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1.
在马龙县进行水稻"3414"肥料效应试验,结果表明:该地区最佳氮、磷、钾的施肥量为纯N 94.768 5 kg/hm2、P2O5 72.382 5 kg/hm2、K2O 91.828 5 kg/hm2,最佳产量7 258.615 2 kg/hm2,以为水稻种植过程中肥料的施用提供依据。 相似文献
2.
勐海县水稻“3414”肥料效应试验 总被引：1，自引：0，他引：1
《云南农业科技》2015,(6)
为探索勐海县水稻氮磷钾最佳施肥量,在勐海镇曼真村实施了"3414"肥料效应试验,根据经济效益分析结果,得出水稻氮磷钾的最佳施肥量:纯N 113.1 kg/hm2,P2O536 kg/hm2,K2O 30 kg/hm2。 相似文献
3.
福建省福安市水稻"3414"肥料效应试验 总被引：2，自引：0，他引：2
采用"3414"肥料效应田间试验方案,选用宁优黑807水稻品种,在福安市溪柄镇开展N、P、K肥料效应田间试验,旨在探索福安市水稻施肥指标体系,以指导当地科学施肥。试验结果表明:不同配方施肥处理的水稻产量较空白(CK)均有显著增加。并使用R语言对"3414"肥料效应试验进行分析,成功拟合了NPK三元二次方程,得最佳产量及对应的施肥量:N施用量为131.384 kg/hm2,P2O5施用量为42.502 kg/hm2,K2O施用量为106.966 kg/hm2,最佳产量为6 553.974 kg/hm2,并以此作为当地水稻生产推荐施肥量。 相似文献
4.
氮磷钾肥不同配施对水稻产量和效益的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
2009年5～9月在种植水稻规模较大的周覃镇实施了"3414"施肥效应试验,建立了氮磷钾肥料效应回归方程,三元二次模型拟合较好,计算出氮磷钾的最佳施肥量:N为91.50kg/hm2,P2O5为88.50kg/hm2,K2O为79.20kg/hm2,水稻产量为8289.90kg/hm2;生产上以中等偏低施肥量的肥料利用率较高,可获得较高的水稻产量和效益。 相似文献
5.
该文在土壤中等肥力水平下,通过"3414"回归最优设计原理,对影响水稻产量的氮、磷、钾肥三因素进行田间试验研究,获得肥料效应的函数方程,由此方程得出该土壤肥力水平下,理论氮、磷、钾的最佳施肥量为纯N 48.45kg/hm2、P2O514.25kg/hm2、K2O 128.70kg/hm2,最佳经济产量为6666.00kg/hm2.综合分析不同推荐施肥方法的推荐施肥量,结合当地农业生产实际,水稻氮磷钾推荐用肥量分别为165.00kg/hm2、90.00kg/hm2、150.00kg/hm2. 相似文献
6.
通过对858农场科技园区水稻"3414"田间肥料效应试验,探讨了水稻氮、磷、钾化肥施肥效应,获得了肥料效应回归方程、水稻最佳施肥量、最大施肥量及对应的产量。最佳施氮量为195.6kg/hm2,对应的最佳产量为9595.5kg/hm2,最佳施磷量为75.15kg/hm2,对应的最佳产量为9849kg/hm2,最佳施钾量为82.05kg/hm2,对应的最佳产量为9606kg/hm2。最大施氮量为234.3kg/hm2,对应的最大产量为9663kg/hm2,最大施磷量为97.95kg/hm2,对应的最大产量为9912kg/hm2,最大施钾量为117.45kg/hm2,对应的最大产量为9690kg/hm2。 相似文献
7.
测土配方施肥对滇中低热河谷区水稻产量和经济效益的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
对滇中低热河谷区水稻进行＂3414＂肥料效应试验。结果表明,测土配方施肥是提高低热河谷地区水稻产量、获得最佳经济效益的有效途径。经统计分析,拟合建立了氮、磷、钾与稻谷产量的三元二次、一元二次水稻肥料效应方程,并进一步计算求得该试验点水稻配方施肥量,最佳产量的纯N、P2O5、K2O施用量分别是226.95 kg/hm2、32.25 kg/hm2、55.35 kg/hm2,对应稻谷产量8790.0 kg/hm2;最高产量的纯N、P2O5、K2O施用量分别是245.25 kg/hm2、59.85 kg/hm2、133.8kg/hm2,对应稻谷产量9 129.0 kg/hm2。 相似文献
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9.
互助县脑山地区马铃薯“3414”肥效试验 总被引：2，自引：1，他引：1
通过对互助县脑山地区马铃薯进行"3414"肥料效应田间试验,得出肥料效应回归方程,结果表明:脑山地区马铃薯最佳施肥量为施纯N 96.09kg/hm2、P2O5 105.12kg/hm2、K2O 140.31kg/hm2,产量可达28 890kg/hm2,建议推广应用。 相似文献
10.
