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【目的】分析旱坡地宿根甘蔗生长、土壤养分和微生物群落对生物炭的响应,揭示生物炭改良宿根甘蔗土壤的微生态机制,为缓解甘蔗连作障碍、宿根蔗病害及生物炭在甘蔗栽培中的应用提供科学依据。【方法】以旱坡地宿根甘蔗(种植第4年,1年新植3年宿根)为试验材料,设2个处理:不施用生物炭对照(CK)和施用生物炭处理(3 t/ha),分析生物炭对宿根甘蔗土壤养分、酶活性、微生物多样性和甘蔗生长的影响。【结果】与CK相比,施用生物炭可显著增加土壤碱解氮、速效钾和有机质含量(P<0.05,下同),显著提高蔗糖酶和酸性磷酸酶活性。施用生物炭还可改变土壤细菌和真菌分类单元(OTUs)总数,对土壤中各优势细菌门、细菌属相对丰度影响不大,但降低了真菌子囊菌门(Ascomycota)、担子菌门(Basidiomycota)及淀粉藻(Amyloflagellula)和镰刀菌属(Fusarium)相对丰度,增加了接合菌门(Zygomycota)及毛壳菌属(Chaetomium)和被孢霉属(Mortierella)的相对丰度。在甘蔗生长方面,施用生物炭可显著降低甘蔗梢腐病发病率,使甘蔗产量显著提高5.2%。【结论】施用生物炭可改良甘蔗土壤,改变土壤微生物群落结构,增强宿根甘蔗抗梢腐病能力,提高旱坡地宿根甘蔗第4年产量。 相似文献
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不同种皮色木豆蛋白质淀粉含量的研究 总被引:4,自引:1,他引:4
对云南省 8个栽培地、10个种皮色的木豆籽实进行蛋白质及淀粉含量分析测定 ,结果表明 :蛋白质、淀粉含量均与栽培地、种皮色和栽培地×种皮色互作呈极显著差异。不同栽培地的蛋白质、淀粉含量分别为 2 0 .73%~ 2 4 .86 %和 4 8.2 3%~ 54 .2 2 % ;不同种皮色的蛋白质、淀粉含量分别为 2 0 .96 %~ 2 3.96 %和50 .0 2 %~ 53.34 % ;除元谋的淀粉含量为第三类以外 ,其余栽培地和种皮色的蛋白质及淀粉含量均为第二类。各栽培地、种皮色间蛋白质、淀粉含量有一定差异 ,但从总体看 ,仍缺乏高蛋白、高淀粉含量类型。 相似文献
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【目的】筛选出适合与甘蔗间套种的春大豆品种,为生产上大面积推广甘蔗春大豆间种提供参考。【方法】2011年利用9个春大豆品种进行不同甘蔗间作模式(甘蔗行距分别为1.2和1.0 m)的筛选试验,调查大豆田间农艺性状及产量性状,并进行相关性分析。【结果】甘蔗行距1.0和1.2 m栽培模式春大豆生育期和产量间的相关系数分别为0.78(P =0.0142)和0.69(P =0.038)。华春2号在1.2和1.0 m栽培模式下的产量均最高,分别为2222.22和2083.33 kg/ha。在甘蔗行距为1.2 m的栽培模式下,桂春10号和泉豆7号产量较高;而在甘蔗行距为1.0 m的栽培模式下,桂春10号和华春5号产量较高。【结论】华春2号、桂春10号和泉豆7号适宜与甘蔗在行距1.2 m栽培模式下间作,华春2号、桂春10号和华春5号适宜与甘蔗在行距1.0 m栽培模式下间作。 相似文献
78.
[目的]研究何首乌不同种源的叶性状变异情况,并对不同种源何首乌进行聚类,为何首乌良种分类、鉴定、选育和快速繁殖育苗提供依据。[方法]对何首乌在全国主要分布区的31个种质资源的叶形态性状进行测定,分析不同产地何首乌叶片的遗传变异。[结果]供试何首乌种源内各单株叶性状较为稳定,变异主要来源于单叶面积、叶片中宽、叶宽等指标;种源间叶各性状变异明显,变异主要来源于单叶干重、叶片面积、叶片中宽、叶长等指标。对何首乌叶各性状间的相关关系研究表明,单叶面积和单叶干重均与叶长、叶片中宽、叶宽、叶厚、叶柄长呈极显著正相关,而与WWR(叶宽与叶长1/2处宽度之比)、LWR(叶长与叶长1/2处宽度之比)呈显著负相关,此外叶长、叶片中宽、叶宽、叶柄长这几个直观的叶性状指标相互之间呈极显著正相关。主成分分析结果表明,前3个主成分的累积方差贡献率高达97.4%,能够较准确反映何首乌种源叶性状的综合表现。聚类分析结果表明,供试31个何首乌种源。划分为3大类群。第一类群地理区域为贵州中部、西部和相邻的广西西北部及西部高海拔地区;第二类群地理区域为湖南、湖北、四川、广东及广西的大部分地区;第三类群地理区域为安徽、江苏、河南及山东。[结论]叶性状的聚类分析表明地理位置靠近的种源能聚在一起。该研究为何首乌的品种分类提供了一定依据。 相似文献
79.
利用近红外光谱(400~1 000 nm)系统采集140个灵武长枣样本的光谱信息,采用不同方法预处理原始光谱数据,优选出最佳预处理方法。分别建立竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征变量的果肉硬度偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用原始光谱建立灵武长枣贮藏时间的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。结果表明,去趋势法(Detrend)为最优预处理方法;建立的Detrend-CARS-PLSR模型效果较好,果肉平均硬度校正集和预测集模型相关系数均为0. 868;果肉最大硬度校正集和预测集模型相关系数分别为0. 914、0. 849。建立的贮藏时间PLS-DA判别模型的校正集判别准确率为98%,预测集判别准确率为99%。说明,采用近红外光谱技术对灵武长枣贮藏过程中长枣果肉硬度和贮藏时间的快速预测具有可行性。 相似文献
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