施用鸡粪稻田土壤氮磷养分淋洗特征研究

通过田间试验,研究了长期施鸡粪稻田不同鸡粪施用量下氮、磷养分淋洗特征及其潜在的环境效应.结果表明,田面水NH 4 -N和NO-3 -N浓度在施鸡粪初期均较高,且施鸡粪增加其浓度.NH 4 -N在30 cm、60 cm、90 cm渗漏液中平均浓度分别为1.05～1.48 mg · L-1、1.08～1.91 mg · L-1和1.02～2.38 mg ·L-1,不同层次之间浓度没有明显差别;同一层次NH 4 -N浓度随鸡粪用量增加而增加.渗漏液NO-3 -N浓度与NH 4 -N浓度值相比,含量略高,沿土壤剖面呈上低下高趋势;施用大量鸡粪能明显增加土壤渗漏液中NO-3 -N含量.稻田田面水总磷浓度在鸡粪施用初期达到最大值,且随着鸡粪用量增加而明显增加;随后逐渐降低;但整个生长季含量均超过0.1 mg · L-1.不同层次渗漏液总磷含量变化差别不大.总磷在水稻生长季前期较平稳,8月初有1显著高峰,磷淋洗量与鸡粪用量明显相关.长期施鸡粪稻田土壤氮、磷具有较高环境风险.     

随机变量序列最大值的局部几乎处处中心极限定理

在一定条件下得到了最大值的局部几乎处处中心极限定理.     

基于随机波动率的权证发行商的Delta对冲策略

考察权证发行商在随机波动率下的delta对冲策略.将来波动率事先未知,delta对冲时由于对冲所使用的波动率不同于实际波动率导致复制误差,假设将来波动率在两个极端值(最大值和最小值)之间,为规避复制误差带来的风险,权证发行商应采用最大值计算delta买卖标的资产对冲.在随机波动率环境下,发行商可以根据风险承受能力,使用给定置信水平下的最大值计算delta买卖标的资产对冲,使收益VaR在给定置信水平下最小.最后,通过对上证指数的算例分析,结果表明对冲策略是可靠的.     

继代周期对小水榕试管苗增殖及生长的影响

目前通过组织培养方法快速繁殖小水榕试管苗的技术还不成熟,考虑到继代培养周期对试管苗继代繁殖能力有一定的影响,因此研究继代周期对小水榕试管苗增殖及生长的影响,以确定适宜的继代培养方法。测定并计算经过不同继代周期培养后的小水榕试管苗的增殖倍数、平均株高、平均单株鲜重和叶绿素含量。结果表明继代周期为30 d的小水榕试管苗增殖倍数为2.79,与最大值在5%水平无显著性差异;平均株高和为平均单株鲜重均为最大,分别是2.88cm和1.95g;叶绿素含量为1.07mg/g,也与最大值在5%水平无显著性差异。30d为最适宜的小水榕试管苗继代培养周期。     

基于无人机三维点云的玉米植株自动计数研究

植株计数是农民、育种专家等在整个作物生长季评估作物生长状况和管理实践的最常用方法之一,可用来进行合理的田间规划以及管理。针对高密度种植试验区高通量获取玉米自动株数方法匮乏的问题,本研究利用无人机遥感平台,获取田间314个不同基因型的玉米高密度育种小区的数码影像和激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据,发展了一种结合玉米三维空间信息的固定窗口局部最大值算法,实现了高密度玉米育种小区成株数的自动检测,并对比了基于此两种不同数据源的检测精度。该方法以冠层高度模型(canopy height model,CHM)中包含的株高信息为基础,以玉米种植株距为固定窗口进行单株玉米种子点检测,并将检测到的种子点与目视解译的玉米位置进行空间匹配来进行精度的评估。结果表明,基于无人机数码影像构建3种空间分辨率CHM的综合检测精度分别为81.30%、83.11%和78.93%;基于无人机LiDAR的综合精度分别为82.33%、88.66%和81.46%;基于两种数据源构建的CHM,均在空间分辨率为0.05 m时,获得最佳的检测精度。此外,当空间分辨率相同时,LiDAR数据检测精度略优于无人机数码影像,无人机数码传感器由于其成本低、易于操作等优势,在大面积、高密度育种小区的玉米高通量单株检测中表现出更大的潜力。本研究实现了对密植玉米育种试验区玉米株数的自动计数,为表型筛选、田间管理和精准估产等提供依据。