• 《中国科学引文数据库(CSCD)》来源期刊
  • 中国科技期刊引证报告(核心版)期刊
  • 《中文核心期刊要目总览》核心期刊
  • RCCSE中国核心学术期刊

广东省水稻秸秆露天焚烧大气污染物排放的时空分布特征

叶延琼, 汪晶, 章家恩, 秦钟

叶延琼, 汪晶, 章家恩, 等. 广东省水稻秸秆露天焚烧大气污染物排放的时空分布特征[J]. 华南农业大学学报, 2019, 40(4): 52-60. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201810021
引用本文: 叶延琼, 汪晶, 章家恩, 等. 广东省水稻秸秆露天焚烧大气污染物排放的时空分布特征[J]. 华南农业大学学报, 2019, 40(4): 52-60. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201810021
YE Yanqiong, WANG Jing, ZHANG Jia’en, et al. Temporal and spatial distribution characteristics of air pollutants from open burning of rice straw in Guangdong Province[J]. Journal of South China Agricultural University, 2019, 40(4): 52-60. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201810021
Citation: YE Yanqiong, WANG Jing, ZHANG Jia’en, et al. Temporal and spatial distribution characteristics of air pollutants from open burning of rice straw in Guangdong Province[J]. Journal of South China Agricultural University, 2019, 40(4): 52-60. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201810021

广东省水稻秸秆露天焚烧大气污染物排放的时空分布特征

基金项目: 广东省现代农业产业技术体系建设项目(2016LM1100,2018LM1100);广东省科技计划项目(2015B090903077,2016A020210094,2017A090905030);广州市科技计划项目(201604020062)
详细信息
    作者简介:

    叶延琼(1976—),女,副教授,博士,E-mail: llyeyq@scau.edu.cn

    通讯作者:

    章家恩(1968—),男,教授,博士,E-mail: jeanzh@scau.edu.cn

  • 中图分类号: X51

Temporal and spatial distribution characteristics of air pollutants from open burning of rice straw in Guangdong Province

  • 摘要:
    目的 

    了解广东省水稻秸秆露天焚烧大气污染物排放情况,为水稻秸秆的资源化利用以及大气污染治理提供一定的参考。

    方法 

    基于广东省历年的稻谷产量、草谷比、水稻秸秆焚烧比例和焚烧效率指标,利用排放因子法估算了1990—2016年间广东省水稻秸秆产量及露天焚烧大气污染物的排放量,利用ArcGIS10.2软件分析了大气污染物排放的时空分布特征。

    结果 

    1990—2016年间,广东省水稻秸秆资源量呈“下降−上升−下降−上升”的变化趋势,整体上由1990年的1 687 万t下降到2016年的1 087 万t,年平均减少率为1.7%。研究期间,PM、BC、OC、SO2、NOx、CH4、CO和CO2的排放量分别减少了8 800、200、5 200、1 100、800、2 900、106 500和2 585 800 t,减少率分别为48.09%、50.00%、48.60%、50.00%、50.00%、48.33%、48.45%和48.45%。广东省各地区水稻秸秆露天焚烧污染物排放量的空间分布表现出不均衡性,1990年,茂名、阳江、肇庆、广州、惠州、河源、汕尾、揭阳及潮州市的排放量较大,PM的排放总量均在1 000 t以上;2000年,大部分地市的PM排放量均在1 000 t以上;2010—2016年间,除揭阳市外,PM的排放量均低于1 000 t 。

    结论 

    1990—2000年,除粤北的部分县(市、区)外,广东省大部分地区的大气污染物排放强度均较高;2010年前,大气污染物排放的高值区主要集中在湛江、茂名、阳江、肇庆、梅州、惠州、揭阳以及潮州市;2016年,排放强度高的地区仅集中在粤西和粤东地区的小部分县(市、区)。

    Abstract:
    Objective 

    To understand the emission of air pollutants from open burning of rice straw in Guangdong province, and provide certain reference for utilization of rice straw resources and control of air pollutant.

    Method 

    Based on the statistical data of rice yield, the ratio of straw to grain, combustion ratio and efficiency of rice straw in Guangdong province from 1990 to 2016, we calculated rice straw yield and air pollutant emission from open burning of rice straw using the emission factor method. The temporal and spatial distribution characteristics of air pollutant emission were analyzed using the ArcGIS 10.2 software.

    Result 

    From 1990 to 2016, the total amount of rice straw resources in Guangdong Province showed a trend of “decline-rise-decline-rise”, which decreased from 16.87 million tons in 1990 to 10.87 million tons in 2016 with an average annual decrease rate of 1.7%. During the period, the amounts of PM, BC, OC, SO2, NOx, NH4, CO and CO2 emissions decreased by 8 800, 200, 5 200, 1 100, 800, 2 900, 106 500 and 2 585 800 tons, respectively. Their decrease rates were 48.09%, 50.00%, 48.60%, 50.00%, 50.00%, 48.33%, 48.45% and 48.45%, respectively. The spatial distribution of total amount of pollutant emission from open burning of rice straw was unbalanced in different regions of Guangdong province. In 1990, the amounts of PM pollutant emissions were greater than 1 000 t in Maoming, Yangjiang, Zhaoqing, Guangzhou, Huizhou, Heyuan, Shanwei Jieyang and Chaozhou. In 2000, the PM pollutant emissions were above 1 000 t in most cities of Guangdong province. From 2010 to 2016, except for Jieyang, PM pollutant emissions were below 1 000 t.

    Conclusion 

    From 1990 to 2000, except for some counties in northern Guangdong, the pollutant emission intensity are high in most cities of Guangdong province. The high value areas of pollutant emission before 2010 are mainly concentrated in Zhanjiang, Maoming, Yangjiang, Zhaoqing, Meizhou, Huizhou, Jieyang and Chaozhou. In 2016, the high intensity of pollutant emission was only concentrated in a small number of counties in western and eastern Guangdong.

