地克珠利在肉鸡体内沉积和消减规律及对主要脏器的组织病理学影响

本试验旨在探讨地克珠利饲用添加剂在肉鸡肝脏和肌肉组织沉积的剂量效应和停药后的消减特点，以及其对主要脏器的组织病理学影响。选取288只1日龄AA肉鸡，随机平均分为4个组，每组6个重复。对照组饲喂基础日粮，试验组(2组、3组、4组)分别于基础饲粮中添加1、2 mg/(kg·bw)和4 mg/(kg·bw)地克珠利饲用添加剂，试验期49 d。结果显示，胸肌地克珠利含量，停药当天、第3天和第14天时4组显著高于2组和3组(P<0.05);肝脏地克珠利含量，停药当天和第7天时4组显著高于2组(P<0.05或0.01),停药第3天和第14天时3组和4组显著高于2组(P<0.05)。随停药时间延长，肝脏和胸肌地克珠利含量下降趋势符合指数函数模型，根据模型预测在胸肌和肝脏中地克珠利含量半衰期分别达52.4～61.1 d和19.9～20.9 d。相关分析显示，胸肌和肝脏地克珠利沉积量与血清淀粉酶和总超氧化物歧化酶活性呈显著或极显著负相关(P<0.05或0.01),肝脏沉积量与血清总蛋白含量呈显著负相关(P<0.05)。各试验组肉鸡肝脏、脾脏和肾脏发生不同程度的组织病理学变化...     

豫西黄土区夏玉米非充分灌溉制度研究

豫西黄土区水资源紧缺,为充分利用当地的雨水资源,以非充分灌溉原理和节水农业理论为指导,采用Jensen模型,以夏玉米生长各阶段单位面积上实际产量与可能最大产量之比最大为目标函数,灌溉水量与实际腾发量为决策变量,可分配的水量和计划湿润层内可供利用的水量为状态变量,用动态规划逐次逼近法求解该模型,推求夏玉米的非充分灌溉优化制度。结果表明：优化结果与试验数据相吻合,说明Jensen模型在该地区的适用性。     

南柴胡质量标准提升研究

本研究为完善南柴胡质量标准提供参考。对南柴胡进行实地采样,其中10批为栽培品,2批为野生品,通过基原鉴定、性状观察、检查和浸出物测定进行真伪优劣评价;建立显微鉴定、薄层色谱鉴别和含量测定,对采收期进行考察。结果显示,12批南柴胡为狭叶柴胡(Bupleurum scorzonerifolium)的干燥根,性状特征、水分、总灰分、酸不溶性灰分和浸出物测定结果符合《中国药典》(2020版)标准;新增加显微鉴别项,建立了薄层色谱鉴别方法,柴胡皂苷a(SSa)、柴胡皂苷c(SSc)和柴胡皂苷d(SSd)斑点清晰,分离度好,可用于南柴胡的专属性鉴定;建立了HPLC测定方法,SSa和SSd总量为0.02%～0.10%;以SSa和SSd含量为指标,参考根重,确定9月份为南柴胡适宜采收期。本研究完善了南柴胡药材的质量标准,为合理评价质量积累了必要的基础依据。     

基于PSO的DSSAT水稻品种参数优化

农业技术转移决策支持系统（DSSAT）在农业领域的应用越来越广泛，应用DSSAT的首要工作就是估计作物品种参数。GLUE参数估计器是DSSAT自带的参数估计工具，但GLUE参数估计器所估计的品种参数并不总有效，其估计参数的DSSAT模拟精度往往不高。本文利用4个品种水稻的田间实测产量数据，采用对比分析方法，以DSSAT自带的GLUE参数估计器运行结果为参照，将粒子群优化（PSO）的每个粒子视为一组水稻品种参数，在运行PSO算法过程中调用DSSAT模拟水稻产量，依据产量模拟误差和PSO的运行机制修改粒子，从而验证PSO优化DSSAT水稻品种参数的有效性及可行性。研究结果表明：两种算法均能较好识别DSSAT水稻品种参数，但GLUE参数估计器估计参数无效的频次较高；与GLUE参数估计器相比，PSO识别的参数均为有效参数，其优化参数的DSSAT模拟水稻产量的精度更高，标准化均方根误差（NRMSE）处于5.98%~8.78%之间，明显低于GLUE参数估计器的6.89%~18.06%，所模拟的水稻产量也更接近于实测产量。     

采用改进Unet网络的茶园导航路径识别方法

针对目前在茶园垄间导航路径识别存在准确性不高、实时性差和模型解释困难等问题，该研究在Unet模型的基础上进行优化，提出融合Unet和ResNet模型优势的Unet-ResNet34模型，并以该模型所提取的导航路径为基础，生成路径中点，通过多段三次B样条曲线法拟合中点生成茶园垄间导航线。该研究在数据增强后的茶园垄间道路训练集中完成模型训练，将训练完成的模型在验证集进行导航路径识别，根据梯度加权类激活映射法解释模型识别过程，可视化对比不同模型识别结果。Unet-ResNet34模型在不同光照和杂草条件下导航路径分割精度指标平均交并比为91.89%，能够实现茶园垄间道路像素级分割。模型处理RGB图像的推理速度为36.8 帧/s，满足导航路径分割的实时性需求。经过导航线偏差试验可知，平均像素偏差为8.2像素，平均距离偏差为0.022 m，已知茶园垄间道路平均宽度为1 m，道路平均距离偏差占比2.2%。茶园履带车行驶速度在0～1 m/s之间，单幅茶垄图像平均处理时间为0.179 s。研究结果能够为茶园视觉导航设备提供技术和理论基础。     

