不同剂量VB6、COB对苹果幼树生物学性状和理化性质的影响

以富士/平邑甜茶(M.hupehensis)二年生幼树为试材,研究盆栽条件下土壤中施加不同剂量的维生素B_6(VB_6)和复合维生素B(C_OB)对苹果幼树生物学性状和理化性质的影响。于2016年在山东农业大学园艺科学与工程学院果树根系实验室进行富士苹果盆栽试验。5月26对富士苹果土施VB_6、C_OB,剂量分别为0,0.02,0.03,0.04g/株。6—10月测定外源维生素条件下苹果幼树株高、茎粗,叶面积,叶片抗氧化酶活性,叶绿素相对含量,光合荧光参数以及根系的生长分布状况。研究表明,不同剂量VB_6和C_OB对苹果幼树株高、茎粗,植株生物量,叶面积,叶片抗氧化酶活性,光合荧光参数和根系分布情况有不同程度的影响。盆施不同剂量VB_6、C_OB显著改善了植株生长势,叶面积以VB_6 0.03g增加最显著为22%,植株地上部分以C_OB 0.04g处理对植株株高、茎粗和新梢长度增加最显著,株高、茎粗和新梢长度在10月相比对照分别增加了24%,34%和45%,VB_6 0.03g与C_OB 0.04g两处理间无显著性差异;地下部分,VB_6 0.03g与C_O B 0.04g两处理对根系干鲜重、总长度、总体积和总表面积增加尤为显著,根尖数和根系分叉数也显著增加。VB_6 0.02g和C_OB 0.02g剂量下苹果幼树叶片抗氧化酶活性相比对照无显著性差异,VB_6 0.03g与C_OB 0.04g植株抗性得到显著性增强,抗氧化酶活性显著提高。此外,苹果幼树叶片叶绿素相对含量显著提高、光合荧光特性也得到显著性改善,且VB_6 0.03g与C_OB 0.04g两处理间无显著性差异。综合研究结果,VB_60.03g/株和C_OB 0.04g/株对苹果幼树的生物学性状和理化性质影响最显著,鉴于C_OB的有效施用剂量和市场价格均高于VB_6,推荐施用VB_6来改善土壤营养条件。     

长期施肥对黄壤性水稻土有机碳矿化的影响

以贵州省农业科学院内黄壤性水稻土长期(22年)定位施肥试验为对象,采用室内模拟培养试验研究了不施肥(对照,CK)、施化肥(NPK)、低量有机无机肥配施(0.5MNPK)、施牛粪(M)和常量有机无机肥配施(MNPK)对土壤有机碳矿化的影响。结果表明:NPK处理土壤有机碳含量(21.6 g kg~(-1))与CK处理(22.8 g kg~(-1))基本相同,而0.5MNPK、M和MNPK处理的土壤有机碳含量较CK处理分别提高了30.6%、72.9%和62.2%,其中,M和MNPK处理差异达显著水平(p0.05)。模拟培养条件下,CO2产生速率在培养的第2天达到最大值,然后迅速下降,而后缓慢下降(第4~24天),后期(第24~30天)趋于稳定;各处理土壤有机碳矿化速率大小依次为:MMNPK0.5MNPKCKNPK,各处理土壤有机碳矿化速率随时间的动态变化均符合对数函数关系(p0.01)。培养结束(30 d)时,各处理土壤有机碳累积矿化量为1.23~2.37 g kg~(-1),以M处理和MNPK处理较高,较CK处理(1.46 g kg~(-1))分别增加了62.6%和44.2%(p0.05);各施肥处理土壤有机碳的累积矿化率(土壤有机碳累积矿化量/土壤有机碳含量)较CK处理(6.4%)均有所下降,以M处理和MNPK处理下降较多,降幅分别为1.2%和0.9%。土壤有机碳累积矿化量随培养天数的动态变化可以用一级动力学方程拟合(p0.01),模拟结果表明,CK处理土壤潜在可矿化有机碳量为1.55 g kg~(-1),与CK处理相比,NPK处理下降了11.6%,但差异不显著(p0.05),而有机肥处理(0.5MNPK、M和MNPK)有不同程度的提高(21.3%~73.6%),其中,M和MNPK处理提高幅度较大(p0.05);同时,MNPK处理能够提高土壤有机碳的周转速率,减少周转时间。上述结果指示黄壤性水稻土长期施用有机肥(0.5MNPK、M和MNPK)能够提高土壤有机碳的矿化速率,在促进土壤有机碳积累的同时降低其累积矿化率(单位有机碳矿化水平),增强土壤固碳能力。     

