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环渤海湾地区主要梨园树体矿质营养元素状况研究 总被引：6，自引：0，他引：6
以叶片矿质营养元素含量作为树体营养诊断的依据,对环渤海湾地区有代表性的203个梨园树体矿质营养状况及相应土壤养分状况进行了研究,结果表明：（1）该地区81% ~ 97%的梨园叶片P、Ca、Mg、Fe含量处于适宜状态,26% ~ 40%的梨园叶片N、K、Zn含量偏低。（2）除Mg、Zn外,不同梨树品种间叶片中矿质营养含量差异明显。与其它品种相比,苹果梨N、P含量较高,而K含量偏低;莱阳茌梨N含量较低,而P、K含量较高;砀山酥梨N、P、K含量均偏低。（3）初步筛选出N/P、Mg/P、Zn/P、K/Mg、Ca/Mg、Zn/Mg作为该地区梨园营养诊断与施肥建议综合法的营养诊断参数,低产梨园各元素需肥顺序大致为Mg > P > Ca > K > Zn > N > Fe。（4）土壤pH与梨树叶片中Ca、Mg含量呈极显著正相关,与Zn呈极显著负相关;土壤有机质含量与梨树叶片中N、Mg含量呈极显著正相关;叶片N、K、Ca、Mg、Zn含量与其所对应的土壤有效态养分均呈极显著或显著正相关。 相似文献
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基于可见/近红外反射光谱的梨树叶片钾含量的快速测定研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用可见/近红外反射光谱定量分析技术对梨树鲜叶钾素含量进行快速测定研究。对150个梨树叶片样本进行光谱扫描,其中120个做建模集,30个做验证集。通过对样品的可见/近红外光谱进行多种预处理,并建立钾素预测模型,探讨了可见/近红外光谱数据预处理对预测精度的影响。结果表明,通过原始光谱与S-G(3)平滑相结合的预处理方法,用17个主成分建立的偏最小二乘法模型最好,其交叉验证集和预测集模型的决定系数(R2)分别为0.722 7和0.679 1,交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.171,预测的平均相对误差为6.81%,能高效、快速地预测梨树叶片钾素含量,为梨树钾素快速测定提供了新的手段。 相似文献
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HPLC-ELSD法测定梨果实中不同种类可溶性糖含量 总被引：5，自引：0，他引：5
采用高效液相色谱(HPLC)法测定4个品种梨果实中可溶性糖组分(葡萄糖、果糖、蔗糖、山梨糖醇)和含量。结果表明:高效液相色谱条件为CAPCELL PAK NH2(4.6 mm×250 mm,5μm)色谱柱,50℃柱温,流动相为乙腈-水(体积比为70∶30)溶液,流速为1.0 mL.min-1;蒸发光散射检测器(ELSD),漂移管温度为80℃,N2(氮气)流速为2.0 mL.min-1。在12 min内能准确检测出梨果实中4种糖,加标回收率为96.40%～103.20%。‘巴梨’、‘黄冠梨’、‘丰水梨’和‘砀山酥梨’果实中各种糖组分的HPLC-ELSD法测定结果表明,梨果实内主要的可溶性糖是葡萄糖、果糖、蔗糖和山梨糖醇,其中果糖含量最多,占总糖含量的43%～66%,其次为山梨糖醇和葡萄糖,分别占总糖含量的13%～28%和14%～18%,蔗糖含量最少,约占总糖含量的4%～12%。 相似文献
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【目的】利用光谱学手段,寻找一种快速、简单的梨树叶片中氮含量的诊断方法。【方法】应用傅里叶变换中红外光声光谱仪（FTIR-PAS）研究环渤海湾地区4个梨试验站200个梨园叶片的光声光谱特征,采用偏最小二乘法（PLSR）对叶片氮素含量进行建模和预测。【结果】通过分析PLSR中的主成分数和样本氮素浓度范围对PLSR定量预测能力的影响,当烟台、泰安、昌黎、营口试验站及综合的主成分数分别为6、6、6、4和8时,所建模型最优;用所建的5个模型预测了未知样品的氮素含量,发现预测误差（RMSEP）介于1.26-2.18 g•kg-1,预测相关系数（Rp）介于0.644-0.806。【结论】FTIR-PAS与PLSR相结合建立的预测模型可满足梨树叶片氮素含量快速、方便检测的需要。 相似文献
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不同土壤管理方式对梨园土壤微生物及养分含量的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
通过田间试验研究不同土壤管理方式对梨园表层（0 ~ 20 cm）和亚表层土壤（20 ~ 40 cm）细菌、真菌、放线菌数量和土壤养分含量的影响。结果表明：梨园土壤微生物数量具有垂直分布的特征,土壤微生物数量随土层的加深而递减。梨园表层和亚表层土壤中微生物数量均细菌最多,放线菌次之,真菌最少。与覆草1年相比较,覆草3年的梨园土壤除表层土壤细菌含量无显著差异外,表层和亚表层土壤中真菌和放线菌数量均显著增加。与自然生草、覆膜、常规灌溉处理相比较,覆草与覆膜结合能最大限度地增加土壤微生物数量。连续覆草3年显著提高了梨园土壤有机质、碱解氮、速效磷、速效钾含量,而覆膜处理使土壤速效养分含量下降,覆膜结合覆草处理能显著提高土壤有机质、速效磷、速效钾含量。 相似文献
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