转ipt基因杂交水稻F1的遗传特性及其主要农艺性状分析

通过对转基因恢复系转ipt R527和金23A杂交后代F1群体的DNA检测,检测到杂种F1群体中阳性植株和阴性植株的比例为7∶1,不符合孟德尔规律;考察了转ipt R527和金23A杂种F1的株高、单株产量、结实率、千粒重、穗长、穗粒数、穗数等7个性状,与对照(金优527)相比,结实率、千粒重、穗长高于对照,单株产量、穗粒数、穗数低于对照,农艺性状间的相关分析表明,千粒重和穗数是影响转基因杂种F1单株产量的重要因素。     

百棉1号纤维初期发育规律及元素含量研究

利用扫描电镜(SEM)与x射线能谱仪(EDS)对河南省审定品种春棉百棉1号初期纤维发育进行观察和元素组分能谱分析,研究棉花纤维初期发育及其所含矿质元素与纤维发育的关系。结果表明:在棉纤维细胞启始阶段(-2~0 d)胚珠表皮细胞迅速分化并在胚珠表面形成球形突起,而且含有较多的P和Mg元素;伸长阶段胚珠表皮细胞发育成纤维并快速伸长,在此阶段纤维细胞含有较多的K和Ca元素,根据棉纤维初期发育与矿质元素的关系在棉花苗期和初花期增施P肥、K肥和Ca肥有利于棉花的优质高产。     

土壤养分数据几种特异值处理方法的比较

利用贵州省平坝县马场镇栗木村的13项土壤养分测试数据,对比分析了3σ准则、估计邻域法、影响系数法、邻近点数据比较法4种识别与处理特异值方法的优劣。结果表明:将3σ准则与邻近点数据比较法相结合,对土壤养分测试数据进行特异值处理获得了较好的效果,对提高地质统计学研究结果的精度有积极的作用。     

三叶木通栽培条件下的生长结果习性

三叶木通[Akebia trifoliata(Thunb)Koidz]是木通科木通属的一种营养价值较高的半落叶藤本野生果树。果实是一种品质优良的野生鲜食水果,但其种子多,果肉少,可食率较低,需要经过驯化选育栽培加以利用。从2005年起搜集野生三叶木通进行人工驯化栽培,观察其生长结果习性。结果:在人工栽培条件下果实最大单果重313.5 g、最小97.7 g、平均单果重78.1~244.1 g,并初步掌握了其生长结果习性,为进一步生产栽培及育种打下了基础。     

三峡水利工程对能源植物资源的影响及可持续利用对策探索

根据三峡库区特有的地理及气候特点,分析了三峡水利工程对能源植物带来的影响,初步提出了三峡库区能源植物可持续利用的对策措施,为库区发展生物能源提供决策依据。     

贵州茶园土壤中重金属元素含量的检测与分析

对贵州地区33个乡镇茶园土壤中铅、镉、铬、铜、汞、砷、硒7种元素含量进行了检测。运用SPSS 12.0软件对所掌握的数据进行聚类分析。结果表明,33个茶园土壤共分为5组,共有26个茶园土壤被划入第1组。对聚类分析的分组结果进行单因素方差分析,判断各组间7种元素的含量特征是,铅、铬、铜、砷4种元素含量组间差异极显著(P<0.01),硒元素含量组间差异接近显著水平(P=0.058)。说明,该聚类分析结果是有效的,可为贵州省茶园规划及相关产业政策的制定提供依据。     

烤烟套种甘薯对烟草氮磷钾营养的影响

通过田间小区试验,研究了烤烟与甘薯套种对烟草氮磷钾素营养的影响.结果表明:烤烟套种甘薯与烤烟单作相比,甘薯吸收了土壤中过多残留的营养元素,土壤营养元素更趋于平衡;增加了土壤耕层中植株的根系,其周围营养元素有效性得以提高,相对含量增加,烟株与环境友好发展,烟株养分得以改善;对烤烟的茎粗、叶厚、株高、叶长、叶宽、有效叶片数等生物学性状未产生不良影响.     

标准校正法测定土壤中的全氟

为了探讨不同测定方法对土壤全氟测定结果的准确性,采用标准加入法对标准土样的全氟含量进行测定,并对分析结果和普通测量法的分析结果进行对比,指出了空白电位值对测定结果的影响,通过精确度计算、t检验以及回收率试验证明,标准校正法能消除空白电极电位漂移对分析结果产生的影响,提高了分析结果的精密度和准确度.     

面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明：①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R²=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。     

基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。