作物表型研究方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张文英，李承道 等 著

图书标签:

• 作物表型
• 表型组学
• 植物育种
• 农业科技
• 作物科学
• 植物生理学
• 生物信息学
• 实验方法
• 研究方法
• 农业研究

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030512451

版次：1

商品编码：12132622

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：445

字数：680000

正文语种：中文

内容简介

　　《作物表型研究方法》系统介绍了定量化采集各类作物表型性状的原理、方法、手段、指标、国内外主流仪器设备与设施。全书共13章，主要包括科学研究方法概述、试验设计与群体构建、盆栽试验、试验材料采集保存和测定、根系及根际研究、生长分析、群体结构研究、品质检测、矿质营养元素检测、种子相关性状检测、非生物逆境抗性鉴定、病虫害抗性鉴定等方面的研究方法及作物表型研究中的影像技术等。
　　《作物表型研究方法》可作为作物科学研究人员的参考书，也可作为作物学专业研究生作物科学研究法课程的教材或参考读物。

目录

第一章 科学研究方法概述
第一节 科学研究概述
一、科学与研究的关系
二、科学研究的类型
三、科学研究的特点
第二节 科学研究的程序
一、科学研究的基本程序
二、研究生开展科学研究的一般程序
三、研究生科研创新能力的培养
第三节 获取科学事实的基本方法
一、调查
二、观察
三、实验
主要参考文献

第二章 试验设计与群体构建
第一节 作物试验的设计原则与要求
一、作物试验的类型
二、田间试验设计的基本原则
三、试验设计的基本要求
四、试验处理的设置
五、试验地的选择
六、小区技术
七、重复的次数及排列
八、保护行的设置
第二节 常用试验设计
一、成组比较
二、成对比较
三、完全随机设计
四、随机区组设计
五、拉丁方设计
六、裂区设计
七、正交设计
第三节 遗传群体构建
一、遗传交配设计
二、作图群体构建
主要参考文献

第三章 作物盆栽试验研究方法
第一节 盆栽试验研究方法的特点与种类
一、盆栽试验的特点
二、盆栽试验的种类
第二节 土壤培养研究方法
一、土培试验的任务
二，土培试验方法
三、土培试验的管理
第三节 溶液培养研究方法
一、溶液培养研究的特点和任务
二、营养液的配制原则与依据
三、常用营养液种类
四、营养液的配制
五、溶液培养的实施与管理
第四节 砂砾培养研究方法
一、砂砾培养的特点与任务
二，砂砾培养的准备
三、砂砾培养的实施与管理
主要参考文献

第四章 试验材料的采集、保存和测定
第一节 试验材料取样方法
一，原始样品采集常用方法
二、平均样品的取样方法
第二节 试验材料处理和保存方法
一、植物组织材料的处理与保存方法
二、土壤和水体样品的处理与保存方法
第三节 试验材料测定原则
一、准确度和误差
二、精确度和偏差
三、误差来源及减少误差的办法
主要参考文献

第五章 作物根系及根际研究方法
第一节 根系构型和伸长速率研究方法
一、根系构型研究
二、根系伸长速率测定
第二节 根形态学和解剖学参数
一、根形态学的测量参数
二、根解剖学参数测定
三、根系发育研究和相关研究中常用的一些特殊实验材料
四、根生理生态学参数
第三节 根际和根分泌物研究方法
一、根分泌物收集装置
二、稳定同位素标记装置
三、根际和根分泌物研究的实验方法
第四节 根中与根际分泌物活动相关的酶实验方法
主要参考文献

第六章 作物生长分析方法
第七章 作物群体结构研究方法
第八章 作物品质检测方法
第九章 作物矿质营养元素检测方法
第十章 种子相关性状检测方法
第十一章 作物非生物逆境抗性鉴定方法
第十二章 作物病虫害抗性鉴定方法
第十三章 作物表型研究中的影像技术

