推进以人为核心的新型城镇化路径探析——就地城镇化

推进以人为核心的新型城镇化是扩大国内需求的战略重点,是解决"三农"问题的重要途径,对实现全面建成小康社会目标具有重大的现实意义。以陕西省重点示范镇建设为例,依据其在建设中取得的成效,通过分析,提出了推进以人为核心的新型城镇化的路径建议:建设温馨小镇,改善人居环境;推进基本公共服务体制创新,完善社会保障体系;增强城镇可持续发展能力,实现人的城镇化。     

黄土丘陵沟壑区刺槐混交林生态化学计量特征与碳储量

为了探讨混交林与纯林养分状况和固碳能力的差异,以黄土丘陵沟壑区刺槐(Robinia pseudoacacia)纯林、油松(Pinus tabuliformis)纯林以及刺槐+油松(Robinia pseudoacacia+Pinus tabuliformis)混交林、刺槐+山杨(Robinia pseudoacacia+Populus davidiana)混交林为对象,通过野外调查和室内分析相结合的方式,研究混交林与纯林生态系统的生态化学计量特征与碳储量。结果表明:(1)刺槐+油松混交林显著增加刺槐枝和根的C含量和叶、干的P含量及枝的C:P与N:P,并显著增加油松叶、枝和根的N含量和枝、干、根的N:P,但显著降低油松各器官的C:N,而刺槐+山杨混交林仅显著增加刺槐枝的P含量。(2)刺槐+油松混交林的土壤C含量显著高于刺槐纯林,土壤P含量显著低于油松纯林;刺槐+山杨混交林与刺槐纯林土壤P含量差异不显著。(3)总体纯林中乔木叶片与凋落物的C含量显著相关,C:N、C:P在乔叶-凋落物-土壤中均显著相关;但在总体混交林中仅有凋落物与土壤中的P含量与C:P显著相关。(4)刺槐+山杨混交林乔木层碳储量显著高于刺槐纯林,刺槐+油松混交林林下植被层与土壤层碳储量显著高于刺槐纯林。研究结果为深入了解黄土高原养分循环机制奠定基础,同时也为黄土高原人工林的经营管理提供理论依据。     

基于近红外光谱分析的土壤全氮含量估测研究

应用近红外光谱分析技术对比研究基于土壤风干样本和鲜样来预测全氮含量的可行性。选取水稻土为研究对象,首先分析了不同水分土壤的光谱特征,显示随水分含量增加,吸光度升高,且鲜样的吸光度高于干样。通过比较不同预处理方法,对土壤干鲜样分别采用逐步多元回归(SMLR)和偏最小二乘法(PLSR)建立了相应的近红外模型。结果表明,利用近红外光谱均可预测干鲜土壤样本的全氮含量,特别是利用偏最小二乘法建立的标定模型,预测精度高,反演性较好,鲜样和干样外部验证决定系数分别达到0.89和0.91,相对误差仅为6.92%和5.92%,研究结果可以为田间土壤全氮含量的估测提供技术依据和参考。     

浅析《许三观卖血记》中的小人物性格

《许三观卖血记》是作者以旁观者的身份对许三观卖血的一生详细但又省略式的进行的写作。详细指的是对影响许三观或能够表现许三观或是其他人物性格的事件进行具体而详细的描述和刻画。省略指的是对许三观漫长的卖血之旅的整体概括,对不影响写作的漫长的时间轴加以裁剪,从而达到行文的简洁和凝练的效果。让读者通过详细而了解许三观的性格;通过省略而达到明了作者的用意。所以,"卖血"这个贯穿全文的事件就成了我们了解许三观,了解文中小人物性格的最主要的一条线索。而通过许三观生活周围的琐事来推动故事情节的发展。文章接下来就是要通过这些生活琐事和卖血的经历来对《许三观卖血记》中主要以许三观这个小人物的性格加以分析并找出它存在的价值和意义。     

