植物根系

植物根系（共9篇）

植物根系 篇1

摘要：根系限制是以农业利用为目的, 通过对养分和水分进行有效地控制从而使植物达到理想的生长状态。不同的园艺植物其根系情况也各有不同, 有的根系有须根系, 直根系园艺植物一般根系深、根际广, 须根系一般根系较浅, 平铺面积较大, 在对园艺植物的根系限制时也应因地制宜。本文将对园艺植物根系限制及其应用进行介绍和浅析。

关键词：园艺植物,根系限制技术,应用

随着设施园艺的飞速发展, 在对园艺植物的长期培养实践中已经研究出多种多样的栽培技术, 栽培技术的应用不仅能够节约资源, 而且还可以通过对植物根系环境的控制来影响植物的生长发育。园艺植物是指通过培养供食用或者观赏的植物。从植物类别上来讲, 园艺植物包括蔬菜、草木、花卉。在生产生活中, 人们为了培养出更加优良的园艺植物, 常常会采用多种栽培技术来控制植物的生长。其中根系限制技术是控制植物生长发育的重要手段, 此项技术能够改善植物根系的周围生长环境, 增加植物根系在土壤中的相对分布, 能够显著提高植物对土壤中营养成文的吸收和利用。还可以通过人工手段将植物根系限制在一定范围、空间中, 控制植物根系的生长体积和根系的数量, 改变植物根系在土壤中的分布结构和分布范围, 通过对植物根系的控制, 从而调控植物的生长, 以此来提高植物的产量和质量。因此要重视这种技术对园艺植物的生长和生产具有的作用和应用价值。

1 植物根系限制技术

根系在植物的生长发育过程中有着至关重要的作用, 为植物生长发育提供营养元素;植物根系对土壤中营养成分的吸收能力直接影响到植物的生长发育。因此对植物根系的调控是控制植物生长发育的重要手段。根基限制方法主要包括容器栽培限制、根系土壤养分及水分限制、地下土壤阻隔、机械人工处理、培养介质等。

容器栽培限制是指将植物装在容器进行栽培, 通常被用于盆栽果树及花卉栽培, 以这种方式限制其根系的生长;养分、水分限制是根据植物根系向水性以及向肥性这一特点, 通过对植物水分及肥料的限制从而影响植物根系的生长范围以及根系分布, 在对植物施水肥过程中, 对所有区域提供充足的水肥, 也可以滴灌的形式控制根系局部水分及肥料的供给, 实现对根系生长的控制。通过对水肥供给的控制, 造成植物对水分养分的缺乏性饥饿, 能够抑制植物根系的生长和扩展。地下土壤阻隔是指通过人工手段利用石块、石板等密度相对土壤较大的硬质材料对植物根系的地下生长空间进行限制和阻隔, 控制植物根系在地下的方向性发展伸延。机械人工处理限制是指在对植物定植时采取弯曲根、圈根、根系打结等方法, 以此来限制植物根系生长。培养介质限制是以溶液对植物进行培养, 通过改变营养液中植物所需重要元素成分含量、改变溶液p值以及控制溶液气体含量状况等方法来控制植物根系生长环境, 达到对植物根系限制的作用。

2 植物根系限制的应用

植物根系限制栽培技术的目的就是提高植物产量和质量、增强植物生命力、强健植物结构。根系限制栽培技术是近些年发展起来的新型技术, 在对植物的栽培技术研究中, 形成了一整套具有根系限制高产、优产的技术体系。根系限制栽培技术主要应用于对盆栽花卉的栽培以及树木的种植栽培上。如今, 根系限制技术已被用于对盆栽花卉的栽培以及对桃、苹果、樱桃、柑橘等果树的种植栽培上, 在控制花卉及果树的营养生长和提高果树的产量及果实品质等方面都取得了不凡的效果。根系限制的容器限制方法能够使花卉及盆栽果树得到充足的养料, 通过促进盆栽果树花卉根系对影响的吸收, 从而增强盆栽植物的生命, 促进花卉及盆栽果树的生长发育。在对园艺树的培养栽植中, 按照盆栽果树方法对园林果树进行水肥管理, 增加对栽植区域的栽植密度以及地下土壤阻隔方法, 实践证明, 较小的根与容积能够增加果增加果实的花芽分化率和果实糖度, 提高单位果树的产量。在对葡萄的栽培种采用坑式根系区域限制栽培使葡萄树的根系具有更加稳定的土壤水分和温度, 使葡萄树能够良好地发育生长, 不仅减少了对葡萄种植物的灌溉率和灌水量, 而且能够使葡萄树体生长势适中, 生长果实膨大, 果实品质良好。

3 结语

根系限制栽培技术的应用不仅能够在一定程度上解决一些植物栽培难的问题, 而且能够增强植物的生命强度和生长能力。尤其是对果树作物的栽培, 不仅能够增强果树生长力, 增加果树生长寿命, 而且能够提高果树的产量和果品的质量。对植物根治限制栽培技术的研究, 无论是对这一新型栽培技术的完善, 还是对植物栽培理论的发展都具有深远而重要的意义。

参考文献

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[3] 王宝华, 刘天峰.根域限制栽培技术在棚室果树栽培中的应用[J].吉林农业C版, 2010

植物根系 篇2

几种湿地植物根系生物量研究

根据不同植物不同时期在不同类型人工湿地中的根系生物量的测量结果,分析了湿地植物的生长状况及根系分布特点.以象草(Pennisetum purpureum)为优势种的`潜流湿地比表面流湿地植物生长旺盛,在表面流湿地里象草3～5月生长旺盛,6月后出现枯萎,8月份甚至死亡;而潜流湿地的象草一直生长正常.5种湿地植物根系生物量的比较分析表明,5月份0～15cm土层的根系生物量以象草最多,其次是美人蕉(Canna indica)、香根草(Vetiveria zizanioides)、芦苇(Phragmites communis),香蒲(Typha latifolia)最少;8月份美人蕉最多,其次是象草、香根草、芦苇,香蒲最少.15cm以下则是芦苇最多,其次是香蒲、香根草、美人蕉,象草最少.根系生物量的增幅则是芦苇最快,象草最慢.

作 者：赵建刚 杨琼 陈章和 黄正光  作者单位：华南师范大学生命科学学院,广东,广州,510631 刊 名：中国环境科学  ISTIC PKU英文刊名：CHINA ENVIRONMENTAL SCIENCE 年，卷(期)：2003 23(3) 分类号：X173 关键词：根系   分布   生物量   人工湿地  

植物根系 篇3

关键词：盆栽花卉；泥炭；土壤肥力

中图分类号：S688.1文献标识码：A文章编号：1674-0432（2014）-01-88-1

1盆栽土体结构

1.1盆栽土体结构存在的几个问题

盆土板结：主要原因是缺乏腐殖质，土壤养料贫乏，土壤粘重。另一方面，没能及时换盆。理想的土体结构上盆后，经过几年植物吸收利用和水的重力作用也会出现板结。

盆土积水：盆底排水孔堵塞或过小，再则，各种基质配比不适合，土占主要比重，土体粘重、不通气、不渗水，于是板结。湿时积水，也是烂根的主要原因。

缺乏养料：培养土根本没有肥料或腐殖质，只是土和沙，造成植物生长缓慢或停滞。

1.2泥炭在改良土体结构中的作用

泥炭经过加工粉碎后，是一种理想的培养基质，泥炭中含有大量的有机质和腐殖质酸（简称腐殖质），腐殖质本身含有花卉生长所需的多种营养原料。但由于腐殖质为一种有机胶体，它能吸附很多水分和养分。在改良土壤的物理性质方面起着决定性的作用，腐殖质胶体的粘性比粘土的粘性小得多，但比沙土的粘性大得多。因此，无论粘土或沙土，混入腐殖质之后都能起到改良土壤物理性质的作用。粘土中混入腐殖质能破坏或减低粘土粒之间的粘性而使粘性不粘；沙土中混入腐殖质能把松散的沙粒粘结起来，而使沙粒不散。

