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为了明确近10年天目山-怀玉山区水源涵养与生物多样性保护重要区生态承载力状况,基于社会发展压力、经济发展压力、资源环境支撑力和生态弹力构建评价指标体系,利用投影寻踪模型对2008—2017年天目山-怀玉山区水源涵养与生物多样性保护重要区生态承载力进行评价。研究结果显示,第三产业占GDP比重、人均国内生产总值、一般工业固体废弃物产生量及森林覆盖率对研究区城市生态承载力有较大影响。2008年研究区城市生态承载力评价等级基本安全的城市有6个,较不安全的城市有5个,不安全的城市有2个。2017年研究区城市里生态承载力评价等级较安全的城市有1个,基本安全的城市有1个,较不安全的城市有7个,不安全的城市有4个。2008—2017年5个城市生态承载力呈上升趋势,8个城市生态承载力呈下降趋势。研究区城市生态承载力在空间分布上呈现由中心向南北递减的趋势。 相似文献
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秸秆还田结合减氮调控旱地土壤硝化潜势维持作物产量的机理 总被引:4,自引:1,他引:3
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为了研究芹菜质膜内在蛋白基因的序列特征及其在非生物胁迫条件下的表达特性,探讨其抗逆功能,以芹菜品种六合黄心芹为试验材料,通过RT-PCR技术克隆AgPIP2;1基因,通过生物信息学软件分析其核苷酸和氨基酸序列特征,并采用荧光定量PCR技术检测其在不同组织的表达及其对非生物胁迫的响应。结果表明,AgPIP2;1基因含有1个861 bp的开放阅读框,编码286个氨基酸,其编码的蛋白属于PIP2类蛋白。氨基酸序列分析显示,AgPIP2;1含有高度保守的NPA基序以及高等植物PIP蛋白的保守序列,与其他物种PIP2类蛋白具有较高的同源性,与胡萝卜DcPIP2;1的氨基酸序列同源性达到97.90%。在亲缘关系上与大豆GmPIP2;1、胡萝卜DcPIP2;1和绿豆VrPIP2;1较为接近。实时荧光定量PCR技术分析表明,AgPIP2;1基因在芹菜根、叶柄和叶片中均有表达,其中在叶片中的表达量最高,在根中的表达量最低,呈现比较明显的组织特异性。此外,AgPIP2;1基因受到高温、低温、干旱和盐等非生物胁迫的诱导,说明该基因可能参与芹菜抵御非生物胁迫的过程。本研究为进一步了解AgPIP2;1基因的功能及其在非生物胁迫中的作用奠定了基础。 相似文献
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为探究高产稻田中防止倒伏发生的早期诊断技术,2015-2016年,以大面积推广的杂交中稻高产新品种蓉18优1015为试验材料,设计3因素完全因子试验,研究不同密肥群体下喷施多效唑对稻谷产量和抗倒伏性的影响。结果表明,随着施氮量和移栽密度的增加,稻谷产量提高,植株抗倒力下降,以施氮量150 kg·hm-2和移栽密度18.75 万穴·hm-2的产量较高。不同密肥群体下施用多效唑对产量和植株抗倒伏性有显著影响,施用多效唑后植株抗倒力增强,但产量因穗粒数下降而减少。不同密肥处理下施用多效唑对产量影响各异。于水稻最高苗期施用多效唑使植株重心高度、弯曲力矩、倒伏指数显著降低,折断弯矩则明显提高,穗粒数平均减少5.24~7.87粒。多效唑对产量的影响表现为低施氮量下因穗粒数减少而减产;中施氮量下产量差异不显著;高施氮量下植株未倒伏、籽粒灌浆结实正常,因结实率和千粒重高而增产。综上所述,肥力水平和施氮量高的稻田于最高苗期施用多效唑有利于水稻产量提高和控制后期倒伏。本研究为指导大面积水稻高产稳产提供了科学依据。 相似文献
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有机培肥与耕作方式对稻麦轮作土壤团聚体和有机碳组分的影响 总被引:4,自引:1,他引:3
为了明确不同外源有机物和耕作方式对土壤地力培育的影响,以水稻-小麦轮作系统为对象,通过2个年度(2016—2018年)大田试验研究了外源有机物(秸秆和有机肥)和耕作方式及其交互作用[稻麦秸秆还田配合旋耕(SR),稻麦秸秆还田配合翻耕(SP),秸秆不还田、增施有机肥配合旋耕(MR),秸秆不还田、增施有机肥配合翻耕(MP),秸秆不还田、不施用有机肥、旋耕深度15 cm(CKR)]对土壤团聚体和有机碳组成的短期影响。结果表明:SR处理能够降低水稻季土壤容重并增加总孔隙度。相比CKR,小麦季SR处理显著增加0.05mm水稳性团聚体含量,增加量为7.2%。此外,外源有机物和耕作对土壤有机碳活性组分具有显著影响。其中,易氧化有机碳(EOC)主要受耕作与有机物交互作用影响,酸水解有机碳(LPIc和LPII_c)主要受耕作措施的影响, SR处理的土壤EOC和LPI_c含量比CKR提高0.3~2.6 g·kg~(-1)。颗粒有机碳(POC)主要受外源有机物的影响,并且秸秆还田处理POC平均含量高于增施有机肥处理,增加量为0.75g·kg~(-1)。短期内,外源有机物和耕作及其交互作用对稳定性有机碳(黑碳和矿物结合态有机碳)的影响较小。综上,秸秆还田配合旋耕有助于提高土壤水稳性团聚体和活性有机碳的含量(EOC、LPI_c和POC)。 相似文献
30.
基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。 相似文献