  • 随着我国工业化快速发展,土壤重金属污染越发严重[1]。重金属污染影响植物的生长、产量和品质,甚至会通过食物链迁移到人体内威胁人类健康[2-3]。镉(Cd)污染作为重金属污染的头号元凶,对其研究的紧迫性日益剧增。Cd是作物生长的限制因素,会降低植物体内的叶绿素含量,进而影响正常光合作用[4];还会诱发高活性氧自由基,导致植物由于过氧化而提前衰老[5]。Cd对植株的毒害程度取决于多方面因素,包括植物种类、Cd浓度和Cd胁迫时间等。丁海东等[6]发现1 µmol/L低浓度Cd溶液能提高番茄种子发芽势,2 mmol/L的高浓度Cd溶液会降低种子发芽势、发芽率,抑制根的生长;Ederli等[7]研究表明100 µmol/L Cd浓度胁迫下芦苇根结构没有明显变化;周全等[8]研究发现Cd质量分数高于0.5 mg/kg时12个水稻品种的苗高均显著下降,干物质量和叶绿素含量等也受到明显影响;Gzyl等[9]的结果同样证明了类似的观点。由此可见,不同植物对Cd胁迫的反应不同,有必要在不同植物上进行Cd处理研究。

    Cd毒害不但显著抑制植物生长,还会影响植物对必需营养元素的吸收及营养元素在植物体内的有效性。He等[10]研究发现,Cd敏感型水稻突变体的总根长及根表面积会随Cd溶液浓度的增加而增加,导致根系对Cd的吸收量比野生型更高;有研究发现Cd抑制重金属超积累植物地上部对锌(Zn)、铁(Fe)和锰(Mn)的吸收以及根部对Fe、Mn的吸收[11];此外,Cd处理会显著降低甘蓝叶中Fe、Mn、镁(Mg)含量以及根中Mn含量[12]。这些研究表明植物的耐Cd能力可能与植物必需营养元素吸收有重要联系,目前相关报道还较少。

    大豆Glycine max L.是世界上重要的粮食作物、油料作物和饲料来源,营养价值极高,富含蛋白质、氨基酸、脂肪和多种矿物质[13]。同时,大豆是Cd毒害敏感作物,在受Cd污染的土壤中生长的大豆的多种农艺性状都表现出毒害症状[14-15]。因此,Cd污染会严重影响大豆生产,研究大豆对Cd胁迫的响应十分重要。本研究以对Cd敏感程度不同的4种基因型大豆作为材料,研究不同浓度的Cd胁迫处理对大豆种子萌发、植株生长及元素积累的影响,从大豆根系性状以及体内元素积累和分配的角度解析不同基因型大豆Cd敏感性存在差异的原因,筛选耐Cd基因型用于大豆育种。

    材料为4种基因型大豆:‘巴西10号’、‘本地2号’、‘桂夏豆2号’和‘华夏3号’。试验所用土壤来自华南农业大学增城教学科研基地,土壤基本理化性状参见文献[16]。所用石英砂均是商业购买,分粗砂和中砂。

    营养液采用改良版大豆砂培1/2 Hoagland营养液,母液(1 000 ×)具体配方:252.76 g/L KNO3、43.57 g/L K2SO4、590.38 g/L Ca(NO3)2·4H2O、246.47 g/L MgSO4·7H2O、29.40 g/L Fe-EDTA(Na)、0.89 g/L MnCl2·4H2O、0.09 g/L ZnSO4·7H2O、0.04 g/L CuSO4·5H2O、0.20 g/L (NH4)6Mo7O24·4H2O、68.05 g/L KH2PO4和1.24 g/L H3BO3,pH 5.8~6.0。种子萌发培养基配方:1/2 Hogland营养液、10 g/L蔗糖、3 g/L琼脂粉。

    Cd对大豆种子萌发影响的试验在培养室进行,设置不同Cd浓度的萌发培养基,镉质量分数分别为0(对照)、2、11、23、46、114、228 mg/kg CdCl2·5/2H2O,每个处理3次重复,每皿播6粒种子。不同基因型大豆Cd处理盆栽试验在网室大棚进行,设置3种Cd质量分数处理,分别为0(对照)、10、20 mg/kg CdCl2·5/2H2O,每个处理4次重复。

    在大豆主根生长试验中,挑选4种基因型大豆饱满无伤痕的种子,置于培养皿内,单层排列,打开培养皿,放入干燥器中,将干燥器放入通风橱中。干燥器中放入烧杯,烧杯中加入100 mL次氯酸钠,然后沿着杯壁缓慢加入4.2 mL盐酸,次氯酸钠和盐酸反应产生氯气,盖上干燥器盖子,用氯气消毒10 h。之后打开干燥器盖子,盖上培养皿盖,拿出培养皿放在超净工作台内,打开培养皿盖通风约30 min,除去多余的氯气以免影响种子生长。将消毒后的种子种脐向下播种在培养基中,置于24 ℃培养室中光照培养。5 d后拍照,用尺子量主根长,记录数据。

    盆栽试验采用砂土培。石英砂用清水冲洗干净后,121 ℃灭菌40 min,间隔24 h后重复灭菌1次,土壤与石英砂采用相同灭菌方式,然后将石英砂与土壤按照质量比4︰1的比例混匀。称取CdCl2·5/2H2O配置0(CK)、10、20 mg/kg Cd溶液,按比例倒入砂土混合基质中混匀,静置平衡20 d后装盆,每盆装2 kg混合砂土。大豆种子用氯气熏蒸灭菌后,每盆播3颗饱满健康的种子,浇适量营养液,出苗后每盆挑选生长一致的大豆植株保留1株。每周补充1次营养液,45 d后收获,测定植株生物量、根系性状和元素浓度等指标。根系用自来水冲洗干净后,用台式扫描仪(Epson 1460XL)扫描根系,用根系分析软件WinRHIZO (Regent Instruments Inc., 加拿大)分析总根长和根表面积。植株地上部与根系样品分别烘干粉碎称质量后,经马福炉在550 ℃条件下灰化8 h,用原子吸收分光光度计测定Cd、钙(Ca)、Mg、Fe、铜(Cu)、Zn、Mn和钾(K)的浓度,磷(P)浓度用钼锑抗比色法测定。

    试验数据均采用Microsoft Excel 2010 (Microsoft Company,美国)软件和SPSS 18.0进行数据处理和双因素方差分析,采用Duncan’s法对不同Cd处理或基因型进行多重比较。

