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1.
增施有机肥改善黑土物理特性与促进玉米根系生长的效果 总被引:2,自引:0,他引:2
为改善东北黑土区粘重耕层的土壤物理特性,通过玉米秸秆还田基础上增施有机肥试验,拟明确增施有机肥对黑土物理特性和根系生长的提升效果。利用2015~2018年吉林省公主岭市和黑龙江省克山县黑土区的定位试验,测定了玉米抽雄期3种秸秆还田处理及其增施有机肥(旋耕秸秆还田+有机肥RSM、深翻秸秆还田+有机肥DSM、深松秸秆还田+有机肥SSM)处理的土壤物理指标;并采用微根管法原位测定了根系生长指标,计算出增施有机肥后各土壤物理特性与根系生长指标的变化量。结果表明,相比秸秆还田处理,增施有机肥降低了土壤容重、土壤紧实度,提升了土壤含水量,同时根长密度、根尖数密度和根平均直径均显著增加,其中根长密度和根尖数密度各土层平均增加了0.18 cm/cm~2和34.9×10~(-3)个/cm~2。不同秸秆还田方式增施有机肥后对黑土物理特性和根系生长的改善效果不同,其中0~15 cm土层RSM处理改善效果最明显,15~45 cm土层SSM和DSM处理改善效果最明显。有机肥和秸秆还田方式互作对黑土物理特性和促进根系生长指标具有显著的正向互作效应。上述结果表明,深松秸秆还田和深翻秸秆还田基础上增施有机肥模式更有利于改善黑土物理特性和促进根系生长,是改善东北黑土区粘重耕层的技术选择。 相似文献
2.
为探讨接种贝莱斯芽孢杆菌SW5菌株对发酵鳀鱼鱼露的影响,以贝莱斯芽孢杆菌SW5为唯一发酵菌株,以低值鳀鱼为原料,测定鱼露发酵过程中氨基酸态氮(AA-N)、挥发性盐基氮(TVB-N)、pH值、总酸含量,并使用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用仪(HS-SPME-GC-MS)测定发酵结束后发酵液的挥发性风味物质。结果表明,在发酵期间,利用SW5菌株发酵的处理组1在发酵第6天时AA-N含量最高,为0.76 g·100 mL-1,达到市售二级鱼露标准。3种处理组和舟山商品鱼露中共检测出挥发性风味成分82种,主要是醇、酸、醛、酮、呋喃、烷烃及其他类化合物,接种组中的挥发性风味物质(40种)较未接种组(35种)有所增加。综上,接种贝莱斯芽孢杆菌SW5菌株发酵鱼露,能缩短发酵时间,增加风味物质种类,该菌株可用作海洋蛋白质源发酵精深加工的优良微生物菌株。 相似文献
3.
水稻抗倒伏性状影响因素研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
从水稻倒伏的发生规律、影响水稻倒伏的3方面原因即环境因素、田间管理措施、遗传育种等展开了论述,并就如何提高水稻抗倒伏能力提出了对策。 相似文献
4.
5.
6.
本文首先分析了高职院校数控技术教学现状,然后提出了一系列高职院校数控技术教学改革的策略和措施,希望以此提升高职院校数控技术专业的教学质量和教学效果。 相似文献
7.
不同来源三疣梭子蟹池塘养殖的生长比较 总被引:1,自引:0,他引:1
2014和2015年,将试验池塘分隔成2000m2的单个池塘,分别养殖3种来源的三疣梭子蟹:自然海域捕获的越冬蟹经室内暂养(称越冬种群)、首次放流的Ⅱ期幼蟹(增殖种群)和自然海区第一批抱卵蟹繁殖的Ⅱ期幼蟹(自繁种群),研究了同生态条件下池塘养殖梭子蟹的存活和生长,为评估莱州湾海域三疣梭子蟹放流效果提供参考。2014年越冬、增殖和自繁3个种群幼蟹的放养时间依次间隔20d,以3个种群梭子蟹作为类轴,分别以全甲宽及体质量为x、y轴进行二维图相关分析。结果表明,在同步养殖10d、20d时,可以直观区分出3个种群梭子蟹;同步养殖30d,参照全甲宽和体质量指标,只能区分自繁种群与越冬种群;同步养殖40d,自繁和增殖种群全甲宽和体质量指标逐步接近越冬种群,无法对3个种群进行有效区分。自繁种群的成活率极显著高于增殖种群(P0.01)。2015年,增殖和自繁两个种群同规格同步养殖15、30、45d和60d时,自繁种群平均全甲宽和平均体质量高于增殖种群,但差异不显著(P0.05),不能以全甲宽和体质量指标鉴别种群,自繁种群的成活率亦极显著高于增殖种群(P0.01)。本研究结果为梭子蟹增殖放流效果评价提供了参考。 相似文献
8.
水稻是我国的主要粮食作物,也是国家粮食安全储备的重要保障。而病虫害问题是水稻种植过程中面临的一个重要问题。基于此,本文从浙江省绍兴市上虞区水稻害虫的预防、多种害虫防治方法的综合使用以及生态平衡型农业应用3个方面对水稻害虫防控技术进行探讨,以期在农业生产中能指导水稻种植实践,提高水稻的质量和产量,促进我国农业经济健康发展。 相似文献
9.
10.
针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。 相似文献