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期刊信息/Journal information
天津农业科学
天津农业科学院信息研究所
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天津农业科学院信息研究所

宋治文

双月刊

1006-6500

tjnykx@163.com

022-23678601

300192

天津市南开区白堤路268号农科大厦1905室

天津农业科学/Journal Tianjin Agricultural Sciences
查看更多>>本刊主要报道农林、植保、土壤肥料、园艺、畜牧兽医、农产品贮藏保鲜加工、水产、花卉等方面的基础理论、试验报告、实用技术和专题综述类文章及农业区划、科研管理等软科学论文。适合各级农业科技人员、农技推广人员、农业行政管理干部、农业大中专院校师生参阅。
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收录年代

    不同施肥方式对玉米种植区氮、磷流失的影响

    张明岩宋卫红杨丽颖刘金成...
    59-65页
    查看更多>>摘要：研究不同施肥处理方式下山东泰安地区夏玉米种植体系下氮、磷的流失规律,能够为该地区的农田种植面源污染防控提供依据和技术参考.本试验设置当地农民常规施肥处理、主因子优化施肥处理、综合优化施肥处理 3 种方式,采用自然降雨野外观测方法,分析不同施肥处理对山东泰安地区玉米种植径流淋溶氮磷流失的影响.结果表明:地表径流和降雨量密切相关.与常规处理和主因子优化处理相比,综合优化处理减少了径流水量,在监测期间,综合优化处理径流水量减少 20.75%.氮在径流和淋溶水中均以可溶态的形式存在,并且淋溶水中氮、磷的浓度高于径流.径流和淋溶水总氮、硝态氮、氨氮和总磷的平均浓度总体表现排序为常规处理>主因子优化处理>综合优化处理,主因子优化处理后,径流水中总氮浓度降低 38.58%,总磷浓度降低46.88%,淋溶水中总氮浓度降低26%,总磷浓度降低 73.07%.研究表明,综合优化处理是试验区夏季农田防控氮、磷流失和保证作物产量理想的施肥方式.

    施肥方式玉米种植氮磷流失面源污染

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    巴河春季浮游动物群落结构及其与环境因子关系初探——以巴州区段为例

    刘欣刘良刘镇豪秦强...
    66-73页
    查看更多>>摘要：为探究巴河巴州区段春季浮游动物群落结构及其与环境因子的关系,2020 年 3 月在巴河巴州区段设置 7 个采样点,分别采集水质和浮游动物样品.水质分析结果表明:调查江段整体呈轻度富营养化状态;浮游动物共采集到 40 种,桡足类(Copepoda)和轮虫(Rotifera)为优势类群,浮游动物平均密度为 6 170.1 ind.·L-1,平均生物量为 38.36 mg·L-1.聚类分析和NMDS表明,在 40%的相似度上可将所有采样点分为 3 组.相似性分析(ANOSIM)结果表明,浮游动物群落结构存在显著的空间差异(R=0.593,P=0.029).冗余分析(RDA)结果发现,TN、NO3-N,TP,Chl-α、N∶P是影响巴河巴州区段春季浮游动物群落结构的主要环境因子.各采样点浮游动物Shannon-Wiener(H′)多样性指数范围为 0.82～2.29,Margalef丰富度指数(D)范围为 0.36～1.24,Pielou均匀度指数(J')范围为 0.32～0.96.基于多样性指数的水质评价结果显示,巴河巴州区段水体整体呈中污染至重污染型.本研究结果揭示了巴河巴州区段浮游动物群落结构与人为活动强弱存在一定的关系,可为巴河巴州区段水生态系统管理提供基础资料和科学依据.

    浮游动物多样性指数水质评价巴河水利工程

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    胺鲜酯在大白菜中的残留消解及膳食摄入风险评估

    金翔李娜绳慧珊张玉婷...
    74-81页
    查看更多>>摘要：为了明确植物生长调节剂胺鲜酯在大白菜中的残留消解情况,评估其残留量对公众的膳食摄入风险,以胺鲜酯为研究对象,在辽宁、甘肃等 10 个试验点开展田间试验,建立大白菜中胺鲜酯的残留分析方法,研究胺鲜酯在大白菜中的最终残留量,通过风险熵对大白菜中胺鲜酯的残留进行安全性评价.结果表明:胺鲜酯在 0.000 3～0.030 0 mg·kg-1 浓度范围内线性关系良好,相关系数大于 0.99.在 0.01、0.05、0.20 mg·kg-13 个添加水平下,大白菜中胺鲜酯的平均回收率范围为 92.7%～94.6%,相对标准偏差范围为1.8%～3.6%,定量限为0.01 mg·kg-1.胺鲜酯在大白菜上的膳食摄入风险熵值为 1.36%,表示为可接受的风险.综上,10%胺鲜酯可溶液剂在大白菜上按推荐有效施药剂量稀释倍数 2 000 倍施药 3 次,不会造成大白菜中胺鲜酯的残留超标,且不会对公众健康构成不可接受的风险,群众对农药胺鲜酯的摄入量远远小于安全范围.

    胺鲜酯大白菜残留膳食摄入风险评估

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    基于近红外光谱的醇化雪茄烟叶品种判别模型研究

    孙利张毅孟广云余彦...
    82-90页
    查看更多>>摘要：为提高不同醇化后雪茄烟叶品种的判别准确性,采用多元散射校正等预处理算法对光谱数据进行去噪处理,以降低试验、环境和仪器噪音对数据的影响.结合支持向量机、BP神经网络和随机森林建立不同品种的近红外光谱判别模型,通过准确率和混淆矩阵评估模型性能.结果表明:采用SNV+FD预处理算法和CARS特征波长选择算法建立的模型效果最佳,在训练集和预测集上均表现出较高准确性,证实了利用近红外光谱技术快速判别不同醇化后雪茄烟叶品种的可行性.综上,利用近红外光谱技术可实现对不同品种醇化后雪茄烟叶的无损、快速判别,进一步提高雪茄烟叶工业可用性.

    雪茄烟叶近红外光谱技术品种判别支持向量机随机森林BP神经网络

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