不同钾盐对穿龙薯蓣幼苗生长与部分产物合成的影响

[目的]探讨钾盐与穿龙薯蓣形态及有效成分之间的关系。[方法]本文以穿龙薯蓣实生苗为试验材料,分别浇施钾离子浓度为2、4、6、8和10mmol·L~(-1)的KNO_3、K_2SO_4和KCl,研究钾盐对该种幼苗形态、叶片光合产物及丙酮酸含量的影响,分析幼苗形态、生物量与生理指标间的相关性。[结果]浇施钾盐时,穿龙薯蓣的株高、叶面积、叶基角及生物量均高于对照:浇施KNO_3时,幼苗的株高、叶面积及生物量的增幅高于K_2SO_4和KCl。随钾盐浓度升高,穿龙薯蓣幼苗的株高、叶面积、叶基角、地上及地下部分生物量均表现先增加后减少的变化趋势:KNO_3和K_2SO_4在8mmol·L~(-1)时最高,KCl在6mmol·L~(-1)时最高。增施钾肥对穿龙薯蓣幼苗叶片的光合产物及丙酮酸含量存在显著影响:浇施8mmol·L~(-1)的KNO_3,叶片的可溶性糖、丙酮酸及还原糖含量高于浇施相同浓度的K_2SO_4和KCl;浇施K_2SO_4时,葡萄糖含量高于浇施相同浓度的KNO_3和KCl。浇施钾盐时,幼苗的株高、叶面积、生物量等形态指标与可溶性糖、还原糖、葡萄糖及丙酮酸等产物的含量呈极显著正相关。[结论]株高和叶面积可用作穿龙薯蓣种质资源筛选时首选的形态指标,研究结果可为穿龙薯蓣种植合理施肥提供科学依据。     

正向分级淋洗法提取草木灰中钾盐的探讨

正向分级淋洗法提取草木灰中钾盐,是利用草木灰中的盐分在水中溶解速度快和水流在草木灰中移动速度慢的特性,在淋洗过程中,草木灰中的盐分不断溶入水中,使淋洗液先端部分的溶液浓度逐渐提高直至饱和,后续部分浓度则渐次降低直至草木灰中可溶盐全部洗净。钾盐提取过程中出液浓度可以达15%,提取效率可达95%。     

钾盐回流:四大企业决定进程

<正>中国农资:在未来3-5年内,包括中农矿产10万吨、云南中寮5万吨、中水电12万吨、四川开元50万吨在内,境外四家企业将有近80万吨资源在东南亚释放。未来企业产品流向定位在哪里?由于未来资源释放周期较长,对未来市场如何控制风险?四川开元集团总裁赵思俭:未来资     

三代找钾人的光荣与梦想——全国政协委员王弭力谈罗布泊超大型钾盐矿床的发现与开发

彭加木,这曾是一个国人熟知的科学家的名字。1980年6月,身为中科院新疆分院副院长的彭加木在新疆罗布泊地区考察中失踪。这个消息也使得罗布泊成了死亡之海的代名词。然而,可能很少有人知道,彭加木是奔着一个大项目去的,因为,罗布泊极可能藏有丰富的钾盐矿。事隔二十多年,中国地质科学院研究员王弭力作为我国第三代找钾人,带领她的产学研集体深入罗布泊,历经十年,终于在罗布泊北部发现了超大型钾盐矿床。目前,他们在罗布泊1300平方公里已勘探的面积上探明,钾盐的资源储量有2.5亿吨,潜在经济价值5000亿元,规模超过著名的美国大盐湖钾矿床。这…     

KNO3、KCl对烟草种子萌发的影响

以烟草种子K 326为试验材料,研究KNO3 (0、25、50、75、100、125 mmol/L)、KCl(0、25、50、75、100、125 mmo]/L)溶液对烟草种子抗盐性的影响.结果表明,在盐胁迫下,50～125mmol/L的KNO3、KCl阻碍了种子打破休眠的速度.随着钾盐处理浓度的增加,烟草种子发芽率呈“高低高低”的趋势,幼苗及胚根的长度减小,生物量也呈下降趋势,活力指数整体呈下降趋势.KNO3处理的烟草种子发芽势呈“高低高低”的趋势,KCl处理的烟草种子发芽势逐渐下降.     

盐湖小钾盐企业开辟新思路

<正>在我国钾肥产业全面发展的进程中,钾肥生产企业充分彰显出勇于钻研、开拓创新、与时俱进的魄力,这是记者近日到格尔木走访钾盐企业时的感受。看到一个个屹立在荒凉的盐湖上的开发、生产装置,能够想象到盐湖人是如何在恶劣的环境下凝练出了盐湖精神。在进一步了解每一个装置的来龙去脉后,才更清晰地认识到,现在盐湖的企业已经打破墨守陈规、向新的差异化的方向发     

基于介电特性的水中钾盐浓度检测

为了寻求快速检测水中污染物的方法,该文分析了钾盐水溶液中不同离子浓度与其介电特性的关系,研究基于介电特性的水中钾盐浓度快速检测方法。采用新型液体介电特性检测传感器,通过试验测量不同浓度的钾盐水溶液在宽频率范围内的频率响应特性,采用偏最小二乘(partialleastsquare,PLS)回归,建立钾盐水溶液中各种离子浓度的预测模型。通过主成分分析识别钾离子的特征频率,用得到的特征频率建立预测钾离子浓度的新模型。结果表明,每种离子都有其独特的频率响应模式,不同种类的钾盐溶液其频率响应特性在低频区存在明显差异。对低浓度混合溶液,在只使用增益数据时,钾离子浓度偏最小二乘(PLS)回归训练模型的R2高达0.98865,相应的均方根误差为0.37598mg/L;而验证模型的R2达0.98861,相应的均方根误差为0.41031mg/L。主成分分析和特征频率的识别使数据量大幅度减少,同时也有较高的预测精度。