科研产出
寒地苹果资源遗传多样性及群体结构的SSR标记分析
《中国果树 》 2023 北大核心
摘要：对49份寒地苹果资源采用荧光SSR分子标记技术，并利用GenAlEx 6.501软件进行遗传多样性分析，利用NTSYS 1.2软件进行聚类分析，利用STRUCTURE 2.3.4软件进行群体结构分析。结果表明：20对SSR引物通过DNA扩增共检测出278个多态性等位基因，平均多态性等位基因数为13.850，平均有效等位基因数为6.649，香农多样性指数为2.065，观察杂合度和期望杂合度的平均值分别为0.569和0.799，具有较高的遗传多样性。楸子群体与中国苹果群体间遗传距离最小，为0.261，楸子群体与西洋苹果群体间遗传距离最大，为0.411，属于中度分化。基于UPGMA遗传距离的聚类分析，在遗传距离0.80处49份材料可以分成2个类群，第Ⅰ类包括18份资源，全部是中国苹果群体；第Ⅱ类包括31份资源，其中楸子群体10份，中国苹果群体16份，西洋苹果群体5份。在遗传距离0.81处，第Ⅰ类进一步分为Ⅰa和Ⅰb两个亚类，分别包含5份和13份资源。群体结构分组与聚类分析有相似的结果，发现遗传距离和类群归属与地理位置并不完全相关，各群体间存在基因渗透。
关键词： 寒地苹果资源 荧光SSR标记 遗传多样性 聚类分析 群体结构
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规模化肉牛场粪污存贮容积和配套消纳面积设计分析
《黑龙江农业科学 》 2023
摘要：规模化肉牛场在设计建设中需要结合设计养殖量合理规划粪污存贮设施建设容积,配套粪肥还田土地.本文以"干清粪+堆肥处理+还田利用"为技术主线,总结归纳了规模化肉牛场粪污收集量、存贮设施容积、消纳面积等的计算方法.并以齐齐哈尔地区1 000头肉牛养殖场为例进行了详细的解析.结果表明,该养殖规模为1 000头的肉牛养殖场,以粪污收集率系数0.83计,每天的粪便收集量为15.89 t,暂存场可堆贮容积不小于635.6 m3,发酵场可发酵容积不小于1 271.12 m3,粪肥存贮场的存贮能力不小于1 740~2 900 t;或沤肥场不应低于5 800 m3,配套土地面积需不小于133 hm2.
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寒地水稻龙粳31耐冷特性及油菜素内酯的耐冷调节作用
《种子 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：为探索寒地水稻耐冷特征及生理基础,以耐冷性较强的寒地水稻龙粳 31 和冷敏感水稻 9311 为研究材料,鉴定其在低温以及低温和BRs联合处理下的耐冷表型和生理生化指标的变化情况.龙粳 31 较 9311 具有更高的低温发芽率以及苗期的低温表型抗性.BRs处理后,龙粳 31 与 9311 的低温发芽率有所提高.生理指标变化方面,低温处理下龙粳31 幼苗的Pro含量上升幅度更大,而 9311 的 MDA含量和相对电导率上升幅度更大;BRs+低温处理下 MDA 和相对电导率均有所下降.内源激素变化方面,低温处理下 IAA、ABA和 SA含量均有所上升,而 GA含量有所下降;BRs+低温处理下 IAA含量有所下降,GA含量有所上升,且龙粳 31 上升幅度更大.这些结果表明龙粳 31 与 9311 相比,更具耐冷生理基础,而BRs处理可使水稻产生利于耐冷性提高的变化趋势.
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大豆振兴计划背景下黑龙江省县域尺度大豆种植结构研究
《农业大数据学报 》 2023
摘要：黑龙江省是我国重要的大豆生产基地。研究黑龙江省大豆的种植结构和动态变化，能够为优化大豆生产模式，调节生产布局，加快农业供给性结构改革提供参考依据。本研究基于Sentinel-2卫星影像提取了黑龙江省海伦市2018—2020年的大豆种植空间分布信息，分析了该市大豆种植结构动态变化及重迎茬情况。结果发现：一方面，海伦市大豆种植面积在大豆振兴计划实施第一年（2019年）即实现了大幅提升，面积变化率为53.07%，次年（2020年）虽小幅回落，但总量仍较2018年增加了30.46%；另一方面，大豆的重茬情况较为严重。2019、2020年大豆重茬情况比较严重，且2020年重于2019年、市西部地区重于东部地区。同时，2018—2020年连续三年重茬情况在整个海伦市整体偏高；在迎茬方面，2020年海伦市大豆迎茬情况普遍偏低。由此认为，大豆振兴计划显著提升了海伦市的大豆种植面积，然而也伴随产生了较为普遍和严重的重茬现象，存在一定的生产隐患。
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基于时序Sentinel-2数据的马铃薯遥感识别研究
《中国农业信息 》 2023
摘要：[目的]文章以黑龙江省北大荒农垦集团克山农场为研究区域,以当地马铃薯全生育期为研究时段,以早熟马铃薯、晚熟马铃薯及其他主要农作物大豆、玉米、水稻为研究对象,开展基于时序Sentinel-2数据的识别差异性研究.[方法]基于早熟马铃薯、晚熟马铃薯及大豆、玉米、水稻各时期各波段光谱反射值,利用光谱差异性指数,创建了光谱振幅指数,结合各种作物生育期数据,评价不同波段、不同时间序列对早熟马铃薯、晚熟马铃薯识别的差异性;筛选出可以较好区分早熟马铃薯、晚熟马铃薯、大豆、玉米、水稻的波段和时间序列组合.[结果]在该文的时序内,能够同时区分早熟马铃薯、晚熟马铃薯与大豆、玉米、水稻的Sentinel-2数据时段为2022年8月9日和8月31日,波段为Band 5、Band7和Band 11.利用计算机自动分类,结合人工目视解译方式获得2022年克山农场种植结构,马铃薯、大豆、玉米、水稻、其他作物比例为13∶57∶27∶0∶2(其中的水稻比例不足0.30%).[结论]综合Sentinel-2数据各波段反射值、光谱差异性指数,结合生育期资料,使用单一时相识别马铃薯时,最佳时段为晚熟马铃薯的成熟期后,地面光谱表现为裸地,其他作物光谱仍然表现为作物.
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