国内外有机肥标准对比及风险评价

中国是人口最多的发展中国家,生产生活中产生的有机废弃物数量巨大,堆制有机肥是降低有机废物污染风险的重要方式,而有机肥标准则是防止有机肥成为新的土壤污染源,规范有机肥产业健康发展的重要保障。目前我国有机肥不合格现象时有发生,针对有机堆肥的标准仅有一个8年前的行业标准（NY 525—2012）的现状,本文对比了中国、日本、澳大利亚、欧盟、美国有机肥标准的重要指标,对存在的重金属残留、抗生素污染、病原体污染、营养富集及土壤盐渍化等有机肥质量安全风险问题进行分析,为我国有机肥行业未来绿色、健康、可持续发展提出建议。尽管我国现有有机肥质量标准,在具体指标要求方面优于美国,但和欧盟相比还有差距,比如我国重金属Cu、Zn、Ni限量缺失,对Cd等重金属限值要求不够严格,长期施用会导致土壤重金属含量超过风险筛选值,严重影响农作物安全;同时,由于部分畜禽养殖业不合理使用抗生素,加之有机肥生产企业技术的欠缺,农户施用时缺乏指导,监管部门执法不严等因素,我国有机肥施用过程存在较大风险隐患。因此,进一步完善有机肥标准体系,强化对原料中有毒有害物质的限制,要求选用原料批批检,加大准入和过程的落实力度,才能保障我国有机肥产业有序健康发展。     

自动观测与人工观测土壤温度差异及分析

利用我国基本(准)站在人工观测与自动观测双轨运行期间的平行观测资料,分析了不同观测方式下各层土壤温度的差异.结果表明,全国平均自动与人工观测各层土壤温度的日对比差值均在0.11℃以下,且日对比差值随着深度的增加而减小.从5 cm到320 cm,无论冬季还是夏季,全国绝大部分地区平均对比差值在±0.2℃之间.由浅至深各层土壤温度日对比差值的标准差从0.78℃减小至0.47℃,其不确定度在5～ 20 cm时均超过了1.0℃,但在深层(40 cm及以下),不确定度已经低于1.0℃.除极个别站外,各层自动与人工观测日平均值无显著性差异.自动与人工观测土壤温度的差异主要是由于土壤中水平温度场分布非均匀和土壤垂直温度梯度很大及对比观测时间不同步造成的.     

间伐对杉木人工林土壤理化性质的季节影响

以南京市溧水林场实施了4种间伐强度（CK:0%、LIT:30%、MIT:50%、HIT:70%）的25 a生杉木人工林为研究对象,探讨了间伐7 a后0—20 cm土层的土壤温度、含水率、土壤全C、全N、全P,C/N和N/P的季节变化。结果表明,间伐对土壤理化性质的影响存在明显的季节差异性。春季,间伐对土壤温度、含水率和全C均无显著影响,MIT显著降低了土壤全N和全P的22%和26%,HIT显著降低了土壤全N的11%。夏季,间伐对土壤温度、全N、全P和N/P无显著影响,但3种间伐强度均显著提高了土壤含水率,平均为22%,MIT和HIT均显著降低了土壤全C和C/N。秋季,间伐对土壤理化性质的各个指标均有不同程度的显著影响。其中,3种间伐强度均显著提高了土壤温度、含水率、N/P,但显著降低了全P。冬季,间伐对土壤理化性质影响较小,除MIT显著降低了土壤温度而提高了土壤C/N及HIT显著提高了土壤全P外,间伐对其余指标均无显著影响。这些结果表明,在评价间伐对土壤理化性质影响时应考虑季节差异。间伐7 a后林内土壤全N和全P在一定程度上有所降低,尤其是土壤全P,建议在春季对LIT施适量的氮肥,对MIT施适量的氮肥和磷肥,在秋季对3种间伐处理施适量的磷肥,以提高土壤肥力促进林木生长。从土壤N和P年平均值来看,HIT最有利于保持林地的氮磷养分,LIT次之,MIT最差。     

