CN116584316A - 一种用于筛选地区农作物种质资源的方法 - Google Patents

一种用于筛选地区农作物种质资源的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116584316A
CN116584316A CN202310722992.8A CN202310722992A CN116584316A CN 116584316 A CN116584316 A CN 116584316A CN 202310722992 A CN202310722992 A CN 202310722992A CN 116584316 A CN116584316 A CN 116584316A
Authority
CN
China
Prior art keywords
regional
crop
information
determining
crops
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310722992.8A
Other languages
English (en)
Inventor
吴柔贤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Agro-Biological Gene Research Center Guangdong Academy Of Agricultural Sciences
Original Assignee
Agro-Biological Gene Research Center Guangdong Academy Of Agricultural Sciences
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Agro-Biological Gene Research Center Guangdong Academy Of Agricultural Sciences filed Critical Agro-Biological Gene Research Center Guangdong Academy Of Agricultural Sciences
Priority to CN202310722992.8A priority Critical patent/CN116584316A/zh
Publication of CN116584316A publication Critical patent/CN116584316A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01GHORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G22/00Cultivation of specific crops or plants not otherwise provided for
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/10Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Botany (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请涉及农业技术领域,公开一种用于筛选地区农作物种质资源的方法,包括:获取地区资源信息;根据所述地区资源信息获得地区农作物特性;根据所述地区农作物特性确定地区农作物种质资源。通过获取地区资源信息,根据地区资源信息获得地区农作物特性,根据地区农作物特性来确定地区农作物种质资源,提高了筛选农作物种质资源的效率,使得全国农作物种质资源普查与收集能够顺利、高效进行,收获地方品种资源可达到85%以上。

Description

一种用于筛选地区农作物种质资源的方法
技术领域
本申请涉及农业技术领域,具体为一种用于筛选地区农作物种质资源的方法。
背景技术
农作物种质资源是现代农业发展的物质基础,只有种质资源丰富,才能利用新技术培育出新的品种。种质资源还为物种的起源、进化等理论研究提供了重要的物质依据。因此,对于农作物种质资源的筛选至关重要。
在我国,一些农作物的培育品种推广影响范围大(特别是水稻、玉米等主要农作物),农田间随处可见的为杂交推广品种,这给寻找地方种质资源增加了很大的难度。因此,如何基于我国现阶段农作物种质资源的特点,提出一种甄别筛选地区农作物种质资源的方法,是亟待解决的问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种用于筛选地区农作物种质资源的方法,解决了现有技术中寻找地方种质资源难度大的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现一种用于筛选地区农作物种质资源的方法,包括:获取地区资源信息;根据所述地区资源信息获得地区农作物特性;根据所述地区农作物特性确定地区农作物种质资源。
优选的,所述地区资源信息,包括地区内农作物的类别、地区内农作物的名称、地区内各类农作物的数量。
优选的,根据所述地区资源信息获得地区农作物特性,包括:根据所述地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息;根据所述农作物种类信息确定地区农作物特性。
优选的,根据所述农作物种类信息确定地区农作物特性,包括:根据所述农作物种类信息对地区内农作物进行采集,获得地区内农作物信息;根据所述农作物信息确定地区农作物特性。
优选的,根据所述农作物信息确定地区农作物特性,包括:根据所述地区内农作物信息,确定地区农作物的适应值和耐受值。
优选的,根据所述地区农作物特性确定地区农作物种质资源,包括:在地区农作物适应值和耐受值大于或等于预设值的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源。
优选的,根据所述农作物信息确定地区农作物特性,包括:根据所述地区内农作物信息,确定地区农作物的已存活年限。