精彩书摘

　　《作物表型研究方法》：
　　一、高温对作物的危害
　　随着全球温室效应的加剧，异常高温事件发生更趋频繁，严重影响作物的生长发育、产量与品质。下面着重以水稻和小麦为例，阐述高温胁迫对作物的危害。
　　水稻最适宜的生长温度是25～30℃，当环境温度超过38℃时，细胞器受损，生长受抑制。水稻孕穗期和开花期是水稻对环境温度最敏感的时期，高温胁迫抑制花粉正常发育、颖花开放及花药开裂，从而阻碍传粉和受精（Jagadish et a1.，2010）。
　　高温也影响水稻籽粒灌浆，并恶化稻米品质。高温下，籽粒接受光合产物的能力降低，光合同化物减少，灌浆不畅，最终千粒重下降。高温还影响水稻籽粒中淀粉的积累，从而影响稻米蒸煮食味品质。
　　小麦受高温的影响表现为：在分蘖期分蘖数显著减少，进而影响单位面积的有效穗数：拔节至开花期穗的发育受到影响，导致穗粒数和每穗小穗数显著减少；开花期籽粒败育、畸形及籽粒变小；灌浆期缩短等。在我国，特别是北方麦区，生育后期的高温胁迫是小麦产量的主要限制因子之一。
　　二、作物对高温胁迫响应机理
　　高温抗性（或抗热性）在作物种间及同一作物不同品种间存在显著的差异。但是作物响应高温的机理是类似的。在高温胁迫下，植物细胞膜系统首先感受到胁迫信号，通过信号传递途径将胁迫信号传递到下游，进而引起植物体内一系列胁迫相关的生理生化反应及相应基因的表达。细胞膜的热稳定性反映了植物抗热能力的高低，因此可以通过测定叶片电导率衡量植物的抗热性（Chaitanya etal.，2002）。
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探秘数字孪生世界的构建与应用 图书名称：数字孪生：原理、建模与前沿应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入、系统化的数字孪生（Digital Twin）理论框架与实践指南。在当前以工业互联网、智能制造和智慧城市为核心的数字化转型浪潮中，数字孪生技术正日益成为连接物理世界与信息世界、驱动决策优化与效率提升的关键使能技术。本书将从基础概念的厘清入手，逐步深入到复杂的建模技术、数据集成策略，并最终聚焦于多个关键行业的应用案例与未来发展趋势，力求打造一本既具学术深度又富实践指导价值的权威著作。 第一部分：数字孪生的理论基石与发展脉络 本部分将为读者构建理解数字孪生的基础认知框架。我们首先详细界定了数字孪生的核心概念、关键特征（如实时性、双向交互性、完整生命周期覆盖）及其与传统仿真、虚拟现实（VR/AR）技术的本质区别。随后，我们将回顾数字孪生技术从产品生命周期管理（PLM）到物联网（IoT）驱动下的演进历史，梳理其在不同发展阶段的理论模型和技术焦点。 重点内容包括：数字孪生的“三要素”模型——物理实体、数字映射与连接机制；孪生体的分层结构（从产品孪生到系统孪生乃至生态孪生）；以及衡量孪生体成熟度的评估框架，帮助读者定位当前技术所处的阶段，并预见未来的发展方向。我们将深入探讨支撑数字孪生运行的底层哲学，特别是“信息物理系统”（CPS）理论在数字孪生构建中的核心地位。 第二部分：核心技术栈与建模方法论 数字孪生的实现依赖于一系列交叉学科技术的深度融合。本部分将聚焦于构成数字孪生的技术栈，并详细阐述建模的具体方法。 首先，我们探讨数据驱动层：物联网传感器技术、边缘计算、云计算在数据采集、预处理和传输中的作用。特别强调数据融合与一致性的挑战及解决方案，如何确保物理世界采集到的数据能够精确、实时地映射到数字模型中。 其次，建模技术是本书的重中之重。我们将区分和比较不同尺度的建模方法： 1. 几何与物理建模（CAD/CAE集成）：探讨如何利用有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等传统工程仿真工具，构建高保真度的物理属性模型，并实现与实时数据的联动。 2. 行为与逻辑建模：介绍基于状态机、流程图、以及面向对象方法对复杂系统运行逻辑的抽象与编码。重点分析如何应用离散事件仿真（DES）和基于代理的模型（Agent-Based Modeling）来模拟系统交互。 3. 知识驱动与语义建模：深入讲解本体论（Ontology）和知识图谱（Knowledge Graph）在赋予数字孪生“理解”能力中的作用，如何通过语义描述实现跨系统、跨领域的数据互操作性。 最后，我们将讨论可视化与交互技术，包括如何利用扩展现实（XR）技术（VR/AR/MR）构建沉浸式的数字孪生操作界面，实现人机协同的智能运维。 第三部分：构建数字孪生体的关键实践路径 理论和技术堆栈是基础，本部分将转向具体的工程实践，指导读者如何将蓝图转化为可操作的数字孪生系统。 生命周期管理视角下的孪生构建：我们将把数字孪生的应用贯穿于产品的“设计-制造-运维-退役”全过程。在设计阶段，孪生体如何用于快速迭代和性能预测；在制造阶段，如何构建“制造孪生”（Digital Manufacturing Twin）以优化生产排程和质量控制；在运维阶段，如何利用孪生体进行状态监测、故障诊断和预测性维护（PdM）。 数据集成与同步机制：详细阐述实现物理世界与数字世界“闭环”反馈的机制。包括事件驱动架构（EDA）、消息队列服务（如MQTT、Kafka）的选择与部署，以及时间序列数据库（TSDB）在处理高频工业数据时的优化策略。特别关注模型更新的策略，如何平衡模型的精度和计算的实时性。 安全性与可信度：随着数字孪生接入关键基础设施，数据安全和模型可信度至关重要。本章将分析数字孪生在网络物理系统中的安全风险点，并探讨基于区块链（Blockchain）技术增强数据溯源和模型完整性的可行性。 第四部分：前沿应用场景与未来趋势展望 本部分将通过详实的行业案例，展示数字孪生技术在不同领域的巨大潜力，并展望其未来发展方向。 工业应用（智能工厂与工业4.0）：以高精度装备的预测性维护、柔性产线的动态调度为例，展示数字孪生如何实现生产效率的革命性提升。 智慧城市与基础设施管理：聚焦于城市级数字孪生（Urban Digital Twin）在交通流优化、能源网格管理、应急响应规划中的应用。 医疗健康与生物工程：探讨“人体数字孪生”（Human Digital Twin）在个性化治疗方案设计、药物研发验证中的新兴实践。 未来展望：本书最后展望了数字孪生技术向更高级阶段演进的趋势，包括：人工智能（AI）驱动的自适应孪生体、联邦学习在分布式孪生网络中的应用、元宇宙与数字孪生基础设施的融合，以及实现跨物理实体的协同孪生（Cooperative Twin）的挑战与机遇。 本书内容详实，结构严谨，理论与实践并重，适合于工业工程师、系统架构师、科研人员以及希望全面掌握数字孪生技术的专业人士深入研读。

