贵州省耕地土壤硫纱调查及硫肥效益研究

硫是作物生长的重要营养元素之一。１９９１－１９９２年开展了土壤硫肥力调查,弄清了贵州省耕地土壤全硫,有效 的焦点量情况,在不同类型土壤上布２１个田间试验,研究硫肥对水稻,玉米,小麦,油菜的效果。     

面向世界 拓展市场

随着我国经济体制改革的深入和发展,不仅要培育国内市场,还要拓展国际市场。目前我国出口贸易中出口市场单一的矛盾较为突出,为了避免陷入受制于人的被动局面,理应实施出口市场多元化战略。本文探讨了中国选择与实施出口市场多元化战略的必要性和可能性,指出出口市场多元化是国民经济发展总体战略的要求,是我国参与国际竞争,发展对外交流,维持社会稳定的要求,也是对外政治斗争的要求。同时,由于出口市场内外部条件的改善,     

农用多元素添加剂在玉米生产上的应用效果分析

通过在黄泥土上的农用多元素添加剂配合氮肥施用的试验显示,一种含磷石膏为主的农用多元素添加剂可在黄泥土上稳定显著地增加玉米产量,最佳增产效果为农用多元素添加剂50kg/667m2 N9.5kg/667m2的配合,而大面积推广的经济型配合为基施50kg/667m2 N(4.5~7.0)kg/667m2[1]。     

翻压绿肥减施化肥下贵州猕猴桃果实快速增长期的叶片性状与土壤养分特征

为贵州优质猕猴桃园的绿肥利用技术提供支撑。设置等量的不同品种绿肥翻压（毛叶苕子G1、箭筈豌豆G2、黑麦草G3）,分别配合不同的化肥减量梯度（100%F、85%F、70%F、55%F、0%F）,以不施肥为对照,共设置16个处理,在猕猴桃果实快速增长期,调查测定叶面积、重量、叶绿素含量以及土壤养分等,研究施肥处理对猕猴桃生长及园地土壤性状的影响。结果表明：与对照相比,翻压毛苕、箭碗减施化肥可显著促进猕猴桃的叶面积、比叶面积、叶片磷含量,G1+70%F、G2+85%F的叶面积分别增加了117.33%、110.65%,G1+70%F、G2+85%F的比叶面积分别增加了85.31%、73.10%,G1+85%F、G2+100%F的叶片磷含量分别提高了23.21%、17.86%;翻压毛苕、黑麦草减施化肥可显著促进猕猴桃的百叶重,G1+55%F、G3+55%F分别增加了40.31%、33.77%;翻压这3种绿肥减施化肥均可显著提高土壤有效磷含量,各组含量最高的G1+70%F、G2+100%F、G3+70%F处理分别提高了104%、108%、104%;翻压箭碗减施化肥可显著提高土壤速效钾含量,G2+1...     

紫云英果园种植的景观效应及养分积累效果

为发挥紫云英在生态农业领域的观赏与绿肥应用价值,进行不同播种量（T1,2 kg/667m2;T2,3 kg/667m2;T3,4 kg/667m2）田间试验,研究其景观化效应及其养分积累效果,探究其适宜的种植模式。结果表明：T1处理的紫云英花数多、花序直径大、单朵花及单位花面积大,表现出花朵大,花序层次丰富,花色鲜艳漂亮,景观化效应最佳;T2处理的植株养分含量相对较高,植株全氮、有机碳含量以及固碳量最高,分别为445g/kg、2.68%和253.63g/m2;T3处理下地上部的钾、碳养分积累量与地下部的氮、磷、钾、碳养分积累量最高,分别为14.70 kg/hm2、313.35 kg/hm2、4.70 kg/hm2、0.78 kg/hm2、7.22 kg/hm2和1 257.23 kg/hm2。偏重景观观赏时,T1处理最佳;偏植物养分效益同时兼顾景观观赏时,T2处理最佳。     

新时代中国土壤物理学主要领域进展与展望

在近20年的发展中,我国土壤物理学得到迅速发展,在国际土壤物理学期刊发文量占比从5%上升到30%,主要研究聚焦在土壤水文过程与尺度转换、土壤物理质量与可持续农业、水热盐迁移与生态调控、以及污染物迁移与模型模拟等领域。本文综合分析这些领域的研究现状与进展,指出这些进展既有国家需求的驱动,也有新技术新方法的应用,以及与相邻学科交叉融合,最后展望了这些领域的研究重点。论文还指出我国土壤物理学面临科研原创性不足、仪器设备研制滞后等挑战,同时也面临粮食安全和生态环境安全等国家需求迫切解决的机遇。     

