橡胶园土壤全氮和速效钾养分合理取样位置研究

通过地统计学方法分析了土壤全氮和速效钾空间变异特征,并对其合理取样位置进行探讨,绘制了兼顾土壤全氮和速效钾综合养分的合理取样位置空间分布图.结果表明:橡胶园土壤全氮和速效钾综合养分合理取样位置主要受土壤速效钾含量分布决定;在空间分布上,综合养分的合理取样位置主要位于远离施肥穴的橡胶树行间萌生带和中间树头附近区域.此结果为南方长期经济作物土壤样品取样位置的确定提供一种新的尝试.     

驻马店主要土类玉米小麦一体化施用钾肥效应研究

[目的]研究驻马店主要土类玉米小麦钾肥合理用量。[方法]根据植物营养学原理,设计5个处理,研究驻马店砂姜黑土区和潮土区玉米小麦周年轮作制下施钾效应及土壤钾素的变化。[结果]在土壤速效钾含量中等的砂姜黑土和潮土上玉米、小麦施用钾肥增产效果显著;潮土点钾肥用量增加,玉米小麦产量和产值也逐渐增加;砂姜黑土点玉米季施钾效应和潮土点相同,小麦季NPK150处理（P2O575 kg/hm2,K2O 150.0 kg/hm2）产量和产值最高。潮土点、砂姜黑土点钾肥用量的增加钾素的盈余也呈增加趋势。潮土区玉米小麦轮作年钾肥推荐量（K2O）为300 kg/hm2,玉米小麦两季钾肥推荐分配比为1∶1;砂姜黑土区年推荐施钾量（K2O）为262.5 kg/hm2,玉米小麦两季钾肥推荐分配比为1∶0.75。[结论]研究结果为驻马店市农业生产提供了参考。     

不同肥料对春玉米干物质积累及转运的影响

以西辽河平原地区主推品种伟科702为供试品种,通过2015、2016两年田间试验,研究侧深施复合肥+硫包衣尿素(FS)、缓释肥+硫包衣尿素(HS)和常规施肥(CK)施肥方式下,春玉米干物质积累和转运变化规律。结果表明,缓释肥+硫包衣尿素处理,春玉米产量、器官干物质积累量及完熟期子粒干物质分配比例均高于复合肥+硫包衣尿素处理和常规施肥方式;转运率及子粒贡献率均低于复合肥+硫包衣尿素处理和常规施肥方式。缓释肥+硫包衣尿素施肥及复合肥+硫包衣尿素处理方式较常规施肥处理少追肥1次,综合考虑增产效果和成本因素,一次性侧深施缓释肥+硫包衣尿素,可作为研究地区玉米推荐施肥模式。     

两种不同钾肥在马铃薯上应用效果的研究

盆栽试验结果表明，氯化钾和硫酸钾均能提高马铃薯叶绿素含量，块茎产量较对照增加显著。供试两种钾肥对马铃薯淀粉含量有增加作用，但对维生素C含量有降低趋势。田间试验结果表明，钾肥具有增加大、中薯，降低小薯比例的效果，从而提高商品率。在海伦黑土上，每公顷施氯化钾52．5～202．5kg，增产块茎6．8％～17．6％。在富锦黑粘土上，每公顷施等量的氯化钾，增产块茎6．5％～20．0％。     

寒地不同肥料对大豆产量影响的研究

在黑龙江省海伦市寒冷地区进行不同肥料对大豆产量影响的试验研究,其目的是为筛选适应寒冷地区绿色大豆生产的较佳肥料.结果如下:黑农科有机无机复混肥(简称黑农科肥)对大豆品种绥农14产量正向效应＞三元素复合肥＞惠满丰＞有机肥＞双绿肥＞生物钾肥,其增产原因主要是开花期单株叶面积、根容量和根瘤数的增加,进而促进其生长发育导致增加了单株荚数和粒数;施用黑农科肥土壤有机质含量5.95%,略低于施有机肥(有机质含量6%),而其土壤容重与有机肥相同均为0.82 g/cm3.全氮为0.45%,全磷为0.16%,表明其有利于土壤结构和肥力的改善;在寒冷地区每公顷施375kg黑农科肥有利于绿色大豆生产.     

黑土区长期施肥对大豆光合产物分配的影响

在东北黑土区中心-中同科学院海伦实验站进行盆栽试验,研究不同施肥处理对大豆光合产物分配的影响.设5个肥料处理,分别为无肥(CK)、氮磷(NP)、氮钾(NK),氮磷钾(NPK)和化肥有机肥配施(NPK+OM),同时进行相应肥料的无作物处理.结果发现:光合产物的分配趋势表现出分配到地上部的比例逐渐增加,由35%增加到66%,同时地下部所占有的比例相应减少,南65%降低到34%.其中分配到根中的光合产物有4%～20%通过根系呼吸而消耗.碳同化产物的分配受施肥的影响(P＜0.05).随着大厦的生长,土壤呼吸速率逐渐增加,在培养后的第77天,CK、NP、NK、NPK和NPKOM处理土壤呼吸速率达到最大值,分别为113、164、143、222、274 mg C·cm-2·h-1,然后逐渐降低,到生育末期达到最小值.不同施肥处理土壤呼吸速率存在差异,大小顺序为NPK+OM＞NPK＞NP＞NK＞CK,在整个生长季的变化范围分别为29～302,25～238,25～185,24～160 and 20～129 mg C·m-2·h-1.     

