全元生物有机肥对蔬菜作物生长及产量的影响

为了验证全元生物有机肥对蔬菜作物生长的促进作用与增产效应,本文以”江蔬一号”丝瓜为试验作物进行小区对比试验,探究全元生物有机肥施用对作物叶绿素含量、丝瓜产量的影响。结果表明,新型全元生物有机肥处理丝瓜单瓜的干重和鲜重均最高,其他处理产量高低依次为普通有机肥-化肥配合施用、单施有机肥、单施化肥、完全不施肥处理。     

鸡粪中雌激素的检测及微生物降解

为检测鸡饲料和鸡粪中雌激素,优化其微生物降解条件,应用高效液相色谱（HPLC）法检测蛋鸡饲料和鸡粪中的雌激素,利用11种高效降解雌激素的单一菌株和等体积混合得到的菌群开展雌激素的降解实验。结果表明：只有蛋鸡鸡粪中含有雌二醇（E2）,含量为230 ng·g^-1。微生物菌群的降解率高于单一菌株,在27℃下,10 d内能够降解76%的E2。研究表明,蛋鸡鸡粪中有雌激素存在,微生物菌群对雌激素的降解率高于单一菌株。     

生物炭对不同浇水条件下冬小麦产量及水分利用效率的影响

为了探讨生物炭施用量在不同浇水条件下对冬小麦的增产效果,2015-2017年通过大田试验设置0(B0,CK),20(B20),40(B40),60(B60) t/hm~2共4个生物炭施用量和不浇水(W0)、浇越冬水(W1)2个浇水处理,研究了生物炭施用量在不同浇水条件下对土壤含水量、土壤温度、土壤容重、冬小麦产量及构成因素以及水分利用效率的影响。结果表明,不浇水条件下,小麦产量及水分利用效率随生物炭施用量增加先增加后减少,当生物炭施用量为40 t/hm~2时产量和水分利用效率均最高,比B0(CK)处理分别增加8.0%和8.2%;浇水条件下,小麦产量和水分利用效率随生物炭施用量增加而增加,B40和B60处理比B0(CK)分别增加7.4%,12.2%和8.0%,16.3%。不浇水条件下,当土壤含水量低于15%时,B60和B40处理下土壤水分含量低于其他处理;浇水条件下,施用生物炭可增加土壤水分含量,施用生物炭增加土壤贮水量、减少小麦生育期耗水量、降低土壤容重,浇水比不浇水增加容重降低幅度。不浇水条件下,生物炭明显提高返青期前土壤日平均温度,浇水使生物炭对土壤温度的作用相反。返青期后,不浇水条件下土壤日平均地温在各处理间差异不大,浇水条件下表现为日均地温较低时高,较高时低的现象。综合而言,适宜生物炭添加量可以增加旱区土壤水分含量,提高小麦产量和水分利用效率。     

东北黑土区数字普惠金融对耕地利用生态效率的影响及其空间溢出效应

耕地是保障国家粮食安全的基石,探究数字普惠金融影响耕地利用生态效率的空间溢出效应对推进农村金融发展、促进农民增收和高水平耕地保护利用具有重要意义。本研究基于2011—2021年东北黑土区27个地级市面板数据,采用超效率EBM模型测算耕地利用生态效率,利用空间杜宾模型和偏微分分解法揭示数字普惠金融对耕地利用生态效率的影响及其空间溢出效应。研究结果表明：东北黑土区的数字普惠金融发展水平持续提高,而耕地利用生态效率则呈现“W”型变化波动上升,区域间差异显著;数字普惠金融对本地耕地利用生态效率的提升具有直接影响,呈现出“倒U”型的非线性关系,同时对邻地的影响存在空间溢出效应,呈现“U”型的非线性关系;三江平原区和长白山-辽东丘陵区与东北黑土区的数字普惠金融对耕地利用生态效率的影响效应方向一致。基于研究结果,提出了夯实数字普惠金融发展基础、缩小区域数字普惠金融差距、合理规避数字普惠金融虹吸效应等政策建议,以促进数字普惠金融高质量发展与黑土地有效保护协同推进。     

SSR和ISSR分子标记及其在桑树遗传育种研究中的应用前景

本文对SSR(simple sequence repeat)和ISSR(inter-simple sequence repeat)分子标记的定义和各自优点进行了综述,并展望这两种分子标记技术在桑树遗传育种研究中的应用前景。     

鸡粪及其配施尿素对甜瓜香味物质、酶活性及基因表达的影响

为了探讨鸡粪以及鸡粪与尿素配施对薄皮甜瓜果实香气物质合成及关键酶的影响,以薄皮甜瓜"DX108"为试材,以尿素为氮源的处理作为对照(CK),研究等量氮素条件下,鸡粪及其与尿素配施处理对甜瓜果实香气物质以及相关酶活性变化的影响,并分析了乙醇脱氢酶(ADH)和醇酰基转移酶(AAT)基因的表达水平。结果表明:不同处理对薄皮甜瓜香气物质合成、相关酶活性以及关键酶基因表达的影响存在明显差异;尿素处理促进了甜瓜果实中C6和C9醇醛类化合物的合成,而鸡粪以及鸡粪与尿素配施提高了成熟果实中酯类物质含量和种类,尤其是乙酸酯类含量;鸡粪配施尿素处理提高了花后35 d甜瓜果实中非乙酸酯类物质含量,且是尿素处理花后35 d甜瓜果实中非乙酸酯类物质含量的3.1倍,还检测到了尿素处理果实中没有检测到的特征性酯类物质;鸡粪和鸡粪配施尿素处理提高了花后25～30 d果实中LOX酶、氨基转移酶、ADH酶以及AAT酶活性,降低了花后35 d果实中ADH酶活性,抑制了30 d后果实中CmADH1和ADH2的基因表达,而促进了CmAAT1和CmAAT3基因表达。由此可知,鸡粪以及鸡粪与尿素配施有可能是通过调节果实不同发育期香味物质合成途径中关键酶活性的协调变化以及关键酶基因表达,影响了果实香气物质的合成,尤其是酯类物质的合成。     

