功能菌剂强化-无回流多级A/O处理村镇生活污水工艺研究

从活性污泥中筛选出1株具有高效反硝化能力的聚磷菌B8,将其投加于无回流多级A/O生物反应器中,进行生物强化去除总氮(TN)和总磷(TP)试验,考察B8对多级A/O工艺的脱氮除磷效果,推测B8生物强化脱氮除磷机理与TN降解动力学模型。结果表明,连续投加14 d B8菌液于无回流多级A/O反应器后,投菌阶段TP平均去除率为73.03%,而未投菌阶段TP平均去除率为57.31%,同时投菌阶段TN平均去除率为70.72%,未投菌阶段TN平均去除率为61.17%,从而证实投加B8菌液能有效强化无回流多级A/O工艺脱氮除磷能力。无回流多级A/O工艺对TN的降解符合Modified Stover-Kincannon动力学模式。     

赣北地区多熟制作物产量效益分析

为了确保粮油安全,对近年来赣北地区不同种植模式的产量效益进行了分析。结果表明,马铃薯-超级稻-再生稻、马铃薯-早稻-晚稻、马铃薯-水稻、马铃薯-玉米-玉米、大豆-大豆-马铃薯5种种植模式适合赣北地区,每667 m~2纯收入均突破千元,可为赣北地区大田生产提供依据。     

金融约束视域下的农村金融优化探讨

基于金融约束视域对我国农村家庭创业及收入情况进行分析,发现我国农村居民家庭创业及收入普遍都受到了金融约束的影响,并且其影响程度与城市存在差异,农村家庭创业及资产收益相对城市家庭具有较高的金融约束。金融约束导致农村金融资源非农化,扩大了城乡收入及消费差距,导致农村劳动力失业。提出了农村金融优化建议:改革农村金融制度;促进民间金融的发展;提高农业财政资金的投入,增加农民福利。     

基于机器学习的落叶松毛虫发生面积预测模型

落叶松毛虫为我国主要害虫之一,其发生严重影响了我国林木生长和森林资源的安全。因此,及时准确地对落叶松毛虫虫害发生趋势进行预测、预报十分必要。虫害的发生受到多种因素的影响,存在复杂的非线性关系,传统的预测方法大多为基于线性的预测,导致其预测效果不够理想。本研究选取当年3月中旬的总蒸发量、上年7月上旬的平均最低气温、当年3月下旬的极端最低气温以及上年11月上旬的平均风速作为自变量,虫害发生面积作为因变量,利用多层前馈神经网络(MLFN)、广义回归神经网络(GRNN)以及支持向量机(SVM)3种机器学习算法对落叶松毛虫发生面积进行预测,并将3种方法的预测结果与传统多元线性回归预测方法相比较。结果表明,机器学习的预测效果均在很大程度上优于多元线性回归预测,并且在3种机器学习算法中,SVM模型的预测效果最好,在30%容忍度下其预测精度可以达到100%,并且该模型还有较低的RMSE值(0.077)和较短的训练时间(1 s)。这表明,机器学习可以应用于生产实际并有效预测虫害发生面积,尤其是SVM模型可以作为一种很好的虫害发生预测手段。      

土地整治项目快速估算模型的建立

为提高土地整治预算效率,快速、合理、有效地预测工程投资造价,通过对8个典型代表省的166个土地整治项目进行投资分析,基于客土回填、农用井、渠道+管道组合类型分别建立单位面积投资与各单项工程投资之间的多元回归模型,并对该模型进行检验及实例验证分析。结果表明:客土回填、农用井和渠道+管道组合3种类型的回归模型分别为y=1 689.099+59.459x_1、y=1 870.219-13.13x_2+28.04x_3和y=5 269.069-42.265x_2-15.033x_3,所建立的多元回归模型能够对全国的土地整治项目进行准确估算,模型总体回归显著,满足精度要求,具有较好的实用性。     

植物分类学实验多元学习评价体系的构建

植物分类学实验是通过实验获取和巩固植物分类学基础知识,激发学生对植物进化系统的学习兴趣,对于培养生物专业学生的实验操作能力、观察辨别能力以及与其它生物教学课程衔接都有着不可替代的作用。为建立科学规范的实验教学评价体系,促进植物分类学实验教学改革、提高学校的实验教学质量,根据集宁当地培养本科院校高素质、高标准应用型人才的要求,初步构建了多元学习评价体系,并在实践中取得了较好的效果。     