基于弹齿轨迹的滚筒式牧草捡拾器遗漏率及工作参数优化

该文基于弹齿的运动轨迹,建立了遗漏率理论模型并进行了仿真,利用MATLAB编程实现捡拾器凸轮机构的参数化设计。对凸轮轨道为正弦加速度规律运动的捡拾器进行遗漏率理论分析,并利用高速摄像系统进行试验,理论与试验的漏捡区高度线性拟合调整R~2为0.998 8,漏捡区面积线性拟合调整R~2为0.960 4。在捡拾器机器前进速度4~6 km/h,滚筒转速40~90 r/min时,应用遗漏率理论模型进行中心组合响应曲面法分析和目标优化,得到的理论工作参数最佳组合为前进速度4.0 km/h,滚筒转速54.299 r/min,此时,漏捡区高度0.796 cm,漏捡区面积6.369 cm~2。在前进速度4 km/h和滚筒转速55 r/min的条件下进行不同含水率牧草的捡拾试验,遗漏率均低于国家标准要求的25%。该研究为捡拾器设计提供了理论基础,且能更好地指导实际生产。     

不同贮藏条件下荷花粉脂质氧化与色泽降解动力学模型

为了减少干燥后荷花粉贮藏过程中品质的劣变,该研究选用可真空和避光的包装材料,分别研究了30 d贮藏过程中温度(4、20、30℃)、光照(避光、非避光)和氧气(真空、常压)对荷花粉黄色度值(b*值)、过氧化氢值(peroxide value,POV)和硫代苯巴比妥酸反应底物值(thiobarbituric acid reactive substances,TBArs)变化动力学的影响;同时,采用零阶和一阶数学模型对试验数据进行模拟。结果表明:贮藏温度对荷花粉贮藏过程中品质劣变具有显著影响。在避光真空包装条件下,温度为20和30℃贮藏30 d,与4℃贮藏条件相比,荷花粉黄色度值显著降低(P0.05),POV值和TBArs值显著上升(P0.05);贮藏温度为4℃,真空包装贮藏发现,光照对荷花粉POV值的影响不显著(P0.05),但明显加快了脂质氧化的传播速度,非避光条件下贮藏30 d,TBArs值上升了7.42 mg/kg;零阶模型可较好的预测荷花粉贮藏过程中脂质TBArs值的变化,一阶模型可较好的预测荷花粉贮藏过程中黄色度和脂质POV值的变化规律。研究结果为脱水后荷花粉贮藏过程中品质劣变规律的探索及贮藏条件的选择提供了一定的基础。     

基于离散元的西北旱区农田土壤颗粒接触模型和参数标定

为了解决利用离散元法模拟土壤作业过程在预测农具阻力和土壤动态运动时存在失真等问题,整合延迟弹性模型(hysteretic spring contact model,HSCM)和线性内聚力模型(liner cohesion model,LCM)优势建立西北旱区农田土壤模型,以不同参数(静摩擦系数、动摩擦系数和内聚强度)组合下仿真得到的土壤仿真堆积角为响应值,基于Box-Behnken试验法建立回归模型,并根据该回归模型进行了参数预测并验证,对17组土壤仿真堆积角方差分析表明:静摩擦系数、动摩擦系数、动摩擦系数和抗剪强度的交互项、动摩擦系数的二次项对仿真堆积角的影响极显著;静摩擦系数和动摩擦系数的交互项、静摩擦系数的二次项对仿真堆积角的影响显著。使用预测的参数进行6种不同含水率土壤直接剪切仿真和试验对比可知,当含水率为1%~20%时,仿真与试验间的抗剪强度相对误差为1.18%~9.31%,仿真与试验间的内摩擦角相对误差为0.55%~4.07%。对仿真和试验鸭嘴插入阻力数据进行分析可知,仿真与试验曲线在入土距离处于0~50 mm期间时,但仿真入土阻力曲线波动较大,仿真和试验阻力走势基本一致,玉米直插穴播最深处50 mm处的仿真和试验入土阻力相对误差为0.928%,可利用此时的入土阻力分析直插鸭嘴结构对强度的影响。     

基于Markov链地统计模型的区域土壤性质研究进展

土壤水力学性质的空间变异对于区域土壤水分溶质循环模拟研究至关重要。基于Markov链的条件模拟是一种能融合多源信息技术的地统计学模拟方法,与传统插值法和基于变异函数的条件模拟相比有诸多优势。目前,该方法在土壤水力学性质空间变异性领域的研究并未全面展开。实现区域土壤水力学模型参数的随机模拟,对于实现区域土壤水分运动和溶质运移的随机模拟,分析土壤水力学性质空间变异性对土壤水分运动和溶质运移模拟结果的影响,特别是参数采样点变化对土壤水分运动和溶质运移结果影响的不确定性等研究都有重要意义。本文旨在综述基于Markov链的地统计学模拟在土壤学相关领域的研究进展,以期为区域模拟中面临的参数获取难题提供帮助,为区域农业生产管理,水分高效利用,农田生态环境保护提供科学依据。     

