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1.
长寿花叶片、花色、花型都具有非常好的观赏效果,开花时节为秋冬季,花期较长,是园林绿化及室内美化应用中非常好的花材.本文结合作者实践及文献资料,针对长寿花的组织培养快速繁殖育苗技术进行了详细地论述,主要围绕外植体的处理、培养基配方的选取、培养过程及条件、组培苗的出瓶四个环节,希望为人们在今后长寿花的组培育苗方面有所参考. 相似文献
2.
本试验以早花忍冬组培苗的茎段为试验材料,采用Box-Behnken响应面设计法优化早花忍冬茎段继代培养的条件,为早花忍冬组培离体快繁体系建立提供了参考依据.通过单因素试验法确定激素的添加范围,通过响应面优化得到最佳的增殖培养基.结果表明:激素种类对早花忍冬组培苗茎段继代培养的影响顺序依次为:6-BA>IAA>IBA,并且在6-BA浓度为1.9 mg/L、IBA浓度为0.76 mg/L、IAA浓度为0.27 mg/L时,茎段继代培养的增殖系数为7.66,与方程预测值相接近. 相似文献
3.
报道了武汉市外来入侵植物新记录一种,为桔梗科Campanulaceae异檐花属Triodanis卵叶异檐花Triodanis perfoliata subsp.biflora(Ruiz et Pavon)Lammers。卵叶异檐花原产于美洲,在武汉地区是首次发现,凭证标本保存于长江文明馆(武汉自然博物馆)。 相似文献
4.
5.
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
6.
8.
9.
以打碗花(Calystegia hederacea)为材料,使幼苗分别在地上竞争(有地上竞争和无地上竞争)和光照条件(强光照和弱光照)下生长,监测地上茎长、平均茎节长度随植株生长的变化,并在收获时测量各部分生物量以及产生分枝数目。结果表明,有地上竞争相比无地上竞争,地上茎相对生长速率更快,且茎叶生物量分配提高、根系生物量分配下降。弱光照处理相比强光照处理,地上茎相对生长速率更快,分枝数目更少,且茎叶生物量分配提高、根系生物量分配下降。以地上茎长为参考指标计算竞争强度,弱光下地上竞争的竞争强度是强光下的2倍;从生物量分配上看,ANOVA分析显示光照条件和竞争效应并无显著交互作用。此外,地上茎长度随时间而增加的同时,平均茎节长度却随时间轻微下降。 相似文献
10.