基于时序高光谱和多任务学习的水稻病害早期预测研究

水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析（Principal component analysis, PCA）和随机森林（Random forest, RF）算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm, WOA）对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明：PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。     

基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究

为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。     

2种离子固化剂改善黄土抗剪强度和抗渗性的研究

为了探讨CONAID和LUKANG 2种离子固化剂的固土性能及其影响因素,对不同固化剂掺量、养护龄期、压实度和含水率的固化黄土进行了直剪试验和渗透试验.研究结果表明:随着固化荆掺量、养护龄期和压实度增大,2种固化土的内摩擦角和黏聚力呈上升趋势,渗透系数呈下降趋势,且规律比较接近.其中LUKANG固化剂对黄土抗剪强度和抗渗性的改善效果优于CONAID固化荆.建议在施工过程中选用LUKANG固化剂,掺量宜取0.01%.为了达到更好的抗剪和抗渗效果,应尽量延长固化土的养护龄期,增加压实度.     

保水缓释肥料保水性能及养分释放特性

为了明确添加水溶性保水剂(羧甲基纤维素钠、聚丙烯酰胺、聚丙烯酸钠)肥料的保水缓释效果,利用圆盘造粒工艺制备了保水缓释肥料,通过土壤培养和土柱淋溶试验,研究了保水缓释肥料在土壤中的保水性能和养分缓释效果。结果表明:3种保水缓释肥料均具有一定保水性和养分缓释效果,随保水缓释肥料用量增加,土壤最大持水率逐渐增加,土壤水分蒸发率逐渐减小;其中,以添加聚丙烯酸钠的保水缓释肥料保水性能和养分缓释效果最佳,首次淋溶后氮磷钾养分释放率较普通肥料分别减少了50.38%、55.74%、48.37%,当肥料添加量为2%时,土壤最大持水率较纯土壤提高了43.28%,培养至30 d土壤水分蒸发率较纯土壤降低了22.86%。     

茉莉酸甲酯诱导辣椒抗青枯病与活性氧代谢的关系

为探究茉莉酸甲酯(Methyl Jasmonate,Me JA)诱导辣椒抗青枯病效应与活性氧代谢相关酶的关系,以辣椒易感青枯病品种‘粤红1号’和抗青枯病品种‘辛香8号’幼苗为试验材料,在0.1mmol·L-1 Me JA喷雾处理后12、24、48、72和96 h接种青枯劳尔氏菌(Ralstonia solanacearum),对其进行青枯病病情指数与活性氧代谢相关酶——超氧化酶歧化酶(Superoxide Dismutase,SOD)、过氧化氢酶(Catalase,CAT)、过氧化物酶(Peroxidase,POD)和抗坏血酸过氧化物酶(Ascorbate Peroxidase,APX)活性以及丙二醛(Malondialdehyde,MDA)含量测定及相互关系的分析。结果表明:‘粤红1号’和‘辛香8号’的病情指数随喷Me JA处理时间的推移表现为先降后升,但都低于对照;而诱导效果则相反,Me JA处理对两个辣椒品种幼苗抗性的最适诱导时间均为接种前48 h。接种后0~96 h,Me JA喷雾处理的辣椒幼苗叶片SOD、CAT、POD和APX酶活性均显示先升后降的趋势,且明显高于对照,接种后24~48 h达到最高,而MDA含量则明显低于对照。因此,Me JA可诱导辣椒幼苗抗青枯病,其实现途径可能与提高活性氧代谢相关酶活性和缓解膜脂过氧化有关。     

