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8 个结果
  • 简介:通过液培试验,研究了对烤烟干物质积累量和积累速率的影响。结果表明,在一定范围内(0.32~64mg/L)供可以促进烤烟干物质积累量及积累速率的提高,0.32mg/L处理烤烟的干物质积累量及最大积累速率略低于64mg/L处理,但明显高于128mg/L~1024mg/L处理。在64mg/L~256mg/L处理之间随浓度升高,烤烟干物质积累量及最大积累速率明显降低。64mg/L处理烤烟的根、茎、叶及全株进入旺长期的时间明显早于128mg/L~1024mg/L处理,且其茎、叶及全株旺长期持续的时间要明显长于128mg/L~1024mg/L处理,促进烤烟干物质积累量和积累速率的浓度上限阈值为64mg/L处理。

  • 标签: 烤烟 硫用量 干物质积累
  • 简介:采用液培试验,研究了不同浓度下烤烟根、茎、叶对钙的吸收与积累规律。结果表明,浓度在0~8mmol/L试验范围内,烤烟根、茎和叶片中钙含量随浓度增加呈显著或极显著降低。浓度在2~8mmol/L范围内,烤烟根、茎、叶片对钙吸收速率和积累量随浓度增加而大幅度降低。0mmol/L处理烤烟根系对钙吸收速率低于2mmol/L处理,但在团棵和旺长期,0mmol/L处理烤烟叶片对钙吸收速率高于2mmol/L处理的,在旺长后期和成熟期,0mmol/L烤烟茎对钙吸收速率高于2mmol/L处理的。0mmol/L处理烤烟根系钙积累量低于2mmol/L处理的,但其叶片和茎对钙积累量与2mmol/L处理差异不大。由此可见,在液培条件下,无或低促进了烤烟根、茎、叶对钙的吸收和积累。

  • 标签: 烤烟 吸收速率 养分积累
  • 简介:采用元素分析法测定总含量。有机和无机硫化物标样的测定结果与理论值偏差小于1%,在烟叶中的加标回收率为95.3%~98.9%,烟叶及卷烟中的测定结果RSD为0.11%~2.22%。表明该方法具有良好的准确度,可用于烟草及烟草制品中总含量的测定。

  • 标签: 烟草及烟草制品 元素分析法 硫含量
  • 简介:用碱熔-离子色谱法同时测定烟叶中氯和的含量。采用三因素三水平正交试验设计法确定了样品前处理的最佳条件:加入1%碳酸钠溶液3mL,马弗炉温度550%加热2h,样品冷却后用纯水超声浸提。平均回收率c1为97.4%,S为105.7%,相对标准偏差cl为1.71%,S为0.72%。

  • 标签: 碱熔 离子色谱 正交试验 烟叶
  • 简介:研究了单质对碱性植烟土壤pH值及烤烟产质量影响,结果表明:施用单质可明显降低土壤pH值,随单质施用量愈大,降低幅度愈大,土壤碱解氮、速效磷、速效钾含量增加,有机质含量变化不明显,但容重有增加的趋势;施用单质不影响烟株前期发育,而影响成熟期,随单质施用量增加,株增高,茎围增粗,适量(300~600kg/hm^2)单质处理,烟株农艺性状较好。烟叶的经济性状较好;施用单质有利于烟叶钾含量的提高,施用300kg/hm^2单质烟叶评吸质量较好;综合单质降土壤pH值效果及烟叶生长、农艺性状、产质量情况,在豫中碱性植烟土壤环境,建议单质施用量为300kg/hm^2。

  • 标签: 单质硫 碱性土�
  • 简介:采用全基因组454个SSR位点对96份烤烟种质资源进行了群体分型,获得有效等位变异1038个。NJ聚类分析将供试材料分为3个类群,群体结构分析表明,当K=3时,ΔK值最大。同时对该供试材料在4个环境进行了烟叶钾含量测定,其频率符合正态分布。采用混合线性模型(MLM),进行了标记-性状关联分析,获得11个烟草钾含量的关联标记。通过不同基因型的钾含量对比,获得5个钾优异等位变异。为验证这些优异等位变异,本研究又利用这5个关联标记扫描了其他130份烟草种质,获得了一致的结果。表明可以利用这5个钾等位变异对烟草种质资源进行定性筛选,促进烟草钾种质的利用和品种选育。

  • 标签: 烟草 高钾 关联分析 SSR标记 优异等位变异
  • 简介:【目的】明确各部位不同颜色鲜烟叶的光谱特征及其与颜色参数的关系,为科学判定烟叶成熟度提供参考。【方法】研究了各部位烟叶颜色参数和光谱特征的变化规律,对颜色参数和光谱特征参数进行了相关分析和回归分析,基于光谱特征参数建立了颜色参数回归模型,并对其进行检验。【结果】随着落黄程度的提高,颜色参数L、b、C呈不断增大的趋势,a值呈先减小后增大的趋势,H°呈不断减小的趋势;光谱特征参数随烟叶颜色的改变呈现规律性的变化;光谱特征参数与各颜色参数有显著或极显著相关性,基于光谱特征参数建立的颜色参数回归模型预测效果较好。【结论】利用光谱技术对鲜烟叶颜色参数进行分析是可行的。

  • 标签: 烟叶 高光谱 颜色参数 相关分析 回归分析
  • 简介:人工诱发不同病级烟草普通花叶病,接种后第3d采用ASDFieldspecFR2500光谱仪对叶片进行光谱分析和相应色素含量测定。运用单变量线性或非线性拟合分析技术,选取部分样本建立色素含量估测模型,并利用其余样本对模型进行精度检验。结果表明,以蓝边面积(SDb)为自变量的线性模型是估测叶绿素a含量的最佳模型;以蓝边面积(SDb)为自变量的指数模型是估测叶绿素b和叶绿素a+b含量的最佳模型;以绿峰幅值(Rg)为自变量的线性模型是估测类胡萝卜素含量的最佳模型,其估测叶绿素a,叶绿素b,叶绿素a+b和类胡萝卜素含量的相对误差为-9.131%,-22.975%,-11.408%,-5.855%。

  • 标签: 烤烟 烟草普通花叶病 高光谱 色素含量 估测模型