优选的,根据所述地区农作物特性确定地区农作物种质资源,包括:在地区农作物的已存活年限大于或等于预设年限的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源。
(三)有益效果
本发明提供了一种用于筛选地区农作物种质资源的方法。具备以下有益效果:
1、本发明通过获取地区资源信息,根据地区资源信息获得地区农作物特性,根据地区农作物特性来确定地区农作物种质资源,提高了筛选农作物种质资源的效率,使得全国农作物种质资源普查与收集能够顺利、高效进行,收获地方品种资源可达到85%以上。
2、本发明能够快速的筛选地区农作物种质资源,积极推进了农作物种质资源征集普查的进度,挽救了很多即将消亡的地方种,例如小麦、谷子、荞麦等地方种。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本公开实施例提供的一个用于筛选地区农作物种质资源的方法示意图。
图2是本公开实施例提供的另一个用于筛选地区农作物种质资源的方法示意图。
图3是本公开实施例提供的另一个用于筛选地区农作物种质资源的方法示意图。
图4是本公开实施例提供的另一个用于筛选地区农作物种质资源的方法示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容,下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述,所附附图仅供参考说明之用,并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中,为方便解释起见,通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而,在没有这些细节的情况下,一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下,为简化附图,熟知的结构和装置可以简化展示。
本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。
除非另有说明,术语“多个”表示两个或两个以上。
本公开实施例中,字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如,A/B表示:A或B。
术语“和/或”是一种描述对象的关联关系,表示可以存在三种关系。例如,A和/或B,表示:A或B,或,A和B这三种关系。
结合图1所示,本公开实施例提供一种用于筛选地区农作物种质资源的方法,包括如下步骤:
步骤S101,获取地区资源信息。
步骤S102,根据地区资源信息获得地区农作物特性。
步骤S103,根据地区农作物特性确定地区农作物种质资源。
采用本公开实施例提供的用于筛选地区农作物种质资源的方法,通过获取地区资源信息,根据地区资源信息获得地区农作物特性,根据地区农作物特性来确定地区农作物种质资源信息,提高了筛选农作物种质资源的效率,使得全国农作物种质资源普查与收集能够顺利、高效进行,收获地方品种资源可达到85%以上。
进一步的,地区资源信息,包括地区内农作物的类别、地区内农作物的名称、地区内各类农作物的数量。这样,通过获取地区资源信息,包括获得地区内农作物的类别、地区内农作物的名称、地区内各类农作物的数量,来初步确定地区内的农作物种类信息,能够较为快速的初步获取地区内农作物的情况,从而提高对地区农作物种质资源筛选的效率。
进一步的,根据地区内各类农作物的数量确定地区农作物种质资源信息,包括:将农作物的总计数量小于预设数量的农作物信息确定为地区内农作物种质资源信息。
在一些实施例中,对广东省地区农作物种质资源进行筛选,对于薏苡、子、沙姜、南姜、竹芋、蕉芋、藠头、大薯等没有大规模产业化种植的资源,认为上述农作物为稀有农作物,将其直接确定为种质资源,以避免遗漏还未大规模种植的农作物资源。保证了种质资源筛选的合理性。
进一步的,根据地区资源信息获得地区农作物特性,包括:根据地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息。根据农作物种类信息确定地区农作物特性。这样,在获得地区资源信息之后,基于已确定的地区资源信息确定需采集的地区内的农作物种类信息,并根据农作物种类信息确定农作物特性,有利于进一步缩小农作物的筛选范围,从而提高筛选农作物种质资源的效率。
在一些实施例中,农作物种类信息可以是一个建议采集表格。该建议采集表格由工作人员根据不同地区的资源情况来进行制定。表格内容包含作物类别、作物名称、征收集样品类别说明、建议征收集时间说明等内容。详见表1:
表1
进一步的,根据农作物种类信息确定地区农作物特性,包括:根据农作物种类信息对地区内农作物进行采集,获得地区内农作物信息。根据农作物信息确定地区农作物特性。这样,按照制定的农作物种类信息对地区内的农作物进行采集,获得地区内的农作物信息。农作物信息包括农作物类别、农作物名称等。根据上述的农作物信息来获得地区农作物特性。其中,农作物特性包括农作物的适应值和耐受值、农作物的已存活年限等。通过先确定农作物相应的信息,能够便于对对应的农作物的特性进行确定。
其中,地方种质资源是最基本的育种原始材料,包括古老的地方品种和当前推广种植的改良品种。由于本地种质资源是在本地生态环境中,经过长期的自然选择和人工选择而逐渐形成的栽培类型,对本地区气候、土壤条件和耕作制度有高度的适应性。对本地区流行的病虫害有较强的耐受能力。
进一步的,根据农作物信息确定地区农作物特性,包括:根据地区内农作物信息,确定地区农作物的适应值和耐受值。地区农作物的适应值和耐受值为确定农作物是否为种质资源的关键因素,适应值和耐受值越大,说明该地区农作物为地区农作物种质资源的概率越大。这样,确定地区农作物的适应值和耐受值可以准确的确定出该地区农作物是否为地区农作物种质资源。
进一步的,根据地区农作物特性确定地区农作物种质资源,包括:在地区农作物适应值和耐受值大于或等于预设值的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源信息。这样,将获得的地区农作物的适应值和耐受值与预设值进行比较,从而更为准确的确定该地区农作物是否为地区农作物种质资源。
