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氮素水平与稻米品质性状及精碾磨粉表面颗粒粒径相关性分析
相关系数用图1、图2和图6数据得出。*和**分别表示相关性达显著(P < 0.05)或极显著(P < 0.01)水平。稻米品质性状包括氮素水平(N)、蒸煮食味值(cooking taste value)、外观(appearance)、硬度(hardness)、黏度(viscosity)、峰值黏度(PKV)、热浆黏度(HPV)、最终黏度(CPV)和颗粒粒径(diameter)。
不同氮素水平下各品种的精碾磨粉表面颗粒粒径分布
N0、N1、N2和N3为不同氮素施用水平处理, 施氮量为0、50、100、200 kg hm^-2。A~D分别是沈农9816、秋田小町、北粳3号及盐粳476精碾磨粉表面颗粒粒径分布。
不同氮素水平下盐粳476精碾磨粉的形态特征
处理同图2。
不同氮素水平下北粳3号精碾磨粉的形态特征
处理同图2。
不同氮素水平下秋田小町精碾磨粉的形态特征
处理同图2。
不同氮素水平下沈农9816精碾磨粉颗粒的形态特征
A~D分别在N0、N1、N2和N3氮素水平下放大500倍的电镜扫描图; E~H分别在N0、N1、N2和N3氮素水平下放大2000倍的电镜扫描图; I~L分别在N0、N1、N2和N3氮素水平下放大5000倍的电镜扫描图。
不同氮素水平下供试水稻品种的籽粒蛋白组分含量的差异
不同氮素水平下供试品种支链淀粉链长分布的差异
不同氮素水平对供试品种RVA谱特征值的影响
不同氮素水平对稻米蒸煮品质的影响
N0、N1、N2和N3表示不同氮素施用水平处理, 施氮量为0、50、100、200 kg hm^-2。A、B、C和D分别为沈农9816、秋田小町、北粳3号和盐粳476的蒸煮品质, 包括外观值(appearance)、硬度值(hardness)、黏度值(viscosity)、直链淀粉含量(amylose)、胶稠度(gel consistency)和蒸煮食味值(cooking taste value)。同一品种不同小写字母表示在氮素处理间在0.05概率水平差异显著。
动态及静态农艺生理指标对水稻产量和稻米品质的响应
图中红字是“量质协同”类, 椭圆三角是“量质互斥”类, 椭圆是“非量质互斥”类。A是静态农艺生理指标, B是动态农艺生理指标。TP: 移栽期; 缩写同图5和图7。
不同回归模型中响应水稻产量和GQI的动态及静态农艺生理指标类型
不同回归模型中动态及静态农艺指标对水稻产量和GQI的回归参数排序
A、C、E分别是线性回归、支持向量回归、岭回归模型中动态及静态指标对水稻产量的相关参数排序; B、D、F分别是线性回归、支持向量回归、岭回归模型中动态及静态指标对GQI的相关系数排序。MT: 分蘖期; PI: 幼穗分化期; FL: 齐穗期; MGF: 灌浆中期; MS: 成熟期; CGR: 干重增率; CGRN: 氮积累增率; PBR: 孕穗至齐穗-穗干重增长占比; SBR: 孕穗至齐穗-茎秆干重增长占比; LBR: 孕穗至齐穗-叶干重增长占比; PNR: 孕穗至齐穗-穗氮积累增长占比; SNR: 孕穗至齐穗-茎秆氮积累增长占比; LNR: 孕穗至齐穗-叶氮积累增长占比; LAD: 光合势; NAR: 净同化率。
不同回归模型中静态指标对水稻产量和GQI的回归参数排序
A、C、E分别是线性回归、支持向量回归、岭回归模型中静态指标对水稻产量的回归参数排序; B、D、F分别是线性回归、支持向量回归、岭回归模型中静态指标对GQI的回归参数排序。缩写同图5。
不同回归模型对水稻产量和GQI的预测精确度(基于静态指标)
A、C、E分别是线性回归、支持向量回归、岭回归模型对水稻产量的预测; B、D、F分别是线性回归、支持向量回归、岭回归模型对GQI的预测。缩写同图6。
不同回归模型对水稻产量和GQI 的预测精确度(基于动态及静态农艺指标)
A、C、E分别是线性回归、支持向量回归、岭回归模型对水稻产量的预测; B、D、F分别是线性回归、支持向量回归、岭回归模型对GQI的预测。Actual GY: 真实产量; Predict-lrGY: 线性回归模型预测产量; Predict-svrGY: 支持向量回归模型预测产量; Predict-ridgeGY: 岭回归模型预测产量; ActualGQI: 真实GQI; Predict-lrGQI: 线性回归模型预测GQI; Predict-svrGQI: 支持向量回归模型预测GQI; Predict-ridgeGQI: 岭回归模型预测GQI。
水稻产量及GQI与各生育期的静态农艺指标的相关性图
A、B分别是水稻产量、GQI与各生育期静态农艺指标的相关性, 红色代表显著相关(P < 0.05), 蓝色代表不相关; C是各生育期里的静态农艺指标与水稻产量和GQI显著相关的数量及占比; D是各生育期里同时与水稻产量、GQI显著相关的静态农艺指标。MT: 分蘖期; PI: 幼穗分化期; FL: 齐穗期; MGF: 灌浆中期; FGP: 结实率; GW: 千粒重; PN: 有效穗数; GN: 每穗粒数; BIO: 生物量; LAI: 叶面积指数; SLA: 比叶面积; SNA: 茎鞘氮积累; LNA: 叶氮积累量; PNA: 穗氮积累量; SNC: 茎鞘氮浓度; LNC: 叶片氮浓度; PNC: 穗氮浓度; PH: 平均株高; TILL: 平均分蘖; SW: 单位面积茎鞘重; LW: 单位面积叶重; PW: 单位面积穗重; TW: 单位面积总重; TNA: 总氮积累量; TNC: 全株氮浓度; NI: 氮肥投入量; IEN: 氮素产谷利用率; RE: 氮吸收利用率; AE: 农学氮肥利用效率。
2021-2022年氮肥运筹对不同类型水稻GQI的影响
A、B分别代表2021-2022年氮肥运筹对水稻XS134中GQI的影响; C、D分别代表2021-2022年氮肥运筹对水稻HHZ中GQI的影响。GQI: 稻米综合指标。图中误差棒表示标准误, 不同小写字母表示不同氮肥处理间差异显著(P < 0.05, LSD)。处理及缩写同表1。
2021-2022年不同类型水稻氮肥处理下稻米品质的主成分分析
A、B、C分别代表了主成分PC1与PC2、PC1与PC3、PC2与PC3的载荷分布。PC1: 主成分1; PC2: 主成分2; PC3: 主成分3。BRR: 糙米率; MRR: 精米率; HRR: 整精米率; CGR: 垩白粒率; CD: 垩白度; PC: 蛋白质含量; AC: 直链淀粉含量; TV: 食味值。
2022年不同氮肥运筹下不同类型水稻的稻米品质

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