药用植物宁夏枸杞 (Lycium barbarum L.) 土壤细菌群落演替特征

【目的】研究土层、季节和树龄对宁夏枸杞土壤细菌群落结构的影响,对揭示枸杞种植区域土壤质量变化规律具有重要意义。【方法】以宁夏枸杞之乡—宁夏回族自治区中宁县为研究区,采用高通量测序分析了不同土层、季节和树龄条件下枸杞土壤细菌生物量及细菌群落结构和丰度的变化趋势。【结果】随着枸杞树龄增加,与幼龄 (种植当年,< 1 年) 枸杞土壤相比,春季和夏季 0—20 cm 中龄 (6 年) 和老龄 (12 年) 土壤总有机碳 (total organic carbon,TOC) 及 0—40 cm 土壤总有机氮 (total organic nitrogen,TON) 含量先增加后减少;春季不同树龄 0—20 cm 土壤微生物生物量碳 (microbial biomass carbon,MBC)和微生物生物量氮(microbial biomass nitrogen,MBN)一直增加,但春季和秋季 20—40 cm 则呈相反趋势。夏季中龄植株表层土壤 MBC 最高,但 MBN 却最低。随着树龄增加,枸杞表层土壤细菌多样性普遍呈先增加后减小的趋势。枸杞土壤变形菌门 Proteobacteria、放线菌门 Actinobacteria、拟杆菌门 Bacteroidete 在细菌群落中占绝对优势。相同季节老龄土壤 Proteobacteria 相对丰度普遍高于幼龄和中龄,幼龄土壤 Planctomycetes 和绿弯菌门 Chloroflexi 丰度高于中龄和老龄。变形杆菌中黄色单胞菌 Xanthomonadales、红杆菌 Rhodobacterales 和根瘤菌 Rhizobiales 占主导地位,尤其是在秋季中龄和 3 个季节的老龄枸杞土壤。土层、季节和树龄对土壤微生物数量影响不同。【结论】随着树龄增加,宁夏枸杞表层土壤微生物生物量和细菌多样性呈先增加后降低的趋势。老龄植株土壤 Xanthomonadales 数量相对最多。土层对枸杞土壤碳分布有极显著影响,树龄主要显著影响土壤氮源和细菌群落多样性,季节对枸杞土壤碳源、微生物量碳氮均有极显著影响。     

黑龙江省水稻纹枯病菌菌丝融合群判定及遗传多样性分析

从黑龙江省27个县市采集分离到77个水稻纹枯病菌菌株,经显微镜观察全部为多核菌株。利用载玻片定位融合法,将分离纯化得到的77个菌株分别与AG1-1A、AG1-1C、AG3、AG5、AG-6和AG-8等6个标准菌株作对峙试验。结果表明,黑龙江省水稻纹枯病菌主要菌丝融合群为AG1-1A、AG1-1C和AG-5,出现频率分别是80.51%、12.99%、2.60%。营养亲合群判别结果表明,77个待测菌株分为23个营养亲和群,其中有11个亲和群由单个菌株独立组成,出现频率为47.83%。遗传变异分析中,当遗传距离为0.6667时,从不同菌丝融合群中选取的15个代表菌株可划分为5个类群,与菌丝融合群判定结果基本一致。     

开封城郊河道底泥重金属形态垂向分布特征及风险评价

为了解开封河流底泥中重金属垂直迁移与生态风险问题,分层采集了开封城郊三条河道底泥剖面样品,采用连续提取法测定底泥中Cd、Cr、Cu、Ni、Zn和Pb等6种重金属的赋存形态及总量,用风险评估编码法进行底泥重金属的污染评价。结果表明,底泥样点中Cd、Cu、Zn和Pb含量远高于中国水系沉积物背景值,不同采样点底泥剖面中重金属形态含量随深度变化特征存在显著差异,且没有呈现出一定的分布规律性;河流下游底泥剖面样点中Cd、Cr、Cu、Ni、Zn和Pb含量高于河流上游底泥中重金属含量,Cd和Zn以弱酸可提取态与残渣态为主,Cr、Cu、Ni和Pb以残渣态为主。风险评估编码法评价结果表明,表层(0~10 cm)底泥重金属对环境构成的风险大小依次为CdZnCuNiCrPb;在剖面上,Cd以高和极高风险等级为主,Zn处于中等风险到高风险等级之间,Cu和Ni处于轻微到中等风险等级之间,Cr和Pb以轻微风险级为主。     

山药食品加工方法

（一）山药脯 1、工艺流程 选料→清洗→去皮→切片固化→烫漂→橱渍→烘干→包装。 2、操作方法（1）选料：选择光滑、无病斑、条形直顺的新鲜山药。（2）清洗：将山药在流动的清水中,去除泥污,清洗干净。（3）去皮：用不锈钢削皮刀或竹片刮去外表皮,并挖除黑色斑眼。     

