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Effect of different shading levels (no-shading, 80% shading, and 40% shading) on photosynthetic and stomatal responses in cotton leaves were investigated under onditions of different soil water contents in summer midday. All cotton leaves exhibited similar basic responses to shading, including decreased netphotosynthetic rates, a tendency to decrease in transpiration rates, and increased stomatal conductance and intercellular CO2 concentration. The leaf conductance of 80% shaded and 40% shaded plants increased by 28% and 16.7% compared with no-shaded plants at high water, respectively, but the net photosynthetic rates of 80% shaded and 40% shaded plants declined by 50% and 14.73%, respectively. Results showed that combined effect of soil moisture and shading on photosynthetic and stomatal responses in cotton leaves was very remarkable. 相似文献
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基于自然光照反射光谱的温室黄瓜叶片含氮量预测 总被引:6,自引:3,他引:6
利用便携式光谱辐射仪测量了自然光照条件下温室黄瓜叶片的光谱反射率,并计算了反射率光谱的一次微分光谱。反射率光谱以及一次微分光谱与叶片含氮量的相关分析表明,温室内光谱特性与叶片含氮量相关性最大的敏感波段分别是505~664 nm和685~722 nm。当利用原始光谱进行分析时,通过变量筛选得到了4个敏感波长,分别是568、596、640和664 nm。偏最小二乘回归分析(PLSR)以及归一化颜色指数(NDCI)分析都表明,建模时的相关系数RC>0.800,模型验证时的相关系数RV>0.700。对微分光谱进行的相关分析结果表明,利用单一敏感波长520 nm就可获得理想模型,建模时的相关系数为0.880,模型验证时的相关系数为0.787。对比原始光谱的PLSR模型与一阶微分光谱的一元线性回归模型可以得知,原始光谱以及一阶微分光谱都可用于温室内叶片含氮量的预测,而且一阶微分光谱在一些特殊的波长处具有更高的预测能力,这些模型将成为开发便携式作物长势诊断仪器的技术基础。 相似文献
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水稻四倍化及其对农艺性状和营养成分的影响 总被引:46,自引:2,他引:46
同源四倍体水稻原种(2n=4x=48)是通过加倍二倍体水稻品种(2n=2x=24)的染色体数创造的。自1979年对四倍体水稻原种(4x)和相应的二倍体水稻品种(2x)进行了对比,结果发现,四倍体水稻原种的许多农艺性状发生了变化。它们的每株穗数、每穗粒数和结实率大幅度减少,而千粒重增加很多。四倍体水稻原种的株高降低、茎秆变粗,比较抗倒伏 相似文献
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叶片功能期是影响光合生产能力的关键因素,冠层叶片功能期的量化评估对玉米植株生长和产量形成具有重要意义。本研究于2015—2017年在中国农业科学院作物科学研究所吉林公主岭试验站进行,定株观测先玉335和郑单958两个品种各个叶位叶片展开时间和衰老时间,基于2015年和2016年试验数据,以高斯函数(y =a+b×e-(x-c)^2/2d^2)模拟玉米各叶位叶片功能期的动态变化,并用2017年数据验证,在此基础上进一步明确了模型特征参数的生理学意义,简化了叶片功能期模型构建的方法。研究条件下利用高斯函数构建的玉米叶片功能期模型年际间稳定性好、品种间区分度大。进一步解析利用一阶导(功能期最大值)、二阶导(功能期变化速率最大的点)、三阶导(功能期开始快速增大的点)等于零取整后的叶位并配合最顶部叶位(n)和基部第1叶这5个转折叶位叶片功能期构建的模型拟合度良好,极大地简化了该模型参数拟合的数据需求,并探讨了利用该模型函数对玉米叶片功能分组的可能性。本研究为玉米生产能力的量化分析提供了思路和方法,对各类玉米生长模型的完善和其他相关研究也有借鉴意义。 相似文献
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基于拟脑智能系统的烤烟烟叶分级研究 总被引:6,自引:0,他引:6
对烟叶进行检测与分级是控制烟叶质量的重要手段之一.研究烟叶质量的合理表征参数及其自动提取方法,以及烟叶辅助分级系统,是迫切需要解决的问题.应用人工智能方法和计算机技术进行烤烟烟叶自动分级,提出一种借鉴生物脑信息处理结构的烤烟烟叶智能分级系统.该系统由思维模型、感觉模型和行为模型3个子系统构成,分别模拟分级专家的思维智能、感知智能和行为智能,具有学习与记忆、判断与模糊推理、分级决策等多种思维功能,以及图像自动采集、上下位机通信等协调与控制功能.应用该系统进行烟叶分级试验的结果与分级专家分级结果的平均一致率可达到85%,与人工分级水平相当. 相似文献