在改良土壤物理性质方面，腐殖质最重要的作用是它能使土壤形成团料结构。具备良好团粒结构的盆土，能协调确定其所含水分和空气所在土壤颗粒间孔隙中各自的位置，因而也就解决了水分和空气在盆土中同时并存所发生的矛盾。水浇入含腐殖质的团粒结构的盆土之后，先是水分沿着土壤团粒间大空隙下渗。这些团粒间大空隙大小不同，土壤空隙很不整齐，因此即使水分顺着直径较小的毛细管空隙继续辗转向下渗透时，已进入毛细管空隙的水分立即保存下来而不下渗。另一方面，水分穿过较大的非毛细管空隙下排后，腾出来的空位置则仍被空气所填充。由此可知，向具有良好团粒结构的盆土浇水几分钟之后，即在土壤中细小的毛细管空隙中留有饱满的水分；又在较大的非毛细空隙中进入充足的新鲜空气，水分和空气分别占据土壤中大小不同的两种空隙。

1.3土壤肥力

土壤肥力的高低与培养土加入有机肥关系极为密切，土壤肥力是指土壤的水、肥、气、热，就是指土壤的水热状况，土壤的保肥、供肥性能，土壤的通气性和土壤的反应等。这些性质都要调节水、肥、气、热状况，它们是互有联系和互相影响的。有机肥能增强植物的光能利用，因为这些有机肥料在土中分解产生大量的CO2，可供植物进行碳的同化；同时还能改善土壤结构，所以有机肥非但能提高土壤肥力，而且可以直接营养植物，即能肥土又能供应营养，这是有机肥独有的特点。

2盆栽植物的根系活动

2.1影响根系活动的条件

根系的吸水与它的生命活动有密切的关系，因而凡是影响根系生命活动的条件都会影响根系吸收水分。土壤的湿度与通气情况对根系的吸水很重要。那些没有结构的土壤，对植物根系的吸水像其他生命活动一样，很是不利。

植物的地上部分经常处在含氧21%的大气中，不会发生氧的不足，而地下部分常会氧气不足，土壤气体中氧的含量，经常在20%以下，而且随着土质的粘重程度和土层的深度逐渐减少。所以根系经常感到氧气的缺乏。根系生长最有利氧分压，因植物种类而异，平均约在10%～15%左右。土壤空气中这样的氧含量只有在结构良好的土体中才能经常维持。不良的土壤结构，不正确的培养土，都使土壤的通气条件恶化而影响根系的正常生长。

土壤温度也是影响根系吸水的因素。温度降低，常常引起根系吸水困难而发生萎蔫。低温对吸水的影响在不同种类的植物中是完全不同的，温度降低时，热带与亚热带植物吸水下降的速度比温带植物要快得多。

2.2水分与植物的生命活动

水分的存在状况与植物的生命活动有密切关系。水分的不同状况影响到不同生命活动的强度。水分是植物进行光合作用生产有机物的重要原料，它与CO2合成碳水化合物。水分是植物体进行代谢作用的介质，离子与气体的交换必须在水中进行，根系对土壤矿质的吸收，只有在土壤中水分充足时才能进行，植物体中矿质元素、有机物也必须以水溶液的状态，才能通过输导组织。植物体中一连串的生物化学变化，必须在水中才能进行。

3结论

综上所述，水、肥、气、热对根系的影响与土体结构有直接的关系。它们之间相互影响，相互制约，决定了地上部茎叶的生长发育。根系的生长和更新对吸收水、肥、非常重要。在自然状态下植物的根系可以舒展延伸，而盆栽植物的根系却受到花盆的限制，所以要定期换盆，才能适应根系生长的需要。

虚拟植物小麦根系生长建模与研究 篇4

随着计算机图形学的发展, 人们一直探讨在计算机上对自然景物进行模拟。尤其是近年来, 自然景物的计算机模拟一直是计算机图形学中极具挑战性的问题之一[1]。植物生长分为地上生长部分和地下根系生长部分。由于根系隐藏于地下, 测量技术和理论方法的局限性;另外根系没有植物地上部那样明显的生长标志, 不容易划分根系生长的基本单元, 从而难以对根系结构生长建模[2]。虽然研究人员已开发了很多关于根系结构的模型[3,4], 但根系的研究还是远远滞后于植物地上部分。

二、重要的建模方法

国内外对虚拟植物的研究已经取得了一些成就, 建立了许多建模方法, 如迭代函数, 粒子系统, 双尺度自动机和L系统等。其中两种比较重要的方法:双尺度自动机和L系统。

(一) 双尺度自动机。

双尺度自动机是采用“微状态”和“宏状态”两种尺度的自动机模型。在模拟植物的生长过程时, 一般以一定的时间间隔和一定的单位尺度模拟[5]。由于叶元是植物的分生单位, 因此在双尺度自动机模型中, 用微状态代表叶元, 作为模拟的最小单位。用宏状态代表生长单元, 由于生长单元由叶元组成, 因此宏状态由微状态组成。双尺度自动机模型通过这两种状态的组合和循环模拟植物的生长过程, 生成植物的拓扑结构。

(二) L系统。

L系统理论是美国生物学家Lindenmayer[6]于1968年提出的, 其实质上是一个并行重写系统。通过对植物对象生长过程经验式概括和抽象, 构造公理 (初始状态) 与产生式集 (描述规则) , 对字符串进行有限次迭代, 能生成复杂图形。为建立完整有效植物模型, L系统不断扩展功能。早期L系统简称为确定型L系统, 利用“乌龟行走式解释算法”模拟简单规则分形几何图形。随后出现的随机L系统、参数L系统、开放式L系统和微分L系统等能很好地模拟植物生长。由于植物生长是三维的, 因此要将龟图解释进行三维空间重定向, 扩展为三维龟图解释。

双尺度自动机建模的特点在于直观、一目了然, L系统建模的好处在于能够将植物拓扑结构方便地转换成计算机能够识别的语言, 因此, 同时采用这两种方法, 可以大大提高效率。

三、小麦根系模型的构建

(一) 小麦根系结构单元划分。

采用类似于植物地上部基本生长单元划分的概念[5,7], 把根元作为根系的最小结构生长单元。根元上带有根尖分生组织与侧生原基, 它们将来都有可能形成新的根元。以单位有效积温T0表征一个根元生长所需的时间, 称为根元生长周期。用根元的生理年龄表征根系中包含的各种根个体的类型。

(二) 小麦根系的微状态。

采用双尺度自动机模型的微状态来描述根元。根元微状态的描述, 采用与描述植物地上部的叶元的微状态相对应。根元的微状态采用带图案的矩形表示根元, 带图案的圆表示侧根原基, 如图1所示。

植物地下部的自动机模型描述中, 规定微状态的生理年龄等于根元自身的生理年龄。

(三) 小麦根系的宏状态。

用双尺度自动机模型的宏状态描述根个体或者根轴。由于根个体或者根轴由根元组成, 所以宏状态由微状态组合而成。同一根个体或者根轴由同一类型的根元组成, 因此组成同一宏状态的微状态生理年龄相同, 宏状态的生理年龄等于组成其微状态的生理年龄。

