水分胁迫下新造地施磷深度对苦荞生长及根系分布的影响

  【目的】  根系构型影响作物的抗旱能力，研究磷肥施用深度调节苦荞根系分布的可行性，为贫瘠干旱地区苦荞的生长提供科学养分管理措施。  【方法】  以‘黑丰1号’苦荞 (Fagopyrum tataricum L.) 为试验材料，进行根管土柱 (直径25 cm、高50 cm) 栽培试验，设置田间持水量65%～75% (W1)、45%～55% (W2) 和35%～45% (W3) 3种土壤水分条件，磷肥施用深度分别设置距离地表10 cm (P10)、20 cm (P20)、30 cm (P30) 以及3层均匀施用 (P-all) 4种方式，共有12个处理。在苦荞幼苗三叶一心期进行处理，生长22天后取样，测定根系构型，并记录生物量。  【结果】  干旱胁迫抑制了苦荞植株生长、干物质量的积累以及根系发育，其中W3水分条件抑制作用最为明显，导致苦荞株高、茎粗和叶面积较W1水分条件分别下降17.20%、18.03%和23.17%；根长、根表面积和根体积分别下降16.97%、20.39%和17.39%；地上部干物质量和根系干物质量分别下降39.16%、28.60%。干旱胁迫促进根系下扎，增加深层土壤中的根系分布。与W1水分条件相比，W2、W3水分条件下0—10和10—20 cm土层平均根长分别下降30.18%和27.55%、41.83%和41.02%，根系干物质量分别下降36.62%和33.61%、49.72%和48.11%；而20—30和30—45 cm土层中的苦荞平均根长则分别增加33.53%和42.52%、31.74%和50.95%，根系干物质量分别增加13.70%和26.84%、5.85%和28.64%。深层施磷促进施磷层土壤根系生长，与P-all处理相比，P10处理10—20 cm土层根长平均增加18.96%，P20处理20—30 cm土层平均增加32.39%，P30处理30—45 cm土层平均增加28.73%，根系干物质量依次分别增加26.62%、30.74%和24.65%。方差分析结果表明，各水分处理条件下，0—10和10—20 cm土层根系干物质量均表现为P10处理显著高于其他施磷处理，且其他处理间差异也达显著水平；而20—30、30—45 cm土层根系干物质量则表现为P20、P30施磷处理显著高于其他处理。  【结论】  水分和施磷深度对苦荞苗期植株生长以及根系分布均有显著影响。在干旱胁迫下，增加磷肥的施用深度可促进苦荞根系在20—45 cm深土壤中的分布，显著扩大根系对土壤养分和水分的获取空间，并最终促进苦荞的生长。本试验条件下，采样仅限于苦荞苗期，在水分胁迫条件下磷肥以10 cm的施肥深度效果最佳。     

不同温度下TMV侵染枯斑三生烟的LncRNA差异表达

【目的】 筛选不同温度下烟草花叶病毒（Tobacco mosaic virus,TMV）侵染后枯斑三生烟（Nicotiana tabacum var. Samsun NN）差异表达的长链非编码RNA（long non-coding RNA,lncRNA）,研究lncRNA在枯斑三生烟抗性反应中的作用。【方法】 N基因的温度敏感性使枯斑三生烟在25℃时具备对TMV的抗性、在31℃抗性丧失,在这两个温度条件下对枯斑三生烟接种TMV和磷酸盐缓冲盐水（phosphate buffered saline,PBS）,48 h后提取系统叶总RNA,构建链特异性文库后进行深度测序。对测序结果进行过滤后利用HTSeq将有效数据与近缘品种TN90（N. tabacum var. TN90）基因组比对,筛选得到lncRNA后利用FPKM法估计lncRNA的表达水平。通过edgeR筛选差异表达lncRNA（differentially expressed lncRNA,DElncRNA）,并利用qRT-PCR技术对这一结果进行验证。通过共定位及共表达分析预测DElncRNA的靶基因,通过参考基因组注释、GO和KEGG富集分析研究靶基因的功能。【结果】 4个处理共12个样本经lncRNA-seq各测得约8 000万条clean reads,共获得4 737条已知lncRNA、40 169条新lncRNA。其中64个lncRNA在不同温度条件下TMV侵染后存在差异表达,qRT-PCR测定结果显示这些lncRNA的测序正确率在80%左右,表明本研究所得测序数据具备较高的可信度。对DElncRNA进行靶基因预测,发现一些基因同时被25℃下调和31℃上调的DElncRNA靶向。靶基因注释功能丰富,主要参与植物抗病、激素和代谢等生理过程。部分可能与激素通路相关的lncRNA,在25℃下TMV侵染时呈现下调趋势,而在31℃下TMV侵染则呈现上调趋势。GO富集分析显示靶基因主要参与构成膜、囊泡等组分,具备钙、钾离子通道抑制剂活性等分子功能,使相应离子得以转运引发随后的反应,同时也参与发病、抗原加工和呈现、细胞分裂素代谢等生理过程。KEGG分析发现靶基因显著富集在植物激素信号转导通路,25℃下调和31℃上调的DElncRNA靶基因同时富集在激素信号传导、ABC运输蛋白、苯丙烷类生物合成等通路。【结论】 不同温度（25℃和31℃）条件下TMV侵染枯斑三生烟后,长链非编码RNA差异表达,DElncRNA通过作用于激素信号传导、物质转运等过程参与寄主系统获得性抗性反应。研究结果可为揭示植物系统获得性抗性中lncRNA的调控功能以及新型抗病毒技术开发提供依据。     

