农废热解液与多菌灵混配对水稻纹枯病的协同防病作用

为探究农废热解液与多菌灵混配对水稻纹枯病的协同防病、减农药以及水稻的增产作用,进行了室内抑菌试验和盆栽、大田防病试验。结果表明:2.5mL/L的农废热解液与多菌灵混配有明显的协同增效作用。2.5mL/L农废热解液与0.4和0.667g/L多菌灵混配时抑菌率分别比1.667g/L高5.86%和8.05%,并减少了多菌灵使用量76.00%和59.99%。盆栽和大田防病试验结果表明,2.5 mL/L农废热解液与0.4和0.667g/L多菌灵混配时不仅显著减少多菌灵使用量,还比1.667g/L多菌灵单独使用时的防效基本一致或更高,并且显著提高水稻产量。用农废热解液喷晒处理的水稻叶片中过氧化氢酶(CAT)、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)的酶活性以及叶绿素含量均比对照分别提高了5.81%、27.81%、94.84%和9.6%。     

探地雷达功率谱模型在砂壤含水率和紧实度探测中的应用

为了快速、高效地探测中国西部地区土地整治后砂壤的物理特性,该研究使用探地雷达对砂壤进行探测,利用自回归移动平均(auto regressive and moving average,ARMA)功率谱估计方法处理数据,建立砂壤物理模型,分析对比不同含水率和紧实度砂壤的功率谱分布特征,分别建立与含水率和紧实度具有最优拟合度的关系模型。结果表明:在频率670 MHz时,低频功率谱能量占全部功率谱能量比值(L/(H+L))与砂壤含水率相关性最强,相关系数达0.952;频率为1 000 MHz时,高频功率谱能量占全部功率谱能量比值(H/(H+L))与紧实度倒数的相关性最强,相关系数达到0.947。通过实际探测验证,该模型可以获得连续、准确、高效的砂壤含水率和紧实度数据,为土地整治工程的质量检测提供技术支持。     

PEG模拟干旱胁迫对聚合草叶片生理特性的影响

为研究PEG模拟干旱胁迫环境下聚合草叶片的生理变化,设置不同浓度的PEG溶液(0%、5%、10%、15%、20%、25%)进行处理,对其可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、游离脯氨酸含量、过氧化物酶活性、超氧化物歧化酶活性进行测定。结果表明,随着PEG浓度(0%~25%)的增加,可溶性糖含量、可溶性蛋白质含量、POD活性、SOD活性均呈现先上升后下降的趋势。当PEG浓度上升到10%时,POD和SOD活性达到最高值,分别为270.3 U/(g·min)、1167.7 U/g;可溶性糖和可溶性蛋白质含量达到最高值,分别为1.9 μg/g、236.2 μg/g。游离脯氨酸含量随着PEG浓度的升高表现为先下降后上升的趋势,当浓度为10%时,脯氨酸含量到达最低值20.3 μg/g。研究结果表明聚合草具有一定的抗旱性,在轻度干旱环境下通过调节能力可以缓解自身受到的伤害。     

人参锈腐病生防用高效拮抗放线菌分离鉴定及抑菌作用

为筛选和鉴定对人参锈腐病菌具有高效抑菌作用的拮抗放线菌,为生物防治人参锈腐病奠定基础。采用稀释涂布法和平板对峙法分离筛选高效拮抗放线菌,采用纸片法测定了菌株发酵浓缩液的抑菌活性,并采用培养特性、形态特征、生理生化特性和分子生物学方法鉴定了菌种。结果表明:采用稀释涂布法分离纯化出94株放线菌,其中20株为拮抗放线菌;通过复筛,筛选出2株高效拮抗放线菌YBUF5和YBUF7;这2株放线菌菌株及菌株发酵浓缩液对供试9种植物病原菌菌丝的生长均具有较强抑制作用; 2株放线菌菌株及菌株发酵浓缩液在温度15～25℃、pH为6时对人参锈腐病菌的抑制作用最强;根据培养特征、形态特征、生理生化特征及16S r DNA寡核苷酸序列分析结果,YBUF5菌株和YBUF7菌株初步鉴定为生暗灰链霉菌(Streptomyces caniferus)和湿链霉菌(Streptomyces humidus)。这说明筛选出的YBUF5和YBUF7菌株及发酵浓缩液不仅具有较宽的抑菌谱而且不同条件下对人参锈腐病菌均具有很强的抑制作用,在人参锈腐病生物防治方面具有较大的应用潜力。     