为区别于微状态, 宏状态采用实线圈围起来, 如图2所示。

为了以后能方便地把小麦的双尺度自动机模型转化为L系统文法, 将双尺度自动机模型中的颜色 (填充图案) 改成由数字编号表示的生理年龄或者由字符表示的器官等预定义的特殊的部分。如图3所示。

宏状态中的微状态用1表示, 指示其生理年龄为1或者根类型为1, 矩形代表根段, 圆形中2和3代表下一生长周期侧根原基要长出根的生理年龄。

(四) 小麦根系生长模型。

1. 小麦根系生长特点分析。

小麦的根由初生根、次生根及侧根组成[8]。由种子胚发育的根称为初生根。初生根数目较少, 一般3~5条, 多者可达7条。由茎节和蘖节发育的根称为次生根。小麦的分蘖多, 次生根也比较多。当小麦的初生根与次生根生长到一定的时间后, 初生根和次生根上发生新的根, 称为一级侧根。一级侧根也可以产生次一级的分枝, 即二级侧根, 以此类推。

2. 小麦根系模型的部分参数。

以苗期冬小麦为研究对象, 根据已有的试验测量数据, 以0℃为基温, 设定单位有效积温T0为20℃.d, 计算得到根系生长经历的周期数。设定初生根有4条, 次生根共20条。初生根与次生根生长没有延迟, 它们在经过2个周期数的生长之后才能产生分枝。初生根的每个生长单元上产生的一级侧根3条, 一级侧根每个生长单元上产生二级侧根2个。次生根的每个生长单元上产生的一级侧根4条, 一级侧根每个生长单元上产生二级侧根3个。冬小麦根系模型部分参数如表1所示。

3. 小麦根系双尺度自动机模型。

由以上分析, 小麦根系中的根类型分别为:初生根、次生根、一级侧根和二级侧根等。自动机模型中的微状态与宏状态应该包含小麦根系中各类根元间的关系以及根系的总体结构变化过程。为了连续地模拟根系结构的变化过程, 增设两种辅助的虚根元类型, 分别来描述根系中连续发生的初生根和次生根。

在小麦根系的自动机模型中, 把发生初生根的虚根元的生理年龄设为A1、发生次生根的虚根元的生理年龄设为A2, 初生根的生理年龄为1、次生根的生理年龄为2、两种一级侧根的生理年龄分别为3和4, 两种二级侧根的生理年龄分别为5和6, 如图4所示。

4. 小麦根系的双尺度自动机模型转化为L。文法如下:

Axiom:V1 (4, 0)

Production:

P1:V1 (n, t) →V1 (n, t+dt) //产生初生根的虚根元生存时间每跌代一次延长dt

P2:V2 (n, t) →V2 (n, t+dt) //产生次生根的虚根元生存时间每跌代一次延长dt

P3:A1 (n, t) →A1 (n, t+dt) //初生根的生存时间每跌代一次延长dt

P4:A2 (n, t) →A2 (n, t+dt) //次生根的生存时间每跌代一次延长dt

P5:A3 (n, t) →A3 (n, t+dt) //初生根的一次侧根的生存时间每跌代一次延长dt

P6:A4 (n, t) →A4 (n, t+dt) //次生根的一次侧根的生存时间每跌代一次延长dt

P7:A5 (n, t) →A5 (n, t+dt) //初生根的二次侧根的生存时间每跌代一次延长dt

P8:A6 (n, t) →A6 (n, t+dt) //次生根的二次侧根的生存时间每跌代一次延长dt

P9:I (t) →I (t+dt)

P10:V1 (n, t) :n>0→[A1 (2, 0) ]V1 (n-1, 0) //不产生根段, 只产生初生根

P11:V1 (n, t) :n=0→[V2 (20, 0) ]V1 (n-1, 0) //初生根长到一定时间后开始产生次生根

P12:V1 (n, t) :n<0→φ//不再产生初生根

P13:V2 (n, t) :n>0→[A2 (2, 0) ]V2 (n-1, 0) //产生次生根

P14:V2 (n, t) :n<=0→φ

P15:A1 (n, t) :n>0→I (t) A1 (n-1, 0) //初生根生长不产生侧根

P16:A1 (n, t) :n=0→A1’ (18, 0) A1 (n-1, 0)

P17:A1 (n, t) :n<0→φ

P18:A1’ (n, t) :n>0→I (t) / (θ) [A3 (12, 0) ][A3 (12, 0) ][A3 (12, 0) ]

A1’ (n-1, 0) //初生根生长并产生一级侧根

P19:A1’ (n, t) :n<=0→φ

P20:A2 (n, t) :n>0→I (t) A2 (n-1, 0) //次生根生长不产生侧根

P21:A2 (n, t) :n=0→A2’ (18, 0) A2 (n-1, 0)

P22:A2 (n, t) :n<0→φ

P23:A2’ (n, t) :n>0→I (t) / (θ) [A4 (12, 0) ][A4 (12, 0) ][A4 (12, 0) ]

[A4 (12, 0) ]A2’ (n-1, 0) //次生根生长并产生一级侧根

P24:A2’ (n, t) :n<=0→φ

P25:A3 (n, t) :n>0→I (t) / (θ) [A5 (8, 0) ][A5 (8, 0) ]A3 (n-1, 0)

P26:A3 (n, t) :n<=0→φ//初生根的一级侧根生长并产生二级侧根

P27:A4 (n, t) :n>0→I (t) / (θ) [A6 (8, 0) ][A6 (8, 0) ][A6 (8, 0) ]

A4 (n-1, 0)

P28:A4 (n, t) :n<=0→φ//次生根的一级侧根生长并产生二级侧根

P29:A5 (n, t) :n>0→I (t) A5 (n-1, 0) //初生根一级侧根的二级侧根生长

P30:A5 (n, t) :n<=0→φ

P31:A6 (n, t) :n>0→I (t) A6 (n-1, 0) //次生根一级侧根的二级侧根生长

P32:A6 (n, t) :n<=0→φ

在此L系统中, P1到P8表示初生根、次生根和它们的一级侧根、二级侧根生存时间在每迭代一次延长dt;P10和P12表示初生根发生;P11表示初生根长到一定时间后, 次生根开始发生;P13和P14表示次生根产生;P15、P16和P17表示初生根生长不产生分枝;P18和P19表示初生根继续生长并产生一级侧根;P20、P21和P22表示次生根生长不产生分枝;P23和P24表示次生根继续生长并产生一级侧根;P25和P26, P27和P28分别表示两种一级侧根生长, 并产生二级侧根;P29和P30, P31和P32分别表示两种二级侧根生长。

四、小麦根系的仿真实现

基于以上小麦根系生长模型, 以VC++为开发平台, 结合Open GL三维图形库技术进行模拟, 实现了小麦根系在计算机上的三维动态显示。

模拟小麦根系形态结构的算法简单描述如下:

小麦根系生长模拟效果如图5所示:

五、结语

本文用双尺度自动机和L系统相结合的方法实现了小麦根系的形态建模, 并且实现了根系生长的动态模拟。但其与真实小麦根系相比还存在一定的差异, 而且研究没有考虑环境, 如温度、水分、养料等对根系生长的影响。在后续的研究工作中把小麦根系生长过程与环境因素结合起来, 进一步研究小麦根系的生长规律, 对小麦增产研究有着极大的推动作用, 同时也推动了农业发展。

