近红外光谱技术在小麦品质育种中的应用研究

以14种蛋白质含量差异较大的小麦为材料,用凯氏定氮法和近红外光谱法分别测定了蛋白质含量.结果表明,近红外光谱与凯氏定氮法测定结果呈显著正相关,能够快速、准确、无损地测定完整小麦子粒的蛋白质,可以在育种早代用来鉴定、筛选大量中间材料.     

秦岭主要森林凋落物中易分解和难分解植物残体含量及比值研究

森林凋落物是森林生态系统中物质循环和能量流动的基础物质,凋落物中易分解植物残体(DPM)和难分解植物残体(RPM)含量及比值是反映凋落物分解速率的重要指标之一,英国洛桑试验站建立的土壤碳模型(Roth C)把DPM/RPM值作为一个重要输入参数模拟土壤有机碳的动态变化。已有的研究结果表明DPM/RPM的值与森林类型等有关,为了探明秦岭主要森林凋落物的DPM、RPM含量及其比值,采用硫酸水解法对秦岭主要森林凋落物的DPM/RPM值进行初步研究。结果表明:1)秦岭主要森林凋落物DPM/RPM的比值范围为0.45～1.22,其中白桦(Betulaplatyphylla)林的比值最高(1.22),华北落叶松(Larix principisi)林的最低(0.45),其平均值为0.792;不同森林类型排列顺序为白桦林>锐齿栎(Quercus aliena var.acuteserrata)林>油松(Pinus tabulaeformis)林>巴山冷杉(Abies fargesii)林>华北落叶松林;2)不同类型森林凋落物中易分解植物残体DPM所占比例在31%～55%之间,其中阔叶林的DPM值平均为49.3%,大于针叶林的35.3%,从一个侧面证明阔叶林凋落物更容易被土壤微生物分解利用,针叶林凋落物有机碳周转的时间要长于阔叶树植物。这一结果将为今后利用Roth C模型进行秦岭林区不同森林生态系统土壤有机碳动态模拟提供参考。     

油菜主要虫害防治方法

一、蚜虫危害油菜的蚜虫主要有萝卜蚜、桃蚜和甘蓝蚜,分布广泛,寄主作物多,为油菜上常发性害虫,不仅刺吸养分,而且可传播多种病毒病。1.发生规律三种蚜虫常在油菜上混合发生,世代重叠严重,无转寄主习性,有群集性和较强趋嫩、趋黄性,大多聚集在主枝顶部和分枝嫩     

不同油种多向精密配输工艺

针对进口原油和胜利原油不同比例混合输送问题,分析了罐内混合和泵后混合输送工艺的特点,提出采用泵后混合及综合调节技术相配合,可以实现进口油和胜利油的多方向不同比例混合输送。实践证明,该精密配输工艺可行性强,具有良好的应用前景。     

基于混合分布非一致性年径流序列频率参数的计算

【目的】在2个分布组成的混合分布假设下,研究非一致性年径流序列的频率参数计算问题,为陕北及关中地区的水资源利用与管理提供依据。【方法】假设非一致性年径流序列变异点前后的序列分别服从2个对数正态分布或2个P-Ⅲ分布,全序列服从由这2个分布组成的混合分布,采用水文变异点综合诊断方法,确定非一致性年径流序列的变异点,最后采用模拟退火算法对混合分布序列进行频率参数估计。【结果】将基于混合分布非一致性年径流序列频率计算的方法应用于陕北及关中地区的实测平均流量序列,理论频率与经验分布拟合较好。【结论】混合分布模型是进行非一致性年径流序列频率计算的一种有效途径。     

近红外透射光谱技术测定黍稷蛋白含量的研究(英文)

[目的]探索快速测定完整黍稷籽粒蛋白含量的方法。[方法]采用近红外光谱分析技术建立数学模型并进行预测,比较原始透射光谱经导数处理结合不同回归算法对模型的影响。[结果]分别经一阶和二阶导数处理后利用偏小二乘法和改进的偏小二乘法,4 种方法的分析效果相近,最优的是一阶导数结合改进的偏最小二乘回归法,黍稷蛋白定标模型的定标相关系数(RSQ)为0.880 6,定标标准误差(SEC)为0.342 4,交互定标标准误差(SECV)为 0.375 1,外部预测标准误差(SEP)为 0.454。[结论]以完整黍稷籽粒为样品所建立的蛋白 NITS 模型,可以用于黍稷蛋白含量的快速检测。     

山羊痘口服疫苗免疫后对其瘤胃中主要细菌含量的影响

为弄清山羊痘口服疫苗免疫后对山羊的安全性,采用实时定量PCR方法,对山羊免疫后瘤胃中主要细菌的含量进行了测定。结果表明:口服疫苗组山羊瘤胃中白色瘤胃球菌、产琥珀酸丝状杆菌和黄化瘤胃球菌3种纤维分解菌在30d前会产生一定程度的变化,但30d后,瘤胃中的3种纤维分解菌的含量变化与空白对照组差异不显著,口服疫苗未造成瘤胃微生态紊乱,具有较好的安全性。     

应用可见/近红外光谱技术快速鉴别山西陈醋品种

为了实现对山西老陈醋品种的快速鉴别,应用可见/近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,进行了山西老陈醋品种的判别分类试验研究。对4个不同品种共240个山西老陈醋样品采集其光谱数据,结合主成分分析和神经网络技术分别对山西陈醋原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱进行了判别分析。结果表明:可见/近红外原始光谱结合主成分分析神经网络判别分析法的分析结果最优,校正集正确分类的百分比达92.1%,预测集达85.0%;二阶微分光谱分析结果最差。     

基于环境卫星的混合像元分解提取江汉平原油菜种植面积

利用中低分辨率卫星影像进行油菜面积提取时,需要考虑混合像元产生的影响,以提高面积提取的精度。通过选取2011年湖北省江汉平原油菜生长期内不同生育期的两景HJ-1A/B-CCD数据,生成1组8波段的数据;采取阈值技术结合夏收作物NDVI指数变化特点,提取夏收作物在江汉平原的空间分布;选取线性光谱混合模型进行油菜种植面积的分解计算研究。结果表明,线性光谱混合模型能够高精度地提取油菜的种植面积,是一种很好的油菜种植面积监测方法。     

基于物联网的智慧农业系统设计

为解决传统农业生产率低、经营管理落后等问题,设计并实现了一种基于物联网的智慧农业系统(SASIOT):采用混合网(ZigBee和WiFi)实现了对农田自然条件参数的采集和农作物生长状况实时监控,极大改善了农业生产效率与管理水平;采用基于正三角形网格的土壤温湿度传感器部署方法,使传感器有效覆盖率达到最大。该系统具有实时采集农作物生长区块的土壤温度和湿度、环境温度和湿度、风速等自然条件参数来监测农作物生长条件以及通过实时视频来观测和分析农作物生长状况功能,为实施农业环境信息自动检测、对环境进行智能控制和科学管理提供有效依据,具有实时监测、智能管理等优点。该系统投入实际应用后,可极大改善地区农产品品质和质量、提升农业生产效率与管理水平,对农业经济发展具有重要作用。