PBD和RSM联用优化聚酯型儿茶素A化学合成技术参数

为探明化学合成条件对聚酯型儿茶素A（Theasinensin A,TSA）得率的影响,通过单因素试验和Plackett-Burman Design（PBD）确定TSA化学合成关键因子,然后采用响应面法（Response surface methodology,RSM）,进一步优化TSA化学合成技术参数。结果表明,氯化铜用量、甲醇体积分数、温度对TSA得率的影响差异极显著,主因素效应为甲醇体积分数>氯化铜用量>温度,最优条件为氯化铜用量43%,甲醇体积分数26%,温度15℃,聚酯型儿茶素得率为59.12%,与模型预测值59.34%接近。PBD和RSM联用优化TSA化学合成工艺可行,预测性较好,可为其他种类儿茶素氧化聚合物的高效化学合成提供借鉴和理论依据。     

富硒区茶树鲜叶中硒累积与土壤因子的相关性分析

茶树是富硒植物,饮用富硒茶是一种安全、有效的补硒途径之一。茶叶的硒含量受多种环境因素影响,但有关富硒茶区茶树硒积累特性及主要影响因子的研究还鲜有报道。以高硒茶区湖北恩施、陕西安康不同地点生产茶园成龄茶树和根际土壤为研究对象,结合土壤及植物样品全硒含量等多种指标,明确了根际土壤硒含量对茶树硒分布特性的影响,分析了富硒区土壤pH、硒含量等9个重要土壤特性相关因子的数值分布规律。通过对186组具有代表性的土壤样品和附生茶树新梢组织检测数据进行分组和整体相关性分析,证实了富硒区茶叶全硒含量与土壤硒含量之间存在极显著相关（相关系数r=0.59,P<0.01）,揭示了茶叶全硒含量与土壤有机质含量、水解性氮、锌含量以及茶叶中硫、锌含量的显著相关,同时对安康和恩施地区的土壤和茶叶硒含量相关因素进行了深入分析。提出了茶叶硒含量对土壤有机质含量、硫含量、硒含量和锌含量的数学模型,模型拟合优度为0.512 6,达极显著水平（P<0.01）。     

中棉所117的选育及种植技术要点

介绍了转抗虫基因中熟常规棉新品种中棉所117的选育过程、特征特性、适宜种植区域和种植技术要点。     

新疆兵团主要植棉区机采棉田杂草调查

采用倒置“W”九点取样法对新疆兵团北疆、东疆主要植棉师蕾期、铃期棉田杂草进行调查。结果表明：北疆第六师、东疆第十三师机采棉田杂草主要有16科31种，其中禾本科杂草占16.1%，阔叶杂草占80.7%，莎草科杂草占3.2%；1年生杂草占64.5%，多年生杂草占35.5%。北疆第六师蕾期棉田优势杂草为龙葵、野西瓜苗、田旋花、灰藜，铃期优势杂草为龙葵、田旋花、灰藜。东疆第十三师蕾期棉田优势杂草为灰藜、反枝苋、狗尾草，铃期优势杂草为龙葵、灰藜、反枝苋、田旋花。不同地区、不同生育时期棉田优势杂草有所差异。研究结果将为新疆兵团机采棉田杂草的科学可持续防控提供重要依据。     

2020年新疆兵团棉花前期主要病虫害发生情况及中后期防控技术

介绍了2020年新疆生产建设兵团棉花主要病虫害前期发生情况，提出棉花病虫害防治策略及中后期防控技术，为做好兵团棉花铃期防病虫保铃保蕾及棉花丰产丰收提供参考。     

物联网与作物模型在智慧棉花系统中的应用与展望

在已有科技与研究成果基础上，结合数据库技术，构建基于物联网与棉花功能结构模型Cotton XL的智慧棉花生产数字化系统平台。系统利用智能传感器等物联网设备实时采集田间气象、土壤和作物长势等数据以及现场视频图像信息，通过网络传输监测范围内棉株的信息至数据库，结合模型模拟分析，实现远程操控辅助管理、预测判别、智能处理和可视化模拟等功能，从而优化作物栽培管理措施，提升资源配置效率，提高棉花产量与品质，为棉农适应现代农业信息化、智能化、高效化提供有效途径。     

大豆作为前作植物对油菜根肿病发生的影响

为了解前作大豆对后茬油菜根肿病的影响，采用大田轮作试验和实时荧光定量PCR检测法，研究大豆、白菜、油菜分别作为前作，调查后茬油菜根肿病的发生和土壤中休眠孢子含量，比较分析了不同前作的根系分泌物对休眠孢子萌发的影响，结果表明前作大豆，后茬油菜根肿病的发病率和病情指数分别为34.00%和19.26、土壤休眠孢子含量为1.45×106个/克土壤，显著低于前作为油菜、白菜和撂荒对照的相应量。大豆、油菜和白菜根系分泌物均可刺激根肿菌休眠孢子萌发。与根肿菌休眠孢子共培6 d后，大豆根系分泌物培养的休眠孢子萌发率为29.82%，显著高于白菜（15.52%）、油菜根系分泌物（14.83%）和营养液（6.48%）培养下的萌发率。据此推测，前作种植大豆，后茬油菜根肿病发生和危害减轻，原因应与大豆根系分泌物刺激根肿菌休眠孢子萌发，产生的游动孢子因缺少寄主植物而死亡，导致诱发病害的初侵染源（土壤中休眠孢子含量）减少有关。     

Microbiological analysis of cadmium-contaminated sediments during biostabilization with indigenous sulfate-reducing bacteria

Purpose

Sulfate-reducing bacteria (SRB) have received particular attention in the bioremediation of sediments contaminated with heavy metals. In this study, indigenous SRB were used to stabilize Cd in sediments spiked with different Cd concentrations (≤ 600 mg kg^?1).

