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1.
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.
Coal mining has led to serious ecological damages in arid desert region of Northwest China. However, effects of climatic factor and mining activity on vegetation dynamics and plant diversity in this region remain unknown. Wuhai City located in the arid desert region of Northwest China is an industrial city and dominated by coal mining. Based on Landsat data and field investigation in Wuhai City, we analyzed the vegetation dynamics and the relationships with climate factors, coal mining activity and ecological restoration projects from 2000 to 2019. Results showed that vegetation in Wuhai City mostly consisted of desert plants, such as Caragana microphylla, Tetraena mongolica and Achnatherum splendens. And the vegetation fractional coverage(VFC) and greenness rate of change(GRC) showed that vegetation was slightly improved during the study period. Normalized difference vegetation index(NDVI) was positively correlated with annual mean precipitation, relative humidity and annual mean temperature, indicating that these climate factors might play important roles in the improved vegetation. Vegetation coverage and plant diversity around the coal mining area were reduced by coal mining, while the implementation of ecological restoration projects improved the vegetation coverage and plant diversity. Our results suggested that vegetation in the arid desert region was mainly affected by climate factors, and the implementation of ecological restoration projects could mitigate the impacts of coal mining on vegetation and ecological environment.  相似文献   
3.
WANG Jinlin 《干旱区科学》2021,13(12):1287-1298
Information on the Fe content of bare rocks is needed for implementing geochemical processes and identifying mines. However, the influence of Fe content on the spectra of bare rocks has not been thoroughly analyzed in previous studies. The Saur Mountain region within the Hoboksar of the Russell Hill depression was selected as the study area. Specifically, we analyzed six hyperspectral indices related to rock Fe content based on laboratory measurements (Dataset I) and field measurements (Dataset II). In situ field measurements were acquired to verify the laboratory measurements. Fe content of the rock samples collected from different fresh and weathered rock surfaces were divided into six levels to reveal the spatial distributions of Fe content of these samples. In addition, we clearly displayed wavelengths with obvious characteristics by analyzing the spectra of these samples. The results of this work indicated that Fe content estimation models based on the fresh rock surface measurements in the laboratory can be applied to in situ field or satellite-based measurements of Fe content of the weathered rock surfaces. It is not the best way to use only the single wavelengths reflectance at all absorption wavelengths or the depth of these absorption features to estimate Fe content. Based on sample data analysis, the comparison with other indices revealed that the performance of the modified normalized difference index is the best indicator for estimating rock Fe content, with R2 values of 0.45 and 0.40 corresponding to datasets I and II, respectively. Hence, the modified normalized difference index (the wavelengths of 2220, 2290, and 2370 nm) identified in this study could contribute considerably to improve the identification accuracy of rock Fe content in the bare rock areas. The method proposed in this study can obviously provide an efficient solution for large-scale rock Fe content measurements in the field.  相似文献   
4.
研究旨在利用近红外光谱技术(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)建立全株玉米青贮6种营养成分的近红外预测模型,为生产实践中合理利用全株玉米青贮饲料资源提供理论依据。选取玉米青贮样品64份作为定标集,16份作为验证集。利用NIRS结合改良偏最小二乘法(modified partial least squares,MPLS)构建并且验证其建立预测模型的优劣。结果表明:构建的玉米青贮干物质(DM)、粗蛋白(CP)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(Ash)预测模型的交叉验证相关系数(1-VR)分别为0.83、0.80、0.93和0.78,都在0.80左右,可以用于实际预测。粗脂肪(EE)和中性洗涤纤维(NDF)含量预测模型1-VR为0.64和0.40,低于0.80,构建的模型相关性较差,模型还需要进一步优化。  相似文献   
5.
The annual plant Impatiens glandulifera (Himalayan balsam) is the most widespread invasive non‐native weed in the British Isles. Manual control is widely used, but is costly and laborious. Recently, biological control using the rust fungus Puccinia komarovii var. glanduliferae has been trialled. We designed an experiment to assess the impact of these control methods on invertebrate communities in relation to unmanaged and uninvaded habitats, and to determine whether mycorrhizal inoculation aided post‐control recovery of these communities. Sixty invaded and twenty uninvaded field soil blocks were transplanted to the experiment site, where a mycorrhizal inoculum was added to half of all blocks. Biological and mechanical control treatments were applied to twenty invaded blocks independently; the twenty remaining invaded blocks were left intact. Above‐ and belowground invertebrate samples were collected from the blocks at the end of the growing season. Overall, aboveground invertebrate abundance increased with the removal of I. glandulifera, and several groups showed signs of recovery within one growing season. The effect of mechanical control was more variable in belowground invertebrates. Biological control did not affect aboveground invertebrate abundance but resulted in large increases in populations of belowground Collembola. Our experiment demonstrates that mechanical removal of I. glandulifera can cause rapid increases in invertebrate abundance and that its biological control with P. komarovii var. glanduliferae also has the potential to benefit native invertebrate communities.  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.
王鹏  吴杰 《农业工程学报》2021,37(11):299-306
针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。  相似文献   
8.
为了改良天津地区养殖黄颡鱼种质,提高经济和生态效益,本研究于2019年引进杂交黄颡鱼新品种‘黄优1号’,采用性状比较的方法,系统研究了试验鱼的生长、抗病和产氮、磷情况。结果表明:杂交黄颡鱼幼鱼生长速度、增重率显著高于普通黄颡鱼(P<0.05),饵料系数低于普通黄颡鱼,但差异不明显(P>0.05);杂交黄颡鱼的主要死亡病因为体表溃烂和烂鳃,体表溃烂发病情况与普通黄颡鱼无明显差别(P>0.05),烂鳃发病情况明显重于普通黄颡鱼(P<0.05),而其他疾病发病情况明显小于普通黄颡鱼(P<0.05),试验总成活率显著高于普通黄颡鱼;实验鱼体重增加1 kg,杂交黄颡鱼实验组尾水中氨氮、亚硝酸盐、总磷的增量均显著低于普通黄颡鱼(P<0.05),总氮的增量虽然也小于普通黄颡鱼实验组,但比较结果差异不显著(P>0.05)。因此,本研究认为杂交黄颡鱼‘黄优1号’的生长、抗病和单位增重产氮、磷量等性能较普通黄颡鱼优良,适合在天津地区推广养殖。  相似文献   
9.
10.
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   
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