不同氮肥处理对春季大棚番茄产量及肥料利用率的影响

以"荣威"番茄为试材,采用田间随机区组排列的方法,设置4个施肥处理(不施肥处理,CK;依据目标产量计算全氮处理,T1;减氮30%处理,T2;増施20%有机肥处理,T3),研究不同处理对番茄株高茎粗、土壤酶活性、肥料利用率及产量的影响。结果表明:T2处理番茄株高和茎粗与T1处理差异均不明显,显著高于CK和T3处理;采收盛期T2处理4种土壤酶(脲酶、蔗糖酶、过氧化氢酶、磷酸酶)活性及肥料利用率均最高,春季氮、磷、钾肥利用效率分别为36.66%、60.51%、26.19%,肥料偏生产力为237.17kg·kg~(-1);每667m2产量为9 952kg,显著高于其它处理,较T1处理显著提高79%。因此,T2处理(每667m~2施入N:21.01kg;P_2O_5:2.71kg;K:18.24kg)产量最高,施肥效果最佳,推荐为杨凌区春季番茄施肥标准。     

苔藓结皮层土壤矿质元素含量变化特征

土壤中全量化学元素既是植物矿质营养的源泉,又是全面影响土壤肥力高低的一个重要因素,其含量多少对分析土壤形成演化过程具有指导意义。文中采用电感耦合等离子体发射光谱仪(PE ICP-OES)分析测定了沙地沙漠固沙林植被下苔藓结皮层全量化学元素含量变化。结果表明,苔藓结皮层SiO_2平均含量为60.77%,其它全量化学元素组成(SiO_2除外)含量均高于流动沙土;随着固沙林时间的增加以及苔藓结皮不断积累更多的细颗粒物质,苔藓结皮层SiO_2含量呈现出明显降低的趋势,而其它全量化学元素含量均呈现增加趋势。苔藓结皮层硅铁铝率低于对照流动沙土,且随着固沙林时间的增加,硅铁铝率均呈现降低趋势,同时大气降尘中的全量化学元素组成含量以及硅铁铝率均高于苔藓结皮层和流动沙土。风沙环境下苔藓结皮层的形成和长期保留,对改善风沙土矿物质元素含量具有积极作用。     

盐碱胁迫对芸豆根系分泌物组分及含量的影响

以2个芸豆品种(耐盐碱性较强的"HYD"和耐盐碱性较弱的"JW")为试材,采用土培法,将Na2CO3、NaHCO3按指定摩尔比1∶9混合后占土壤中的质量百分比设计0％(对照,T0)和0.4％(T4)2个浓度梯度,研究了盐碱胁迫对芸豆根系分泌物组分及含量的影响,以期为进一步揭示芸豆对盐碱生境响应适应的根际生态学机制、创新芸豆耐盐碱栽培调控技术提供参考依据.结果 表明:无盐碱胁迫对照"HYD"根系分泌物pH和电导率均显著(P＜0.05)低于"JW".在盐碱胁迫处理后,2个品种根系分泌物pH与电导率均有所增长.在各处理芸豆根系分泌物中检测到4种有机酸和17种游离氨基酸,且不同品种的根系分泌物组分相同.盐碱胁迫显著改变了"HYD"和"JW"根系分泌物中有机酸含量,其中分泌量最多的是乙酸.在相同处理下,"HYD"根系分泌物总氨基酸和可溶性总糖含量均高于"JW".相比于"JW","HYD"释放有机酸和氨基酸能力较强,可有效改变并调节pH和电导率,进而改善盐碱根际环境.     

