蔗叶机械化粉碎还田对土壤效应的研究进展

蔗叶机械化粉碎还田技术的推广应用,在促进甘蔗以地养地、增加土壤有机质含量、改善土壤结构、培肥地力、提高甘蔗产量和品质走出了一条新路子.通过综述国内外蔗叶粉碎还田后对农艺性状、土壤肥力、土壤养分、土壤理化性状、甘蔗产量等方面的影响,分析蔗叶粉碎还田存在的主要问题,进一步探讨蔗叶机械化粉碎还田技术对抗旱保墒、化肥用量和生产成本等方面发展的应对措施.     

水稻秧苗运输车的设计

为了提高水稻的种植效率,水稻插秧机应运而生并且应用的十分普及;但是秧苗的补给主要靠人工来完成,影响了插秧机作业效率。为此,设计了一种水稻秧苗运输车,采用乘坐式独轮驱动,以小马力柴油机为动力,一次完成水稻秧苗从田埂到运秧车的输送、田间的运输以及运秧车与插秧机秧苗的对接输送,从而提高了工作效率。同时,阐述了该设计的关键技术、总体结构、工作原理,以及关键工作机构与部件设计。     

阿维菌素对蔬菜地土壤微生物及土壤酶的生态毒理效应

研究了阿维菌素对蔬菜地土壤微生物和土壤酶的生态毒理效应.实验结果表明,阿维菌素在低浓度时（1～10 mg kg^-1）对土壤脲酶活性和脱氢酶活性有轻微的激活作用,而对土壤微生物呼吸强度没有明显的影响;在高浓度时（50～100 mg kg^-1）对土壤微生物呼吸强度、脲酶活性以及脱氢酶活性均有明显抑制作用;不同浓度阿维菌素在不同程度上均会造成土壤微生物生物量的减少和过氧化氢酶活性被强烈激活.     

草原管理体制对土壤质量的影响

改变土地利用方式将对土壤质量产生巨大的影响。由于长期耕作使土壤有机质损耗、土壤结构改变,以及农场的设备造成土壤压实,使土壤相对密度增加。此外,耕作可以促进土壤侵蚀和表土流失,造成土壤相对密度升高和养分含量、生物含量降低。如若将农田转变成牧场,可能导致土壤碳的显著增加和养分改变。土地利用史和目前土地管理体制对土壤质量的影响,通过土壤有机质含量或土壤相对密度来反映。2006年2月美国学者C.A.Murphy等人通过对美国堪萨斯州东北部不同耕作史和目前不同土地利用方式草原的土壤质量调查,发现在不同管理方式下使用物理和化学土壤指示剂时,土壤的各个特征显著不同。主成分分析表明,总土壤质量反映耕作史和目前的土地利用方式。同时,在耕作的土地中,总土壤质量随近期耕作时间的增加而增加。结果表明,使用土壤氮、碳和有机质可以反映以往的土地利用状况,但对于目前的土地利用状况却不是很有用。     

芜湖市镜湖底泥TN、TP、重金属污染及其对上覆水体的影响

采集镜湖底泥及水样,研究底泥中重金属的污染现状,分析底泥TN、TP重金属与上覆水体相同成分的相关性,结果表明：（1）镜湖底泥TN、TP与水体TN、TP含量呈有著相关性,底泥N？P释放再悬浮是镜湖水体TN、TP来源之一。（2）镜湖除Cd严重超标外,Cu？Zn？Pb含量都很低;Cd（n）与Cd（w）有较好的负相关性,Cu（n）与Cu（w）？Zn（n）与Zn（w）？Pb（n）与Pb（w）相关性差。本研究为有关部门治理和管理镜湖提供理论依据。     

常见几种芽孢杆菌产淀粉酶的比较

探索地衣芽孢杆菌、枯草芽孢杆菌、蜡样芽孢杆菌和纳豆芽孢杆菌产生淀粉酶的能力,以筛选和研制动物微生态制剂和饲料添加剂的使用菌种。将各菌种接于淀粉酶试验培养基,培养后滴加稀碘溶液,观察透明圈,判定产酶能力。结果:地衣芽孢杆菌、枯草芽孢杆菌、蜡样芽孢杆菌和纳豆芽孢杆菌都能产生淀粉酶,以蜡样芽孢杆菌产生的淀粉酶较多,认为4种常见芽孢杆菌产淀粉酶能力依次为:蜡样芽孢杆菌>纳豆芽孢杆菌>枯草芽孢杆菌>地衣芽孢杆菌。     

浅析郑州市绿化树种特色

本文在分析影响城市特色形成因素的基础上,探讨了形成城市绿化特色应遵守的原则,并以绿化材料为着眼点,对郑州市绿化特色进行了分析。     

马铃薯晚疫病防治药剂的筛选

采用7种杀菌剂对马铃薯晚疫病的控制效果进行了试验。结果表明:27.75%猎霜(福美双-多抗霉素)WP对防治马铃薯晚疫病效果最好,在试验点的产量居第一,比对照增产46.42%,方差分析达到极显著水平;50%富帅得悬浮剂(氟啶胺)和华药方方(47%春雷.王铜)WP对晚疫病的防治也有较好的效果,比对照分别增产42.85%和37.5%。     

伏牛山生态资源开发利用与发展思考 ——伏牛山生态资源保护和利用对策

伏牛山属秦岭山脉的支脉,位于北亚热带和暖温带的气候分区线,是物种南北过渡、东西交汇的"陆桥",特殊的地理位置和复杂多样的生态环境条件,使本区保存了丰富的生物多样性资源.通过对伏牛山区生态资源保护和利用现状的分析,找出薄弱环节,提出发展利用建议,以期为伏牛山生态资源的合理利用提供理论依据.     

基于Apriori关联规则的大学语文阅读材料体裁分类方法

提出基于Apriori关联规则的大学语文阅读材料体裁分类方法,以便于大学语文阅读材料的检索。从大学语文阅读材料中初步提取符号、词性、词汇特征,通过分析各类特征的关联度、差异度,准确选择阅读材料特征,经极差正规化无量纲处理后,构建阅读材料体裁分类的样本数据,通过Predictive Apriori算法挖掘分类样本数据中特征与体裁类别间的强关联规则,并根据影响度指标值筛选强关联规则,选择其中全部正关联规则构建阅读材料体裁分类器,将待分类大学语文阅读材料特征作为体裁分类器的输入,通过关联规则匹配确定分类精度最大的关联规则,该规则对应类别即为大学语文阅读材料体裁的分类结果。实验结果表明：大学语文阅读材料的符号、词性、词汇特征可反映其体裁类别特点;该方法可实现大学语文阅读材料体裁分类,分类误差小。