    Cd处理极显著影响大豆主根生长(P<0.001),并且不同基因型大豆的主根长对加Cd处理的反应也存在极显著差异(P<0.001)(表1)。由图1a可知,与对照相比,2 mg/kg Cd处理下4种基因型大豆主根长有增加的趋势;随着Cd浓度增加,从11 mg/kg开始,主根长的伸长逐渐受到抑制,23 mg/kg时‘巴西10号’、‘本地2号’、‘桂夏豆2号’和‘华夏3号’主根长分别比对照下降了50%、20%、37%和50%;114、228 mg/kg Cd处理时4种基因型大豆的主根长均受到严重抑制,比对照减少1倍以上。同时Cd对不同基因型的抑制程度有所不同,‘华夏3号’的耐Cd能力较好,在11 mg/kg Cd处理下,主根长与对照相比没有明显变化,其他基因型均受到明显抑制;在Cd质量分数≥46 mg/kg处理下,所有基因型主根长均受到严重抑制。

    图  1  Cd处理对不同基因型大豆主根长和生物量的影响
    各小图中相同Cd浓度处理柱子上方的不同小写字母表示不同基因型大豆间差异显著(P < 0.05,Duncan’s法)
    Figure  1.  Effects of Cd treatments on taproot lengths and biomasses of different soybean genotypes
    Different lowercase letters on the columns of the same Cd concentration treatment in each figure indicate significant differences among different soybean genotypes (P < 0.05,Duncan’s method)
    表  1  Cd处理对不同基因型大豆生长指标影响的双因素方差分析
    Table  1.  Two-way ANOVA of effects of Cd treatment on growth indicators of different soybean genotypes
    指标
    Index
    F 1)
    Cd处理
    Cd treatment
    基因型
    Genotype
    Cd处理×基因型
    Cd treatment × Genotype
    主根长 Taproot length 120.06*** 11.68*** 2.47***
    生物量 Biomass 392.05*** 39.85*** 5.39***
    总根长 Total root length 762.59*** 20.36*** 5.19***
    根表面积 Root surface area 338.72*** 13.56*** 2.86*
    地上部Cd浓度 Cd concentration of shoot 86.24*** 4.02* 1.90
    根部Cd浓度 Cd concentration of root 198.65*** 30.80*** 12.75***
    地上部P浓度 P concentration of shoot 22.66*** 15.24*** 4.90***
    地上部K浓度 K concentration of shoot 211.23*** 22.77*** 5.44***
    地上部Ca浓度 Ca concentration of shoot 15.64*** 0.53 4.35**
    地上部Mg浓度 Mg concentration of shoot 5.52** 13.55*** 0.27
    地上部Fe浓度 Fe concentration of shoot 9.70*** 2.47 5.36***
    地上部Cu浓度 Cu concentration of shoot 53.64*** 9.87*** 8.15***
    地上部Zn浓度 Zn concentration of shoot 13.95*** 5.50** 2.04
    地上部Mn浓度 Mn concentration of shoot 37.53*** 19.26*** 6.06***
    根部P浓度 P concentration of root 19.83*** 21.56*** 10.51***
    根部K浓度 K concentration of root 74.33*** 6.07** 12.51***
    根部Ca浓度 Ca concentration of root 0.26 2.01 4.20**
    根部Mg浓度 Mg concentration of root 1.33 13.51*** 2.34
    根部Fe浓度 Fe concentration of root 3.57* 5.11** 2.73*
    根部Cu浓度 Cu concentration of root 18.92*** 4.06* 2.99*
    根部Zn浓度 Zn concentration of root 10.26*** 7.58*** 3.73**
    根部Mn浓度 Mn concentration of root 49.00*** 4.63** 3.96**
     1) “*”表示P< 0.05,“**”表示P< 0.01,“***”表示P< 0.001(双因素方差分析)
     1)“*” indicates P< 0.05,“**” indicatesP< 0.01,“***” indicatesP< 0.001(Two-way ANOVA)
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    Cd处理极显著影响大豆的生物量(P<0.001),并且不同基因型大豆的生物量也存在极显著差异(P<0.001)(表1)。由图1b可知,与对照相比,4种基因型大豆的生物量均随着Cd浓度的增加明显下降。在10、20 mg/kg Cd处理后,‘巴西10号’生物量分别比对照减少86%、84%,‘本地2号’减少74%、76%,‘桂夏豆2号’减少53%、56%,‘华夏3号’减少59%、70%。4种基因型大豆的耐Cd能力存在显著差异,不加Cd时,‘巴西10号’、‘本地2号’、‘桂夏豆2号’的生物量无显著差异,均显著低于‘华夏3号’;在10 mg/kg Cd处理下,4种基因型大豆的生物量差异显著,表现为‘巴西10号’<‘本地2号’<‘桂夏豆2号’<‘华夏3号’;在20 mg/kg Cd处理下,‘华夏3号’与‘桂夏豆2号’生物量无显著差异,均显著高于‘巴西10号’和‘本地2号’。结果表明,Cd会抑制植株正常生长,Cd处理后4种基因型大豆的生物量存在显著差异,‘华夏3号’和‘桂夏豆2号’的耐Cd能力显著优于‘巴西10号’和‘本地2号’。

    Cd处理极显著影响大豆的总根长和根表面积(P<0.001),并且不同基因型大豆的总根长和根表面积也存在极显著差异(P<0.001)(表1)。由图2可知,4种基因型大豆总根长和根表面积随着Cd浓度的增加逐渐下降。与对照相比,‘巴西10号’的总根长在10、20 mg/kg Cd处理下均减少90%以上,‘华夏3号’分别减少66%和80%。不加Cd时,‘本地2号’和‘华夏3号’的总根长显著高于‘巴西10号’和‘桂夏豆2号’,‘本地2号’和‘华夏3号’之间差异不显著;‘华夏3号’的根表面积显著高于‘本地2号’和‘桂夏豆2号’。在10 mg/kg Cd处理下,‘华夏3号’的总根长和根表面积显著高于‘本地2号’和‘桂夏豆2号’,‘本地2号’和‘桂夏豆2号’之间无显著差异,‘巴西10号’的总根长和根表面积均显著低于其他3种基因型。在20 mg/kg Cd处理下,‘华夏3号’的总根长显著高于‘巴西10号’和‘本地2号’,‘华夏3号’和‘桂夏豆2号’之间无显著差异;‘桂夏豆2号’和‘华夏3号’的根表面积显著高于‘巴西10号’和‘本地2号’。

    图  2  Cd处理对不同基因型大豆总根长和根表面积的影响
    各小图中相同Cd浓度处理柱子上方的不同小写字母表示不同基因型大豆间差异显著(P < 0.05,Duncan’s法)
    Figure  2.  Effects of Cd treatments on total root length and root surface area of different soybean genotypes
    Different lowercase letters on the columns of the same Cd concentration treatment in each figure indicate significant differences among different soybean genotypes (P < 0.05,Duncan’s method)