基于CFD的养殖污水净化内循环流化床反应器结构优化

针对水产养殖污水净化对内循环流化床反应器的相关要求及流化状态下反应器结构、操作参数与相流体力学行为的密切关系,该文利用构建的描述不同结构、操作参数反应器气液两相流动的计算流体力学数学模型,分析了不同结构、操作参数下反应器液体流场、液体循环流量、气含率的变化规律,得到了对于内径200 mm、底部采用均孔布气盘的反应器,在表观气速为0.5~2.5 cm/s时,导流筒与反应器的内径比0.5,导流筒高度与反应器内径比6,导流筒下端到反应器底部距离50 mm,导流筒上端到液面距离100 mm为最优值;针对液体循环流量,使用相关数学模型求解理论值并与试验值进行比对,通过偏差分析探究了数学模型应用的局限性;使用MATLAB最小二乘法拟合了反应器在最优结构参数下表观气速与液体循环流量、气含率的关系,验证了拟合公式的精确性。该研究为内循环流化床反应器在水产养殖污水处理中的设计应用提供理论和技术参考。     

土壤持水特性参数与土壤质地尺度关系的联合多重分形分析

Soil water-retention characteristics at measurement scales are generally different from those at application scales, and there is scale disparity between them and soil physical properties. The relationships between two water-retention parameters, the scaling parameter related to the inverse of the air-entry pressure (αvG, cm-1) and the curve shape factor related to soil pore-size distribution (n) of the van Genuchten water-retention equation, and soil texture (sand, silt, and clay contents) were examined at multiple scales. One hundred twenty-eight undisturbed soil samples were collected from a 640-m transect located in Fuxin, China. Soil water-retention curves were measured and the van Genuchten parameters were obtained by curve fitting. The relationships between the two parameters and soil texture at the observed scale and at multiple scales were evaluated using Pearson correlation and joint multifractal analyses, respectively. The results of Pearson correlation analysis showed that the parameter αvG was significantly correlated with sand, silt, and clay contents at the observed scale. Joint multifractal analyses, however, indicated that the parameter αvG was not correlated with silt and sand contents at multiple scales. The parameter n was positively correlated with clay content at multiple scales. Sand content was significantly correlated with the parameter n at the observed scale but not at multiple scales. Clay contents were strongly correlated to both water-retention parameters because clay content was relatively low in the soil studied, indicating that water retention was dominated by clay content in the field of this study at all scales. These suggested that multiple-scale analyses were necessary to fully grasp the spatial variability of soil water-retention characteristics.     

基于高光谱的冬油菜植株氮素积累量监测模型

为无损和定量研究高光谱技术在冬油菜植株氮素积累量(PNA,plant nitrogen accumulation)时空变化监测的适宜性及准确性,该文以两年田间氮肥水平试验为基础,采用单变量线性和非线性回归方法,建立基于特征光谱参数的冬油菜P NA高光谱估算模型。结果表明,采用比值光谱的方法可显著提高冬油菜冠层光谱反射率与PNA间的相关性,其最佳的波段组合为1 259 nm与492 nm处光谱反射率比值(R1259/R492),决定系数R2为0.85。高光谱参数间,以比值植被指数(RVI-5)、归一化光谱指数(NDSI)、线性内插法红边位置(REIP)、三角植被指数(TVI)、742 nm处一阶微分光谱值(FD742)和红边面积(SDR)等光谱参数与PNA相关性较好(平均R2和标准误SE分别为0.69和42.70),且以FD742表现最优(R2=0.79,SE=35.66)。精度分析结果显示,以光谱参数R1259/R492和FD742为自变量的指数方程模型作为高光谱监测油菜PNA的最佳模型,各生育期Noise Equivalent(NE)均较低且表现稳定,同时模型估测精度较高,R2分别为0.98和0.98,相对均方根误差RRMSE分别为0.73和0.72,相对误差MRE分别为14.42%和10.31%。该方法为快捷和精确评估冬油菜PNA提供了新的研究思路。     

Methods to interpolate soil categorical variables from profile observations: Lessons from Iran

The paper compares semi-automated interpolation methods to produce soil-class maps from profile observations and by using multiple auxiliary predictors such as terrain parameters, remote sensing indices and similar. The Soil Profile Database of Iran, consisting of 4250 profiles, was used to test different soil-class interpolators. The target variables were soil texture classes and World Reference Base soil groups. The predictors were 6 terrain parameters, 11 MODIS EVI images and 17 physiographic regions (polygon map) of Iran. Four techniques were considered: (a) supervised classification using maximum likelihoods; (b) multinominal logistic regression; (c) regression-kriging on memberships; and (d) classification of taxonomic distances. The predictive capabilities were assessed using a control subset of 30% profiles and the kappa statistics as criterion. Supervised classification and multinominal logistic regression can lead to poor results if soil-classes overlap in the feature space, or if the correlation between the soil-classes and predictors is low. The two other methods have better predictive capabilities, although both are computationally more demanding. For both mapping of texture classes and soil types, the best prediction was achieved using regression-kriging of indicators/memberships (κ = 45%, κ = 54%). In all cases kappa was smaller than 60%, which can be explained by the preferential sampling plan, the poor definition of soil-classes and the high variability of soils. Steps to improve interpolation of soil-class data, by taking into account the fuzziness of classes directly on the field are further discussed.