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キーワード “合成” に対する結果 “3361”件292ページ目
と考えられる． フロリゲンやアンチフロリゲンといった促成や抑制に関わる因子は主として日長を感知して葉で合成されるが，花芽分化の条件には生長点付近の温度や体内窒素濃度が複雑に関与する．生長点に移動したフロリゲン
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/06_itigooyakabu.pdf種別：pdf サイズ：590.543KB
し，その分1果重は減少する（阿部ら，1994； 伊藤・河合，1994）．本試験で見られた，導入区の糖度が対照区より高かった時期は，光合成能力の向上によって光合成産物（糖）が増えたものの水分供給が対照区と同程度であったため，対照区と比較して糖
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/08tomato.pdf種別：pdf サイズ：1135.831KB
(2001)：ニホンナシ「にっこり」の成熟特性と収穫適期判定．栃木県農業試験場研究報告(50)，63-67． 日野昭・倉岡唯行(1978)：果樹の光合成に関する研究（第5報）反射シートがハウス内ブドウの果実品質に及ぼす影響．園芸学会研究発表要旨昭53春，110-111．
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/1-4saigyoku2.pdf種別：pdf サイズ：516.906KB
20回近く農薬を散布している．ナシ黒星病の発生は全国的に増加傾向にあり，本病対策にはDMI剤(エルゴステロール生合成阻害剤：EBI剤の一つである脱メチル化反応阻害剤)が有効であるが，近年，九州などの西南暖地において黒星病に有
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/15-1-1.pdf種別：pdf サイズ：598.521KB
することでDGが向上し， 飼料要求率が改善したことから，育成前期からのリジン・メチオニン添加は，骨格や筋肉の生合成を促進し， 育成中期から後期にかけて，肉付のスピードを速くするとともに，飼料効率を改善することが明らかとな
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/2019041002pesutoshiryo.pdf種別：pdf サイズ：1382.199KB
水田の防除の実態合計成分数殺虫剤殺菌剤除草剤2008年2009年以降 IPM-A区 （幸手） 2008～2011 3 0 0 3 （基肥のみ） 化学合成 4.2 （基肥のみ） 鶏糞150 化学合成2.8 IPM-B区 （杉戸） 2008～2011 4 １ （箱１） 0 3 （基肥+追肥） 化学合成 3.0+1.0 （基肥+追肥） 化学合成 3.0+1.0 慣
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/619703.pdf種別：pdf サイズ：1212.881KB
埼玉農総研研報(13)28-33，2014 高温登熟性の高い水稲品種「彩のきずな」の高温条件下における光合成特性荒川誠*・岡田雄二* Photosynthetic Ability under the High Air Temperature of‘SAINOKIZUNA’,a Rice Cultivar with Resistance to High Temperature During Ripening Period Makoto ARAKAWA , Yuji OKADA 要約水稲品種「彩のきずな」の高温登熟性が高い要因を明らか
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/619704.pdf種別：pdf サイズ：856.116KB
プリケーション(GS Pro，DJI)を用いて自動で行った． 空撮画像の解析は，SfM(Structure from Motion)ソフトウェア(Metashape，Agisoft)を用いて空撮画像を合成したオルソモザイク画像を作成し，刈取り地点付近のNDVIの平均値を取得した．NDVIの計算式は以下のとおりである．な
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/hanamannten_satonosora_shinndann.pdf種別：pdf サイズ：491.1KB
溶液，あるいは水を 100mL灌注した．その後，①気温なりゆきの暗黒条件で3日間，②23℃の明条件（12時間日長 （6:00～18:00明期）,光合成有効光量子束密度 34μmol m-2 s-1）で2日間，③気温なりゆきの暗黒条件で1日間の順に，環境条件を変更し株を管理した．そ
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/kanesyonn_karannkoe_baiyoudo.pdf種別：pdf サイズ：290.898KB
アプリケーション(GS Pro，DJI)を用いて自動で行った．空撮画像の解析は，SfM(Structure from Motion)ソフトウェア(Metashape，Agisoft)を用いて空撮画像を合成したオルソモザイク画像を作成し，刈取り地点付近のNDVIの平均値を取得した．NDVIの計算式は以下のとおりであり，
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/32295/koshijikari_sainokagayaki_shinndann.pdf種別：pdf サイズ：708.384KB