进一步的,根据农作物信息确定地区农作物特性,包括:根据地区内农作物信息,确定地区农作物的已存活年限。地区农作物已存活年限越久,说明其为种质资源的概率越大。这样,通过确定地区农作物的已存活年限来判断地区农作物是否为种质资源。能够结合当地的具体情况,更为迅速的筛选出地区农作物种质资源。
进一步的,根据地区农作物特性确定地区农作物种质资源,包括:在地区农作物的已存活年限大于或等于预设年限的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源信息。这样,将获得的地区农作物的已存活年限与预设的年限进行比较,从而更为准确的确定该地区农作物是否为地区农作物种质资源。
在一些实施例中,对广东省地区农作物种质资源进行筛选。获取广东地区内的资源信息。例如,广东地区内农作物的类别,包括粮食作物、经济作物、蔬菜、果树等。广东地区农作物的名称,包括高粱、子、荞麦、豌豆、薏苡等。在获得广东地区内的资源信息之后,根据地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息包括粮食作物和经济作物。对广东地区内的粮食作物和经济作物进行信息采集,并获得所采集的作物的适应值和耐受值。如,获得粮食作物1的适应值为73,粮食作物2的适应值为82。经济作物1的适应值为61,经济作物2的适应值为90。预设值为80,在该种情况下,确定粮食作物2和经济作物2为地区农作物种质资源。粮食作物1的已存活年限为14年,粮食作物2的已存活年限为5年。经济作物1的已存活年限为11年,经济作物2的已存活年限为8年。预设年限为10年,在该种情况下,确定粮食作物1和经济作物1为地区农作物种质资源。
结合图2所示,本公开实施例提供一种用于筛选地区农作物种质资源的方法,包括如下步骤:
步骤S201,获取地区资源信息。
步骤S202,根据地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息。
步骤S203,根据农作物种类信息确定地区农作物特性。
步骤S204,根据地区农作物特性确定地区农作物种质资源。
采用本公开实施例提供的用于筛选地区农作物种质资源的方法,通过获取地区资源信息,并根据地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息。根据地区资源信息获得地区农作物特性,根据地区农作物特性来确定地区农作物种质资源信息,通过获取地区资源信息,来初步确定地区内的农作物种类信息,能够较为快速的初步获取地区内农作物的情况,从而提高对地区农作物种质资源筛选的效率。
结合图3所示,本公开实施例提供一种用于筛选地区农作物种质资源的方法,包括如下步骤:
步骤S301,获取地区资源信息。
步骤S302,根据地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息。
步骤S303,根据农作物种类信息对地区内农作物进行采集,获得地区内农作物信息。
步骤S304,根据地区内农作物信息,确定地区农作物的适应值和耐受值。
步骤S305,在地区农作物适应值和耐受值大于或等于预设值的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源。
采用本公开实施例提供的用于筛选地区农作物种质资源的方法,通过获取地区资源信息,根据地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息。根据农作物种类信息对地区内农作物进行采集,获得地区内农作物信息,根据地区内农作物信息,确定地区农作物的适应值和耐受值,在地区农作物适应值和耐受值大于或等于预设值的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源。由于地区农作物的适应值和耐受值为确定农作物是否为种质资源的关键因素,适应值和耐受值越大,说明该地区农作物为地区农作物种质资源的概率越大。通过确定地区农作物的适应值和耐受值可以准确的确定出该地区农作物是否为地区农作物种质资源。
结合图4所示,本公开实施例提供一种用于筛选地区农作物种质资源的方法,包括如下步骤:
步骤S401,获取地区资源信息。
步骤S402,根据地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息。
步骤S403,根据农作物种类信息对地区内农作物进行采集,获得地区内农作物信息。
步骤S404,根据地区内农作物信息,确定地区农作物的已存活年限。
步骤S405,在地区农作物的已存活年限大于或等于预设年限的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源。
采用本公开实施例提供的用于筛选地区农作物种质资源的方法,通过获取地区资源信息,根据地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息,根据农作物种类信息对地区内农作物进行采集,获得地区内农作物信息。在地区农作物的已存活年限大于或等于预设年限的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源。由于地区农作物已存活年限越久,说明其为种质资源的概率越大。通过确定地区农作物的已存活年限来判断地区农作物是否为种质资源。能够结合当地的具体情况,更为迅速的筛选出地区农作物种质资源。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种用于筛选地区农作物种质资源的方法,其特征在于,包括:
获取地区资源信息;
根据所述地区资源信息获得地区农作物特性;
根据所述地区农作物特性确定地区农作物种质资源。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述地区资源信息,包括地区内农作物的类别、地区内农作物的名称、地区内各类农作物的数量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述地区资源信息获得地区农作物特性,包括:
