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搜索到152篇“ 枣园土壤“的相关文章

生草覆盖对枣园土壤理化性质的影响: 2024年; 本研究以延安地区多年生枣园土壤为研究对象,探讨了2种生草在不同覆盖模式下对枣园土壤理化性质的影响。通过设置无覆盖物的清耕组作为对照(CK),以及全草切碎覆盖(C_(1))和半草切碎覆盖(C_(2))2种模式,沙打旺(G_(1))和苦豆子(G_(2))2种生草,分别在覆盖后30 d(T_(1))、覆盖后60 d(T_(2))和覆盖后120 d(T_(3))进行采样,共设置13个处理组。研究重点分析了不同处理对土壤pH、电导率、有机质、速效磷、速效钾、铵态氮和硝态氮的影响。结果表明:沙打旺×全草覆盖模式可以显著提高土壤有机质、速效钾、铵态氮和硝态氮含量,其中速效钾以覆盖后30 d最高,有机质、铵态氮和硝态氮在覆盖后120 d达最高水平。苦豆子×全草覆盖模式下,土壤速效磷含量显著增加,且在覆盖后30 d达最高水平。综合分析,结合主成分分析对陕北枣园土壤理化环境指标做出综合评价,沙打旺和苦豆子当年种植对枣园土壤理化环境有明显改善作用,以全草覆盖模式最优,在覆盖后90~120 d效果最佳。研究为用地养地结合的枣园种植模式提供数据支持。; 宋锦浩郝婉怡姜文婷陈国梁; 关键词：沙打旺苦豆子生草覆盖土壤理化性质

绿肥油菜对枣园土壤理化性状及果实品质的影响: 红枣是新疆地区经济发展的特色支柱产业,2022年新疆红枣产量约占全国总产量的45.22%,特别是阿拉尔市红枣产量约占新疆地区30%以上。红枣产业已成为当地农民增收致富的重要依托,然而枣园化肥不合理的使用导致土壤质量下降、...; 徐志辉; 关键词：土壤养分果实品质

生物炭对骏枣园土壤酶活性和细菌多样性的影响被引量：2: 2024年; 于2023年3月在阿克苏地区骏枣园开展大田试验,设置生物炭施加水平分别为0(CK)、5(J1)、10(J2)、20(J3)、30(J4)t·hm^(-2),探究生物炭对盐碱化土壤理化性质、酶活性和细菌多样性的影响。结果表明:相较于CK,J1~J4处理土壤容重降低2.10%~22.38%,土壤pH值升高0.36%~1.32%,阳离子交换量提高6.83%~18.39%,有机质含量增加16.46%~38.12%。J1~J4处理较CK土壤过氧化氢酶、脲酶和碱性磷酸酶活性分别提升6.67%~28.00%、2.94%~45.52%和2.83%~30.29%,蔗糖酶活性变化幅度为-0.42%~27.24%;随着生物炭施用量的增加,4种酶的活性均呈先升高后下降的趋势。与CK相比,J1~J4处理Chao1指数和Shannon指数分别提高7.2%~13.5%和0.15%~0.96%;门水平上排名前10的细菌相对丰度下降4.87%~9.68%。相关性分析显示,土壤酶活性与土壤理化性质及土壤微生物特性存在相关关系,其中酶活性与阳离子交换量呈显著正相关关系,蔗糖酶活性与有机质含量呈极显著正相关关系;Chao1指数(细菌Alpha多样性指数)与过氧化氢酶活性呈显著正相关关系,NMDS1指数(细菌Beta多样性指数)与碱性磷酸酶活性呈极显著正相关关系。综上可知,10 t·hm^(-2)的生物炭施加量是改善新疆阿克苏骏枣园土壤理化性质、酶活性和细菌多样性的最优方案。; 易杭张虎国万胜王姝婧王娜刘晓宁李建贵; 关键词：生物炭骏枣土壤理化性质土壤酶活性细菌多样性

