【摘 要】
：
菌核是核盘菌Sclerotinia spp.在土壤中的主要存活形式和菌核病的主要初侵染源,在土壤中可存活8年以上,其数量和存活状况直接影响着菌核病的发生和危害程度.本研究以雪腐核盘
【机 构】
：
西北农林科技大学植物保护学院旱区作物逆境生物学国家重点实验室 陕西杨凌712100;陕西省留坝县农业技术推广中心 陕西留坝724100
论文部分内容阅读
菌核是核盘菌Sclerotinia spp.在土壤中的主要存活形式和菌核病的主要初侵染源,在土壤中可存活8年以上,其数量和存活状况直接影响着菌核病的发生和危害程度.本研究以雪腐核盘菌Sclerotinia nivalis菌株SS-TB为材料,分析了菌核萌发的影响因素、致死温度以及土壤温度对菌核存活的影响.结果 表明,未成熟菌核较成熟菌核更容易萌发;菌核萌发的最佳温度为20-25℃、pH为3.0-4.0、土壤含水量为20％-45％.菌核长时间浸泡水中对其存活不利,浸泡30d以后,存活率开始急剧下降,至47d时存活率为0.雪腐核盘菌菌核具有较强的耐高温特性,随着温度和处理时间的增加,菌核萌发率呈下降趋势.菌核在水浴中85℃5min、80℃10min、75℃10min、70℃30min、65℃120min、60℃180min时全部丧失活力.在土壤温度30℃和35℃处理5周、40℃和45℃处理4周时菌核全部失去活力.该研究结果为通过水旱轮作和土壤高温处理来防治西洋参菌核病提供了理论基础.
其他文献
考虑求解阻尼结构重频特征灵敏度计算问题,针对传统Nelson方法无法计算重频特征灵敏度的问题,提出一种新的扩展Nelson方法.通过构造新的灵敏度特解控制方程,并证明其系数矩阵的非奇异性,使其可以计算结构重频复模态振型灵敏度,扩展了Nelson方法.该方法保持了传统Nelson方法的优点,仅利用重频频率对应的模态振型求解,无需扩大方程求解规模和矩阵重排.数值实例验证了该方法的有效性.
为解决企业客户价值体现问题,提出一种TFA客户细分改进模型,以客户发展空间T、购买频次F和平均购买额A为指标,充分体现客户的价值和发展空间.首先,引入局部密度值ρ和信息熵H,改进K-means聚类算法,以优化传统K-means聚类方法初始聚类中心的选取问题;其次,通过搭建机器学习框架,对选取人工数据集及真实数据集进行聚类实验,验证模型的有效性.实验结果表明,该模型能有效分类客户,充分反映客户价值及其发展空间,并通过改进聚类算法提升了算法效率.
研究时间尺度上相空间中非保守奇异系统的Noether对称性和守恒量.首先,将奇异性导致的内在约束按外在非完整约束等效处理,利用时间尺度上Δ导数下的Hamilton原理得到约束Hamilton系统的正则方程;其次,引进时间不变的特殊无限小变换,得到系统Hamilton作用量在该变换下的Noether对称性的判据和定理;最后,举例说明该方法和结果的有效性.结果表明,时间尺度上约束Hamilton系统的正则方程结构属性依旧保持,系统的奇异性使Noether对称性不再直接导致Noether类型的守恒量,还需构造一
考虑一类植物-草食动物扩散系统的动力学性质.首先,用上下解方法和抛物方程的比较定理,证明该系统解的全局存在性、耗散性和持续性;其次,基于椭圆算子主特征值理论和Lyapunov函数方法,给出常值稳态解的存在性、局部和全局渐近稳定性,并建立系统产生图灵不稳定的判别准则;最后,通过数值模拟验证所得结果的有效性.
针对超声造影图像包含大量噪声的问题,提出一种基于卷积神经网络的超声图像去噪方法.首先,通过图像平移、翻转、旋转等数据增强方法扩充稀缺的超声造影图像样本数量;其次,通过重叠切割小图像块,进一步扩充样本数量;最后,以图像块和人工噪声为输入训练集,训练基于卷积网络结构的去噪模型.实验结果表明,该方法可有效扩展至不同大小的超声造影图像,对于超声造影图像去噪后的峰值信噪比高于传统的图像去噪方法.
原子间相互作用建模是分子动力学模拟的核心问题之一.基于第一性原理的建模准而不快,经验势模型快而不准,因此人们长期面临精度和效率只得其一的两难困境.基于机器学习的原子
为解决风机、电力系统等大型转机设备非正常运行导致危害等问题,设计基于Mach-Zehnder干涉仪组成的光纤振动实时监测系统.首先,由两个3 dB耦合器构成干涉仪,以增加传感器的灵敏度和稳定性;其次,利用由Mach-Zehnder干涉仪组成的光纤振动传感器对转机实时振动数据进行采集,并由信号处理单元分析采集到的振动信息;最后,用额定转速为2680 r/min、额定功率为2.8 kW的小型转机进行实验,分别对比转机在正常和故障情况下的振动信息.结果表明,该系统对转机的运行状态监测效果较好.
针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷,导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题,为提高对遥感图像中小目标的检测能力,提出一种基于RFBNet的改进算法.该算法以RFBNet为框架,首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积,以扩展感受野丰富输出,进而强化对弱特征的提取能力;然后设计多尺度特征融合模块,丰富浅层特征图的抽象信息;最后设计稠密预
针对样本基数较大、维数较高、特征较复杂的数据集训练问题,将支持向量机与蚁群优化算法相融合,提出一种自适应多核学习算法.利用吸引子传播聚类算法自适应地发现相似特征,并据此利用蚁群算法自适应地选择核函数参数,从而快速选择最优核函数.通过UCI数据集的5组数据实验表明,该算法相比于传统的支持向量机分类准确率和F 1值更高,验证了该算法的有效性和可行性.
针对单细胞转录组数据上细胞分类准确率较低的问题,提出一种新的细胞集成分类算法.该方法能充分利用不同分类模型的优点,降低单细胞数据的分类误差.分别在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据和三阴性乳腺癌单细胞测序数据两个不同数据集上进行实验验证,实验结果表明,由集成算法划分的细胞分类更清晰准确,验证了该算法的有效性.