评分☆☆☆☆☆

《作物表型研究方法》这本书，在我看来，更像是一堂生动的科学史课，而非一本实用的技术手册。作者用一种非常舒缓的节奏，带领读者回顾了作物表型研究从萌芽到发展的漫长旅程。我了解到，在早期，科学家们主要依靠肉眼观察和简单的测量工具来记录作物的形态特征，比如植物的高度、叶片的形状、花期早晚等等。这些看似基础的工作，却为后来的科学研究奠定了坚实的基础。书中详细地介绍了不同历史时期，科学家们是如何通过对比不同品种的差异，或者在不同环境下观察同一品种的表现，来推断出一些关于遗传和环境互作的早期结论。我特别感兴趣的是书中对于一些经典表型性状的描述，比如那些与产量、抗病性、耐旱性等息息相关的性状，以及它们在不同历史时期是如何被关注和研究的。然而，当我试图寻找书中关于现代高通量表型技术，例如自动化成像系统、光谱分析、三维扫描等具体操作细节时，却发现内容相对寥寥。书中对这些技术的提及，更多的是一种概念性的介绍，比如它们能够提供哪些信息，在哪些方面有潜力，但对于具体的设备选择、数据采集的流程、数据质量的控制以及如何将这些数据与基因组学、转录组学等数据进行整合分析，则鲜有深入的论述。因此，对于希望快速掌握最新表型技术并将其应用于实际研究的读者而言，这本书可能稍显“温吞”，其内容偏向于理论和历史的科普，而非实践操作的指导。

评分☆☆☆☆☆

《作物表型研究方法》这本书，给我的第一感觉是其内容聚焦于表型研究的历史演变和理论基础。作者以一种叙事性的方式，娓娓道来，从古老的农耕文明时期，到近代科学的崛起，再到现代技术的发展，详细阐述了人类对作物性状认识的深化过程。书中详尽地介绍了不同历史时期科学家们所采用的研究策略，以及这些策略如何随着科学技术的进步而不断演进。我印象深刻的是书中对如何进行规范化表型描述的讨论，强调了统一的术语和标准的重要性，以及如何从宏观到微观，系统地记录和分析作物的各种可观测性状。此外，书中还对不同环境因子对作物表型的影响进行了深入的探讨，从气候条件到土壤特征，再到病虫害的侵扰，都一一进行了分析，并阐述了这些因素如何塑造了作物的最终表现。然而，当我期待书中能提供更多关于现代高科技表型研究方法的具体操作指南时，却发现内容相对有限。对于诸如无人机遥感、地面传感器网络、自动化成像系统等前沿技术，书中更多的是一种概念性的介绍，缺乏对具体设备性能、数据采集流程、数据预处理以及数据分析方法的详细阐述。因此，对于那些希望深入了解并掌握最新表型研究技术的读者来说，这本书可能更像是一本“通史”性质的读物，而非一本“操作手册”，其深度和实践性，可能与部分读者的期待存在一定的差距。

