简介:对晾制烟叶中分离到的33株优势菌株进行16SrDNA鉴定,鉴定结果为Pseudomonas、Bacillus、Enterobacter、Rhizobium、Corynebacterium、Pantoea、Acinetobacter、Arthrobacter、Xanthomonas、Paracoccus、Achromobacter、Rhodococcus。经硝酸盐和亚硝酸盐还原能力测定,结果表明:6株不能还原硝酸盐和亚硝酸盐,占总菌株数的18.18%;20株能还原硝酸盐而不能还原亚硝酸盐,占总菌株数的60.61%;7株既可以还原硝酸盐又可以还原亚硝酸盐(2株Rhizobium、1株Paracoccus、4株Pseudomonas),占总菌株数的21.21%,可能是抑制白肋烟叶中TSNA形成的菌株。
简介:为筛选出优质抗病的雪茄烟种质资源,在云南德宏开展72份雪茄烟种质的田间试验,结果表明,PASwarrHibshman产量高;Havana142上中等烟比例高;多数种质烟叶外观质量好或较好;烟叶K2O为1.82%~5.75%,钾氯比为6.47~44.23,化学成分变异系数:糖碱比〉氮碱比〉两糖差〉总植物碱〉还原糖〉总糖〉钾氯比〉Cl-〉K2O〉总氮;Havana142、LittleHill、Havana211等感官评吸质量档次为较好,其余种质为较好-或中等+;多酚变异系数(29.38%~72.34%)排列为绿原酸〉新绿原酸〉隐绿原酸〉莨菪亭〉芸香苷。将72份资源聚为5类,雪茄内包皮被归在品质较好的第1、2类,雪茄外包皮被归在第3、4类,而雪茄茄芯被归在第3、4、5类。筛选出抗PVY的种质5份,对TMV免疫的10份,抗TMV的3份,抗黑胫病的种质1份,可供生产和育种选择利用。
简介:为阐明茉莉酸甲酯(MeJA)诱导烟草抗虫机制,用50μmol/L和150μmol/L的MeJA乙醇水溶液喷洒烟苗,24h和48h后取叶片分别喂食棉铃虫和甜菜夜蛾,每隔6h监测取食量及体重变化,同时通过Folin-Ciocalteu比色法检测烟叶总多酚含量变化,并利用组织化学染色法统计分泌蔗糖酯的腺毛数。结果显示:(1)对于棉铃虫,50μmol/L和150μmol/L的MeJA喷施烟苗24h~48h后,试虫取食量和体重增加量均显著低于对照,而对于甜菜夜蛾,仅150μmol/LMeJA处理烟苗24h后引起试虫取食量和体重增加量明显降低;(2)MeJA诱导烟叶总多酚含量增加,增加量与MeJA浓度呈正相关;(3)MeJA导致烟叶分泌蔗糖酯的腺毛密度降低,腺毛密度与MeJA浓度呈负相关。MeJA诱导烟草抗虫具有一定的持效期且抗虫效果受其浓度影响,而总多酚含量增加和代谢改变或许是烟草产生抗虫性的部分原因。
简介:巴西是全球烟叶生产及贸易的主要国家之一,然而每年烟叶加工会产生近35000t没有任何商业价值的废料。许多副产品和废料可能具备循环利用的潜力或用作农业土壤肥料;但我们有必要了解这些物质的化学成分和养分矿化作用。本课题研究了烟草加工废料(TPRs)的回田处理的可能性和农业用途,它们的矿化作用以及能提供给植物的养分。本研究在田间实施,使用32L的容器装入Psamnent土壤,配置了排水收集器并在每个容器中耕种3株玉米。使用矿物肥料,家禽肥料,堆肥以及逐渐增加的(0,7,5,15,30和60t/hm^2)粉废料和碎废料进行了18次施肥处理;还进行了碎废料及二对二的矿物肥料补充(NP,NK,KP)试验,每项重复4次。
简介:为了解河南烟区烤烟对氮素的吸收分配情况,试验采用^15N分别标记基肥中的铵态氮(^15NH4+)、基肥中的硝态氮(^15NO3-)以及追肥氮的方法研究了烤烟大田生育期内各器官中氮素的吸收分配规律。结果显示:(1)在整个大田生育期烟株体内氮素积累量不断增加,其中旺长期增幅最大;烟株对土壤氮的积累量显著大于肥料氮,且吸收的氮素50%以上分布在叶片中;烟株根系对氮素的积累在整个生育期都呈现持续增加的趋势。(2)随生育期推进烟株各器官中积累肥料氮量占总氮比例不断降低;不同叶位间,叶片积累肥料氮占总氮的比例一直是:下部叶〉中部叶〉上部叶。(3)烟株在大田移栽后40d~60d期间为氮素积累强度最大时期,随后逐渐减弱,且生育后期烟株对肥料氮的积累表现为负值,而对土壤氮的吸收则表现出滞后性;烟株对基肥中硝态氮的吸收能力强于铵态氮,对追肥中氮素的吸收能力强于基肥氮。
简介:为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选,设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像,采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征,基于神经网络集成分类算法,通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习,实现霉变烟的在线检测识别。经过测试,该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示,采用霉烟靶物单独过料时,机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上;将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时,系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明,机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。