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81.
用改良理查德液体产毒培养基培养棉花枯萎病菌,取其培养滤液作为毒素液。测试了毒素液对抗病、感病品种种子发芽、愈伤组织的诱导和生长的毒害作用和对幼苗的致萎作用以及对叶片电导率的影响。为毒素液应用于抗病资源的快速筛选与鉴定、体细胞抗性突变体的筛选等研究提供了可靠的参考资料。 相似文献
82.
高浓度细胞分裂素诱导棉花悬浮细胞程序性死亡 总被引:4,自引:0,他引:4
棉花悬浮细胞经高浓度细胞分裂素(2mg/L KT或4mg/L KT)处理后第4天大量死亡,培养物呈褐黑色;抽提总DNA,进行琼脂糖胶电泳,结果表明:2mg/L KT和4mg/L KT两处理中有明显的大小为140~180bp及其倍增量片段的DNA“梯”。进行PI和FDA染色显微观察可以看到:2mg/L KT处理中大部分细胞的细胞核较小,核质浓缩,呈棒形或弯月形;胞质浓缩,出现了不对称的质壁分离,且丧失了FDA染色活性。这些结果表明,由高浓度细胞分裂素处理引起的棉花悬浮细胞大规模死亡是一种细胞程序性死亡(PCD)。不同的生理状态(UCSA和BAE)和不同生长时期(指数增长期和静止期)的棉花悬浮细胞对高浓度细胞分裂素的诱导反应存在差异。 相似文献
83.
为进一步提高自动采棉机各部件加工与装配精度,实现采棉机作业效率与作业寿命的提升,以自动采棉机的组成结构及作业原理为基础,针对表面几何特性与数控加工技术进行分析.依据自动采摘机实际作业过程中出现的摘锭磨损等故障,给出自动采棉机零部件的数控加工工序模型,运用UG软件三维建模同时进行层次化的加工工艺流程设计及走刀算法优化.以... 相似文献
84.
85.
抗草甘膦棉花研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
抗草甘膦棉花最早于1997在美国释放,它是通过将编码抗草甘膦酶5-烯醇式丙酮酰莽草酸-3-磷酸合成酶基因导入珂字棉312而获得的抗性株.抗草甘膦棉花在美国的种植面积占棉花总种植面积从1997年的3.2%到增加到2005年的60%左右.在这近十年内,抗草甘膦棉花虽然得到了广泛的种植,但也存在着不少问题,其中最为突出的是草甘膦的施用方法和时期的不正确操作对抗草甘膦棉花的根系生长、育性和产量都产生了负面影响.这主要是因为:1、外界因素,包括草甘膦施用方法在内的其他栽培措施和不利的环境条件,如高温,对抗草甘膦棉花的产量及生长的影响;2、内部因素,抗草甘膦棉花不同器官对草甘膦的吸收量及抗草甘膦基因的表达量差异有关.因此,本文从抗草甘膦棉花对草甘膦的吸收分配、草甘膦的施用量和时期对抗草甘膦棉花根系生长、花药开裂及产量等方面综述了这些年来抗草甘膦棉花在应用过程中的问题,并且对今后抗草甘膦棉花育种方面作了展望. 相似文献
86.
在新疆干旱区,由于暖季沙漠增温效应的影响,与沙漠相邻绿洲区的热量资源相对优越,为植棉提供了有利条件。但随着时空变化,绿洲棉花热量生产潜力也呈现出相应的分异规律。本文以新疆北疆玛河流域石河子平原绿洲区为例,将绿洲与沙漠联系起来考虑,分析了距沙漠不同距离梯度的绿洲区棉花热量生产潜力。结果表明:石河子平原绿洲区内,距离沙漠最近区与最远区之间棉花热量生产潜力相差389Kg/hm2,绿洲与沙漠的距离平均每增加10Km,热量生产潜力下降43Kg/hm2。暖季沙漠增温效应对绿洲棉花的热量生产潜力影响明显,沙漠对相邻绿洲区的农业生产有着正面影响,起到了除太阳外第二个热量源的作用。 相似文献
87.
准噶尔盆地沙漠增温效应对棉花光合速率、蒸腾速率的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
沙漠增温效应导致了绿洲不同区域热量资源的分异[1],为了进一步了解沙漠增温效应对绿洲不同区域作物的影响,本文通过在准噶尔盆地沙漠区、距沙漠20 km、70 km区域进行试验,从棉花生理生态的角度分析了准噶尔盆地不同区域的农田小气候、棉花净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)的差异。结果表明:(1)准噶尔盆地三个区域之间的光合作用有效辐射差异不大;(2)不同区域的大气温度均呈单峰曲线,距沙漠越近的区域温度越高;(3)不同区域的相对湿度都呈现不断下降的趋势;(4)影响区域间Pn、Tr差异的主要因素是气温的差异。 相似文献
88.
基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的混合模型(CNN-BiLSTM)进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。 相似文献
89.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
90.