基于WebGIS的新疆绿洲农田土壤信息集成与共享系统设计

土壤信息系统的构建与应用有助于加强土壤数据的信息化管理,提高土壤信息的共享性。目前土壤信息系统主要为单一专题系统,在多专题分析或与其他系统进行数据交互的实际应用中存在较多阻碍。针对这一问题,本文收集整理新疆农田土壤信息数据并建库,设计开发出基于WebGIS技术的新疆绿洲农田土壤信息集成与共享系统,系统集成了耕地地力评价、土壤改良利用分区、作物适宜性评价及测土配方施肥等四个专题功能并使之相互衔接,实现了土壤信息的在线查询与高效共享。运行结果表明,该系统降低了数据冗余,提高了数据利用效率,具有较高的稳定性和实用性,对促进新疆农业的信息化、规模化及可持续发展具有重要意义。     

浙东地区‘红美人’杂柑果实品质与土壤和叶片养分的关系

【目的】揭示浙江东部地区‘红美人’杂柑果实品质与土壤肥力、叶片养分的关系,明确‘红美人’杂柑产量、品质的关键影响因子。【方法】在浙江东部‘红美人’杂柑种植区域采集柑橘果实、柑橘叶片和园地土壤样本各33份,统计了柑橘产量,测定了果实品质性状、果实矿质元素含量、叶片营养元素含量和园地土壤理化性状,深入分析了果实品质与土壤理化状况、叶片矿质元素含量的关系。【结果】浙江东部‘红美人’种植区域土壤中水溶性氮、有效磷和速效钾三个大量元素含量基本上在适量和高量范围,而叶片中钾含量偏低。果实的可溶性固形物含量与土壤pH值和交换性钙含量呈显著负相关,说明适度降低土壤pH值有利于增加果实可溶性固形物含量,而土壤交换性钙含量过高会显著不利于增加果实可溶性固形物含量;果实总酸含量与叶片锰含量呈显著正相关,叶片锰含量与土壤有效态铁、锰含量呈显著正相关而与土壤交换性钙含量呈显著负相关,说明土壤和叶片中锰过量会增加果实酸度,而土壤中有效钙过量有降低果实酸度的作用。【结论】‘红美人’橘园应当考虑肥料的平衡使用,防止元素间的拮抗。部分地区因土壤酸碱度不合理而造成钙、镁、硼等中微量元素的缺乏是限制‘红美人’果实产量和品质的重要原因,需要及时叶面补充‘。红美人’果实品质中的单果质量和可溶性固形物含量与土壤的pH值和交换性钙含量密切相关,需要根据橘园土壤条件调节适宜的pH值和适当补充一些中、微量元素。     

激光粒度仪法与湿筛-沉降法测定火山碎屑物发育土壤颗粒组成的比较

为了比较湿筛-沉降法和激光粒度仪法测定玄武质火山碎屑物发育土壤的颗粒组成的结果,对供试土壤进行了比重值测定,并采用实测比重值和常用比重值(2.65)分别进行了湿筛-沉降法的土壤颗粒组成测定,同时又对样品进行了激光粒度仪法测定。结果表明:玄武质火山碎屑物发育土壤的比重值较土壤的常用比重值有一定的差异,进而导致了两种比重值条件下湿筛-沉降法测定的土壤颗粒组成的差异,但相差不大。激光粒度仪法测定的土壤颗粒组成与湿筛-沉降法比较,黏粒含量偏低,粉粒含量偏高,绝大多数砂粒含量偏高。导致这种差异的原因之一是两种方法的测定原理不同,分别测定的是同一颗粒的不同特征;其次是测定的粒径范围不同,湿筛-沉降法测定<2 mm的全部土粒,但激光粒度仪法对小于某粒径(MS3000激光粒度仪的测量范围是0.01～3500μm)的土粒不做测量;此外,还受黏土矿物的层状构造及土壤分散方法的影响。由于不同生产厂家、不同型号的激光粒度仪,其测量范围不同,对土壤颗粒组成的测定结果会产生一定的影响。所以,建议在应用激光粒度仪测定土壤颗粒组成时,标示仪器的生产厂家和型号。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

油茶幼苗根系生长特性分析

从油茶的品种入手,涉及到缺素以及容器3方面对幼苗根系生长特性的影响,并重点列举出对油茶幼苗根系生长危害严重的两大危害和预防解决办法,对油茶幼苗根系地更好生长做出了初探。