烟蚜茧蜂生产中主要病虫害不同防控措施的筛选研究

为筛选出防控烟蚜茧蜂生产中主要病虫害的高效措施, 通过温室试验研究了5种不同目数的尼龙网、 20种单一化学药剂、 3种混剂对烟蚜茧蜂生产中主要病虫害防治效果及对烟蚜茧蜂繁育的影响。结果表明：（1） 70目尼龙网和6%乙基多杀菌素2000倍液能有效控制斑潜蝇、 蓟马、 烟草盲蝽、 斜纹夜蛾、重寄生蜂、 食蚜蝇;（2） 2%氨基寡糖素800倍液 0.3%过磷酸钙溶液能有效防治普通花叶病、 烟草番茄斑萎病毒;（3） 6%乙基多杀菌素 24%腈菌唑1:1比例的2000倍液和25%嘧菌酯1500倍液能有效防治白粉病;（4） 6%荧光假单孢杆菌 2%奈乙酸可湿性粉剂 25%甲霜灵可湿性粉剂能有效防治烟草黑胫病、 根黑腐病, 并且上述措施均对烟蚜茧蜂影响较小。     

星油藤青枯病病原菌鉴定

 星油藤(Plukenetia volubilis L.) 是一种重要的藤本油料植物,在我国华南地区广泛种植。青枯病是近两年在海南星油藤种植区发生的新病害,为探究星油藤青枯病菌的基本特性及种下分化情况,本研究对分离的6株代表菌株进行了相关分析。细菌学鉴定及致病性测定结果表明,该病害是由类茄科雷尔氏菌(Ralstonia pseudosolanacearum)侵染引起。同时,从传统分类及分子生物学不同层面分析了星油藤青枯病菌的遗传分化情况。生理小种及生化变种的测试结果表明,星油藤青枯病菌属于1号生理小种和生化变种Ⅲ;16S rDNA和egl基因部分序列聚类分析显示,星油藤青枯病菌属类茄科雷尔氏菌演化型Ⅰ即亚洲分支菌株,序列变种34。     

猕猴桃溃疡病菌biovar 3群体MLVA分型技术的建立与应用

 丁香假单胞菌猕猴桃致病变种生物型3(Pseudomonas syringae pv. actinidiae biovar 3,Psa3)是猕猴桃溃疡病菌的世界流行群体,但仅在中国存在复杂的遗传多样性。开发适于Psa3群体分型的MLVA(multilocus variable-number tandem-repeat analysis)技术是探索中国Psa3起源与流行学特性的基础。本研究对7个Psa3菌株进行了全基因组测序,结合已公布的86个全基因组数据,进行比较分析发现,中国Psa3至少存在7个亚群;在各亚群间存在多态性的24个串联重复序列中,其中10个可以通过琼脂糖凝胶电泳区分开且变异指数合适,据此建立了适于Psa3的MLVA技术。采用该技术对分别来自贵州和陕西的62和9个Psa3菌株进行群体分型,分型结果与全基因组分析高度一致,证明该MLVA体系分型准确。MLVA分型结果表明:贵州主产区修文县Psa3有3个MLVA群体,其中亚群4的组内分化明显,代表最早发生的群体;而亚群 1和3的结构单一,且多在新果园发现,是新传入群体。总之,本研究建立了一套可用于Psa3群体分型的MLVA技术,将有助于解析中国各猕猴桃产区Psa3群体结构,以及探索中国Psa3的起源、传播和流行学特征。     

甘蔗白条病及其致病菌Xanthomonas albilineans研究进展

由白条黄单胞杆菌Xanthomonas albilineans引起的甘蔗白条病是一种寄生在植物维管组织的系统性细菌病害,在全球多数种植甘蔗的国家或地区普遍发生,对甘蔗产业的发展构成潜在威胁。本研究综述了甘蔗白条病的发生和分布、传播与流行规律以及病原菌生物学与基因组特性、鉴定与检测、遗传多样性和致病机理等方面内容;提出加强抗病种质挖掘与新品种选育推广、加快抗病分子育种进程、切断病害传播途径、加强隔离检验检疫等病害防控策略;此外,评估了该病害在我国蔗区流行暴发的风险,展望今后甘蔗抗病分子育种、病原菌致病机制及其与寄主互作机理等方面的分子基础研究重点与应用前景。