Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Zabezpieczanie strefy korzeniowej nowo sadzonych drzew miejskich

Lech Aleksander

Zieleń Miejska

|

2021

|

Nr 4

50--52

PL

Dostępne obecnie rozwiązania pozwalają na sadzenie drzew w miejscach, w których bez specjalistycznego wsparcia miałyby one małe szanse na przeżycie. Ścisłe centra miast wypełnione są gęstą zabudową, nagrzewającymi się, nieprzepuszczalnymi nawierzchniami oraz gęstymi sieciami infrastruktury podziemnej. Warunki te nigdy nie sprzyjały rozwojowi drzew.

2

Estimating root zone moisture from surface soil using limited data

Zeng W. Z., Lei G. Q., Zhang H. Y., Hong M. H., Xu C., Wu J. W., Huang J. S.

Ecological Chemistry and Engineering. S

|

2017

|

Vol. 24, nr 4

501--516

EN

For estimation of root-zone moisture content from EO-1/Hyperion imagery, surface soil moisture was first predicted by hyperspectral reflectance data using partial least square regression (PLSR) analysis. The textures of more than 300 soil samples extracted from a 900 m × 900 m field site located within the Hetao Irrigation District in China were used to parameterize the HYDRUS-1D numerical model. The study area was spatially discretized into 18,000 compartments (30 m × 30 m × 0.02 m), and Monte Carlo simulations were applied to generate 2000 different soil-particle size distributions for each compartment. Soil hydraulic properties for each realization were determined by application of artificial neural network analysis and used to parameterize HYDRUS-1D to simulate averaged soil-moisture contents within the root zone (0-40 cm) and surface (approximately 0-4 cm). Then the link between surface moisture and root zone was established by use of linear regression analysis, resulting in R and RMSE of 0.38 and 0.03, respectively. Kriging and co-kriging with observed surface moisture, and co-kriging with surface moisture obtained from Hyperion imagery were also used to estimate root-zone moisture. Results indicated that PLSR is a powerful tool for soil moisture estimation from hyperspectral data. Furthermore, co-kriging with observed surface moisture had the highest R (0.41) and linear regression model, and HYDRUS Monte Carlo simulations had a lowest RMSE (0.03) among the four methods. In regions that have similar climatic and soil conditions to our study area, a linear regression model with HYDRUS Monte Carlo simulations is a practical method for root-zone moisture estimation before sowing and it can be easily coupled with remote sensing technology.

3

Studies on increasing manganese nutrition effect of tomato (Lycopersicon esculentum Mill.) on differentiation of rhizosphere chemical composition

Kleiber T.

Aparatura Badawcza i Dydaktyczna

|

2014

|

T. 19, nr 2

119-126

EN

The aim of the conducted studies was to assess the effect of increasing Mn concentrations (within the range from 0.06 mg-dm-3up to 19.2 mg-dm-3) on chemical composition of tomato rhizosphere (Lycopersicon esculentum Mill. cvs. ‘Alboney F1’ and ‘Emotion F1’) grown in rockwool. For plant fertigation was used nutrient solution with the following chemical composition (mg-dm-3): N-NH4 2.2, N-N03 230, P 50, K 430, Ca 145, Mg 65, Cl 35, S-S04120, Fe 2.48, Zn 0.50, Cu 0.07, pH 5.50, EC 3.00 mS-cm-1. It was studied the following contents of manganese in nutrient solution (mg-dm-3): 0.06; 0.3; 0.6; 1.2 (experiment I, years 2008-2011); 2.4; 4.8; 9.6; 19.2 mg-dm-3 (experiment II, year 2012) - described as Mn-0; Mn-0.3; Mn-0.6; Mn-1.2; Mn-2.4; Mn-4.8; Mn-9.6; Mn-19.2. Increasing concentration of manganese applied in nutrient solution significantly changed the chemical composition of solution in slabs. Within range of manganese in nutrient solution up to 1.2 mg-dm-3 was found significantly increase content of: N-N03, Ca, Mg, S-S04,Zn (except Mn-1.2), Na, Cl, pH (alkalization) and EC with simultaneous decrease content of: K (except Mn-0), Fe, Mn. Changes of P-P04 and Cu were multidirectional. Within range of manganese in nutrient solution from 2.4 to 19.2 mg-dm-3 was found significantly increase content of: Ca, Cu, Na, pH (alkalization) and EC (for ‘Emotion F1) with simultaneous decrease content of: N-N03, P-P04, K, Fe, Mn. Changes of Mg, S-S04, Zn, Cl and EC (for ‘Alboney F1’) were multidirectional.

PL

Celem przeprowadzonych badań była ocena wpływu wzrastających stężeń manganu (w zakresie od 0,06 mg-dm-3 do 19,2 mg-dm-3) na skład chemiczny strefy korzeniowej pomidora (Lycopersicon esculentum Mill. cvs. ‘Alboney F1’ and ‘Emotion F1’) uprawianego w wełnie mineralnej. Do fertygacji roślin stosowano pożywkę standardową o następującym składzie chemicznym (mg-dm-3): N-NH4 2,2; N-N03 230; P 50, K 430, Ca 145, Mg 65, Cl 35, S-S04 120, Fe 2,48, Zn 0,50, Cu 0,07, pH 5,50, EC 3,00 mS-cm-1. Badano następujące zawartości manganu w pożywce (w mg-dm-3): 0,06; 0,3; 0,6; 1,2 (eksperyment I, lata 2008- 2011); 2,4; 4,8; 9,6; 19,2 mg-dm-3 (eksperyment II, rok 2012) - opisane jako Mn-0; Mn-0,3; Mn-0,6; Mn- 1,2; Mn-2,4; Mn-4,8; Mn-9,6; Mn-19,2. Wzrastające stężenia manganu stosowanego w pożywce istotnie modyfikowały skład chemiczny strefy korzeniowej roślin. W zakresie zawartości manganu w pożywce do 1,2 mg-dm-3 stwierdzono istotny wzrost zawartości: N-N03, Ca, Mg, S-S04,Zn (poza Mn-1,2), Na, Cl, pH (alkalizacja) i EC, przy równoczesnym obniżeniu zawartości: K (poza Mn-0), Fe, Mn. Zmiany zawartości P-P04 i Cu były wielokierunkowe. W zakresie zawartości manganu w pożywce od 2,4 do 19,2 mg-dm-3 stwierdzono istotny wzrost zawartości: Ca, Cu, Na, pH (alkalizacja) oraz EC (w przypadku ‘Emotion F1’), przy równoczesnym obniżeniu zawartości: N-N03, P-P04, K, Fe, Mn. Zmiany Mg, S-S04, Zn, Cl i EC (dla ‘Alboney F1’) były wielokierunkowe.