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为降低西瓜基质育苗生产成本,采用不同比例的辣椒秸秆与蛭石、珍珠岩进行复配,探讨其对西瓜幼苗形态建成及生理特性的影响,以明确最佳的草炭替代材料。试验设置L1(V辣椒秸秆∶V蛭石∶V珍珠岩=1∶1∶1)、L2(V辣椒秸秆∶V蛭石∶V珍珠岩=2∶1∶1)、L3(V辣椒秸秆∶V蛭石∶V珍珠岩=4∶1∶1)3个处理和对照CK(V草炭∶V蛭石∶V珍珠岩=2∶1∶1)。结果表明,L2处理的西瓜幼苗株高、茎粗、叶片数、干鲜质量、根尖数、壮苗指数和根冠比最大,根系活力最高;L1处理的西瓜幼苗出苗率最高,但与L2差异不显著;L3处理的西瓜幼苗根长最大,但与L2差异不显著。L2处理的西瓜幼苗叶片叶绿素a、叶绿素b、叶绿素(a+b)、类胡萝卜素含量和净光合速率最高,较对照分别增加10.98%、11.51%、11.13%、7.71%和21.38%。因此,由辣椒秸秆、蛭石、珍珠岩体积比按2:1:1复合而成的育苗基质可以替代常规草炭育苗基质(V草炭∶V蛭石∶V珍珠岩=2∶1∶1)进行西瓜育苗。 相似文献
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土壤磷素含量是评价土壤养分的重要指标之一。利用热红外发射率数据对土壤全磷含量进行反演的研究较少且多使用常规线性回归方法,本文利用东北海伦地区采集的热红外航空成像光谱仪TASI(Thermal Airborne Hyperspectral Imager)数据,通过机器学习方法探究黑土土壤发射率与全磷含量关系,选出最优模型对研究区土壤全磷含量进行预测研究。结果表明:在8 ~ 11.5 μm范围内,土壤热红外发射率值随着全磷含量的增加而增加;除原始光谱10.792 μm这一波段外,发射率值及其数学变换与全磷含量相关系数均在0.5以下,相关性较弱;在DNN(Deep Neural Networks)训练集和测试集中,从模型精度和PSO(Particle Swarm Optimiazation)算法优化时间来看,弹性传播训练算法(RP)表现最佳,决定系数R2分别为0.51、0.7,均方根误差RMSE分别为0.0443、0.0301;激活函数对本次构建的网络精度影响非常有限,激活函数为Tansig和ReLU的深度神经网络模型训练集精度基本与偏最小二乘及逐步回归模型一致,测试集精度有所提高但稳定性较为欠缺;研究区土壤全磷含量整体较高,水田和旱田含量均大于0.8 g kg?1,城镇及建筑群密集程度与土壤全磷含量呈负相关,与偏最小二乘模型对土壤全磷含量预测结果相比,神经网络模型对研究区土壤全磷含量小于0.6 g kg?1和0.6 ~ 0.8 g kg?1两区间做了更多划分,将更多人为活动密集区附近像元划分到该含量区间内,从而使得预测含量更加符合真实情况分布;总体来看,全磷含量最高值集中分布于研究区西部、西北及西南部,但在东部及其北部区域则呈无规律性分散分布,中部地区及其余地区含量值大多为0.8 ~ 1.0 g kg?1。综上,合适调参的深度神经网络模型在反演土壤元素类问题中的表现与偏最小二乘及逐步回归等方法相比更加具有发展的潜力,在样本数据量足够的前提下,深度神经网络能够得到充分训练从而使得预测结果更加精确、稳定。 相似文献
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以 15 个草莓新品种为试材,通过调查其在江苏宿迁地区连栋钢架大棚内基质栽培的生长、开花、果实品质、产量及农药残留等性状,与主栽草莓品种红颜相比较,筛选出适宜基质栽培、满足生产观光采摘多品种需求的优良草莓品种。结果表明:草莓品种红颜、宁丰、隋珠植株长势较强;久香、容莓3号第一花序开花较早;宁玉、宁丰果型指数最大;宁玉、红颜、甜心单果重最大;久香、隋珠、久红与红颜果实可溶性固形物含量高;白雪公主、越心、久红可溶性糖含量最高,均大于红颜;容莓3号、容莓5号、桃熏、越心Vc含量最高,高于红颜;果实含酸量最低的为容莓3号、桃熏和宁玉,均低于红颜;宁玉和桃熏农药残留为0。试验结果表明,红颜仍是生产上比较优秀的主栽品种,为了丰富基地和采摘园区品种多样性,推荐宁玉、白雪公主、容莓3号和容莓5号作为搭配品种。 相似文献
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2020年12月21日,从数字广西建设领导小组办公室获悉,“广西国控林投山茶油大数据平台”“广西森林害虫灾害发生气象条件监测预警预报技术”“广西林业大数据平台”获评为第二批数字广西建设标杆引领重点示范项目(大数据与农业深度融合重点示范项目)。 相似文献
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9.
为了探索椰糠半基质条件下,钙镁肥对甜瓜产量、品质的影响,确定钙镁肥施用的必要性,配制不同钙镁含量的肥料进行比较。结果显示,不同钙镁含量的肥料与不含钙镁的肥料相比,产量、品质没有差异。在土壤水溶性钙1197.1mg?kg-1,水溶性镁690.8 mg?kg-1,灌溉水钙含量68.0 mg?kg-1,镁含量22.7 mg?kg-1的条件下,能为甜瓜椰糠半基质栽培提供足够的钙镁营养。这对简化施肥设施,减轻投入成本,加速该模式在中小企业及个体种植户中推广有较大的现实意义。 相似文献
10.
阿维菌素类药物是一种常用的杀虫剂,现有报道的食品和环境基质样品中阿维菌素残留分析最为常用的检测仪器为液相色谱-串联质谱。基于此,已建立了一系列的不同样基质中多种阿维菌素类药物残留量的检测方法,本研究除了关注常见的多种阿维菌素残留量的测定方法,也关注了食品和环境样品中单种阿维菌素化合物的专一性检测方法。本研究从阿维菌素在食品和环境领域的应用以及赋存状态、前处理方式(提取和净化方法)、检测方法(液相色谱法、酶联免疫法和液相色谱-串联质谱法)及定量方式和基质干扰等方面,综述了2010—2020年不同检测技术在食品和环境样品基质中阿维菌素类化合物残留分析中的研究与应用进展。最后,综述了多残留量检测方法的局限性,未来的关注点以及对阿维菌素残留分析方法的发展趋势。本研究可为开展烟草中阿维菌素类化合物残留分析技术研究提供参考。 相似文献