水田长期改建苗圃后土壤性状的变化研究

为了解在水田上改建苗圃对土壤质量的影响,在浙江省内同时采集了水田起源的不同类型苗圃表层土壤与剖面分层土壤,以长期种植水稻农田为对照(水田),分析土壤含水量、水稳定性团聚体、容重、饱和导水率、有机碳、微生物生物量碳、活性有机碳、有效磷、速效钾和pH等指标,探讨水田长期改用苗圃后对表层和深层土壤性状的影响。研究把苗圃分为加土型(加土种植,增加地面高度)、减土型(带土移苗,降低地面高度)和常规型(种植过程中地面高度无明显变化)3种情况。结果表明,水田改建苗圃后,表层土壤有机碳、微生物生物量碳、有效磷、速效钾和水稳定性团聚体含量普遍下降,活性有机碳/有机碳的比例也逐渐变低,土壤有机碳和水稳定性团聚体含量的下降以加土型和减土型更为明显。减土型和常规型苗圃的表层土壤饱和导水率明显低于水田,土壤容重却明显高于水田;常规型苗圃表层土壤酸度大于水田;加土型苗圃表层土壤砾石含量明显高于水田。对代表性常规型苗圃剖面土壤的鉴定表明,水田改为苗圃后,整个土壤剖面含水量呈现下降趋势,对丘陵区土壤(黄筋泥田)深层土壤含水量下降的影响大于对平原区土壤(青紫泥田和淡涂泥田)的影响;深层土壤有机碳和活性有机碳也呈下降趋势。水田长期改用苗圃可引起土壤质量的退化,对表层和深层土壤性状均有影响。     

纤维源对不同品种生长猪养分消化率和氮平衡的影响

试验旨在研究纤维源对不同品种生长猪养分消化率和氮平衡的影响试验选取体重相近、健康去势的烟台黑、鲁农2号生长猪各6头,饲喂玉米-豆粕型日粮,采用有重复的3×3拉丁方设计,三个处理分别为基础日粮组、10%大豆皮替代基础日粮组、10%地瓜蔓替代基础日粮组。于每期试验的第6、7 d连续收集48 h的粪样和尿样测定日粮养分消化率和氮平衡代谢。结果表明:日粮添加10%地瓜蔓,两品种生长猪养分消化率和氮平衡显著或极显著降低(P0.05或P0.01),添加10%大豆皮对其氮总利用率影响显著(P0.05),对其他则影响不显著(P0.05);除对干物质消化率(P0.01)、氮表观消化率(P0.05)外,猪的品种对养分消化率和氮平衡均有显著影响(P0.05);纤维源对养分消化率和氮平衡均影响极显著(P0.01);但二者的互作关系不明显(P0.05)。与烟台黑生长猪相比,纤维源对鲁农2号生长猪养分消化率及氮平衡代谢的影响更大。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

黄土丘陵区坡面薄层水流动力学特性及其对土壤侵蚀的影响

为奠定基于运动力学参数构建土壤侵蚀模型的理论基础,通过不同降雨强度(25、50和75 mm/h)、不同坡长(1、5、10、15和20 m)下径流小区内人工模拟降雨试验,对不同处理下坡面薄层水动力学特性进行分析,并对水动力学参数与土壤侵蚀之间的关系进行初步探讨。结果表明:当坡度一定时,坡面平均流速主要受坡长及单宽流量影响,降雨强度通过影响单宽流量的大小间接影响坡面平均流速;在试验设计范围内,当坡长1 m时,整体上呈"层流-急流态",当坡长为1 m时,整体上呈"层流-缓流态";当降雨强度一定时,雷诺数随着坡长的增加线性增加,佛汝德数随着坡长的增加以幂函数形式增加;降雨强度对坡面流有明显的"增阻"效应;坡面阻力系数随着坡长的增加呈幂函数减小趋势;坡面平均土壤侵蚀率与单宽流量间呈一元线性趋势增加,与水流平均流速间呈指数函数增加,与雷诺数间呈二次函数增加。     

农地转出行为是否会改变农民家庭的生计策略——基于CFPS微观数据的DID模型估计

在合理筛选控制变量和对农户生计策略类型进行细分的基础上,基于CFPS两期全国整合样本的面板数据,运用倍差法及倾向得分匹配倍差法,实证检验农地转出对农户生计策略产生的影响。结果表明:农地转出对农户采取农业型和农兼型生计策略产生了显著负向作用,对非农型生计策略的选择具有正向推动作用,而对兼农型生计策略的影响效应有限,没有通过显著性检验,说明农户可以通过调整自家的生计策略适应农地转出所引起的变化。另外,通过多种匹配方法对估计结果进行检验,证实估计结果具有稳定性和可靠性。建议今后在尊重农民意愿的基础上,加大对农地流转政策的支持力度。依据不同类型家庭的实际需求,为农户制定适宜自身发展的差异化鼓励政策,带动发展具有当地特色且真正属于农民自己的非农“产业”,实现农地转出户生计的可持续发展。     

不同水氮管理模式对杂交籼稻F优498产量及水氮利用效率的影响

以F优498为材料,设置淹灌和控制性间歇灌溉方式以及5种施氮水平共10个处理,研究其对水稻产量及水、氮利用效率的影响。结果表明,合理的水氮管理模式能够提高水稻产量及水、氮利用效率。控制性间歇灌溉模式较淹灌模式产量平均提高3.22%,其增产原因是每穗总粒数、结实率、千粒重均有一定程度的提高;淹灌模式能够获得较多的有效穗数,从而保证产量不显著降低。与淹灌模式相比,控制性间歇灌溉模式能增加水稻生育后期的氮素积累,促进茎鞘氮素转运,提高氮素利用效率,提高水分生产效率和灌溉水生产力。综合产量与水、氮利用效率,淹灌模式下施氮量180 kg/hm~2表现较好,控制性间歇灌溉模式下施氮量135 kg/hm~2节水节肥效果较明显。     

基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统

大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点。针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件。该研究共采集样本图像1 800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集。为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型。试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67%。最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测。试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56%,单张检测时间低于0.5 s。该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平。     

盐城市滨水带状公园景观设计

以江苏盐城的一处滨水地块为例,在充分调查关于盐城的历史文化、气候条件、水文概况、居民生活习性等资料的基础上,以"生态健康"的设计理念为主题,设计出富有文化底蕴、生态友好型的城市滨水景观公园。