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1.
  【目的】  磷素作为植物生长发育过程中必需的大量营养元素之一,因其在土壤中的难移动性使得根系对磷的获取有限。植物为满足其生长对磷素的需求,已经进化出一系列相应的机制提高对内部磷的再利用,以减少磷肥投入,保证产量的同时实现环境友好。本文以植物内部磷的高效利用为核心,重点剖析植物有机磷库与无机磷库中磷素的活化再利用的途径,综述释放出的无机磷在不同组织和器官中的转运过程,并对今后深入研究磷再利用的有关方向作出展望。  主要进展  植物体内磷的存在形式主要包括无机磷和有机磷两种。植物吸收的多余无机磷会被暂时储存在液泡中,并在植物缺磷时外流到胞质以满足植物对磷的需求,位于液泡膜的磷酸盐转运蛋白负责无机磷在液泡和胞质之间的分配。存在于核酸和磷脂中的有机磷在磷缺乏时由酶类(核酸酶、磷脂酶和紫色酸性磷酸酶等)水解并释放无机磷以供植物生长需要。植物遭受低磷胁迫,营养器官(老叶等)中活化的无机磷由多种磷酸盐转运蛋白转运到幼叶等新的生长中心被利用,从而显著提高磷的再利用效率。磷转运蛋白(PHTs)通过调控磷向籽粒的运输降低了磷在禾谷类作物籽粒中的积累,提高了磷利用效率,同时降低环境风险。  展望  现阶段的研究较为详细地阐述了植物体内磷素再活化的生理分子机制,但对磷转运功能蛋白参与特定磷转运过程的相关研究仍不够全面,比如液泡磷能调控细胞磷稳态,目前已鉴定得到的与其外排有关的转运蛋白极少,其调控机制也有待深入探索。国内外关于PHT1、PHT2、PHT3和PHT4蛋白如何将磷素从源器官转运到库器官缺乏系统的研究。无机磷库和有机磷库中磷的利用对植物应对缺磷的贡献也鲜有报道。因此,植物体内与磷再活化后转运利用相关的分子生物学调控机理还需进一步研究。  相似文献   
2.
在地球化学元素循环中,氮素是最重要、最活跃的营养元素之一。农田生态系统中的氮素很大程度上决定农作物的产量和品质。然而,在全球气候变化背景下,随着大气CO2浓度和温度升高,作物-土壤氮循环的变化可能显著影响农田生态系统中的作物生产。因此,研究作物-土壤氮循环对大气CO2浓度和温度升高的响应,能够为科学合理地预测未来气候条件下,农田生态系统中作物的氮素需求,以及保障农作物产量的稳定供应提供理论依据,对于全面认识全球气候变化背景下的农田生态系统氮素循环过程及土壤可持续利用具有重要意义。本文综述了大气CO2和温度升高对作物氮素吸收和分配,以及与氮有效性密切相关的土壤氮转化的影响,并系统总结了二者对作物-土壤氮循环过程产生的交互作用。总结以往研究发现,在大气CO2浓度升高条件下,作物的蒸腾作用减弱,但光合作用增强,生物量加大,根系分支和根表面积增加,豆科作物的根瘤固氮能力提高,因此整体上促进作物对氮的吸收,并且增加作物向籽粒中分配氮的比例,但作物的平均氮浓度降低。此外,高CO2浓度提高了土壤酶活性,增强了土壤有机氮矿化作用、硝化及反硝化作用,加速了土壤氮转化。升温和CO2浓度升高对作物-土壤氮循环产生正向或负向的交互作用,主要表现在:高温和高CO2浓度对作物的生物量、光合作用、地下部氮分配、根系分支以及根表面积具有协同促进作用,升高温度减轻了高CO2浓度对作物蒸腾作用和作物氮浓度的抑制作用。然而,升温抑制了高CO2浓度对作物向籽粒中氮分配、氮吸收以及产量的促进作用;升温虽然能进一步增强高CO2浓度对土壤酶活性和有机氮矿化的促进作用,但是对于土壤硝化和反硝化作用,二者的交互作用以及相关的分子机制尚不明确。大气CO2升高和温度升高对土壤微生物,以及微生物与作物之间的耦合关系的研究比较薄弱,特别是由微生物主导的氮循环过程及其对全球气候变化的反馈机制是未来研究的重点。本文提出利用16S rRNA、DGGE、T-RFLP、qPCR、RT-PCR技术、蛋白组学以及稳定性同位素探针原位研究技术,可以将复杂环境中微生物物种组成及其生理功能进行耦合分析,揭示大气CO2浓度与温度对作物-土壤氮循环过程的交互作用机理,增强对气候变化下农田生态系统氮素循环响应的预测能力,为农田生态系统有效地适应气候变化提供科学的理论依据。  相似文献   
3.