评分☆☆☆☆☆

读完《作物表型研究方法》，我的感受有些复杂。书中给我的第一印象是它非常扎实地回顾了表型研究的发展历程，从宏观到微观，从定性到定量，可以说是层层递进。它详尽地阐述了不同时期科学家们是如何通过观察、实验来理解作物性状的。我印象比较深刻的是关于环境因子对作物表型影响的讨论，比如光照、水分、温度、土壤肥力等，这些基础性的因素在书中得到了充分的强调，并且配以大量的历史文献佐证。作者似乎想通过这种方式，让读者明白，脱离了环境背景来谈论表型，是片面的。书中也提到了许多经典的表型性状，并且对这些性状的遗传基础进行了简要的介绍，这让我对表型与基因型的关联有了一个初步的认识。然而，我感觉这本书在“方法”这个核心概念上，似乎更倾向于“是什么”和“为什么”，而不是“怎么做”。它更多地是在描绘一个研究领域的轮廓，而不是提供一套可执行的操作手册。我曾期待书中能够有更具体的实验设计范例，或者更深入地探讨如何利用现代技术手段（如无人机、高光谱相机、自动化测量平台）来高效地获取和处理表型数据。书中对于这些前沿技术的提及，更多的是一种概念性的介绍，缺乏实际操作的细节指导，比如具体的参数设置、数据预处理的流程，以及如何对收集到的海量数据进行有效分析和挖掘。这让我在读完之后，感觉对这个研究领域有了更广阔的视野，但对于如何着手进行一项具体的表型研究，依然感到有些迷茫。

评分☆☆☆☆☆

初翻开这本《作物表型研究方法》，我原本期待能看到大量详实的数据集分析和前沿的基因组学技术如何赋能作物性状解析。然而，这本书似乎更侧重于基础的概念梳理和历史回顾，详述了作物表型研究的起源，从早期的田间观察记录，到后来引入的各种测量工具和技术，例如光谱分析、图像识别等。书中花了很多篇幅在介绍如何系统地记录和描述作物生长过程中的各种宏观性状，包括株高、叶片大小、花期、果实发育等，并强调了标准化测量方法的建立对于数据可比性的重要性。此外，我还注意到作者花费了相当大的笔墨来阐述不同作物品种之间在形态特征上的差异，以及这些差异在农业生产中的意义。虽然这些内容对于理解表型研究的演变过程很有帮助，但对于我这样一个急切想了解最新技术应用和实际操作技巧的读者来说，总觉得有些“隔靴搔痒”，缺乏一些更具体、更深入的技术指导，比如关于大数据处理、机器学习算法在表型数据分析中的具体应用案例，或者如何设计和执行一次高通量的表型测量实验等。总而言之，这本书更像是一份学科发展史的入门读物，而非一本实践操作指南，其内容深度和广度，似乎与我期待的“方法”二字，在实践层面还有一定的距离。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《作物表型研究方法》的过程中，我产生了一种“拾遗补缺”的感觉。这本书的叙述方式相当宏观，它为我们勾勒出了作物表型研究的整体框架和发展脉络。我从中了解到，表型研究并非仅仅是简单的测量，而是一个涉及遗传、环境、生理等多方面因素的复杂系统。书中详尽地解释了不同作物种类在形态、生理和生态适应性上的多样性，以及这些多样性是如何形成的。我注意到作者花费了大量篇幅来论述如何从宏观层面去理解和描述作物的生长发育过程，以及如何通过长期观测来评估不同品种的适应性和生产潜力。书中还穿插了一些关于作物育种历史的介绍，展示了表型选择在推动作物改良中的重要作用。然而，在我真正想要深入了解具体的“方法”时，却发现内容略显“浅尝辄止”。例如，关于如何使用先进的传感器技术，如近红外光谱、热成像技术等来无损地测量作物的生理生化指标，书中只是轻描淡写地提及了其可能性，而没有提供具体的数据采集和分析流程。同样，对于如何利用人工智能和机器学习来解析庞大的表型数据集，书中也只是提出了方向性的建议，而没有给出详细的算法介绍或实际案例。因此，虽然这本书为理解表型研究的宏观背景提供了宝贵的信息，但对于希望获取具体操作指导和技术细节的读者来说，它可能无法完全满足需求。