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1.
三七是我国特有的中药材,但连作障碍严重制约了其产业发展,轮作是生产上最常用且有效的缓解措施。本研究在三七收获后的土壤上轮作茴香,通过测定轮作土壤水浸液对三七存苗的影响来评价轮作对三七连作障碍的缓解效果,并从轮作对土壤细菌群落的影响方面深入阐释轮作缓解连作障碍的机制。结果表明,茴香轮作后的土壤水浸液可以显著提高三七的存苗率。土壤细菌分析表明,茴香轮作后土壤细菌群落发生了明显改变。细菌的丰富度增加,相对丰度>1%的优势菌门变形菌门Proteobacteria和放线菌门Actinobacteria的相对丰度呈增加趋势。属水平上,轮作茴香使66个属的相对丰度显著增加,其中相对丰度>0.2%的优势菌属有14个;30个属的相对丰度显著降低,其中优势菌属有8个,总体上看相对丰度显著增加的属多于显著降低的属。在相对丰度显著增加的优势菌属中包含常见的拮抗菌属假单胞菌属Pseudomonas和芽孢杆菌属Bacillus细菌。本研究也分离到2株假单胞菌和1株芽孢杆菌对三七根腐病菌腐皮镰刀菌Fusarium solaniMonographella cucumerina具有明显的拮抗活性。因此,轮作茴香可以改善三七连作土壤细菌群落结构,增加土壤中拮抗细菌的丰度,提高三七的存苗率。生产上利用茴香与三七轮作对缓解连作障碍具有一定潜力。  相似文献   
2.
作物识别是提取作物种植结构的基础,利用遥感技术对作物进行监测识别,对优化生产布局、调整农业生产模式有着重要意义。文中选取河套灌区杭锦后旗为研究区域,基于2019年覆盖生长周期的Sentinel-2号卫星影像数据,构建NDVI时间序列数据集,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波对NDVI时间序列数据集进行平滑,分析不同作物不同发育期的光谱曲线特征,计算各主要作物识别关键期的光谱阈值,构建基于决策树分层分类的农作物种植面积提取模型,并用验证样本对分类结果进行精度验证。结果表明:利用整个生育期内的NDVI最大合成影像确定植被地表覆盖,NDVI曲线变化区别林地与耕地,逐层提取地物,简便易行;采用S-G滤波重构高质量的NDVI时间序列曲线,研究证明重构后曲线更加平滑符合作物生长趋势;基于Sentinel-2号遥感数据和整个生育期NDVI时序数据,构建分层分类决策树模型,作物分类总体精度达92.1%,Kapppa系数精度达0.857。本研究采用的方法满足遥感观测应用化需求,也为县级区域农作物分类提供重要参考价值。  相似文献   
3.
4.
Weeds and weed control are major production costs in global agriculture, with increasing challenges associated with herbicide‐based management because of concerns with chemical residue and herbicide resistance. Non‐chemical weed management may address these challenges but requires the ability to differentiate weeds from crops. Harvest is an ideal opportunity for the differentiation of weeds that grow taller than the crop, however, the ability to differentiate late‐season weeds from the crop is unknown. Weed mapping enables farmers to locate weed patches, evaluate the success of previous weed management strategies, and assist with planning for future herbicide applications. The aim of this study was to determine whether weed patches could be differentiated from the crop plants, based on height differences. Field surveys were carried out before crop harvest in 2018 and 2019, where a total of 86 and 105 weedy patches were manually assessed respectively. The results of this study demonstrated that across the 191 assessed weedy patches, in 97% of patches with Avena fatua (wild oat) plants, 86% with Raphanus raphanistrum (wild radish) plants and 92% with Sonchus oleraceus L. (sow thistles) plants it was possible to distinguish the weeds taller than the 95% of the crop plants. Future work should be dedicated to the assessment of the ability of remote sensing methods such as Light Detection and Ranging to detect and map late‐season weed species based on the results from this study on crop and weed height differences.  相似文献   
5.
