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为了完善滴灌均匀系数设计与评价标准,在日光温室内研究了滴灌均匀系数和施氮量对白菜生长、氮素吸收、相对叶绿素含量(SPAD)、产量和品质的影响。试验中均匀系数设置0.62、0.80和0.96 3个水平,施氮量设置150和300 kg/hm2 2个水平。土壤多参数传感器Hydra Probe的监测结果表明,白菜生育期内不同处理的土壤含水率和温度变化动态基本一致,而不同处理间的土壤电导率的差异主要是由其初始值不同引起的。当滴灌均匀系数不大于80%时,白菜株高、干物质质量、吸氮量和产量的均匀系数大于灌水和施肥的均匀系数,且滴灌均匀系数对株高、干物质质量、相对叶绿素含量(SPAD)、吸氮量、产量及Vc含量、总糖、硝酸盐、纤维素等品质指标均值和均匀系数的影响均不显著(α=0.05)。因此采用过高的均匀系数,对提高产量和改善品质的作用不明显,采用现行滴灌均匀系数的设计和评价标准(均匀系数Cu≥0.80)不会对白菜的生长、养分吸收和产量造成不利影响,可考虑适当降低。 相似文献
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选用192只23周龄海兰褐商品蛋鸡,探讨日粮中添加不同比例的酶解羽毛粉对蛋鸡生产性能的影响,共计3个处理,每个处理4个重复,每个重复16只鸡,三层阶梯式笼养,自由采食、饮水,进行对比饲养试验。试验期30d。对各处理组的蛋鸡日只耗料量、产蛋率、只日产蛋量、平均蛋重、料蛋比的记录数据进行统计分析,研究用羽毛粉代替部分植物蛋白饲料(豆粕)的可行性。结果表明,日粮中添加2.5%,5%酶解羽毛粉对蛋鸡只日耗料量、产蛋率、只日产蛋量、平均蛋重、料蛋比5项指标均无显著影响(P〉0.05)。因此,在蛋鸡日粮中用羽毛粉代替部分植物蛋白饲料原料是经济的、可行的。 相似文献
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土壤含水率监测位置对温室滴灌番茄耗水量估算的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
土壤水分传感器埋设位置的选择是局部灌溉条件下获得作物根区代表性土壤含水率数据,从而制定滴灌灌溉制度的关键。本文以日光温室滴灌番茄为对象,研究滴灌线源土壤湿润体内含水率分布状况,通过对比距滴灌带不同位置处土壤含水率监测结果估算番茄耗水量的差异,探讨土壤含水率监测的合理位置。结果表明,番茄生育期内14~25 mm的灌水定额主要用于增加0~40 cm土层的土壤含水率,湿润体内日平均土壤含水率分布在75%~100%田间持水率。作物生育期内连续多次滴灌条件下,沿滴灌带单个灌水器形成的湿润土体会充分叠加,形成近似均匀的土壤含水率带状分布,且作物生育期内沿深度方向0~40 cm土层土壤含水率均值无显著性差异,距滴灌带不同水平距离的土壤含水率随时间的变化趋势具有同步特点,无明显的滞后性。以集中80%总根量的土壤深度作为滴灌番茄水分渗漏下界面时,14~25 mm的灌水定额会导致深层渗漏,且深层渗漏量表现出一定的空间变异性。番茄生育期内深层渗漏量约占灌水量的13%。距滴灌带不同位置处的番茄耗水量除在番茄苗期和开花座果期有较大差异外,其余生育阶段的差异均在10%以内。对温室滴灌番茄来说,滴灌高频少量的灌溉特征有利于维持作物根系层适宜的土壤水分状态,监测1个含水率剖面即可满足估算作物耗水量的要求。 相似文献
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陕西省关中地区农田生态系统碳源/汇估算 总被引:1,自引:1,他引:0
运用改进的CASA(carnegie ames stanford biosphere)模型,基于化肥、农膜、农地翻耕、农机运用4类主要碳排放,结合2010年相关遥感数据和统计数据,以县(区或市)为单元对陕西省关中地区农田生态系统碳吸收、碳排放及净碳汇进行了测算。结果表明:(1)研究区碳吸收总量约为6.44×106 t,其中6,7,8月为碳吸收高值月,12,1,2,3月为碳吸收低值月。碳吸收量高于2.0×105 t的县(区或市)分布在宝鸡市北部,咸阳市西部,渭南市中部和西南部。(2)研究区碳排放总量约为1.41×106 t,农用化肥为主要碳排放源,约占89%。碳排放量超过6.00×104 t的县(区或市)分布在渭南市中部、咸阳市中部偏南。(3)研究区净碳汇总量约为5.03×106 t,各县(区或市)净碳汇量均为正值。净碳汇总量超过2.00×104 t的县(区或市)主要分布在关中地区西北部。 相似文献
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根据1996-2010年陕西省终端能源消费数据及2010年各市区单位GDP能耗数据,对陕西省碳排放量进行了核算,并基于Kaya恒等式,利用对数平均Divisia指数分解模型对陕西省碳排放的影响因素进行了分解分析。结果表明:(1) 陕西省碳排放总量、人均碳排放量在1996-2000年均为小幅度下降,此后大幅度增加,而碳排放强度总体呈现出下降趋势。从能源消费碳排放比例来看,煤炭消费碳排放量占绝对比重(70.47%)。(2) 陕西省各市区碳排放总量与碳排放强度表现出明显的区域分异特征。陕西省的碳排放总量关中最高,陕北次之,陕南最小;地级市区中:西安市、榆林市和渭南市排放量超过5.00×106 t,杨凌区的碳排放量仅有7.21×104 t;渭南市和榆林市碳排放强度较高,而商洛市和杨凌区碳排放强度较低。(3) 经济产出、产业结构及人口规模对陕西省碳排放量的增加表现为正效应,能源结构和能源强度对陕西省碳排放量的增加表现为负效应。其中经济增长是陕西省碳排放量增加的决定因素,而能源强度降低是碳排放量减少的决定因素。 相似文献