参考文献

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植物根系 篇5

生态系统地上与地下过程的关联主要是通过根系实现的,但根系却是最不被人们了解的植物器官.根系吸收功能的发挥与根系形态、根系活力等相关,而且,在逆境下植物能够感应外界胁迫,并能通过自身的调节系统,使之在生理和形态上发生适应性反应,以增强在胁迫条件下的生存机会.在水培条件下,针对梭梭、囊果碱蓬和钠猪毛菜3种荒漠盐生植物,研究它们苗期在不同盐浓度条件下根系形态及根系活力的差异.结果表明:一定浓度的盐分可以促进3种盐生植物生长,但较高浓度的盐抑制其生长,特别是对根系生长的抑制作用更大.在同样盐浓度下,钠猪毛菜的生长最快,生物量也最大.在盐分浓度较低时,3种盐生植物的主根长和总根长都有所增加,与对照相比,囊果碱蓬增加的幅度较大,但高浓度的盐会抑制根系总长度的增加,其中囊果碱蓬较梭梭和钠猪毛菜抑制的程度轻.盐分对3种植物的.根系平均直径没有显著的影响,但有减小的趋势.在水培条件下,梭梭和囊果碱蓬的根系上、中、下部分布的较均匀,而钠猪毛菜的根系中部比上部和下部有显著的增加,盐分对每种植物的根系的分布没有显著的影响.3种植物的根系活力都随盐浓度的增加而增加,在盐分浓度较低时增加的不显著,但到高浓度时增加的显著.实验结果显示:梭梭的耐盐能力较其它两种植物差,囊果碱蓬的耐盐性最强.

作 者：弋良朋 马健 李彦 作者单位：弋良朋(中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐,830011;中国科学院研究生院,北京,100039)

马健,李彦(中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐,830011)

植物根系 篇6

边缘是图像的重要特征之一。所谓边缘,是指周围像素灰度有节约变化或屋顶变化的那些像素的集合[1],反映了图像灰度的不连续性。边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、检测和定位。图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础。目前,它已成为机器视觉以及人工智能研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位。

大多数传统的边缘检测方法[2,3,4,5,6],都是基于零交叉或梯度的算法,需要用图像与相应的核进行卷积计算出相应的零交叉点和梯度。然后根据计算的结果进一步判断一个像素点是否为边缘点。还有些方法[7,8,9,10,11,12]先对图像进行滤波处理,从而改善边缘检测的性能和消除粗糙边缘、噪声边缘和不准确边缘等缺点。但是,当噪声为脉冲噪声时,这种处理效果不是很好。

植物根系图像边缘检测是数字图像处理技术在植物根系研究中的重要内容。为了解决传统边缘检测方法中存在的噪声大、粗糙边缘和不准确等缺点,文中提出了一种支持向量机(SVM)的边缘检测方法。该检测方法对图像中的边缘点和非边缘点进行分类,而不是用传统的基于零交叉点或图像梯度的方法。

与Canny算法和Prewitt算法的性能进行了比较,边缘检测性能得到提高。

1 支持向量机原理

1.1 支持向量机原理

支持向量机的基本原理是将一个超平面作为决策平面,不但要将分类中的两类样本正确分开(训练错误率为0),而且使分类间隔最大,即将优化问题转化为一个凸型的二次规划问题,由标准的拉格朗日乘子法解得全局最优解,且具有很高的精度。支持向量就是能够最大限度区分两类样本,且是平行于最优超平面且距离这个最优超平面最近的训练样本,支持向量机由两类样本组成,所以“支持向量”决定了最优超平面的位置,且代表了各自类的边缘,因此可以进行图像的边缘检测,如图1所示。

1.2 样本的分类

利用支持向量机的两类分类算法,求出支持向量,也就是获得了图像的边缘点,确定是哪一类是关键。鉴于图像中处于目标或背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的,但出于目标和背景交界处两边的像素的灰度值有很大的差别。

设给定的训练集为

undefined;undefined

设训练集可被一个超平面λx+b=0线性划分;为了使数据在特征空间中线性分类,判决函数必须满足以下约束条件,最优化问题为

undefined

(2)

其中,ξi是为解决线性不可分情况而被引入的非负松弛变量;c>0是自定义的惩罚系数,保持分类最大间隔与分类误差之间的平衡。

为了解决这个约束优化问题,引入如式(3)所示的拉格朗日函数,即

undefined

其中,αi≥0,ηi≥0是拉格朗日系数。约束最优化问题的解由拉格朗日函数的鞍点决定,此函数应对λ和b最小化,对αi最大化。

式(3)分别对λ和b最求偏微分并令其为0,便可以把如式(2)所示的最优化问题转化为简单的对偶问题。则有

undefined (4)

subject toundefined

0≤αi≤C,i=1,2,…,l

其中,K(xi,xj)=[φ(xi),φ(xj)]是满足Mercer定理的核函数。

设α*是式(4)的最优解,λ*,b*分别为相应的权值和偏值。根据Karush-Kuhn-Tucker最优化条件,最优问题(4)的解必须满足

α*i{[(λgxi)+b*]-1+ξ*i}=0,i=1,2,…,l (5)

其中,不为0的α*对应的向量子集则称为支持向量。

相应的最优决策函数为

undefined

(6)

undefined

通常样本空间中,大部分输入数据不能被线性分类或近似线性分类,应该通过非线性映射,把样本空间映射到一个高维特征空间,并在特征空间中构造最优分类面。因此,在低维空间中不能解决的问题,通过核函数的转换,在高维空间中可以被解决。进而,核函数是支持向量机解决非线性问题的关键。

常见的核函数有:

1) 向量内积—线性核函数为

K(x,xi)=(xgxi)

其中,(xgxi)为向量内积。

2) 多项式核函数为

K(x,xi)=[δ(xgxi)+q]d

其中,d为多项式的阶数,δ和q为常数。

3)高斯径向基核函数为

K(x,xi)=exp{-q‖xgxi‖2}

4)两层神经网络Sigmoid核函数为

K(x,xi)=tanh[v(xgxi)-c]

1.3 支持向量机回归

SVM大体分为支持向量机分类(SVC)和支持向量机回归(SVR)。支持向量机回归的基本思想是:对于给定训练样本点undefined(其中X表示输入样本的空间,R表示实数域),通过SVR训练回归出一个函数f(x),使由该函数求出的每个输入样本的输出值和输入样本所对应的目标相差不超过误差ε,同时使回归出的函数尽量的平滑。

对于线性情况,假设函数f(x)=λx+b,λ∈X,b∈R。要使回归函数f(x)尽量光滑就要求一个尽量小的λ,可以把上述问题描述成一个优化问题,则

minimizeundefined

s.t. yi-λ·xi-b≤ε , i=1,2,…,n (7)

λ·xi+b-yi≤ε

考虑到允许拟合误差的情况,引入松弛因子ξi和ξ*i,所以式(7)可写成如下形式

minimizeundefined

s.t. yi-λ·xi-b≤ε+ξi , i=1,2,…,n

λ·xi+b-yi≤ε +ξ*i

ξiξ*i≥0

采用同样的优化方法可以得到其对偶问题。可求得回归函数

undefined

其中, i=1,2,…,n;α*i和αi为Lagrange因子。

与模式识别中的SVM方法相同,这里的α*i和αi也将只有小部分不为0,它们对应的样本就是支持向量,一般是函数变化比较剧烈位置上的样本,这里只涉及到内积运算。只要用核函数代替其中的内积运算就可以实现非线性拟合。

