祁连山排露沟流域土壤水分时空分布

对国家重点野外科学观测试验站——祁连山森林生态站排露沟流域土壤水文时空分布特征进行了研究,结果表明:(1)排露沟流域土壤水分年动态具有明显的季节变化,一个水文年分为前蓄墒、失墒、后蓄墒和稳定4个阶段;降水影响生长季节土壤表层水分变化,森林植物影响根系层土壤水分变化,森林植物影响大于降水影响;(2)土壤水分垂直分布随深度而变化,土壤类型间有差异;(3)土壤水分空间分布高海拔多,阴坡次之,阳坡最少。     

祁连山林草复合流域土壤水分状况研究

对祁连山排露沟林草复合流域土壤水分状况进行了系统研究．结果表明；流域内土壤水分状况随土壤结构、土壤层次、空间分布、季节动态等因子发生规律性变化；土壤水分状况影响径流形成．研究结论对评价土壤水分的径流作用及水文过程研究具有重要参考价值．     

旱地覆膜马铃薯种植密度和揭膜时间对其产量、商品率和淀粉含量的影响

通过试验,建立了以密度、揭膜时间为自变量,产量、商品率和淀粉为指标的回归方程。利用回归模型求出了在本试验条件下的最佳密度水平和最佳揭膜时间。试验结果表明：２９７６株／６６７ｍ２是合理的密度水平,播种后７３ｄ是较为合理的揭膜时间。     

基于深度学习的猪只行为识别

在猪养殖过程中猪的行为与其健康状况有着密切的联系，及时发现猪的异常行为并加以治疗可以提高养殖的生产效益。利用深度学习技术进行猪只的行为识别，相较于传统人工方式效率更高。本文使用RealsenseD455相机采集猪只行为图像数据，使用Mosaic数据增强方法扩充数据集。将CBAM注意力机制模块加入YOLOv5模型，提高网络模型对猪只行为的特征提取能力。使用PyQt库设计了猪只行为识别系统，实现对训练的模型进行调用，通过上传猪只图片或视频并设置相关参数实现了猪只行为识别的可视化。该系统界面简洁操作便利，猪只姿态识别准确率达到90%以上，对猪只生产和基于深度学习的猪只行为识别研究具有一定的价值。