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81.
提高土壤抗蚀性措施研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
土壤抗蚀性是影响土壤侵蚀最基本的因素之一。提高土壤抗蚀性的措施主要有:提高土壤胶体的含量和质量 ;改良土壤结构;采用少耕法 和免耕法耕作;采用秸秆、砂石、作物残茬、 地膜、青草等覆盖耕作法; 提高土壤有机质含量 ;种植根系发达的植物。  相似文献   
82.
The effect of different culture methods, cold acclimation and desiccation on the supercooling point (SCP), the melting point (MP) of fluids and the quantity of water freezing (osmotically active water) was investigated in individual cocoons of Enchytraeus crypticus and an undescribed Enchytraeus species using differential scanning calorimetry (DSC) techniques. Both species can be easily cultured in the laboratory in agar where the development and hatching of the worms can be observed. Culture methods (agar with nettle leaves or oats as food and wet filter paper without food supply) had a significant effect on fresh weight and SCP of E. crypticus cocoons. The water content (as a proportion of fresh weight) was slightly lower in the cocoons from the wet filter paper cultures. Acclimation at —3 °C did not affect the supercooling ability of E. crypticus cocoons, whereas the SCP of E. sp.1 cocoons was lowered from a mean of —8.7 to —12.4 °C. The supercooling ability of cocoons of E. crypticus was only slightly increased by desiccation and cold acclimation, but the quantity of frozen water was significantly reduced with acclimation and desiccation (2 and 3 min) at room temperature. The MP values of the cocoon fluids reflected these changes in both species. No cocoons of E. crypticus and E. sp.1 survived desiccation and freezing in our experiments and no worms of Enchytraeus albidus, E. crypticus and Henlea perpusilla survived freezing to —10 or —20 °C.  相似文献   
83.
大豆、花生、红薯、玉米是低丘红壤区主要的夏季旱地作物,研究表明:四种不同作物在相同或相似的环境条件下,作物水势时空分布的趋势一致;大豆(初花期)、玉米(大喇叭口期)、花生(开花结荚期)、红薯(块根膨大期)永久萎蔫时叶水势依次为:-2.3MPa、-2.10MPa、-1.75MPa、-1.30MPa,土壤水势分别为-1.159MPa、-0.818MPa、-1.534MPa、-1.644MPa。正常情况下,作物叶片水势大小及作物耐旱性顺序为:红薯>花生>大豆、玉米。小麦茬口玉米(抽穗期)和大豆(初花期)因叶片水势连续一周分别低于-2.2MPa和-2.3MPa被旱死。  相似文献   
84.
以 4个辣椒品种为材料 ,探讨飞船搭载对辣椒种子发芽力、植株生长特性、果实性状的影响。结果表明 :飞船搭载对辣椒种子的发芽率和发芽势有一定的影响 ,这种影响随材料而异 ;搭载种子平均初花期较对照提早 0 2~ 3 2d ,且株间变异增加 ,植株有矮化的趋势 ;第 1花序节位也呈降低态势 ,结果能力有所提高 ,但果实长度、直径和平均单果重呈下降趋势  相似文献   
85.
针对小江流域内不同的土壤类型和土地利用类型,通过实验对小江流域土壤抗崩性进行研究,结果表明:小江流域的土壤具有较大抗崩性,其中棕壤的平均崩解速率最大,黄红壤的平均崩解速率最小;从土地利用的角度看,林草地的平均崩解速率最小,灌丛其次,裸坡的平均崩解速率最大;小江流域土壤的崩解速率与土壤中<0.002mm的颗粒含量之间存在明显的负相关关系.  相似文献   
86.
参考作物腾发量主成分神经网络预测模型   总被引:2,自引:2,他引:2  
为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾最Eto研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模犁作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与Eto之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果.  相似文献   
87.
根据多年的教学实践,从激发和调动学生的学习兴趣与提高学生的实践动手能力两个方面探讨了提高专业课教学质量的方法。通过创设问题情景、参与式教学、多媒体教学和案例教学等教学方法,激发和调动了学生的学习兴趣;采用让学生亲自动手采样实验、设计实习方案和撰写课程论文等教学手段,提高了学生的动手能力和综合素质。  相似文献   
88.