Materials and methods

The study investigated the Cd leaching efficiency from sediments after 166 days (d) of biotreatment and assessed the bacterial community and bacteria relationship in sediments during SRB biostabilization.

Results and discussion

The study found that the Cd leaching efficiency of sediments was reduced by 18.1–40.3% (29.4 ± 8.7%) after 166 days of biotreatment. During the biostabilization, the bacterial community in sediments significantly changed, particularly after 61 days of biotreatment. At the family level, the identified dominant bacteria (mean abundance > 3%) included Bacillaceae, norank Nitrospira, Anaerolineaceae, Nitrospinaceae, Streptococcaceae, and Hydrogenophilaceae. The study also speculated the complex relationships between these bacteria. The relative abundance of Desulfobacteraceae and Desulfobulbaceae in sediments was enhanced after biotreatment. Bacillaceae and Streptococcaceae may play a negative role in Cd biostabilization and inhibited SRB biological activity. However, Anaerolineaceae and Hydrogenophilaceae may have commensalism and mutualism relationships, respectively, with typical SRB. The presence of Nitrospinacea and norank Nitrospira may reduce the inhibitive effect of denitrifying bacteria on SRB, thereby exhibiting a positive effect on biologic sulfate reduction and Cd biostabilization.

Conclusions

Indigenous SRB treatment increased Cd stability in sediments and changed bacterial community. During SRB biostabilization, complex relationships between bacteria in sediments were speculated, including competition, syntrophism, and antagonism. These results provide insights for better regulating and controlling SRB biostabilization.

     

中国奶业全产业链绿色发展指标的时空变化特征

奶业是关乎国民健康和食品安全的战略性农业产业,本文从社会发展、经济效益、产品生产、资源投入和生态环境5个方面选取28项指标,发展和完善了中国奶业全产业链绿色发展指标体系和分级标准。基于该指标体系,利用NUFER-animal模型,定量分析了1990—2017年中国奶业绿色发展指标的时空分布特征,剖析了产业绿色发展的限制因素,阐明了优化途径。结果表明:中国人均奶制品消费量稳步提高,从2.0kg?cap.?1?a?1增加到12.5kg?cap.?1?a?1;奶牛单产水平不断提高,从2.4t?head?1?a?1增加到7.0t?head?1?a?1,种养系统氮素利用效率由8.4%提升至14.4%;单位牛奶的资源投入和环境代价均呈下降趋势,生产单位牛奶的蓝水足迹由0.5 m3?kg?1降低到0.2 m3·kg?1,耕地资源投入量由18.5 m2?kg?1降低到3.3 m2?kg?1;养殖系统氨挥发量指标由21.9 g(N)?kg?1降低到7.0 g(N)?kg?1,但仍远远高于欧美国家水平;牛奶生产和加工成本逐年增加,利润却低于欧美等先进国家的水平。空间特征分析表明:农牧交错带和东部沿海地区产品生产、资源投入和生态环境绿色发展水平相对较高,北方地区牛奶及奶制品的生产、消费水平均高于南方地区。发展种养一体化产业链融合绿色发展技术与模式、构建产销一体化产业链融合绿色发展利益共享机制和形成全产业链质量追踪服务体系与国民消费信任机制是促进中国奶业振兴和绿色发展的有效途径。     

增施有机肥改善黑土物理特性与促进玉米根系生长的效果

为改善东北黑土区粘重耕层的土壤物理特性,通过玉米秸秆还田基础上增施有机肥试验,拟明确增施有机肥对黑土物理特性和根系生长的提升效果。利用2015～2018年吉林省公主岭市和黑龙江省克山县黑土区的定位试验,测定了玉米抽雄期3种秸秆还田处理及其增施有机肥(旋耕秸秆还田+有机肥RSM、深翻秸秆还田+有机肥DSM、深松秸秆还田+有机肥SSM)处理的土壤物理指标;并采用微根管法原位测定了根系生长指标,计算出增施有机肥后各土壤物理特性与根系生长指标的变化量。结果表明,相比秸秆还田处理,增施有机肥降低了土壤容重、土壤紧实度,提升了土壤含水量,同时根长密度、根尖数密度和根平均直径均显著增加,其中根长密度和根尖数密度各土层平均增加了0.18 cm/cm~2和34.9×10~(-3)个/cm~2。不同秸秆还田方式增施有机肥后对黑土物理特性和根系生长的改善效果不同,其中0～15 cm土层RSM处理改善效果最明显,15～45 cm土层SSM和DSM处理改善效果最明显。有机肥和秸秆还田方式互作对黑土物理特性和促进根系生长指标具有显著的正向互作效应。上述结果表明,深松秸秆还田和深翻秸秆还田基础上增施有机肥模式更有利于改善黑土物理特性和促进根系生长,是改善东北黑土区粘重耕层的技术选择。