气力轮式精密排种器大豆充种过程试验研究

采用均匀设计和高速摄像方法,研究气力轮式精密排种器在常压和加气条件下大豆种子在充种过程中的运动。试验结果表明:常压下,充种角小于45o时,种子面随充种包角增加而提高,无带动层;充种角大于45o时,排种轮上部出现带动层,带动层种子随排种轮转动到达清种位置;气力条件下,吹嘴进口压力>1.0kPa时,在充填区上部逐渐形成一个比较明显的回旋流动区,种子群在该区域形成沿逆时针方向运动的种子环流群,扩大了种子的充填范围。     

上流式厌氧污泥床处理豆制品废水启动研究

用上流式厌氧污泥床（ＵＡＳＢ）处理豆制品废水，以阐明这种消化器启动的效果。研究结果表明，产气率，ＣＯＤ去除率和甲烷含量分别为３．０Ｌ／（Ｌ．ｄ），９３％，５８．４％。从第２６天至４６天的运转期间，ＵＡＳＢ平均ＣＯＤ负荷率、产气率，ＣＯＤ去除率，甲烷含量分别为５．２ｇＣＯＤ／（Ｌ．ｄ），３．５Ｌ／（Ｌ．ｄ），９０％，５９．４％。出水乙酸，丙酸浓度分别为１１１ｍｇ／Ｌ，９８ｍｇ／Ｌ，丁酸浓度不可测出。     

2株重组根瘤菌在4个大豆品种根圈中定殖动态的比较研究

在灭菌和未灭菌土盆栽缩影条件下，比较研究了重组大豆根瘤菌HN01DL和TA113QD在4个不同品种大豆根圈中的定殖动态与水平，并初步考察了其与共生效应的关系。结果表明：HN01DL在渝豆1号和宁镇1号大豆根圈表现出较强的适应性和竞争性，而TA113QD则在Williams大豆根圈的适应性较强，在宁镇1号大豆根圈的适应性较差，且供试菌在4种大豆根圈定殖动态与水平的差异在共生效应上也有一定程度的反映，但未达到显著水平。     

基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证

开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。     

采用碳水足迹评价中国与哈萨克斯坦大豆机械化生产模式

农业生产已进入机械化生产时代,定量评价作物机械化生产的环境影响、水资源消耗、生产效率等已成为迫切需要解决的问题。该研究以中国黑龙江垦区和哈萨克斯坦阿拉木图州的大豆机械化生产模式为例,从碳足迹、水足迹和产量3个方面对大豆的机械化进行分析与评价生产模式。研究结果表明:中国黑龙江垦区下属嫩江农场大豆机械化生产的碳足迹、水足迹和大豆产量分别为0.51 kg/kg、1.82 m3/hm2和2 875 kg/hm2,哈萨克斯坦阿拉木图州阿曼格迪农场分别为0.52 kg/kg、2.76 m3/hm2和2 000 kg/hm2。相较于嫩江农场,阿曼格迪农场大豆机械化生产的碳足迹高2.08%,水足迹高51.83%,大豆产量低30.43%。因此,阿曼格迪农场未来大豆机械化生产需以节水增产为重要发展目标。结合实际生产情况,更新与配套大豆机械化生产的各类农机具、推广节水灌溉技术、建立大豆机械化生产作业规范,有助于提升哈萨克斯坦大豆机械化生产水平。该研究可为多角度评价不同区域作物机械化生产模式提供案例参考。     

生物基包膜抑制型尿素对土壤温室气体排放及小青菜产量的影响

为研究生物基包膜氮肥对土壤温室气体排放及小青菜(Brassica chinensis)产量的影响,采用密闭式静态箱-气相色谱法测定盆栽试验条件下施用不同类型包膜尿素对土壤温室气体的排放特征,探究不同类型包膜尿素对土壤温室气体排放综合增温潜势(GWP)、排放强度(GHGI)及小青菜产量的影响。结果表明:抑制型尿素(I)、生物基包膜尿素(CRU)、生物基包膜抑制型尿素(CIRU)能够显著降低N_2O、CO_2、CH_4 3种温室气体的累积排放量。与普通尿素(U)相比,处理I、CRU和CIRU的N2O累积排放量显著降低了20.79%～79.52%,CO_2的累积排放量显著降低了46.53%～62.24%,CH4的累积排放量显著降低了25.38%～30.11%。与处理U相比,处理I、CRU和CIRU的GWP分别显著降低了40.44%、60.66%和65.02%;温室气体GHGI与GWP呈现出同样的趋势,处理I、CRU和CIRU分别显著降低了26.32%、70.53%和78.95%。与其他处理相比,处理CIRU具有最优的温室气体减排效果。处理CIRU的小青菜产量最高,为1 960.00 kg·hm~(-2),较处理U显著增产68.00%。研究表明,生物基包膜抑制型尿素在提高小青菜产量的同时还可以减少菜地温室气体排放及氮素气态损失。     

