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1.
Li Nan Yang Bin Huang Tinglin Si Fan Gao Yue Zhao Lingyun 《Journal of Soils and Sediments》2021,21(10):3380-3391
Journal of Soils and Sediments - Although hypolimnetic anoxia is a common occurrence in deep lakes and reservoirs, understanding the processes of oxygen depletion in water columns and sediment is... 相似文献
2.
祁连山东段高寒植被类型对土壤理化特征的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
[目的]探讨祁连山东段不同高寒植物的土壤理化特征,为区域水资源合理利用提供理论依据。[方法]对祁连山东段6种灌丛植被和高寒草地的土壤基本性状、土壤持水能力和土壤渗透性进行了相关指标的测定。[结果]①祁连山东段高寒植被的土壤容重随着土层深度的增加而增大,土壤含水量则随着土层深度的增加而降低。②祁连山东段土壤总孔隙度随着土层深度的增加而减小,毛管孔隙和非毛管孔隙无明显的垂直变化规律;③祁连山东段土壤最大持水量随着土层深度的增加而递增,土壤毛管持水量表现为先减少后增加的变化趋势;土壤非毛管持水量变化规律则不太明显。④祁连山东段土壤初渗透率(0.58~2.81 mm/min)高于平均渗透率(0.05~1.26 mm/min)和稳渗透率(0.04~1.31 mm/min),6种高寒植被的土壤初渗透率表现为高寒草地>山生柳>硬叶柳>绣线菊>千里香杜鹃>金露梅>头花杜鹃;平均渗透率表现为绣线菊>金露梅>千里香杜鹃>山生柳>硬叶柳>高寒草地>头花杜鹃;稳渗透率表现为绣线菊>金露梅>千里香杜鹃>山生柳>硬叶柳>头花杜鹃灌丛>高寒草地。[结论]研究区域高寒植物类型的不同会对该区域土壤理化特征产生不同影响,即土壤理化特征与植物之间存在相互联系与相互作用的关系。 相似文献
3.
Geng Yan Yue Qingmin Zhang Chunyu Zhao Xiuhai von Gadow Klaus 《European Journal of Forest Research》2021,140(5):1163-1178
European Journal of Forest Research - Selective harvesting is a common silvicultural practice to ensure sustainable use of uneven-aged forests, but our understanding of how multiple forest... 相似文献
4.
对2015-2020年参加西北内陆棉区区域试验的192个棉花品种(系)枯萎病、黄萎病的抗性分析,为棉花抗病育种及品种推广提供依据。结果表明,参试棉花品种(系)未出现对枯萎病和黄萎病免疫的品种;参试棉花品种(系)对枯萎病的抗性水平较高,除2018年高抗和抗病品种(系)占比为 88.2%外,其他年份均在92%以上;参试的品种(系)的黄萎病抗性水平除2017年较高外,其余各年均较低,以耐病为主,6年耐病品种(系)平均占比为56.2%;参试品种的总体抗枯萎病指数(rF)远大于总体抗黄萎病指数(rV)和总体兼抗指数(rFV),各年份均表现为rF>rV>rFV,且三者均呈振荡上升趋势;早中熟常规棉的抗枯萎病、黄萎病性及兼抗性表现均优于早熟常规棉。可见,黄萎病抗性的提高是西北内陆棉区选育兼抗棉花品种的关键。 相似文献
5.
稻瘟病是对水稻生产威胁最大的真菌病害,选育抗病水稻品种是防控该病最经济有效的途径。研究表明,聚合多个抗病基因可提高品种的抗性、拓宽抗谱。本研究以携带抗稻瘟病基因Pib的‘辽粳9234’和携带抗稻瘟病基因Pita的‘铁粳7号’为亲本,利用常规育种技术与分子标记辅助育种技术相结合从后代中鉴定到聚合抗稻瘟病基因Pita和Pib的后代。通过连续3年生产试验和米质分析,鉴定到1个同时具有抗稻瘟病基因Pita和Pib的稳定株系A-3,通过辽宁省水稻品种审定,命名为‘铁粳16’。人工接种结果表明‘铁粳16’较其亲本抗谱宽、抗性强。研究结果证实聚合Pita和Pib可提高水稻品种对稻瘟病的抗性,可为抗病基因聚合育种提供参考。 相似文献
6.