潮土小麦和玉米Olsen-P农学阈值及其差异分析

【目的】磷农学阈值是指导不同作物磷肥用量并获取最佳经济产量的重要依据,然而,不同地区不同的耕作制度、土壤类型、作物种类、pH、温湿度条件下,作物的磷农学阈值不同。明确小麦–玉米轮作体系下,典型潮土区小麦和玉米的磷农学阈值,并分析其差异。【方法】本研究基于“国家潮土土壤肥力与肥料效益长期监测站”25年的定位试验,选取氮、钾肥施用充足和磷肥用量不同的NK (不施磷肥)、NPK (施用氮磷钾化肥)、NPKM (氮磷钾化肥和有机肥配施)、1.5NPKM (高量氮磷钾化肥配施有机肥)、NPKS (氮磷钾化肥与玉米秸秆还田配施) 5个处理的试验数据,使用米切里西指数模型 (Mitscherlich exponential model) 拟合小麦和玉米的Olsen-P农学阈值,并通过对比不同土壤磷水平下两种作物的磷吸收利用特性,分析其阈值不同的原因。【结果】获得最大相对产量的95%时,潮土区小麦Olsen-P农学阈值为13.1 mg/kg,玉米Olsen-P农学阈值为7.5 mg/kg。玉米Olsen-P农学阈值低于小麦主要原因:1) 土壤磷水平较低时,小麦对磷缺乏更为敏感,而玉米可保持相对较强的吸磷能力,25年不施磷处理玉米吸磷量是小麦的1.4倍;2) 土壤Olsen-P含量达到玉米阈值,而未能达到小麦阈值时,可保障玉米籽粒、茎秆及小麦籽粒正常生长对磷的需求,但小麦茎秆磷浓度仅能达到相对最大磷浓度的68.9%,严重影响了小麦的正常生长和获取较高产量的能力;土壤Olsen-P含量提高到小麦阈值后,小麦茎秆磷浓度提高到相对最大磷浓度的80.5%以上,进而可保障小麦获得较高的产量;3) 土壤磷素养分充足时,小麦对磷的吸收量大于玉米,且主要是由于小麦茎秆磷浓度和吸磷量随土壤Olsen-P含量的增加而大幅度增加。【结论】小麦和玉米作为典型潮土区两种重要的粮食作物,Olsen-P农学阈值分别为13.1和7.5 mg/kg。由于两种作物的生理特性不同,小麦对磷素的吸收利用率较低,茎秆需要较高的土壤磷浓度维持正常生长,产量形成对磷养分需求更大。因此,小麦–玉米轮作体系下,小麦的磷农学阈值更高,小麦季所需土壤磷供应量大于玉米季。为增强磷肥利用效率,减少磷肥投入量和土壤中磷素的过量累积,玉米季磷肥使用量应适当小于小麦季。当土壤Olsen-P水平高于作物磷农学阈值后,减少或短时间停止施用磷肥并不会对作物产量有明显影响。     

微灌用网式过滤器局部水头损失的

在对网式过滤器进行了系统的水力性能试验基础上，分析了堵塞对过滤器局部水头损失的影响，指出过滤器的局部水头损失变化与过滤流量、过滤时间、水源含沙量有关，这些因素主要决定了过滤元件堵塞程度和变化快慢，即有效过水面积减小的频率，从而决定了额外局部水头损失增加的快慢程度。并提出了在含沙水条件下计算局部水头损失的经验关系式，指出过滤器在实际运用中，应保证压降曲线不发生急剧上升，并可以根据不同水质条件，确定其冲洗时的压差允许值和冲洗间隔时间。     

基于差分投影法实现仓储害虫图像的精确定位

针对仓储害虫图像的特点,提出了一种基于投影法的图像目标快速定位算法.本算法的优点是特征提取简单,计算量小,速度快;在处理时间上可以满足应用的实时性要求.通过在对仓储害虫差分图像处理中的试验证明,该算法能够快速地识别出实时采集的图像中的目标位置,定位精确.     

