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101.
103.
104.
不同生态条件下玉米的群体光合速率特性比较 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]研究玉米在不同生态条件下的光合生产规律及特性。[方法]利用分期播种的方法,对山东品种玉米掖单22和新疆品种Sc704在新疆石河子的不同播期群体光合特征进行比较。[结果]结果表明,CAP的高值持续期,4月10日播期与4月25日播期为52 d,5月25日播期为43 d左右;各播期的CAP高值持续期均在大口至乳熟后期。[结论]Yd22的表观光合速率始终大于Sc704,具有较好的光合特性。 相似文献
105.
冰淇淋中大肠菌群的传统检测方法繁琐且费时费力,不能适应现代化大型食品企业检测工作的需求。本研究将Soleris实时光电微生物检测技术引入到大肠菌群的快速检测中,得到了冰淇淋中大肠菌群检测标准曲线LogCFU=9.5175-0.854×DT(R2=0.9717);并用国标平板法对标准曲线进行了验证,结果表明Soleris法测得的结果与平板计数结果偏差在±0.5范围以内,具有较好的一致性,重复性验证结果RSD值在0.443%~0.501%之间。而与平板计数法相比,Soleris法具有快速的优点,可使冰淇淋产品放行时间缩短13~62h。本研究建立的大肠菌群Soleris检测法具有检测时间短、灵敏度高的优势,为冰淇淋产品的微生物检测提供了一种新的方法。 相似文献
106.
基于Greenseeker光谱法的棉花氮素营养诊断研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用主动遥感光谱仪(Greenseeker)对新疆2个主栽棉花品种4个施氮量条件下2年生育期间的冠层归一化植被指数(NDVI)值进行测试,研究不同施氮量对棉花冠层NDVI值、植株氮素积累速率和叶片全氮含量的影响以及田间条件下简便、快速、非接触性的作物氮素营养状况诊断方法。结果表明:在棉花生育期内,冠层NDVI值呈单峰曲线变化,峰值出现在出苗后90d左右,以后逐渐降低;NDVI值和棉株氮素积累速率呈正相关关系,决定系数R~2在盛花期达到最大,为0.844.7;NDVI值变化趋势与叶片全氮含量呈正相关,决定系数R~2在盛花期达到0.7980。棉花冠层NDVI值随着施氮量增加而提高,不同氮素处理间NDVI值在盛花期和花铃期达极显著差异;主动遥感光谱仪在棉花生长的盛花期和花铃期可以预测棉花氮素养分状况。 相似文献
107.
土壤As动态影响下枸杞质量评价及环境风险预测 总被引:1,自引:0,他引:1
选择柴达木盆地诺木洪农场3种类型农田进行20cm表层土壤砷(As)含量检测。第1种为新开垦原生地,第2种为20年耕种地,第3种为50年耕种地,检测As含量分别为16.29、14.90、14.04 mg·kg-1。3种土壤As含量均达到无公害食品标准(25 mg·kg-1)和绿色食品标准(20mg·kg-1)。多年耕种并没有造成农田表层土壤As积累。农田灌溉用河水中未检出As。生产中使用的22种农药、肥料均检测到As,其中15种杀虫剂、杀真菌剂、除草剂、植物激素等,每年输入土壤As 4 513.59 mg·hm-2;7种肥料每年输入土壤As 258015.24mg·hm-2。施肥是土壤中As输入的重要来源,最主要的输入源是磷酸二铵,占到50%;其次为复合肥、鸡粪和有机肥。每年随作物输出As总量为4 380 mg·hm-2。模拟田间灌溉,进行土壤柱淋漓试验,农田20 cm表层土壤每年随灌溉淋漓输出As为245 230.65 mg·hm-2,这与随着肥料、农药输入量几乎相等。表层土壤As处在一个输入、输出相对稳定的动态平衡状态。从土壤中输出的As,随灌溉水输入到水系统中,继而造成水系统As的积累,最终将影响到地区农业的可持续发展。 相似文献
108.
农五师耕地地力评价及施肥对策 总被引:1,自引:1,他引:0
根据农五师土壤和农业生产实际情况及特点,选取与农业生产有密切关系的因素,建立评价指标体系;将农五师61 479.98 hm2耕地共划分为6个等级。其中:1级地744.566 hm2,占评价面积的1.2%;2级地6 275.437 hm2,占评价面积的10.2%;3级地7 900.413 hm2,占评价面积的12.9%;4级地20 956.69 hm2,占评价面积的34.1%;5级地18089.19 hm2,占评价面积的29.4%;6级地面积7 513.68 hm2占评价面积的12.2%。同时,根据各等级养分特点,提出具体培肥改良对策。 相似文献
109.
采用ASD Field Spec Pro VNIR 2500型光谱辐射仪获取了棉花不同生育时期的冠层高光谱反射率。并通过光谱分析技术,建立了基于高光谱植被指数——归一化植被指数和比值植被指数的棉田冠层特征信息的定量模型。经过对估算模型的精度检验和评价,最终筛选出表征棉花冠层结构特征参数的最佳估算模型。结果表明,基于归一化植被指数预测棉花叶面积指数,以幂函数(y=11.084x12.024,r=0.8076**)的模型为最优;基于比值植被指数预测棉花单位面积地上部鲜生物量,以指数函数(y=52.261·exp(0.1024x),r=0.8114**)的估计模型为最优;基于比值植被指数预测棉花单位面积地上部干生物量,以指数函数(y=9.5552·exp(0.1133x),r=0.8330**)的模型为最优。可见,利用高光谱遥感技术可以分析、模拟、评价、预测棉花冠层特征参量,为精准种植棉花提供了依据。 相似文献
110.