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51.
枸杞(Lycium bararum)徒长枝是枸杞种植中的废弃物,但含有丰富的营养成分和药用成分,将其开发为青贮中药饲料添加剂是变废为宝的途径之一。本研究以糖蜜、麸皮、玉米(Zea mays)粉为糖源,以亚芯、君安酵宝、益加益、农富康为菌剂,通过比较不同糖源和菌剂青贮的枸杞徒长枝的感官评价得分、营养成分和药用成分等品质特性,探索适合枸杞徒长枝青贮的商品菌剂和糖源。结果表明:3种糖源青贮中酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维和氨态氮含量无显著差异(P>0.05),而添加糖蜜的粗蛋白(1.18%)、粗灰分(12.77%)、干物质(30.5%)、乳酸(123.75μg·g^-1)、多糖(27.89 mg·g^-1)、甜菜碱(6.47 mg·g^-1)和黄酮(1.15 mg·g^-1)含量最高,显著高于其余两个处理(P<0.05);4种菌剂和自然青贮的干物质、氨态氮的含量之间无显著差异(P>0.05),亚芯菌剂与自然青贮的粗蛋白和酸性洗涤纤维的含量之间无显著差异(P>0.05);但粗蛋白(1.96%)、酸性洗涤纤维(75.52%)、中性洗涤纤维(73.86%)、水溶性碳水化合物(259.19 mg·g^-1)、乳酸(145.82μg·g^-1)、多糖(27.27 mg·g^-1)含量以自然青贮为最高,且显著高于其余处理(P<0.05)。糖蜜是枸杞徒长枝青贮最佳添加糖源,自然青贮枸杞徒长枝是最佳青贮方式。 相似文献
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53.
Wilson Wagner Ribeiro Teixeira Rafael Battisti Paulo Cesar Sentelhas Milton Ferreira de Moraes Adilson de Oliveira Junior 《Journal of Agronomy and Crop Science》2019,205(5):533-544
Soya bean yield gap can be caused by different factors resulting in uncertainties when the objective is to use such information for farm decision‐making and reference yield determination. Thus, this study aimed to quantify the soya bean yield gap for four sites, located in Southern and Midwestern Brazil, as well as the uncertainties of that related to cultivars, sowing dates, soil types and reference yields. The crop simulation model DSSAT‐CSM‐CROPGRO‐Soybean was calibrated for cultivars with similar maturity groups, based on the data obtained from the best farmers at the county level. The yield gap by water deficit (YGWD) was obtained through the difference between potential and attainable yields, and that one caused by sub‐optimum crop management (YGCM) by subtracting actual yield of each county, obtained from official statistics between 1989/90 and 2014/15 growing seasons, from the estimated attainable yield. The yield was simulated using four sowing dates, three soil types and two soya bean maturity groups by county. The reference yield uncertainty was quantified using yield reference from crop model and regional winners of the soya bean yield context, conducted by CESB (Brazilian Soybean Strategic Committee), for the growing seasons from 2013/14 to 2015/16. The crop model showed a good agreement between measured and simulated crop development and growth using calibration by maturity group, with low root mean square error (347 kg/ha). Southern sites had a mean YGWD of 1,047 kg/ha, while in the Midwest, it was lower than 100 kg/ha. The YGCM was 1,067, 528, 984 and 848 kg/ha, respectively, for Castro, PR, Mamborê, PR, Montividiu, GO and Primavera do Leste, MT, representing the opportunity for yield gain when having the best farmers as reference. The maturity groups, sowing dates and soil types showed to be an important source of uncertainty for yield gap determination, being recommended to investigate the farms in detail for an appropriate quantification. The reference yield showed expressive uncertainties, with some farmers presenting conditions to increase their soya bean yields by more than 3,000 kg/ha, when considering as reference the yields obtained by the winners’ farmers. These results show that uncertainties must be reduced when assessing farm yield gaps, in order to ensure that expected rate of soya bean yield growth could be reached by adopting the same technologies from CESB winners and best farmers in the county as a reference. 相似文献
54.
我国典型茶区化学氮肥施用与生产运输过程的温室气体排放量估算 总被引:2,自引:0,他引:2
基于相关统计数据和文献调研方法,估算了我国14个典型茶区中化学氮肥施用、生产及运输过程中的温室气体排放量。结果表明,化学氮肥施用导致的土壤N2O直接排放和生产过程中的温室气体排放是茶园化学氮肥消费带来的温室气体主要排放源;14个典型茶区消费的化学氮肥产生的温室气体排放量(以CO2排放当量计算)为16.81~344.80万t·a-1,其中贵州、云南、湖北和四川4省的茶园消费的化学氮肥带来的温室气体排放量较高,均超过200万t·a-1,占全部区域温室气体排放量的59.98%;单位面积温室气体排放量为3.22~9.76 t·hm-2·a-1,单位产量温室气体排放量为2.10~12.96 t·t-1·a-1、单位产值温室气体排放量0.39~1.90 t·万元-1·a-1;总体而言,贵州、云南、湖北、湖南和四川5省的茶园消费的化学氮肥带来的温室气体排放量、单位面积温室气体排放量、单位产量温室气体排放量和单位产值温室气体排放量较高,福建、河南省及重庆市3个茶区相对较低。在茶园化学氮肥施用量控制为300 kg·hm-2和450 kg·hm-2两种情景下,茶园生态系统温室气体减排总量为617.07万t·a-1和228.94万t·a-1,减排潜力为34.12%和12.66%,减排潜力较大的区域主要有湖北、四川、贵州、湖南和江西等5省。 相似文献
55.
