河西荒漠灌区紫花苜蓿施肥效应及其基于数据包络分析法的经济效益研究

为科学准确地评判河西走廊苜蓿主产区紫花苜蓿饲草生产中施肥措施对其产品质量及生产收益的影响,本研究以“甘农3号”紫花苜蓿为材料,通过2016、2017年2年田间试验,以该区域紫花苜蓿饲草生产的平衡施肥推荐方案(N 103.5 kg·hm^-2、P₂O₅ 105 kg·hm^-2、K₂O 90 kg·hm^-2)为对照,探讨了不施肥及3种不完全施肥(缺氮偏施、缺磷偏施、缺钾偏施)处理下紫花苜蓿的生产性能,并采用数据包络分析法(DEA)对其经济效益进行分析。结果表明:与不施肥相比,施肥措施各处理均显著提高紫花苜蓿产量、蛋白总量,降低其酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维,提高了相对饲用价值,从而改善了紫花苜蓿品质,并有效增加了经济效益;与氮、磷、钾平衡施肥相比,各偏肥处理的紫花苜蓿产量和品质均显著低于平衡施肥,尤以缺磷偏施的降幅最大,2016、2017年2年的产量和蛋白总量降幅分别达到25.9%、25.7%和33.4%、33.1%。因此,磷是河西荒漠灌区紫花苜蓿饲草生产的养分限制因子,氮、磷、钾对该地区紫花苜蓿生产性能影响顺序为:磷>氮>钾。运用数据包络分析法(DEA)分析出河西荒漠灌区紫花苜蓿的施肥效应为氮、磷、钾平衡施肥的经济效益最优,为DEA有效;不完全施肥的3个评价单元及不施肥评价单元为DEA无效,其中,不施肥经济效益最低,3个不完全施肥评价单元中的缺磷偏肥的紫花苜蓿经济效益比缺氮偏肥和缺钾偏肥更低;另外还以DEA模型推算出不同施肥措施下紫花苜蓿饲草生产经济效益改进的具体方案,其中,不施肥的紫花苜蓿饲草生产需调整的幅度最大,调整额度达10678.88 CNY·hm^-2,各施肥措施需调整的幅度排序为:不施肥>缺磷偏施>缺氮偏施>缺钾偏施。     

基于GIS的村级尺度统计数据空间化方法与时序分析初探

选择重庆市巴南区石龙镇大连村、大兴村、白马村、金星村、合路村、柏树村、大桥村、大园村和中伦村9个行政村作为研究区,将研究区的遥感影像、数字高程模型、行政界线等数据的空间参考坐标系统一为1980西安坐标系,选择2006-2012年研究区的农用肥施用量数据作为村级尺度统计数据空间化方法研究的研究数据,利用专家打分法对不同土地利用类型与农用肥施用之间的相关性进行打分,分值范围是0~1分。结合村级行政界线、行政村面积、农用肥施用量、土地利用数据和专家打分结果,构建农用肥施用数据空间化模型,分别生成2006-2012年村级农用肥施用数据空间化分布栅格数据,栅格尺度选择1、10、100和200 m这4种,并对栅格化结果进行对比分析。同时,对2006-2012年的农用肥施用空间分布数据进行时序分析,获取农用肥施用量的动态变化趋势。通过研究得到以下结论:1村级农用肥施用量数据空间化尺度与土地利用数据的类型及空间分辨率有关;2研究区各行政村农用肥施用量在2006-2012年期间总体变化趋于平稳。本研究对于实现村级统计数据空间化方法具有一定的参考意义,而空间化后的村级统计数据对于进行村镇区域规划、土地整改、生态环境保护等具有重要指导意义。     

改性木屑处理含铬废水的研究

采用磷酸改性木屑后用于含铬废水吸附处理,探讨废水pH值、处理时间、木屑投加量、处理温度4个因素对铬去除率的影响;并拟合25℃改性木屑吸附处理含铬废水的动力学、等温线方程,估算热力学数据。结果表明:木屑对含铬废水有较强去除力,改性木屑去除力加强;改性木屑处理20ml浓度为50mg/L含铬废水的适宜条件为pH值=1～4,处理时间90min,木屑投加量1g,处理温度20～30℃;改性木屑吸附处理含铬废水的动力学特性符合颗粒内扩散方程和二级吸附速率方程;吸附等温线方程符合Langmuir吸附;25℃吸附过程ΔH=-20.489kJ/mol,ΔS=-78.426J/(mol.K),ΔG=2.89kJ/mol。     

GIS内外业一体化数据双向同步技术研究

对空间数据内外业一体化作业过程中数据双向同步技术进行研究。阐述GIS数据双向同步的原理、数据还原原理,提出了基于最优差异化机制的双向数据同步模型,并给出此模型基础上的技术实现案例。实践表明,此方案能很好地解决GIS内外业一体化的数据同步需求。     