    Cd处理极显著影响大豆地上部和根部Cd浓度(P<0.001),并且不同基因型大豆地上部Cd浓度对存在显著差异(P<0.05),根部Cd浓度存在极显著差异(P<0.001)(表1)。由图3可知,大豆根部的Cd浓度远高于地上部。与对照相比,在10、20 mg/kg处理下,4种基因型大豆的地上部和根部Cd浓度均增加了10倍以上。不加Cd时,‘本地2号’和‘华夏3号’地上部Cd浓度显著低于‘巴西10号’和‘桂夏豆2号’,同时‘巴西10号’和‘桂夏豆2号’,以及‘本地2号’和‘华夏3号’均无显著差异;‘桂夏豆2号’根部Cd浓度显著高于‘本地2号’和‘华夏3号’,与‘巴西10号’差异不显著。在10 mg/kg Cd处理下,‘本地2号’地上部Cd浓度显著高于‘桂夏豆2号’和‘华夏3号’,与‘巴西10号’差异不显著;‘巴西10号’根部Cd浓度显著低于‘本地2号’和‘华夏3号’,与‘桂夏豆2号’无显著差异。在20 mg/kg Cd处理下,4种基因型大豆地上部Cd浓度无显著差异;‘巴西10号’的根部Cd浓度最低,‘本地2号’最高,‘华夏3号’和‘桂夏豆2号’无显著差异。

    图  3  Cd处理对不同基因型大豆Cd浓度的影响
    各小图中相同Cd浓度处理柱子上方的不同小写字母表示不同基因型大豆间差异显著(P < 0.05,Duncan’s法)
    Figure  3.  Effects of Cd treatments on Cd concentrations of different soybean genotypes
    Different lowercase letters on the columns of the same Cd concentration treatment in each figure indicate significant differences among different soybean genotypes (P < 0.05,Duncan’s method)

    表2可知,Cd处理显著影响不同基因型大豆地上部各种营养元素的浓度。与对照相比,4种基因型大豆地上部P、K、Cu、Fe浓度在2种Cd浓度胁迫处理下均有增加的趋势。在10 mg/kg Cd处理下,‘本地2号’地上部Ca浓度比对照显著增加,‘华夏3号’地上部Ca浓度比对照显著降低;在20 mg/kg Cd处理下,‘巴西10号’、‘桂夏豆2号’和‘华夏3号’地上部Ca浓度均比对照显著降低。在10 mg/kg Cd处理下,‘巴西10号’、‘本地2号’和‘桂夏豆2号’地上部Zn浓度比对照显著增加。10 mg/kg Cd处理下‘巴西10号’地上部Mn浓度比对照显著降低,20 mg/kg Cd处理下‘本地2号’、‘桂夏豆2号’和‘华夏3号’地上部Mn浓度比对照显著增加。

    表  2  Cd处理对不同基因型大豆地上部营养元素浓度影响
    Table  2.  Effects of Cd treatments on nutrient element concentrations in shoots of different soybean genotypes
    基因型
    Genotype
    w(Cd)/
    (mg·kg−1)
    w/(g·kg−1) w/(mg·kg−1)
    P K Ca Mg Fe Cu Zn Mn
    巴西10号
    Baxi No. 10
    0 0.58±0.02b 20.91±0.66b 13.14±0.38a 3.37±0.11a 71.09±6.63b 6.11±1.09c 36.52±1.75b 21.07±1.90a
    10 2.01±0.41a 45.45±2.06a 14.43±1.21a 4.11±0.69a 84.07±23.62ab 12.41±1.15b 55.24±3.62a 12.25±2.06b
    20 1.89±0.08a 46.02±2.78a 10.34±0.77b 3.84±0.14a 143.02±48.14a 17.86±1.75a 53.95±7.92a 15.96±3.53ab
    本地2号
    Bendi No. 2
    0 1.21±0.03a 17.11±0.37b 11.39±1.02b 4.49±0.46a 112.91±12.88b 6.05±0.52c 30.01±2.23b 23.05±2.68b
    10 1.43±0.07a 32.22±0.98a 15.01±0.75a 5.35±0.32a 152.91±18.41a 16.80±2.61a 47.14±1.96a 24.86±1.02b
    20 1.47±0.19a 35.95±1.18a 12.01±1.13ab 5.15±0.61a 126.43±2.78ab 11.88±1.00b 37.33±2.75b 48.84±3.74a
    桂夏豆2号
    Guixiadou No. 2
    0 0.71±0.06b 23.78±0.71b 13.26±0.26a 3.30±0.10b 80.33±8.39b 5.99±0.68c 31.66±2.11b 21.38±1.86b
    10 1.11±0.03a 38.93±1.29a 12.46±0.55a 3.79±0.08a 192.72±17.03a 11.61±0.59a 45.98±3.00a 23.56±0.46b
    20 1.07±0.13a 38.10±1.49a 10.76±0.17b 3.72±0.17a 84.47±6.45b 8.22±0.55b 32.74±0.19b 40.24±4.55a
    华夏3号
    Huaxia No. 3
    0 0.63±0.02b 23.52±0.85c 14.22±0.31a 3.38±0.07b 98.88±13.58b 5.96±0.61b 38.16±3.19a 27.35±1.70b
    10 0.95±0.05a 32.28±0.38b 12.19±0.25b 3.99±0.04a 128.75±26.92ab 9.47±0.28a 40.73±5.99a 21.60±0.76b
    20 0.94±0.06a 36.60±1.32a 11.23±0.34b 3.96±0.12a 169.07±24.23a 10.68±1.20a 35.58±1.70a 41.09±5.71a
     1) 数据为平均值±SE;相同基因型同列数据后的不同小写字母表示不同Cd处理浓度间差异显著(P< 0.05,Duncan’s法)
     1)The datum is mean±SE; Different lowercase letters in the same column and genotype indicate significant differences among different Cd treating concentrations (P< 0.05,Duncan’s test)
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    表3可知,Cd对不同基因型大豆根部营养元素浓度有很大影响。在 20 mg/kg Cd处理下,4种基因型大豆根部Mn浓度均比对照显著增加。结合表1可知,除Ca以外,根部营养元素浓度在基因型之间差异显著。与对照相比,在2种Cd处理下‘巴西10号’根部P、K、Zn浓度显著增加,根部Ca浓度显著降低;‘本地2号’根部K浓度比对照显著增加;‘桂夏豆2号’根部Cu浓度比对照显著增加。

