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小麦穗发芽与内源α-淀粉酶活性的提高密切相关,抑制内源α-淀粉酶活性是解决小麦穗发芽问题的关键。本研究对11份普通小麦以及1份人工合成抗穗发芽六倍体小麦RSP的α-淀粉酶抑制因子基因,进行了分离克隆与序列测定。并与核酸数据库中已知序列进行比对分析发现,α-淀粉酶抑制因子基因相当保守,一致性达到94.83%,仅在少数位置出现单碱基的替换或单个碱基的插入。在22份对比材料中,编码序列的229、272、397、415、427、430bp位置处,发生频率为9.1%的单核苷酸替换,是潜在的单核苷酸多态性(SNP)位点。 相似文献
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小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱指数的定量关系 总被引:14,自引:3,他引:14
利用不同小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验数据,研究了小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱间的定量关系。结果显示,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势,同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异。对于低、中、高蛋白质含量的品种类型,近红外区域若干相邻波段和可见光波段组成的比值植被指数与单位土地面积上叶片氮素积累量的相关关系均表现较好,因此可用760、810、870、950和1100nm反射率的平均值与660nm组成的比值植被指数对不同蛋白质类型小麦品种的叶片氮素积累量进行定量监测,但回归方程的斜率在不同类型品种之间存在显著差异。本研究确立的小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系可用于不同的小麦品种、生育时期和施氮水平,为小麦氮素营养的监测诊断与精确施肥等提供理论依据和技术途径。 相似文献
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基于WebGIS的农业空间信息管理及辅助决策系统 总被引:25,自引:3,他引:25
该研究在总结和提炼区域农业信息管理和评价理论与技术研究成果的基础上,运用知识工程和系统建模方法,建立了种植制度评价、农产品生态区划、农作生产潜力分析和精确农作管理的定量化动态知识模型。并运用软构件技术,基于B/S的分布式网络结构,以WebGIS为空间信息管理平台,建立了网络化、数字化的农业空间信息管理及辅助决策系统。系统实现了基本地图操作、农业空间信息查询与分析、种植制度评价、农产品生态区划、农作生产潜力分析、精确农作管理、可视化输出以及系统维护等功能。以江苏省为案例区,对系统进行了实例应用,结果表明,系统能有效地管理区域性农业空间信息,并在基于空间信息的农业生产管理决策方面具有较好的适应性和指导性。 相似文献
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基于敏感波段的小麦冠层氮含量估测模型 总被引:1,自引:2,他引:1
为提高小麦冠层叶片氮素含量检测精度,在不同生育时期对5种不同氮素水平的小麦试验田进行光谱采集,获取了234个范围为350~2 500 nm的高光谱数据。在比较蒙特卡洛-无信息变量消除(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、随机青蛙(random frog)、竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)及移动窗口偏最小二乘法的波段选择等方法的基础上,提出一种竞争性自适应重加权算法与相关系数法相结合的敏感波段选择方法,并从2151个原始波段中选出了30个敏感波段。用筛选后的30个波段数据建立非线性回归模型,得到了径向基神经网络模型校正集均方根误差为0.3699,预测集均方根误差为1.074e-009,校正决定系数为0.9832,预测决定系数为0.9982。试验结果表明:经过竞争自适应重加权采样的相关分析后所建立的径向基神经网络预测模型,无论是预测精度还是建模精度,比误差后向传播(back propagation,BP)神经网络和支持向量回归模型相比都有了显著提高,该方法在小麦氮含量预测过程中具有明显的优势,可在实际生产中应用。 相似文献
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江苏省不同类型蔬菜价格波动的时空特征分析 总被引:3,自引:0,他引:3
