intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng giống cây rừng : Chọn lọc cây trội và khảo nghiệm hậu thế part 2

Chia sẻ: Asdfada Asfsgs | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

280
lượt xem
47
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Các nguyên tắc chung khi chọn lọc cây trội. (11 nguyên tắc ) - Lấy mục tiêu kinh tế để xác định chỉ tiêu chọn lọc đánh giá cây trội - Cây trội phải có độ vượt cần thiết (theo chỉ tiêu chọn lọc) - Phải tiến hành ở rừng thuần loại (thuần loại = thuần loài + 1 số yếu tố khác) đều tuổi và có hoàn cảnh sống đồng đều - Rừng để chọn cây trội phải ở độ tuổi thành thục và thành thục công nghệ. ...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng giống cây rừng : Chọn lọc cây trội và khảo nghiệm hậu thế part 2

  1. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 2. C¸c ph­¬ng ph¸p chän läc c¬ b¶n 2.1. …. 2.3. Chän läc phèi hîp c¸c tÝnh tr¹ng ®éc lËp - Chän läc tr­íc sau: - Chän ®éc lËp: - Chän läc theo chØ sè: 2.4. Chän läc kÕt hîp víi lai gièng 12
  2. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 3. C¸c nguyªn t¾c chung khi chän läc c©y tréi. (11 nguyªn t¾c ) - LÊy môc tiªu kinh tÕ ®Ó x¸c ®Þnh chØ tiªu chän läc ®¸nh gi¸ c©y tréi - C©y tréi ph¶i cã ®é v­ît cÇn thiÕt (theo chØ tiªu chän läc) - Ph¶i tiÕn hµnh ë rõng thuÇn lo¹i (thuÇn lo¹i = thuÇn loµi + 1 sè yÕu tè kh¸c) ®Òu tuæi vµ cã hoµn c¶nh sèng ®ång ®Òu - Rõng ®Ó chän c©y tréi ph¶i ë ®é tuæi thµnh thôc vµ thµnh thôc c«ng nghÖ. - Rõng ®Ó chän c©y tréi ph¶i ®¹t yªu cÇu cÇn cã vÒ søc sinh tr­ëng (D, H, Ddc,…) ®¹t tõ TB trë lªn cã SP mong muèn (lµ nhùa, hoa, qu¶, h¹t, vá,…) trªn møc TB, cã ®é lÖch c¸c chØ tiªu chän gièng gi÷a c¸c c¸ thÓ cµng cao cµng tèt. - Rõng ®Ó chän c©y tréi ph¶i cïng lËp ®Þa víi rõng ®Ó trång rõng sau nµy, nÕu rõng ®Ó trång rõng sau nµy cã ®Êt xÊu, TB th× kh«ng nªn chän c©y tréi ë rõng cã ®Êt tèt. - NÕu c©y lÊy gç hay c¸c s¶n phÈm sinh d­ìng th× rõng chän c©y tréi ph¶i ch­a khai th¸c gç, ®Æc biÖt ch­a chÆt chän, cßn ®èi víi môc tiªu thu h¸i qu¶ vµ h¹t th× ph¶i ch­a ®­îc thu h¸i qu¶ trong n¨m ®ã. - DiÖn tÝch tèi thiÓu cña l©m phÇn ®Ó chän c©y tréi lµ kh«ng quan träng, miÔn lµ ®ñ sè l­îng c©y cÇn thiÕt ®Ó ®¶m b¶o so s¸nh ®¸nh gi¸ ®­îc kh¸ch quan nh­ng nh×n chung chØ nªn chän mét c©y tréi trªn mét quÇn thÓ thu nhá nh»m tr¸nh sai sãt do m«i tr­êng sèng tèt g©y ra. - Trong rõng trång c¸c c©y tréi cã thÓ chän gÇn nhau cßn trong rõng tù nhiªn ph¶i c¸ch xa nhau, cµng xa cµng tèt, tèi thiÓu ≥ 100m ®Ó tr¸nh ®­îc nh÷ng c©y trong cïng mét gia ®×nh (giao phèi cËn huyÕt). V× nÕu ®em nh÷ng c©y nµy nh©n gièng trong v­ên gièng sÏ giao phèi gÇn. - Khu rõng ®­îc chän c©y tréi ph¶i ®­îc nghiªn cøu tû mØ cã hÖ thèng trªn toµn diÖn tÝch rõng, v× chØ cã nh­ vËy nh÷ng c©y tèt nhÊt míi kh«ng bÞ bá qua. - Khi môc tiªu chän gièng kh«ng ph¶i ®Ó lÊy qu¶, lÊy h¹t th× nh÷ng c©y tréi ph¶i lµ nh÷ng c©y ra hoa kÕt qu¶ nhiÒu ®Ó lÊy gièng, (tuy nhiªn chóng ta cïng kh«ng nªn ®Ó ý qu¸ møc ®Õn kh¶ n¨ng nµy). 13