为寻求准确的鸡舍氨气浓度预测方法,构建基于双阶段注意力机制和长短时记忆神经网络(Long shortterm memory,LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,将该模型应用于山东省商河县某蛋鸡养殖场,采集二氧化碳(CO_2)、氧气(O_2)和氨气(NH_3)的体积分数,细颗粒物(PM_(2.5))质量浓度,温度,相对湿度时间序列数据对模型进行验证,并与支持向量回归(Support vector regression,SVR)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)模型和无注意力机制的LSTM模型对比研究。结果表明:1)不同时间窗口T下NH_3体积分数预测精度不同。T∈{2,3,4,8}时,均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.433 4,0.394 8,0.379 9和0.405 1μL/L,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.267 4,0.262 9,0.228 9和0.272 4μL/L;2)基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍NH_3浓度预测模型在RMSE和MAE评价指标框架下优于SVR、ANN和无注意力机制的LSTM模型。基于双阶段注意机制和LSTM的模型能较好地对鸡舍氨气浓度进行预测,可为鸡舍氨气浓度预测及调控提供技术支持。  相似文献   
4.
紫云英与双季稻秸秆协同利用影响稻田土壤钾循环与平衡   总被引:2,自引:0,他引:2  
张帆  杨茜 《草业学报》2021,30(1):72-80
稻草还田和冬种绿肥是维持稻田地力和化肥替代的重要方式之一.本研究以在湖南酸性红黄泥和碱性紫潮泥两种典型稻田土壤上进行了2年的紫云英-双季稻定位试验为对象,分析紫云英和双季稻秸秆协同利用对稻田土壤K循环的影响.两土壤试验处理一致,包括稻田冬闲(FRR)、冬种紫云英(MvRR)及冬种紫云英与水稻秸秆协同利用(MvRR+St)3个处理.结果表明:与冬闲和冬种紫云英相比,紫云英与水稻秸秆协同利用未影响红黄泥土壤各形态钾的含量,但显著提高紫潮泥土壤速效钾和非交换性钾的含量,其中紫潮泥土壤水溶性钾、非特殊吸附钾及特殊吸附钾的含量较冬种紫云英处理分别提高了134.0%、93.0%、73.4%;两种典型稻田土壤上紫云英与水稻秸秆协同利用显著提高下茬作物紫云英的全K含量及吸K量,且紫云英的吸K量为紫潮泥>红黄泥;两种典型稻田土壤上冬种紫云英与水稻秸秆协同利用均未影响早、晚稻产量及籽粒K积累;在稻田各种植季和周年目前的K投入水平下,两种典型稻田土壤上冬种紫云英与水稻秸秆协同利用处理均存在K盈余(红黄泥K盈余量为401.15 kg·hm-2、紫潮泥K盈余量为403.42 kg·hm-2),说明冬种紫云英与水稻秸秆协同利用能减少双季稻生产中的化学钾肥投入量.综上所述,紫云英和双季稻秸秆协同利用有益于稻田土壤的K循环与平衡.  相似文献   
5.
