不同耐光特性植物的光合速率日变化

以耐强光植物玉米掖单１３号、耐弱光植物辣椒海椒１７号、中性耐光植物水稻汕优６３为材料,对其在不同光照条件下的光合速率日变化特征与叶绿素ａ／ｂ比值、ＳＯＤ活性进行了研究,结果表明：在夏季,不同耐光特性植物的光合速率日变化均为双峰型,下午的高峰比上午的低,在自然光照下,３种植物的光合速率、ＳＯＤ活性、叶绿素ａ／ｂ比值均为玉米〉水稻〉辣椒,但午睡程度却是辣椒〉水稻〉玉米,利用弱光的能力大小为辣椒〉水稻〉     

NIRS定量分析油菜种子含油量、蛋白质含量数学模型的创建

 用近红外光谱 (NIRS)分析油菜品质。采用残余法测试了近 2 116份甘蓝型油菜品种资源种子的含油量 ,用近红外仪采集数据 ,选择 12 88份代表性样品 ,建立了数学模型。用该模型测试 96份待测样品 ,其NIRS的测试值与残余法测试的油菜种子含油量实测值相关系数为 0 .950 3 ,相对误差小于 3 .5% ,用凯氏定氮法测试了 63 7份油菜籽饼粕的蛋白质含量 ,选择 168份代表性样品 ,建立数学模型。 3 0份样品检测模型 ,NIRS测试值与凯氏定氮法测试的油菜籽饼粕蛋白质含量的实测值相关系数为 0 .9515,相对误差小于 6%。结果表明 ,这 2个数学模型已经可用来准确、快速、无污染、低消耗的测试油菜种子含油量和蛋白质含量     

NlRS定量分析油菜种子含油量、蛋白质含量数学模型的创建

用近红外光谱(NIRS)分析油菜品质。采用残余法测试了近2116份甘蓝型油菜品种资源种子的含油量，用近红外仪采集数据，选择1288份代表性样品，建立了数学模型。用该模型测试96份待测样品，其NIRS的测试值与残余法测试的油菜种子含油量实测值相关系数为0．9503．相对误差小于3．5％．用凯氏定氮法测试了637份油菜籽饼粕的蛋白质含量，选择168份代表性样品，建立数学模型。30份样品检测模型，NIRS测试值与凯氏定氮法测试的油菜籽饼柏蛋白质含量的实测值相关系数为0．9515．相对误差小于6％。结果表明，这2个数学模型已经可用来准确、快速、无污染、低消耗的测试油菜种子含油量和蛋白质含量。     

水稻光合速率日变化与生物钟的调节

以水稻为材料 ,对其在不同自然条件下和不同处理下的光合速率日变化进行了研究 ,结果表明 :连续晴天条件下 ,其光合速率日变化为典型的双峰曲线 ,而连续雨天后初晴 ,其光合速率日变化为单峰型。全光照和反光周期处理 4d的植株 ,其光合速率日变化曲线与未处理 (对照 )的植株比较 ,既相似又发生了一定变化。而经 8d处理后 ,全光照处理的夜晚也能进行光合作用 ;反光周期处理的白天光合作用很弱 ,而夜晚能正常进行光合作用。说明水稻光合速率日变化也受内生节奏的调节 ,这种节律转换的处理时间大约 8d以上。     

以NIRS定量分析甘蓝型油菜、芥菜型油菜饼粕赖氨酸含量

作物品质育种工作需要快速和准确,并且不破坏种子的情况下来测定有关参数,但传统的品质鉴定方法在分析速度和效率以及种子的留存上存在局限性,难以满足上述要求.近红外反射光谱分析技术(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)是一种不需要对种子进行前处理,即可得到几乎全部农产品品质参数的分析技术[1].NIRS技术现已广泛应用于农产品[2]、食品[3]、果汁[4]、饲料[5]等的分析检测.我国该技术的应用虽起步较晚,但在农作物品质分析上已取得了一些可喜的进展[6,7].用近红外仪测试油菜种子的含油量、饼粕的蛋白质含量与硫甙含量,已基本接近和达到化学分析所需求的精度[8].