【目的】牧草太空育种是近三十年来新兴的一种育种技术,具有变异多、变幅大、稳定快等特点,可缩短牧草育种周期。本文综述了太空育种的研究现状,分析总结了太空育种的原理、方法及可能存在的问题,以期为今后牧草太空育种提供更多参考和...【目的】牧草太空育种是近三十年来新兴的一种育种技术,具有变异多、变幅大、稳定快等特点,可缩短牧草育种周期。本文综述了太空育种的研究现状,分析总结了太空育种的原理、方法及可能存在的问题,以期为今后牧草太空育种提供更多参考和启发。【方法】通过Web of Science、Google Scholar、中国知网、百度学术等网站查阅了大量太空育种尤其是牧草太空育种的相关文献,并对文献资料进行收集、分析和整理。【结果】太空环境诱变是当今牧草育种重要发展方向之一,通过总结太空诱变技术在牧草育种中的应用,分析了牧草太空育种中面临的问题和挑战,展望了采用太空环境诱变创制牧草新品种的前景。【结论】太空环境诱变能诱发牧草基因组中的突变,增加其遗传多样性,从而创造出具有新特性的植物品种,对牧草类作物进行种质资源的创制具有重大意义,同时也为快速培育优良牧草新品种及特异种质资源开辟了一条新途径。太空育种技术为牧草育种开辟了新的可能性,有望成为未来太空农业的重要组成部分。展开更多
草地生物量是草地生态系统的重要参数,草原冠层植被光谱的复杂性使得长期评估草场生长状况成为一种挑战。目前少有研究对内蒙典型草原原始光谱信息进行深度探索,探讨地物光谱信息对地上生物量估算的影响。本研究于2017年7月至2018年8月...草地生物量是草地生态系统的重要参数,草原冠层植被光谱的复杂性使得长期评估草场生长状况成为一种挑战。目前少有研究对内蒙典型草原原始光谱信息进行深度探索,探讨地物光谱信息对地上生物量估算的影响。本研究于2017年7月至2018年8月使用ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪采集内蒙古锡林郭勒毛登牧场的草地冠层高光谱数据,分析草地的反射光谱曲线来表征植被变化的趋势。同时采用光谱预处理方法结合多种高光谱模型选出最优预测模型。结果表明:(1)从对比不同的广义线性拟合模型(Generalize linear model,GLM)的预测精度来看,最佳的高光谱建模方法为,选取SD_(r)/SD_(b)为变量的最佳模型为y=-3.7953x 2+60.065x-78.455(x为SD_(r)/ SD_(b),y是估算的地上生物量鲜重),拟合R^(2)=0.662,预测R^(2)=0.302。(2)高光谱变量与地上生物量干重之间分析中,选择SD_(r)-SD_(y)/ SD_(r)+SD_(y)作为变量的最佳模型为y=7.744 e 3.4349x(x为SD_(r)-SD_(b)/SD_(r)+SD_(b),y是估算的地上生物量干重),拟合R^(2)=0.559;预测R^(2)=0.304。该研究结果对草地生物量高光谱预测建模具有科学价值。展开更多
文摘【目的】牧草太空育种是近三十年来新兴的一种育种技术,具有变异多、变幅大、稳定快等特点,可缩短牧草育种周期。本文综述了太空育种的研究现状,分析总结了太空育种的原理、方法及可能存在的问题,以期为今后牧草太空育种提供更多参考和启发。【方法】通过Web of Science、Google Scholar、中国知网、百度学术等网站查阅了大量太空育种尤其是牧草太空育种的相关文献,并对文献资料进行收集、分析和整理。【结果】太空环境诱变是当今牧草育种重要发展方向之一,通过总结太空诱变技术在牧草育种中的应用,分析了牧草太空育种中面临的问题和挑战,展望了采用太空环境诱变创制牧草新品种的前景。【结论】太空环境诱变能诱发牧草基因组中的突变,增加其遗传多样性,从而创造出具有新特性的植物品种,对牧草类作物进行种质资源的创制具有重大意义,同时也为快速培育优良牧草新品种及特异种质资源开辟了一条新途径。太空育种技术为牧草育种开辟了新的可能性,有望成为未来太空农业的重要组成部分。
文摘草地生物量是草地生态系统的重要参数,草原冠层植被光谱的复杂性使得长期评估草场生长状况成为一种挑战。目前少有研究对内蒙典型草原原始光谱信息进行深度探索,探讨地物光谱信息对地上生物量估算的影响。本研究于2017年7月至2018年8月使用ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪采集内蒙古锡林郭勒毛登牧场的草地冠层高光谱数据,分析草地的反射光谱曲线来表征植被变化的趋势。同时采用光谱预处理方法结合多种高光谱模型选出最优预测模型。结果表明:(1)从对比不同的广义线性拟合模型(Generalize linear model,GLM)的预测精度来看,最佳的高光谱建模方法为,选取SD_(r)/SD_(b)为变量的最佳模型为y=-3.7953x 2+60.065x-78.455(x为SD_(r)/ SD_(b),y是估算的地上生物量鲜重),拟合R^(2)=0.662,预测R^(2)=0.302。(2)高光谱变量与地上生物量干重之间分析中,选择SD_(r)-SD_(y)/ SD_(r)+SD_(y)作为变量的最佳模型为y=7.744 e 3.4349x(x为SD_(r)-SD_(b)/SD_(r)+SD_(b),y是估算的地上生物量干重),拟合R^(2)=0.559;预测R^(2)=0.304。该研究结果对草地生物量高光谱预测建模具有科学价值。