以江苏无锡、扬州、徐州的蔬菜(番茄、韭菜、青椒、蒜薹、芹菜、马铃薯)为研究对象,探讨苏南、苏中、苏北蔬菜价格波动的时空特征。结果表明,时间上,苏南、苏中、苏北3个地区的蔬菜价格均具有周期性循环波动趋势;同种蔬菜价格波动的趋势相同,具有趋同性、联动性、灵敏性。空间上,苏南、苏中、苏北地区的蔬菜价格波动具有区域差异性,所选蔬菜的平均价格均为苏南>苏中>苏北,且苏南蔬菜价格水平显著高于苏北,苏南和苏中的价格差异不显著;3个地区的蔬菜价格波动强度为苏南(平均波动系数为0.67)>苏中(平均波动系数为0.63)>苏北(平均波动系数为0.48)。品种间,耐储存的蔬菜(如马铃薯)价格波动强度较小(平均波动系数为0.21),不耐储存的蔬菜(如蒜薹和青椒)价格波动强度较大(平均波动系数分别为1.03和0.81)。 相似文献
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数字农作技术研究的若干进展与发展方向 总被引:23,自引:4,他引:23
着重介绍数字农作技术研究的若干最新进展与发展方向。数字农作即通过综合运用数字化技术,研究农作物生产系统中信息获取、处理、管理和利用的关键技术及应用系统,从而对农作系统过程的信息流实现全面的数字化表达和整合。近年来,作者围绕数字农作的关键技术及应用系统,开展了较为深入和系统的研究工作,重点在作物生长模拟模型、作物管理知识模型、作物生长无损监测、农作空间信息管理、数字农作决策系统等5个领域取得了显著的研究进展。数字农作的未来发展将需要综合运用信息管理、自动监测、动态模拟、虚拟现实、知识工程、精确控制、网络通讯等现代信息技术,以农作物生产要素与生产过程的信息化与数字化为主要研究目标,发展农业资源的信息化管理、农作状态的自动化监测、农作过程的数字化模拟、农作系统的可视化设计、农作知识的模型化表达、农作管理的精确化控制等关键技术,进一步研制综合性数字农作技术软硬件系统,实现农作系统监测、预测、设计、管理、控制的数字化、精确化、可视化、网络化。农作生长与生产系统的数字化将带动农业产业的信息化和现代化。 相似文献
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为了明确水稻穗肥施用前地上部植株氮积累量与各光谱仪冠层光谱参数的定量关系,进而为水稻精确追氮提供决策依据。基于不同品种和不同施氮水平的7个水稻田间试验,于分蘖期和拔节期利用ASD Fieldspec FR2500高光谱仪、Cropscan MSR-16多光谱仪和Greenseeker RT100主动光谱仪同时采集冠层光谱反射率,并同步取样测定地上部植株氮积累量,研究基于不同光谱仪构建的植被指数与植株氮积累量之间的关系。结果表明,部分植被指数与水稻地上部植株氮积累量关系密切,基于3种光谱仪构建的水稻地上部植株氮积累量监测模型的稳定性和适用性有较大差异。对于ASD高光谱仪,虽然基于差值植被指数(760,740)能较好估测植株氮积累量,拟合模型决定系数R2为0.79,但模型检验效果较差,其R2和均方根误差分别为0.15和2.11 g/m2;对于Cropscan多光谱仪,差值植被指数(760,710)能较好反演植株氮积累量,拟合模型的R2为0.94,模型检验的R2和均方根误差分别为0.94和0.76 g/m2;Greenseeker主动光谱仪的归一化植被指数(770,660)对地上部植株氮积累量的反演效果最好,拟合模型的R2为0.97,模型检验的R2和均方根误差分别为0.97和0.62 g/m2。研究结果可为水稻前期植株氮积累量监测过程中的光谱仪选择提供参考,为水稻精确追氮管理提供技术支撑。 相似文献
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冬小麦麦穗生长过程的模拟研究 总被引:2,自引:1,他引:2
为了实现小麦麦穗生长过程的可视化表达,以不同氮肥处理条件下不同类型小麦品种的两年田间试验为基础,通过连续观测并记载不同处理条件下的小麦主茎和分蘖麦穗形态指标(包括穗长、穗宽和穗厚),综合分析了小麦麦穗形态指标随生育进程和环境条件的变化规律,并利用系统分析方法和动态建模技术,构建了冬小麦麦穗生长过程的动态模拟模型。结果表明,麦穗的伸长过程符合S型曲线,而不同蘖位麦穗的最终长度符合二次曲线,且在不同氮肥处理之间均差异明显;采用Logistic方程描述了麦穗长度的动态变化过程,用二次曲线和线性方程定量描述了穗形的动态变化过程,同时采用旗叶的SPAD值量化了氮素对麦穗生长特征的影响;并利用不同小麦品种的田间试验资料对所建模型进行了测试和检验。结果显示,不同时期麦穗穗长、穗宽和穗厚预测值的平均RMSE分别为0.28、0.05和0.04cm。表明模型具有较强的动态预测性和可靠性,从而为进一步建立虚拟小麦生长系统奠定了基础。 相似文献