秸秆还田是秸秆利用的有效途径之一,但田间生产秸秆量大且降解缓慢,添加外源物料对加快秸秆降解、促进养分释放有重要意义。基于网袋法,添加不同浓度的生化黄腐酸和微纤维岩棉,研究其对玉米秸秆降解及土壤碳氮、作物生长的影响。外源物料施入量设计3个梯度,分别为土重的0.5%、1%、2%。设计7个处理:单秸秆(CK)、秸秆+0.5%生化黄腐酸(T1)、秸秆+1%生化黄腐酸(T2)、秸秆+2%生化黄腐酸(T3)、秸秆+0.5%微纤维岩棉(T4)、秸秆+1%微纤维岩棉(T5)、秸秆+2%微纤维岩棉(T6)。结果表明:(1)添加生化黄腐酸的各处理降解前100天慢后快,降解率、降解速率与浓度呈反比,360天后降解率达75.97%~82.60%,处理间无显著差异;秸秆氮释放率以100天为转折点,360天氮释放率达71.51%~74.75%;与CK相比,降低土壤容重19.85%~30.53%,增加土壤总孔隙度19.57%~26.09%,提升土壤碳氮含量;除T1外,对作物生长起抑制作用。(2)微纤维岩棉在各时期均能加快玉米降解,快速释放氮(除T4),360天达63.60%~78.13%;相比CK土壤容重降低24.43%~29.77%,总孔隙度增加21.74%~26.09%,土壤碳氮含量显著提升;有效提高玉米产量,促进根系发育。两物料一定程度上均能加快秸秆降解,促进养分释放,提高土壤碳氮含量,作物生长受物料浓度影响差异显著,整体效果添加微纤维岩棉各处理优于生化黄腐酸,以土重0.5%、1%为宜。 相似文献
7.
我国棉田残膜污染危害与治理措施研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
地膜覆盖技术的应用为我国棉花产量提升做出重大贡献。但随着聚乙烯地膜的长期使用,土壤残膜污染问题日益突出,影响棉田土壤环境和棉花可持续发展。综述了我国棉田地膜残留现状、分布特征及其对棉花生长的危害,从土壤结构变化、水分迁移状况、有害物质释放、土壤物质代谢、微生物种群结构等方面系统总结了棉田残膜污染的危害机制,归纳了现阶段我国棉田残膜污染防控技术的研究进展及优势与不足,并对残膜污染防控策略及发展趋势进行了展望,为我国棉田残膜污染治理技术的研究提供科学参考。 相似文献
8.
为探究春小麦品种对氮肥的响应特征,采用盆栽方式,选用来自埃及的Egypt1和Egypt2、来自我国天津的津强6号和津强11号4个春小麦品种,设不施氮(B1)、施尿素1g/盆(B2)和施尿素1.5g/盆(B3)3个施氮处理,于小麦成熟期测定植株性状、产量和籽粒蛋白质及其组分含量。结果表明,Egypt2的穗长、穗粒数、小穗数、千粒重、产量均高于津强6号,但津强6号的籽粒总蛋白、清蛋白、醇溶蛋白和谷蛋白含量最高;随着拔节期施氮量的增加,小麦穗粒数、千粒重、产量、蛋白质及其组分含量均逐渐增高,其中B3处理最高;不同处理组合中,施氮量较高处理下Egypt2的千粒重和产量最高,施氮量较高的津强6号的籽粒总蛋白质及其组分含量最高,拔节期施氮量增多,有利于提高小麦产量、总蛋白质及其组分含量。由此可知,不同品种中,Egypt2的产量最高,津强6号的总蛋白质含量最高;合理施氮肥可以提高小麦的产量和品质,施尿素1.5g/盆的氮肥处理小麦生长最好。品种和施氮量对小麦的产量和品质有较大影响。 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.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献