半干旱区坡耕地抗旱保水技术集成对大豆水分利用效率的影响

黑龙江省西部半干旱区属典型的东北黑土区,为我国重要的商品粮生产基地。然而,由于地形地貌、气候条件的复杂多变,降水的时空分布不均,以及人类的长期干预造成的生态环境的改变,致使该区连年干旱。干旱及水土流失已成为制约该区经济发展的主要因素。根据黑龙江省西部半干旱区的自然特点,选取了坐水播种和苗期补灌2种抗旱节水技术和垄向区田保水技术,在甘南县国家863试验基地研究了该3项技术的集成对WUE的影响。结果表明,该项技术可以显著的提高大豆的WUE值。     

DMPP mitigates N2O and NO productions by inhibiting ammonia-oxidizing bacteria in an intensified vegetable field under different temperature and moisture regimes

Vegetable soils with high nitrogen input are major sources of nitrous oxide (N₂O) and nitric oxide (NO), and incorporation of the nitrification inhibitor 3, 4-dimethylpyrazole phosphate (DMPP) into soils has been documented to effectively reduce emissions. However, the efficiency of DMPP in terms of soil N₂O and NO mitigations varies greatly depending on soil temperature and moisture levels. Thus, further evaluations of DMPP efficiency in diverse environments are required to encourage widespread application. A laboratory incubation study (28 d) was established to investigate the interactive effects of DMPP, temperature (15, 25, and 35 ℃), and soil moisture (55% and 80% of water-holding capacity (WHC)) on net nitrification rate, N₂O and NO productions, and gene abundances of nitrifiers and denitrifiers in an intensive vegetable soil. Results showed that incubating soil with 1% DMPP led to partial inhibition of the net nitrification rate and N₂O and NO productions, and the reduction percentage of N₂O production was higher than that of NO production (69.3% vs. 38.2%) regardless of temperature and soil moisture conditions. The increased temperatures promoted the net nitrification rate but decreased soil N₂O and NO productions. Soil moisture influenced NO production more than N₂O production, decreasing with the increased moisture level (80%). The inhibitory effect of DMPP on cumulative N₂O and NO productions decreased with increased temperatures at 55% WHC. Conversely, the inhibitory effect of DMPP on cumulative N₂O production increased with increased temperatures at 80% WHC. Based on the correlation analyses and automatic linear modeling, the mitigation of both N₂O and NO productions from the soil induced by DMPP was attributed to the decreases in ammonia-oxidizing bacteria (AOB) amoA gene abundance and NO^-₂-N concentration. Overall, our study indicated that DMPP reduced both N₂O and NO productions by regulating the associated AOB amoA gene abundance and NO^-₂-N concentration. These findings improve our insights regarding the implications of DMPP for N₂O and NO mitigations in vegetable soils under various climate scenarios.     

脲酶/硝化抑制剂配施氮肥对春玉米农田氨排放的影响

通过两年田间定位试验,探讨脲酶/硝化抑制剂配施氮肥在黑土区玉米体系中的氨减排及氮素增效效果。设置两种耕作模式(条耕和旋耕)和3种氮肥类型(常规尿素、添加脲酶抑制剂尿素、添加硝化抑制剂尿素)。结果表明,条耕产量和氮素利用率分别为8 631 kg/hm2和33.4%,明显低于旋耕;氨挥发总量为20.6 kg/hm2,明显高于旋耕。脲酶/硝化抑制剂配施氮肥的产量和氮素利用率分别为10 737 kg/hm2和46.0%,较常规尿素分别提高25.6%和23.6%;土壤氨挥发累积量为18.6 kg/hm2,明显低于常规尿素。抑制剂类型显著影响氨排放,添加脲酶抑制剂尿素低于添加硝化抑制剂尿素。相同氮素投入条件下,添加脲酶/硝化抑制剂尿素在土壤条耕和旋耕模式下均可实现增产增效及氨减排效果,且添加脲酶抑制剂尿素具有较好的氨减排效果。     

结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区

准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%～91.91%,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。