有机无机肥配施显著改善枣园土壤理化性质及金丝小枣产量和品质被引量：1: 2024年; 设置单施化肥(T1)、单施有机肥(羊粪)(T2)、50%的有机肥氮与50%的化肥氮配施(T3)、不施肥对照(CK)4个处理,研究了不同施肥方式对枣园0~20 cm土壤理化性质及金丝小枣(Zizyphus jujuba cv.Jinsixiaozao)产量和品质的影响。结果表明,各施肥处理对枣园0~20 cm土壤的理化性质均有不同程度影响,与CK和T1相比,T3土壤容重、pH显著降低(P<0.05),土壤孔隙度、有机质含量、全氮、全磷、速效氮和速效磷的含量显著提高(P<0.05)。与CK和T1相比,T2和T3枣果外观品质改善明显,枣果纵径和横径显著增加(P<0.05),枣果可溶性总糖和VC含量也显著增加,坏果率下降。各施肥处理单果重和产量均显著高于CK,以T3枣果产量和纯收入最高,且显著高于T1(P<0.05)。由此可知,50%的有机肥氮与50%的化肥氮配施可有效改善土壤理化性质,能明显提高枣果产量、提升果品品质。; 张智英张旺林张连水; 关键词：无机肥土壤理化性质

新疆阿克苏和喀什地区枣园土壤养分的空间分布特征研究: 2024年; 文章对阿克苏和喀什地区枣园土壤中常量元素、中量元素及微量元素的含量进行测定,以期为枣园合理施肥提供依据,从而合理科学有效地管理枣园。本试验采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定阿克苏和喀什地区枣园中0~60 cm深度土壤中P、K、Mg、Ca、Fe、Cu、Zn、Mn的含量,并对土壤中元素含量的状况与分布进行了研究。结果表明:土壤中养分含量从大到小顺序依次为Ca>K>Fe>Mg>P>Mn>Zn>Cu。而大部分的枣园中常量元素P和K含量较低,仅28.57%的枣园内土壤中P和K含量达到平均水平;喀什地区枣园比阿克苏地区枣园中的Fe元素含量高,离散度大,说明喀什地区枣园Fe元素分布不均匀。试验表明阿克苏地区枣园土壤中Zn、Cu和Mn的含量明显高于喀什地区,喀什地区枣园中Mg元素离散系数最大,说明在喀什地区枣园土壤中Mg元素的分布不均。对于阿克苏地区和喀什地区枣园土壤中缺P肥、K肥的状况,建议结合果树需求针对性地补加P肥和K肥,此外由于土壤中Ca、Cu和Fe元素含量较多,因此要控制对Ca、Cu和Fe肥料的施加,结合有机肥提高枣园的产量和枣品质。; 吕齐王菁菁; 关键词：ICP-MS 土壤养分

不同覆砂条件下黄土高原西部枣园土壤水运移研究: 在我国西北干旱半干旱地区,水资源短缺是限制农田高效利用和农业生产力水平低下的直接影响因素,随着全球气候的变暖,土壤蒸发也在不断增加。砂石相对于土壤具有较低的持水能力,较高的饱和导水率和较低的非饱和导水性,不饱和的砂覆盖物...; 刘泽琛; 关键词：稳定同位素土壤蒸发枣树

生草模式对枣园土壤真菌群落结构组成与共线性网络的影响被引量：2: 2024年; 果园生草能改变土壤微环境物理化学性状,增强植物间根系-土壤-根系相互作用,这可能会影响土壤真菌群落结构组成和功能稳定。本研究以5 a枣品种‘金丝4号’为研究对象,在枣园行间设置清耕、种植自然生草、种植长柔毛野豌豆3种耕作模式,通过土壤高通量ITS测序,旨在分析生草对枣园土壤真菌群落结构组成与共现性网络的影响。结果表明,长柔毛野豌豆组和自然生草组增加枣树根际土壤真菌群落Shannon指数和Simpson指数,但是降低了行间土壤真菌多样性。三种耕作模式下枣园真菌群落组成均以子囊菌门、担子菌门和被孢霉菌门为主,高达79.53%—93.24%。相对清耕组,长柔毛野豌豆组促进枣树根际土壤被孢霉菌门的相对丰度,抑制子囊菌门的相对丰度,而自然生草组增加子囊菌门的相对丰度,降低稀有菌门的相对丰度。冗余分析表明长柔毛野豌豆组土壤真菌群落多样性与土壤养分呈现正相关关系。Funguild分析表明种植长柔毛野豌豆明显有利于根际土壤腐生营养型真菌的繁殖,但抑制共生营养型真菌的相对丰度。共现性网络分析发现长柔毛野豌豆明显增加枣园土壤真菌网络节点与连接线数量,增强土壤真菌群落间互作关系及功能稳定性。本研究主要分析枣园生草对土壤真菌群落结构组成与功能网络的影响,为枣园生草的推广和应用提供科学依据。; 王守乐王中堂李盼张琼; 关键词：真菌

