中国高粱光温类型的初步研究

1、在短光照或温室条件件下高粱品种出苗～抽穗期日数显著缩短,供试品种平均比对照分别缩短12.5天和13.635天,缩短百分率分别为18.8和20.5;伴随苗穗期日数的缩短,叶片数在短光或温室条件下分别减少3.9和4.275片,减少百分数分别为22.24和24.22;株高分别降低60.15和47.65厘米,降低百分数为25.88和20.5,表明光、温直接影响高粱的生育进程和器官建成的数量与结构。 2、高粱品种生育日数变化主要反映在出苗～抽穗期。出苗～抽穗日数在短光或温室条件下分别减少18.8％和20.5％.而抽穗～成熟日数仅减少5.1％和8.3％,表明高粱出苗～抽穗期是光温反应的最大效应期。 3、不同品种在短光或温室条件下性状变化的趋势一致,但程度明显不同;同一品种同一性状在上述条件下变化程度也不同。根据供试品种对光温敏感的程度划为四大类群,其数量与地理分布如下: Ⅰ、光温敏感型,占试验品种总数的20％.分布在长江以北,辽宁以南地区。Ⅱ、温敏感型,包括温敏感光中度敏感型和温敏感光迟钝型,占25%,分布在黄河以北,北纬45℃以南的山西、内蒙、辽宁、河北北部和吉林南部。Ⅲ、光敏感型、包括光敏感沮中度敏感型和光敏感温迟钝型,占12.5％,分布在黄河(北纬35°)以南,南岭(北纬25°)以北地区。Ⅳ、中度敏感型占42.5％,分布广且没有明显的地带性。试验未发现对光、温都迟钝的类型。北方温敏感型品种较多,短日性较弱,南方光敏感型品种较多,短日性强、感温性中等或较弱。不同光温类型的形成、分布与其所处的生态环境即光温条件和栽培制度密切相关。 4、温敏感型和光敏感型中早熟品种较多,占86％,光温敏感型品种既有早熟的,中熟的、也有晚熟的,所以光温敏感的品种不一定全是早熟品种,而晚熟品种也并非对光温反应不敏感。中度敏感型品种也有早熟、中熟和晚熟之分。在不同光温条件和栽培制度下,不同光温类型熟性变化的主导因素不同。 5、光、温在形成高粱不同类型过程中的效应是相互联系而又有区别的,光、温效应对不同环境下的不同类型有主次之分,大小之别;光、温效应在高粱不同发育阶段既是同步性的,又是顺序性的。     

BR农用荧光灯补光育苗的研究

对黄瓜、番茄在育苗前期进行短时间的人工补光有明显促进生长的效果。农用荧光灯(BR)的补光效果优于日光型荧光灯(W)。早春育苗进行人工补光的时间以下午自然光照强度稍高于光补偿点、叶片气孔尚未关闭之前为好,呼和浩特、包头3月份16:00、4月份17:00开始补光为宜。补光的光强度在500～800lx 效果明显。光源距幼苗的距离以10cm 为宜。     

九种根际促生菌最适培养条件初探

测定了分离自燕麦和小麦根际九株促生菌对温度、pH值、光照及培养方式的需求,结果表明:虽然九株促生菌适应范围较广,即在5~45℃、pH4~9、3种光照条件(12h黑暗12h光照、24h光照和24h黑暗)和3种培养方式(全天振荡、间歇振荡和静止培养)下均能较好生长,但不同菌株的最适培养条件不尽相同。通过对各菌株的最适培养条件进行了测定和分析,为后续确定促生菌的最佳发酵条件和生态适应性评价提供了依据。     

路灯照射对大豆生长发育和产量的影响

通过对淮北市五马路沿线2块夏大豆的田间调查分析表明:受路灯照射的影响,夏大豆株高增加,开花期、成熟期推迟,底荚部位上升,单株生产力下降.且距离越近,植株越高,开花、成熟越晚,底荚部位越高,单株生产力越低.     

