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141.
在重瓣花大岩桐植株生长旺期,取其中下部生命力强、无病虫害的叶片,分别用自配的N,I,B,(N I),(N B),(I B),(N I B)等7种促根剂速蘸后扦插和将叶片基部浸泡在7种促剂根中10 min取出并等促根剂稍干后扦插2种处理进行试验。结果表明,促根剂(N I),(N I B)速蘸质量浓度以240~320 mg/L为好,成活率最高可达93.6%~94.5%;促根剂(N I),(N I B)浸泡质量浓度以80~120 mg/L为好,成活率最高可达96.5%~97.3%,而CK最高成活率只有70.3%。基质均以2号、6号和9号中生根率最高。
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142.
探究千年桐叶片结构与光合特性的变异特征及其相关关系,为进一步阐明叶片性状对光合特征的影响机制。通过同质园试验,结合回归分析、冗余分析、主成分分析等方法,研究23份千年桐种质叶片解剖结构、气孔特征与光合生理参数的变异及其相关关系。结果表明:不同千年桐种质各叶片结构特征间的差异均达到了极显著水平;净光合速率间的差异极显著,蒸腾速率间、胞间CO
2 浓度间的差异显著,气孔导度、水分利用效率差异不显著;净光合速率与栅海比、组织结构紧密度、气孔密度呈极显著正相关,与栅栏组织厚度、气孔长度呈显著正相关,与组织结构疏松度呈极显著负相关;影响光合生理的主要叶片结构为下表皮厚度、栅栏组织厚度、栅海比、气孔面积、海绵组织厚度,这些结构与光合生理间存在不同程度的相关关系;主成分分析表明,前2个主成分的累积贡献率达到94.243%,蒸腾速率和净光合速率可视为反映千年桐种质光合特征的主要指标,其中PJ、LN、NK-2、XS-1和PZ种质表现出较高的光合效率。千年桐叶片结构与光合生理之间关系密切,叶片结构因对地理气候产生的差异在一定程度上引起其光合生理发生相应地改变,从而适应环境的变化。
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143.
探究近红外光谱分析技术应用于樟属植物识别的可行性,为樟属植物识别提供一个新方法。本研究运用近红外光谱仪采集猴樟、黄樟、油樟、银木4种樟属植物叶片的近红外光谱信息,并结合PCA聚类分析(PCA-Cluster)和偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立识别模型。结果表明:运用PCA-Cluster方法,选择4 400~4 800 cm
-1 、5 400~6 600cm
-1 、7 800~10 000 cm
-1 建模波段,Segment 5 Gap5的3点二阶泰勒求导(ds2)方法对光谱数据进行预处理所建模型的识别效果最好,对外部验证集样品的识别率达97.5%;运用PLS-DA方法选择4 000~8 000 cm
-1 波段,一阶导数、5点平滑两种预处理相结合的方法建立判别模型性能最佳,其校正集相关系数(Rc
2 )为0.923,交叉验证均方根误差(RMSEC)为0.1202,利用所建模型对外部验证集样品进行识别,识别率为100%。说明近红外光谱技术能够用于不同种樟属植物的识别。
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144.
针对目前大多数撒肥机在作业过程中存在抛撒不均问题,该文设计了一种锥盘式撒肥装置。通过对该装置结构和工作原理的阐述及肥料颗粒在撒肥盘、叶片上和空气中的动力学和运动学分析,建立了肥料颗粒的运动模型。以叶片长度、叶片水平投影倾角、撒肥盘转速、肥箱落肥口位置和面积为试验因素,以肥料抛撒的横向变异系数为试验指标进行了台架试验。试验表明,当落肥口位置(落肥口中心点在以叶片旋转中心在地面的投影为坐标原点的空间直角坐标系中的坐标值)为(70 mm,0,800 mm),叶片长度为150 mm,落肥口面积为2456 mm2,叶片水平投影倾角为1°,撒肥盘转速为1090 r/min时,横向撒肥变异系数为5.215%,此时肥料抛撒的均匀性最好,满足施肥作业要求。该装置基本上解决了肥料抛撒不均方面的不足,为锥盘式撒肥机的设计与优化提供了参考。
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145.
