瑞丽山龙眼幼苗光合特性研究

使用Li-6400XT便携式光合仪测定高黎贡山南段2种环境(野外、大棚)下生长的我国特有种植物瑞丽山龙眼幼苗的光合特性,结果表明:(1)2种环境下生长的幼苗净光合速率(PN)日变化出现"双峰"曲线,有"午休"现象,但峰值出现的时刻与大小不同,野外幼苗在10:00、16:00出现高峰值,分别为4.608、2.118μmol/(m~2·s),大棚幼苗在11:00、15:00出现2个高峰值,分别为4.102、3.982μmol/(m~2·s);蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Gs)变化趋势与净光合速率变化趋势一致,也有"午休"现象;水分利用率(WUE)无明显变化规律;胞间CO_2浓度(Ci)与净光合速率日变化相反。(2)净光合速率与环境因子偏相关性分析表明,环境因子:光合有效辐射(PAR)、大气CO_2浓度(Ca)、空气温度(Ta)、相对湿度(RH)对幼苗PN值影响均为:PARCaTaRH;(3)两地幼苗光饱和点(LSP)均较高,野外为2 674.995μmol/(m~2·s)、大棚幼苗为2 228.754μmol/(m~2·s),光补偿点(LCP)分别为38.250、8.322μmol/(m~2·s)。     

落叶松毛虫发生量的预测及综合防治措施研究

本文介绍了松毛虫生物学特性,总结了松毛虫种群数量消长规律,分析了气象等环境因子对松毛虫种群数量的影响,从而对落叶松毛虫发生做出准确的预测。根据预测情况进行有效综合防治,收到良好效果。     

中国水资源利用与水环境保护的若干思考

水资源是人们维持生命的基础条件,无论是人类还是动植物,要想保证自身正常生长,都离不开水资源。本文将重点研究我国水资源的利用情况以及水环境的保护途径。这种方式能够实现对水资源的有效保护和高效利用,避免出现水资源浪费的情况,促进我国水环境保护工作的良好开展。     

对商水县农业供给侧结构调整的思考

阐述了商水县种植业结构现状,并在此基础上分析了当地农业供给侧结构性调整取得的成效,并介绍了农业供给侧结构性调整的主要做法,以供参考。     

动物园环境丰容方法探讨

指出了随着公众对圈养野生动物及其栖息环境关注的日益提升,动物园管理人员越来越认识到环境丰容不仅在动物园野生动物的迁地保护、自然习性的保持、正常行为的表达等方面有重要的意义,而且通过近年来很多研究发现,动物园环境丰容对野生动物福利的提升、野生动物心理的影响也颇大,更对动物园的生态化建设至关重要。基于此,针对动物园环境丰容及相关方法进行了探讨,以期为进一步工作的开展提供参考。     

不同植被下黏质红壤水分特征曲线研究

为分析不同植被下黏质红壤的持水、释水及孔隙特性,用离心机法测定了鄂南一个典型红壤坡地的8种植被地块(3种树龄的杉树、茶树、红叶石楠、无患子、油菜、桂花树)4个深度(20、40、60、90 cm)的土壤水分特征曲线,进而计算了土壤不同孔隙度,用Van Genuchten模型(VG模型)拟合水分特征曲线数据,同时获得土壤比水容量曲线。结果表明:①VG模型能够较好地拟合黏质红壤的水分特征曲线,决定系数R~2在0.981 4～0.999 4之间;②土壤持水能力的变化主要出现在低于500 kPa的土壤水吸力范围内,土壤释水过程大多发生在低吸力范围内(0～500 kPa)。试验坡地的土壤总孔隙度是40.4%～47.0%,其中毛管孔隙度约为39.2%,而有效孔隙度仅为15.0%左右,因此土壤水分有效性整体较差;③持水能力最好的是茶树、大杉树和小杉树3个地块,多数地块的表层土壤较深层土壤有更好的排水能力,但深层土壤的持水能力强于表层土壤。研究坡地的土壤虽然属于同一种类型土壤,但不同植被、不同深度的土壤持水能力、释水特性及水分有效性存在一定差异,在分析红壤坡地水分动态分布规律时应考虑在内。     

自媒体融合农业技术推广应用研究

农业推广工作本质是信息传播,随着互联网的快速的发展,自媒体以一种不同其他的媒介方式出现在各个产业链中。"互联网+农业推广"的自媒体传播模式的出现将为农业推广工作带来新的机遇。本文主要叙述了自媒体与我国农业技术推广融合的现状,及当前存在的问题,农民在采用农业技术时的心理状态,针对存在的问题以及农民心理变化提出相关决策。     

水分与氮素及其互作对水稻产量和水肥利用效率的影响研究进展

了解水分、氮素及其互作对水稻产量与水、氮利用效率的影响,对协同提高水稻产量与水氮利用效率有重要意义。本文概述了水稻节水灌溉技术、氮肥利用效率与氮肥施用技术、水分与氮素对水稻产量及水氮利用效率的耦合效应、作物-土壤关系及水氮调控机制等方面取得的进展;讨论了存在的问题,这些问题包括:高产水稻作物与土壤的水氮互作效应尚不明确;高产水稻水氮耦合与高效利用的分子机理不清楚;协同提高水稻产量与水氮利用效率的调控途径尚未掌握。针对这些问题,建议今后重点研究:高产水稻作物与土壤的水氮互作效应及其机制;水氮互作调控水稻吸收利用水分和氮素的生理与分子机理;协同提高水稻产量和水氮利用效率的调控途径与关键技术。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。