    表  3  Cd处理对不同基因型大豆根部营养元素浓度的影响1)
    Table  3.  Effects of Cd treatments on nutrient element concentrations in roots of different soybean genotypes
    基因型
    Genotype
    w(Cd)/
    (mg·kg−1)
    w/(g·kg−1) w/(mg·kg−1)
    P K Ca Mg Fe Cu Zn Mn
    巴西10号
    Baxi No. 10
    0 0.77±0.03b 27.03±1.01b 12.25±0.59a 4.06±0.19a 914.90±144.91b 13.45±1.71b 46.60±2.38b 10.04±0.89b
    10 1.65±0.21a 38.62±1.46a 7.81±0.97b 3.26±1.02a 1 302.15±91.69a 16.48±6.69b 96.91±1.02a 13.90±1.79b
    20 1.30±0.18a 34.78±1.63a 9.68±0.97b 2.87±0.20a 1 080.64±122.55ab 30.84±5.09a 85.39±13.22a 21.18±2.41a
    本地2号
    Bendi No. 2
    0 0.64±0.04b 30.80±0.80c 9.06±0.22a 1.88±0.10b 1 403.30±172.15a 17.07±1.91b 57.32±4.75a 13.00±1.68b
    10 0.97±0.07a 34.69±0.15b 8.74±1.89a 2.63±0.23a 1 525.43±158.69a 43.79±12.26a 82.65±20.22a 11.59±1.20b
    20 1.07±0.03a 41.33±1.35a 7.82±0.96a 3.01±0.08a 1 189.80±142.57a 29.48±3.18ab 74.67±8.29a 31.94±3.01a
    桂夏豆2号
    Guixiadou No. 2
    0 0.82±0.02b 28.66±0.76b 8.88±0.43b 4.34±0.14a 1 150.17±125.49a 10.27±0.64b 44.51±2.29b 13.45±1.86b
    10 0.85±0.05ab 24.49±1.62c 10.53±0.78a 4.67±0.31a 1 158.35±189.60a 28.82±3.20a 66.85±1.61a 17.29±2.36ab
    20 0.93±0.04a 40.78±0.96a 9.25±0.56ab 3.96±0.06a 1 476.97±144.46a 38.28±11.14a 49.94±2.04ab 20.86±1.72a
    华夏3号
    Huaxia No. 3
    0 0.88±0.09a 28.59±2.59b 7.61±0.22b 4.46±0.30a 880.46±47.58b 13.56±1.37b 60.01±4.00a 13.05±1.78b
    10 0.75±0.06a 31.44±0.14b 10.03±0.54a 4.35±0.26a 1 111.47±71.84ab 24.78±5.94ab 47.31±1.87a 11.26±0.41b
    20 0.88±0.03a 40.13±1.78a 9.24±0.69ab 3.30±0.33b 1 242.21±90.77a 26.99±4.14a 54.81±3.57a 19.50±1.80a
     1) 数据为平均值±SE;相同基因型同列数据后的不同小写字母表示不同Cd处理浓度间差异显著(P< 0.05,Duncan’s法)
     1)The datum is mean±SE; Different lowercase letters in the same column and genotype indicate significant differences among different Cd treating concentrations (P< 0.05,Duncan’s test)
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    Cd是危害作物生长发育的重金属元素,当植物体内Cd的累积量达到一定程度时便会对植物产生毒害作用。种子萌发作为植物生长的起始阶段,对外界环境胁迫最为敏感,变化特征反映了植物对Cd胁迫的耐受能力[17]。主根长通常用于衡量种子萌发后幼苗的生长状况。杜兰芳等[18]研究发现Cd胁迫对豌豆幼苗根长具有明显的抑制作用,且随着Cd浓度的增加,抑制作用逐渐增强;李冬等[19]发现在低浓度(10 µmol/L) Cd处理下,豌豆幼苗的主根长降低了65.20%。本研究培养基萌发试验结果表明不同基因型对Cd的耐受能力存在差异。相比于不加Cd对照,在2 mg/kg (相当于10 µmol/L) Cd处理下大豆主根长有增加的趋势;在大于11 mg/kg Cd处理下,除‘华夏3号’以外,其余基因型大豆主根的生长均受到明显抑制;在Cd质量分数大于23 mg/kg时,4种基因型大豆主根长均受到严重抑制;这一结果与前期研究[6]结果一致。‘华夏3号’耐Cd性优于其他基因型,说明不同基因型的耐Cd性存在差异[20-21]

    Cd胁迫下植物生物量和籽粒产量都会有明显下降[22];本研究的盆栽试验也发现,加Cd处理后4种基因型大豆的植株生物量均显著降低。Cd处理下‘桂夏豆2号’和‘华夏3号’的生物量显著高于‘巴西10号’和‘本地2号’,表明‘巴西10号’、‘本地2号’的植株生长对Cd敏感,属于Cd敏感基因型;‘桂夏豆2号’、‘华夏3号’比较耐Cd,属于耐Cd基因型,且‘华夏3号’的耐Cd能力显著高于‘巴西10号’;这一结果与Wang等[23]的研究结果一致。根系是植物吸收土壤中水分和营养元素的重要器官,可作为预防Cd进入植物体内的屏障[24-26]。有研究表明Cd可以通过抑制细胞分裂、养分吸收等抑制根系生长,耐性强的品种一般表现为根系生物量大、根长较长[24-25]。本研究中,加Cd处理后4种基因型大豆的总根长和根表面积均显著降低,耐Cd能力强的‘华夏3号’和‘桂夏豆2号’的根系生长发育比‘巴西10号’更好,具有更大的总根长和根表面积。由此可见,耐Cd能力不同是引起不同基因型根系性状的差异的主要原因之一。