上述所提核函数中,高斯径向基核函数具有较好的学习能力[13],因此本文选用径向基函数作为支持向量机的核函数。

2 算法描述

2.1 算法的提出

经典算子在理想场景的效果很好,但在处理复杂场景时,很难再提取边缘的同时有效抑制图像噪声,也基本不能选择提取图像中具有特定形状的边缘,因此只能应用于有限的较理想场合。故经典算子失效时,基于支持向量机学习的边缘检测方法就显示出其优势。为了实现边缘检测,本文将图像的边缘点看作一类,其他像素点看作另一类,利用分类算法建模后,对图像中全部像素进行处理,提取相应边缘。

边缘检测算法流程的具体描述为:

1)构建训练样本。通过提供不同的训练数据改变检测模型的性能,不同目的的训练数据经学习后得到的模型具有不同的分类目的。本文分别对理想图像图2(a)和含噪声图像图2(b)进行边缘检测,如图2所示。

2)训练分类器。实验选用OSU-SVM3.0工具箱,利用径向基核函数训练SVM分类器,通过k重交叉验证的验证方法确定惩罚参数C和RBF核参数r的值,然后建立样本图像的8邻域分类模型。

3)测试环节。利用训练环节得到8邻域检测模型分别对被测图像逐像素进行分类,得到测试像素的边缘像素。

2.2 分类模型中的训练策略

SVM分类模型的建立需要通过学习训练。在应用中,如果训练样本已经确定,则该过程是对惩罚因子C和核函数参数的选择过程,实验采用k重交叉验证的验证方法,即训练时将N个样本分为k (1≤k≤N)个子集,其中的(k-1)个子集构成训练集,剩余的1个子集作为测试集;验证步骤重复进行k次,使所有样本子集都参加过测试,试验中选取k=3。

3 仿真验证

实验通过8邻域边缘检测模型进行训练得到图标1所示的参数集。边缘检测模型参数如表1所示。表1中,惩罚函数C和RBF核参数r都在3重交叉验证下对应于最高分类识别率参数集。

3.1 理想状态的检验结果

模型的检测结果如图3所示。

由图3可以看出,利用Canny算子和Prewitt算子对图像进行检测的效果较好,但存在伪边缘。而8邻域模型的检测结果并没有出现伪边缘,这说明利用本文提出的基于支持向量机的边缘检测算法可以很好地提取边缘,边缘检测的性能得到提高。

3.2 含噪声状态的检验结果

模型的检测结果如图4所示。

由图4可以看出,利用Canny算子和Prewitt算子对噪声图像的检测结果中,图像被噪声污染严重;而8邻域模型的检测结果则表明即使在训练集中含有一些干扰样本,应用本文提出的边缘检测方法不仅可以有效地提取边缘,而且可以抑制噪声干扰,这得益于SVM基于结构风险最小化的噪声抑制的推广性能。

4 结论

植物根系 篇7

关键词：滑坡,根系,抗剪强度,生态防护

0 引言

我国是一个滑坡灾害较为严重的国家,而重庆作为典型的山地城市又尤为严重。传统滑坡灾害防治多采用工程措施,初期效果明显,但是随着时间的推移, 混凝土老化, 钢筋锈蚀加剧, 致使防护工程的强度降低、效果也就越来越差。在日益注重生态环境、人与自然和谐相处的今天,生态防护凭借其防护成本低、景观效果和环境效益明显等特点,越来越受到人们的欢迎。

本试验通过对重庆地区紫色土进行直接剪切试验测定土的抗剪强度,分析了植物根系对重庆地区紫色土的力学影响,为重庆地区的边坡防护治理提供一定的理论基础。

1 试验方案

1.1 试验目的

土体的破坏一般都是剪切破坏,因此研究土的抗剪强度对土体的影响也就有着重要的意义。本试验本着研究植物根系对土体的抗剪强度是否有影响,有什么样的影响,希望试验研究成果可以为重庆地区的边坡防护提供一定的理论支持。

1.2 试验材料

本试验土样取自西南大学档案馆旁斜坡,裸地和草地处于同一斜坡上, 土壤和地质情况基本相同。

1.3 试验装置

本次试验所用的剪切仪为南京土壤仪器厂生产的ZJ型应变控制式直剪仪。

1.4 试样制备

对所取地区土壤进行重塑得到新的试样,分别按无根系、少根系、浅根系、深根系制作试样,每组4个试件,共16个。

2 试验数据

所得试验数据如表1～表4所示。

k Pa

kPa

kPa

kPa

3 数据处理

根据公式计算剪应力

undefined

γ=ΔLn-R (2)

式中 τ—剪应力(kPa);

γ—剪位移(mm),γ=0.01;

Kl —量力环率定系数(N/0.01mm);

R —百分表读数(mm),R =0.01;

n —手轮转数;

A —试样初始汤面积(cm2);

ΔL—手轮转一圈的位移量(mm), ΔL =0.01。

绘制τ-σ关系曲线:由曲线图确定土的抗剪强度指标c,ϕ,如图1所示。

从计算结果,可以得到土壤的粘聚力和内摩擦角,如表5所示。

4 结论

从试验结果可以看出,植物根系的有无、多少、深浅对土体的抗剪强度是有着重要影响的,因此可得出如下结论:

1)根系越多,土的粘聚力C越大;根系越深,土的粘聚力C越大。

2)根系越多,土的内摩擦角ϕ越大;根系越深土的内摩擦角ϕ越大。

3)植物根系与土体的滑移有着密切的关系,因此在边坡防护的植被选择方面应予以特殊考虑。

可以相信,随着重庆建设的进一步深入发展,生态防护必将在重庆的边坡防护工作中发挥更为重要的作用。

参考文献

[1]杨永红,王成华,刘淑珍,等.不同植被类型根系提高浅层滑坡土体抗剪强度的试验研究[J].水土保持研究,2007,14(2):233-235.

[2]黄红艳.浅议重庆地区高速公路绿化植物选择与配置[J]公路交通技术,2010,12(3):142-147.

[3]柳春红,王海洋.边坡绿化及重庆地区常用的边坡绿化植物[J].西南师范大学学报:自然科学版,2007,32(5):46-50.

[4]杨永红,刘淑珍,王成华.土壤含水量和植被对浅层滑坡土体抗剪强度的影响[J].灾害学,2006,21(2):50-53.

[5]王红娟.渝合及渝黔高速公路边坡生态防护[J].西南园艺,2005,33(4):30-33.

