由气候变化引起的抽象非生物压力对农业构成了巨大威胁。特别是,与气候变化相关的干旱压力将对农作物的生长,发育和最终产生产生巨大的负面影响。由于天气模式的变化对农民种植农作物的能力有直接影响,因此应解决改善农民适应能力的紧迫性,以最大程度地减少气候变化的潜在负面影响。适应技术的可用性将减少农作物生产损失,对于获得气候变化弹性作物至关重要。一种潜在的自适应度量是使用与气候变化相关的应力弹性的作物品种。各种育种技术已被用来开发新的耐用作物,如果不是,则增强或提高了由气候变化带来的不利环境条件下生存的作物生存的能力。减轻对农业影响的最可持续策略之一是气候弹性作物的发展。可能在极端天气条件下蓬勃发展的作物,因为气候变化的影响。常规育种可能不足以发展新的农作物品种,具有更高耐用性的非生物压力,例如干旱,盐度,浸没,高温和低温。因此,探索了其他策略或与常规育种结合的策略,以提高遗传变异性,以提高对非生物应激的耐受性。这些是生物技术方法,包括标记辅助育种,突变育种,基因工程和基因组编辑。这些技术为开发气候变化弹性作物提供了更好的未来。
摘要 - 西葫芦种植的主要问题是水的可用性。作为葫芦科家族的成员,西葫芦对供水特别敏感,这会严重影响植物的生长和生产力。植物的每个生长阶段都有特定的水需求,必须满足最佳开发。这项研究的目的是确定根据西葫芦生长阶段量身定制的最佳浇水管理,以确保可持续的培养实践。该研究是使用带有12种处理的随机块设计(RBD)设计的。基于现场容量(40%,60%,80%和100%)的四个水平的浇水管理与两个主要生长阶段(营养和生成剂)结合使用。重复处理三次,导致36个实验单位。这项研究的结果表明,治疗v 40 g 60,v 40 g 80和v 60 g 60导致西葫芦植物的生长和产量降低。其中包括生长参数,例如植物长度,叶子数,雄花的数量,雌花数量,植物新鲜重量和植物干重。此外,V 40 g 60处理可显着降低产量参数,包括果实的重量和植物产量。
响应气候变化,评估极端天气条件下的作物生产力对于提高粮食安全至关重要。与物理过程保持一致的作物模拟模型,可提供解释性,但表现较差。相反,用于作物建模的机器学习(ML)模型具有强大的可扩展性,但可作为黑匣子,并且缺乏遵守作物生长的物理原理。为了弥合这一差距,我们提出了一种新颖的方法,该方法通过估计用水量和对像素水平的水稀缺性的敏感性来结合两种方法的优势。这种方法通过使用增强的损失函数依次解决对水稀缺性的作物产量反应的方程来实现基于物理原理的产量损失估计。利用Sentinel-2卫星图像,气候数据,模拟的用水数据和像素级产量数据,我们的模型表明了高准确性,达到了高达0.77的R 2,匹配或超过了诸如RNNS和变形金刚(RNNS and Transfors)的先例模型。此外,它还提供了可解释的和物理一致的产出,支持行业,决策者和农民适应极端天气条件。
进行了现场研究,以评估受雨林农业生态学中土壤有机修正案的影响玉米(Zea Mays L.)的生长和产量,目的是研究土壤有机修正案对玉米生长和产量的影响。该实验有八(8)种治疗(对照,每公顷10kg的腐殖酸,每公顷20公斤的腐殖酸,每公顷30kg的腐殖酸,建议的NPK(900kg:60kg:60kg:60kg:60kg:60kg:60kg),每公顷,每公顷1/3,RNPK + 30kg + 30kg and Cienci -1/3 kulic Acile酸,1/3复制三(3)次的RNPK + 30公斤腐殖酸),实验设计是随机的完整块设计(RCBD)。从获得的结果中,在两个农作物季节,在大多数采样期内,腐殖酸在玉米上的应用对植物高度,叶子数量和茎的腰围没有显着影响(p> 0.05)。然而,除了COB直径外,所有测试的收益参数都存在显着差异(P> 0.05)。这项研究中获得的玉米的总产率表明,治疗60kgnpk/ha和ha 30 +1/2rnpk的产率最高,在第一个(6.13和5.74 t/ha)和第二个(7.56和7.56和7.38 t/ha)的裁切季节中统计学上。因此,可以考虑将建议的矿物质肥料速率与HA(1/2 RNPK + HA 30)结合使用1/2的一部分,以在研究地点使用最佳玉米收益率,以使农业可持续。
传统上,水稻种植严重依赖于针对特定性状而定制的单一品种,但这些方法在恢复力和稳定性方面表现出局限性。采用品种混合(VarMix)使我们能够利用遗传多样性,从而提高产量稳定性,加强病虫害管理,优化资源效率,最终促进更可持续、更具恢复力的水稻生产系统。本研究使用加性主效应和乘性相互作用(AMMI)方法,结合方差和主成分分析(PCA),研究了 12 个不同环境中 12 个水稻品种混合物和单一品种的表现。分析表明,环境因素是遗传变异的主要驱动因素,对水稻产量动态有重大贡献。值得注意的是,NSIC Rc298 (A)、NSIC Rc298: NSIC Rc214: NSIC Rc216 (ABC) 和 NSIC Rc214: PSB Rc82: NSIC Rc238 等基因型