长江下游不同生态区双季优质晚稻生长特性和温光利用差异

【目的】研究在机插条件下长江下游不同生态区各类型优质晚稻产量、生长特性和温光利用的差异,为选择适宜在该地区作为双季种植的优质晚稻品种提供参考依据。【方法】以2016年和2017年筛选适合长江下游机插的双季优质晚稻为材料(常规籼稻、杂交籼稻、常规粳稻和常优杂粳共20个品种),比较在机插条件下浙江富阳(30.05°N, 119.95°E,海拔17.9 m)与安徽庐江(31.15ºN, 117.16ºE,海拔14 m)两个生态区在产量、生育期、干物质积累以及温光利用方面的差异。【结果】各类型晚稻产量高纬度试点均高于低纬度试验点。与浙江富阳点相比,安徽庐江点种植的常规籼稻、杂交籼稻、常规粳稻、常优杂粳稻产量分别高11.1%、12.9%、6.6%和12.4%。同一试点种植时,常优杂粳产量最高,常规籼稻最低。高纬度点种植时,生育期延长,干物质积累量增加。高纬度点生育期延长杂交籼稻最长(10.4 d),干物质积累量高纬度点增幅常规粳稻最大(齐穗期和成熟期分别增加11.93%和9.44%)。同一试点种植时,干物质积累量杂交稻大于常规稻。籼稻灌浆期和全生育期累积的有效积温两个纬度点差异不明显,但日照时数和太阳辐射及其利用率均是高纬度点显著高;粳稻灌浆期和全生育期累积的有效积温高纬度点明显较低,累积日照时数高纬度点变化不明显,而累积太阳辐射则显著增加;温光资源利用率的变化趋势与此一致;同一试点种植时,生育期、干物质积累量以及温光资源利用率均是粳稻大于籼稻。【结论】晚籼稻在安徽庐江点种植时能充分利用温光资源从而提高产量,晚粳稻对温光资源利用率差异不明显,安徽庐江点产量增加的原因是生育期延长和干物质增加。     

不同光质照射下真姬菇的生长发育与光受体的响应表达

采用 5 种不同光质光源,分别对真姬菇（Hypsizygus marmoreus）的菌丝、原基和子实体进行照射,检测菌丝生长速度、原基形成数量、子实体菌柄长度、菌柄直径、菌盖直径以及产量等。结果显示：真姬菇菌丝在黑暗和红光下生长较快,在红绿蓝复合光下生长最慢;在蓝光下形成的原基数量最多,而在红光下原基数量最少;子实体阶段,黑暗下菌柄的长度及直径最大,绿光下菌柄长度及直径最小;而在蓝光和红绿蓝复合光下菌盖直径最大。相同培养时间,真姬菇在黑暗和蓝光下产量较高,在绿光下产量最低。进一步检测真姬菇光受体基因 WC1 和 WC2 在不同光质条件下的差异表达。结果表明,在菌柄中 WC1 在黑暗下表达量最高,WC2 在蓝光下表达量最高;而在菌盖中 WC1 和 WC2 均在蓝光下表达量最高。     

光照和水流对巴布亚硝水母存活时间及存活率的影响

利用人工繁殖的巴布亚硝水母30个碟状体、幼水母和成体水母,分别设立了静止和合适水流及3个光照水平,研究了不同光照和水流对其碟状体、幼水母和成体存活时间及存活率的影响。试验结果表明,光照的性质和时间决定了巴布亚硝水母碟状体和幼水母的存活率,对成体的存活时间也有显著影响。水流对碟状体有显著影响,而对幼水母和成体来说则是必须的。自然光照条件下,水母体色较浅,呈蓝色,随着卤素灯光照时间延长,体色变深,呈蓝褐色。水流还与水母的某些行为有关,在流水环境中水母喜欢聚集和逆水游动。     

鱿钓船水上集鱼灯的光照度分布及钓捕效果分析

根据2003年10月在印度洋鸢乌贼渔场中鱿钓船周围某一断面水中光照度的实测数据和渔获生产统计数据,对金属卤化物灯和高压钠灯的光照度分布及其钓捕效果进行了比较分析。在120盏×2kW金属卤化物灯作用下,在距船舷3.0m的垂直断面,其水深5m内的光照度多在100lx以上,10lx的等光照度曲线在20m水层左右,0.01lx的等光照度曲线在55m水层附近。但在20盏×500W高压钠灯作用下,在距船舷3.0m的垂直断面,其海面的平均光照度为3lx左右,0.01lx的等光照度曲线在20m水层附近。以一些头足类的适宜光照度(0.01～10lx)为例,其在该照度范围内的水体体积仅为120盏×2kW金属卤化物灯作用下的1/5左右。这说明采用高压钠灯可以使鱿鱼聚集密度增大,钓捕深度变浅,从而提高渔获效率,且其平均产量比采用高压钠灯前高1～3倍。另外,研究表明大型专业鱿钓船钓捕鸢乌贼时的最适集鱼灯功率为112～160kW,鸢乌贼的最适光照度为0.01lx左右。     

基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率R_B大于设定的阈值T_LB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、...     

基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别

果实识别是自动化采摘系统中的重要环节,能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别,本文采集了果实生长期苹果树图像,并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性,尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性,论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理,去除枝干等背景,得到仅剩果实和叶片的图像。然后,分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合,建立了绿色苹果随机森林识别模型,并使用像素模板验证数据集,对模型进行预测试验,正确率为90%。最后,选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象,使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓,平均识别正确率为88%。结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性,能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。