施氮对不同肥力土壤小麦氮营养和产量的影响

【目的】农田养分供应是由土壤基础肥力和肥料投入共同决定的,不同土壤肥力下土壤养分供应能力和特征也不同。本文研究了河南省高、低肥力田块下,不同施氮量对小麦主要生育时期植株氮素营养和土壤硝态氮及产量的影响,以期为河南省同类生产条件下氮肥的合理施用和产量的提升提供参考和依据。【方法】2015—2016年,以小麦品种矮抗58为供试材料进行大田试验,分别设置0、120、225、330 kg/hm^2 4个施氮处理(表示为N0、N1、N2、N3),在开花期到成熟期调查施氮量对土壤硝态氮及产量的影响;在开花期、花后10天和花后20天,测定施氮量对小麦旗叶到倒4叶的叶片氮含量、SPAD值和氮素积累量,以及对植株和所有叶片氮含量的影响。【结果】从开花期到成熟期土壤中硝态氮含量随着施氮量的增加而增加,高肥力田块的土壤硝态氮含量显著高于低肥力田块的土壤硝态氮含量。施氮能显著增加低肥力田块产量,但是高肥力田块的产量均高于低肥力田块,与不施氮相比,低肥力田块的产量最大增幅是高肥力田块产量最大增幅的2.63倍。N1和N2处理下,在开花期和花后10天倒2叶的SPAD值高肥力田块显著高于低肥力田块,但在花后20天低肥力田块显著高于高肥力田块。在N1、N2和N3处理下,旗叶的氮含量在花后10天高肥力田块显著高于低肥力田块,但在花后20天则显著相反。开花期到花后20天,对于低肥力田块旗叶的氮素积累量对上4叶的贡献率最大(N0除外),最高达52.6%;高肥力田块,旗叶和倒2叶对上4叶的氮素积累量贡献率处在同等重要的位置,最高分别达39.9%和39.7%。花后10天到花后20天,高肥力田块不同叶位的氮素转运量和转运率均高于低肥力田块(N0除外)。【结论】增施氮肥可以通过提高土壤硝态氮含量来提高土壤供氮能力,高肥力田块的叶片转运量和转运率比低肥力田块高,低肥力田块通过提高施氮量增加的产量低于高肥力田块下的产量,因此,需改善农田基础肥力来提高产量。通过对高、低肥力条件下产量的分析发现,达到最高产量时的施氮量分别为213kg/hm^2和287 kg/hm^2。     

基于叶面积指数（LAI）的小麦变量施氮模型研究

为探讨基于叶面积指数变化的小麦变量施氮技术,依据养分平衡原理和"作物-土壤-环境-技术"整体原则,采用土壤空间信息数据与小麦需氮量和各生育阶段叶面积指数相结合的方法,设计了小麦播前施氮总量和播后精确追氮的数量模型.根据拔节期和抽穗期小麦的长势,对施氮量的初值进行订正,确定小麦的最适追氮量.在河南郑州市和鹤壁市两地的试验验证结果表明:小麦产量模拟值与实测值间的相关系数分别为0.7799和0.7169,达显著水平.与传统施肥技术相比,在相同产量下,使用模型后每公顷施氮量减少43.5 kg.该研究提出的基于模型的变量施氮技术,可以兼顾天气、地力和作物长势三方面因素,最终实现小麦的精确施氮,对促进精确农业的发展具有重要意义.     

湖北省主栽油茶品种苗期抗寒性评价

为给湖北省油茶良种的选育、引种及栽培提供参考依据,以阳新米茶202、阳新桐茶208、长林4号、长林18号、长林23号、长林40号、谷城大红果8号共7个油茶品种的2年生嫁接苗为试验材料,研究了4 ℃和-4 ℃的低温对其形态与生理的影响情况,并分别采用聚类分析和隶属函数分析法对7个品种的抗寒性进行了评价。结果显示:4 ℃的低温对7个品种植株中下部的成熟叶片均未造成明显伤害,而对其嫩叶与嫩茎均造成了不同程度的伤害;-4 ℃的低温对7个品种植株的嫩叶、嫩茎和成熟叶均造成了明显的伤害。低温胁迫显著降低了7个品种植株叶片各气体交换参数(P_n、G_s、T_r)值,提高了其叶片中的丙二醛含量、相对电导率和脯氨酸含量。7个品种对低温胁迫的响应存在显著差异。聚类分析和隶属函数分析结果均表明:阳新米茶202、阳新桐茶208和长林23号均为较能抗寒的品种,而长林4号和长林40号均为不抗寒品种。     

我国农村居民点土地整理存在的问题及对策

从农村居民点土地整理的相关概念入手,分析了农村居民点用地的现状和存在的问题,并提出了整理对策,以期为提高农村经济、美化农村环境、加快农村城镇化进程提供参考。     

不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测

 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350～2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。     

藻酸丙二醇酯在调配型酸乳饮料中的应用

研究不同用量的藻酸丙二醇酯对调配型酸性乳饮料稳定性的影响。通过单因素试验确定藻酸丙二醇酯在酸乳饮料中的最适用量,并通过正交试验确定调配型酸乳饮料复配乳化稳定剂的最佳配方：藻酸丙二醇酯0.2%、羧甲基纤维素钠0.25%、高酯果胶0.1%、蔗糖酯0.015%。