用6个粳型光温敏核不育系(5个新育成和1个对照)和6个恢复系组成6×6不完全双列杂交,对11个主要农艺性状进行了配合力分析。结果表明,亲本的一般配合力效应在杂种F1的表现中比特殊配合力效应起着更重要的作用。各不育系单株产量的GCA效应与对照相比没有显著差异。Y27S、117S、118S的每穗总粒数、每穗实粒数、着粒密度属Ⅰ、Ⅱ类亲本,有效穗数、播始历期和全生育期属Ⅲ、Ⅳ类亲本,可用作选配早熟高产大穗型组合的亲本;B30S的有效穗数、结实率属Ⅰ类亲本,可用作选配多穗型组合的亲本。各性状的群体配合力方差组成中,单株产量的加性效应占57.72%,非加性效应占42.28%,相差不大,其余性状均以加性效应占主导地位。  相似文献   
89.
为了研究喷施亚硒酸钠对大豆籽粒硒含量及单株产量的影响,采用裂区设计,主区为盛荚期喷施不同用量的亚硒酸钠,共5个处理(CK(清水):0 g/hm2,C1:30 g/hm2,C2: 60 g/hm2,C3: 90 g/hm2,C4: 120 g/hm2),副区为8个大豆品种。分析8个大豆品种在喷施5种用量亚硒酸钠处理中籽粒硒含量及单株产量变化规律。结果表明,试验地土壤达到富硒水平,在CK处理中,不同大豆品种籽粒硒含量均未达到富硒大豆标准,需要额外喷施硒肥。随着喷施亚硒酸钠用量的增加,8个大豆品种籽粒中硒含量均呈增加趋势,亚硒酸钠用量与大豆籽粒硒含量呈显著或者极显著正相关。8个大豆品种籽粒硒含量均值随亚硒酸钠用量的增加呈上升趋势,与CK相比,C1~C4处理均能极显著提高8个大豆品种籽粒硒含量均值,提高了571.186 %~2 489.831%。亚硒酸钠用量对大豆籽粒硒含量的影响大于大豆品种对大豆籽粒硒含量的影响。喷施亚硒酸钠用量(X)与每种用量下8个大豆籽粒硒含量均值(Y -均)的直线回归方程为Y -均=0.012X+0.003,r =0.986,达到极显著正相关。根据该方程,当大豆籽粒硒含量达到富硒大豆标准(0.1~1 mg/kg),喷施亚硒酸钠用量的范围为8.08~83.08 g/hm2。分析喷施亚硒酸钠用量与大豆籽粒硒含量的回归方程发现,郑9525的回归方程斜率最大,C4处理中籽粒硒含量达到最大值1.997 mg/kg,籽粒富集硒能力最强;齐黄34斜率最小,C4处理中籽粒硒含量达到最小值1.133 mg/kg,籽粒富集硒能力最弱。在本试验条件下,喷施亚硒酸钠对大豆单株产量没有显著影响。大豆品种对单株产量的影响大于亚硒酸钠用量对单株产量的影响。  相似文献   
90.
Many rice-growing areas are affected by high concentrations of arsenic(As). Rice varieties that prevent As uptake and/or accumulation can mitigate As threats to human health. Genomic selection is known to facilitate rapid selection of superior genotypes for complex traits. We explored the predictive ability(PA) of genomic prediction with single-environment models, accounting or not for trait-specific markers, multi-environment models, and multi-trait and multi-environment models, using the genotypic(1600 K SNPs) and phenotypic(grain As content, grain yield and days to flowering) data of the Bengal and Assam Aus Panel. Under the base-line single-environment model, PA of up to 0.707 and 0.654 was obtained for grain yield and grain As content, respectively; the three prediction methods(Bayesian Lasso, genomic best linear unbiased prediction and reproducing kernel Hilbert spaces) were considered to perform similarly, and marker selection based on linkage disequilibrium allowed to reduce the number of SNP to 17 K, without negative effect on PA of genomic predictions. Single-environment models giving distinct weight to trait-specific markers in the genomic relationship matrix outperformed the base-line models up to 32%. Multi-environment models, accounting for genotype × environment interactions, and multi-trait and multi-environment models outperformed the base-line models by up to 47% and 61%, respectively. Among the multi-trait and multi-environment models, the Bayesian multi-output regressor stacking function obtained the highest predictive ability(0.831 for grain As) with much higher efficiency for computing time. These findings pave the way for breeding for As-tolerance in the progenies of biparental crosses involving members of the Bengal and Assam Aus Panel. Genomic prediction can also be applied to breeding for other complex traits under multiple environments.  相似文献   
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