欠发达地区农村信贷配给问题研究

以交易费用理论为基础建立了农户—银行决策模型,发现农户和银行2个主体都面临着高额的交易费用,在此基础上建立了logit回归模型和多元线性回归模型,分别探究影响农户贷款可得性以及农户贷款满足度的影响因素,发现受教育年限、财产情况对2者的影响都为显著,是否有多次借贷经历仅在满足度模型中影响显著。并就此提出了加强信用评级,推行产业组织和农户资金合作社,降低农村金融市场准入门槛等建议。     

基于图像处理的青冈栎叶绿素含量检测系统研究

为了实时、便捷、经济地获取植物叶绿素含量,研究了基于OPENCV机器视觉库的青冈栎叶绿素含量实时检测系统。首先通过数码照相机获得叶片图像,对图像进行阈值分割,图像噪声处理和图像遍历,获得图像R、G、B值。然后对图像R、G、B进行各种组合变化获到不同的图像颜色特征参数,分析各图像颜色特征参数与青冈栎叶片叶绿素含量的相关性,并对相关系数较高的叶片图像颜色特征参数与叶绿素含量进行拟合分析,结果显示图像特征参数R、R-B、(R-B)/(R+B)均达到非常显著相关。在此基础上建立叶绿素含量检测模型,基于C++程序语言,OPENCV视觉库以及QT4界面程序,编写青冈栎叶绿素含量检测系统。最后将系统检测结果与其他方法进行了比较,系统检测结果平均误差为7.19%,最大误差为12.65%,验证了该系统的有效性和准确性。     

黑河流域干旱指数的变化趋势及其多时间尺度特征

【目的】研究黑河流域干旱指数的变化特征,为气候变化影响下该流域水资源的有效管理及农业发展提供依据。【方法】用参考作物蒸散量(ET0)与降水量(P)的比值表示干旱指数(AI),根据黑河流域内12个气象站及流域外3个气象站近50多年的逐日气象资料,采用Penman-Monteith公式计算ET0,利用Mann-Kendall趋势检验法和ArcGIS插值研究P、ET0及AI的变化趋势和空间分布,基于Morlet小波函数分析AI序列的多时间尺度特征。【结果】近50多年来,黑河流域P、ET0和AI均呈现出明显的南北差异;流域内12个气象站中,大部分站点的P、ET0呈上升趋势,且上游野牛沟站、托勒站上升趋势显著;AI呈下降趋势,仅野牛沟站下降趋势显著,流域趋于湿润,上、中、下游季AI最大值分别出现在秋冬季、春冬季、冬春季;流域AI的多时间尺度变化主要存在19~23年、14~15年的中长振荡周期和7~10年、4~5年的短振荡周期,中长周期与太阳黑子活动的周期基本一致,短周期与大气环流和厄尔尼诺事件的周期基本一致。【结论】黑河流域多年来逐渐趋于湿润,其干湿变化存在明显的短周期和中长周期。     

氮肥施用比例对油菜芝麻复种模式产量和品质的影响

为了探索长江中下游地区旱地油菜芝麻复种模式的高效施肥技术,以华油杂9号和赣芝5号为材料,研究6个氮肥施用比例[P0（油菜:芝麻）=0;P1=157.5:67.5;P2=180.0:45.0;P3=202.5:22.5;P4=225.0:0;P5=180.0:45.0（含油菜枯饼1 500）kg/hm2]对油菜和芝麻产量、品质、氮肥利用率的影响。结果显示,施氮处理的油菜和芝麻总产量都显著高于对照（P0）,但是5个施氮处理间的总产量和氮肥利用率都无显著差异;P3处理总产量（3 053.9kg/hm2）、总效益（25 335.4元/hm2）、氮肥农学利用率（4.1kg/kg）、偏生产力（13.6kg/kg）均最高,其中总产量和总效益较对照（P0）分别显著增加了42.79%和55.08%。油菜主茎籽粒的含油量高于分枝;而籽粒蛋白质含量表现刚好相反,其中主茎的蛋白质含量受氮肥用量影响明显。虽然P3处理的芝麻种子中芝麻素、芝麻林素、芝麻酚含量都较其他处理明显降低,但是油菜和芝麻的含油量与蛋白质含量都保持较高水平。综上所述,当氮肥分配比例为202.5:22.5（kg/hm2）（P3）时,既能够保持较高的油菜和芝麻总产量和氮肥利用率,又具有较优的品质,是减氮条件下油菜芝麻复种模式的适宜氮肥分配比例。