日光型人工气候室的研究设计

该文介绍的日光型人工气候室,在充分利用自然光热和冷源的基础上,设置了能源室、控制室和培养室。采用数字仪表和电子控制技术及小型集散控制系统,实现气候室的温度、光照、湿度等因子的监测和控制。温度参数控制采用了双温双向组合控制,尤其适于在自然光照条件下,对植物的地上、地下部分分别控制的试验研究,其结果更趋于与自然环境的逼近。同时,该设计投资少,节约能源,运行费用低,适于一般科研和生产单位建造和使用。     

植物对水分胁迫的分子响应及其遗传改良研究进展

植物对水分胁迫适应性的生理机理已相继在水稻、小麦、玉米、高梁等作物中得以报道。然而，有关这些性状的遗传控制及其在与逆境下作物生产的关系却了解甚少，由此阻碍了抗性遗传改良的进展。随着基因定位、基因组图谱、基因转移等分子生物学技术的发展，对植物抗逆性状进行分子剖析成为可能。本文综述了主要禾谷类作物对水分胁迫的抗性生理及遗传研究上的最新进展，讨论了植物抗性遗传改良的发展前景。     

土壤施用有机物料后重组有机质变化规律的探讨——Ⅱ.对重组有机质中腐殖质组成和胡敏酸光学性质的影响

本文进一步探讨土壤施用有机物料后重组有机质的变化规律。测定了重组有机质中各种结合形态腐殖质组成和胡敏酸的光学性质。试验结果表明:土壤施用有机物料后,各种结合形态腐殖质的PQ¹⁾在第一年基本上下降,第二年又回升。腐殖化度降低的幅度和持续时间,与有机物料种类和用量及其分解的环境条件有关。施用有机物料还能使松、稳结合态胡敏酸的△logk和E₄/E₆提高,RF降低,光密度曲线陡度加大。     

土壤不同粒级中C、N、P、K的分配及N的有效性研究

本试验首先把７种采自不同省份的耕作土壤进行物理分级,然后测定了土壤Ｃ、Ｎ、Ｐ、Ｋ在不同粒级中的分布,同时还进行不同粒有中Ｎ的有效笥研究。结果表明：在不同粒级中Ｃ、Ｎ含量和分布均随土壤颗粒的加粗而逐渐下降,血Ｃ／Ｎ比则与此相反。在〈２μｍ粒级中Ｎ的有效性最高,随着土壤颗粒粒和戏的加粗有效性逐渐降低,在酸性土壤中Ｐ主要分布在较细的粒级中,而在石灰性土壤中则粗有效性逐渐降低。在酸性土壤中Ｐ主要分布在较细     

土壤微生物量和土壤固定态铵的变化及水稻对残留N的利用

在小麦盆栽试验后的^15N标记土壤上,研究了水稻生长过程中土壤微生物量C、N和土壤固定态铵的变化及其有机无机肥料残留N的有效性,结果表明,土壤微生物量C随着水稻生长而逐渐增加,到收获时达到1378．6－1790．5mg/kg土;土壤微生物量N的变化与水稻吸收N素有关,开始时由于淹水使得土壤微生物N有所下降,但随后又有所增加;随着水稻的N的吸收增加,生物量N又下降,直到水稻成熟期又有所恢复。在整个水稻生长季节中,土壤固定态铵的含量变化不大,但其中的一些^15N仍与外界土壤中矿质N发生了交换,表明 些固定态铵对水稻仍有较高的有效性。     

基于地理信息系统的土壤侵蚀研究

在非点源污染研究过程中 ,土壤流失量的计算是一个重要环节。结合地理信息系统和通用土壤流失方程 ,选择地形、植被、降雨量等因子 ,对松花湖流域常山地区土壤流失量进行了估算 ,并讨论了地形、植被等因子在土壤侵蚀中的影响 ,提出了相应的控制措施     

土壤含水量的Kriging和Cokriging估值研究

分析了田间同深度土壤含水量的半方差和不同深度土壤含水量的交互半方差特征 ,探讨了土壤含水量的Kriging和Cokriging估值方法。研究表明 ,同深度土壤含水量与不同深度的土壤含水量之间均具有显著的空间相关性 ,用Kriging方法进行土壤含水量的估值精度较传统方法高。加入浅层土壤含水量用Cokriging方法来估测深层土壤含水量 ,可进一步提高估值精度     

小麦抗赤霉病突变体的选育及RAPD分子验证

利用辐射诱变,组织培养和细胞筛选相结合的方法选育出了抗赤霉病突变体９２ｋ８０９该突变体不仅抗赤霉病能力强,且抗性稳定,同时具有优良的农艺性状,比原亲本增产４．９％,经ＲＡＰＤ技术检测,所用的１２８个引物中有１个引物（ＯＰＹ１５）在抗病变体９２ｋ８０９和赤霉病抗原苏麦３号中得到了相同的扩增产物,初步认为该片段与赤霉病的抗性有关。     

黄土丘陵区不同下垫面降雨产流与蓄水窖工艺技术

在山西洪洞建立了农膜、公路、农田小路、农田下垫面产流场，对不同下垫面的降雨产流量及蓄水窖主要工艺技术体系进行了研究。结果表明：在观测的27次降雨中，在同一坡度、同一降雨量条件下，不同下垫面的产流量存在较大差异。农膜、公路、农田小路和农田下垫面的产流量分别占总降雨量的81.4％、73.6％、41.6％、2.7%。表明前三者均有较好的集水效果，而农田产流效果较差。研究提出的蓄水窖主要工艺技术体系经大面积示范收到了较好的效果。     

硅灰石纤维填充超高分子量聚乙烯基复合材料干滑动摩擦磨损的BP神经网络分析

超高分子量聚乙烯及其复合材料由于其优良的自润滑和防黏性能可用于农业工程装备中的滑动接触部件和触土部件。基于人工神经网络在复杂系统建模问题上的优越性,考察了几种因素对硅灰石纤维增强复合材料的摩擦和磨损性能影响的模型。考虑到输入、输出数据个数,调试设计了一个3×10×2的BP神经网络,其输入层由3个神经元构成,分别为硅灰石纤维的处理方法、硅灰石纤维的加入量和试验过程中的法向载荷。隐含层有10个神经元。输出层2个神经元分别为材料的摩擦系数和磨损量。基于上述BP神经网络对硅灰石纤维增强超高分子量聚乙烯基复合材料的干滑动摩擦磨损性能进行了模拟和预测。对神经网络的训练和检验表明该BP神经网络能够较好地预测影响因素对复合材料的干滑动摩擦和磨损的作用,大部分数据的预测值与试验值的误差在10%以内,其仿真精度能够满足实际的摩擦磨损预测要求。