山苍子优良雌株选择及综合评价

【目的】研究9株山苍子候选雌株生长性状、经济性状以及两者之间的相关性,分析探讨9株山苍子候选雌株的相关性状和遗传变异情况,为后期筛选出山苍子优良雌株提供理论基础。【方法】以初步选取的山苍子候选雌株为试验材料,测定雌株树体和果实的生长指标、果实精油产量及精油成分等指标,并对其生长性状和经济性状等进行相关性分析和差异显著性比较。通过主成分分析和综合评价来选择优良雌株。【结果】在9株山苍子候选雌株中,59和163号山苍子雌株的树体整体生长情况表现较好;64号山苍子雌株果实最大,产量最多;163号雌株果实含油率最高,为2.80%,且果实精油中总柠檬醛含量最多,为85.67%;果实精油中总柠檬醛含量的平均值为68.89%;其中,47、59、107和128号雌株果实精油中含有特有成分。9株山苍子雌株的生长和经济性状之间的相关性分析的结果为：产量与精油中α-柠檬醛含量和结果枝长度呈极显著正相关;果实含油率与精油中β-柠檬醛的含量呈极显著正相关;α-柠檬醛含量与β-柠檬醛含量呈极显著正相关。主成分分析提取出4个主成分,累计贡献率达到85.571%,能够反映出9个山苍子雌株的15个性状指标的大部分信息。...     

基于BP神经网络的油茶产量预测模型构建

【目的】改良传统农业生产预测方法,实现油茶产量的快速高效预测,为油茶实际生产提供参考。【方法】收集油茶栽种较为集中的湖南、江西、浙江、广西的油茶籽年度总产量、实有油茶林面积、气象等数据,选择17个气象指标作为油茶产量的影响因素,使用MATLAB软件,通过主成分分析提取出主成分,再将主成分作为BP神经网络的输入集,在传统神经网络模型基础上构建主成分分析与BP神经网络组合模型,对4个地区油茶籽单位面积年产量进行预测。BP神经网络的训练集和测试集选用1990—2018年的数据,采用2019年的数据对模型预测效果进行验证,最后应用模型对2025年油茶籽单位面积产量进行预测。【结果】对主成分有重要贡献的气象因子有日照时长、6—11月气温、3—5月降水量、平均最低气温、露点温度、平均风速、最大持续风速以及海平面气压。改进后模型迭代耗时更少,拟合度较高,对4个地区油茶产量的预测结果的平均相对误差均低于3%。应用模型预测得到2025年湖南、江西、浙江、广西的单位面积油茶干籽产量分别为0.831、0.583、0.449、0.512 t/hm²。【结论】与传统预测模型相比,改进后的主...     

一品红对重金属锌胁迫的耐受性及其富集能力

【目的】通过观察一品红(Euphorbia pulcherrima Willd.)在不同水平锌(Zn)胁迫下的生长生理变化，探讨一品红应用于植物修复重金属污染土地的潜力，为Zn污染土壤的治理提供新思路。【方法】以一品红扦插苗为试验材料，采用不完全随机区组设计进行盆栽试验，设置6种土壤Zn污染浓度处理：0 mg/kg(CK,不添加Zn试剂)、T1(200 mg/kg)、T2(300 mg/kg)、T3(500 mg/kg)、T4(800 mg/kg)和T5(1000 mg/kg)(干重),4次重复。试验期间每隔14 d测量1次株高、地径；第112天采样测定一品红的生物量、根系形态指标(根长、总投影面积、根表面积、平均直径、根体积和根尖数)、叶片数、叶面积、叶绿素含量、丙二醛(MDA)含量以及Zn富集含量，计算耐性系数(TI)和转运系数(TF)。【结果】(1)与对照组相比，不同浓度Zn处理的一品红株高增量、地径增量、生物量、根体积、叶片数、叶面积、叶绿素含量受到不同程度的抑制，但均未观察到明显的重金属毒害症状。(2)一品红对Zn的抗逆性较强，表现在：TI均大于50%,随土壤Zn污染浓度的增...