对产量相关性状进行遗传解析可用于通过分子设计育种提高小麦产量。本研究对 245 个小麦品种进行了基因分型,在 7 种环境下测定了 13 个与产量相关的株高、粒重和穗相关性状,利用单基因座和多基因座模型,通过全基因组关联研究 (GWAS) 鉴定了 778 个与这些性状相关的基因座。其中 9 个为主效基因座,还有 7 个为新发现的基因座,包括:Qph/lph.ahau- 7A(株高 (PH) 和叶枕高度 (LPH))、Qngps/sps.ahau-1A(穗粒数 (NGPS) 和穗小穗数 (SPS))、Qsd.ahau-2B.1 和 Qsd.ahau-5A.2(小穗密度 (SD))、Qlph.ahau-7B.2(LPH)、Qgl.ahau-7B.3(粒长 (GL))和 Qsl.ahau-3A.3(穗长 (SL))。通过标记开发、重新 GWAS、基因注释和克隆以及序列变异、单倍型和表达分析,我们确认了两个新的主要基因座,并确定了潜在候选基因 TraesCS7A02G118000(命名为 TaF-box-7A)和 TraesCS1A02G190200(命名为 TaBSK2-1A),它们分别与 PH 相关性状的 Qph/lph.ahau-7A 和穗相关性状的 Qngps/sps.ahau-1A 相关。此外,我们报道了两种有利的单倍型,包括与低 PH 和 LPH 相关的 TaF-box-Hap1 以及与高 NGPS 和 SPS 相关的 TaBSK2-Hap3。总之,这些发现对于提高小麦产量和丰富我们对产量相关性状复杂遗传机制的理解很有价值。
$ 0.57471 /股票记录日期2024年12月23日应付日期,2024年12月27日,该基金通过其在衍生工具的子公司和其他经济链接的工具进行投资的策略,其业绩有望与商品市场相对应,可能会导致基金承认更多的普通收入。投资者应咨询其税务顾问,并在确定是否投资时审查所有潜在的税收注意事项。关于风险,投资ETF的风险,包括可能的资金损失。主动管理的ETF不一定寻求复制指定索引的性能。主动管理的ETF受到类似股票的风险,包括与短卖和保证金维护有关的风险。适用普通经纪委员会。基金的退货可能与索引的返回不符。该基金受某些其他风险的约束。请参阅当前的招股说明书,以获取有关与基金投资相关的风险的更多信息。该基金受到管理风险的约束,因为它是一个积极管理的投资组合。投资组合经理使用的投资技术和风险分析可能不会产生预期的结果。
cow-pea [Vigna unguiculata(L。Walp]]是一种重要的豆类植物作物,其营养谷物,绿色豆荚和新鲜叶子种植,它们富含大量和微量营养素,例如碳水化合物,蛋白质,维生素和矿物质(Badiane等。2004,Carvalho等。 2019,Bai等。 2020,El Masry等。 2021,Silva等。 2021)。 根据Sprent等人的说法。 (2009),将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高,因此被称为“蔬菜肉”(Gopalakrishnan 2007)。 由于农作物的植物较高生长,该区域被完全覆盖,以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植(Choudhary and Yadav 2011,Singh等人。 2022)。 在印度,它在拉贾斯坦邦,北方邦,中央邦,卡纳塔克邦,贾坎德邦,比哈尔邦,2004,Carvalho等。2019,Bai等。 2020,El Masry等。 2021,Silva等。 2021)。 根据Sprent等人的说法。 (2009),将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高,因此被称为“蔬菜肉”(Gopalakrishnan 2007)。 由于农作物的植物较高生长,该区域被完全覆盖,以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植(Choudhary and Yadav 2011,Singh等人。 2022)。 在印度,它在拉贾斯坦邦,北方邦,中央邦,卡纳塔克邦,贾坎德邦,比哈尔邦,2019,Bai等。2020,El Masry等。2021,Silva等。2021)。根据Sprent等人的说法。(2009),将运输用作动物的饲料。由于蛋白质含量更高,因此被称为“蔬菜肉”(Gopalakrishnan 2007)。由于农作物的植物较高生长,该区域被完全覆盖,以防止土壤侵蚀。cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植(Choudhary and Yadav 2011,Singh等人。2022)。在印度,它在拉贾斯坦邦,北方邦,中央邦,卡纳塔克邦,贾坎德邦,比哈尔邦,
2023 年,东北部阿巴拉契亚地区的天然气产量超过美国其他任何地区,占天然气总产量的 29%,即 377 亿立方英尺/天。然而,阿巴拉契亚地区的产量增长已经放缓,因为该地区没有足够的管道输送能力将更多的天然气运出该地区以需求市场。2022 年,东北部没有任何新的大型管道容量增加。根据我们最新的管道追踪器,2023 年所有州际管道项目都是对现有管道或压缩机的升级。2023 年,阿巴拉契亚地区的天然气总产量增长了 3%,即 12 亿立方英尺/天。