基于不同卷积神经网络模型的红壤有机质高光谱估算

以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为代表的深度学习方法因具有强大的特征学习能力已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域,但在土壤高光谱遥感领域研究较少。为探究其在小样本数据集下,通过高光谱数据估算土壤有机质(SoilOrganicMatter,SOM)的可行性,以江西省奉新县北部为研究区,248个红壤样本为研究对象。对比分析深度学习方法 CNN、多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)、常用的机器学习方法随机森林(Random Forest,RF)和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)在不同光谱预处理下的建模效果,在此基础上分别建立5种各具特点的CNN结构模型,以探讨不同网络结构的建模效果,包括最早提出的LeNet-5、具有大卷积核的AlexNet-8、采用小卷积核的VGGNet-7、含有Inception结构的GoogLeNet-7以及使用残差学习的ResNet-13。此外,还探讨了VGGNet模型在5种不同网络深度下的模型效果。结果表明:在使用原始光谱的情况下,CNN模型依然能够取得较好的建模效果(相对分析误差2.5);浅层CNN结构优于深层建模效果,超参数较小的卷积核、步长和池化范围有助于提取更多的特征数量,提高建模精度;VGGNet-7网络结构在所有模型中表现最为突出,在训练集上决定系数为0.895,均方根误差为4.145 g/kg,相对分析误差为3.447,在验证集上决定系数为0.901,均方根误差为4.647 g/kg,相对分析误差为3.291,具有极好的模型估测能力;680、1 360、1 390、1 920、2 310 nm及其附近是VGGNet-7建模过程中所提取的SOM重要特征波长。因此,CNN能够简化光谱预处理过程,在土壤高光谱遥感小样本建模中具备可行性,具有非常广阔的应用前景,VGGNet-7可以应用于红壤地区通过高光谱数据快速、准确的估算SOM含量。     

楝树优良无性系选择研究报告

通过对楝树优良无性系多年多点测试,选出５个生长表现较好的系号,分别为苦楝杜郓、掖县、杭州、冉郯和川楝小号。其材积遗传力达到７４．７％,遗传增益达到６３．２％。     

菏刺2号等4个刺槐优良无性系选择研究

利用20世纪70－80年代山东省刺槐选成果，在郓城，嘉祥，蒙阴，费县，胶州等地刺槐表型子代测定林中，从刺槐优良家系中选出39株优良单株，分别在东明，定陶，单县营造无性测定林14片，测定了各无性系的生长量，形质指标，遗传力和遗传增益等，经综合分析，选出菏刺2号、菏刺3号、菏刺4号，菏刺5号等4个优良无性系，5年生材积生长量超过对照鲁刺74059号41％－141％，形质指标优于对照。     

夏季梨园菊科花卉绿肥化利用潜力评价

目前菊科花卉大量应用于各种景观打造,本研究通过在梨园种植不同品种菊科花卉,探究其绿肥化利用潜力,同时筛选出较好的品种,为观光农业的可持续发展提供理论和实践基础。以7种常见夏季菊科花卉作为试验材料进行田间试验,通过对比菊科花卉的养分含量和积累量,以及对土壤养分的影响等得出其绿肥化利用潜力大小。结果表明,不同品种菊科花卉在整个生长期生长速率不同,在盛花期时油葵株高及根长均最大,分别为(193.17±20.71)、(18.43±3.72)cm。不同花卉开花性状及开花时间各不相同,但在盛花期时花序面积均能完全覆盖地面,具有较好的观赏价值。其中,油葵的花序面积最大,平均每个花序约为(0.088±0.010)m²,百日草花期最长,达107 d。各品种菊科花卉均能通过生长不断积累养分,百日草地上部分氮、磷、钾含量均最高,分别为(2.89±0.07)%、(0.53±0.03)%和(3.27±0.17)%。油葵单位面积干物质量、单位面积氮、磷、钾养分积累量及固碳量显著高于其他处理,分别为(18821.17±568.91)、(396.89±22.74)、(57.35±5.25)、(385.20±22.09)kg/hm及(2820.96±84.49)g/m²。种植不同品种菊科花卉均能对土壤肥力产生不同程度的影响,显著提高土壤有机质,培肥土壤,提高土壤碱解氮、速效磷和速效钾的含量。综合各肥效指标及操作便利性得出,在梨园7个品种菊科花卉绿肥化利用潜力大小依次为：小葵子>高秆波斯菊>百日草>矮秆波斯菊>高秆硫华菊>矮秆硫华菊>油葵,因此,在梨园可选择种植小葵子、高秆波斯菊和百日草作绿肥化利用,兼顾美观和生态。