基于探地雷达早期信号振幅包络值的黏性土壤含水率探测

为了验证探地雷达探测黏性土壤含水率的精确性,利用探地雷达早期信号振幅包络法平均值方法(average amplitude envelope, AEA)对降雨前后野外农田表层(0.3 m)土壤含水率进行探测,并利用TDR探测土壤含水率以作对比。研究结果显示,土壤水分含量与黏粒含量具有一定相关性。在大面积范围内(1 000 m长测线),TDR2次探测土壤平均含水率分别为14.16、16.91 cm~3/cm~3;AEA方法 2次探测土壤平均含水率分别为14.62、17.88 cm~3/cm~3,与TDR实测含水率差值分别为0.46、0.97 cm~3/cm~3,2种方法探测所得含水率具有极显著的相关性(P0.01),相关系数分别为0.825、0.814。小范围内(40 m×40 m)降雨前后TDR 2次探测黏性土壤含水率分别为14.11、16.77 cm~3/cm~3。AEA 2次探测土壤平均含水率分别为14.86 cm、17.46 cm~3/cm~3,比TDR实测含水率分别大0.74、0.69 cm~3/cm~3。AEA与TDR探测所得含水率相关系数分别为0.701、0.827(P0.01),研究结果表明利用探地雷达AEA方法能够获得与TDR实测精度相近的黏性土壤含水率。利用常规探地雷达共中心点法及共偏移距方法对研究区黏性土壤含水率探测结果显示,这2种方法均不能有效地探测黏性土壤含水率。     

Python和Visual Basic编程在水土保持数据处理工作中的应用

监测与处理数据是水土保持工作的基础，尽管数据处理工作简单，但人工处理耗时长、易出错，且经常需要进行修改。以工作需要为目标，采用编程方法可快速准确完成水土保持数据处理工作。借助Python和Visual Basic分别实现了生产建设项目扰动图斑编号自动输入、水土保持监测点降雨过程摘录数据快速整汇编处理。结果表明：(1)采用图斑编号批量自动输入的Python程序，300个扰动图斑的图斑编号输入用时10 s,与传统人工处理方式相比，工作效率提高了77倍；(2)采用降雨过程摘录数据成果表整汇编的Visual Basic程序，2 507条降雨过程数据整汇编用时5 min,工作效率提高了25倍；(3)Python和Visual Basic程序不仅可以快速准确完成水土保持遥感监管和监测点观测数据整汇编等数据处理工作，亦可完成河湖监管、水环境监测等其他行业类似要求的工作。     

基于探地雷达波振幅包络平均值确定土壤含水率

为了评估探地雷达探测地表土壤含水率的准确性,该研究使用雷达波振幅包络平均值(average envelope amplitude,AEA)方法在室内对含水率为0.05、0.15及0.25 cm3/cm3的砂质土壤进行了探测,并与时域反射仪(time domain reflectometry,TDR)所得土壤含水率进行了对比。结果表明,在实验室内,在0.05、0.15及0.25 cm3/cm3的土壤含水率条件下,使用AEA方法探测所得土壤含水率均比TDR所得含水率大,均方根误差分别为0.026、0.015及0.01 cm3/cm3,这3个含水率条件下,AEA方法探测土壤水分的有效深度分别为0.9、0.6和0.3 m。利用AEA方法在野外进行地表含水率探测,并与TDR和钻孔取样探测的地表含水率进行对比。野外探测结果表明,AEA方法所得含水率与TDR探测所得含水率的均方根误差为0.020 cm3/cm3,与取样实测所得含水率的均方根误差为0.031 cm3/cm3,使用AEA方法能够得到与TDR及钻孔取样精度相近的土壤含水率分布图。研究表明利用探地雷达AEA方法在探测浅部地层土壤含水率是可行的。     

