黄河未来输沙量态势及其适用性对策

[目的] 探索黄河输沙预测的新思路，预估黄河未来输沙态势与输沙量水平，为黄河流域生态治理规划提供参考。[方法] 结合黄河流域水土保持生态修复现状，采用单累积曲线法、滑动平均及频率分析方法，分析1950—2019年黄河主要来沙区间的实测输沙量变化特征及其未来态势。[结果] 1950—2019年黄河输沙量呈现阶梯式减少。1950—2019年黄河中游各站累积实测输沙量随时间的变化可用“左半抛物线”表征。黄河输沙量自1997年以来已进入相对稳定态势，目前已达企稳状态；黄河潼关站未来年输沙量在90%频率下为1.00×10⁸ t左右，在10%频率下为5.00×10⁸ t左右，未来多年平均输沙量为1.40×10⁸ t。[结论] 为了维持黄河输沙量低稳状态，提升水土保持措施质量与标准，补齐“后水土保持”短板，构建完善的水沙关系调控体系，维持黄河下游河道冲淤平衡，是黄河流域生态保护与高质量发展的保障。     

花龄期棉花虫害的电子鼻检测

棉花害虫具有隐蔽性、迁飞性和突发性特点，并且影响因素众多，棉花虫害准确地诊断是农业领域的难点问题。该研究以受到棉铃虫侵害的花铃期棉花为研究对象，采用电子鼻对不同处理的棉花挥发物进行检测。研究表明，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和聚类分析结果显示健康棉花释放的挥发物具有明显的昼夜节律性，健康棉花与虫害棉花差异性显著。径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）对8个不同时间的4组虫害棉花处理进行分析，测试集判别总的正确率为73.4%，健康棉花对照组测试集判别正确率100%，误判样本出现在3个虫害处理之间。当不考虑时间因素建立虫害棉花统一的预测模型，RBFNN模型对健康棉花对照组的预测正确率均达到了100%，分析结果可以作为花铃期棉花是否遭受棉铃虫侵害的依据，说明电子鼻可以作为棉花虫害发生的有效监测手段，在农作物虫害监测领域具有潜在的应用价值。     

基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法

为了有效地指导水产养殖生产，提高溶解氧浓度预测的精度，提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先，利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数，提取强关联因子，降低预测模型的输入量维度；采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络，避免网络中隐含层共线性问题，保障输出权值的稳定性；然后，结合新型激活函数，构建水体溶解氧浓度预测模型。最后，将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.3232，与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine，LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s，预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线，能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。     

草地贪夜蛾种群性诱测报方法研究

草地贪夜蛾已经成为中国农业生产的重大害虫,准确地预测预报是指导防治的基础。本研究采用国产草地贪夜蛾性诱剂诱陷多测试了3种不同类型诱捕器对草地贪夜蛾的田间诱捕效果。结果表明,诱陷多有效期可达60 d以上,3种诱捕器中以桶型诱捕器诱捕量最高。实验室研究显示,不同日龄草地贪夜蛾雄虫精巢长轴长度有显著性差异,精巢长轴长度随日龄增加不断减小。据此规律,制定了按照精巢长轴大小判断雄蛾日龄的指标,并反演重构了田间雌、雄虫种群羽化的动态曲线。本研究表明,可以利用性诱到的雄虫的精巢发育状况推算田间种群的年龄结构,进而达到通过预测雌虫产卵与幼虫孵化动态指导防治的目的。     

草面温度在霜预报中的应用

为了避免农作物遇霜后遭受冻害,本研究采用草面温度对霜进行预测。利用连云港气象观测站2014—2016年逐时气象要素,包括气温、0 cm地温、露点温度、水汽压、气压以及2 min平均风速等气象要素作为影响连云港地区草面温度的关键因子,并以这6个要素作为属性特征,以草温作为标志量构建训练样本集,结合KNN数据挖掘算法构建草温预测模型,并根据草温判别是否有霜出现。结果表明：基于该算法构建的草温预测模型效果较好,预报平均误差1.2℃;根据草温预测霜的准确率高达90.2%,尤其对初终霜的预报具有很好的指示意义。因此,引入草温作为霜的预报指标,对于避免农作物遭受霜害具有十分重要的意义。     

Research of dissolved oxygen prediction in recirculating aquaculture systems based on deep belief network

Recirculating aquaculture has received more and more attention because of its high efficiency of treatment and recycling of aquaculture wastewater. The content of dissolved oxygen is an important indicator of control in recirculating aquaculture, its content and dynamic changes have great impact on the healthy growth of fish. However, changes of dissolved oxygen content are affected by many factors, and there is an obvious time lag between control regulation and effects of dissolved oxygen. To ensure the aquaculture production safety, it is necessary to predict the dissolved oxygen content in advance. The prediction model based on deep belief network has been proposed in this paper to realize the dissolved oxygen content prediction. A variational mode decomposition (VMD) data processing method has been adopted to evaluate the original data space, it takes the data which has been decomposed by the VMD as the input of deep belief network (DBN) to realize the prediction. The VMD method can effectively separate and denoise the raw data, highlight the relations among data features, and effectively improve the quality of the neural network input. The proposed model can quickly and accurately predict the dissolved oxygen content in time series, and the prediction performance meets the needs of actual production. When compared with bagging, AdaBoost, decision tree and convolutional neural network, the VMD-DBN model produces higher prediction accuracy and stability.     