植物根系 篇8

1.1 定义和类型

非损伤微测技术(non-invasive micro-test technique,NMT),又称为“无损微测技术”,是一种选择性离子/分子微电极技术。

非损伤微测技术包括扫描离子选择性电极技术(SIET)、扫描振动电极技术(SVET)、扫描极谱电极技术(SPET)、自参比离子选择性电极技术(SERIS )、自参比极谱电极技术(SERP)、自参比酶辅助电极技术(SERE)、扫描参比微电极技术(SRET)以及微电极离子流技术(MIFE)。到目前为止,用于测量植物离子流的经典技术分别是SIET技术和MIFE技术[1,2]。在这篇文章中,主要介绍了非损伤微测技术,尤其是用于测量离子流的SIET技术和MIFE技术,及通过其测量植物根部离子内外流量的变化,从而进行的相关研究。

1.2 技术特点与条件要求

1.2.1 技术特点

非损伤微测技术具有非损伤性、高的时间分辨率和空间分辨率的特点,即能够保持被测样品完整且在真实生理环境状态下,测得各种进出样品的分子和离子的浓度、流速和三维运动方向的信息,具有活体、动态、实时、内外兼测、长时间、多维扫描与测量的特点,测定材料不限,包括细胞层、单细胞、组织、器官以及整体,甚至是富集的细胞器,随着技术的发展,非损伤微测技术能够测量的离子分子种类也在不断增加,为获得生物样品内外分子或离子运动的有关信息提供了很好的实验平台[3]。因此,非损伤微测技术成为研究植物生理和发育的重要方法。

1.2.2 SIET技术的条件要求

SIET技术是通过用SIET系统(BIO-001B,Younger USA Sci.& Tech.Corp.,Amherst,MA,USA)测定净离子流量,离子选择微电极用的必要混合物来自旭月科技有限公司,离子流量用SIET软件Mageflux(Younger USA Sci.& Tech.Corp.)计算[15]。

1.2.3 MIFE技术的条件要求

MIFE设置是建立在拥有长距离的物镜的显微镜系统周围,配置几个基本的MIFE系统,离子选择电极被安装在一个多控制器上,该控制器连接在步进电机驱动的三维液压微控制器上,当数据被收集并写入硬盘时,运作DOS的CHART软件(塔斯马尼亚大学);数据和记录文件的MIFEFLUX软件(塔斯马尼亚大学)自动完成流量计算;计算完的离子流量和浓度输出到ASCII格式电子制表软件中,并与原始数据一起保存到计算机硬盘上[1]。

2 非损伤微测技术的研究进展

2.1 非损伤微测技术的研究进展

1974年,美国海洋生物学实验室的神经科学家Lionel F.Jaffe教授在《The Journal of Cell Biology》杂志发表研究论文,首次提出“非损伤微测技术”的原始概念;1986年,Lucas首次提出用慢振动离子选择性微电极来测量非损伤净离子流量的想法[4];1990年,Kühtreiber和Jaffe 使用非损伤微电极测量了进出细胞的Ca2+流速和运动方向,开创了生物活体的离子流测量由静态测量转变为动态测量的先河。1995年,MBL的科学家在《Nature》发表文章,对非损伤微测技术的物理学、数学基础以及应用方式做了较详细的阐述,使得非损伤微测技术的理论体系进一步完善,之后非损伤微测技术在生命科学、医学、药物学、药理学、环境科学、农业科学等诸多研究领域发挥着越来越重要的作用。

2.1.1 SIET技术的研究进展

SIET技术,是由一套由计算机控制的自动定位测量系统(Kühtreiber和 Jaffe于1990年设计)演变发展而成[5]。1996年,Kunkel和Shipley较大程度地改进了该系统的计算机控制、信号放大以及三维测量这三个方面,并将其命名为扫描离子选择性电极技术(SIET)[3]。

2.1.2 MIFE技术的研究进展

自1986年Lucas首次提出用慢振动离子选择微电极来非损伤地测量净离子流量的想法[1];之后有人提议用微电极来测量有机体组织外溶液中的两个位置之间的离子浓度生理梯度,根据这些生理梯度来计算跨膜过程中的离子净流量,这个理论的首次缜密试验是在谷物根上进行的[6];美国伍兹霍尔的国家振动探头设备改编了振动探头,从而包含了离子流量测量能力[7];几乎同时,澳大利亚霍巴特的塔斯马尼亚大学的Ian Newman[8]发展了一个类似的非传统系统,叫做微电极离子流技术(MIFE);20世纪90年代中期以来,MIFE技术已被成功地应用于植物和来源于植物组织的各种原生质体中跨膜运输过程各个方面的研究[9]。

2.2 非损伤微测技术与其他技术的比较

对于进出植物根部的无机离子运输的有关研究,过去人们常用的是各种化学分析和示踪技术。最近,人们将注意力集中在细胞膜上的转运器本身上。在过去的20年里,各个国家运用最先进的分子和生物物理技术(如膜片钳和荧光成像)来揭示一些转运器之间的相互作用。然而,这些方法的不足之处是降低了转运器环境的生理学真实性[10]。因此,很难把从这些先进技术获得的结论转移到它们天然栖息的真正植株上。

非损伤微测技术因其具有非损伤性、高的时间分辨率、高的空间分辨率的特点,可以使得样品在不被破坏的情况下,获得进出样品的各种分子和离子的信息。表1为非损伤微测技术与其他离子流测量技术之间的比较[1]。

3 非损伤微测技术在植物根系生长发育研究中的应用

3.1 非损伤微测技术用于植物根系生长及营养吸收的研究

3.1.1 SIET技术用于检测NH+4对植物根系生长影响

高等植物根的生长对过量的铵离子敏感,Qing Li 等[11]在对NH+4外流和GMPase的活性调节NH+4抑制拟南芥根尖的生长的研究中,用SIET技术测量得出的沿初生根的NH+4流量,发现在用提高的NH+4处理之后,在伸长区域NH+4外流受到显著刺激,与根伸长的抑制一致。并推论出在拟南芥应答中,根中受限的跨膜NH+4流量和正常运转的GMPase对NH+4毒性的严重性降到最低有至关重要的作用。

3.1.2 MIFE技术用于检测信号和激素对根部离子运输的调控

在维持植物细胞营养平衡中,根部的离子吸收是其中最重要的一个过程,根尖和茎的系统控制成熟区的营养吸收,而这个过程受电信号、细胞分裂素、压力、光照和机械刺激的调节。Sergey Shabala等[12]在对电信号和细胞分裂素调节植物对营养的吸收的研究中,通过MIFE技术研究了玉米和大麦根部的离子流,发现短期的光照使K+从吸收转变为外流,H+外流减小,激动素导致K+内流变大,说明根尖合成的细胞分裂素调控离子的运输。

3.1.3 MIFE技术用于检测不同根区对不同离子的吸收情况

植物根系对离子和水分的吸收与根系的结构相关,植物的营养吸收也与提供的氮源相关。通过检测花旗松和美国黑松幼苗根部的NH+4和NO-3离子流,可了解松树对营养的吸收情况。加拿大的科学家B.J. Hawkins等应用MIFE技术检测到花旗松和美国黑松幼苗根中NH+4、NO-3、H+存在显著的方向变化,该研究表明松树根部营养摄取,在不同根区域有很大差别,且表明根部离子流量状况可能受根部生长和成熟速率的影响[13]。由此可见,松树根部对不同离子摄取的流量和根部细胞的分化、伸长、成熟和表皮的死亡有关。

3.2 非损伤微测技术用于根系逆境生理的研究

3.2.1 SIET技术用于检测盐胁迫下植物根部的离子状况

植物维持离子平衡的能力在植物耐盐中至关重要,基于从非损伤离子流量测量得来的数据的直接证据不仅会提供关于转运器功能的新观点,还会提供盐适应机制的整株分析方法,Jian Sun等[14]在对盐胁迫下的离子流量剖面图和植物离子平衡控制的研究中评论了一些用离子选择性微电极来表示组织或细胞中净离子流量的一些报告。