基于评价模型的宁夏沙土春玉米最佳灌水施氮量研究

为分析不同水氮供应对宁夏沙土春玉米主要评价指标的影响,采用灌水和施氮2因素交互设计,灌水量设置3个水平(W0.6(0.6KcET0)、W0.8(0.8KcET0)和W1.0(KcET0),Kc为作物系数,ET0为潜在作物蒸发蒸腾量),施氮量设量4个水平:N150(150 kg/hm2)、N225(225 kg/hm2)、N300(300 kg/hm2)和N375(375 kg/hm2),进行了大田试验。结果表明:灌水量和施氮量的交互作用对产量、水分利用效率(WUE)和氮肥偏生产力(PFPN)有极显著影响,对地上部干物质累积量和籽粒氮素累积量有显著影响;在相同灌水条件下,春玉米地上部干物质累积量、产量、WUE均随施氮量的增加先增加后减小。主成分分析法、隶属函数分析法、灰色关联度分析法与基于组合赋权的TOPSIS模型两两之间具有良好的相关性,各模型之间相关系数均值为0.465～0.787;基于整体差异组合评价模型得出W0.8N300评价值最高。考虑试验区年际降雨量分布不均,经回归分析拟合得出,当春玉米生育期内灌水量与有效降雨量之和为544 mm、施氮量为260 kg/hm2时,春玉米综合指标评价值最高(1.47),为适宜的春玉米滴灌灌水施肥量。本研究可为沙土地区春玉米滴灌施肥过程中水氮科学管理提供指导依据。     

Upscaling as ecological information transfer: a simple framework with application to Arctic ecosystem carbon exchange

Transferring ecological information across scale often involves spatial aggregation, which alters information content and may bias estimates if the scaling process is nonlinear. Here, a potential solution, the preservation of the information content of fine-scale measurements, is highlighted using modeled net ecosystem exchange (NEE) of an Arctic tundra landscape as an example. The variance of aggregated normalized difference vegetation index (NDVI), measured from an airborne platform, decreased linearly with log(scale), resulting in a linear relationship between log(scale) and the scale-wise modeled NEE estimate. Preserving three units of information, the mean, variance and skewness of fine-scale NDVI observations, resulted in upscaled NEE estimates that deviated less than 4% from the fine-scale estimate. Preserving only the mean and variance resulted in nearly 23% NEE bias, and preserving only the mean resulted in larger error and a change in sign from CO₂ sink to source. Compressing NDVI maps by 70–75% using wavelet thresholding with the Haar and Coiflet basis functions resulted in 13% NEE bias across the study domain. Applying unique scale-dependent transfer functions between NDVI and leaf area index (LAI) decreased, but did not remove, bias in modeled flux in a smaller expanse using handheld NDVI observations. Quantifying the parameters of statistical distributions to preserve ecological information reduces bias when upscaling and makes possible spatial data assimilation to further reduce errors in estimates of ecological processes across scale.     

菠菜品种比较试验

对引进的法莲草、胜先锋、黄菠、全能、超越、墨丽、无敌、急先峰、春夏、赤虎耳等10个菠菜品种进行植物学性状、产量、抗病性的分析比较试验.试验结果表明,超越和黄菠两个品种具备产量高、品质优、抗病性强等优点,可作为福州市秋、冬菠菜的主栽品种.     

菠菜品种比较试验

对引进的法莲草、胜先锋、黄菠、全能、超越、墨丽、无敌、急先峰、春夏、赤虎耳等10个菠菜品种进行植物学性状、产量、抗病性的分析比较试验。试验结果表明,超越和黄菠两个品种具备产量高、品质优、抗病性强等优点,可作为福州市秋、冬菠菜的主栽品种。