目的 林内降雨的空间变异对林地土壤水分、林下植被生长有重要影响,准确刻画其空间变异特征,并确定其收集器的合理布设数量,有助于准确理解森林对水文的影响。 方法 于2021年6—10月,在六盘山半湿润区香水河小流域的华北落叶松(Larix gmelinii var. principis-rupprechtii (Mayr) Pilg.)纯林样地,利用样地内布设的40个林内降雨收集器收集每场降雨事件的林内降雨量,分析展叶和落叶期林内降雨的空间变异特征,并量化雨量收集器的合理布设数量。 结果 (1)整个生长季,林内总降雨量440.0 mm,占同期林外降雨量的77.5%,林内降雨空间变异系数28.23%;展叶和落叶期,林内总降雨量分别为153.8 和290.2 mm,占同期林外降雨量的73.0%和80.2%,林内降雨空间变异系数分别为36.0%和18.5%。总体上,林内降雨空间变异随次降雨量、雨强和降雨历时的增加先快速下降后逐渐趋于稳定。(2)整个生长季及展叶和落叶期林内降雨的块基比分别为0.042、0.012和0.275,变程分别为4.8、4.0和6.5 m。(3)在95%置信区间内,若将误差控制在5%内,至少需在展叶和落叶期分别布设17和14个截面积为235.58 cm2的雨量收集器。 结论 受降雨量和冠层结构差异影响,华北落叶松林内降雨空间变异在展叶和落叶期存在差异,不同时期雨量收集器合理布设数与林内降雨空间变异密切相关,要确保整个生长季林内降雨评估的准确性,应重视不同时期雨量收集合理布设数差异的影响。
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146.
为了解牡丹花芽分化进程,采用石蜡切片法观察3个牡丹品种花芽分化进程及花器官原基发生时期,结果表明:牡丹品种‘琉璃贯珠’最早进入花芽分化(6月初),其次为‘玉面桃花’(6月中旬)、‘红丽丽’(6月下旬),从苞片原基产生至雌蕊原基产生所需时间由多到少的顺序依次为‘红丽丽’(102 d)、‘玉面桃花’(88 d)、‘琉璃贯珠’(75 d)。为了解花芽分化过程内源碳水化合物质量分数变化,采用蒽酮比色法测定花芽分化过程中叶片可溶性糖及淀粉质量分数变化,结果表明:随着花芽分化的进行,3个牡丹品种叶片中可溶性糖呈现先升高后下降的趋势,而淀粉质量分数在前期保持平稳,8月初开始逐渐下降。
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147.
目的 揭示10年生杉木人工林叶片、细根功能性状对土壤磷添加的响应,为提高杉木人工林生产力提供科学依据。 方法 在10年生杉木人工林中设置P0(对照)、P1、P2、P3、P4、P5共6个处理,土壤施磷量分别为0、60、120、180、240、300 kg·hm−2·a−1,进行了3年模拟磷沉降控制试验,分析了叶面积(LA)、比叶面积(SLA)、叶组织密度(LTD)、叶干物质含量(LDMC)、比根长(SRL)、比根表面积(SRA)、根组织密度(RTD)、可塑性指数(PI)的响应及功能性状之间的相关性。 结果 在土壤磷缺乏情况下,随着施磷浓度程度的增加,杉木的LA、SLA、SRL、SRA均先增加后降低,LTD、LDMC、RTD均先减小后增加。在不同施磷处理下,杉木叶片、细根功能性状的PI平均值分别为0.21、0.16,CV的范围为3.9%~15.9%,属于较弱变异。杉木叶功能性状LTD与LA、SLA在P0、P2处理下呈显著( P < 0.05)或极显著( P < 0.01)负相关,LTD与LDMC在P1处理下呈显著正相关( P < 0.05);SLA与LA在P0、P3处理下呈显著正相关( P < 0.05),SLA与LDMC在P4处理下呈极显著负相关( P < 0.01)。杉木细根功能性状SRL与SRA在P0、P3、P4、P5处理下呈极显著正相关( P < 0.01),SRL与RTD在P3、P4处理下呈显著( P < 0.05)或极显著( P < 0.01)负相关;RTD与SRA在P0、P2、P3、P4、P5处理下呈显著( P < 0.05)或极显著( P < 0.01)负相关。 结论 杉木通过协调叶片和细根功能性状的耦合关系响应不同梯度的土壤磷添加,进而形成应对土壤磷含量变化的生存策略。本研究表明,适当的磷添加(P2、P3)有利于10年生杉木人工林的土壤养分吸收和生长。
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148.
