本工作旨在调查菌根接种在不同水分含量分别为100％，70％，50％和20％的盆栽试验中生长的玉米植物的两个收获阶段（90天和30天）的作用。 玉米植物的耐旱性在同一植物的不同器官中不同，并且在植物发育的不同阶段中也不同。 玉米植物的敏感性与植物收获后30天的根可溶性糖，芽和根可溶性蛋白的减少以及两个收获阶段的两个器官中的可溶性糖和可溶性蛋白的减少有关。 这与OP的降低和水分吸收的降低有关，后者导致两个收获阶段的枝条和根部新鲜和干物质产量显着下降。 与未经处理的植物相比，AM接种增加了玉米对干旱胁迫的耐受性，其表现为生长参数，化学成分和矿物质含量的增加。 接种AM后的脯氨酸含量在30天时收获的芽中和90天时收获的根中几乎没有变化。 然而，在30天的植物收获和在90天的植物收获的芽中诱导明显增加。 与收获后30天相比，菌根接种诱导的OP值与相应水平相比或与对照值相比显着提高100％（在植物中为30天），或者与对照相比，仅在90天后收获。 通过N-乙酰基氨基葡萄糖含量测得的水分含量不同的AM感染不受干旱胁迫的影响。 结果还表明，对照根中含有N-乙酰氨基葡萄糖的原因是菌根和土壤中天然存在的其他

基于9个耦合模型比较项目第5阶段（CMIP5）耦合模型的结果，对东北114个站点的温度和降水数据进行了比较和分析。 评估了CMIP5模型对东北地区降水和温度的模拟效果。 研究表明，地球物理流体动力学实验室地球系统模型（GGFDL-ESM2G）对东北地区的降水和温度具有最佳的模拟效果。 基于SPEI指数，分析了东北地区玉米生长期干旱趋势与玉米产量变化率的关系，并估算了东北地区未来的干旱（2020- 2050年）和玉米产量。 东北玉米生长期（5月至9月）的累积标准降水蒸散指数（SPEI）分析表明，东北地区的干旱从1980年到2010年呈加剧趋势，尤其是在21世纪的前十年。 累积的SPEI指数与东北玉米的产量有显着的正相关，对东北玉米的产量有一定的指示作用。 GFDL-ESM2G模型的三个场景表明，在代表浓度路径（RCP）的三个场景下，东北地区的变暖意义重大。 在RCP4.5情景下，东北地区的降水在增加； 在RCP2.6和RCP8.5气候情景中，出现了降水并减少了干旱趋势。 对东北干旱趋势的估计表明，在RCP4.5气候情景下，东北干旱在2020年至2050年呈放缓趋势。在RCP2.6和RCP

干旱环境下羊柴DSE与AM真菌和土壤因子关系研究，张娟，贺学礼，为了探明干旱环境下风蚀和水蚀对土壤资源的影响，于2013年6月选取内蒙古正蓝旗青格勒图梁地，设置梁底、梁坡和梁顶不同样地，从羊�

严重土壤侵蚀区马尾松树干液流对季节性干旱的响应，钟晓慧，郑怀舟，本文以福建长汀严重土壤侵蚀区两种树龄的马尾松为研究对象，通过比较季节性干旱发生不同时期其树干液流密度、叶片水势变化规律，

在这项研究中，从居住者的角度通过以下两个方面检查了居住沙漠气候条件下的空调住宅建筑的室内环境质量（IEQ）：热舒适度和室内空气质量。 这项研究提供了有关居家者热舒适感的统计数据，以及描述科威特居民住房中室内空气质量的数据。 关于后者，使用两种测量方法，即物理测量值和通过问卷调查收集的主观信息，对IEQ的总体接受程度，用于评估居住在科威特州25座空调住宅楼中的111名居住者。 通过对ASHRAE七点热感觉等级的反应进行线性回归分析，确定基于实际平均投票（AMV）和预测平均投票（PMV）的手术温度，分别为25.2°C和23.3°C，在夏季。 将相对于二氧化碳浓度水平的室内空气质量（IAQ）与国际标准（即ASHRAE标准62.1 [1]）的可接受限制进行了比较。 拟议中的居民建筑中的IEQ总体验收结果表明，CO2浓度在909和1250 ppm之间。 但是，这可能被认为是较高的CO2浓度，可能需要通过窗户操作或机械通风来提高通风率。

α-酮戊二酸对干旱胁迫下冬小麦幼苗生长的影响，葛林，赵丹丹，以豫农202为试验材料，采用水培法，研究了α-酮戊二酸对PEG模拟干旱胁迫下冬小麦幼苗生长的影响，结果发现，在干旱胁迫下小麦幼苗地

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采用自回归马尔可夫模型来延长干旱数据，以解决干旱数据短缺的问题，在此基础上获取长序列干旱数据；应用Copula方法模拟干旱历时和干旱烈度之间的相依关系，并用自助抽样法检验Copula函数的拟合效果；最后得出边际分布分别为皮尔逊Ⅲ型和伽马函数的两元联合分布，并计算干旱历时和干旱烈度的联合分布概率．模拟结果表明， Clayton Copula能较好地模拟两变量之间的相依关系．根据Copula联结函数来模拟水文干旱极限事件，可考虑水文干旱极限事件不同变量之间的相依性，方法简单合理，可成为水文干旱极限分析的一个有

参考蒸散量（ETo）是确定作物所需水量的关键因素，这对正确的灌溉计划至关重要。 粮农组织Penman-Monteith（EToPM）是估算ETo的最受欢迎的方法之一。 显然，有时由于数据可用性方面的挑战，很难使用Penman-Monteith计算ETo。 FAO Penman-Monteith方法需要许多参数（太阳辐射，气温，风速和湿度），而Hargreaves-Samani方法则根据气温来计算ETo。 由于中亚是一个数据有限的地区，气象站无法提供PM方法的所有必需参数，因此本研究旨在使用乌兹别克斯坦南部喀什卡达里亚省Karshi草原的Hargreaves和Samani（HS）方法估算ETo。基于2011年至2017年的数据。在夏季，通过非修正HS方法计算的参考蒸散量被低估了。 低估的原因可能是这几个月的气温和风速较高。 因此，原始形式的HS方法无法在我们的研究范围内用于估计ETo。 通过应用偏差校正因子对EToHS进行修改，可以获得更好的性能，并可以提高该区域ETo计算的准确性。 计算得出的ETo值可以为有关Amudarya流域和中亚较大地区的水分配，灌溉计划和作物选择的决策和管理实