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941.
连续3年在甘蓝套玉米—甘蓝轮作制中进行增施钾肥定位试验,研究结果表明:钾肥对甘蓝玉米产量有显著的增产作用,对甘蓝的品质也有明显的改善,并随年限的增加钾肥对产量、Vc和糖含量效应进一步增大,施钾对春甘蓝的产量影响高于冬甘蓝。在同N水平下,产量有随钾用量的增加而增加趋势。连续2年施钾的后效对玉米产量增长极显著。施用钾肥可大幅度增加的总产值,氮钾配施肥料的产投比达3.27~4.56,其中处理N2K1高达4.56。综合分析表明:钾肥对粮菜轮作制中的产量和品质影响大于氮肥、在实际施肥中以高钾中氮为最佳。 相似文献
942.
高寒草甸典型小流域雨后土壤水分空间变异特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用地统计学的Kriging空间内插法研究寒区典型小流域雨后土壤水分空间变异及分布情况;分析了0~50 cm土壤层的平均土壤水分与剖面土壤水分的空间分布特征。结果表明:0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm、30~40 cm和40~50 cm五层土壤水分和流域平均土壤水分最佳拟合模型为球状模型;在小流域尺度范围内,五层土壤水分具有中等空间变异性,其块金系数为43.7%、58.9%、53.0%、71.6%和68.1%,流域平均土壤水分的块金系数为38.4%,0~10 cm1、0~20 cm、20~30cm三层土壤水分相关度明显小于30~40 cm和40~50 cm两土层土壤水分,说明表层土壤水分受降雨因素干扰明显,而深层土壤含水量相关性比较稳定。通过分析,得出雨后流域土壤水分空间分布主要受水分入渗、地形、植被覆盖、海拔等因素的影响。利用半方差函数分析得出流域土壤水分的有效变程在938~1469 m之间,40~50 cm土层土壤水分变程最大,为1469 m;10~20 cm土层土壤水分变程最小为938 m。通过确定半方差函数、比较变量的空间变异性及空间变异程度,得出在小流域内土壤水分半方差函数模型总体上拟合效果较好。 相似文献
943.
通过野外实地取样,对轻度、中度、重度和极度退化的天祝高寒草甸草地0~10,10~20和20~30cm土层的土壤样品进行测定与分析,结果表明:(1)同一土层不同退化阶段草地,土壤全钾含量差异显著(P<0.05),呈"轻度>中度>重度>极度"的变化规律,速效钾含量中度和重度退化草地显著高于轻度和极度退化草地,轻度退化草地速效钾含量最少;(2)不同土层同一退化阶段草地,随着土层的加深,土壤全钾和速效钾含量均呈下降趋势,其中,各土层钾含量变化差异不显著(P>0.05)。 相似文献
944.
945.
环青海湖北岸草甸化草原植物群落与气候因子的关系 总被引:4,自引:2,他引:2
通过对青海湖北岸草甸化草原植物群落生长发育变化规律与气候因子进行相关分析,揭示了影响该地区草地植物群落特征的关键气候因子,为当地合理利用草地和提高单位面积产草量以及应对气候变化提供科学依据。结果表明,随着全球气候的逐年变暖,青海湖北岸地区的气温和降水量也有逐年升高的趋势,同时,伴随着蒸发量的增大和日照时数的减少,牧草的一些生物学特征也随之发生了改变,表现在牧草返青期、抽穗期、开花期和种子成熟期逐年提前,而牧草黄枯期却逐年延迟,牧草高度和地上生物量也呈现出逐年升高的趋势;对牧草来说,年均蒸发量主要影响牧草的高度,而年降水量则更大程度上影响着牧草的产量,生长期长短则主要与日照时数有关。 相似文献
946.
947.
高山草地的反射光谱与牧草长势的相关分析 总被引:7,自引:1,他引:6
不同的草地群落,其反射光谱曲线差异显著,草地植被盖度对光谱反射有显著影响,在550nm波段,随着植被盖度增加,其反射率相应提高,在650nm波段,与之相反,盖度增加,光谱反射率下降;在近红外波段,光谱反射率的增加与植被盖度增长同步,植物群落的季相对反射光谱表现出与盖度相似的影响,在遥感图像上一定有响应。 相似文献
948.
矮嵩草 (Kobresiahumilis)草甸内架设开顶式增温小室后 ,在牧草生长季节 ,增温小室内的气温平均提高 1 .47℃ ,土温平均提高 1 .0 0℃ ,地表温度平均提高 1 .5 4℃ ;增温小室外的湿度略高于其内部 ;增温小室外的风速明显高于其内部 ;增温小室内外的太阳水平总辐射、反射系数和极端温度差异不显著 ,但变化趋势各有异同 ;增温小室的修建对地温与湿度间、气温与空气湿度间的相关显著性有影响 ,对温度与其他气候因子间的相关关系影响不大 相似文献
949.
新疆平原低地盐化草甸类草地是新疆畜牧业生产中禾本科牧草的主要来源之一。由于多种原理,草地退化严重,产草量降低。通过对呼图壁奶牛场的盐化低地草甸草地的生态条件,土壤类型与特性等调查,分析其退化原因,提出提高产草量的措施。 相似文献
950.
利用灰色关联分析方法,通过生态因子对高寒草甸牧草产量影响的结果程度表明,高寒草甸地带降水量基本可满足牧草生长发育的需求,而温度因子则成为主要的限制因子。其影响程度大小排序有:1月平均气温>5~8月平均气温>5~8月日照时数>5~8月水热综合配合(降水量与气温的比值)>5~8月降水量>上年度末9~11月的降水量。在分辨系数取0.5的条件下,以上各因子所对应的关联度排序有:0.835>0.791>0.771>0.754>0.734>0.638。将上述各生态因子进行主成分处理后,建立评估或预报高寒草甸牧草产量的模拟模型方程是:GW=a+ΣajXj。其拟合及试报效果均很好,故可作为高寒草甸牧草产量的评估或预测预报工具。 相似文献