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1.
研究了不同浓度NaCl胁迫对滨梅苗根部和地上部、根组织各部位Na~+和K~+含量的影响。结果表明:0.3%、0.6%NaCl胁迫下,滨梅根部的K~+、Na~+含量均显著上升,地上部的K~+含量显著上升,Na~+含量与对照无显著差异;1.2%NaCl胁迫下,滨梅根部和地上部K~+含量均显著下降,Na~+含量显著上升。扫描电镜结合能谱仪分析显示:滨梅根尖细胞在吸收离子时具有选择性,拒绝Na~+离子进入植物体内,致使中、低浓度NaCl胁迫时,地上部仍然保持较高的[K~+]/[Na~+]比值,从而保持滨梅苗较强的耐盐性。研究表明滨梅可能是通过拒盐的方式,获得盐胁迫下的高耐受性。 相似文献
2.
以土壤水分运动的动力学方程和溶质运移的对流-弥散方程为基础,结合灌溉施肥过程中的初始和边界条件,建立了地下滴灌施肥条件下土壤水肥运动模拟模型,以SWM-2源代码为蓝本,模拟了新疆棉花地下滴灌施肥后土壤中氮的分布与变化过程。结果表明,地下滴灌条件下,施肥时机直接影响到土壤中氮的分布,施肥后冲洗管道1 h,使氮的运动在剖面上呈双峰曲线,以毛管为中心,氨态氮的运动局限于20 cm以内,其含量随时间延长而减少,同时向下层土壤运动;与氨态氮相比,硝态氮的运动范围略有增加,在垂直方向上向上运动大于向下运动。 相似文献
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5.
帕旦木汗·宰东 《农业工程技术:农产品加工》2016,(11)
该文主要结合实际情况,就土壤肥料在农业生产中运用存在问题进行了分析,然后提出了相应的解决对策,希望通过这次研究对更好的提升土壤肥料的利用效率有一定助益。 相似文献
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7.
8.
人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤含盐量的预测对合理配置水资源.防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意叉.在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层BP网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水pH值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测.结果表明,BP神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度. 相似文献
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