56.
【目的】 结合种植区资源分布现状,利用最大熵模型(MaxEnt)预测新疆红枣潜在适生区,为新疆红枣区域布局和种植结构调整提供有效的理论指导和依据。【方法】 以年降水量、花期降水量(5~6月)、成熟期降水量(9~10月)、年有效积温(≥10℃)、年极端最低气温和平均气温6个气候因子和绿洲灌溉区、沙漠敏感区2个土地因子及高程因子为环境变量,利用GIS空间分析技术获取新疆红枣地理分布数据,采用MaxEnt模型进行建模并预测新疆红枣潜在适生区,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参数。【结果】 (1)ROC评价(Receiver Operating Characteristic,ROC)显示MaxEnt模型预测新疆红枣潜在适生区的训练数据集和测试数据集的AUC值分别为0.921和0.904,模拟效果优秀。(2)新疆红枣潜在适生区总面积2 365.939 7×104 hm2,其中最适生区429.350 1×104 hm2,主要分布于新疆南疆的喀什地区、阿克苏地区、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州和巴音郭楞蒙古自治州,东疆的吐鲁番市、哈密市。(3)影响新疆红枣生长的主要环境因子是年极端最低气温(35.15%)、绿洲灌溉区(20.77%)、年有效积温(19%)和成熟期降水量(13.27%)。新疆红枣适宜生长在年极端最低气温≥-24.65℃,年有效积温≥3 595℃,成熟期降水量为0.54~7.64 mm,且绿洲灌溉区有助于提高其适生程度。【结论】 新疆红枣潜在适生区呈现环塔里木盆地聚集,低温是其最主要的影响因子。 相似文献
57.
常用肥料对作物重金属积累的影响及其机理研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
我国肥料用量和种类均日益增多,其重金属含量及对作物重金属积累影响复杂,亟待全面开展肥料重金属安全性评价工作。从常见肥料重金属含量、肥料对作物积累重金属的影响及影响机理三方面阐述了肥料重金属安全性评价的研究进展。有机肥和固废堆肥重金属污染问题严重,无机化肥和其他新型肥料中重金属污染问题也不容忽视。肥料一方面可以作为重金属污染源对土壤和作物造成重金属污染,另一方面也可能通过改变土壤中重金属的赋存形态、影响作物根对重金属的吸收和根向地上部分的转运等生化机理而影响作物中重金属含量。在比较了常见肥料中重金属污染特征、生物积累行为及机理基础上,对肥料重金属安全性评价的研究前景进行了展望。 相似文献
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59.
通过计算光温生产潜力、气候生产潜力、光温潜力需水量、灌溉需水量以及衍生的可持续垦殖率指标,以解决农业生产潜力、农田熟制、灌溉定额、宜农荒地垦殖适宜性评价等农业发展问题。以迈阿密模型为理论基础,利用GIS空间分析的研究方法,计算出了上述指标的高精度全球分布场,得出全球光温生产潜力为2 260×108 t干物质,气候生产潜力为1 253×108 t干物质,灌溉需水量总计为12 441 km3。主要结论有:热带雨林区除外,全球气候生产潜力高值区同当前农业区高度吻合,表明农田气候潜力已经被人类充分利用;在温带地区,可持续覆膜雨养垦殖率>2/3的地区适宜开垦宜农荒地,发展雨养农业。根据迈阿密模型计算得出的灌溉需水量可作为制定农田喷灌定额的重要依据;覆膜滴灌节水效果最佳,可持续覆膜滴灌垦殖率为各种垦殖率中最大值,可作为指导宜农荒地资源开发和多熟制农业发展的主要指标。 相似文献
60.
The mesophilic anaerobic co-digestion (AcD) performances of waste activated sludge (WAS) and aquaculture sludge (AS) were studied. Mixtures of different compositions (0, 30, 50, 70 and 100 % of AS on the volume basis) were used as AcD substrates and tested via biochemical methane potential assay. The results showed that CH4 production increased with AS/WAS ratio increment, and AS alone used as the substrate showed the maximum CH4 yield, which was 8% higher than that achieved using WAS alone as the substrate. The CH4 yield values were well fitted with the modified Gompertz model. The maximum methane potential (P0) and maximum methane production rate (R0) increased from 66.8 mL CH4/g VSfed to 70.9 mL CH4/g VSfed and from 4.40 mL CH4/g VSfed·d to 5.59 mL CH4/g VSfed·d, respectively, as the AS/WAS ratio increased from 0% to 100 %. In addition, lower levels of free ammonia and non-biodegradable organic matter contributed to the CH4 production increasing with AS/WAS ratio increased. 相似文献