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1.
[目的]探索马蓝高产栽培方法。[方法]收集云南、贵州马蓝与四川芦山县马蓝对比,并从种植密度、栽种期和追肥方面开展研究。[结果](1)芦山县马蓝在株高、茎基直径、叶长、叶宽、分枝数、产量和含量上优于云南、贵州马蓝;(2)种植密度以30cm×40cm为宜;(3)适宜栽种时间为9月~11月;(4)三次追施复混肥40kg/亩、50kg/亩、50kg/亩,马蓝产量高。[结论]在9~11月,采用30cm×40cm的密度种植,并于3月底4月初、5月中下旬、7月中下旬分别追施复混肥(尿素:复合肥=1:1)40kg/亩、50kg/亩、50kg/亩,芦山县马蓝能够获得高产。  相似文献   
2.
选择新疆伊宁市荒山滴灌造林地,比较研究了8L·h-1和16L·h-1两种不同流量滴头一个灌溉期内土壤水分运移规律,结果表明:伊犁州荒山滴灌造林中使用8L·h-1滴头是合理的,滴头流量过大,容易形成地表径流,造成水资源的浪费;使用8L·h-1流量滴头在造林早期灌溉6~8h就可以保证植物健康生长,随着林分的生长,须逐渐延长灌溉时间。  相似文献   
3.
4.
导读:缙云县茭白种植历史悠久,且享有“浙江茭白之乡”“中国茭白之乡”的称号,近年来,茭白产业已成为缙云县的主要农业产业之一。为消除市民对茭白安全性的担忧,从基地选择、品种(系)选择、育苗、定植、施肥、水分管理、病虫防治等方面对缙云茭白绿色安全栽培技术进行了介绍。  相似文献   
5.
气象因子变化及其对小麦生产的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
全球气候变化趋势明显,小麦的生长发育和产量在一定程度上受到影响。综述光照、温度、水分3个主要气象因子变化特征的研究现状,及其对小麦物候期变化、产量和品质的影响。  相似文献   
6.
柱花草是世界热区重要的绿肥与牧草兼用的豆科作物。作为豆科绿肥,磷含量是影响绿肥品质的重要指标。本文对134份柱花草绿肥种质的磷含量进行了分析评价,结果表明,供试的134份柱花草绿肥种质有133份种质磷含量在0.3%以下,这些柱花草的磷含量达到四级有机肥磷含量标准,仅有1份柱花草种质的磷含量高于0.3%,其磷含量达到三级有机肥磷含量标准。  相似文献   
7.
喀斯特断陷盆地是我国石漠化综合治理8大喀斯特类型中治理成效最低、治理难度最大的区域,面临石漠化严重、干旱频发、植被恢复难等突出问题。文中针对水分是影响喀斯特断陷盆地石漠化治理与植被恢复成效最关键的限制因素,综合分析了国内外水分梯度差异与植物群落构建机制研究动态与发展趋势;提出利用日趋成熟的水分脆弱性评价方法,通过建立基于耦合暴露度、敏感性及适应性的水资源脆弱性评价指标体系,以满足遥感影像分辨率和植物群落调查样地大小的评价单元进行水分脆弱性评估;在建立物种库—功能性状—生境特征数据库的基础上,提出基于功能性状差异进行喀斯特断陷盆地植物群落机制构建的研究方案。提出的研究方案有望解决喀斯特断陷盆地石漠化区水分梯度特征与分布格局、自然植物群落组配规律及其生境特征、水分梯度与生境要素对植物群落特征及功能性状组成的影响规律等关键科学问题,可为不同脆弱生态区植被恢复群落构建机制研究提供重要参考和借鉴。  相似文献   
8.
了解水分、氮素及其互作对水稻产量与水、氮利用效率的影响,对协同提高水稻产量与水氮利用效率有重要意义。本文概述了水稻节水灌溉技术、氮肥利用效率与氮肥施用技术、水分与氮素对水稻产量及水氮利用效率的耦合效应、作物-土壤关系及水氮调控机制等方面取得的进展;讨论了存在的问题,这些问题包括:高产水稻作物与土壤的水氮互作效应尚不明确;高产水稻水氮耦合与高效利用的分子机理不清楚;协同提高水稻产量与水氮利用效率的调控途径尚未掌握。针对这些问题,建议今后重点研究:高产水稻作物与土壤的水氮互作效应及其机制;水氮互作调控水稻吸收利用水分和氮素的生理与分子机理;协同提高水稻产量和水氮利用效率的调控途径与关键技术。  相似文献   
9.
为探讨主干形核桃高产优质栽培的理论基础,选择8年生主干形新温185核桃为试材,设置不同梯度氮肥与甲哌■耦合模式,研究其对核桃品质和土壤氮素利用的影响。整个生育期内核桃结果枝节间增长长度在同等氮肥条件下呈"下降—上升"的变化趋势,在成熟期A2B3处理下核桃节间增长长度出现最低,为0.43 cm。在核桃的4个生育期内均出现随土层的深度增加而土壤含氮量降低的变化趋势,在油脂转化期20~40 cm土层土壤含氮量均低于同期对照,在16.31~34.03 mg/kg范围内变化。A2B3耦合处理下核桃果实三径、单果质量、总糖含量、蛋白质含量、总酚含量均高于对照,而单宁含量却最低,为1.19%。甲哌■的喷施浓度为800 mg/L、氮肥施入水平为3 271.73 kg/hm~2时,可显著提高核桃对土壤氮素的吸收和利用以及核桃产量。  相似文献   
10.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。  相似文献   
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