北京林业大学陈少良研究组在对NaCl诱导的耐盐和盐敏感杨树品种中细胞和组织的离子流量变化进行的研究中,使用SIET技术,研究耐盐胡杨和盐敏感群众杨的根部和根原生质体,发现胡杨的耐盐机制是胡杨根部质膜上具有高活性的Na+/H+逆向蛋白以及离子的特异性作用的结果[15]。魏建华研究组在“HbCIPK2,盐生植物野大麦中的一个新型CBL互作蛋白激酶(CIPK),授予了其对盐胁迫和渗透胁迫的耐性”的研究中,通过使用SIET技术直接测定出了拟南芥根部的离子流,结果发现HbCIPK2促进根部防止K+流失的能力并减少茎部Na+积累从而导致K+/Na+平衡并保护根细胞,这与HbCIPK2超表达品系的基因表达谱是一致的;建立了HbCIPK2提高耐盐性的新机制[16]。

3.2.2 NMT用于检测盐胁迫下植物不同根区的营养吸收情况

植物响应盐胁迫依赖于土壤中的环境因子,其中一个因子是根际盐分的不均一分布,这导致植物对盐分响应的不同。山东省农业科学院董合忠实验室建立了棉花的分根系统,研究了棉花对不均一盐胁迫的响应[17],使用非损伤微测技术(NMT)测量了棉花根部盐胁迫条件下的Na+和H+的流速,发现与均一盐胁迫相比,不均一盐胁迫条件下,如果一侧分根被高盐处理,另一侧低盐处理,则分根的Na+外流速度会明显增大,该过程与质膜Na+/H+逆向转运蛋白相关;表明棉花对这种盐胁迫响应的机制,是通过提高离子转运和水分利用进而提高棉花应对盐胁迫的伤害,这个过程受到Na+/H+逆向转运蛋白的调节。

3.2.3 MIFE技术用于检测涝胁迫下大麦根系的离子流

在研究与厌氧土壤条件有关的次生代谢物对大麦根部离子流量和电生理的影响中,Pang等通过MIFE技术,对比了研究了由水涝土壤产生的次生代谢物对两种大麦栽培品系及其耐水涝品系的根部成熟区中,净K+、H+和Ca2+流量的影响。并根据药理学实验和膜电位测量,提出一个解释次生代谢物对膜转运活性影响的模型,同时也提出可以将这些植物对这些次生代谢物的影响作为育种项目中一个有用的特点来考虑[18]。

3.2.4 MIFE技术用于检测低温胁迫大麦根系的离子流

植物体在抵御低温胁迫及其恢复生长过程中,根系的稳定性起重要作用的。浙江大学的戴飞等[19]在国内首次采用MIFE技术对三个大麦品种在低温胁迫下的H+离子流和K+离子流进行了研究。结果发现低温处理显著抑制大麦根系对K+离子的吸收,经过短暂的恢复生长后,大麦根系的K+吸收能力可得到显著的恢复;这显示出运用MIFE的独特优势,在一个关键温度下,细胞膜转运体的活性发生恢复,对于所有测量的离子是相同的,而用传统方法测得的离子流量动力学的显著不同且可能有误导性,因为不同转运器的恢复速率不同[20]。

4 问题和措施

4.1 存在问题

SIET技术可以测量皮摩尔水平的离子流量,但是一定得缓慢测量(每端约1～2秒)。尽管液体离子交换剂(LIX)电极的时间常数也是一个因素,但缓慢移动微电极来测量主要是因为移动微电极时梯度会被机械扰动[15]。

尽管MIFE技术中测量每种离子的流量所使用的原理相同,但有一些“特点”与用离子选择微电极测量相应离子的流量相关。其中电极的基本特点、电极“调节”、离子强度的效应、温度、信噪比、抑制剂的混杂效应,这些问题都至关重要[1]。

4.2 采取措施

缓慢移动微电极:(1)当做实验时,电极在一个位置保持一定时间(0.8s～几秒),目的是在对那个位置进行读数前让梯度恢复;(2)电极在一个位置所需的时间也需要电极得到稳定从而给出一个可靠的测量结果。事实上,电极稳定用的时间比梯度恢复用的时间更长,梯度恢复是决定电极效率的主要因素之一[2]。用三维微步进电机机械扫描,同时,按预定义的抽样程序,将电极从一个位置移动到另一个位置[15]。

电极的基本特点,每个电极需要用三个已知的标准品进行校准;电极“调节”,大多数准备好的微电极可以在准备之后立即使用,然而其他的(如H+和Cl-)需要一些调节时间以保证能稳定的应答;离子强度效应,溶液中离子强度的变化可能会显著影响离子选择电极的特性,并导致离子浓度,最终,净离子流量的测定不准确;温度,在32℃以上的温度,离子交换剂常常变成“噪音”影响信噪比,当计划实验时应该将这个记住;信噪比,有两个措施来克服电极中的热噪音这个问题并能提高流量测量的敏感性,一个是提高电极的行进范围(使电压变大),另一个是提高电极尖端直径;抑制剂的混杂效应,在植物电生理学中经常进行药理学实验,然而,许多抑制剂可能显著地影响离子交换剂的特性,因此,在抑制剂存在时,应该首先严格检测离子交换剂的性能[1]。

5 展望

5.1 非损伤微测技术与其他技术结合

非损伤微测技术的非损伤性、高的空间和时间分辨率、以及同时测量几个离子流量的特点,使它成为研究植物在环境胁迫下的离子流、信号传递、功能基因的一个非常有用的工具。当与其它先进的实验工具一起使用时,非损伤微测技术的作用会提高许多倍。在主动运输离子、分子泵和协同运输载体的研究中,非损伤微测技术将发挥重要作用。

5.2 非损伤微测技术在植物根系研究中的应用前景

植物根系的生物学研究意义重大,目前,根系的相关研究技术已经成熟,还需要加强的重要研究力度之一是植物根系对水分、养分、盐分胁迫信号感受转导与其它信号途径的互作关系的研究,非损伤微测技术是一种理想的研究方法。

总之,非损伤微测技术不但能及时准确地监测到植物对某种离子的吸收情况,而且还可以用于研究植物处于盐、水涝、温度逆境胁迫下时,进出植物细胞的离子流变化程度,可以为研究植物抗逆机理提供最直观、最准确的数据;还可以用于功能基因组学研究中未知的或者人工表达的蛋白质功能的鉴定等。随着非损伤微测技术的不断发展,该技术必将在更准确地揭示进出植物细胞的离子/分子流与植物特定功能之间关系的研究中发挥重要作用。

植物根系 篇9

随着国家对基础设施建设投资力度的加大,黑龙江地区的高等级公路建设得到了迅猛地发展。目前,大量使用的工程护坡形式,如浆砌片石、块石、条石、实心混凝土预制块等,虽然抗冲刷能力强,但是造价太高,不美观、对环境有污染,而且不利于植被的恢复,破坏了生态的平衡,因此,植被护坡形式得到高度地重视。植被护坡是指用活的植物,单独用植物或植物与土木工程和非生命植物材料相结合,以减轻坡面的不稳定性和侵蚀[1]。植被护坡主要利用植物的水文效应和力学效应,它是涉及岩土工程、恢复生态学、植物学、土壤学、园林等多学科与一体的综合工程技术,不同学科都针对各自学科的需要进行了相应的研究[2我国地域面积大,且不同的地理区域,植被差异很大,对于植被护坡地域性研究还不够完善,很多地方只是盲目地借鉴别人的经验,而没有进行实地的考察和研究,结果护坡效果很差。因此,我们应该加强植被护坡地域性研究。

