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黑龙江省玉米大斑病菌小种生理分化的研究

黑龙江农业科学 2013

摘要:为明确黑龙江省不同玉米种植区域大斑病菌生理小种组成、频率及变化趋势,进而应用抗性品种进行生态学防治病,采用常规鉴别寄主鉴定技术,对采自2009年和2010年黑龙江省的45份玉米大斑病病菌菌株的生理小种进行分化。结果表明:在供试菌株中鉴定出0、1、2、12、13和23N共6个生理小种。0号和1号生理小种所占比例最高,分别为35.72%和31.25%,并在黑龙江省各地广泛存在,因此0号和1号生理小种是黑龙江省玉米大斑病菌的优势小种。表明黑龙江省玉米大斑病菌生理分化呈现复杂化,并不断有新小种出现。

关键词: 玉米 玉米大斑病 生理小种

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黑河43号大豆品种大面积推广分析

中国西部科技 2013

摘要:黑河43号为高产优质抗病广适应性品种,具有独立知识产权,获植物新品种保护权。适合黑龙江省第四积温带种植,亦是黑龙江南部、内蒙古、辽宁、吉林等地迟播救灾的理想品种,达到了国内领先、国外同类研究的水平。其配套技术由单项转变为组装集成综合生产技术体系,科技含量高;转化方式以品种为核心,基地为依托,企业为龙头,科研、推广、农户和企业共同完成的链式转化模式,创新性强,推广至今速成为黑龙江第四积温带种植面积最大的品种,受到农民的一致好评。

关键词: 黑河43 科技含量高 转化模式 农民好评

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分子标记辅助选择在水稻抗稻瘟病育种中的研究进展

黑龙江农业科学 2013

摘要:稻瘟病作为一种世界性稻作病害,严重制约了水稻的产量和品质。培育抗病品种是最为经济有效的降低稻瘟病危害的方法。综述了近年来稻瘟病抗性资源鉴选、抗病基因定位和克隆及创新利用等方面的工作。同时,还对分子标记辅助选择在抗稻瘟病品种选育中的应用进行了展望。

关键词: 水稻 稻瘟病 分子标记辅助选择

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依托黑河地缘和资源优势 促进中俄农业合作发展

黑龙江农业科学 2013

摘要:根据黑河市与俄罗斯阿穆尔州地区农业合作的地缘和资源优势,分析了双方农业合作条件、优势、现状、可能合作的领域和取得的成绩。通过双方多年的科技合作与交流,认为"黑河号"大豆和玉米品种以及栽培技术比较适宜阿穆尔州地区种植和应用,进一步展示了中俄两岸未来农业合作前景。

关键词: 中俄农业 合作优势 发展前景

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宠物外产科疾病学实训教学评价体系研究

畜牧兽医科技信息 2013

摘要:本课程建设采用目标量化的评估方法对实训前、中、后3个过程进行综合评估,构建了一套系统的宠物外产科疾病学实训教学评价体系。实践表明,本体系在规范学生基本技能的操作,提高学生对实践操作学习的兴趣方面有很大的作用。

关键词: 宠物外产科疾病学 实训 评价体系

黑龙江省讷河市抗大豆重茬品种比较试验

大豆科技 2013

摘要:针对黑龙江省讷河市的农业生态特点和土质气候条件,进行了抗大豆重茬品种比较试验,通过本项研究,从中筛选出7个适宜该地区栽培的抗大豆重茬品种,增产幅度达4.06%~19.82%,对促进重茬地块种植大豆仍然持续增产具有重要的意义。

关键词: 大豆 重茬 品种比较

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大豆品种抗旱性对比分析与综合评价

吉林农业 2013

摘要:本次研究分别选取中国大豆品种8份、俄罗斯大豆品种12份,在正常供水和水分胁迫两种环境下,研究20种大豆品种开花结荚期的相对电导率、叶片相对含水量(RWC)、过氧化物酶活性(POD)、净光合速率(Pn)四项生理生化指标,并通过田间试验分析大豆品种的抗旱性,旨在筛选出中俄两国的优秀大豆品种,为大豆选种提供抗旱性强、丰产性好的新资源。

关键词: 大豆 品种 抗旱性 评价

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中药配伍的原理及其在杀虫植物配伍研究中的应用

安徽农业科学 2013 北大核心

摘要:对中药配伍的原理、作用及存在的一些问题进行了探讨,并结合农药混配的一些原理,分析了中药配伍原理在杀虫植物配伍研究中应用的可能性。

关键词: 中药配伍 原理 杀虫植物配伍

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东北稻区二化螟性诱盆布放密度的初步研究

吉林农业科学 2013 CSCD

摘要:2011年在黑龙江省五常市试验研究二化螟性诱盆布放密度。结果表明,每公顷诱盆45、45、30只诱杀盆的处理区6次调查平均每盆累计诱蛾量分别为76.40、68.00、76.80头,在诱盆密度增加50%时,单位面积诱蛾总数则上升49.22%和32.81%。每公顷45、45、30、0只诱杀盆的白穗和半枯穗数分别为0.67、1.50、2.00、7.33个,3个诱杀区防治效果分别为90.91%、79.55%、72.73%。随着诱杀盆密度的增加,防治效果有所上升。作者认为,目前在东北大部分稻区,性诱盆密度以每公顷45盆为宜;对于虫口密度较低地区,诱盆密度可适当降低。

关键词: 二化螟 性诱剂 诱杀防治 诱捕器密度

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玉米子粒颜色对近红外模型预测其淀粉含量的影响

玉米科学 2013 北大核心 CSCD

摘要:以我国黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、山西、广西等省区368份玉米样品为材料,分别采用近红外透射光谱(NITS)和实验室常规分析(LAB)测定其淀粉含量,通过校正样品集建立样品吸收光谱与化学成分间的关系模型,校正并优化原有神经网络模型。经检验,校正模型Ⅰ(黄色样品)、校正模型Ⅱ(橙红色样品)和校正模型Ⅲ(总样品)的预测平均残差(Bias)依次为0.15、0.05和1.04;均方误差(RMSE)依次为1.06、1.07和1.12。预测效果相比较,模型Ⅰ和模型Ⅱ预测值与常规分析值的残差和均方误差均低于模型Ⅲ,因此对玉米整子粒淀粉近红外分析,按样品外观颜色分类定标(校正)更有利于提高模型的预测性能。

关键词: 玉米 子粒颜色 淀粉含量 近红外

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