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41.
耕作与秸秆还田方式对稻田N_2O排放、水稻氮吸收及产量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
保护性耕作是改善农田土壤肥力的重要举措,然而其对作物氮吸收与产量的作用尚不明确。为此,本试验于2016—2017年稻季在湖北省武穴市花桥镇,设置常规翻耕与免耕两种耕作方式以及前茬作物秸秆全量还田与不还田两种秸秆还田方法,研究耕作与秸秆还田方式对稻田土壤N_2O排放、根系酶活性、水稻氮吸收与产量的影响。结果表明,耕作方式显著影响土壤N_2O排放,但不影响根系硝酸还原酶与谷氨酰胺合成酶活性、水稻氮吸收与产量。与翻耕处理相比,免耕处理2016年和2017年土壤N_2O排放量分别显著提高了12.5%~18.2%和21.1%~38.6%。秸秆还田显著影响土壤N_2O排放量、根系酶活性、水稻氮吸收与产量。相对于秸秆不还田处理,秸秆还田处理2016年和2017年土壤N_2O排放量分别显著提高了38.5%~45.5%和13.1%~29.5%。秸秆还田处理相对于不还田处理根系硝酸还原酶与谷氨酰胺合成酶活性分别显著增加了6.7%~45.9%和9.0%~46.7%,水稻氮吸收量提高了12.5%~26.0%,产量增加了9.4%~12.6%。本文认为,虽然秸秆还田提高了水稻氮吸收与产量,但也促进了土壤N_2O的排放,因此在评估保护性耕作稻田温室效应时应加强对温室气体(CH4和N_2O)排放和土壤碳固定影响的长期监测,以期为发展低碳稻作提供理论依据和技术支撑。 相似文献
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新一代温室气体排放情景下安徽省未来气候变化预估分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的新一代排放情景,和中国气象局发布的"中国地区气候变化预估数据集V3.0",针对安徽省,笔者选择1971—2000年作为基准期,采用区域气候模式模拟的方法,对比分析安徽省未来气候变化特征,重点评估近期内即未来20年气候变化趋势。模拟结果显示,未来20年不同情景下安徽省平均气温均为上升,全省平均增温幅度约0.9~1.1℃;而降水量变化具有不同特征,较低排放情景下降水量以上升为主,高排放情景则以下降为主。到2050s全省平均气温相比于基准期将升高1.6~1.7℃,升温幅度呈现北高南低的特征;全省降水量相比于基准期将下降50~90 mm,各地降水量均呈下降趋势。另外,通过对降水和气温的模拟,预估未来该地区旱涝演替更加频繁,高温热浪等事件也将进一步频发。 相似文献
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旨在对解淀粉芽孢杆菌GB58在水稻纹枯病上的盆栽防治效果和最佳菌剂载体进行研究,明确其应用前景。采用盆栽试验测定GB58对水稻纹枯病的病斑高率和在水稻上的定殖能力,测定GB58在菌剂固定载体的吸附能力和吸附稳定性。盆栽试验结果表明,GB58在水稻病株上有良好的定殖效果,定殖数最大达到2.22×107 cfu/g。与喷施井冈霉素处理相比,GB58对水稻纹枯病的防效在病害发生后20、40天分别显著提高了20%、24%。GB58在固体菌剂吸附载体的研究表明:结合菌体吸附量、存活率和抑菌活性进行分析,有机载体吸附效果好于无机载体;同时综合考虑应用价值,选择玉米粉、有机肥为菌剂吸附载体较好。GB58对水稻纹枯病具有较好的生防效果。采用玉米粉和有机肥作为固体菌剂吸附载体,具有经济、高效的特点,有较大的应用价值与开发潜力。 相似文献
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为了去除鱼粉加工中产生的大量恶臭气体,利用DBD低温等离子体技术对硫化氢和三甲胺进行去除,并在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken设计方法,考察了电压、放电频率、处理时间、初始浓度及其交互作用对硫化氢和三甲胺去除率的影响。结果表明,响应面法优化所得的最佳工艺条件为:电压10.6k V,放电频率8.91KHz,处理时间0.26s,硫化氢初始浓度0.76mg·m-3,三甲胺初始浓度为19.8mg·m-3。此条件下硫化氢和三甲胺的去除率均可达100%,能耗为1.77×10-2KW·h·m-3;同时,验证试验结果与模型预测值吻合。本研究为DBD技术在鱼粉厂去除恶臭气体中的应用奠定了基础。 相似文献
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旨在采用GreenFeed测定系统评价胎次对干奶牛瘤胃发酵特征和甲烷(CH4)排放量的影响,进而获得在舍饲生理状态下的CH4排放规律,建立预测模型。试验共选取48头处于干奶期的荷斯坦奶牛,根据胎次分为4个组,每组12头奶牛,分别为一胎组、二胎组、三胎组、四胎及以上胎次组,试验期45 d,其中预试期5 d,正试期40 d。结果表明:1)三胎、四胎及以上组活体重和代谢体重显著高于一胎、二胎组(P<0.05)。2)三胎组的氨态氮(NH3-N)浓度显著高于一胎组(P<0.05),与二胎、四胎及以上组无显著差异(P>0.05);一胎、二胎组的微生物蛋白(MCP)显著高于四胎及以上组(P<0.05),与三胎组之间无显著差异(P>0.05);一胎组瘤胃中戊酸显著低于三胎组(P<0.05),与二胎和四胎及以上组之间无显著差异(P>0.05);各个处理组之间的总挥发性脂肪酸(TVFA)、pH、乙酸、丙酸、丁酸、异丁酸、异戊酸、乙丙比均无显著差异(P>0.05)。3)干奶牛的平均CH4排放量为336 g·d-1,三胎、四胎及以上组干奶牛的CH4排放量显著高于一胎组牛(P<0.05),与二胎组牛无显著差异(P>0.05)。4) CH4排放量与干奶牛胎次和体重呈极显著的正相关关系(P<0.01),相关系数分别为0.47和0.61,基于体重建立预测模型:CH4排放量(g·d-1)=0.348×体重(kg)+64.018(R2=0.46)。综上可知,根据体重可以预测干奶期荷斯坦奶牛的CH4排放量。该模型还可用于验证其他生理阶段奶牛的CH4排放量。 相似文献