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玉米根萤叶甲在欧洲和美国是一种严重为害玉米的入侵性害虫,传播速度快,侵入我国的可能性极高。本文针对其难以快速准确进行形态鉴别的问题,以玉米根萤叶甲为研究对象,以其他9种/生物型叶甲总科常见害虫为参照,采用基于COⅠ基因的种特异性PCR方法(species-specific COⅠ, SS-COⅠ),研究其快速分子检测鉴定技术。通过提取10种/生物型叶甲DNA和通用型引物扩增测序,获得其基因片段的碱基序列,并比对分析设计1对玉米根萤叶甲特异性引物(DvvZCE1/DvvZCF1),其扩增片段为462 bp。种特异性检验结果显示,该对引物只对玉米根萤叶甲的COⅠ基因具有扩增能力,对其他常见叶甲类害虫,包括玉米双斑长跗萤叶甲、榆黄毛萤叶甲、黄曲条跳甲、油菜蚤跳甲、黄点直缘跳甲、莲草直胸跳甲、枸杞负泥虫以及褐足角胸叶甲的棕黄型和蓝绿型没有扩增能力,该对引物不仅对成虫有很好的扩增效果,对单粒卵、2龄幼虫以及成虫残体(包括触角、头部、胸部、腹部、前足、后足)也具有同样的扩增效果,其最低检出阈值为102.73 pg/μL(相当于1/122 880头雌性成虫)。玉米根萤叶甲特异性SS-COⅠ检测技术在其口岸检疫,以及有效阻截中具有重要意义。 相似文献
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不同复种油菜-轮作模式对马铃薯耗水特征及产量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨马铃薯不同轮作系统复种饲用油菜对马铃薯耗水特征及产量的影响,2017年在长期大田定位试验基础上选取4个处理,即马铃薯连作(CK)、马铃薯-小麦复种油菜-马铃薯(WPRP)、马铃薯-豌豆复种油菜-马铃薯(PPRP)、小麦-豌豆复种油菜-马铃薯(WPPR),研究不同复种轮作模式对马铃薯耗水特性、水分利用效率和产量的影响。结果表明:马铃薯块茎增长期到收获期,CK 160~200 cm土壤水分含量和播前无差异,而WPRP、PPRP、WPPR 0~200 cm土壤各层含水量均大于播前,其中,块茎增长期到淀粉积累期,各层土壤平均含水量分别提高了43.02%、38.58%、24.63%,淀粉积累期到收获期,分别提高36.47%、33.63%和21.43%; 120~200 cm土壤各层含水量表现为:WPRP>PPRP>WPPR>CK。WPRP、PPRP、WPPR耗水深度和贮水量均大于CK,其中,块茎增长期到淀粉积累期,耗水深度较CK分别增加42.86%、42.86%、42.86%,土壤贮水量较CK分别增加10.36%、12.91%和8.49%;淀粉积累期到收获期,耗水深度较CK分别增加了25.00%、12.50%、12.50%,土壤贮水量分别增加了12.56%、6.78%和2.95%,且WPRP贮水量较CK显著提高12.56%。块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期,WPRP耗水量较CK分别减少了16.2%、25.2%和5.1%。WPRP、PPRP、WPPR较CK产量分别增加33.51%、40.05%、14.47%,WUE分别提高54.83%、52.32%、19.78%。综上,马铃薯轮作系统复种油菜增加了降雨入渗深度、土壤贮水量和耗水深度,降低了阶段性耗水量,提高了马铃薯产量和WUE。且马铃薯-小麦复种油菜-马铃薯为该地区较佳的轮作模式。 相似文献
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基于河南省1978—2012年相关时间序列数据,构建遗传算法-BP神经网络模型,对研究期间河南省农用地集约利用水平进行测算。在此基础上,应用协整理论、误差修正模型、广义脉冲响应函数和方差分解,研究了河南省农用地集约利用与其影响因素的动态响应关系。结果表明,农用地集约利用综合指数和农民人均收入、农业总产值、人均耕地、政策法规存在长期均衡关系;农民人均收入、农业总产值和政策法规对农用地集约利用推动作用长期内更为显著;农民人均收入和政策法规是农用地集约利用预测方差的主要来源,总贡献保持在52%以上,而农业总产值和人均耕地对农用地集约利用预测方差的贡献不足14%。从整体看,河南省农民人均收入和政策法规是影响农用地集约利用的主要因素。最后根据研究结论提出了相关政策建议。 相似文献
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近年来,我国已逐渐进入度假旅游时代,旅游产品正从观光型向度假和专项旅游相结合的趋势发展,而高品位的蜜月度假已越来越受到新人们的青睐。海南石梅湾加井岛有着优越的自然资源、良好的区位优势和美好的发展前景。是为数不多的具有淡水资源且离大陆较近的袖珍岛屿。该文以加井岛为研究对象,指出其旅游开发的意义,分析其旅游资源现状和特征,探讨了旅游度假区开发的优劣势,提出以“蜜月岛”为开发定位的对策和建议,对加井岛的旅游开发规划具有指导意义。 相似文献
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基于改进的PSO进化神经计算进行苹果颜色快速分级 总被引:2,自引:0,他引:2
为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络结构,最后用训练好的神经网络进行苹果颜色分级。实际应用表明该方法切实可行且效果显著,不仅分级速度快,而且分级正确率高达98%以上。 相似文献