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101.
本研究采用不同浓度的秋水仙素和诱导时间不同的蓝蓟种子,大田播种,在蓝蓟不同生长时期使用美国LI-COR公司产LI-6400XT便携式光合仪系统测量蓝蓟叶片的光合日变化,测试结果:叶片净光合速率(Pn)具有"两峰一谷"的不对称双峰曲线,但随着秋水仙素浓度增加和处理时间延迟呈现单峰曲线,浓度0.6%处理24h时净光合速率达到最佳效果,双峰曲线,高峰值为:"24.1μmol·m~(-2)·s~-";秋水仙素浓度0.6%浸泡36h气孔导度(Gs)、胞间二氧化碳浓度(CI)达最高值;秋水仙素浓度0.2%浸泡24h,水分利用率(WUE)最大;不同秋水仙素处理蓝蓟叶片蒸腾速率(Tr)呈"双峰曲线",通过不同处理整体表现为浓度大蒸腾速率较大,但规律性不明显。光合速率日变化与气孔导度呈极显著正相关,与蒸腾速率呈显著正相关。说明秋水仙素浓度大小和处理时间长短对蓝蓟花期光合日变化有直接影响,浓度大、处理时间长光合影响最大,最适合的浓度是0.6%处理,时间是24h。但高浓度、处理时间长抑制了光合作用出现"午休"现象。 相似文献
102.
同时反演氮、磷元素含量相对于单一元素反演可以更加全面地表达水稻的营养状况,为快速、准确获取水稻叶片氮、磷含量和精准变量施肥提供依据。该研究基于不同氮肥处理的田间小区试验,获取水稻叶片氮、磷含量数据,采用竞争性自适应重加权采样法(Competitive Adapative Reweighted Sampling,CARS)筛选氮素与磷素共同特征波长,以特征波长反射率为输入,以化学方法测得叶片氮、磷元素含量为输出,分别使用反向传播神经网络、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)、龙格-库塔算法优化极限学习机(RUNge Kutta optimizer-Extreme Learning Machine,RUN-ELM)构建水稻叶片氮、磷含量反演模型并分析。结果表明:采用CARS方法有效去除了高光谱中大量无用、冗余信息,得到5个氮、磷元素共同特征波长,去除具有共线性的特征波长,最后筛选出的特征波长分别是451、488、780、813 nm。使用筛选后的特征波长反射率构建RUN-ELM水稻叶片氮、磷含量反演模型效果最好,氮素训练集的决定系数R2为0.690,均方根误差为0.669 mg/g,磷素训练集的决定系数R2为0.620,均方根误差为0.027 mg/g。通过对比,RUN-ELM在预测能力、模型稳定性上优于反向传播神经网络以及ELM模型。综上研究,基于CARS-RUN-ELM的水稻叶片氮、磷含量反演模型可以快速、准确获取水稻叶片氮、磷含量,可为水稻精准施肥提供参考。 相似文献
103.
104.
封闭式蛋鸡舍环境控制系统的设计 总被引:3,自引:0,他引:3
针对全封闭的蛋鸡舍结构特点和室内环境因子不同于外界环境等问题,设计开发了全封闭蛋鸡舍环境调控系统.该系统以单片机LPC2132为微控器,由上位机和智能监控点构成监控硬件系统,其执行机构由湿帘风机、喷雾等设施组成.该系统根据智能监控点传来的传感器所采集信息数据,通过一定算法分析决策,能够实现鸡舍内的温度、湿度、光照度、二氧化碳、氨气和硫化氢按照设定值自动调控.夏季试验结果表明:在封闭式蛋鸡舍试用的环境调控系统,对蛋鸡舍环境因子中的温度和湿度进行了调控试验,试验期间的蛋鸡的产蛋率比对照组高出约15%,说明设计的蛋鸡舍环境控制系统具有推广价值. 相似文献
105.
采用X射线无损检测系统透射被检测的原木,根据检测透射物体后射线强度的差异,得到漏节图像。将图像分割成若干子区域,应用最小盒计数法计算每个子区域的分形维数,将图像从空域描述变换到分形域描述。进而应用数学形态学对得到的分形维数图进行有效的边缘检测,以确定原木缺陷的种类。检测结果表明:将分形理论和数学形态学结合起来的边缘检测方法,可以快速、准确地检测出原木漏节图像边缘。 相似文献
106.
不同光谱能量分布对冬青试管苗生长的影响 总被引:7,自引:1,他引:7
采用发光二极管(Light-Emitting Diode,LED)调制光质和光量,研究光谱能量分布对冬青试管苗生长的影响,以荧光灯为对照。结果表明:红光LED处理下试管苗的干样质量、生根率、根冠比和根长指标最高;而蓝光LED处理下则最低。绿光LED有利于叶片质量增加。单色红光LED导致试管苗徒长,根系活力和移栽成活率最低,最高值出现在复合光质LED组合中。与荧光灯相比,在能效、干样质量、碳水化合物含量以及SOD和CAT抗氧化酶活性指标上,复合光质LED具有明显优势,有利于培育壮苗并、提高移栽成活率并降低能耗成本。 相似文献
107.
108.
109.
110.
改进CERES-Rice模型模拟覆膜旱作水稻生长 总被引:1,自引:2,他引:1
覆膜旱作是节水稻作生产体系的重要措施之一,采用CERES-Rice模型模拟覆膜旱作水稻生长需另外考虑覆膜的增温效应和根系层土壤水分布差异及由此所带来的影响。该文借鉴部分旱地作物的相关研究成果,对原CERES-Rice模型中的积温和土壤温度、蒸发和土壤水分胁迫等模拟计算过程进行了改进,并进一步通过2个水稻生长季的田间试验予以验证。试验于2013、2014年在湖北房县进行,共涉及淹水(对照)、覆膜湿润栽培和覆膜旱作共3个水分处理,采用原模型和改进模型分别对2个生长季、2个覆膜处理的生育期、叶面积指数与地上部干物质质量的变化过程及产量进行模拟。结果表明:原CERES-Rice模型难以准确刻画覆膜旱作水稻的生长发育过程,经改进后,模拟效果大大改善,可有效反映环境变化(水分、温度)对覆膜水稻生育进程的影响和产量形成,维持生育期与产量模拟的相对误差在15%以内;覆膜水稻叶面积指数的动态模拟基本满足要求,其均方根差≤1.54 m~2/m~2、相对均方根差≤27%、建模效率≥0.85;对覆膜水稻地上部干物质质量变化过程的模拟也呈现出较好的效果,均方根差和相对均方根差分别小于1 490 kg/hm~2、16%,建模效率则高于0.95。总体而言,经改进后的CERES-Rice模型基本可满足要求,较好地用于模拟覆膜旱作水稻的生长发育规律。 相似文献