4种植物油热氧化同步荧光光谱分析

以亚麻籽油、大豆油、菜籽油与葵花籽油为原料,在不同温度条件下氧化并测定其不同时间的同步荧光光谱,分析同步荧光光谱及荧光物质变化情况。结果表明,4种植物油不同温度下的同步荧光光谱峰变化主要集中在300~415 nm内,且随着加热时间的延长存在波动现象;在50℃和150℃加热氧化条件下,300,330,375,415 nm这4个峰都存在明显的波动现象;二维相关分析表明,这4个峰的荧光强度变化速率不同,不同油变化差异较大;同种油在不同温度下,4个峰的波动情况、相互关系、变化速率均有明显差异。这些峰的变化与油脂氧化过程中荧光物质和油脂氧化程度的变化有关,可以利用同步荧光光谱的变化特性作为监控油脂氧化的依据。     

体外产气法评价全株藜麦与全株玉米混合青贮饲料饲用价值

为提高全株藜麦的饲料化利用率，寻找其与全株玉米的最佳青贮比，试验共设全株藜麦与全株玉米比为100：0，90：10，80：20等11个组合进行青贮发酵，发酵60 d后测定各组青贮料的体外产气发酵指标，使用灰色关联度分析筛选出最佳青贮比例。结果表明，体外发酵至36 h时，各处理组GP趋于稳定，体外发酵减弱接近停止；全株藜麦与全株玉米比例为90：10时，该青贮饲料组合的粗蛋白（CP）和粗脂肪（EE）含量显著高于其他各组（P<0.05），乙酸（AA）、总挥发性脂肪酸（TVFA）含量以及氨态氮（NH₃-N）浓度显著高于其他各处理（P<0.05）。分析表明，全株藜麦与全株玉米比例为90：10时，混合青贮饲料的营养品质和产气发酵特性综合表现最好，可作为优质混合青贮饲料在家畜养殖中推广使用。     

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。     

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。     

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。     

不同施氮量下覆膜滴灌玉米相对根长密度模型研究

为探明施氮量对宁夏引黄灌区覆膜滴灌玉米根长密度(RLD)的影响,设置5个施氮水平和1个对照(CK,不施氮与不覆膜)进行试验,测定玉米RLD,建立不同施氮量下相对根长密度(NRLD)模型,并加以检验。结果表明:不同施氮处理的玉米RLD分布区域均随土层深度的增加而减小,且大部分集中在0～20 cm土层;随着施氮量的增加,RLD分布区域明显扩大; NRLD分布满足三阶多项式函数模型,模拟曲线的决定系数R2为0.951,模型检验结果R2为0.845,均方根误差(RMSE)为0.248,拟合效果好,但该多项式模型不能保证NRLD在相对取样深度Zr为1时达到0,故对玉米NRLD分布多项式模型进行优化。优化模型验证结果显示,各施氮处理RMSE不大于0.308,CK、N0、N1、N2、N3和N4处理的标准化均方根误差分别为0.242、0.193、0.184、0.226、0.208和0.273,R2分别为0.903、0.953、0.920、0.944、0.962和0.898,具有较高的拟合度,解决了NRLD在Zr=1时达到0的问题。本研究可为宁夏引黄灌区膜下滴灌玉米NRLD分布拟合、根系养分吸收和施肥管理提供理论参考。     

基于DPSIR模型的贵州旅游业可持续发展研究

基于DPSIR模型,建立了贵州旅游业可持续发展评价指标体系。采用改进的熵值法对贵州2012—2016年旅游业可持续发展综合效益指标进行计算和分析,结果表明:贵州旅游业处于可持续发展状态。在研究成果的基础上,提出相应的对策,为贵州旅游业的可持续发展提供参考。     

计算机图像识别在玉米生长模型中的应用

为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度化处理,进行二值分割,后采用中值滤波改进方法去除噪声;最后采用Hilditch细化算法,得到玉米植株骨架图。利用本系统对同一玉米植株进行27天观察,探索植株高度H、宽度W和节结个数N与时间之间的关系。系统以植株高度H、宽度W和节结个数N作为自变量,以植株玉米果实质量作为应变量,建立关系式,预测结果与实际结果吻合良好。