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1.
2.
为解决IHSS (国际腐植酸协会)推荐法提取剩余污泥腐植酸参数不明确和剩余污泥腐植酸提取研究中缺乏其毒性效应评价等问题,利用响应曲面法得到剩余污泥腐植酸提取的最佳条件,并分析了腐植酸理化特性及其对作物幼苗建成的影响。结果表明,腐植酸提取的最佳条件:碱浓度为0.19 mol·L-1,碱泥比(mL∶g)为11.6,振荡时间为3.8 h,提取量为96.1 mg·g-1。相较于推荐法的腐植酸提取量增加了118%。提取所得腐植酸的元素分析显示,O/C为0.84,H/C为0.14,C/N为4.43;傅里叶变换红外光谱和凝胶渗透色谱分析显示,剩余污泥腐植酸存在羧基、醇羟基和酚羟基等含氧官能团,重均分子量为8 856 Da。此外,在500 mg·L-1施用条件下,该腐植酸对大白菜和萝卜种子发芽率和子叶光合色素含量均无显著影响,而对大白菜种子胚根伸长具有显著促进作用。综上,通过优化提取条件可显著提高腐植酸提取量,剩余污泥腐植酸腐殖化程度与芳香化程度均较高,分子量较小,生物活性较强,且低浓度下对作物早期生长无不良影响。 相似文献
3.
为解决南方水稻工厂化田间育秧水肥药人工管理作业中存在的灌溉均匀性差、化肥和农药浪费以及劳动强度大等问题,该研究设计了一种水稻田间育秧水肥药变量喷灌装置,阐述了水肥药变量喷灌装置总体结构和工作原理,进行了关键部件设计与试验;以可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)为控制核心,构建了注肥量在线调控及整机变量喷灌控制系统。采用Box-Behnken试验设计方法,对装置喷灌均匀性与主要影响因素进行试验研究,应用单目标优化方法对喷灌关键参数进行优化,并通过验证试验,得到最优参数组合为:干管入口水压0.20 MPa、球阀开度90°、喷头喷角80°,此时装置的喷灌均匀性为92.69%;构建了氯化钾肥液质量浓度与电导率(electrical conductance,EC)值的线性模型,开展了装置变量灌溉施肥性能试验,3种喷灌等级下各作业区的肥液EC值分别为1.65、1.66和1.68 mS/cm,平均喷灌强度分别为900.85、1092.04和1263.67 mm/h,施肥均匀系数分别为85.21%、87.86%和91.62%。采用水肥药变量喷灌装置开展水稻育秧田间管理试验,华航51常规稻和广8优165杂交稻的秧苗长势均匀度均高于95%,成毯性良好,各项素质指标满足机插作业要求。所设计的水肥药变量喷灌装置能够满足水稻田间育秧水肥药变量喷灌作业要求,对提高水稻工厂化田间育秧机械化水平、保证秧苗质量具有实际应用价值。 相似文献
4.
采用二因素裂区设计,以保水剂和活性炭、硅藻土、凹凸棒为填充剂的包衣材料制作丸粒化胡麻种子,研究了丸粒化处理对胡麻种子萌发和幼苗生长的影响。结果表明:与不加保水剂相比,保水剂质量与种子质量为1∶1时,丸粒种子的活力指数和出苗率显著提高20.11%、18.62%;随着保水剂含量的增加,幼苗的根冠比显著减小3.25%。包衣剂中以活性炭:凹凸棒=1∶1为填充剂的发芽率和出苗率比不加填充剂的明显提高6.79%、22.41%,幼苗生长最健壮。与未丸粒化的种子相比,当保水剂质量与种子质量为1∶1时,以活性炭:凹凸棒=1∶1为填充剂的丸粒种子发芽指数、活力指数和出苗率显著提高,而且幼苗的茎粗、叶面积和根冠比分别显著增加11.02%、27.35%、28.07%。可见,适量的保水剂(保水剂质量与种子质量为1∶1)和以活性炭、凹凸棒为填充剂的包衣剂能提高胡麻种子活力,增加出苗率,使幼苗的干物质重增大,根系发达,根冠比提高,为胡麻高产奠定了良好的基础。 相似文献
5.
【目的】筛选培育番茄优质壮苗的最佳基质配比,为新疆和田地区番茄穴盘育苗提供参考。【方法】以番茄品种欧官为材料,以椰糠、有机肥以及沙漠中的沙子为主要原料,按照不同比例进行配制,采用穴盘育苗的方式,以不同的育苗基质配比设置5个不同的处理和1个对照,在其他条件一致的情况下,测定番茄幼苗的株高、茎粗、最大叶面积、鲜重、干重、根长、根体积、可溶性糖、可溶性蛋白、叶绿素等指标,比较不同基质配比对番茄幼苗生长指标和生理生化指标的影响。【结果】各处理都对番茄幼苗的生长产生了影响,通过测定番茄幼苗的生长指标和生理生化指标,T3处理(椰糠∶沙子∶有机肥=20v∶1v∶1v)的配比对番茄苗的效果最好。【结论】椰糠∶沙子∶有机肥=20v∶1v∶1v的配比对番茄穴盘苗的生长有利,可作为新疆和田地区番茄穴盘育苗的基质配方。 相似文献
6.
7.
自1993年起对本局大趟子苗圃进行了蒙古栎秋播育苗试验,并对蒙古栎从采种、种子调制、田间管理及起苗、留床、造林等环节上形成了一套完整的科学育苗方法,避免了春播育苗种子储藏和鼠害等一系列不利问题,研究探索了最佳播种量和最佳经营密度。 相似文献
8.
玉米苗期杂草的计算机识别技术研究 总被引:14,自引:5,他引:14
利用计算机视觉技术和人工神经网络技术对识别玉米苗期田间杂草进行了研究。首先利用类间方差最大自动阈值法二值化杂草图像的超绿特征,再进行连续腐蚀与膨胀,然后根据长宽比、圆度、第一不变矩3个形状特征由BP网络识别出玉米幼苗,最后利用种子填充法从阈值分割结果中擦除玉米目标,剩余的就是杂草目标。研究表明,基于BP网络的杂草识别算法对玉米幼苗与杂草的正确识别率分别为87.5%和93.0%,处理一幅640×480像素的杂草图像平均耗时约为58 ms。 相似文献
9.
10.