根据所述地区资源信息,确定需要进行采集的地区内的农作物种类信息;
根据所述农作物种类信息确定地区农作物特性。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述农作物种类信息确定地区农作物特性,包括:
根据所述农作物种类信息对地区内农作物进行采集,获得地区内农作物信息;
根据所述农作物信息确定地区农作物特性。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述农作物信息确定地区农作物特性,包括:
根据所述地区内农作物信息,确定地区农作物的适应值和耐受值。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述地区农作物特性确定地区农作物种质资源,包括:
在地区农作物适应值和耐受值大于或等于预设值的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述农作物信息确定地区农作物特性,包括:
根据所述地区内农作物信息,确定地区农作物的已存活年限。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,根据所述地区农作物特性确定地区农作物种质资源,包括:
在地区农作物的已存活年限大于或等于预设年限的情况下,确定该农作物信息为地区农作物种质资源。
CN202310722992.8A 2023-06-19 2023-06-19 一种用于筛选地区农作物种质资源的方法 Pending CN116584316A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310722992.8A CN116584316A (zh) 2023-06-19 2023-06-19 一种用于筛选地区农作物种质资源的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310722992.8A CN116584316A (zh) 2023-06-19 2023-06-19 一种用于筛选地区农作物种质资源的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116584316A true CN116584316A (zh) 2023-08-15

Family

ID=87590046

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310722992.8A Pending CN116584316A (zh) 2023-06-19 2023-06-19 一种用于筛选地区农作物种质资源的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116584316A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080014329A1 (en) * 2006-07-14 2008-01-17 Scott Hendricks Low pungency long day onion
CN102715080A (zh) * 2012-07-02 2012-10-10 青岛市农业科学研究院 一种北纬37°冬播豌豆资源耐冷筛选方法
CN111134112A (zh) * 2019-10-28 2020-05-12 山东省林木种质资源中心 一种林木种质资源野外采集方法及***
US20200202458A1 (en) * 2018-12-24 2020-06-25 The Climate Corporation Predictive seed scripting for soybeans
CN113040009A (zh) * 2021-04-07 2021-06-29 张家口市农业科学院(河北省高寒作物研究所) 一种针对草原牧草种质资源的筛选及种植方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080014329A1 (en) * 2006-07-14 2008-01-17 Scott Hendricks Low pungency long day onion
CN102715080A (zh) * 2012-07-02 2012-10-10 青岛市农业科学研究院 一种北纬37°冬播豌豆资源耐冷筛选方法
US20200202458A1 (en) * 2018-12-24 2020-06-25 The Climate Corporation Predictive seed scripting for soybeans
CN111134112A (zh) * 2019-10-28 2020-05-12 山东省林木种质资源中心 一种林木种质资源野外采集方法及***
CN113040009A (zh) * 2021-04-07 2021-06-29 张家口市农业科学院(河北省高寒作物研究所) 一种针对草原牧草种质资源的筛选及种植方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴柔贤 等: "广东省农作物种质资源调查与分析", 《广东农业科学》, vol. 47, no. 9, pages 1 - 11 *
吴柔贤 等: "广东省粮食作物发展趋势研究广东省粮食作物发展趋势研究", 《中国种业》, no. 3, pages 14 - 21 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wairegi et al. Norms for multivariate diagnosis of nutrient imbalance in the East African highland bananas (Musa spp. AAA)
Gieske et al. Brassica cover crop effects on nitrogen availability and oat and corn yield