油菜高产栽培的肥料效应研究 总被引：2，自引：0，他引：2
采用"3414"肥料效应试验方案,研究了安徽省东至县油菜高产栽培的氮、磷、钾肥肥料效应,并建立了肥料效应函数模型.结果表明:项目区土壤氮、磷、钾供给能力达中等偏上水平,增施磷肥有利于提高油菜产量,而增施氮和钾肥增产效应并不显著;最佳经济施肥量为N 24.53 kg/hm2、P2O577.65 kg/hm2和K2O 4.66 kg/hm2. 相似文献
11.
Shapley D 《Science (New York, N.Y.)》1978,199(4335):1320
12.
为了配合遵义县辣椒产业建设,对氮、磷、钾三类要素不同施用量对辣椒产量的影响作了初步研究。结果：在试验设计的三要素内,各因素对产量影响的大小顺序为：Ｎ〉Ｋ〉Ｐ。经综合模拟分析,随着Ｎ、Ｐ、Ｋ用量的增加,产量上升,而当Ｐ达到５０ｋｇ／６６７ｍ＾２后,产量影响就不明显。 相似文献
13.
Root-Bernstein R 《Science (New York, N.Y.)》1981,212(4502):1446-1449
14.
采用室内培养方法，研究了在植物叶面分别喷洒不同浓度Pb、As、Se、La4种溶液对植物根部吸收Zn、Cd、Pb、Cu、Mn以及Fe、Ca、Mg、P的影响。结果表明，当叶面分别施以Pb、As、Se、La时，可促进根部吸收大多数元素，能抑制根部吸收Cd，但对Cu元素吸收影响不明显。 相似文献
15.
氮、磷、钾、有机肥配施对水稻产量及其构成因子关系的研究 总被引：14，自引：0，他引：14
试验应用四因素五水平二次正交回归组合设计方法,研究了施用氮、磷、钾、有机肥对水稻产量及其构成因子的影响。结果表明,氮、磷、钾、有机肥的合理施用对水稻产量及其构成因子有非常显著的影响。通过株高、干物重、产量等指标的分析得出,氮肥是影响水稻产量的主效因素。 相似文献
16.
香蕉N、P、K养分需求规律初探 总被引：1，自引：0，他引：1
试验研究了香蕉生长的生物量和N、P、K元素在植株中的积累量,结果表明:香蕉的生物量范围为8.09～9.93kg,N、P、K元素在香蕉植株中的积累量的范围分别为105.08～134.69g、11.79～12.74g、311.60～364.58g,N、P、K三元素积累量的比例为1∶0.1∶2.8。 相似文献
17.
通过紫花苜蓿在不同铅浓度的土壤中盆栽试验,结果表明,不同铅浓度的土壤对紫花苜蓿的株高的影响差异不显著,随着铅浓度的增高,其叶绿素的生成受到抑制。当土壤中铅的浓度达到1 500 mg.kg-1时,紫花苜蓿体内氮含量显著高于对照,土壤铅浓度的增高,对紫花苜蓿吸收氮有促进作用,磷和钾的差异不显著。不同铅浓度对紫花苜蓿铅吸收量的影响差异显著,尤其在中浓度铅水平下,铅的迁移量达到最大。因此,紫花苜蓿可以用来改善中、低浓度铅污染地区土壤铅的含量。 相似文献
18.
对债券市场价格与票息率、到期收益率以及到期期限等参数之间关系的研究通常采用实证方法．这种用个别推出一般的方法不甚严密。本文中采用数学分析的方法，利用计算机进行数据处理，对以上各参数之间的关系进行了严格的论证。通过对量化结果的讨论，提出了分析各参数对债券价格影响的有效方法，得出了一些有意义的结果。 相似文献
19.
Spieker EM 《Science (New York, N.Y.)》1971,172(3990):1333-1334
Sch?pf produced the first substantial report on the geology of North America, a work that has long suffered unjustified oblivion. In at least one feature this treatise is superior to that of Maclure (the"Father of American Geology")- Sch?pf attempted interpretation whereas Maclure did not. The suggestion is here offered that MacLure, who adopted Werner's classification of the stratigraphic succession, was simply shying away from Wernerian interpretation because he did not like the looks of it. 相似文献
20.
Gamete recognition proteins can evolve at astonishing rates and lie at the heart of reproductive isolation and speciation in diverse taxa. However, the source of selection driving this evolution remains unknown. We report on how the sperm bindin genotype influences reproductive success under natural conditions. An interaction between genotype frequency and spawning density determines how sperm bindin genotype influences reproductive success. Common genotypes are selected under sperm-limited conditions, whereas rare genotypes are selected under conditions of intense sperm competition and sexual conflict. Variation in the evolutionary rates of bindin may reflect historic differences in sperm availability. 相似文献