富宁油茶产业发展现状、优势与建议

油茶集生态效益、经济效益、社会效益为一体,对于推进山区综合开发、促进捉民就业增收、维护国家粮油安全、改善人民健康状况、加快国土绿化进程都具有十分重要的意义。从做强做大油茶产业出发,建议种植油茶一定要把提升科学技术放在首位,处理好种植技术、资金投入、低产林改造、油茶加工等方面的一系列问题。     

活性硒元对油茶产量的影响及其在果实中的分布

生物活性硒元是近年开发的一种全新的有机富硒植物营养素。为了探讨活性硒元对油茶产量和品质的影响与作用,以优良油茶品种的2～4年生幼林和10年生成熟林为研究对象,共设3个随机区组、6个处理(即CK0、CK1、CK2、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ,其中以处理Ⅱ为推荐处理),就富硒肥的施用效果问题进行了校验试验。结果表明:以活性硒元土壤赋存复合肥(以下简称为"活性硒元")处理Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的油茶成林与幼林的果实产量明显高于各对照(CK)组,且推荐施肥处理Ⅱ的增产效果最为明显,不同处理间油茶产量的差异显著(p<0.05),说明活性硒元的施用对油茶产量有显著的影响,而尤以处理Ⅱ的影响最为显著;活性硒元各处理组油茶果实中的硒含量明显高于各对照(CK)组,且其含硒量随着硒元水平的增加而增加,其中,种仁的含硒量最高,成林种仁中的含硒量为0.127～1.042 mg/kg,幼林种仁中的含硒量为0.119～0.866 mg/kg,果皮中的次之,种皮中的含硒量最低。     

德化县不同油茶家系适应情况比较

通过对油茶各家系3年的试验观测,结果表明:各油茶家系造林成活率和保存率都比较高,虫害危害也较低;各家系间树高、地径差异极显著,树冠差异显著.闽优无性系在树高生长量、地径生长量和冠幅大于或者相当于本地小果油茶,江西长林无性系、广西岑溪软枝油茶和本地大果油茶可以作为配栽品种搭配.     

油茶三大病害及防治

湖南油茶林面积大,但单位面积产量不高。其中三大病害是一个不可忽视的问题。     

海南油茶丰产栽培技术

为促进海南油茶产业的健康发展,结合长期实践对海南省油茶丰产栽培技术进行归纳总结：品种选择、土壤养分管理和病虫害防治是油茶丰产栽培的3个关键因素,结合海南地区的气候环境条件,抓好以上三方面的工作,同时注意整形修剪、杂草防治、合理间作与实时采收,是营建健康油茶林,实现海南油茶丰产栽培的技术保障。     

油茶炭疽病病原菌鉴定及防治药剂筛选

采用组织分离法分离了油茶炭疽病病原菌YCTJ,通过柯赫氏法则、形态学和分子生物学特征以及系统发育树对病原菌进行了鉴定,并采用生长速率法测定了400 g/L氟硅唑乳油等10种杀菌剂对油茶炭疽病菌的室内药效。结果表明:经鉴定,证实引起油茶炭疽病的病原菌为胶孢炭疽菌;供试的10种杀菌剂中,400 g/L氟硅唑乳油、10%苯醚甲环唑微乳剂、80%戊唑醇可湿性粉剂、30%肟菌·戊唑醇悬浮剂和43%氟菌·肟菌酯悬浮剂这5种杀菌剂对油茶炭疽病菌的抑制效果在98.41%～100%之间,可以作为油茶炭疽病田间防治的备选药剂。     

上饶县油茶种植的气候条件及高出油率措施

根据油茶的形态特征及生态习性,分析了上饶县油茶种植的气候条件,并进一步提出了高产栽培的主要措施。     

不同有机肥处理对紫色土油茶林土壤微生物碳源利用的影响

微生物群落碳代谢功能多样性对土壤管理具有重要指示作用,以福建省宁化县紫色土水土侵蚀区油茶人工林不同坡位土壤为研究对象,采用Biolog技术对天然有机物料有机肥(T1)、有机无机复合肥(T2)、禽畜粪便有机(T3)共3种有机肥处理以及不施肥处理(CK)下的土壤微生物碳源利用能力进行了研究。研究结果显示:T1、T2、T3处理下不同坡位土壤的吸光值平均颜色变化率(AWCD)相比于施肥前都有所增加,而CK处理土壤AWCD值无显著变化,不同处理下土壤AWCD值提高的大小顺序表现为T2T1T3CK;Shannon多样性指数、Simpson优势度指数以及McIntosh优势度指数大小顺序均表现为T2T1T3CK;相同处理下不同坡位土壤AWCD值、Shannon多样性指数、Simpson优势度指数以及McIntosh均匀度指数大小顺序总体呈现下坡中坡上坡;Shannon指数与土壤容重和自然含水率呈极显著或显著负相关,与pH值、全碳和全氮含量呈极显著或显著正相关;McIntosh指数与土壤容重、自然含水率、pH值、全碳和全氮含量呈极显著或显著正相关;氨基酸类是各处理后土壤微生物利用的主要碳源类型,主成分分析表明T1、T2、T3处理下土壤微生物对6类碳源利用能力相比于对照具有较大差异,T1和T3处理对于6类碳源的利用具有相似性,T2处理与T3处理之间对于6类碳源利用差异主要在于碳水化合物类碳源。综上,有机无机复合肥的施入更有利于紫色土丘陵区油茶人工林土壤微生物碳源利用能力的提高,以上结论可为制定紫色土丘陵区合理施肥制度的设置、农业优化管理措施提供依据。     

基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别

传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。     

扫描电镜和响应面优化雨生红球藻破壁萃取虾青素的工艺研究

为了充分利用雨生红球藻这一微藻资源,研究虾青素低温抗氧化的萃取技术。本文利用扫描电镜(scanning electron microscopy,SEM)研究了雨生红球藻粉超微粉碎后细胞壁的结构变化,确认破壁的最佳条件。采用超临界CO2对其进行萃取,运用响应面法(response surface methodology,RSM)优化萃取工艺条件,并对萃取后的精油逐个进行GC-MS分析其脂肪酸成分。结果表明最佳工艺条件为:原料粒度60目,萃取压力42 MPa,萃取温度47℃,萃取时间120 min,液固比1.6,在此条件下,虾青素在藻粉中的提取率可达1.23%,在萃取物中提取率为4.84%。然后将响应面不同条件得到的萃取物进行GC-MS分析,可知当压力40MPa,温度55℃,液固比为1,不饱和脂肪酸(UFA)含量最高为155.1 mg·g-1;当压力45MPa,温度45℃,液固比为2,多不饱和脂肪(PUFA)含量最高为132.05 mg·g-1。