为探究宁夏南部山区自然降水条件下露地青花菜的最佳补灌灌溉方案,采用大田田间对比试验,设置5个补灌水平,在宁夏原州区冷凉蔬菜基地开展补灌水平对土壤水分分布、青花菜产量、品质、水分利用效率的试验研究。结果表明,青花菜全生育期自然降雨主要集中在7月份,且占全生育期降雨量的78.49%,此月份无需补灌即可满足生育后期对水分的需求;不同处理青花菜生育期内土层深度20 cm处土壤含水率总体表现为W5(27mm·667m-2)>W4(22.5mm·667 m-2)>W3(18 mm·667 m-2)>W2(13.5 mm·667 m-2)>W1(9 mm·667 m-2),补灌后各处理土壤含水率均达到田间持水量的85%以上;补灌灌溉水平对青花菜花球产量性状、营养品质均有显著影响,W3处理经济总产量最高,达1524.10 kg·667 m-2,显著高于其他处理6.28%~33.24%;可溶性糖和可溶性蛋白含量也最高,W3可溶性糖含量显著高于W1、W4和W5处理24.46%、12.20%、21.41%,W3可溶性蛋白含量显著高于W135.78%,且可溶性固形物和维生素C质量分数也较高,分别为6.26 g·100 g-1和9.57 mg·100 g-1。基于主成分分析的青花菜膜下滴灌最优补灌方案为补灌灌溉定额为69 mm,苗期-莲座期补灌灌水2次,灌水量为33mm,莲座期-球前期补灌灌水2次,灌水量36mm,结球前期-采收期补水主要依靠自然降雨。该结果可为本区露地冷凉青花菜夏季栽培产量的积累与水资源的合理应用提供理论指导。  相似文献   
6.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测   总被引:2,自引:1,他引:1  
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。  相似文献   
7.
生物可降解地膜对棉花产量及水分利用效率的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了探求华北平原棉花可降解地膜覆盖替代普通膜覆盖的可行性,解决白色污染问题,试验设置4种处理:6 μm PE普通地膜(PE)、8 μm生物可降解地膜(M1)、6 μm生物可降解地膜(M2)及不覆盖地膜(CK),分析比较各处理对棉花出苗率、叶面积指数(LAI)、农田耗水速率、产量及水分利用效率(WUE)的影响.结果表明,与处理CK相比,覆盖地膜显著提高了棉花出苗率,但3种覆膜处理间差异不具有统计学意义;在棉花生育前期,2种生物可降解地膜处理的LAI显著低于PE处理的.3种覆膜处理之间的籽棉产量和霜前花率的差异均不具有统计学意义.3种覆膜处理间WUE的差异不具有统计学意义,但均显著高于CK的.2种生物可降解地膜处理相较于PE,对棉花的出苗率、霜前花率、籽棉产量及WUE的差异均不具有统计学意义.相较于PE,使用6 μm生物可降解膜不会造成棉花耗水量升高,而8 μm可降解膜则显著增加了棉花的耗水量.因此6 μm生物降解膜取代PE膜较好.  相似文献   
8.
流苏香竹(Chimonocalamus fimbriatus)是云南特有珍稀竹种,主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主,运用最大熵模型(MaxEnt)同时结合地理信息系统(ArcGIS),基于19个气候因子,预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明:当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地,除迪庆州、丽江市和昭通市外,云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段,基于2种不同共享社会经济路径(SSP1-2.6和SSP5-8.5),流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势,尤其是SSP5-8.5路径下,高适生区面积仅为当前的12.51%(2050s)和18.63%(2070s);中、低适生区在SSP1-2.6路径下,显著扩张(2050s)或略微扩张(2070s),在SSP5-8.5路径下,则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主,可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感,根据其野外分布状况,建议以就地保护为主、迁地保护为辅,在其潜在适生区内适当引种栽培。  相似文献   
9.
惠州市对猴头菇的栽培研究还比较少,但市场对猴头菇的需求却日益增加。该文主要从8个方面介绍了惠州地区猴头菇的高效栽培技术,为菇农生产提供一些参考。  相似文献   
10.
为探索低温启动型且具有纤维素强分解能力的复合菌系HT20作用下秸秆腐解的影响因素。采用室内培养试验,通过响应曲面优化法Box-Behnken设计建立HT20添加量、温度、秸秆含水率和尿素添加量与秸秆腐解率之间的模型,结合大田微区模拟试验验证HT20实际田间应用效果,并与常用的4种秸秆腐熟剂进行比较。结果表明:秸秆腐解率受HT20添加量、温度、秸秆含水率的影响显著,且各影响因素间交互作用对秸秆腐解率影响显著,尿素添加量与HT20添加量之间交互作用对秸秆腐解率影响不显著。与不添加腐熟剂(CK)和常用腐熟剂相比,HT20腐解速率提高20.10%~81.46%,腐解时间缩短17.62~183.41d,养分提高5.44%~71.49%,微生物数量增加1.57%~76.14%。表明,低温复合菌HT20在冀东滨海稻区还田秸秆腐解中起到了主导作用。研究结果为本地秸秆还田中低温复合菌系HT20的施用提供理论指导,为我国北方稻区秸秆还田提供技术支撑。  相似文献   
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