1 试验方案

1.1 试验地概况

试验地位于东北林业大学实验林场兴安路,地处黑龙江省哈尔滨市动力区和兴路。该边坡坡度为1:1.5,土壤主要为砂土,且含有大量的砖石,土壤呈碱性,PH值为8.69,有机质含量为1.198%。土壤贫瘠,边坡表面几乎没有植物覆盖。

1.2 试验设计

试验用草种为紫花苜蓿,这种植物喜温暖半干旱气候,抗寒能力强,能耐-20℃~-30℃的低温,当有雪覆盖时,可耐-40℃的低温[4]。本试验地分为两块,每块面积为1.5m×5m,其中一块种植紫花苜蓿,另外一块保持土的原样。

1.3 播种及其播后管理

播种前清除坡面的砖块、石块,平整坡面;然后在表面平铺大约3cm厚的粘土,其PH值为7.09,有机质含量为3.363%,压实;轻轻松动表面的土壤,将紫花苜蓿的种子均匀的撒播在粘土中,在表面覆盖大约1cm的粘土,轻轻压实;在表面盖上草帘子;在草帘子表面浇水,使土壤吸收足够的水分。对于空白地也要在表面平铺大约3cm厚的粘土。当紫花苜蓿出苗后立即掀去草帘子,当其处于幼苗期时,要根据天气情况进行浇水。

1.4 观测项目及其测定方法

在其生长期内,记录天气状况、降雨情况、生长高度、覆盖度。其高度测量采用卷尺,当小草出苗之后,通过现场取样,随机抽取40株,每隔10天进行一次测量,计算其平均值作为它的高度;覆盖度的测量采用目测法。种植4个月后,对含紫花苜蓿根的土和空白地的土各取两组,每组4个土样,做土壤含水率实验和剪切实验。

土壤含水率试验采用烘干法,所用仪器设备为电热鼓风干燥箱、恒质量铝盒、电子天平。试验步骤为:(1)现场取土,每个土样大约15g左右,装进恒质量铝盒,盖上盒盖;(2)分别称量每个铝盒和湿土的质量;(3)将土样放进干燥箱,烘至土样质量不再变化为止,大约8-10个小时;(4)将烘干后的土样和铝盒冷却至室温,称量铝盒和干土的质量;(5)计算土样含水率。

土壤的剪切实验采用直剪(不固结快剪)方式,所用仪器设备为SDJ—Ⅱ型三速电动等应变直剪仪、电子天平、环刀、切土刀、塑料盒、剪刀。试验步骤为:(1)用剪刀剪去紫花苜蓿的地上部分,去除地表面的枯枝;(2)将环刀压入土内,尽量不要对土产生扰动,用切土刀将环刀从土中取出,将环刀外壁擦干净,平整的放进塑料盒;(3)将环刀两端的土削平,但不要松动根,用电子天平称重;(4)分别对土样进行剪切实验;(5)洗出土样中的草根,计算土样的含根率。

2 结果与分析

2.1 紫花苜蓿的生长情况分析

由于播种后降雨及时,天气好,紫花苜蓿在播种后第四天就开始出苗,出苗整齐,出苗率达到98%。在其生长期内,最高温度达35℃,最低温度达8℃。当其还处于幼苗期内,连续20天的晴天,没有一点萎蔫现象,仍然长势良好,抗旱能力强。种植后1个月,下了一场大暴雨,没有倒伏现象,可见抗倒伏能力强。虽然最高温度达到35℃,没有枯死现象,抗热能力强。播种后40天,生长高度达到5cm左右,且基本上能覆盖整个坡面。生长2个月,高度达到14cm,能完全覆盖整个坡面。生长3个月能达到40cm,4个月能达到50cm,生长速度很快。

2.2 紫花苜蓿根系情况分析

从土中取出紫花苜蓿的根,可见其主根粗大,侧根较发达。播种后4个月,其根系能深入土层50cm多。由于生长时间短,紫花苜蓿的根系大约85%都集中在0~25cm的土层中,大约15%的根系分布在25cm以下的土层中。

2.3 边坡冲刷效果分析

在整个试验过程中,有几次强度很大的降雨。通过现场观察发现,种植紫花苜蓿的试验地没有产生沟蚀现象;而空白地有明显的冲蚀而成的细沟,有的沟宽度达到10cm。降雨动能是坡面产生土壤侵蚀的原动力,雨滴从空中到达坡面的速度很大,产生的动能也很大,直接冲刷无植被的空白边坡,造成水土流失,产生沟蚀。有紫花苜蓿的边坡,由于边坡被繁茂的枝叶所覆盖,枝叶削弱了大部分降雨动能,而透过枝叶的部分降雨由于降落高度大大降低,使其达到坡面时的动能降到很低,因此对边坡的冲刷能力很弱,边坡无任何冲刷的痕迹。同时由于降雨形成地表径流,造成空白地土壤的板结,当温度升高时,坡面形成不同程度的裂缝,而种植紫花苜蓿的试验地没有产生裂缝。

2.4 紫花苜蓿固土效果分析

通过含水率实验,得出种植紫花苜蓿试验地土壤和空白地土壤的含水率分别为13.918%和17.795%。由于紫花苜蓿的蒸腾作用,以及植物本身也需要一定的水分来进行新陈代谢,降低了坡体孔隙水压力,从而提高了土体的抗剪强度。植物根系能将土壤单粒粘结起来,同时也能将板结密实的土体分散,并通过根系自身的腐解和转化合成腐殖质,使土壤有良好团聚结构和孔隙状况,从而提高了土体的渗透能力[5]。对含根的土和不含根的土进行直剪实验,抗剪强度见表1。从剪切后的土样中洗出紫花苜蓿的根,计算每个土样中根的含量,见表2。

从表中可以看出,即使土样中含有最少量的根,也能显著增加土的抗剪强度。通过直接作图法和按照标准[6]中的计算公式两种方法综合得出,含根土的内摩擦角为32°,粘聚力为49k Pa,不含根土的内摩擦角为28°,粘聚力为21k Pa。由于根的存在,使得土体粘聚力显著提高了28k Pa,内摩擦角增加的幅度相对较小,只增加了4°。由于根在土壤中穿插,使得根周围的细粒土凝聚在一起,从而使得土的粘聚力增大,同时根又被周围的土体包围,锚固在其中,这就如同土中增设了许多的钢筋,从而使得土体的抗剪强度增大。

3 结论

从紫花苜蓿的生态适应性来看,该种植物能适应贫瘠的土壤条件,并且生长速度快、抗热、抗旱能力较强,因而能适应公路边坡种植条件;从种植紫花苜蓿试验地和空白地坡面冲刷效果分析可知,紫花苜蓿能有效地削弱降雨动能,抑制地表径流,从而减少降雨对坡面造成的冲刷;从对含紫花苜蓿根系的土样与不含根的土样进行直接剪切实验结果的分析可知,含根土样能显著提高土的抗剪强度,从而增加边坡的稳定性。本文的试验方法模拟了实际的工程情况,因而对工程施工有实际的指导意义。

摘要：文章以东北林业大学实验林场公路边坡为试验地,通过种植紫花苜蓿,观察其发芽状况、生长速度、覆盖度、抗旱性、抗热性等生态适应性指标,作为评价其护坡效果的重要指标;并用环刀进行现场取样,进行大量含根土的直剪试验,测得含根土体的抗剪强度,与不含根土的抗剪强度进行对比,评判其根系固土能力。通过试验得出紫花苜蓿是一种适合东北地区公路边坡的理想的护坡植物。

关键词：紫花苜蓿,护坡,效果,探讨

参考文献

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