本書通過(guò)對(duì)青稞抗旱機(jī)制的多組學(xué)綜合研究，從形態(tài)生理、代謝調(diào)控、基因組關(guān)聯(lián)、表觀遺傳調(diào)控、轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控以及順式調(diào)控元件等多個(gè)層面，系統(tǒng)地揭示了青稞應(yīng)對(duì)干旱脅迫的復(fù)雜調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。這些研究成果不僅為深入理解青稞的抗早機(jī)制提供了全面而深入的理論支持，也為青稞抗旱新品種的培育提供了重要的基因資源和分子工具。

糯玉米節(jié)水高產(chǎn)機(jī)理研究與應(yīng)用

本書從鮮食玉米常識(shí)篇、鮮食玉米種植技術(shù)篇、鮮食玉米產(chǎn)業(yè)鏈篇三部分全面介紹了鮮食玉米的各類問(wèn)題，深入探討了鮮食玉米的全產(chǎn)業(yè)鏈，從生產(chǎn)種植、保鮮加工到市場(chǎng)銷售，為讀者提供了完整的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)指導(dǎo)。本書不僅系統(tǒng)性地涵蓋了鮮食玉米的基礎(chǔ)知識(shí)和種植技術(shù)，還結(jié)合國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)和加工現(xiàn)狀，從產(chǎn)業(yè)鏈角度全面分析鮮食玉米的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和發(fā)展趨勢(shì)。同

本書共分五章，內(nèi)容涵蓋燕麥的分布與起源、種質(zhì)資源分類與保存、植物學(xué)特征與生物學(xué)特性、種質(zhì)資源評(píng)價(jià)體系及現(xiàn)代育種技術(shù)，兼具科學(xué)性與實(shí)用性。

本書不僅涵蓋了苦蕎及蕎麥屬植物的基本分類、分布與生態(tài)特征，還深入探討了苦蕎的生理生態(tài)機(jī)制，包括其對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性、抗逆性等；闡述了苦蕎的遺傳育種進(jìn)展，包括遺傳多樣性分析、優(yōu)良品種的選育等；還介紹了苦蕎的耕作與栽培技術(shù)、營(yíng)養(yǎng)與保健成分分析以及食品加工技術(shù)。

本書從水稻的起源、分類、區(qū)域分布等方面展開介紹，延伸到我國(guó)的水稻種植概況分析，同時(shí)將近年來(lái)，水稻在各地的主推優(yōu)異品種進(jìn)行系統(tǒng)列舉，并介紹了江蘇省農(nóng)科院泰州農(nóng)科所內(nèi)水稻種質(zhì)資源收集及建設(shè)情況；最后，針對(duì)水稻生產(chǎn)所需的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和操作細(xì)節(jié)進(jìn)行詳細(xì)論述。

本書系統(tǒng)介紹了采煤沉陷區(qū)水面水稻種植關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用實(shí)施，采用稻魚共生浮板、納米膜和浮筒三種種植模式，創(chuàng)新構(gòu)建了兼顧穩(wěn)定性以及多功能性的廣域沉陷水面立體種養(yǎng)格局。

本書總結(jié)通遼市玉米單產(chǎn)提升高產(chǎn)高效典型做法和經(jīng)驗(yàn)，介紹了2023年、2024年通遼市玉米高產(chǎn)典型基本情況、成本收益、技術(shù)措施和主推技術(shù)的推廣與應(yīng)用，以期為通遼市農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人員開展技術(shù)服務(wù)和廣大農(nóng)民朋友科學(xué)種田提供參考依據(jù)和技術(shù)支持，助推通遼市糧食單產(chǎn)再上新高度，為全面促進(jìn)通遼市農(nóng)牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供不竭動(dòng)力。

本書在闡明稻田碳、氮?jiǎng)討B(tài)特性及碳排放規(guī)律和低碳稻作原理的基礎(chǔ)上，完善了增匯、減排、降耗、循環(huán)的低碳稻作體系；重點(diǎn)介紹了廂作免耕栽培技術(shù)、氨碳耦合秸稈還田技術(shù)、秸稈快速炭化還田技術(shù)、氮肥減量深施技術(shù)、蓄水控灌節(jié)水栽培技術(shù)、豐產(chǎn)低排水稻品種、水稻旱作栽培模式、玉稻水旱輪作模式、再生稻低碳豐產(chǎn)栽培模式、稻鴨共作綠色低碳模式、

本書基于農(nóng)場(chǎng)真實(shí)小麥生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，針對(duì)“農(nóng)田水肥一體化智能控制系統(tǒng)研究”、“智慧農(nóng)場(chǎng)關(guān)鍵技術(shù)集成應(yīng)用示范”等科技部專項(xiàng)資金項(xiàng)目和自治區(qū)重大專項(xiàng)，開展小麥作物虛擬技術(shù)研究、小麥麥穗計(jì)數(shù)方法研究、小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法研究、小麥水肥預(yù)測(cè)與支持決策模型研究，為小麥作物數(shù)字化平臺(tái)建設(shè)與應(yīng)用提供有力的支撐。