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231.
以三年生'赤霞珠'葡萄为试材,通过控制灌溉量,以黎明前叶片水势(ψb)反映胁迫程度,设置无水分胁迫、中度水分胁迫和重度水分胁迫3个处理,研究了'赤霞珠'葡萄新梢基部(叶1)、下部(叶2)、中部(叶3)、中上部(叶4)、上部(叶5)叶片的糖含量及其相关代谢酶活性,以期明确水分胁迫对'赤霞珠'葡萄不同叶龄叶片糖含量及其相关代谢酶活性的影响.结果 表明:中度水分胁迫处理下,葡萄新梢不同叶龄叶片蔗糖、可溶性糖含量均高于对照组,处理前期还原糖含量低于对照组;处理中后期还原糖含量高于对照组;重度水分胁迫处理下,葡萄新梢不同叶龄叶片蔗糖含量低于对照组、还原糖含量高于对照组;在处理前期,叶3~5可溶性糖含量高于对照组,后期各叶龄叶片可溶性糖含量逐渐低于对照组;中度水分胁迫可以提高叶3~5叶片蔗糖磷酸合成酶(SPS)活性,而重度水分胁迫降低了不同叶龄叶片蔗糖磷酸合成酶(SPS);水分胁迫可以提高叶3~5叶片中性转化酶(NI)活性、不同叶龄叶片蔗糖合成酶(SS)和酸性转化酶(AI)活性;中度水分胁迫有利于不同叶龄叶片糖分的积累及相关代谢酶活性的提高. 相似文献
232.
以"四季"小白菜为试材,采用短波UV-C结合LED白光辐照,0.03 mmPE袋包装,于20℃下贮藏,研究不同处理对小白菜贮藏期间的感官品质、损耗率、失重率、叶绿素含量、维生素C含量、丙二醛(MDA)含量、过氧化物酶(POD)及过氧化氢酶(CAT)活性的影响,以期为采后光辐照处理小白菜贮藏保鲜技术的研究提供参考依据.结果表明:短波UV-C结合LED白光辐照可显著提高小白菜的感官品质,降低其损耗率和失重率,保持较高的叶绿素含量和维生素C含量,减缓MDA含量的积累,同时提高了 POD活性和CAT活性.因此,短波UV-C结合LED白光辐照处理对小白菜采后贮藏起到较好的保鲜作用. 相似文献
233.
234.
针对棉田耕作层内残膜力学性能差及膜土分离困难,残膜拾净率低和回收的残膜含土量高等问题,该研究对卷辊式残膜回收部件进行优化。在分析起膜捡膜工作过程和建立卷辊弹齿与膜土团聚体之间动力学关系的基础上,采用有限元法(finite element method,FEM)和光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)耦合算法,建立卷辊弹齿-膜土团聚体接触计算模型,探究卷辊弹齿与膜土团聚体之间相互作用机理,分析卷辊弹齿接触膜土团聚体后残膜受力程度和土壤扰动程度的变化规律。以卷辊回转半径、弹齿直径、弹齿顶端折弯角为试验因素,以残膜平均峰值应力及土壤最大应变为指标开展仿真试验,分析各因素对指标的影响规律并对卷辊弹齿结构参数进行优化,获得卷辊弹齿最优结构参数为:卷辊回转半径100 mm、弹齿直径5 mm、弹齿顶端折弯角42°,此时残膜平均峰值应力为0.1201 MPa,土壤最大应变为3.7584。为了验证优化后卷辊弹齿的捡拾作业性能,以拾净率和含土率为试验指标进行田间试验,结果表明:机具拾净率为80.34%,含土率为37.13%,与初代研制的样机相比拾净率提升了8.74个百分点,含土率下降了12.18个百分点,机具作业性能明显提升且试验指标达到设计要求。本文建立的有限元模型可为残膜回收机关键部件的结构优化提供参考。 相似文献
235.
为预测气候变暖背景下西北地区酿酒葡萄物候期变化规律,该研究利用2007—2022年西北地区地表温度数据及酿酒葡萄(赤霞珠、黑比诺、美乐和霞多丽)物候观测数据(萌芽期、开花期和转色期),对酿酒葡萄物候模型(积温模型,包含生长日度模型(growing degree day model,GDD)及葡萄开花转色期模型(grapevine flowering veraison model,GFV),BRIN模型、WE模型)进行参数优化和模拟比较,选取最适模型结合气候模式数据预测SSP245和SSP585情景下酿酒葡萄物候期的变化。结果表明:1)萌芽期,BRIN模型最适用于赤霞珠、美乐和霞多丽,GDD5模型最适于黑比诺;2)开花期,GDD10模型最适用于赤霞珠和美乐,GFV和WE模型分别适用于黑比诺和霞多丽;3)转色期,WE模型最适用于赤霞珠、黑比诺和美乐,GFV模型则最适于霞多丽;4)在SSP245情景下,西北地区2035—2065年与2055—2085年4种葡萄的3个物候期分别平均提前2 d与4 d;在SSP585情景下,西北地区2035—2065年4种葡萄的3个物候期平均提前5 d,2055—2085年除了天山北麓地区的酿酒葡萄转色期因夏季高温影响而平均延后6 d外,其他酿酒葡萄物候期平均提前10 d,进一步分析表明夏季高温是导致转色期延迟的重要因素。研究结果为适应气候变化充分利用气候资源,保障西北地区酿酒葡萄生产优势地位提供理论依据和科学支撑。 相似文献
236.
奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林(random forest,RF)算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、差分进化(differential evolution,DE)算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法对模型超参数进行优化,并与网格搜索(grid search,GS)下的人工神经网络(artificial neural network,ANN)和极限梯度提升机(extreme gradient boosting,XGBoost)模型进行了对比分析。研究结果表明,使用融合环境参数的修正温湿指数(adjusted temperature-humidity index,ATHI)、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时,基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上,4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost,其中BO-RF的综合性能最优,其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614、7.723、14.4%、9.737,超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明,输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同,ATHI是影响力最高的因子,相对重要性(relative importance,RI)为0.71,其次是时间区域(RI=0.09)和奶牛产奶量(RI=0.07)。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。 相似文献
237.
针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林(random forest, RF)、支持向量机(support vector regression, SVR)与反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)模型,并利用遗传算法(genetic algorithm, GA)对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示:GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数(coefficient of determination,r2)与均方误差(mean square error,MSE)分别为0.980和0.001,且运行时间最短(运行时长=0.128 s)。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。 相似文献
238.
239.
240.