  3. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 4. Tiªu chuÈn ®¸nh gi¸ c©y tréi 4.1. Chän c©y tréi ®Ó lÊy gç. 4.2. Chän c©y tréi ®Ó lÊy qu¶. 4.3. Chän c©y tréi ®Ó lÊy c¸c s¶n phÈm chuyªn dïng kh¸c. 4.4. Chän c©y chèng s©u bÖnh. 14
  4. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 5. C¸c ph­¬ng ph¸p x¸c ®Þnh c©y tréi 5.1. Ph­¬ng ph¸p ®iÒu tra thèng kª TiÕn hµnh theo 3 b­íc: - B­íc 1: Kh¶o s¸t trong toµn bé l©m phÇn => t×m ra c©y tréi dù tuyÓn. - B­íc 2: §iÒu tra ®o ®Õm « tiªu chuÈn mÉu + LËp ¤TC : (n ≥ 50 c©y) ë vÞ trÝ ®iÓn h×nh cho khu rõng. §iÒu tra (®o ®Õm) c¸c chØ tiªu liªn quan ®Õn phÈm chÊt c©y tréi, sau ®ã tÝnh trÞ trung b×nh s¶n phÈm : , S, V% (Vd nh­: khi môc tiªu chän gièng lÊy gç lµ H, D1.3, Hdc) => kh«ng ®iÓn h×nh, kh«ng ®¹i diÖn. + LËp 3 « nhá (n ≥ 30 c©y) ngÉu nhiªn: (tiÕn hµnh ®iÒu tra tÝnh to¸n nh­ tr­êng hîp mét «). => TiÕn hµnh kiÓm tra sai dÞ ®Ó ­íc l­îng gi¸ trÞ s¶n phÈm cña khu rõng. NÕu 3 « thuÇn nhÊt th× gi¸ trÞ cña mÉu lµ gi¸ trÞ cña tæng thÓ. NÕu 2 trong 3 « thuÇn nhÊt ng­êi ta lÊy gi¸ trÞ cña 2 « thuÇn ®ã lµm gi¸ trÞ ®¹i diÖn. NÕu 3 « thuÇn 3 mÉu/3 tæng thÓ kh¸c nhau => 3 ®Æc tr­ng kh¸c nhau => 3 ng­ìng chän kh¸c nhau th× ta tiÕn hµnh chän c©y tréi riªng cho tõng tæng thÓ. 15
  5. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 5. C¸c ph­¬ng ph¸p x¸c ®Þnh c©y tréi 5.1. Ph­¬ng ph¸p ®iÒu tra thèng kª TiÕn hµnh theo 3 b­íc: - B­íc 1: …. - B­íc 2: …. - B­íc 3: §¸nh gi¸ c©y tréi dù tuyÓn - So s¸nh c©y tréi dù tuyÓn víi c¸c c©y cßn l¹i cña khu rõng, c©y tréi dù tuyÓn nµo ®¹t chØ tiªu chän gièng b»ng hoÆc v­ît ng­ìng gi¸ trÞ chän läc theo chØ tiªu ®ã th × c©y dù tuyÓn míi ®­îc gäi lµ c©y tréi. + NÕu MT sèng cña khu rõng mµ ®ång ®Òu th× viÖc so s¸nh trªn ®­îc tiÕn hµnh cho c¶ khu rõng, trong tr­êng hîp nµy th× vµ S lÊy kÕt qu¶ ®iÒu tra « mÉu trªn. + NÕu MT sèng cña khu rõng kh«ng ®ång ®Òu th× viÖc so s¸nh c©y tréi dù tuyÓn chØ ®­îc tiÕn hµnh ®èi víi nh÷ng c©y xung quanh nã trong mét quÇn tô nhá (mét ®¸m rõng) => ph­¬ng ph¸p chän läc quÇn tô nhá. CT x¸c ®Þnh quÇn thô nhá nh­ sau: N= Trong ®ã: V% lÊy tõ kÕt qu¶ ®iÒu tra « mÉu P% : §é chÝnh x¸c cÇn ®¹t ®­îc (§é chÝnh x¸c 99% => P = 1) 16