乙基多杀菌素及其代谢物在杨梅中的残留及消解动态

开展了 60g/L乙基多杀菌素悬浮剂在杨梅上的残留田间试验,对乙基多杀菌素及其代谢物在杨梅中的残留量及消解动态进行了分析,为乙基多杀菌素在杨梅上的膳食风险评估、合理使用及制定残留限量标准提供依据。建立了液相色谱串联质谱法(LC-MS/MS)测定杨梅中乙基多杀菌素及其代谢物的残留量的分析方法。当乙基多杀菌素及其代谢物在杨梅中的添加浓度为0.05、1.0, 2.0mg/kg时,平均回收率82.6%-96.6%,相对标准偏差为3.3%-7.4%,符合残留检测方法的要求。消解动态试验结果显示,乙基多杀菌素在杨梅中的消解动态规律符合一级动力学方程,半衰期为0.9~2.6d,属易降解农药。最终残留试验表明60g/L乙基多杀菌素悬浮剂按有效成分40和60mg/kg,施药1次和2次,末次施药后1、2、3、5、7d,杨梅中乙基多杀菌素最终残留量分别为<0.05 ~0.38mg/kg、<0.05 ~ 0.39mg/kg、< 0.05 ~ 0.32mg/kg、< 0.05 ~ 0.19mg/kg、< 0.05 -0.11 mg/kg0 建议在杨梅上使用60g/L乙基多杀菌素悬浮剂时,有效成分用药量40mg/kg,施药1次,安全间隔期7d。     

复垦土壤细菌群落结构及其与土壤肥力的关系

为了解两淮煤矿区复垦状况及其对土壤微生物的影响机制,合理人工干预,快速有效提高复垦土壤生产力,本研究以煤矸石充填复垦土壤为研究对象,通过野外调查与采样分析,采用Illumina MiSeq 高通量测序分析土壤细菌特定基因片段V4 区域,基于非度量多维尺度分析、冗余分析、方差分析、肥力指数、回归模型方法,对矸石充填土壤不同复垦方向的土壤细菌优势群落和生物多样性进行了探索,明晰土壤细菌群落及其与土壤肥力的响应作用。研究结果表明：细菌群落组成上,不同复垦方向对细菌优势群落分布并无显著性影响,变形菌门、酸杆菌门和放线菌门菌群为主要优势菌群。土壤微生物多样性层面上,表层土壤微生物有较高的丰富度和多样性,均匀度并无显著性差异。微生物多样性在不同复垦方向不存在显著性差异,Shannon_Wiener指数介于5.23～6.91之间,Chao1指数为867.1～5436,Pielou指数介于0.79～0.84之间,表中层同深层土壤的细菌群落结构具有差异性。TN、SOM、AP和AK是影响土壤细菌群落的主要肥力因子,土壤肥力质量指数与奇古菌门相对丰度呈显著正相关（P＜0.01）,同链霉菌属呈显著负相关（P＜0.05）,在一定程度上可将二者的相对丰度作为评价复垦土壤肥力状况的重要生物指标。研究成果可为两淮矿区矸石充填复垦土壤在微生物层面提高肥力质量提供理论支持。     

匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法

无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。     

联合SBAS-InSAR和PSO-BP算法的高山峡谷区地质灾害危险性评价

近年来,高山峡谷区地质灾害频频发生,给人民生命和财产安全带来严重威胁。针对现有地质灾害评价方法存在地质灾害数据时效性差、不准确以及需进行大量评价因子权值计算等弊端,该研究提出一种联合SBAS-InSAR（Small Baseline Subsets- Interferometric Synthetic Aperture Radar）和PSO-BP（Particle Swarm Optimization-Back Propagation）算法来对高山峡谷区地质灾害危险性进行评价的方法。首先利用SBAS-InSAR技术获取得到研究区升降轨形变量,引入高分辨率影像等作为辅助识别,得到研究区地质灾害数据;然后,选取高程、坡度、升降形变速率等12个评价因子与是否为高危险区构建PSO-BP模型,对模型进行训练、验证并保存模型;利用保存好的模型得到研究区的地质灾害指数,通过ArcGIS自然间断点分级法结合专家参与进行危险性分级,最终得到研究区地质灾害危险性评价结果。试验结果表明：利用升降轨结合的方式对高山峡谷地质灾害进行识别,避免了单一轨道存在SAR成像几何畸变造成部分地质灾害不能识别或识别结果不全面等问题;利用SBAS-InSAR技术并结合高分辨率影像等辅助信息,可有效识别出活跃的泥石流、滑坡、崩塌和潜在地质灾害,解决了现有地质灾害点数据源时效性差、不准确等弊端;利用PSO-BP算法能跳过大量评价因子权值计算等弊端;为验证该研究方法的有效性,选择信息量法和组合赋权法进行定量和定性比较,结果表明,该研究方法有效的提高了地质灾害危险性评价的准确度,信息量法、组合赋权法和该研究方法的AUC（Area Under The Curve）值分别为0.694、0.721、0.785,准确率为73.3%、76.2%、79.8%。利用该方法能更为有效的对高山峡谷区地质灾害进行危险性评价,为防灾减灾事业及政府部门决策提供参考。