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中龙豆1号是由黑龙江省农业科学院耕作栽培研究所与南京农业大学合作,以黑农44为母本,(合丰50×黑农51)F1为父本,采用系谱法选育而成的北方春大豆新品种。2018年通过黑龙江省农作物品种审定委员会审定(审定编号:黑审豆2018001),2020年通过国家农作物品种审定委员会审定(审定编号:国审豆2020021)。中龙豆1号蛋白含量38.38%,脂肪含量22.20%,生育天数125 d左右,需≥10℃有效积温2 650℃以上,幼苗拱土能力强,根系发达,适宜黑龙江省第二积温带上限、吉林省东部山区、内蒙古兴安盟东南部和新疆昌吉州等地区春播种植。 相似文献
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园林植物水溶性有机物与Hg(Ⅱ)配位机理的三维荧光特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究园林植物水溶性有机物(DOM)与Hg(Ⅱ)的配位机理以及检验修正型方程的优越性,研究采用三维荧光光谱技术对高温好氧堆肥后的园林植物水溶性有机物(DOM)与Hg(Ⅱ)结合的荧光特征进行研究。结果表明,园林植物DOM组成简单,主要成分为纤维木质素分解产生的类富里酸物质。可见区富里酸荧光峰(C)Ex/Em=330 nm/427 nm,紫外区富里酸荧光峰(A)Ex/Em=240 nm/430.5 nm。三维荧光光谱表明,在DOM与Hg(Ⅱ)络合过程中产生猝灭效应,随着Hg(Ⅱ)浓度的增加,园林植物可溶性有机物的荧光强度依次降低。修正型Sten-Volmer方程更能准确的计算出DOM与重金属Hg(Ⅱ)的配位能力以及配位稳定性。 相似文献
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诺邓古镇隐匿在云南省大理白族自治州云龙县的远山深处,是滇西北地区年代最久远的村落.在白云的映衬之下,那份与世隔绝的静谧美好得让人出乎意料.
从唐代南诏时期以来,诺邓的村名沿用了1300年从未变更,这里曾是滇西地区重要的经济重镇,居民长久以来都以煮盐为生.不过,随着解放后海盐的大量开发,这个失去了经济支柱的千年盐镇渐渐被世人遗忘,继而被长久地掩埋在了时光中. 相似文献
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高光谱技术结合CARS算法预测土壤水分含量 总被引:4,自引:2,他引:2
高光谱技术已成为预测土壤含水量(soil moisture content,SMC)的重要方法,但因土壤高光谱中包含了大量冗余信息和无效信息,不仅导致SMC的高光谱估算模型复杂度高,而且影响了模型的预测精度。因此,该研究在室内设计SMC梯度试验,测定土壤高光谱反射率,经Savitzky-Golay平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)和连续统去除(continuum removal,CR)预处理后,基于竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)方法分别优选出土壤在全部SMC的水分敏感波长变量,确定适用于土壤在全部SMC的共性波长变量,以其为优选变量集,采用偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)回归方法建立模型并进行验证。结果表明,SG和CR预处理后的光谱曲线在450、1 400、1 900、2 200 nm附近吸收峰的形状特征凸显;基于CARS方法对土壤在不同SMC的光谱曲线进行变量优选后,得出优选变量集为443~449、1 408~1 456、1 916~1 943、2 209~2 225 nm;CARS-PLSR模型性能优于全波段PLSR模型,模型预测R2、均方根误差、相对分析误差分别为0.983、0.0144、8.36,不仅提升了预测精度和预测能力,而且降低了变量维度和模型复杂度。该文通过优选土壤水分的敏感波段,有效提高了SMC预测模型的鲁棒性,为快速准确评估农田墒情提供了新途径,为开发田间SMC测定传感器提供了理论依据。 相似文献
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基于IRIV算法优选大豆叶片高光谱特征波长变量估测SPAD值 总被引:1,自引:0,他引:1
在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片为研究对象,采集80组大豆叶片高光谱和SPAD(soil and plant analyzer development)值,分析SPAD值与大豆叶片反射率相关关系和光谱波长变量自相关关系,基于迭代和保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)筛选大豆叶片的特征波长变量,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型估测SPAD值。结果表明,大豆叶片SPAD值与光谱反射率在可见光波段具有极显著负相关,在近红外波段存在不显著的正相关性(P0.01);可见光、近红外2波段的波长变量之间相关性较弱,但2波段内变量之间的相关性较强;基于IRIV算法确定了大豆叶绿素的特征波长变量,利用特征波长变量建立的估测模型的估测能力高于仅利用强信息波长变量建立的估测模型,表明弱信息变量对估测叶片SPAD值具有重要意义;IRIV-SVM模型估测能力最优,验证集R2和相对分析误差(RPD)分别为0.73、1.82。该文尝试证明了光谱中弱信息变量的重要性,为揭示叶片高光谱响应机理提供了理论依据。 相似文献