硅溶胶-APP复合阻燃剂对辐射松木材阻燃的研究

为了研究硅溶胶和聚磷酸铵（APP）复配后的阻燃性能,真空常压方法下分别用APP、硅溶胶以及两者复配后的阻燃剂浸渍辐射松木材,分析各改性材的增重、增容率以及热解燃烧性能,并用扫描电镜（SEM）分析改性后的残炭形貌。研究结果表明：氧指数由高到低是APP-硅溶胶、APP、硅溶胶和素材;由APP处理和APP-硅溶胶联合处理材的初始分解温度、最大失重率温度均提前,残炭率提高,硅溶胶处理材的初始分解温度和最大失重率与素材相近。经锥形量热测试结果显示：由APP处理和APP-硅溶胶联合处理材的热释放速率峰值分别比素材降低了232.8和150.3 kW·m^-2,总释放热降低29.63和17.98 MJ·m^-2,而由硅溶胶处理的效果不明显。与其他3种试材相比,硅溶胶处理材的COP最低,说明硅溶胶对CO的生成有抑制作用。处理材的火灾蔓延指数（FGI）均比素材降低;扫描电镜显示,经浸渍处理过的残炭结构更加致密,表面更加光滑。结果说明了硅溶胶的加入可以降低CO毒气的生成,APP的加入使木材的阻燃性达到了难燃级。     

联合式前胡收获机设计与试验

针对丘陵山区前胡收获工作效率低、劳动强度大、无专用机型等问题,设计了一款联合式前胡收获机。在阐述前胡收获机整机结构和工作原理的基础上,结合前胡收获农艺要求,对挖掘装置、输送装置的结构及工作参数进行了理论分析与结构设计,确定收获机挖掘装置和输送装置的结构与工作参数。对振动装置、分离装置工作过程的临界状况进行受力分析,确定收获机振动筛和圆筒筛工作参数范围。以工作效率、损失率、损伤率和含杂率为指标,对收获机样机进行了田间试验。结果表明：收获机以最小前进速度0.8 m·s^-1和最大前进速度1.2 m·s^-1作业时,工作效率分别为0.19和0.28 hm²·h^-1,损失率分别为3.56%和3.62%,损伤率分别为2.83%和2.79%,含杂率为3.28%和3.67%。前胡收获机各项工作指标符合行业标准。研究结果可为根茎类作物收获机械的设计提供参考。     

茅苍术与内生菌互作信号对其活性成分的影响

为了了解内生菌对茅苍术道地性的影响,本文综述了各种内生菌引发的植物信号变化的异同,以及茅苍术内生菌在促进茅苍术生长以及多萜合成中的作用。内生菌可能被植物细胞表面受体所识别,通过活性氧、钙离子、一氧化氮3种第二信使以及多种植物激素信号引发植物代谢变化,进而累积次生代谢产物。受到影响的植物信号包括水杨酸、茉莉酸、脱落酸和乙烯。研究发现,内生菌的接种可能引起多种植物信号传递的变化,并且产生挥发油含量差异。     

丛枝菌根真菌对茅苍术实生苗生长及根腐病发生的影响

根腐病是目前茅苍术栽培中危害最严重的病害之一。丛枝菌根真菌（arbuscular mycorrhizal fungi, AMF）能与90%以上的维管植物互惠共生,对植物土传病害有一定的抑制作用。为明确AMF对茅苍术根腐病的防治效果,试验采用盆栽法研究了Glomus mosseae（Gm）、Glomus intraradices（Gi）和Glomus etunicatum（Ge）3种AMF对1年生茅苍术苗生长及根腐病发生的影响。结果表明：3个AMF接种组的茅苍术苗菌根侵染率由高到低依次为Gm（60.44%）、Ge（55.89%）和Gi（52.33%）;3种AMF均能显著促进茅苍术苗的营养生长,以Ge促生长效果最为显著,但Gm对茅苍术苗地下部分物质积累的促进作用更大,Gm组茅苍术苗地下部分鲜重和干重的菌根依赖性分别达260.34%和285.45%;另外,3种AMF均能降低茅苍术苗根腐病的发生,减轻病情指数,提高其根系抗病相关酶苯丙氨酸解氨酶（PAL）、β-1,3-葡聚糖酶和几丁质酶的活性,其中G. mosseae和G. etunicatum防治效果较好,防效分别为53.15%和62.94%。AMF能促进茅苍术苗的营养生长,减轻其根腐病害的发生,G. mosseae和G. etunicatum可作为茅苍术根腐病防治的备选生物菌剂进行深入的研究与应用。     

