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1.
中国三大自然区域紫花苜蓿土壤速效钾丰缺指标和推荐施钾量 总被引:2,自引:0,他引:2
为给内蒙古高原区、黄土高原区和西北荒漠绿洲区紫花苜蓿测土施肥奠定科学基础,采用零散实验数据整合法以及养分平衡-地力差减法,开展了三大自然区域紫花苜蓿土壤速效钾丰缺指标和推荐施钾量研究。结果表明,内蒙古高原区紫花苜蓿土壤速效钾第1~4级指标依次为≥342mg/kg、89~342mg/kg、24~89mg/kg和<24mg/kg,黄土高原区第1~6级指标依次为≥171mg/kg、96~171mg/kg、54~96mg/kg、30~54mg/kg、17~30mg/kg和<17mg/kg,西北荒漠绿洲区第1~4级指标依次为≥303mg/kg、140~303mg/kg、65~140mg/kg和<65mg/kg;当目标产量9~27t/hm2、钾肥利用率50%时,第1~6级土壤的推荐施钾量分别为0、54~162kg/hm2、108~324kg/hm2、162~486kg/hm2、216~648kg/hm2和270~810kg/hm2。 相似文献
2.
3.
稻虱缨小蜂Anagrus nilaparvatae Pang et Wang是控制稻飞虱种群暴发的主要寄生性天敌之一,高温是制约其种群动态的重要因子。为了解35℃高温驯化获得的稻虱缨小蜂耐热品系(NR品系)的生防潜力,对不同温度下该品系的发育历期、有效积温、寄主卵选择、产卵量以及极端高温胁迫参数进行了测定。结果发现,与未经高温驯化的稻虱缨小蜂品系(HZ品系)相比,20℃时,NR品系雄蜂的发育速率显著高于HZ品系,这一差异主要表现在卵-幼虫中期和蛹期的发育时间明显缩短。NR品系在高温下能维持正常的产卵能力,35℃下NR品系产卵量仍能达到18.80粒/雌。NR品系有更强的耐极端温度的能力,50℃下NR品系雄蜂的热击倒时间为15.19 min,比HZ品系雄蜂长3.03 min。补充不同营养对NR品系的产卵量存在影响,35℃条件下补充10%蔗糖既能延长其寿命,也能提高产卵量。以上研究结果表明高温驯化得到的稻虱缨小蜂品系在35℃高温环境中能维持正常的生长发育和寄生能力,具备适应稻田夏季高温环境的潜力。 相似文献
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5.
干物质的积累与分配是反映小麦群体生长状况的重要指标.本文阐述了小麦干物质积累与分配的一般规律及与产量之间的关系,并综述了基因型和播期、密度、水分、氮肥等栽培因子及光照、温度等生态因子对小麦干物质积累和分配的影响.在今后的研究中,应充分运用分子生物学等相关技术推动小麦种质资源的利用和新品种的选育;通过表型组学和作物模型等深入研究小麦干物质积累过程机理,实现对小麦群体的早期诊断和定量调控;应集成多项生产技术,实现小麦生产的可持续发展,以期为小麦群体生长状况的调控及我国小麦的高产稳产和优质提供理论参考. 相似文献
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7.
文章旨在评估不同蛋白质水平日粮补充山苋菜提取物对育肥猪生长性能、养分消化及血清生化指标的影响。试验将576头体重接近的15周龄育肥猪随机分为4组,每组6个重复,每个重复24头。试验日粮采用2×2因子设计,即粗蛋白质水平(12.5%和14.0%)及山苋菜提取物添加水平(0和150 mg/kg),试验持续7周。结果:高蛋白质日粮组肥猪末重、平均日增重和饲料效率均显著高于低蛋白质日粮组(P<0.05),而150 mg/kg山苋菜提取物组育肥猪的料重比显著降低(P<0.05)。高蛋白质水平日粮或补充150 mg/kg山苋菜提取物均显著提高了干物质和粗蛋白质表观消化率(P<0.05)。高蛋白质日粮组血清总蛋白、尿素氮、肌酸酐、IGF-1和生长激素浓度均显著高于低蛋白质日粮组(P<0.05),同时日粮补充150 mg/kg山苋菜提取物也显著提高了血清总蛋白、IGF-1和生长激素浓度(P<0.05)。结论:在本试验条件下,降低育肥猪日粮蛋白质水平可降低干物质、粗蛋白质表观消化率,进而对日增重和饲料效率造成负面影响,补充150 mg/kg山苋菜提取物可缓解低蛋白对育肥猪造成的负面影响。
[关键词]山苋菜提取物|育肥猪|生长性能|养分消化|血清指标 相似文献
8.
小麦生产是河南省农业生产中的重要环节,在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度,综合考虑影响小麦产量的相关因素,基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化,提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集,并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明,PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络,PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中,PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度,稳定性好,可为小麦产... 相似文献
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