去年初,新冠肺炎疫情的暴发和蔓延导致各地纷纷开始实施封城、封路,县域农业生产、流通、销售等各环节都受到不同程度的冲击。随着疫情防控常态化趋势的凸显,其对县域农业将会产生持续深远的影响,也会带来新的机遇与挑战。全国农业农村厅局长会议强调“十四五”农业农村工作思路是“保供固安全,振兴畅循环”,要全力保障国家粮食安全和重要农副产品有效供给。在此背景下,本文分析了新冠疫情对县域农业产生的影响,并结合当下形势和疫情特点提出了对策,以期为县域农业高质量发展建言献策。  相似文献   
6.
曾凯 《绿色科技》2021,(6):199-201
指出了钢铁企业对于能耗的消耗量非常高,是节能减排的重中之重。作为钢铁企业循环水系统运行的重要组成,对循环水泵进行节能改造,能够有效降低能耗。对循环水泵的作用进行了分析,针对存在的问题,提出了循环水泵的节能改造方式。  相似文献   
7.
为减轻旱灾损失,根据2005、2015年河南省统计与气象数据,采用10项指标和灰色关联分析法,以最劣值为参照系列分析了该省农业旱灾脆弱性。结果表明,豫西的济源、三门峡、洛阳,豫东的开封、漯河与豫北的鹤壁是河南省干旱脆弱性较强的区域,而豫东南的商丘、驻马店、信阳,豫北的新乡、豫西南的南阳则脆弱性较弱,其他地区居于两者之间;2005—2015年河南省干旱脆弱性呈明显的增加趋势。河南省是中国粮食生产核心区,首先要依靠科技创新,大力发展节水农业、循环农业;其次要重视水资源的节约与保护、加大农业投入以降低干旱的脆弱性,确保粮食安全。  相似文献   
8.
为探讨腐植酸(HA)对干旱胁迫下谷子抗氧化系统的调节机制,以晋谷21号和张杂10号为材料,采用浸种法研究了不同浓度腐植酸(0、50、100、200、300mg/L)对干旱胁迫下谷子幼苗叶片抗坏血酸-谷胱甘肽(AsA-GSH)循环的影响。结果显示,100和200mg/L腐植酸处理显著提高了干旱胁迫下谷子幼苗叶片抗坏血酸过氧化物酶(APX)和脱氢抗坏血酸还原酶(DHAR)的活性,促进了抗氧化物质AsA和GSH的再生,使AsA/DHA和GSH/GSSH值增加,有效缓解了活性氧的积累。研究表明,腐植酸可通过提高AsA-GSH循环相关酶活性及抗氧化物质含量,缓解干旱胁迫对谷子幼苗造成的氧化损伤,从而提高谷子的抗旱性。  相似文献   
9.
主成分分析和长短时记忆神经网络预测水产养殖水体溶解氧   总被引:16,自引:11,他引:5  
为了提高水产养殖溶解氧预测的精度,提出了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的水产养殖溶解氧预测模型。首先通过主成分分析提取水产养殖溶解氧的关键影响因子,消除了原始变量之间的相关性,降低了模型输入向量维度;然后,在Tensorflow深度学习框架的基础上建立LSTM神经网络的水产养殖溶解氧预测模型;最后,利用该模型对浙江省淡水水产养殖研究所综合实验基地某池塘溶解氧进行验证。试验结果表明:该模型与BP神经网络等其他浅层模型相比,模型评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对误差分别为0.274、0.089和0.147,均优于传统的预测方法;该模型具有良好的预测性能和泛化能力,能够满足水产养殖溶解氧精确预测的实际需要,可以为水产养殖水质精准调控提供参考。  相似文献   
10.
我国作为生猪的生产和消费大国,每年生猪产品消费占据全球的50%以上,这也是我国生猪养殖产业规模十分庞大的重要原因。在新时期下,如何保证生猪养殖的适宜性成了行业重点关注的问题。基于此,本文首先介绍了传统生猪养殖模式,进而提出几种生猪适宜养殖模式,并分析其优缺点。  相似文献   
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