精制和除臭工艺对大黄鱼肝油品质影响分析

为了开发优质大黄鱼肝油,探究其在精制过程及不同脱臭处理时的品质变化。本研究对大黄鱼肝粗提油采用四个过程精制(脱胶、脱酸、脱色、旋蒸脱臭)以及不同脱臭方法(旋蒸、固相吸附、脱臭液、GTP)处理后的理化性质、脂肪酸和挥发性风味成分进行了全面的分析。结果表明：在四个精制阶段的理化性质方面,精制鱼油的酸价与粗鱼油相比降低了63.50%,碘值提高了1.19倍,过氧化值降低了39.02%,其理化性质得到了显著的改善。脂肪酸的相对含量优化效果明显,大黄鱼肝油的饱和脂肪酸增加了1.20倍、多不饱和脂肪酸增加了1.71倍以及EPA、DHA含量增加了1.84倍。粗鱼肝油中油脂味、鱼腥味和酸味重,精制可以改善其风味,脱胶、脱酸对风味影响较小,脱色对风味有一定改善,但主要影响鱼油风味是脱臭工艺,可以显著降低其油脂味、鱼腥味和酸味。在不同脱臭方法的比较中,脱臭液脱臭可使鱼肝油酸价达到最低0.24±0.07 mg KOH/g,而绿茶多酚(GTP)脱臭可有效降低鱼肝油氧化值(1.56±0.19 mmol/kg),且在风味中还会形成愉悦的清香味,总体效果更佳。该研究为大黄鱼肝开发,生产富含高不饱和脂肪酸且风味品质均佳的鱼肝油生产技术提供理论依据。     

酸雨类型转变对杉木林土壤养分特征和微生物量碳氮的影响

  目的  探究酸雨类型转变对杉木Cunninghamia lanceolata林土壤养分及微生物量碳氮的影响,为不同类型酸雨区杉木人工林可持续经营提供理论依据。  方法  以南京市东善桥林场杉木人工林为研究对象,在对照处理(ck,山间防火池水,pH 6.6)、不同酸雨类型[包括酸雨类型(硫酸型、硝酸型和混合型)和酸雨酸度(模拟溶液pH 4.5、3.5和2.5)]胁迫1 a后,探究酸雨类型转变对杉木林土壤养分及微生物的影响。  结果  随着酸雨酸度增加,不同类型酸雨处理土壤pH呈显著下降趋势(P＜0.05),而土壤交换性氢离子(H+)和铝离子(Al3+)呈显著上升趋势(P＜0.05);与对照相比,酸雨pH为2.5时,土壤交换性H+、Al3+均在硫酸型酸雨处理下分别增长了275%和240%,在混合型酸雨处理下分别增长了254%和246%,在硝酸型酸雨处理下分别增长了246%和249%。此外,酸雨胁迫时间显著影响土壤总碳、总氮、总硫、有效磷和微生物量碳氮(P＜0.05),但酸雨类型对土壤微生物量碳氮影响不显著;酸雨胁迫1 a后,pH 2.5硝酸型酸雨处理下土壤微生物量碳氮质量分数最低,分别为(378.89±60.69)和(38.67±4.10) mg·kg?1。通过结构方程模型可知:酸雨酸度对杉木林土壤微生物量碳氮的影响强于酸雨类型,其主要通过影响土壤pH、有效磷和总碳间接影响微生物量碳氮。  结论  1 a的短期酸雨胁迫后,酸雨酸度仍然是影响杉木林土壤特性的主要因子,而酸雨类型转变将会加剧酸雨酸度对杉木林土壤特性的抑制作用。图6表3参29     

6个种植区贵定鸟王群体种的主要理化品质及相关分析

【目的】探究原生地与引种区内贵定鸟王群体种的品质差异,为后续茶叶加工、资源选育与品种推广提供理论基础。【方法】对贵州省贵定鸟王群体种的3个原生地和3个引种区春季一芽一叶茶鲜叶的水浸出物、茶多酚、咖啡碱、氨基酸组分等生化成分及10种矿质元素进行测定,并进行氨基酸组分的主成分分析。【结果】原生地贵定鸟王群体种的水浸出物、茶多酚、咖啡碱的含量均高于引种区,云雾镇方家茶园的水浸出物和茶多酚含量最高为44.32%和27.40%,云雾镇鸟王村上坝组茶园的咖啡碱含量最高,为3.54%。原生地除云雾镇鸟王村上坝组茶园外,贵定鸟王群体种的氨基酸总量、鲜味和苦味氨基酸总量均低于引种区,且引种区的甜味氨基酸总量高于原生地。对氨基酸组分进行主成分分析,发现甜味氨基酸中的苏氨酸和脯氨酸及苦味氨基酸中的亮氨酸和苯丙氨酸的含量能较好地区分贵定鸟王群体种的原生地与引种区。原生地与引种区贵定鸟王群体种的Ca、Fe、Se、Zn、Mn和Mg等矿质元素含量差异较大,且Se含量符合富硒茶标准,原生地云雾镇中心茶场的Ca、Se、Zn、Mn和Mg等矿质元素含量最高;分别为305.42、2.52、22.33、419.86和252.19 mg/kg,都匀市黄河村茶园的Fe含量最高,为349.92 mg/kg。【结论】贵定鸟王群体种原生地与引种区的水浸出物、茶多酚、咖啡碱、氨基酸组分和矿质元素等生化成分含量差异较大,通过氨基酸组分的组成及含量特征可区分贵定鸟王群体种的原生地与引种区。     

PROGRESS ON IMPROVING AGRICULTURAL NITROGEN USE EFFICIENCY: UK-CHINA VIRTUAL JOINT CENTERS ON NITROGEN AGRONOM

● Virtual joint centers on N agronomy were established between UK and China. ● Key themes were improving NUE for fertilizers, utilizing livestock manures, and soil health. ● Improved management practices and technologies were identified and assessed. ● Fertilizer emissions and improved manure management are key targets for mitigation. Two virtual joint centers for nitrogen agronomy were established between the UK and China to facilitate collaborative research aimed at improving nitrogen use efficiency (NUE) in agricultural production systems and reducing losses of reactive N to the environment. Major focus areas were improving fertilizer NUE, use of livestock manures, soil health, and policy development and knowledge exchange. Improvements to fertilizer NUE included attention to application rate in the context of yield potential and economic considerations and the potential of improved practices including enhanced efficiency fertilizers, plastic film mulching and cropping design. Improved utilization of livestock manures requires knowledge of the available nutrient content, appropriate manure processing technologies and integrated nutrient management practices. Soil carbon, acidification and biodiversity were considered as important aspects of soil health. Both centers identified a range of potential actions that could be taken to improve N management, and the research conducted has highlighted the importance of developing a systems-level approach to assessing improvement in the overall efficiency of N management and avoiding unintended secondary effects from individual interventions. Within this context, the management of fertilizer emissions and livestock manure at the farm and regional scales appear to be particularly important targets for mitigation.     

有限二氧化碳资源条件下的温室光气耦合优化调控模型

针对当前温室环境调控成本较高的问题,为了在满足作物生长需求的条件下降低调控成本,拟研究1种在有限二氧化碳(CO2)资源条件下的温室光气耦合优化调控模型.首先,以温度、CO2浓度、光照度作为输入,以净光合速率作为输出,构建基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的光合速率预测模型;然后,基于提出的光合速率预测模型,构建在有限CO2资源条件下温室CO2优化调控模型数据库,可根据用户输入的CO2资源总量,自动寻优获取最佳补气时间与单位补气量;最后,提出以光照度增长相对价值为评价指标的经济性相对最优的补光策略,在确定的补气时间段内进行补光,最终实现了有限CO2资源条件下的温室光气耦合优化调控,进一步提高了设施温室环境因子调控的精准度与智能化水平.     

近红外高光谱成像结合特征波长筛选识别小麦赤霉病瘪粒

为实现小麦赤霉病瘪粒快速识别,本研究使用主成分分析(Principal component analysis,PCA)结合最大类间方差法(Otsu)对小麦高光谱图像进行背景分割,以赤霉病瘪粒识别正确率为评价指标,探究判别分析方法与竞争性自适应权重取样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)的最佳组合方式.结果显示,基于全谱段构建的偏最小二乘判别分析(Partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)和支持向量机判别分析(Sup-port vector machine discriminant analysis,SVM-DA)模型预测精度相同,外部验证集健康籽粒和赤霉病瘪粒识别正确率分别为95.2％和100.0％;基于CARS筛选的8个特征波长构建的CARS-PLS-DA模型外部验证集健康籽粒和赤霉病瘪粒识别正确率均为100.0％,预测精度高于CARS-SVM-DA模型,可有效实现赤霉病瘪粒的快速识别.研究结果将为谷物仓储和加工过程中赤霉病瘪粒高通量快速识别提供理论依据和技术支撑.