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江蓠(Gracilaria Verrucosa)是制造琼脂的主要原料之一,它是一种常见的红藻,我国从北到南都有分布。它和大部份藻类植物一样,光合作用是碳素同化的主要方式,即在叶绿素的参与下,吸收日光能,进行二氧化碳及水分子的化学改组和碳素的还原,把无机碳化物合成有机化合物,同时放出氧气。 相似文献
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以吉林省1958-2004年间育成的14个水稻品种为试材,研究了齐穗前后的干物质生产特性及其与产量的关系.结果表明:产量、生物量和收获指数随育成年代的增加而显著增加,47年来分别增加了66.9%、28.1%、14.8%.齐穗后干物质积累量随育成年代增加显著增加且与产量呈显著正相关(0.650**),且占经济产量的比例为58.3%~99.0%;齐穗前干物质积累量与产量无显著相关关系,但齐穗前同化物转移到子粒产量的贡献率存在基因型显著差异,变幅为41.7%~1.0%.分蘖至齐穗期单茎净干物质积累量与产量的相关系数为0.656**,齐穗至齐穗后10 d的叶片净同化速率和穗增重速率与育成年代和产量均呈显著正相关.因此,单茎干重可作为早期衡量水稻群体结构是否合理的一个有效监测鉴别指标,进一步提高吉林省水稻产量应注重提高齐穗后群体的干物质生产能力. 相似文献
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遥感观测的叶面积指数(LAI)时间序列数据广泛应用于作物长势监测,但数据受大气条件等影响,存在数值偏低和时间序列数据缺失等问题。为此,本文设计了一种基于重采样粒子滤波的LAI时间序列重构算法,以LAI为同化变量,在WOFOST模型本地化的基础上,实现了遥感LAI数据和WOFOST模型模拟的LAI数据的同化,以重构LAI时间序列。算法将WOFOST作物模型简化为LAI状态随时间演变的非线性计算方程,作为重采样粒子滤波的状态转移方程;将地面实测LAI数据和遥感LAI数据建立的线性方程,作为重采样粒子滤波的观测方程,建立LAI时间序列数据同化模型。以带权重粒子表示LAI时间序列状态后验分布,并在循环迭代中对粒子重采样,以此实现单点和区域LAI时间序列重构。应用该算法,对河北省冬麦区2010年LAI时间序列进行重构,结果表明,基于重采样粒子滤波的LAI时间序列重构算法在单点和区域上得到的LAI值明显更接近冬小麦实际生长状况,且算法能够弥补遥感LAI时序数据的缺失,为进一步的作物长势监测提供基础支撑。 相似文献