    在土壤Cd含量相同的条件下,大豆各器官的Cd含量存在显著差异,一般表现为根部>地上部[27-28]。本研究4种基因型大豆根部Cd浓度也都远远高于地上部,表明植物会把从土壤中吸收的Cd保留在根部,阻止过多的Cd转移到地上部对植株光合作用造成影响[29]。进一步观察胁迫条件下不同基因型之间的根部Cd浓度发现‘华夏3号’显著高于‘巴西10号’,说明耐Cd能力强的基因型根部对Cd的积累量更高,只有较少的Cd转移到地上部,这和张芬琴[30]的研究结果一致。此外,本研究在不加Cd处理的植株中也检测到Cd元素,这主要是由于本试验使用砂土混合物作为培养介质,土壤本身含有微量的Cd,但并不影响大豆的正常生长。从植株Cd累积量来看,黄运湘等[31]研究发现,在全Cd质量分数为0.10 mg/kg、有效Cd质量分数为0.04 mg/kg的红壤和河潮土上分别种植大豆,不加Cd处理时植株体内单株Cd累积量分别为5.33和5.00 µg,大豆没有出现任何Cd胁迫症状,这个Cd累积量与本研究不加Cd处理的大豆植株体内Cd累积量(单株2.03~5.19 µg)相当,间接证明混合砂土中土壤Cd含量没有达到影响大豆生长的阈值。

    植物体内存在营养元素的平衡,Cd过量时会打破这种平衡。在Cd进入植物体的过程中,会与其他养分元素竞争转运的结合位点,从而引起植物体内元素浓度的改变,尤其会与一些二价金属如Ca2+、Fe2+、Mn2+和Zn2+等产生相互作用,影响这些有益元素的吸收[26, 32]。本研究中,相比于不加Cd处理,加Cd后植物体内的营养元素浓度发生了显著变化,尤其是地上部P、K、Cu、Fe浓度呈现一致上升的趋势。研究发现Cd胁迫抑制秋华柳根部Ca的吸收和积累[33]。本试验发现在10 mg/kg Cd处理下,Cd敏感基因型‘本地2号’地上部Ca浓度呈增加趋势,耐Cd基因型‘华夏3号’呈降低趋势;Cd敏感基因型‘巴西10号’根部Ca浓度显著降低,耐Cd基因型‘华夏3号’、‘桂夏豆2号’呈增加趋势。此外,研究发现Cd和Zn在大豆籽粒中表现为协同作用,在叶片中表现为拮抗作用[34],本试验中Cd胁迫处理下Cd敏感基因型‘巴西10号’地上部和根部Zn浓度均显著增加。Cd敏感与耐Cd基因型大豆在Cd处理后Ca、Zn浓度变化趋势有明显差异。以上结果表明,Cd处理后植株体内营养元素浓度变化明显,但变化的趋势并不一致,没有表现出一致的与Cd协同或拮抗的作用,这与前期研究结果[35]类似,具体机制还有待进一步研究。

    综上所述,Cd胁迫显著抑制不同基因型大豆主根生长和植株生长,不同基因型的耐Cd能力表现不同。‘巴西10号’和‘本地2号’是Cd敏感基因型,‘桂夏豆2号’和‘华夏3号’属于耐Cd基因型。耐Cd基因型大豆主要通过根系生长和体内元素浓度变化缓解Cd毒害。

  • 图  1   广东省1990—2016年水稻秸秆产量变化

    Figure  1.   The change of rice straw yield in Guangdong Province from 1990 to 2016

    图  2   广东省各地市1990-2016年水稻秸秆产量变化趋势

    GZ:广州,SZ:深圳,,ZH:珠海,FS:佛山,DG:东莞,ZS:中山,JM:江门,HZ:惠州,ZQ:肇庆,ST:汕头,CZ:潮州,JY:揭阳,SW:汕尾,SG:韶关,HY:河源,MZ:梅州,QY:清远,YJ:阳江,ZJ:湛江,MM:茂名,YF:云浮

    Figure  2.   The changing trend of rice straw yield in various cities of Guangdong Province from 1990 to 2016

    GZ:Guangzhou,SZ:Shengzhen,ZH:Zhuhai,FS:Foshan,DG:Dongguan,ZS:Zhongshan,JM:Jiangmen,HZ:Huizhou,ZQ:Zhaoqing,ST:Shantou,CZ:Chaozhou,JY:Jieyang,SW:Shanwei,SG:Shaoguan,HY:Heyuan,MZ:Meizhou,QY:Qingyuan,YJ:Yangjiang,ZJ:Zhanjiang,MM:Maoming,YF:Yunfu

    图  3   1990—2016年广东省各市水稻秸秆露天焚烧PM排放量分布

    Figure  3.   Distribution of PM pollutant emission from open burning of rice straw in different cities of Guangdong Province from 1990 to 2016

    图  4   1990—2016年广东省各县水稻秸秆露天焚烧PM排放强度分布

    Figure  4.   Emission intensityof PM pollutant from open burning of rice straw in different counties of Guangdong Province from 1990 to 2016

    表  1   水稻秸秆露天焚烧排放因子[18]

    Table  1   Emission factors of rice straw burned in field

    污染物 Pollutant PM SO2 NOx CH4 BC OC CO CO2
    排放因子/( g·kg−1) Emission factor 6.04 0.147 3.52 0.72[32] 0.52 1.96 72.4 1 757.6
    下载: 导出CSV

    表  2   1990—2016年广东省水稻秸秆露天焚烧各污染物和CO2排放量

    Table  2   Total estimated amount of pollutant and CO2 emission from open burning of rice straw in Guangdong Province from 1990 to 2016 104 t

