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美国和欧盟的转基因生物安全管理现状 总被引:6,自引:0,他引:6
目前,全球已有16个国家的600万农民以种植转基因作物为生,其中美国仍是头号转基因作物大国,其种植面积占全球转基因作物种植总面积的66%。美国在转基因生物研究、开发、种植、销售和推广方面,都是领先全球的。并且,美国在国家农业发展战略上,已经把发展转基因生物放在重中之重的地位。相反,由于接连遭遇食品安全危机,欧盟对于转基因生物的市场化采取了非常谨慎的态度,几乎没有成员国大面积种植转基因作物,所以在欧盟市场内销售的转基因食品主要都来自进口,特别是从美国、加拿大和阿根廷进口。正是因为美国与欧盟在对转基因生物发展的问题上所处的地位不同,以及对转基因生物安全所持的态度差异,美国和欧盟各自形成的转基因生物安全管理体制也大相径庭。 相似文献
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双季稻区冬种覆盖作物对土壤微生物量的影响 总被引:7,自引:1,他引:6
利用氯仿熏蒸浸提法研究了南方双季稻区4种冬季覆盖作物对土壤微生物量碳、氮周年动态的影响.结果表明:冬季种植紫云英(Astragalus sinicus L.)、黑麦草(Lolium multiflroum Lam.)和马铃薯(Solanum tuberosum L.)土壤微生物量碳含量分别为:248.8mg·kg-1、256.7mg·kg-1和238.9mg·kg-1均显著高于冬闲田的218.3 mg·kg-1(P<0.05),增幅为9.43%~17.59%;冬季种植油菜(Brassica campestris L.)土壤微生物量碳比冬闲田提高了0.63%,没有显著性差异.4种覆盖作物土壤微生物量氮含量分别为:紫云英,100.3 mg·kg-1、黑麦草,153.8 mg·kg-1、马铃薯,99.9 mg·kg-1和油菜,86.2 mg·kg-1,均显著高于冬闲田,73.5 mg·kg-1(P<0.05).对比冬闲田,各个覆盖作物均显著提高土壤有机质含量(P<0.05).说明种植冬季覆盖作物可以提高土壤有机质含量和有效养分含量,促进了土壤微生物的活动,有利于保持土壤肥力. 相似文献
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为明确临沂市畜禽粪便养分资源状况及其肥料化利用潜力,该文基于2010-2020年畜禽养殖和农作物种植数据,估算全市及12区县畜禽粪便及其养分资源量的时空变化,测算主要农作物生长的养分需求量,并分析畜禽粪便替代化肥潜力。结果表明:临沂市畜禽粪便养分资源量呈现不断增长的趋势,2020年达到20.98万t,主要分布在北部和西部的区县。在全部肥料化利用的情况下临沂市畜禽粪便养分有效供给量能满足农作物养分需求量的33.45%,替代同期化肥施用量的48.28%,可使单位播种面积化肥施用强度由315 kg/hm2下降至163 kg/hm2。畜禽粪便与秸秆相结合替代化肥,还田比例30%、50%和70%的情景下,替代潜力分别为31.23%、52.05%和72.87%,资源化利用潜力十分可观。该研究可为临沂市畜禽粪便养分资源合理利用、化肥减施目标制定和种养循环农业发展提供理论参考。 相似文献
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废弃物基水热炭改良对水稻产量及氮素吸收的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
生物炭农田回用是实现农林废弃物资源化利用和碳封存的有效手段.近年来,水热碳化技术由于在炭产率、能耗及生产过程中的烟气排放等方面显著优于常规热解碳化技术而受到关注.为实现农林废弃物的资源化利用,明确水热炭农田应用对作物生产力的影响,本研究通过原状土柱模拟试验和表征分析,研究了4种不同类型改良水热炭对两种典型土壤的水稻产量和氮素吸收的影响及可能的驱动因素.结果表明,锯末水热炭和秸秆水热炭经物理或生物改良后,在两种类型土壤上均能够增加水稻产量和氮素吸收,减少氮素损失,且其效应不受水热炭添加量影响(5‰,15‰;质量分数).与对照相比,水热炭添加处理的产量和氮素吸收量分别提高9.2%~20.7%和7.7%~17.0%.高C/N比的锯末水热炭更有利于高肥力土壤水稻氮素吸收量的增加;而低肥力土壤由于限制性因子较多,受水热炭类型的影响较小.通过对水热炭的表征分析发现,其表面养分元素丰富;水洗或生物改良后其表面孔隙结构有较大改善,C元素相对含量明显降低,N和O元素相对含量明显增加,这对养分的固持/供应可能产生影响.因此,水热炭改良后孔隙结构的改变和N、O元素含量的增加可能是其施用后水稻产量和氮素吸收增加的关键驱动因素.结果说明,水热碳化材料改良后应用农田可以在实现农林废弃物资源化利用的同时,提高作物生产力,减少农田氮素环境损失. 相似文献
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参考作物蒸散量(ET0)是评估区域植被耗水进而指导水资源优化管理所需的主要参数之一,但我国大部分地区标准化气象台站稀疏、部分研究点的气象资料通常难以获取,给ET0的计算带来了很大困难。以地处内陆旱区的内蒙古河套灌区为例,利用该区4个标准气象站1981-2006年的气象资料,讨论了研究点在没有历史气象数据且现有气象数据不完备的情况下,采用临近台站气象数据估算ET0的可靠性。估算方法分别为估算未知气象数据的FAO56 Penman-Monteith方程(PM56)、基于临近台站气象数据校正的经验公式以及利用临近台站气象数据训练的人工神经网络模型。结果表明:(1)在完全没有气象数据的条件下,可采用临近站点的气象数据估算研究点的ET0,平均绝对误差(MAE)为0.43~0.52 mm d-1,均方根误差(RMSE)为0.56~0.63 mm d-1;估算精度与台站间的距离有关,利用维度信息校正太阳辐射值可提高估算精度。(2)仅有最高和最低气温数据时,估算气象数据的PM56方程计算误差较大,且站点之间表现不稳定,人工神经网络模型的估算精度最高,MAE和RMSE分别为0.14~0.22 mm d-1和0.17~0.29 mm d-1;校正后的Hargreaves公式的估算效果次之,MAE和RMSE分别为0.23~0.26 mm d-1和0.30~0.31 mm d-1。(3)在已知温度和辐射数据时,利用临近台站气象数据训练的人工神经网络模型依然表现最好,MAE和RMSE分别为0.13~0.19 mm d-1和0.17~0.25 mm d-1,其他两种方法误差较大。在内陆干旱条件下,利用研究点的气温数据结合临近台站的历史气象信息可有效估算参考作物蒸散发。 相似文献