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1.
通过不同用肥技术以及不同加工烘干温度,考察不同处理对浙贝母产量和品质的影响。试验表明,复合肥、农户常规施肥处理浙贝母的产量最优,显著优于其他处理。复合肥处理的贝母在60、90 ℃烘干温度下有效成分含量不合格;农户常规处理90 ℃烘干不合格,其他肥料处理的贝母在试验烘干温度下均合格。由此可知,大量使用氮素等复合肥及鸡粪等可显著提升产量,但高产的浙贝母质量容易达不到药典标准。烘干温度是影响浙贝母中贝母素含量的主要因素,随着烘干温度升高,浙贝母的有效成分含量不合格的处理增多。 相似文献
2.
王方成 《中国农业文摘-农业工程》2023,35(4):88-92
[目的]探索马蓝高产栽培方法。[方法]收集云南、贵州马蓝与四川芦山县马蓝对比,并从种植密度、栽种期和追肥方面开展研究。[结果](1)芦山县马蓝在株高、茎基直径、叶长、叶宽、分枝数、产量和含量上优于云南、贵州马蓝;(2)种植密度以30cm×40cm为宜;(3)适宜栽种时间为9月~11月;(4)三次追施复混肥40kg/亩、50kg/亩、50kg/亩,马蓝产量高。[结论]在9~11月,采用30cm×40cm的密度种植,并于3月底4月初、5月中下旬、7月中下旬分别追施复混肥(尿素:复合肥=1:1)40kg/亩、50kg/亩、50kg/亩,芦山县马蓝能够获得高产。 相似文献
3.
为检验油菜素内酯(BR)的应用效果,采用大田试验的方法,研究不同浓度BR及其配施外源钙对日光温室越冬茬番茄生长、生理特性变化、坐果及产量的影响。结果表明,在试验浓度范围内,高浓度BR处理对番茄前期株高生长起到一定的抑制作用;适宜浓度的BR处理使株高增加。高浓度BR处理使番茄叶片MDA含量显著增高,且降低可溶性糖含量;适宜浓度的BR处理可降低番茄叶片MDA含量和相对电导率,增加番茄叶片的脯氨酸含量和可溶性糖含量,提高番茄的叶绿素含量。高浓度的BR处理会抑制番茄坐果,降低番茄第1花序的产量;适宜浓度的BR处理可提高番茄各层花序的坐果率,提高番茄产量。BR配施外源钙处理对番茄前期生长、生理指标优化、提高番茄坐果率和产量的加成效应不明显。综上,BR配施外源钙处理的效果不显著,适宜浓度的BR可以单独在日光温室越冬茬番茄生产上应用,以提高番茄的抗逆性和产量。 相似文献
4.
基质栽培番茄营养液中氮、钾最佳浓度研究 总被引:2,自引:0,他引:2
6.
7.
为明确水地强筋冬小麦高产、优质、高效的灌溉技术,试验设3个灌水时期8个灌溉处理[越冬期灌1水(W1),拔节期灌1水(W2),孕穗期灌1水(W3),越冬期和拔节期灌2水(W12),越冬期和孕穗期灌2水(W13),拔节期和孕穗期灌2水(W23),越冬期、拔节期和孕穗期灌3水(W123),全生育期不灌水处理(CK)],于小麦成熟期测定籽粒产量、总蛋白及其组分含量和淀粉含量。结果表明,与不灌水的CK比较,所有灌水处理的籽粒产量、有效穗数、穗粒数、千粒重、蛋白质产量以及籽粒淀粉含量均显著增加,但籽粒的总蛋白及其组分含量均呈不同程度降低(W1处理除外)。越冬期灌水对有效穗数、籽粒产量、总蛋白及其组分含量、淀粉含量的提升作用较大;拔节期灌水对穗粒数的提升作用较大,但对淀粉含量的提升作用较小,对总蛋白及其组分含量的降低作用较大;孕穗期灌水对千粒重的提升作用较大,对蛋白质产量的提升作用较小。随着灌水次数增加,小麦籽粒产量显著提高,淀粉含量先显著提高后基本不变,而籽粒总蛋白及其组分含量降低。W123处理籽粒产量最高,其次是W13处理;W1处理籽粒蛋白质及其组分含量最高,其次是W12及W13处理;W23处理淀粉含量最高,其次是W12或W13处理。综合各项指标,最好的灌水组合是越冬期和孕穗期灌2水(W13)。 相似文献
8.
为探讨主干形核桃高产优质栽培的理论基础,选择8年生主干形新温185核桃为试材,设置不同梯度氮肥与甲哌■耦合模式,研究其对核桃品质和土壤氮素利用的影响。整个生育期内核桃结果枝节间增长长度在同等氮肥条件下呈"下降—上升"的变化趋势,在成熟期A2B3处理下核桃节间增长长度出现最低,为0.43 cm。在核桃的4个生育期内均出现随土层的深度增加而土壤含氮量降低的变化趋势,在油脂转化期20~40 cm土层土壤含氮量均低于同期对照,在16.31~34.03 mg/kg范围内变化。A2B3耦合处理下核桃果实三径、单果质量、总糖含量、蛋白质含量、总酚含量均高于对照,而单宁含量却最低,为1.19%。甲哌■的喷施浓度为800 mg/L、氮肥施入水平为3 271.73 kg/hm~2时,可显著提高核桃对土壤氮素的吸收和利用以及核桃产量。 相似文献
9.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
10.