    年份 Year PM SO2 NOx CH4 BC OC CO CO2
    1990 1.83 0.04 1.07 0.22 0.16 0.60 21.98 533.71
    1991 1.80 0.04 1.05 0.21 0.15 0.58 21.52 522.53
    1992 1.74 0.04 1.02 0.21 0.15 0.57 20.88 506.91
    1993 1.55 0.04 0.90 0.18 0.13 0.50 18.58 451.08
    1994 1.56 0.04 0.91 0.19 0.13 0.51 18.69 453.68
    1995 1.69 0.04 0.98 0.20 0.15 0.55 20.25 491.60
    1996 1.77 0.04 1.03 0.21 0.15 0.57 21.19 514.51
    1997 1.81 0.04 1.06 0.22 0.16 0.59 21.75 528.12
    1998 1.84 0.04 1.07 0.22 0.16 0.60 22.00 534.20
    1999 1.77 0.04 1.03 0.21 0.15 0.58 21.24 515.72
    2000 2.44 0.06 1.42 0.29 0.21 0.79 29.22 709.25
    2001 2.30 0.06 1.34 0.27 0.20 0.75 27.55 668.80
    2002 1.98 0.05 1.16 0.24 0.17 0.64 23.77 576.97
    2003 1.99 0.05 1.16 0.24 0.17 0.65 23.90 580.18
    2004 1.79 0.04 1.04 0.21 0.15 0.58 21.47 521.14
    2005 1.78 0.04 1.04 0.21 0.15 0.58 21.35 518.29
    2006 1.62 0.04 0.94 0.19 0.14 0.53 19.42 471.38
    2007 1.67 0.04 0.97 0.20 0.14 0.54 19.99 485.37
    2008 1.60 0.04 0.93 0.19 0.14 0.52 19.18 465.54
    2009 1.69 0.04 0.98 0.20 0.15 0.55 20.22 490.97
    2010 0.92 0.02 0.54 0.11 0.08 0.30 11.06 268.43
    2011 0.95 0.02 0.56 0.11 0.08 0.31 11.44 277.62
    2012 0.95 0.02 0.56 0.11 0.08 0.31 11.44 277.62
    2013 0.95 0.02 0.56 0.11 0.08 0.31 11.44 277.62
    2014 0.95 0.02 0.55 0.11 0.08 0.31 11.38 276.29
    2015 0.95 0.02 0.55 0.11 0.08 0.31 11.35 275.47
    2016 0.95 0.02 0.55 0.11 0.08 0.31 11.33 275.13
    减少量1) 0.88 0.02 0.52 0.11 0.08 0.29 10.65 258.58
    减少率/%2) 48.09 50.00 48.60 50.00 50.00 48.33 48.45 48.45
     1) 减少量=1990年的值−2016年的值;2) 减少率= (1990年的值−2016年的值)/1990年的值×100%
     1) Reduction=Value in 2016 − Value in 1990; 2) Reduction rate=(Value in 1990 − Value in 2016)/Value in 1990 ×100%
    下载: 导出CSV
  • [1] 陈璐, 帅正彬, 姚雅韦, 等. 秸秆原料综合利用的研究进展[J]. 四川农业科技, 2015(12): 37-43. doi: 10.3969/j.issn.1004-1028.2015.12.016
    [2] 董靖华. 怀集县水稻秸秆焚烧的现状分析和处理方法探讨[J]. 南方农机, 2018(6): 200-215. doi: 10.3969/j.issn.1672-3872.2018.06.174
    [3] 孙晶晶.国内外秸秆综合利用现状[EB/OL]. (2015-4-28)[2018-08-10].http://news.nongji360.com/html/2015/04/202825.shtml.
    [4] 朱建春, 李荣华, 杨香云, 等. 近30年来中国农作物秸秆资源量的时空分布[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2012, 40(4): 139-145.
    [5] 付乐, 王姗姗, 武志立, 等. 河南省秸秆露天焚烧大气污染物排放量的估算与分析[J]. 农业环境科学学报, 2017, 36(4): 808-816.
    [6] 王书肖, 张楚莹. 中国秸秆露天焚烧大气污染物排放时空分布[J]. 中国科技论文在线, 2008, 3(5): 329-333. doi: 10.3969/j.issn.2095-2783.2008.05.005
    [7] 李炜, 张红. 山西省农田秸秆露天焚烧碳释放量估算[J]. 中国农学通报, 2013, 29(26): 118-120. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.2013-1175
    [8] 王雨辰, 陈浮, 朱伟, 等. 江苏省秸秆资源量估算及其区域分布研究[J]. 江苏农业科学, 2013, 41(6): 305-310. doi: 10.3969/j.issn.1002-1302.2013.06.111
    [9] 方放, 李想, 石祖梁, 等. 黄淮海地区农作物秸秆资源分布及利用结构分析[J]. 农业工程学报, 2015, 31(2): 228-234. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.02.032
    [10] 郭冬生, 黄春红. 近10年来中国农作物秸秆资源量的时空分布与利用模式[J]. 西南农业学报, 2016, 29(4): 948-954.
    [11] 李继福, 付国星, 梅青青, 等. 湖北省主要农作物秸秆资源分布特征及还田现状[J]. 长江大学学报(自科版), 2016, 13(21): 47-51. doi: 10.3969/j.issn.1673-1409(s).2016.21.012
    [12] 朱丽君, 王光宇, 张耀兰. 长三角地区农作物秸秆资源量的时空分布特点[J]. 贵州农业科学, 2017, 45(4): 138-142. doi: 10.3969/j.issn.1001-3601.2017.04.034
    [13] 曹国良, 张小曳, 龚山陵, 等. 中国区域主要颗粒物及污染气体的排放源清单[J]. 科学通报, 2011, 56(3): 261-268.
    [14] 苏继峰, 朱彬, 康汉青, 等. 长江三角洲地区秸秆露天焚烧大气污染物排放清单及其在空气质量模式中的应用[J]. 环境科学, 2012, 33(5): 1418-1424.
    [15] 叶延琼, 李韵, 章家恩, 等. GIS支持下的广东省水稻种植生态适宜性评价[J]. 湖南农业大学学报(自然科学版), 2013, 39(2): 131-136.
    [16] 韩鲁佳, 闫巧娟, 刘向阳, 等. 中国农作物秸秆资源及其利用现状[J]. 农业工程学报, 2002, 18(3): 87-91. doi: 10.3321/j.issn:1002-6819.2002.03.022
    [17] 毕于运, 王亚静, 高春雨, 等. 中国主要秸秆资源数量及其区域分布[J]. 农机化研究, 2010(3): 1-7. doi: 10.3969/j.issn.1003-188X.2010.03.001
    [18] 曹国良, 张小曳, 郑方成, 等. 中国区域农田秸秆露天焚烧排放量的估算[J]. 科学通报, 2007, 52(15): 1826-1831. doi: 10.3321/j.issn:0023-074x.2007.15.017
    [19] 谢光辉, 韩东倩, 王晓玉. 中国禾谷类大田作物收获指数和秸秆系数[J]. 中国农业大学学报, 2011, 16(1): 1-8.
    [20] 樊驰, 胡健, 李明. 南充市主要农作物秸秆露天焚烧大气污染物产生量[J]. 四川环境, 2017, 36(增刊): 47-50.
    [21]

    HAO W M, LIU M H. Spatial and temporal distribution of tropical biomass burning[J]. Global Biogeochem Cycles, 1994, 8(8): 495-503.