基于WSN的油菜生长环境数据采集系统

针对传统作物生长环境数据获取手段实时性差、劳动强度大以及部署微型自动气象站和商用Zigbee产品成本高、开放性较差等问题，设计并实现了一种基于WSN的油菜生长环境数据采集系统。提出了轻量级的能量感知路由协议CLFP，并给出了软硬件的相关设计方法。仿真和大田试验结果表明，系统温度采集精度最高可达0.01 ℃，测湿精度达±5%，光强采集范围为1~65 535 lx，可并发的数据传输达到36路，可满足农业现场环境数据的较高测量要求。在标称电源供电情况下，系统实际有效生存周期超过142 d，由于采用AT89C51和nRF2401作为基础硬件平台，成本低廉，有助于大规模部署和应用。     

基于OGSA网格技术的连锁超市进销存系统研究

本研究采用网格计算技术使进销存系统从简单的计算资源集中上升到数据共享层面，并且实现了协作处理和网络节点的高质量的服务，能极大的提高连锁超市间计算资源的效率和利用率，有效破解因计算能力差、数据来源单一或存储资源欠缺而无法解决的问题。     

Emerging issues in genomic selection

Genomic selection (GS) is now practiced successfully across many species. However, many questions remain, such as long-term effects, estimations of genomic parameters, robustness of genome-wide association study (GWAS) with small and large datasets, and stability of genomic predictions. This study summarizes presentations from the authors at the 2020 American Society of Animal Science (ASAS) symposium. The focus of many studies until now is on linkage disequilibrium between two loci. Ignoring higher-level equilibrium may lead to phantom dominance and epistasis. The Bulmer effect leads to a reduction of the additive variance; however, the selection for increased recombination rate can release anew genetic variance. With genomic information, estimates of genetic parameters may be biased by genomic preselection, but costs of estimation can increase drastically due to the dense form of the genomic information. To make the computation of estimates feasible, genotypes could be retained only for the most important animals, and methods of estimation should use algorithms that can recognize dense blocks in sparse matrices. GWASs using small genomic datasets frequently find many marker-trait associations, whereas studies using much bigger datasets find only a few. Most of the current tools use very simple models for GWAS, possibly causing artifacts. These models are adequate for large datasets where pseudo-phenotypes such as deregressed proofs indirectly account for important effects for traits of interest. Artifacts arising in GWAS with small datasets can be minimized by using data from all animals (whether genotyped or not), realistic models, and methods that account for population structure. Recent developments permit the computation of P-values from genomic best linear unbiased prediction (GBLUP), where models can be arbitrarily complex but restricted to genotyped animals only, and single-step GBLUP that also uses phenotypes from ungenotyped animals. Stability was an important part of nongenomic evaluations, where genetic predictions were stable in the absence of new data even with low prediction accuracies. Unfortunately, genomic evaluations for such animals change because all animals with genotypes are connected. A top-ranked animal can easily drop in the next evaluation, causing a crisis of confidence in genomic evaluations. While correlations between consecutive genomic evaluations are high, outliers can have differences as high as 1 SD. A solution to fluctuating genomic evaluations is to base selection decisions on groups of animals. Although many issues in GS have been solved, many new issues that require additional research continue to surface.     

基于最小数据集的喀斯特不同利用方式下土壤质量评价

为了探究贵州喀斯特区域不同土壤利用方式对土壤质量的影响,我们对该地区的林地、人工草地、天然草地、农田、弃耕地5种土地利用方式下的土壤理化性质进行研究。基于最小数据集对该区域的土壤质量进行评价,构建的最小数据集包括：土壤pH值、容重、全盐、阳离子交换量、全氮、有效铜、有效铁等指标。结果表明：全量数据集和最小数据集获得的土壤质量均表现为林地 > 人工草地 > 天然草地 > 农田 > 弃耕地;人工草地、天然草地、农田、林地的土壤质量等级为二级,位于土壤质量分级中的"较高"水平,弃耕地土壤质量为三级,位于"中等"水平。以上结果表明,人为对自然生态系统的开垦降低了土壤的质量。     

灰关联决策在水质面板数据处理中的扩展及应用

针对面板数据灰色关联决策分析评价问题,在经典灰色关联分析和灰色综合评价方法的基础上,构建面板数据灰色关联决策评价模型。将灰色关联决策方法扩展到面板数据分析中,解决了小样本面板数据的灰色评价分析问题。将这种方法应用于水环境面板数据质量评价中,经实例计算验证了面板数据灰色关联决策评价模型的稳定性、合理性和实用性,为水环境面板数据质量分析评价提供了可行的计算思路和方法。