基于CLIMEX和ArcGIS的灰茶尺蠖在中国的潜在适生区预测

基于中国820个气象站点数据、灰茶尺蠖已知地理分布资料和生物学数据,结合CLIMEX模型与ArcGIS软件模拟预测灰茶尺蠖在中国目前及未来的潜在分布范围,评估灰茶尺蠖的潜在分布范围及气候变暖对其分布的潜在影响。结果表明,灰茶尺蠖在中国目前的适生区主要分布在3°51′N~40°6′N,适生区面积占全国总面积的34.27%。中国大部分省份的气候条件均适合灰茶尺蠖种群生长。随着气候的变化,灰茶尺蠖在中国的潜在适生区面积总体增幅不大,但其组成变化较大。至2050年,预测灰茶尺蠖高度适生区面积占比达最大（22.23%）。相比各种能源之间的平衡情景（A1B）,较高能源需求情景（A2）下灰茶尺蠖在陕甘宁地区向内陆扩张更快。灰茶尺蠖在中国适生区分布广泛,应加强灰茶尺蠖预测预报,趁早采取防控措施,以保障茶叶优质安全生产。     

基于配合力和遗传距离的甜高粱杂种优势预测

【目的】对甜高粱主要农艺性状进行杂种优势、一般配合力及特殊配合力分析,同时,分析配合力、表型遗传距离以及分子遗传距离用于杂种优势预测的可行性,为甜高粱的种质创新和杂交种选育提供理论参考。【方法】采用不完全双列杂交设计,以8个甜高粱不育系为母本及8个甜高粱恢复系为父本配制64个杂交组合。对亲本及杂交后代进行2年的性状调查,包括：出苗至开花日数、生育期、株高、穗长、茎粗、分蘖、单穗粒重、千粒重、籽粒产量、单株重、生物产量和含糖量。分析不同性状的杂种优势、一般配合力、特殊配合力、表型遗传距离、分子遗传距离以及配合力、遗传距离与杂种优势的相关性。【结果】各性状的中亲优势由强到弱分别为单株重、籽粒产量、单穗粒重、生物产量、株高、穗长、千粒重、茎粗、生育期、至开花日数、分蘖和含糖量,其中,生育期、至开花日数、分蘖和含糖量等性状为负优势。不同性状的中亲优势和超亲优势由强到弱的顺序基本相同。配合力分析表明,每个性状中,不同亲本的一般配合力相差较大,且不同组合的特殊配合力也有很大差异。大多数特殊配合力高的组合,其亲本的一般配合力也较高。杂种优势与配合力和遗传距离的相关性为单株重、籽粒产量、单穗粒重、生物产量、穗长、千粒重、分蘖以及含糖量等性状的杂种优势与其亲本的一般配合力和特殊配合力均为极显著正相关。生育期的杂种优势与特殊配合力为极显著正相关,至开花日数与特殊配合力为显著正相关。亲本间的表型遗传距离为2.86—6.82,分子遗传距离为0.50—0.96。单株重、籽粒产量、单穗粒重、生物产量、株高、穗长、茎粗及含糖量等性状的杂种优势与分子遗传距离的相关性大于表型遗传距离,其中,生物产量、单株重、穗长和茎粗的杂种优势与分子遗传距离为极显著正相关。【结论】所有性状中,与产量相关性状的杂种优势较高,而含糖量和分蘖的杂种优势较低。在杂种优势预测上,利用亲本的配合力可有效预测杂种优势,预测效果优于遗传距离。与表型遗传距离相比,分子遗传距离对杂种优势的预测更有效。     

PEDV N蛋白的原核表达纯化及B细胞抗原表位预测分析

本研究旨在对猪流行性腹泻病毒(porcine epidemic diarrhea virus,PEDV)N基因进行克隆构建、表达与其B细胞抗原表位性质的预测。将PEDV的N基因进行PCR扩增,克隆到原核表达载体pET-28a(+)中,经酶切验证获得阳性克隆,将阳性克隆在表达菌E. coli BL21(DE3)中表达。通过对表达条件及纯化条件的优化,获得高纯度表达蛋白。利用生物信息同源模型化软件Swiss-Pdb Viewer建立PEDV-N蛋白的3D结构,并根据生物信息学软件DNA-Star预测PEDV-N蛋白的二级结构、抗原性、亲水性和表面可及性分析,综合分析预测其B细胞抗原表位。经预测PEDV-N蛋白氨基酸序列中存在13个B细胞优势抗原表位区域。研究结果将进一步为PEDV-N蛋白体外表达产物的应用及研制基因工程疫苗提供理论基础。     

基于最大熵（MaxEnt）模型对西北地区2种红砂属植物潜在适宜区预测分析

基于黄花红砂与五柱红砂的现有分布数据，利用地理信息系统（ArcGIS）技术与最大熵（MaxEnt）模型软件，对2种红砂属植物在3个时期的潜在适宜分布区进行模拟。结果表明:1）五柱红砂的潜在适宜分布区主要在青海地区、新疆南疆地区以及甘肃部分地区；黄花红砂的潜在适宜分布区主要集中在宁夏地区、内蒙古地区、甘肃地区以及新疆与青海部分地区。2种红砂属植物在3个时期的潜在适宜分布区有所增加。黄花红砂的潜在适宜区朝着东北方向移动，五柱红砂的潜在适宜区出现收缩现象。2种红砂属的低适宜区相比较高适宜区与较适宜区变化较大。2）黄花红砂与五柱红砂通过MaxEnt模型运算出的AUC值均>0.9，表明MaxEnt模型预测精度很高。可以用于2种红砂属植物的潜在适宜分布区的预测。3）控制黄花红砂潜在分布的关键环境变量为最湿月降水量、最暖季度降水量和最湿季度降水量，影响五柱红砂潜在分布的关键环境变量为海拔、等温性和温度季节性变化。上述研究结果对2种红砂属植物资源保护利用与未来分布趋势提供了重要的指导意义。