Intercropping fenugreek (Trigonella foenum‐graecum L.) and barley (Hordeum vulgare L.) with and without biochar: Tests along a competition gradient

Integrating soil amendment biochar to legume‐based intercropping systems may amplify the intercropping benefits and lead to more sustainable production due to its positive effects on the soil physicochemical and biological environment. Fenugreek (Trigonella foenum‐graecum) is a legume used in an intercropping system in several countries in Southern Europe, the Middle East, and Asia. A barley cultivar and an Iranian fenugreek ecotype were studied in two replacement series experiments to find the best combination of the two species as well as the effect of adding biochar to the soil. Fenugreek and barley were grown in 4‐L pots in five density combinations (20:0, 15:5, 10:10, 5:15, 0:20) with and without application of biochar in sandy loam soil. The biomass, nitrogen (N) and carbon (C) amount of the two crops were measured fifty days after sowing, and the Relative Yield Total (RYT) was estimated. Our results showed that biochar application resulted in a higher total biomass, N and C amount in all combinations of fenugreek and barley. Total biomass was increased by biochar 19.2% when fenugreek was grown alone and 8.1 and 12.9% in series with 25 and 50% barley when biochar was added, respectively. Biochar increased dry matter, N and C accumulation in both crop species in the mixtures. An exception was the C amount of barley which was not influenced by biochar in intercropping. RYT values were largest for biomass, C and N amount in mixtures with 15 fenugreek plants per pot and 5 barley plants per pot corresponding to approximately 400 fenugreek plants per m mixed with 130 barley plants per m². Biochar application increased RYT of the total dry weight by 2.7 and 5.5% in mixtures of 25 and 50% barley plants, RYT of the total nitrogen by 0.8% in mixtures with 25% barley plants, and RYT of the total carbon by 2.7 and 6.6% in mixtures with 25 and 50% barley plants. The RYT values declined with increasing number of barley plants as a result of a less competitive ability of fenugreek when growing in high barley densities. The yield was highest with intercropping but monoculture of barley also resulted in high yields. The total highest yield was found when approximately 130 fenugreek plants per m² were mixed with 400 barley plants per m². Mixtures with 75% fenugreek and 25% barley obtained RYT values larger than 1 for biomass, carbon and nitrogen percentages.     

不同育苗基质下咖啡种间嫁接苗生长及光合特性

以大粒种咖啡（Caffea liberica）1号为砧木、中粒种咖啡（Caffea canephora）热研1号高产无性系为接穗形成种间嫁接苗,以棕榈叶+表土、棕榈叶+椰糠和椰糠+表土不同比例配置基质,比较不同处理下嫁接苗的根系形态、光合特性、生物量及苗木质量指数,筛选适宜育苗基质。结果表明：以棕榈叶+表土体积比1:0（M1）、7:3（M2）、1:1（M3）处理植株根尖数、净光合速率（P_n）、总生物量及苗木质量指数较高,较常规育苗配比（CK）,M1处理分别提高98.17%、25.88%、159.54%和142.86%,M2处理分别提高122.99%、39.11%、162.61%和151.40%,M3处理分别提高157.18%、40.47%、194.22%和214.29%,增幅均达显著水平,各处理植株根系形态指标、净光合速率、总生物量、苗木质量指数间呈极显著正相关。因此,M1、M2和M3处理混配基质均能较好的满足咖啡种间嫁接苗生长需要,建议推广应用。     

青海果洛高寒地区燕麦和小黑麦最佳混播比例筛选

为筛选出适合于三江源区燕麦(Avena sativa)和小黑麦(×Triticale Wittmack)混播比例,在青海省甘德县进行了燕麦与小黑麦不同混播处理的研究。结果表明,在供试的5个混播处理中,混播组合燕麦60%+小黑麦40%处理下的干草产量最高,为13605 kg·hm–2,显著高于单播(P<0.05),和燕麦50%+小黑麦50%处理差异不显著(P>0.05)。燕麦60%+小黑麦40%处理下的燕麦株高最高,比燕麦单播提高6.5%。燕麦60%+小黑麦40%处理下的燕麦单株产量和单株地下生物量均显著高于燕麦单播和其他供试混播处理(P<0.05);小黑麦单株产量在燕麦40%+小黑麦60%处理下最高。燕麦60%+小黑麦40%处理下的燕麦和小黑麦的中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量均低于单播,粗蛋白含量最高。利用干草产量、粗蛋白含量、可溶性糖含量、淀粉含量、酸性洗涤纤维含量和中性洗涤纤维含量的相对值进行隶属函数值综合评价,得出混播处理的最佳比例为燕麦60%+小黑麦40%。     

基于生活史特征的数据有限条件下渔业资源评估方法比较

渔业资源评估是开展渔业资源管理,维系渔业可持续发展的基础工作。传统的渔业资源评估方法需要统计产量、资源丰度指数甚至年龄结构等大量数据,由于调查经费和数据的缺乏,全球仅1%的鱼种进行过系统性的资源评估。近年来,在数据有限(data-limited)条件下如何开展资源评估已日益成为学术界的关注热点。本文将基于生活史特征的评估方法分为仅需要生活史参数,需要产量数据和生活史参数,需要产量数据、生活史参数及体长或年龄数据等3大类,分别从方法、数据要求、输出结果及局限性进行了系统回顾分析,提供了关于生活史特征参数的常见估算方法,并就其中两种模型对北大西洋大青鲨(Prionace glauca)的可持续渔获量进行了初步评估与比较。最后,对数据缺乏模型的使用及模型在中国近海渔业资源评估中的运用提出了建议。     

