Screening of Ethiopian sorghum (Sorghum bicolor) landraces for their performance under Striga hermonthica ‐infested conditions

Striga hermonthica is a major constraint to sorghum production and productivity in sub‐Saharan Africa, Ethiopia, in particular. The objectives of this study were to evaluate the performance of 49 sorghum genotypes based on their reaction to S. hermonthica and investigate the relationships among yield and Striga resistance traits, including the Striga emergence count, area under Striga number progress curve, area under Striga severity progress curve, grain yield under infested, grain yield under non‐infested conditions and relative yield loss. The genotypes differed significantly in all measured parameters under Striga‐infested and non‐infested conditions. The genotypes ‘Birhan’, ‘Gubiye’, Wolegie, Zegerie, Nechmashila I, Woftel, Tetron and Eyssa were identified as promising ones based on grain yield and Striga‐related traits. On the other hand, the genotypes Jamyo, Bobie, Gedido, Mankebar and Zengada had moderate Striga numbers with low relative yield loss as compared with susceptible checks. The most promising variety, Zegerie, Mankebar and Zengada, out yielded the standard resistant checks ‘Birhan’ and ‘Gubiye’ under Striga infestation. Ward cluster analysis grouped the 49 sorghum genotypes in to four distinct clusters under Striga‐infested conditions. All members of clusters II and III showed the highest yielding group with the lowest to moderate Striga number, while cluster IV supported the lowest yield with the highest Striga number. Significant negative correlations were observed between yield‐ and Striga‐related traits. Highly significant and strong correlations were observed among Striga resistance indices, indicating that any of the Striga resistance parameters can be used as an indicator of resistance. The wide variations in grain yield among genotypes under Striga‐infested conditions would be invaluable genetic resources for production in Striga endemic areas of Ethiopia.     

吉林省主要粮食作物生产风险评价

充分认识吉林省主要粮食作物生产面临的风险,为稳定粮食产量和保障国家粮食安全提供参考。以县级行政单元为研究对象,在运用直线滑动平均法对作物单产进行趋势模拟的基础上,运用非参数信息扩散模型对吉林省玉米、水稻和大豆3种主要粮食作物的生产风险进行了评估。结果表明:不同类型作物生产所面临的风险大小不同,单产损失风险从大到小依次为大豆、玉米、水稻;西北部地区县域的风险普遍较大,其次是东南角地区,而中部地区县域的风险相对较小;吉林省玉米、水稻和大豆3种作物单产损失率30%以上的概率较小。     

雪灾对农业影响的损失评估

为了分析雪灾对宁波市农业影响的损失,并对其进行评估。本研究选取宁波市2014年一次降雪过程,基于自然灾害理论,综合考虑形成雪灾损失的危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力,将遥感、地理信息技术与雪灾损失相结合构建雪灾损失评估模型。结合土地利用类型图,提取农业用地,将雪灾对农业影响的损失区域划分为低损失、中损失和高损失,并进行分区评述。结果表明:余姚市的积雪覆盖面积最大,且雪灾各损失等级所占面积均最大,受灾最严重;海曙区、江东区和江北区无积雪覆盖,无雪灾损失。雪灾高损失区域主要位于海拔较高的余姚南部和鄞州西部山区。     

香菇渗透脱水工艺优化研究

以新鲜香菇为试材,在单因素试验的基础上,以新鲜香菇失水率和干香菇复水比为考察指标,通过正交试验优化干燥前食盐溶液渗透预处理工艺条件。结果表明,渗透处理最佳工艺条件为:渗透温度30℃,渗透液浓度10%,渗透时间90 min,在此工艺条件,新鲜香菇的失水率为13.9%,干香菇的复水比为4.8。     

宰后牦牛肉保水性变化与差异蛋白的生物信息学分析

牦牛肉营养丰富,但保水性较低,影响了食用加工品质。为了探究牦牛肉保水性影响机制,利用蛋白质组学及生物信息学方法对高、低保水性组间差异蛋白质进行了研究。以牦牛背最长肌为实验材料,根据滴水损失和蒸煮损失,将18份样品分为高保水性组（HWHC）和低保水性组（LWHC）,利用双向电泳（2DE）技术筛选出6个差异倍数大于3倍且达到显著水平（P<0.05）的蛋白点,通过基质辅助激光解吸/电离飞行时间（MALDI-TOF/TOF）质谱进行鉴定,并利用生物信息学方法对差异蛋白质进行了疏水性分析和亚细胞定位分析。结果表明,HWHC和LWHC组间的差异蛋白分别是乳酸脱氢酶（LDH）、肌酸激酶M型（CKM）、磷酸丙糖异构酶（TIM）、肌球蛋白轻链（MLC）、肌钙蛋白T（TnT）和热休克蛋白27kDa（HSP27）。对影响牦牛肉蒸煮损失的6种关键蛋白质进行了疏水性分析,结果显示LDH、CKM和TIM蛋白疏水性较高,构成蛋白质的氨基酸的高疏水性可以增强蛋白质和水之间的排斥,这可能是导致牦牛肉中保水性差异的原因之一。亚细胞定位分析显示,差异表达的蛋白质在细胞中分为5个位置,差异蛋白质均位于细胞质和细胞核中。研究结果明确了宰后牦牛肉保水性变化趋势,并通过差异蛋白的生物信息学分析揭示了蛋白质影响牦牛肉保水性的作用机理。     

转轮下环间隙对混流式水轮机内部流动特性的影响

水轮机转轮间隙内的泄漏涡、泄漏流等复杂的湍流易影响水轮机的性能与稳定性。为了分析下环间隙对混流式水轮机能量特性和内部流态的影响,该文基于N-S方程和SST湍流模型,考虑了0.6 Qd(Qd为设计流量工况)、0.8 Qd、Qd、1.2 Qd共4种流量工况,对5种下环间隙下的混流式水轮机模型机进行三维全流道数值计算。通过对比不同下环间隙方案对混流式水轮机效率与容积损失的影响,结合不同水轮机内部流场特征,分析下环间隙与水轮机性能的关系。计算结果表明:下环间隙由0.4 mm增大到1.3 mm,机组泄漏量增大,水轮机效率整体呈下降趋势。其中,当机组在小流量0.6 Qd工况运行时,间隙对水轮机能量特性影响最为明显,效率下降了4.1个百分点。当机组在小流量0.6 Qd与0.8 Qd工况运行时,下环间隙增大,间隙内部流场与尾水管内部流场呈现小幅度恶化;当机组在大流量1.2 Qd工况运行时,下环间隙增大,转轮叶片吸力面压力分布以及尾水管内部流场均得到改善。该研究可为混流式水轮机结构设计提供有效参考。     

冀北地区近50 a马铃薯需水量及水分盈亏时空变化特征

为高效利用水资源,提高农业生产效益,根据联合国粮农组织(FAO)推荐的参考作物蒸散计算方法和相关作物系数法,利用河北省马铃薯主要种植区域(冀北地区)23个地面气象站的资料,计算了冀北地区近50a(1969—2018年)马铃薯生育期内的需水量和缺水量,并分析了马铃薯生育期内降水量、有效降水量、需水量、缺水量变化趋势,以及不同区域不同生育期马铃薯需水量、缺水量的变化特征。结果表明:1)近50 a冀北地区马铃薯生育期内降水量、有效降水量年际变化可分为2个阶段:1969—2003年呈减少趋势,气候倾向率分别为–15.68 mm·(10a)~(–1)、–6.61 mm·(10a)~(–1);而2004—2018年呈显著增加趋势,气候倾向率分别为60.07 mm·(10a)~(–1)、9.68 mm·(10a)~(–1)。近50 a平均降水量、有效降水量分别为356.5 mm和148.6 mm;空间上均呈自西向东逐渐递减的带状特征。2)近50a马铃薯生育期需水量和缺水量年际变化也表现出1969—2003年减少、2004—2018年增多的趋势,且需水量多的年份缺水量也多,近50 a平均需水量和缺水量分别为497.8 mm、349.1 mm;空间分布上均呈自坝上高原向坝下山地增多特点,且需水量大的地区缺水量也多。3)马铃薯块茎膨大期需水量最多,期间也是缺水量最多的时期。研究结果显示1969—2018年冀北地区马铃薯生育期内水资源一直处于严重亏缺状态,在生产中需充分考虑马铃薯需水量对气象要素变化的响应,加强水分管理,确保水资源高效利用。     

基于USLE模型的长株潭城市群生态绿心区水土流失研究

[目的]研究2018年长株潭(长沙市—株州市—湘潭市)城市群生态绿心区最佳植被覆盖和水土流失状况,为区域综合治理提供理论依据。[方法]运用GIS和RS技术,以长株潭区域降雨、土壤、地形、土地利用等数据为基础,采用归一化植被指数(NDVI)模型和USLE国际通用土壤流失方程为优选模型。[结果]长株潭绿心区总面积为52 287 hm~2,整体植被状况较好,高覆盖度(75%～100%)面积最大,占绿心区总面积一半以上,为26 598.40 hm~2;中低覆盖度(30%～40%)面积最小,占区域总面积的8.61%,为4 501.91 hm~2。长株潭城市群生态绿心区总侵蚀(不含微度)面积为3 654.24 hm~2,占总面积的6.99%。湘潭市侵蚀比重最高,为8.51%,长沙市次之,为6.67%,株洲市侵蚀总比例最小,为5.68%。工程建设用地在禁止开发区、限制开发区和控制建设区的侵蚀面积分别为963.92,310.74,735.11 hm~2。[结论]受人为因素、城市建设、产业分布等影响,长株潭城市群生态绿心区覆盖度空间呈现西部低,中东部高的格局,工程建设是造成绿心区土壤侵蚀的主要原因。     

耕作措施对坡耕地红壤地表径流氮磷流失的影响

云南山地面积约占全省土地总面积的94%,特殊的地形特征,极易引发坡面土壤侵蚀和养分流失,严重影响了农业可持续生产。采取有效的农艺措施来减少坡耕地土壤养分流失是十分有必要的。为此,通过4年定位试验对顺坡(2组处理)、横坡(2组处理)2种耕作方向的复合农艺措施处理进行研究。结果表明:云南坡地红壤的径流时间主要集中在6—9月,且产流雨量占年降雨量的65.62%～75.82%。产流雨量与年降雨量呈现一致趋势。径流量和产流雨量呈线性关系(R_(NVF)~2=0.597 7,R_(OVF)~2=0.415 1,R_(OHF)~2=0.378 2,R_(OHFR)~2=0.335 5),其相关性大小顺序为顺坡处理横坡处理,不施肥处理施肥处理,覆膜处理揭膜处理(P0.01)。大雨(25～49.9 mm)和暴雨(≥50 mm)造成了年度大部分径流和养分的流失。横坡垄作组处理产生地表径流(177.13±28.87)～(182.28±33.75) mm,径流中总氮流失量(7.66±2.51)～(7.85±1.92) kg/hm~2,总磷流失量为(0.91±0.26)～(1.09±0.27) kg/hm~2,与顺坡垄作OVF(常规处理)相比径流和养分极显著减少了49.57%～52.13%,33.16%～53.88%(P0.01)。不同耕作措施下,复合耕作模式(优化施肥+横坡垄作+旺长期揭膜)拦截径流和养分流失的效果最好。RDA分析结果发现,与降雨量相比较,径流量是影响氮磷养分变化的主要环境因子(P0.01)。径流量与氮养分(NH_4~+-N除外)流失量的相关性高于与磷的相关性,表明氮比磷更容易随径流流失。顺坡处理NVF和OVF与环境因子径流量和氮磷养分流失量TN、TDN、NO_3~--N、NH_4~+-N、TP、TDP呈正相关,横坡处理OHF和OHFR与其呈负相关。     

基于综合判别法的广东省水土流失状况遥感分析

以2009和2010年10 m分辨率的ALOS多光谱遥感影像为数据源,采用计算机自动分析与人机交互判别相结合的方法,对广东省水土流失状况进行了遥感分析。结果表明:广东省土地利用以林草地、水田、建筑用地、水域和旱地为主,植被覆盖状况良好,珠三角和粤西地区地形平缓,粤北山区地形起伏较大;全省水土流失总面积20945.87 km 2,其中自然侵蚀面积14781.06 km 2,人为侵蚀面积6164.81 km 2;全省水土流失以轻度和中度侵蚀为主,主要分布在河源、梅州和云浮等地,其中生产建设活动导致的人为侵蚀集中分布在惠州、清远和广州等地。