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1.
滑带土的显微结构分析对揭示滑面演化具有重要意义。文中对原状土与滑带土中的黄土及红黏土进行了SEM和CT试验,探讨了原状土与滑带土的微观结构特征,对比分析了原状土与滑带土之间的差异。结果表明:滑带黄土颗粒的平均体积小于原状黄土,而滑带黄土的孔隙比大于原状黄土,并且占主导比例的粒径和孔隙直径的范围比原状黄土更广;滑带黄土相较于原状黄土,其颗粒和孔隙均表现出占主导比例的中间颗粒和孔隙减少,占非主导地位的颗粒和孔隙比例增大;在滑带土交界面附近黄土一侧孔隙发育更高,而红黏土一侧裂隙发育程度更高。 相似文献
2.
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
3.
为了评价塔克拉玛干沙漠腹地达理雅博依绿洲地下水水化学特征与演化规律及对当地生态环境的影响。在研究区的生态井位观测点采集了19组地下水样品进行检测。综合运用数理统计、相关性分析、Piper三线图、Gibbs模型、Schoeller图和离子比等方法,分析地下水水化学特征和克里雅河尾闾绿洲的水化学演化规律。研究表明:研究区地下水阳离子以Na+、Mg+离子为主,阴离子以Cl-、SO42-,为主,Mg+、Cl-、SO42-表现为强变异性,K+、Ca+、Na+、HCO-3表现为中等变异;TDS介于1000mg/L-18620mg/L范围内,平均值为4366.408mg/L,矿化度较高;水化学类型以Cl--Na+为主;地下水样品主要分布于Gibbs图的右上部分,表明研究区地下水主要受蒸发浓缩作用控制,岩石风化和大气降水影响较小;主要离子比表明碳酸盐、蒸发岩和硅酸盐是离子的主要来源,且处于沙漠腹地的独特地理因素,地下水中的离子交换作用较弱。 相似文献
4.
土壤电导率是表征土壤水溶性盐的一个重要指标,可反映土壤盐渍化程度。为了研究高寒草甸退化对土壤电导率的影响,以三江源区未退化高寒草甸和退化高寒草甸为研究对象,系统分析了退化高寒草甸的植被特征和土壤特征与土壤电导率的相互关系。结果表明:高寒草甸退化会对土壤电导率产生显著负影响,且土壤电导率与评价高寒草甸的退化指标植被盖度、地上生物量、土壤有机质、土壤全氮含量表现出一致的变化趋势。因而,认为高寒草甸的退化是会引起土壤电导率的变化,土壤电导率作为土壤盐渍化程度的衡量指标,亦可作为评价草甸退化的客观指标之一。 相似文献
5.
油菜黑胫病菌和茎基溃疡病菌的LAMP检测方法的建立 总被引:1,自引:0,他引:1
油菜黑胫病和油菜茎基溃疡病分别由子囊菌Leptosphaeria biglobosa和L. maculans引起。我国油菜产区仅发现L. biglobosa,未发现L. maculans。因而, L. maculans是我国的对外检疫性对象。这两种真菌形态相似,引起的病害症状相似,给田间快速准确鉴定带来难度。本研究基于环介导等温扩增技术(Loop-Mediated Isothermal Amplification, LAMP),建立了快速检测L. biglobosa和L. maculans的方法。根据ITS-rDNA序列设计了5条检测L. biglobosa的LAMP引物和6条检测L. maculans的LAMP引物,检测L. biglobosa和L. maculans的最适温度为65℃,反应时间分别为40 min和50 min。两组引物检测特异性高,检测的模板DNA极限达到fg级,与常规PCR检测相比,LAMP检测L. biglobosa和L. maculans灵敏度分别提高了100倍和1000倍。在病害样品实际检测中,采用两种LAMP体系,分别检测了9株罹病油菜茎秆中的病原菌。结果表明:所有茎秆中的病原菌均为L. biglobosa,没有检测到L. maculans,与特异性PCR检测结果一致。本研究建立的LAMP检测方法为快速高通量检测L. biglobosa和L. maculans奠定了基础。 相似文献
6.
研究不同产量水平冬小麦群体冠层不同层次光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation,PAR)截获、干物质分布及产量的影响,为缩小新疆冬小麦产量差距、提高光能资源利用和高产栽培提供理论依据。试验于2018—2019年在军户和奇台两个不同试验区进行,以当地主栽品种为试验材料,采用综合管理模式模拟了超高产(SH:≥9000 kg·hm^-2)、高产(HH:7500~9000 kg·hm^-2)、农户(FP:6000~7500 kg·hm^-2)、基础(CK:≤4500 kg·hm^-2)4个产量水平。研究4个产量水平下新疆冬小麦开花期上、中、下冠层的光截获特性及干物质积累与分配特性,分析其与产量构成的相关性,探究增产途径。结果表明:产量水平高的群体在灌浆期仍能保持较高的叶面积指数(Leaf Ar?ea Index,LAI);随着产量水平的提高,冠层上、中、下层的PAR截获率和PAR截获量均提高,且总体表现为上层>中层>下层,呈现“上强下弱”的垂直分布特征,PAR透射率变化趋势与之相反;中层干物质积累量要低于上、下层干物质积累量,且上层干物质随着产量水平的升高增幅要大于中层和下层,干物质上、中、下层均与PAR截获率呈极显著相关,与籽粒产量的相关系数分别为0.97、0.90、0.78。可见花后维持较高LAI,提高光合有效辐射截获量(IPAR),增加开花后干物质积累,是实现小麦增产,缩小产量差的途径。 相似文献
7.
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
8.
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
9.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。 相似文献
10.
本研究通过田间试验,以不施肥为对照(T1),设置单施化肥(T2)和不同有机肥替代部分化肥(T3和T4)3个施肥处理,研究不同有机肥替代部分化肥对玉米产质量和土壤环境的影响。结果显示,施肥处理下玉米植株的农艺性状均优于不施肥处理,与单施化肥相比,施用有机肥能更好地促进玉米植株的生长,其中T3处理玉米植株的茎粗和叶片长较T2显著(P<0.05,下同)提高11.94%和4.53%;施肥能显著提高玉米产量,较不施肥可显著提高14.27%~17.17%;施用有机肥能提高玉米鲜果穗性状和品质,其中T3处理穗长较T2显著提高7.12%;与T2处理相比,T4处理的籽粒蛋白质含量较T3显著提高7.21%,T3处理籽粒的可溶性糖含量较T1和T4处理显著提高61.54%和77.97%;T3处理土壤中的有机质含量较单施化肥显著提高64.52%。各指标相关性分析中,籽粒蛋白质和脂肪含量与总氮含量呈显著正相关(r=0.868,P<0.01),说明有机肥可通过提高玉米对氮的吸收从而促进籽粒中蛋白质和脂肪等营养成分的积累。综上,有机肥替代部分化肥相比于不施肥和单施化肥能更好的促进玉米植株的生长,且在保证产量的同时能提高果穗品质,增加土壤有机质含量,可作为区域化肥减施下春玉米提质保产的推荐施肥方案。 相似文献