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31.
种植年限对设施蔬菜土壤养分和环境的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为了给设施蔬菜地合理施肥提供依据,研究了不同种植年限设施蔬菜地土壤理化性质、微生物数量及酶活性变化,以露地土壤为对照(CK),采集种植1 a(年)、3 a、5 a、7 a、9 a、11 a、13 a、15 a、17 a、20 a以及20 a以上的0~20 cm设施蔬菜土壤样品,采用常规土壤理化性质检测方法测定了土壤理化性质和酶活性,采用平板计数法,分析土壤微生物数量。结果表明,设施菜地种植年限与土壤容重呈正相关,与土壤孔隙度呈负相关;设施菜地土壤pH值随种植年限的增加逐年降低,两者呈显著的负相关性;土壤EC值、土壤有机质和速效磷含量都随种植年限的增加而逐年增高,并与种植年限呈显著的正相关性;与CK相比,种植13 a的蔬菜样地土壤全氮和速效钾含量均显著地增加;连续种植20 a以上,设施蔬菜土壤含盐量比对照土壤显著地增加了486.49%。土壤细菌和放线菌数量、过氧化氢酶和碱性磷酸酶活性呈现出先增加后减少的趋势,且都在种植年限为11~13 a时达到最大;真菌数量随着种植年限的增加而增加,而土壤脲酶活性则随种植年限的增加呈下降趋势;转化酶活性随着种植年限的增加保持不变。土壤微生物数量与酶活性之间存在一定程度的相关关系,其中土壤真菌数量与土壤酶活性之间的相关性最为显著。综上所述,种植年限不同的设施菜地,土壤养分失衡,呈现酸化趋势,盐分含量逐年增加,土传真菌病害潜在发生,对设施蔬菜生产不利。 相似文献
32.
浙东地区‘红美人’杂柑果实品质与土壤和叶片养分的关系 总被引:3,自引:0,他引:3
《果树学报》2020,(1)
【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。 相似文献
33.
《土壤通报》2020,(3):521-528
土壤水分含量是农田进行定额灌溉的基本参数,南疆地处干旱区,土壤水资源稀缺,实现田间定额灌溉更利于充分利用土壤水分。EM38-MK2快速和高效获取土壤水分含量数据,适时监测土壤水分含量,可成为农田精准灌溉的重要途径。用EM38-MK2测定轻度、中度和重度3个不同程度盐渍化区域土壤0~0.75 m和0~1.5 m的表观电导率,结合同步采集的0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm、60~80 cm和80~100 cm土壤剖面剖面及室内测定含水量数据,对比三个不同盐渍化程度表观电导率反演土壤含水率模型精度,比较分区模型和全区模型的反演精度,分析土壤盐分含量对反演土壤含水率精度的影响。结果表明,用EM38-MK2对土壤含水率反演效果在轻度盐渍化表现最好,中度盐渍化次之,重度盐渍化较差。不同深度土层的分区模型精度均高于全区模型精度,分区模型R~2为0.73~0.88,RMSE低于全区模型,全区模型各层的RPD均低于1.5,不具备预测能力。土壤盐分含量对土壤水分的反演有影响,并且随土壤盐分含量的增加,反演精度下降。 相似文献
34.
《土壤通报》2020,(3):574-579
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。 相似文献
36.
37.
探地雷达地波法测定红壤区土壤水分的参数律定研究 总被引:1,自引:1,他引:0
《土壤通报》2020,(2):332-342
探地雷达地波法是一种农田尺度快速测量土壤体积含水量的有效技术,能够弥补传统方法和卫星遥感方法在含水量监测上的不足。但地波法在红壤地区进行含水量反演的最佳参数仍未确定,相关研究鲜有报道。本研究以位于南方红壤区江西省鹰潭市孙家流域为例,采用地波法对区域土壤体积含水量进行了探测:先使用共中心点法确定所用雷达的系统延时、有效反演深度,并利用Topp、Roth、Ferre和朱安宁四种常用的经验模型由介电常数ε反演土壤含水量;然后通过固定间距法进行区域性的土壤体积含水量测量,确定雷达测量时的最佳天线间距。这一系列过程中,土壤含水量实测值是用烘干法校正的管式时域反射仪(time domain reflectometry,TDR)测定的土壤体积含水量。研究的目的是为了律定地波法在红壤区测定土壤含水量的有效反演深度、最优模型和最佳天线间距等参数。结果表明:60 MHz探地雷达地波法反演0~40 cm土层的土壤体积含水量时精度最高,误差最小;Roth经验模型更适合于红壤地区0~40 cm土层土壤含水量的反演,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.022 m3m-3;地波法的最佳天线间距为1.0 m,能够准确地反演土壤体积含水量;土地利用类型对雷达的探测精度具有一定影响,在1.0 m天线间距下,旱地上的反演精度优于果园,旱地和果园的RMSE分别为0.004和0.020 m3m-3。 相似文献
38.
为探讨主干形核桃高产优质栽培的理论基础,选择8年生主干形新温185核桃为试材,设置不同梯度氮肥与甲哌■耦合模式,研究其对核桃品质和土壤氮素利用的影响。整个生育期内核桃结果枝节间增长长度在同等氮肥条件下呈"下降—上升"的变化趋势,在成熟期A2B3处理下核桃节间增长长度出现最低,为0.43 cm。在核桃的4个生育期内均出现随土层的深度增加而土壤含氮量降低的变化趋势,在油脂转化期20~40 cm土层土壤含氮量均低于同期对照,在16.31~34.03 mg/kg范围内变化。A2B3耦合处理下核桃果实三径、单果质量、总糖含量、蛋白质含量、总酚含量均高于对照,而单宁含量却最低,为1.19%。甲哌■的喷施浓度为800 mg/L、氮肥施入水平为3 271.73 kg/hm~2时,可显著提高核桃对土壤氮素的吸收和利用以及核桃产量。 相似文献
39.
耕作方式及秸秆还田对土壤性质、微生物碳源代谢及小麦产量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以小麦品种济麦22为试验材料,采用裂区试验设计,耕作方式为主区,分别设常规翻耕(C)、深松(S)、旋耕(R)处理,副区为秸秆还田量,分别设秸秆全还田(P)和秸秆不还田(A)处理,采用Biolog Eco技术测定土壤微生物碳源代谢功能,并分析土壤基本理化性质和作物产量。结果显示:深松与秸秆还田均有利于土壤含水量和有机碳含量的提高,0~15 cm土层分别提高了9.78%和24.00%,15~30 cm土层分别提高了7.08%和15.81%;深松提高了15~30 cm土层的pH值6.67%,秸秆还田提高了0~15 cm土层的pH值4.32%。深松和秸秆还田均有利于代谢多样性(丰富度指数、香浓多样性指数)、碳源代谢强度的提高,0~15 cm土层分别提高了26.84%、3.84%和38.02%,15~30 cm土层分别提高了11.87%、 3.63%和14.74%。主成分分析表明常规翻耕秸秆不还田和旋耕耕作秸秆不还田碳源代谢功能相近,15~30 cm层次内常规翻耕秸秆全还田碳源代谢功能和深松耕作秸秆全还田处理相近。深松和秸秆还田平均提高了小麦产量5.82%,微生物碳源代谢功能与小麦产量具有极显著的相关性。 相似文献
40.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献