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Tingmiao HUANG Yixuan WANG Xinji RU Sicen LI Shaowei MA Lihua BAI Qiannan HUANG Xiaohan LI Zhaohui WANG 《土壤圈》2022,32(3):503-506
<正>Dear Editor,Globally, approximately two billion people suffer from micronutrient deficiencies(Tulchinsky, 2010; Myers et al.,2014).Soil micronutrient availability is of great importance for the evaluation of soil fertility and the determination of appropriate measures for improving crop quality and human health.The diethylenetriamine-penta-acetic(DTPA) 相似文献
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目的 明晰不同林分类型下土壤有机碳库特征,以期为平原沙土区土壤碳库的提高和生态恢复提供理论依据。 方法 以江苏省平原沙土区丰县16年生杨树纯林、柳树纯林、杨柳混交林3种林分类型及相邻的撂荒地(对照)为对象,测定0~20、20~40、40~60、60~80、80~100 cm等5个土壤层次有机碳及活性组分和土壤酶活性,计算土壤碳库管理指数,并对土壤有机碳库特征和环境因子进行相关性分析。 结果 (1)3种林分类型及对照各土层有机碳含量和储量范围分别为1.03~5.88 g·kg−1和3.53~17.55 t·hm−2。与对照相比,0~100 cm土层,3种林分类型土壤有机碳含量增加了45.2%~82.2%。杨树纯林0~100 cm土层有机碳储量分别是柳树纯林、杨柳混交林和对照的1.23、1.24、1.83倍。(2)与对照相比,0~100 cm土层,3种林分类型的土壤易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物生物量碳含量分别提高了28.6%~48.0%、6.8%~9.7%和21.6%~33.4%。3种林分类型土壤碳库管理指数显著高于100%(P<0.05)。(3)林分类型显著影响土壤蔗糖酶和多酚氧化酶活性(P<0.05),杨柳混交林0~100 cm土层多酚氧化酶活性显著高于杨树纯林和对照(P<0.05)。(4)相关性分析表明,土壤有机碳库特征受多酚氧化酶和β-葡萄糖苷酶活性显著影响,有机碳含量和储量、易氧化有机碳含量及碳库管理指数受蔗糖酶、过氧化物酶活性显著影响,微生物生物量碳受蔗糖酶活性显著影响。冗余分析表明,土壤碳氮比和细根生物量是土壤有机碳库特征的主要影响因素。 结论 平原沙土区营造人工林提高了土壤有机碳及活性组分和有机碳库稳定性,杨树纯林提高土壤有机碳储量效果最好。 相似文献
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虾类产品鲜度判定方法 总被引:2,自引:0,他引:2
鲜度是虾类产品品质与加工适性的一个重要指标,在捕捞、收购、运输、加工和销售过程中常常需要对虾的鲜度质量进行评价.目前,对虾类产品鲜度判定方法包括感官评价、化学、微生物方法等.随着水产科学研究的深入和人们对虾类产品卫生安全要求的提高,对虾类产品鲜度的各种判定方法也有长足的发展,特别是一些快速简便的判定方法更值得关注.笔者拟对虾的鲜度变化规律、有关虾类产品鲜度判定方法和未来发展趋势进行综述,以期为虾类产品生产加工者提供理论依据. 相似文献
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探讨了EM制剂对AA鸡的生长性能以及鸡粪除臭的影响。试验对象为经过共同饲养18日龄的AA肉鸡,进行初次称重,并按其体重交叉分组法均匀分为五组(CK对照组、A、B、C、D试验组),对照组饲料不添加EM制剂,试验组A、B、C三组添加2/1000由华南农大动科系生态实验室提供的EM制剂,D组添加2/1000台湾产亚罗康商品活菌制剂。整个实验期为22d。结果表明,EM制剂不能使鸡的增重、屠宰率、全净膛率有明显的提高,但能增强鸡对疾病的抵抗,能提高成活率和饲料报酬,明显地降低鸡粪的臭味。 相似文献
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王成海 《信阳农业高等专科学校学报》2006,16(1):11-13
职业兴趣的汇聚与转移是默顿博士论文的第一部分。从科学发展的外部因素来理解科学是默顿论文的意义所在,他对职业兴趣的汇聚与转移的分析恰好为其找到了研究的突破口。用社会学方法来研究科学的发展,虽有其成功的一面,也有其局限性。 相似文献
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及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义,当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素,在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子,以主要产粮基地京津冀地区为例,基于2007-2017年地表温度(Land Surface Temperature,LST)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)以及降水等多源数据,利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)对模型进行测试;利用站点标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据,从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明:模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好(R2均大于0.5而RMSE均小于0.55)。模型输出的综合干旱指数(Comprehensive Drought Index,CDI)在密云站上与SPI和SPEI接近,变化趋势基本一致,并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4,均通过了0.01水平的显著性检验。空间上,相较于SPEI,CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高,表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。 相似文献