,为土壤重金属空间预测模型提供更加全面的辅助变量。【方法】利用地理探测器模型,结合空间插值技术对2014年湖南省湘潭县5个乡镇农田中5种土壤重金属Pb、Cd、As、Cr和Hg的空间分布变化与6种影响因子以及5种土壤重金属之间的相关性和交互作用进行研究。【结果】研究结果表明,GDP、平均温度和相对湿度对5种土壤重金属解释力较大(PD,H值均在0.5以上),土壤pH、土壤类型与高程对土壤重金属的解释力较小(PD,H值均在0.3以下),其中土壤类型对于5种土壤重金属的解释力最低(PD,H值均在0.1以下)。5种土壤重金属中,Cr对Cd的解释力最强(PD,H值达到0.95),As对Cd的解释力最小(PD,H值仅为0.20)。平均温度、相对湿度、GDP对土壤重金属的影响显著高于其他影响因子,而其他影响因子之间的解释力差异并不显著。各影响因子之间和5种重金属元素之间均具有相互增强或非线性增强作用。【结论】土壤重金属的空间分布是由多种影响因子共同作用的结果。通过地理探测器模型发现,GDP、平均温度和相对湿度等影响因子对研究区域内的土壤重金属的空间分布具有较强的解释力,这些影响因子可作为研究区土壤重金属空间预测模型的辅助变量。地理探测器模型可以对多种影响因子进行更加全面的分析,为土壤重金属空间预测模型的建立提供有效的依据。     

玉米籽粒发育的调控研究──Ⅱ田间条件下的源库调控机理探讨

在大田条件下调查了剪叶对叶片与籽粒间碳水化合物及植物内源激素源库关系的调节作用，并用挂瓶渗透法研究了某些植物生长调节剂对果穗性状的作用效果。结果表明：剪叶不仅限．制了叶源端碳水化合物向籽粒库的供应，而且也改变了果穗穗轴的内源激素平衡．吐丝后12天内剪叶处理使穗轴内源ABA含量较对照显著下降．吐丝后至开始灌浆前，1mg/kg的外源IAA处理使穗长增加，对结实无显著影响，但开始灌浆后，IAA处理使使粒数增加．IAA处理还出现较多奇数穗行的果穗，在1～50mg/kg范围内随浓度增高而增多，最多可达1/3；吐丝后5～8天内10mg/kg的外源GAs处理，使秕粒数显著增加，而同期的1mg/kg的外源ABA处理，使秕粒数显著降低，因而千粒重增加。     

棉花黄萎病病情严重度的连续统去除估测法

该文利用地面高光谱数据遥感监测棉花黄萎病病情严重度.通过分析黄萎病不同病情严重度下棉花单叶光谱变化特征,筛选对病情严重度识别的敏感波段,利用连续统去除法对光谱反射率进行处理并构建基于光谱特征吸收参量的病情严重度估测模型.红光光谱(650～700 nm)是识别棉花单叶黄萎病病情严重度的最佳波段,且随受害棉叶病情严重度增加,红光光谱吸收波段位置向长波方向移动,吸收波段深度及特征吸收峰面积减小,二者与病情严重度呈极显著线性相关关系.以红光波段特征吸收峰右半端面积为自变量建立的线性模型具有最大决定系数,最小均方根误差,为棉花单叶黄萎病病情严重度估测的最佳模型.研究结果表明,利用高光谱遥感技术能够有效地监测棉花黄萎病病情严重度,为进一步深入研究棉花黄萎病的遥感监测机理提供理论依据.     

基于Dualex氮平衡指数测量仪的作物叶绿素含量估算模型

作物叶绿素含量的实时、无损及快速的监测,对及时掌握作物的胁迫状况、营养水平及环境适应性,进而对农田管理进行科学指导具有重要的意义。该研究论证是否可以通过Dualex氮平衡指数测量仪构建通用的叶绿素含量估算模型,以期实现叶绿素含量的快速及无损监测和估算。结果表明：1）Dualex估测叶绿素质量分数（Chl-M）和单位面积的叶绿素质量（Chl-S）具有较好的精度（决定系数R2分别为0.77和0.88）,与SPAD叶绿素仪的估算模型（R2分别为0.66和0.79）相比,模型精度更高;2）Dualex估测Chl-S的精度明显高于Dualex对Chl-M的估测精度,Dualex与Chl-M的关系需要考虑叶片厚度的影响,而Dualex与Chl-S的线性关系更加一致;3）构建的Chl-S通用模型的R2,均方根误差和标准均方根误差分别为0.88,4.80 mg/dm2和8.33%,模型的精度较高,并且通用模型的数据范围为12.2～105.6 mg/dm2,较大的数据范围适用于冬小麦和玉米各关键生育期Chl-S的估算。该研究为Dualex实现冬小麦和玉米叶绿素含量监测和估算提供校准模型,为及时了解作物养分状况及作物营养诊断提供了参考。     

冷季型草坪草耐旱及耐寒性比较

对冷季型草坪草种在夏季进行缺水处理,在冬季在自然条件下,比较其耐旱及耐寒性。在观测期测定草坪盖度,冬季测电解质渗出率、超氧化物歧化酶,过氧化物酶活性、丙二醛、叶绿素含量及叶片含水量。结果表明,缺水处理后,供试品种间盖度表现各异。生理生化指标呈规律性变化。其耐旱及耐寒性依次为高羊茅>早熟禾>黑麦草。     

基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证

基于人工神经网络理论,针对高光谱遥感中数据冗余问题,本文建立了基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用回归分析问题中参数筛选方法,对表征冬小麦叶片全氮的光谱参数进行了筛选,并和线性回归方法对比,线性回归方法的均方根误差(RMSEP):在冬小麦叶片氮含量为34.0g kg-1~62.5g kg-1预测范围内,逐步回归模型为14.4g kg-1,后向选择为11.8g kg-1,而广义回归神经网络为3.40g kg-1。说明神经网络方法所筛选到的光谱参数更能反映小麦叶片全氮含量,且神经网络模型预测精度高。