  6. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 5. C¸c ph­¬ng ph¸p x¸c ®Þnh c©y tréi 5.1. …. 5.2. Ph­¬ng ph¸p c©y so s¸nh TiÕn hµnh theo 3 b­íc: - B­íc 1: §iÒu tra, s¬ th¸m => chän ra c©y tréi dù tuyÓn - B­íc 2: TiÕn hµnh ®o ®Õm theo chØ tiªu chän gièng ë c©y dù tuyÓn vµ c©y so s¸nh - B­íc 3: §¸nh gi¸ c©y tréi dù tuyÓn: B»ng c¸ch so s¸nh kÕt qu¶ ®o ®Õm cña nã víi trÞ trung b×nh cña 5 c©y so s¸nh (®¸nh gi¸ theo ph­¬ng ph¸p cho ®iÓm). Nh÷ng ®iÓm cÇn chó ý: + Xtb c©y dù tuyÓn > Xtb c©y so s¸nh th× cho ®iÓm "+", ng­îc l¹i "–" . - Nh÷ng tÝnh tr¹ng quan träng liªn quan ®Õn chØ tiªu chän gièng th× cã hÖ sè ®iÓm cao. - C©y tréi dù tuyÓn ®­îc coi lµ c©y tréi vµ kh«ng cã ®iÓm ©m theo c¸c chØ tiªu chän gièng. - Tæng ®iÓm cña c©y tréi ph¶i "+" trong ®ã ®iÓm cµng cao c©y tréi cµng cã gi¸ trÞ. 17
  7. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 5. C¸c ph­¬ng ph¸p x¸c ®Þnh c©y tréi 5.1. …. 5.3. Ph­¬ng ph¸p ®­êng håi quy ¸p dông cho rõng hçn loµi kh«ng ®Òu tuæi (rõng tù nhiªn), ®Ó ¸p dông ®­îc ph­¬ng ph¸p nµy cÇn x©y dùng ®­îc b¶ng c¸c ®Æc tÝnh cã liªn quan ®Õn tuæi c©y. 18
  8. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 19
  9. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ * Đường hồi quy được sử dụng như sau: 1. Cây dự tuyển được chọn phải dựa trên sự xem xét các tính trạng chủ yếu (như đường kính, chiều cao, thể tích, sản lượng các sản phẩm khác theo mục tiêu chọn giống). 2. Tính trạng đã vẽ thành biểu đồ hồi quy được sử dụng riêng biệt theo tuổi và lập địa. Khi cây trội dự tuyển nằm ở một khoảng cách nhất định phía trên đường hồi quy thì được thừa nhận là cây trội và càng cao hơn đường hồi quy càng tốt, khi giá trị nằm dưới mức trung bình của đường hồi quy thì bị loại bỏ. 20
  10. Ch­¬ng III. Chän läc c©y tréi vµ kh¶o nghiÖm hËu thÕ 6. Kh¶o nghiÖm hËu thÕ (Progeny test) 6.1. Kh¸i niÖm: - Kh¶o nghiÖm hËu thÕ: Là khảo nghiệm được tiến hành để so sánh đời sau (tức hậu thế) của từng cây riêng lẻ với giống đại trà và với bố mẹ để kiểm tra tính di truyền của chúng. - Kh¶o nghiÖm dßng v« tÝnh: Là một hình thức khác của khảo nghiệm hậu thế. Tham gia vào khảo nghiệm là các dòng vô tính được nhân giống sinh dưỡng từ các cây trội (bao gồm cả cây lai) đã được chọn lọc và đánh giá. 21
  11. Chương III. Chọn lọc cây trội và khảo nghiệm hậu thế 6. Khảo nghiệm hậu thế: 6.1. Khỏi niệm: ….. 6.2. Sự cần thiết của KNHT: Cây trội được chọn lọc thông qua P, mà P = G + E + A Như vậy ta có: VP = VG + VE + VA (cho đối tượng khác tuổi) Trong đó: + VP là biến dị của KH. + VG là biến dị của KG. + VE là biến dị của MTS + VA là biến dị của Tuổi Còn khi đối tượng chọn lọc là quần thể đồng tuổi (tức là yếu tố tuổi bị loại bỏ) thì biến dị kiểu hình chỉ còn là tổng biến dị được gây bởi sự khác nhau của kiểu gen với sự khác nhau của hoàn cảnh sống. VP = VG + VE (cho đối tượng đồng tuổi) 22
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2