油菜菌核病发生流行与菌源量、气候因子关系分析及病情预测模型的建立

为探究油菜菌核病田间发生流行的影响因子并建立病情预测模型,采用田间调查法测定油菜田菌核密度、子囊盘密度、花朵带菌率,并分析了2008—2014年各气候因子与病叶率、成熟期茎秆病株率、病情指数之间的关系。结果显示,田间菌核密度、子囊盘密度、花朵带菌率与病叶率及成熟期茎秆病株率均呈极显著正相关;2月下旬至5月上旬日均气温及2月下旬至4月上旬日均相对湿度、降雨量及降雨天数与各年度成熟期病株率及病情指数均呈显著正相关,而日照时数与各年度成熟期病株率及病情指数均呈极显著负相关。以油菜盛花期花朵带菌率作为指标,可预测其田间成熟期病株率;以降雨量(x_2)、降雨天数(x_3)及日照时数(x_4)与各年度成熟期病株率(y_1)及病情指数(y_2)分别建立了预测模型y_1=15.47+0.07x_2+0.42x_3-0.03x_4和y_2=10.36+0.07x_2+0.38x_3-0.03x_4,其拟合度均最高,分别为99.07%和98.43%,可作为油菜成熟期茎秆发病株率及病情指数的预测模型。表明油菜菌核病菌源量和气候因子是影响病害发生流行的关键因子。     

Spatial dependence and the relationship of soil organic carbon and soil moisture in the Luquillo Experimental Forest,Puerto Rico

We used geo-spatial statistical techniques to examine the spatial variation and relationship of soil organic carbon (SOC) and soil moisture (SM) in the Luquillo Experimental Forest (LEF), Puerto Rico, in order to test the hypothesis that mountainous terrain introduces spatial autocorrelation and crosscorrelation in ecosystem and soil properties. Soil samples (n = 100) were collected from the LEF in the summer of 1998 and analyzed for SOC, SM, and bulk density (BD). A global positioning system was used to georeference the location of each sampling site. At each site, elevation, slope and aspect were recorded. We calculated the isotropic and anisotropic semivariograms of soil and topographic properties, as well as the cross-variograms between SOC and SM, and between SOC and elevation. Then we used four models (random, linear, spherical and wave/hole) to test the semi-variances of SOC, SM, BD, elevation, slope and aspect for spatial dependence. Our results indicate that all the studied properties except slope angle exhibit spatial dependence within the scale of sampling (200 – 1000 m sampling interval). The spatially structured variance (the variance due to the location of sampling sites) accounted for a large proportion of the sample variance for elevation (99%), BD (90%), SOC (68%), aspect (56%) and SM (44%). The ranges of spatial dependence (the distances within which parameters are spatially dependent) for aspect, SOC, elevation, SM, and BD were 9810 m, 3070 m, 1120 m, 930 m and 430 m, respectively. Cross correlograms indicate that SOC varies closely with elevation and SM depending on the distances between samples. The correlation can shift from positive to negative as the separation distance increases. Larger ranges of spatial dependence of SOC, aspect and elevation indicate that the distribution of SOC in the LEF is determined by a combination of biotic (e.g., litterfall) and abiotic factors (e.g., microclimate and topographic features) related to elevation and aspect. This demonstrates the importance of both elevation and topographic gradients in controlling climate, vegetation distribution and soil properties as well as the associated biogeochemical processes in the LEF.This revised version was published online in May 2005 with corrections to the Cover Date.     

矸酆恐?,垩白率与糙米率、蛋白

Χ灾绷吹矸酆康挠跋焓钦?,直接影响比间接影响大。Study on the correlation between rice quality and agronomic traits of quality riceNIE Cheng rong, WEN Yu hui, WANG Yun bo, CHEN Ming zhong,LI Mei, LIU Dao quan(Agronomy Department, Foshan University , Nanhai 528231,China)The correlative analy     

杂交水稻新品种II优718产量结构分析与增产途径

本文通过II优718品种两年国家区试资料,分析了6个性状与产量的相关、回归与通径关系,建立了回归方程:Y=-7.6423 0.0181X1 0.0085X2 0.0144X3-0.0375X4 0.0713X5 0.1954X6;明确了各性状对产量的贡献大小顺序:每穗实粒数>每亩有效穗数>千粒重>生育期>株高>每穗总粒数。     

水稻产量及构成因素的灰色关联度分析

运用灰色关联度分析方法,以湖北钟祥的水稻高产田为例对水稻产量及构成因素进行分析,结果表明,在水稻的产量构成因素中,各因素与水稻产量之间的关联序为结实率>单位面积穴数>每穗实粒数>千粒重>平均每穴有效穗数,说明在当地的生产技术条件下,结实率及单位面积穴数对产量贡献较大,因此,在提高结实率的基础上,应适当加大种植密度,以提高水稻产量。     

百合性状的主成分分析

采用多元统计分析方法,对亚洲百合杂交系和麝香百合杂交系的共9个百合栽培品种的10个主要数量性状进行了性状相关及主成分分析。结果表明,百合的生殖性状间极显著或显著相关,主成分分析显示,可以将原10个性状综合为4个主成分,其累积贡献率可达95.4%以上。第2期韩凤鸣等百合性状的主成分分析     

玉米杂交种“棒三叶”光合性状的灰色关联度分析

应用灰色关联度分析方法,对玉米杂交种“棒三叶”光合性状间的相关性进行了分析。结果表明：与玉米杂交种“棒三叶”光合速率最为相关的性状是叶长,其后依次是长宽比、叶向值、叶面积、叶片干重、叶绿素含量、叶厚、比叶重、叶宽。玉米杂交种“棒三叶”光合性状间具有复杂的相互关系。     

奶牛体型数据变异及相关的研究

本研究利用北京荷斯坦牛38头公牛的2035头女儿15个线性体型性状（评分1～50分）和整体评分（评分51～100分）1988～1992年的评定资料，配合公畜模型研究了奶牛体型数据变异以及线性体型性状与整体评分之间的相关。方差分析的结果表明公牛、畜群、胎次和鉴定员效应是体型评定数据变异的重要来源。相关的研究结果表明；线性体型性状与整体评分之间的表型相关从－0．28（尻角度）到0．53（体高），遗传相关从－0．73（尻角度）到0．82（体高），环境相关从－0．14（后肢侧视）到0．51（体深）。     

亚临界提取甜瓜籽油风味与脂肪酸关系分析

【目的】分析5个品种甜瓜籽油的挥发性风味成分与脂肪酸之间的关系。【方法】采用气相色谱-质谱联用仪测定不同品种甜瓜籽油的挥发性风味成分和脂肪酸,采用R语言分析PCA和变量投影重要性。【结果】5个品种甜瓜籽油中共鉴定出65种挥发性化合物,新蜜1号样品检测到的挥发性物质种类最多为37种,皇后品种的油脂中有30种,香瓜和86-1样品中有29种,绿宝石样品检测到最少,为26种,分析发现5个样品之间的挥发性物质有显著性差异。5个品种甜瓜籽油在挥发性物质成分共分成4大类,皇后与绿宝石较相近归为一类。5种甜瓜籽油中富含不饱和脂肪酸,平均为75.34%,其中亚油酸最高,平均含量达56.81%。【结论】二十四酸、十八碳烯酸、花生酸、棕榈酸、亚麻酸、蓖麻油酸与某些香气物质有较强相关性。     

GFDL-ESM2M气候模式下京津冀地区未来潜在蒸散量时空变化

为探究未来潜在蒸散量时空变化特征,该研究以京津冀地区为例,基于美国GFDL提供的GFDL-ESM2M全球气候模式,得到京津冀地区92个格点2000-2050年的平均气温、最高气温、最低气温、太阳总辐射、平均相对湿度和近地面平均风速,应用Penman-Monteith公式计算京津冀地区未来92个格点的逐日潜在蒸散量(ET0),分析其时空分布特征及其与气象要素的相关关系。结果表明:未来年ET0总体呈增加趋势,RCP8.5情景下ET0上升速度最快,且随着时间推移增幅越来越大。夏季ET0增长速度最快,其次为春季、秋季与冬季,意味着未来ET0季节差异将愈加明显,可能出现更为严重的季节性干旱。ET0空间分布呈由西南向东北逐渐递减趋势,其中中部地区增速最快,增长趋势由中部向南北递减。不同气候情景下平均气温均呈逐年上升趋势,风速、太阳总辐射略微上升,而相对湿度下降。ET0与太阳总辐射的相关系数最大,呈由东北向西南递增趋势,其次为最高气温,呈由西北向东南递增趋势。ET0与相对湿度变化呈显著负相关,相关系数绝对值呈东北向西南递增趋势,ET0与风速相关度不明显。该研究可为农业需水预测与灌溉管理、科学应对气候变化提供基础支撑。