基于线性混合模型的蓝点马鲛叉长和体重关系的月间及性别差异

为了研究蓝点马鲛（）生活史特征的异质性，根据2018年10月至2019年3月在东海外海渔场的拖网调查采样数据，对其叉长和体重关系的月间及性别差异进行了研究。依据收集的367尾蓝点马鲛样本，求得其叉长和体重关系（b的估计均值为2.794。本研究构建了广义线性模型和9个线性混合模型，用于研究蓝点马鲛的叉长和体重关系（）在时间及性别上的差异。贝叶斯信息准则（BIC）值和均方根误差值均表明，最复杂的线性混合模型（即月份和性别对两个参数P<0.01）。在最优模型中，a值则与此相反。本研究表明，月份和性别对蓝点马鲛叉长和体重关系具有显著的影响，线性混合模型能把月份和性别的异质性通过随机效应在单个模型中更准确、快速地体现，从而进一步证实了此模型在数据来源异质性研究中的优势。     

凤庆茶叶种植与混林茶园生态系统研究

中国云南是世界茶树的原产地,而云南省凤庆县又是滇红的诞生地,具有悠久的茶树栽培种植历史,其混林茶园生态系统也具有较高的研究价值。本文通过对其茶叶种植史和混林茶园生态系统进行梳理和研究,厘清凤庆县茶叶种植的历史发展脉络,挖掘凤庆混林茶园生态系统的优势及其应用价值。     

基于公共天气预报的三江平原ET0预报模型比较及敏感性分析

为了提出适合我国三江平原的高精度ET0预报方法,基于该区6个气象站点的天气预报数据和实测气象数据,以FAO56-Penman-Monteith(FAO56-PM)公式计算值为基准,比较Hargreaves-Samani(HS)、Thornthwaite(TH)和Blaney-Criddle(BC)3个ET₀预报模型的效果,对最优模型进行敏感性分析。结果表明:3个模型1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.66、0.65、0.65 mm/d,均方根误差分别为0.93、0.96、0.95 mm/d,相关系数分别为0.857、0.828、0.840。1~5 d预见期最优预报模型为HS模型,6~7 d为TH模型。总体上预报精度由高到低为HS、TH、BC模型,建议采用HS模型在三江平原开展ET₀预报,HS模型预报对最高温预报的敏感性大于最低温。其预报值在夏季受温度预报误差影响最大,冬季最小,4季整体误差较小。研究可为灌溉预报提供较准确的数据基础。     

复杂盐碱条件对星星草种子萌发的影响

将2种中性盐NaCl、Na2SO4及2种碱性盐Na2CO3、NaHCO3按不同比例混合。模拟出24种盐度和碱度各不相同的复杂盐碱条件,并用以处理星星草种子,测定其发芽率、发芽势。结果表明,不同碱度的盐分组成对星星草种子萌发的影响基本一致,即均随着盐浓度的增高发芽延迟,发芽率降低,而且均在盐浓度超过300 mmol/L时发芽率降至零。对各胁迫因素与发芽率之间进行统计学分析,结果表明,盐浓度是影响星星草种子萌发的决定性因素,其他因素的作用很小。本实验结果表明,吸水是决定星星草种子萌动与否的关键,由于盐浓度决定水势进而决定种子吸水,所以盐浓度表现为影响种子萌发的关键因素。由于pH值、缓冲量等代表碱度的指标与水势没有直接关系,所以对星星草种子萌动阶段没有决定性影响。     

我国松毛虫发生率的空间分布格局及其驱动因子

了解我国松毛虫发生的空间分布格局及其驱动因子, 对松毛虫暴发的预防?控制和治理具有重要意义?本研究基于我国各行政区2004年-2012年间每年松毛虫发生面积及其寄主植物面积, 使用一般线性模型分析气候因子是否以及如何驱动我国松毛虫发生的空间分布格局?结果表明:在全国尺度上, 最暖季降水量是松毛虫发生的主要气候驱动因子, 松毛虫平均发生率与最暖季降水量显著正相关?在最暖季降水量的作用下, 我国松毛虫的发生呈现明显的空间分布格局, 最暖季降水量较高的南方和北方部分地区松毛虫发生率较高, 而降水量较低的西北和青藏地区松毛虫发生率较低?我们的研究结果可为松毛虫暴发的预防和管理工作提供指导?     

非亲和性稻瘟病菌对水稻的诱导抗性

为研究稻瘟病菌Magnaporthe oryzae不同菌株间的相互作用,选择与单抗性基因系水稻IRBL5-M （携带抗性基因Pi5）表现为亲和性的菌株HN52与非亲和性的菌株HN119为研究对象,将其单独或混合接种到单抗性基因系水稻IRBL5-M中,并通过荧光显微镜观察接种后水稻叶鞘的发病情况及病斑面积,测定接种后水稻内相关抗性基因OsWRKY45、OsNPR1、OsPR10、OsMAPK2的表达量以及活性氧的变化。结果显示,相较于单独接种亲和性菌株,混合接种后单抗性基因系水稻IRBL5-M病斑发病面积减少;混合接种中亲和性菌株HN52菌丝侵染能力降低,侵染菌丝细胞间扩展率显著降低73.13%;同时单抗性基因系水稻IRBL5-M中OsWRKY45、OsNPR1、OsPR10和OsMAPK2抗性基因表达量显著增加,水稻叶片中活性氧含量增加,表明在菌株混合侵染过程中,非亲和性菌株可通过激发水稻的抗性反应来降低亲和性菌株对水稻的侵染程度。