浅析22~51kW轮式拖拉机前桥壳体工艺方案

通过对22~51 kW轮式拖拉机三个系列的前桥壳体的工艺特点进行分析,介绍了三桥共线的流水生产线加工工艺方案,并对其中的关键工序进行了详述。     

长期定位施肥条件下作物光谱特征及养分吸收量预测

为了明确不同施肥条件下典型生育期冬小麦和夏玉米冠层光谱特征差异,该研究以长期定位施肥试验为研究对象,在确定典型生育期作物冠层光谱反射率与收获期作物地上部分主要养分吸收量相关性的基础上,建立收获期作物主要养分吸收量预测模型。结果表明,可见光波段相似生育期夏玉米冠层光谱反射率与冬小麦相近,但在近红外区域平均高于冬小麦8.42%。生育中期2种作物秸秆、籽粒及地上部分氮(N)、磷(P)、钾(K)吸收量与冠层光谱反射率在可见光波段普遍呈极显著负相关关系,在近红外波段呈极显著正相关关系。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与作物吸氮量的相关系数在可见光波段基本持平,但在近红外波段平均高于冬小麦0.4152。全生育期夏玉米冠层反射率与地上部分吸磷量的相关系数在可见光波段和近红外区域较冬小麦平均分别低0.3621和0.2072。全生育期夏玉米冠层光谱反射率与地上部分吸钾量相关系数在可见光波段平均低于冬小麦0.1270,在近红外波段高于冬小麦0.0341。除夏玉米吸磷量外,基于冬小麦和夏玉米典型生育期冠层光谱反射率建立的模型均可准确预测收获期作物主要养分吸收量,且对冬小麦养分吸收量的预测精度略高于夏玉米,该结论可以为黄淮海地区冬小麦和夏玉米的长势监测和肥料管理提供科学依据。     

基于光谱FOD与优化指数的银川平原土壤有机质含量反演

土壤有机质（SOM）是土壤肥力的重要组成部分,是作物生长的主要养分来源。为探究分数阶微分（FOD）联合优化光谱指数对低肥力地区SOM的反演效果,以银川平原为研究对象,对野外土壤高光谱反射率原始数据进行0~2阶FOD处理（间隔0.2阶）,构建优化光谱指数DI/RDI、DI/NDI、NDI/RDI、RDI/NDI、DI/GDI和RI/GDI,分析各指数与土壤有机质含量间的二维相关性,筛选出最佳优化光谱指数,并建立基于支持向量机（SVM）的SOM含量反演模型。结果表明：银川平原SOM含量整体偏低,其中93.05%处于四级到六级水平。土壤野外原始光谱反射率吸收特征差异明显,在1400、1900nm处有明显吸收峰。随着分数阶的不断增加,光谱反射率不断趋近于0。土壤DI/NDI、DI/GDI、RI/GDI、NDI/RDI和RDI/NDI在0~2阶最大相关系数绝对值（MACC）均小于0.80,DI/RDI在0.2~2.0阶范围内的MACC为0.9965~0.9986,其敏感波段主要集中在1450~1750nm和2100~2400nm之间。基于0.2阶微分处理的DI/RDI-SVM模型对SOM的反演精度最佳,建模决定系数R2c和验证决定系数R2p分别为0.98和0.99,相对分析误差（RPD）为4.31。研究结果可为低肥力地区的SOM含量快速、准确反演及制图提供科学依据。     

新红星苹果低产园改造技术

新红星苹果低产园改造技术张俊华（河南农业大学园艺系，郑州４５０００２）新红星苹果为短枝型浓红品种，该品种结果早、品质优、丰产性好，目前，已成为我省苹果生产上的主栽品种之一。但许多果园由于管理粗放、技术落后等原因，致使产量长期低而不稳，果实品质差，失去...     

基于地表高光谱与OLI影像的土壤含盐量和pH值估测

针对宁夏银北地区大面积土壤盐碱化监测的需要,利用实测植被冠层光谱与Landsat 8 OLI影像相结合进行土壤含盐量和pH值估测研究。对实测植被冠层高光谱与影像多光谱反射率进行倒数、对数、三角函数及其一阶微分等一系列变换,确定最佳光谱变换形式,筛选敏感植被指数和敏感波段,分别建立基于实测植被光谱与Landsat 8 OLI影像光谱的土壤含盐量与pH值估测模型,并基于高光谱数据模型对影像盐分和pH值模型进行校正,以提高影像估测土壤盐碱化的精度。结果表明:经倒数对数变换建立的实测植被高光谱EVI模型和经平滑后敏感波段建立的实测植被高光谱模型对土壤pH值的估测精度较高,模型决定系数分别为0.6257和0.5975;基于实测高光谱植被指数和敏感波段分别对Landsat 8 OLI影像含盐量、pH值估测模型进行校正,影像敏感植被指数和敏感波段含盐量模型决定系数分别提高了0.3207和0.3762,pH值估测模型决定系数分别提高了0.2065和0.2487。采用敏感植被指数和敏感波段同时估测土壤含盐量和pH值,实现了从实地测量高光谱向遥感多光谱尺度的转换。     

基于土壤光谱特征的宁夏银北地区盐碱地盐分预测研究

对宁夏回族自治区银北地区盐碱地野外土壤表层光谱反射率和土壤全盐及盐分进行定量分析,筛选出各土壤盐分指标的敏感波段,然后采用全回归和逐步回归的方法建立各盐分的预测模型。结果表明：表层土壤高光谱反射率r,及其平滑去嗓处理后的值R,lg(R)与全盐含量呈极显著正相关关系,1/R,lg(1/R)与全盐呈极显著负相关关系,(R)'和〔lg(1/R)〕'在特定单波段处表现较佳;土壤表层光谱反射率与CO₃^2-的相关性最强,其次是SO₄^2-;土壤光谱反射率与Na⁺的相关性在各种变换方法下均较强,其次为Mg²⁺,与Ca²⁺的相关性最弱。基于R的逐步回归方程为全盐含量预测的最佳模型;基于土壤光谱反射率拟合土壤CO₃^2-的准确度略高于对土壤HCO₃^-;敏感波段估测土壤SO₄^2-含量的决定系数明显高于其他阴离子;采用〔lg(1/R)〕'逐步回归得到的方程拟合土壤Na⁺,K⁺和Mg²⁺含量相对于其他变换方式效果更理想。预测模型中对土壤全盐和Na+的模型精度较高,预测能力强;光谱对土壤SO₄^2-和Mg²⁺的预测能力也较强;对土壤Cl^-和Ca²⁺的预测稳定性、预测能力和精度都较差。