赤铁矿改性生物炭回收水中磷及其作为磷肥的效果

利用生物炭材料的吸附作用回收污水中的磷，作为磷肥应用到土壤进行农业生产是一种简单有效、成本低廉的措施，成为解决环境污染和磷资源紧缺问题的一种潜在方案。该研究采用单因素结合响应面方法优化赤铁矿（H）改性核桃壳生物炭（BC）的制备工艺。通过模型拟合分析了改性生物炭（H-BC）对水中磷（P）的吸附特性，并测试表征探讨其吸附机理。最后，将饱和吸附磷后的改性生物炭（H-BC-P）应用到土壤，采用盆栽试验分析其作为磷肥的效果和潜力。结果表明：核桃壳/赤铁矿质量比为1:1，在850 ℃下热解45 min制得的改性生物炭对磷的去除率达到98.42%，饱和吸附量为15.59 mg/g。H-BC吸附P的过程更符合准二级动力学模型和Freundlich模型，表明该过程是多分子层吸附，化学吸附是限制吸附速率的主要步骤。酸性条件有利于H-BC对P的吸附，从成本角度考虑，H-BC的最佳用量为2.5 g/L。H-BC-P可以改良酸性土壤pH，增加土壤全磷和Olsen-P含量。黄棕壤和红壤中生菜的生物量均有明显增加。研究表明赤铁矿改性生物炭是一种环境友好的磷吸附剂，且吸附磷后的残渣可以作为磷肥应用到土壤。     

基于无人机多光谱影像的小麦封垄前种植行识别方法改进

【目的】 为实现小麦精准管理,准确识别其种植行位置具有重要意义。本研究分别针对传统Hough变换法和绿色像元累积法存在的缺陷进行改进,并对改进前、后不同方法在小麦种植行识别上的精度进行对比分析,为小麦种植行精准提取提供技术支撑。【方法】 本研究开展了小麦水、氮耦合试验,在小麦拔节前期,基于四旋翼无人机携带RedEdge M传感器获取小麦不同生长条件下多光谱影像。基于上述数据,首先采用超绿超红差分指数和Otsu方法对影像分割、分类,获取植被/土壤二值图;其次,采用3×1线型模板进行形态学开运算,降低边界不规则度并去除噪音;然后,结合无人机影像中小麦种植行排布特点,分别针对传统Hough变换法的峰值检测过程和绿色像素累积法的角度检测过程进行优化,提出改进的小麦种植行识别方法;最后,分别将两种方法改进前、后的识别结果与目视解译种植行位置结果进行对比,基于检出率和作物行识别精度（crop row detection accuracy,CRDA）评价4种方法的优劣。【结果】 采用超绿超红差分指数与Otsu方法可以很好对植被/土壤进行分类,分类结果的总体精度达到93.75%,Kappa系数为0.87;形态学运算可以很好地去除图像噪声,减少后期种植行识别误差;改进后Hough变换法通过利用先验知识对峰值检测范围进行约束,有效提升了种植行检测精度,种植行平均检出率从30%提升至67%,CRDA平均值从0.22提升至0.44;改进后绿色像元累积法通过考察整幅影像的绿色像元累积特征,有效提升角度检测精度,种植行平均检出率从14%提升至93%,CRDA平均值从0.12提升至0.69;4种方法的识别精度从高到低依次为改进后绿色像元累积法、改进后Hough变换法、改进前Hough变换法、改进前绿色像元累积法。【结论】 本研究较好地改进了传统种植行识别方法,为种植密度大、行间距小的小麦种植行识别提供了技术支撑。     

基于GC-MS和网络药理学研究南柴胡挥发油抗抑郁作用机制

本研究基于气相色谱制。运用GC-MS技术，结合文献，对南柴胡挥发油化学成分进行分析鉴定；查找SwissADME数据库筛选满足“类药五原则”的成分；通过Swiss TargetPrediction数据库预测成分靶点，利用GeneCards和DrugBank数据库富集抑郁相关靶点；进一步使用Venny 2.1.0在线工具获取成分和疾病的交集靶点；在Cytoscape软件中构建PPI蛋白相互作用网络，筛选核心靶点；将核心靶点导入DAVID数据库完成GO和KEGG分析，随后使用微生信平台进行可视化分析并利用Cytoscape软件构建成分靶点通路图。结果从南柴胡挥发油中共鉴定出28个主要成分，且均满足“类药五原则”，最终筛选出ESR1、GSK3B、JUN、CXCL8、MMP2、F2R、GNAI3和PRKCA等45个核心靶点，富集分析发现南柴胡挥发油抗抑郁作用主要涉及的通路包括雌激素信号通路、Rap1信号通路、Reaxin信号通路、PI3K-Akt信号通路和cAMP信号通路等。本研究证明南柴胡挥发油抗抑郁作用可能是通过多靶点、多成分起作用，可为南柴胡药材质量标准的制订和提升提供更加可靠的依据。