Alonso et al. Selection for high spike fertility index increases genetic progress in grain yield and stability in bread wheat
Abbo et al. Experimental harvesting of wild peas in Israel: implications for the origins of Near East farming
Siles et al. Smallholder coffee in the global economy—A framework to explore transformation alternatives of traditional agroforestry for greater economic, ecological, and livelihood viability
Ramakrishna et al. A preliminary diagnosis and recommendation integrated system (DRIS) model for diagnosing the nutrient status of sweet potato (Ipomoea batatas)
Ribas et al. An update of new flood-irrigated rice cultivars in the SimulArroz model
Eshte et al. Assessment of important plant disease of major crops (Sorghum maize, Common bean, Coffee, Mung bean, Cowpea) in South omo and segen peoples zone of Ethiopia
Blomme et al. A literature review on yield gaps of various root, tuber and banana crops as a background for assessing banana yield reductions due to pests and diseases at a field site in western Burundi
Timsina et al. Evaluating the CROPGRO soybean model for predicting impacts of insect defoliation and depodding
CN112633705A (zh) 一种分析农事活动行为的算法
CN116584316A (zh) 一种用于筛选地区农作物种质资源的方法
Colvin et al. Consideration of peg strength and disease severity in the decision to harvest peanut in southeastern USA
White et al. The bean YEN: Understanding bean yield variation on UK farms
KR102542660B1 (ko) 재배 작물 추천 서비스 제공 장치 및 방법
Chambers et al. Describing maize (Zea mays L.) landrace persistence in the Bajío of Mexico: a survey of 1940s and 1950s collection locations
Nölke et al. Seasonal plasticity is more important than population variability in effects on white clover architecture and productivity
O'Sullivan et al. Nutrient deficiencies in greater yam and their effects on leaf nutrient concentrations
Verma et al. Availability and utilization of paddy straw at Balodabazar-Bhatapara district of Chhattisgarh
Allen Context and contents: distinguishing variation in archaeobotanical assemblage formation processes at Early Halaf Fistıklı Höyük, Turkey
Ruiz A et al. Technological factors associated with oil palm yield gaps in the Central Region in Colombia
Andersen Regional typologies of farming systems contexts
Erima et al. Yield performance of East African highland banana hybrids on farmers fields under high disease pressure
CN115660236B (zh) 作物物候期预测方法、装置、电子设备和存储介质
Besufkad et al. Integrated evaluation of potato varieties in the highlands of Girar Jarso Woreda, North Shewa, Ethiopia

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination