粮食生产潜力短期预测的“趋势-波动模型”的验证

应用全国、31个省、6个典型地区和16个典型县的数据对粮食生产潜力短期预测的"趋势-波动模型"进行了系统性的验证和讨论。研究结果表明:(1)预测误差大小反映短期生产潜力的预测精度,预测误差大的主要原因是经济发达地区高产农田被大量占用和(或)蔬菜、水果种植面积大幅度增加而短期内使粮食单产下降;(2)小趋势修正方法是"趋势-波动模型"中不可缺少的一部分,它能将大趋势预测不能包括的短期如气象因素、科技投入、社会因素等影响纳入预测中,提高预测精度;(3)就我国近些年来的实际情况而言,越是经济发达的地区短期生产潜力的波动越大;同样发达地区短期潜力存在增加-下降-回升阶段;(4)就短期生产潜力预测精度而言:国家级大于省级、省级大于地区级、地区级大于县级;不同省、不同地区、不同县之间预测精度差别比较大,这与境内气候的互补性和农田抗御自然灾害的能力有关。     

基于智能算法优化SVM的横向通风过程中温度场预测方法探究

将改进的智能预测技术应用于储粮横向通风过程中的粮堆温度预测,为粮食通风智能预测与决策提供了一种新思路。选取河北清苑国家粮食储备库冬季横向通风的实时监测数据,在分析主要影响因素的基础上,应用三种智能优化算法——网格寻优算法、GA遗传算法寻优、PSO粒子群算法,结合回归支持向量机理论,对粮堆的通风过程进行建模。结果表明,优化过的回归预测模型能较好地拟合粮食温度与其他变量之间的非线性关系,尤其是当样本数量较为有限时,该方法具有更高的拟合精度,更适合对储粮通风这一强非线性过程的预测研究,对于人工干预操作具有一定的现实指导意义。     

Screening of Ethiopian sorghum (Sorghum bicolor) landraces for their performance under Striga hermonthica ‐infested conditions

Striga hermonthica is a major constraint to sorghum production and productivity in sub‐Saharan Africa, Ethiopia, in particular. The objectives of this study were to evaluate the performance of 49 sorghum genotypes based on their reaction to S. hermonthica and investigate the relationships among yield and Striga resistance traits, including the Striga emergence count, area under Striga number progress curve, area under Striga severity progress curve, grain yield under infested, grain yield under non‐infested conditions and relative yield loss. The genotypes differed significantly in all measured parameters under Striga‐infested and non‐infested conditions. The genotypes ‘Birhan’, ‘Gubiye’, Wolegie, Zegerie, Nechmashila I, Woftel, Tetron and Eyssa were identified as promising ones based on grain yield and Striga‐related traits. On the other hand, the genotypes Jamyo, Bobie, Gedido, Mankebar and Zengada had moderate Striga numbers with low relative yield loss as compared with susceptible checks. The most promising variety, Zegerie, Mankebar and Zengada, out yielded the standard resistant checks ‘Birhan’ and ‘Gubiye’ under Striga infestation. Ward cluster analysis grouped the 49 sorghum genotypes in to four distinct clusters under Striga‐infested conditions. All members of clusters II and III showed the highest yielding group with the lowest to moderate Striga number, while cluster IV supported the lowest yield with the highest Striga number. Significant negative correlations were observed between yield‐ and Striga‐related traits. Highly significant and strong correlations were observed among Striga resistance indices, indicating that any of the Striga resistance parameters can be used as an indicator of resistance. The wide variations in grain yield among genotypes under Striga‐infested conditions would be invaluable genetic resources for production in Striga endemic areas of Ethiopia.     

核桃五个主栽品种对Botryosphaeria溃疡病的抗性测定

为测定陕西、川北地区核桃主栽品种对溃疡病的抗性差异，本文通过和针刺接种法，对11个核桃良种栽培品种1年生枝条进行了抗Botryosphaeria的初步评估；在此基础上，对其中抗性较强的5个品种，采用打孔法接种2年生枝条进一步进行了抗性测定和评估。结果表明“清香”和“香玲”对溃疡病的抗病性强，“鲁光”、“西林3号”和“西洛”对溃疡病的抗病性弱。核桃品种抗病性差异与接种方式和时间有关，但抗病品种清香和香玲抗性表现稳定。该研究结果为核桃引种栽培提供了依据。     

紫色土光谱特征及其碱解氮的预测研究

文章分析探索了应用可见近红外光谱技术快速、高效、便捷测定土壤营养参数的可能性。采集蓬莱镇组紫色土样本，比对分析了不同肥力水平、土壤厚度和土壤粒径条件下采集土壤光谱对可见近红外光谱特征的影响，筛选出不同厚度、粒径土壤条件下的碱解氮含量预测模型。研究结果表明，土壤样本厚度为30mm时具有最大的光谱反射率，建立的氮含量预测模型效果最佳，校正集和验证集的相关系数分别为0.84和0.83，均方根误差分别为1.79和1.87。土样粒径在0.25-0.85mm时氮含量的预测效果最佳，校正集和验证集的相关系数均超过0.8，且均方根误差较小；但当土样粒径<0.25mm时，氮含量预测模型效果明显下降。采用20目（<0.85mm）过筛、30mm厚度土壤样本采集可见近红外光谱和偏最小二乘法（PLS）模型预测，可以实现对蓬莱镇组紫色土碱解氮含量的较好光谱预测。     

参考群筛选方法及规模对基因型填充准确性的影响

为探究基于A矩阵期望遗传关系最大化（maximizing the expected genetic relationship for matrix A,RELA）、基于A矩阵目标群体遗传方差最小化（minimized the target population genetic variance for matrix A,MCA）、平均亲缘关系最大化（the highest mean kinship coefficients,KIN）、随机选择（random selection,RAN）、共同祖先筛选（common ancestor,CA）等不同参考群筛选方法及参考群规模对基因型填充准确性的影响。本研究使用矮小型黄羽肉鸡作为试验群体,采用鸡600K SNP芯片（Affymetrix Axion HD genotyping array）进行基因分型,测定435羽子代公鸡45、56、70、84、91日龄体重。利用Beagle软件将低密度SNP芯片填充为高密度SNP芯片数据,比较不同参考群筛选方法、参考群规模对基因型填充准确性的影响,以及填充芯片基因组预测准确性。结果表明,使用Beagle 4.0结合系谱信息进行填充效果最佳,其次为Beagle 4.0,而Beagle 5.1填充效果最差。使用MCA方法筛选参考群进行基因型填充准确性最高,使用RAN方法筛选参考群进行基因型填充准确性最低,MCA、RELA、CA 3种方法基因型填充准确性差别较小。相比其他方法,使用MCA方法筛选个体作为参考群将低密度SNP芯片填充至高密度SNP芯片进行基因组选择的预测准确性较高,与真实高密度SNP芯片的基因组预测准确性相差甚微。随着参考群规模增大,基因型填充准确性也随之增加,但增速逐渐下降,最后趋于平缓。综上所述,可以通过参考群筛选方法构建参考群以及控制参考群规模,以保证基因型填充和基因组预测准确性并节省成本,本研究为基因型填充在畜禽遗传育种中的应用提供技术参考。     

口感化及颗粒化开食料对早期断奶羔羊生长和胃肠道发育的影响

分析探讨口感化及颗粒化开食料对早期断奶羔羊生长和胃肠道发育的影响。选取新生健康的双羔湖羊公羔42只,随机分为两组,分别饲喂颗粒化和口感化开食料,试验期42 d。两组羔羊21日龄之前的采食量、体重和绝对生长的变化趋势相似。21日龄以后,口感化开食料组羔羊的采食量、体重、绝对生长和相对生长均明显高于颗粒化开食料组,42日龄体重、后两周的采食量及15～21日龄的相对生长率在两组间有显著差异(P < 0.05)。口感化开食料还显著提高(P < 0.05)了羔羊42日龄时的育肥指数、体长指数、胸围指数、管围指数和断奶前的瘤胃质量和瘤胃/胴体。以上结果表明,与颗粒化开食料相比,口感化开食料更有利于羔羊早期断奶前后的瘤胃发育、采食量提高、体重和体尺的发育,但对其他胃室及肠道发育没有影响。     

计算机视觉技术在智慧羊场中的研究进展

智慧羊场具有科学化、标准化管理的优点,是羊场转型发展的趋势。计算机视觉技术是人工智能的核心,可以实现非接触性、自动化、实时监测羊的个体信息。本文总结并分析了计算机视觉在羊场的个体识别方法、行为识别方法、体尺与体重估测、疾病监测的研究现状,并指出计算机视觉在智慧羊场的进一步发展趋势。 [关键词] 计算机视觉|智慧羊场|个体识别|行为识别|体尺与体重估测|疾病监测     

以全产业链思维优化甘肃省“粮改饲”生产力布局

用全产业链思维优化“粮改饲”生产力布局具有重要的现实意义和理论价值。本文以甘肃省为例,总结甘肃省“粮改饲”工作已取得的工作成效和不足,论述了“粮改饲”构建全产业链的必要性,初步探讨了甘肃省“粮改饲”全产业链模式和布局优化,并提出完善相关支持政策、培育壮大龙头企业、高度重视品牌建设和创新科技带动引领4条对策建议。 [关键词]全产业链|粮改饲|生产力布局|甘肃省