混合盐碱胁迫对枣园土壤养分、树体营养及果实品质的影响: 枣（Ziziphus jujuba Mill.）是新疆特色林果产业之一,主要分布于南疆环塔里木盆地林果产区,且大多数种植于盐碱地,盐渍化土壤对枣树生长、坐果及果实品质均造成不同程度的影响。为了解混合盐碱环境中骏枣营养调控...; 袁泽; 关键词：骏枣混合盐碱胁迫土壤养分微域环境树体营养果实品质

环塔里木盆地红枣园土壤碳氮磷化学计量特征被引量：1: 2024年; 以环塔里木盆地阿克苏、喀什、和田及巴州4个地区红枣园为研究对象,测定0~20、20~40、40~60 cm土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)含量并分析其化学计量比。结果表明,果园土壤SOC、TN、TP含量及其化学计量比除TP含量和C∶N外均低于中国土壤平均水平。0~60 cm土壤SOC、TN含量及C∶P、N∶P均表现为阿克苏地区最高,和田地区最低;土壤TP含量表现为阿克苏地区最高,巴州地区最低;C∶N表现为巴州地区最高,喀什地区最低。随土层深度的增加,4个地区土壤SOC、TN、TP含量及C∶P、N∶P均降低;除和田地区外,其他地区土壤C∶N均随土层深度的增加而升高。冗余分析结果表明,果园土壤SOC、TN、TP含量及其化学计量比受到纬度、经度和电导率等环境因子的影响。综上所述,环塔里木盆地红枣园土壤总体上表现出养分分配不均的现象,建议在施肥过程中适当增加氮肥的施用和有机肥的配施。; 张光鑫王芳霞姚东东王唯赵丰云曹高辉于坤; 关键词：化学计量比环塔里木盆地

利用CARS-BPNN模型的南疆枣园土壤有机质高光谱反演被引量：2: 2023年; 土壤有机质(SOM)含量是制定枣园土壤施肥方案的主要依据。合理的施肥方案对提升红枣品质、减少农户投入和增加枣园产出有重要意义。利用传统方法获取枣园SOM含量耗费时间和资源,不符合枣园精准施肥管理的需求,土壤有机质高光谱检测是一种有效的替代方法。为筛选南疆枣园SOM的高光谱快速检测模型,采用网格布点法采集158个枣园土壤样品,测定风干土样的室内高光谱数据和SOM含量。分别将400~2400 nm全波段(R)和通过竞争自适应加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、粒子群优化算法(PSO)三种数据降维算法筛选的数据集与偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)三种建模方法结合构建12种枣园SOM含量的组合反演模型,通过对比模型的精度评价指标和训练时间,筛选枣园SOM含量最优光谱反演模型。结果表明:(1)CARS、SPA、PSO三种降维算法都能将光谱数据压缩至原来的10%以下,筛选波长数分别由原来的2001个变量降为98、156、102个,降维组合模型的验证集RPD均大于1.50,均能实现对枣园SOM含量的反演,与R组合模型相比,降维组合模型至少能节省30%的时间成本,特别是与BPNN和CNN等构建的组合模型,能节省90%的训练时间,且模型稳定性更强,模型效果更优。(2)CARS数据集构建组合模型的验证集R^(2)均大于0.85,RPD均大于2.50,RPIQ均大于1.60,在三种降维算法中效果最好;PSO数据集的组合模型验证效果略低于CARS数据集,但优于R数据集,R^(2)均大于0.80、RPD均大于2.00;SPA数据集构建组合模型的验证效果要低于R数据集,在三种降维算法中效果最差。(3)BPNN和CNN两种方法的反演模型验证效果均优于PLSR模型,而在模型训练时间和模型验证效果等方面,BPNN模型优于CNN模型,其结合CARS数据集的验证效果最优,R^(2)为0.91、PRD为3.34、RPIQ为3.17、nRMSE%为11.93,训练时间为58.00 s,模型符合�; 蔡海辉周岭史舟纪文君罗德芳彭杰冯春晖

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