过流边界形态随磨损时间的变化对客观真实地反映双吸离心泵磨损特性及磨损形貌至关重要。采用欧拉-拉格朗日方法,配合磨损壁面几何重构的动态边界法,对黄河平均含沙量及粒径下甘肃省景泰川泵站双吸离心泵进行固液两相流计算,结合实验数据,预测了该泵叶片渐进磨损特性,分析了叶片磨损机理及壁面几何形貌变化对泵性能影响。结果表明:以冲击角函数最大值对应冲击角α0为阈值,小于α0磨损形貌呈类圆形凹坑,大于α0磨损形貌呈沟槽状,冲击角在50°~75°范围且冲击速度高的叶片区域磨损率大,叶片磨损程度严重;根据该泵水力性能损失率变化特性,将预测期划分为3个阶段,磨损率在初期增长率最大,但在数量级上远小于中、后期,使前1000h磨损阶段扬程损失率、效率损失率、叶片质量损失率均小于其他阶段;上述3个参数的增长均呈初期慢、中期快、后期减缓的趋势,最大增长率均在磨损中期,参数变化曲线斜率分别为1.51×10-3、1.97×10-3、4.12×10-3,在1000~6000h磨损时长范围内,磨损导致双吸离心泵性能下降最快。
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149.
本研究以草地早熟禾(Poa pratensis)为试验材料,研究不同梯度践踏处理后草地早熟禾分蘖数和抗氧化酶系统的变化,并对两者进行相关性分析,探讨草地早熟禾分蘖数和抗氧化酶在不同践踏处理下的变化及践踏对草坪草分蘖生长的影响及生理调控。结果表明,践踏后草地早熟禾分蘖由过氧化氢(H2O2)、过氧化物酶(POD)和超氧化物歧化酶(SOD)共同作用,随H2O2含量升高,POD活性增加,SOD活性降低,草地早熟禾分蘖数减少。
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150.
冬小麦叶片氮含量与叶片光合作用和营养状况密切相关,直接影响植株生长发育,而茎秆中的氮含量与茎秆中纤维素、半纤维素和木质素的比例和含量密切相关,直接影响茎秆质量及植株的抗倒伏能力。然而,有关对冬小麦茎秆氮含量估算研究较为有限,限制了从氮含量角度判断茎秆质量及对倒伏的预测能力。为精准估算冬小麦不同器官(叶片、茎秆)氮含量,该研究通过2年田间试验,获取冬小麦4个关键生育期(拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期)和3种施氮水平条件下(N1、N2和N3)的冠层光谱反射率、叶片、茎秆氮含量及叶片SPAD (soil and plant analyzer development, SPAD)值。分析了不同生育期和施氮水平条件下高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性,并结合5种常用的机器学习算法:随机森林回归(random forest regression,RFR)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、高斯过程回归(gaussian process regression,GPR)、深度神经网络回归(deep neural networks,DNN)构建冬小麦叶片和茎秆氮含量估算模型。结果表明:高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性受到生育期和施氮水平的影响。在灌浆期,最佳植被指数双峰冠层植被指数 DCNI(double-peak canopy nitrogen index)对叶片氮含量的敏感性最高,R 2 为0.866。对茎秆氮含量,在抽穗期的敏感性最高,最佳植被指数归一化叶绿素比值指数 NPQI(normalized phaeophytinization index)与氮含量决定系数R 2 =0.677。施氮水平的提升增加了光谱植被指数对茎秆氮含量的敏感性。结合SPAD值的机器学习算法提升了氮含量的估算精度,对叶片氮含量,在不同生育期和施氮水平条件下估算精度提升了1%~7%,其中在全生育期的归一化均方根误差NRMSE从0.254降低到0.214,抽穗期的NRMSE提升最大,从0.201降低到0.128。对茎秆氮含量,全生育期的NRMSE从0.443降低到0.400,抽穗期的NRMSE变化最大,从0.323降低到0.268。在全生育期,结合SPAD值的DNN模型对叶片(R 2 =0.782、NRMSE=0.214)和茎秆(R 2 =0.802、NRMSE=0.400)氮含量的估算精度最佳。研究说明,SPAD值与光谱植被指数结合有利于提升冬小麦不同生育期和施氮水平条件下叶片和茎秆氮含量的估算精度。
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