    [22] 曹国良, 张小曳, 王丹, 等. 中国大陆生物质焚烧排放的污染物清单[J]. 中国环境科学, 2005, 25(4): 389-393. doi: 10.3321/j.issn:1000-6923.2005.04.002
    [23] 曹国良, 张小曳, 王丹, 等. 秸秆露天焚烧排放的TSP 等污染物清单[J]. 农业环境科学学报, 2005, 24(4): 800-804. doi: 10.3321/j.issn:1672-2043.2005.04.041
    [24] 林日强, 宋丹丽. 广东省作物秸秆的利用现状与问题[J]. 土壤与环境, 2002, 11(1): 110. doi: 10.3969/j.issn.1674-5906.2002.01.028
    [25] 高利伟, 马林, 张卫峰, 等. 中国作物秸秆养分资源数量估算及其利用状况[J]. 农业工程学报, 2009, 25(7): 173-179. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.07.032
    [26] 彭立群, 张强, 贺克斌. 基于调查的中国秸秆露天焚烧污染物排放清单[J]. 环境科学研究, 2016, 29(8): 1109-1118.
    [27] 中华人民共和国国家发展和改革委员会. 中国资源综合利用年度报告(2012 年)[R/OL].(2013-04-08)[2018-08-10].http://www.Gov.cn/gzdt/2013-04/08/content_2372577.htm.
    [28] 中华人民共和国国家发展和改革委员会. 中国资源综合利用年度报告(2014年)[R/OL]. (2014-10-09)[2018-08-10].http://www.sdpc.gov.cn/xwzx/xwfb/201410/t20141009_628793.html.
    [29] 中华人民共和国国家发展和改革委员会. 关于全国秸秆综合利用和焚烧情况的通报(发改办环资[2014]516号)[R/OL]. (2014-03-11)[2018-08-11]. http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201403/t20140317_602802.html.
    [30]

    STREETS D G, YARBER K F, WOO J, et al. Biomass burning in Asia: Annual and seasonal estimates and atmospheric emissions[J]. Global Biogeochem Cycles, 2003, 17(4): 1099-1119.

    [31]

    DE ZÁRATE I O, EZURRA A, LACAUX J P, et al. Pollution by cereal waste burning in Spain[J]. Atmospheric Res, 2005, 73(1/2): 161-170.

    [32]

    JENKINS B M, TURN S Q, WILLIAMS R B, et al. Atmospheric pollutant emission factors from open burning of agricultural and forest biomass by wind tunnel simulations[J]. Optics Express, 1996, 18(23): 24344-51.

    [33] 崔岩山, 王庆仁. 土壤与大气环境中硫行为及其对植物的影响[J]. 中国生态农业学报, 2002, 10(3): 84-86.
    [34] 唐喜斌, 黄成, 楼晟荣, 等. 长三角地区秸秆燃烧排放因子与颗粒物成分谱研究[J]. 环境科学, 2014, 35(5): 1623-1632.
    [35] 杭维琦, 陈建江. 野外燃烧秸秆对环境质量的影响与防治[J]. 环境监测管理与技术, 2000(2): 36-37.
    [36]

    STREETS D G, GUPTA S, WALDHOFF S T, et al. Black carbon emissions in China[J]. Atmos Environ, 2001, 35(25): 4281-4296. doi: 10.1016/S1352-2310(01)00179-0

    [37]

    DUAN F, LIU X, YU T, et al. Identification and estimate of biomass burning contribution to the urban aerosol organic carbon concentrations in Beijing[J]. Atmos Environ, 2004, 38(9): 1275-1282. doi: 10.1016/j.atmosenv.2003.11.037

    [38]

    IPCC. Greenhouse Gas Inventory, reference manual[M]. Bracknell, UK: IPCC, 1996.

    [39] 广东省环境保护厅.环境状况公报[EB/OL]. (2018-06-04)[2018-09-10]. http://www.gdep.gov.cn/hjjce/gb/.
    [40] 郑有飞, 田宏伟, 陈怀亮, 等. 河南省夏季秸秆焚烧污染物排放量的估算与分析[J]. 农业环境科学学报, 2010, 29(8): 1590-1594.
  • 期刊类型引用(9)

    1. 田筱,涂德辉,周鹏,刘立波,李伟,肖玖军,邢丹. 辣椒根系抵御镉胁迫的抗氧化酶及亚细胞镉分布的响应规律. 江苏农业科学. 2025(01): 217-225 . 百度学术
    2. 黄活志,刘洋,陈阿,陈康,王秀荣. 接种丛枝菌根真菌促进磷高效基因型大豆生长和磷吸收. 植物营养与肥料学报. 2024(12): 2354-2365 . 百度学术
    3. 韩俊艳,王敬言,刘诗琦,冷玉莹,何进,林楚航. 重金属镉胁迫对大豆种子萌发与幼苗生长的影响. 沈阳大学学报(自然科学版). 2023(02): 108-115 . 百度学术
    4. 张威,杜婕,黄亚群. 植物中过表达MT转录因子调控镉胁迫响应的Meta分析. 河北农业大学学报. 2022(01): 30-38 . 百度学术
    5. 张晓晴,李壮壮,陈世宝,孟昱,任大军,张淑琴. 灌木幼苗对镉毒害的敏感性差异. 中国农业科技导报. 2022(04): 173-184 . 百度学术
    6. 阮可瑾,谢宝玥,邓应生,冯嘉仪,庄玉婷,吴道铭,曾曙才. 铁冬青幼苗对污染土壤中铅、镉的耐受、吸收和累积. 华南农业大学学报. 2022(03): 50-58 . 本站查看
    7. 罗莎莉,王幼娟,陆星,陈康,王秀荣. 耐镉促生菌株的分离鉴定及对大豆的促生效应. 微生物学通报. 2022(08): 3137-3149 . 百度学术
    8. 杨国玲,邓璐璐,陈康,王幼娟,王秀荣. 低磷条件下接种丛枝菌根真菌对大豆生长和磷吸收的影响. 华南农业大学学报. 2021(04): 42-50 . 本站查看
    9. 燕辉,王雪芹,代智光. 镉胁迫对大豆幼苗生理特性的影响. 中国土壤与肥料. 2021(06): 269-275 . 百度学术

    其他类型引用(4)

图(4)  /  表(2)
计量
  • 文章访问数: 
  • HTML全文浏览量:  0
  • PDF下载量: 
  • 被引次数: 13
出版历程
  • 收稿日期:  2018-10-15
  • 网络出版日期:  2023-05-17
  • 刊出日期:  2019-07-09

目录

/

返回文章
返回