土壤钾素转化的影响因素及其研究进展

土壤中各种形态的钾之间存在着动态的平衡,这些平衡受一定因素的影响。本文主要从粘土矿物类型、土壤水分状况、温度、pH、肥料施用以及陪伴离子等方面对土壤钾素转化的影响因素进行了综述,可以归纳为:①以2∶1型粘土矿物为主的土壤吸附K 的结合能较小,易解吸;而以1∶1型粘土矿物为主的土壤吸附K 的结合能较大,吸附的K 不易解吸。②土壤干湿变化对钾素转化的影响因速效钾含量的高低而有明显的区别。③在0~40℃温度范围内,增温能使交换性钾离子减少,而水溶性钾离子浓度则相应增加。④pH对土壤钾素转化的影响比较复杂。⑤氮肥中的NH4 因与K 离子具有相似的离子半径和水化能而对土壤钾素的有效性产生显著的影响。最后展望了钾素转化领域未来的发展方向和研究热点。     

不同种类钾肥对烤烟生长过程中几种酶活性的影响

研究了不同种类钾肥和组合对烤烟生长过程中硝酸还原酶(NR)、超氧化物歧化酶(SOD)、蔗糖酶(INV)、根系ATP酶活性和根系活力的影响。结果表明,有机钾肥和生物钾肥都能够提高烟株的NR活性,促进烟株早期对氮素的吸收,提高SOD活性,增强根系活力,促进INV和ATP酶活性的提高。其中生物钾肥有利于促进烤烟生长前期根系活力的提高,有机钾肥能促进生长后期的根系活力的提高。以KNO3为基础的钾肥处理比以K2SO4为基础的钾肥处理更能促进烟株的生长发育。     

华北平原潮土区粮田氮淋失阻控措施及效果分析

华北平原潮土区是我国重要的粮食主产区,改革开放40多年来该区农业经历了以高水肥投入为主要特征的集约化进程,相应的氮淋失导致的面源污染自20世纪90年代以来不断加剧。本研究针对华北平原潮土为主要类型的粮田,对过去40多年间主要研究文献进行全面分析,梳理氮肥和水分投入与氮淋失之间的定量关系,比较主要农田管理措施对氮淋失的阻控效果及其机理,以期为我国农业面源污染提供决策支持。研究发现,氮肥和灌溉是影响华北平原潮土区粮田氮淋失的主要因素,其中氮淋失与氮盈余量之间呈指数关系,比与施氮量的指数关系更显著。基于机器学习的随机森林回归模型能够考虑包括施肥、灌溉、土壤条件和气象等多因素对氮淋失的影响,未来在定量预测中有较好前景。同等氮肥投入条件下,由于氮供应与作物吸收契合度高,有机无机配施能显著降低氮淋失。以缓控释肥、尿酶和硝化抑制剂为代表的肥料增效剂可以降低约1/3的氮淋失,值得重点推广应用。秸秆还田可以实现包括提高土壤有机物和微生物氮库、增加无机氮缓冲容量等综合效益,有利于降低氮淋失风险(降低比例达10%),但免耕的阻控效应较低且呈现较大不确定性。调整种植制度、休耕、间作套种和种植填闲作物等措施会影响粮食产量,推广过程中应慎重。氮淋失的阻控效果更多受到社会、经济和政策等因素的影响,今后应采取包括生态补偿等手段发挥农民主动性,从政策和法律法规层面创造实施氮淋失阻控措施的社会环境。     

Near-Infrared Spectroscopy Coupled with Chemometrics Tools: A Rapid and Non-Destructive Alternative on Soil Evaluation

Near-infrared (NIR) spectroscopy is a rapid, non-destructive and accurate technique for analyzing a wide variety of samples, thus, the growing interest of using this technique in soil science. The objective of this study was to evaluate the potential of NIR spectroscopy to predict organic carbon (OC), total nitrogen (TN), available phosphorus (P) and available potassium (K) in the soil. NIR spectra from 20 cm³ of soil samples were acquired on the range of 750 to 2500 nm in diffuse reflectance mode, resolution of 16 cm^?1 and 64 scans. Eight models of calibration/validation were constructed. Calibration and validation models showed that the predictive potential of NIR varied with the specific soil property (OC, TN, P and K) under evaluation and according to the methodology employed in the model construction (cross-validation or test set). Good prediction models were obtained for OC and TN content based on the statistical parameters. Test set methodology was able to predict soil OC, TN, P, and K better than cross-validation methodology.