基于探地雷达功率谱和雷达波振幅包络估算砂壤含水率

为实现探地雷达(ground penetrating radar,GPR)技术对中国西部干旱地区浅部砂壤介质含水率分布精确、快速、连续的探测,该文研究了耦合自回归滑动平均功率谱估计方法(auto regressive and moving average,ARMA)和雷达波振幅包络平均值方法(average envelope amplitude,AEA)反演含水率提高反演精度的可行性。首先,使用自回归滑动平均功率谱估计方法(auto regressive and moving average,ARMA)和雷达波振幅包络平均值方法(average envelope amplitude,AEA)分别反演雷达有效探深范围内的砂壤介质体积含水率值。将雷达探测结果分别与取样烘干法在各深度的测试结果进行对比分析,发现针对研究区内的干燥砂壤介质,使用ARMA方法能够有效地反演出地表10 m深度内砂壤介质的体积含水率值,但0~0.5 m范围内含水率值反演结果不准确;而AEA方法可准确反演出该地区0~0.5 m范围内的体积含水率值。根据2种方法的适用性,构建典型干旱地区浅部砂壤介质(0~10 m)含水率的反演模型。实际探测显示,联合模型平均相对误差为5.57%~16.71%、均方根误差为0.62%~2.08%,在0~0.5 m范围内反演的含水率平均相对误差比ARMA方法减少16.81%~41.80%,与AEA方法相比,联合模型能够反演更深地表的含水率。综合表明联合模型能够快速、准确、连续地获得西部干旱区0~10 m范围内浅部砂壤介质的体积含水率值。     

探地雷达结合钻孔探测采煤塌陷区土壤剖面层次及含水率

为分析煤层开采对地层结构及含水率的影响,利用探地雷达对西部煤矿开采区开采前后地表浅层土壤剖面、土壤含水率分布特征进行了探测研究。通过钻孔地质编录对雷达探测地层分布进行了矫正,并利用实验室实测含水率验证了雷达探测含水率精度。结果表明:1)雷达探测钻探结果显示,煤矿开采区浅层(10 m)土壤介质结构从上之下主要包含砂层、黏土层和风化层3类。2)探地雷达探测含水率与实测含水率随深度变化规律相似,4个钻孔两种方法探测所得含水率相关系数分别为0.875、0.88、0.94和0.84,表明探地雷达反演浅部地层含水率的可行性,黏土、含砂黏土的含水率远远大于砂层含水率。3)煤矿开采对浅部地层土壤剖面具有一定影响,但土壤剖面整体不变。煤矿开采后浅层土壤含水率下降明显,第1、3次探测L1测线砂层和黏土层含水率损失率平均为28.26%、12.85%。这表明煤层开采对砂层结构土壤含水率影响较大。第二、四次探测砂层平均含水率分别为5.31%,7.44%,含水率增大2.11%,土壤含水率增大范围在5%～56%之间,平均增大范围为27.89%示。黏土层两次探测含水率分别为11.46%、11.96%,含水率增大0.5%,含水率增大范围在-19.13%～19.59%,平均增大范围为4.79%。即黏土类结构层含水量变化较小,砂层结构含水量变化较大,说明黏土类地层受降雨影响较小,砂层结构地层含水量受降雨影响较大,表明浅部地层土壤水分主要受降雨影响。     

透射式探地雷达探测土壤含水率

探地雷达可以进行土壤含水率的快速探测,但普通反射式雷达容易受反射层位难确定的影响造成探测误差。该研究使用透射式探地雷达对不饱和含水壤土及砂土所构建的物理模型进行透射式探测,通过起跳时间对比标定的方法,精确计算了介质中雷达波波速和土壤的相对介电常数。最后通过统计分析,发现以Topp模型公式形式为基础的三次多项式具有最高拟合优度,并修正了Topp公式中的参数后,分别建立起非饱和壤土和砂土体积含水率与介电常数的经验公式及其适用范围。最后,通过试验对比验证了该方法对砂土含水率的测量相对误差为13.20%,较时域反射TDR(time domain reflectometry)方法低14.34%,壤土为9.48%,较TDR方法低15.79%,测量精度明显高于TDR方法。因此该方法可替代TDR方法用于特定条件下土壤含水率的准确检测。