基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测

为避免水稻钵体软盘穴播量检测过程中的秧盘背景分割和稻种特征的手工设计及提取,本文提出了一种基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测方法,该方法可自动学习和提取不同穴播量的水稻种子特征,实现常规稻、杂交稻和超级杂交稻钵体软盘穴播量为0、1、2、3、4、5、6及7粒以上共8种播量的自动检测。本文在每层卷积单元网络结构参数保持固定的前提下,选取2～4层共3种不同卷积单元数量的网络结构对RiceCountCNN模型性能进行试验,试验结果表明随着模型深度加深,模型检测精度逐渐提高。本文在3层RiceCountCNN模型网络框架下,按卷积核的大小递减和数量递增原则选择得出不同的卷积核网络参数组合方式,最终优化得出网络结构为9C16-AP2-7C32-AP2-5C64的模型性能最佳,平均正确率达到98.76%。为测试RiceCountCNN模型的性能,每个水稻品种选取1幅19穴×14穴的图像作为测试集对模型进行测试,试验结果得出模型针对常规稻、杂交稻和超级杂交稻的检测正确率分别达到97.37%、98.12%和90.98%,每幅图像的检测时间小于2.33 s。研究结果满足精密育秧播种实际工况检测要求,该研究为实现水稻精密衡量播种作业提供参考。     

多变环境下基于多尺度卷积网络的猪个体识别

【目的】通过实现复杂多变环境下非接触式猪个体身份识别,提高畜牧行业的生产效率。【方法】以猪舍环境下猪的脸部图像为基础,提出了一种基于多尺度卷积神经网络在多变环境下的猪个体身份识别模型。利用改进的多尺度网络结构,该模型实现了深度和宽度的扩展,网络深度达到了86层。网络不仅使用了对称和非对称的两种方法拆分卷积核和多通道的方法并行提取猪脸特征,还利用网络融合技术和Batch Normalization结构过滤掉通道中的冗余信息。避免了深层网络参数激增,增强了模型对猪脸特征的提取能力并提高模型的识别速度。利用预处理后的11 695张猪脸数据集训练并验证模型,通过设置7组不同环境下的对比实验,分析改进的模型在复杂环境下的识别效果。【结果】86层的基于多尺度分类网络的识别模型权重大小和每轮样本的训练时间分别为498.4 M和66 s,比16层的VGG网络权重小1140 M,每轮训练速度快8 s。利用7组测试集的对比实验的结果表明,提出的模型在7种环境下的识别率都高于其他网络,尤其是在真实养殖环境下识别率高达99.81%。当猪脸图像中出现遮挡和旋转的情况时,提出的模型识别率皆高于92%。【结论】提出的针对脸部特征的猪个体身份识别模型是有效的,并在多变环境下具有较高的识别率和鲁棒性,为实现一体化管理及追踪溯源的研究提供参考。     

绿色食品韭菜栽培技术

一、品种选择韭菜选择抗病、抗寒、优质新品种四季翠绿。二、播前整地育苗地选择前茬不是种植葱、蒜、韭菜的地块。土壤要求土层疏松透气。翻耕深度25~30 cm,耙碎整平。整地前每667 m²施氮磷钾复合肥(15-15-15)50 kg,深翻细耙,起埂做成1.2~1.5 m宽的平畦。畦长因需而定。三、播种播种时间一般在3—5月,以干播种子为主,也可采用浸种催芽播种。     

不同因素影响下层状土壤水分入渗特征及水力学参数估计

层状土壤是自然界常见的土体结构,其水分运移规律不同于均质土;大气降水、灌溉水等水分的入渗是土壤水文过程的一个重要环节,同时它也与地下水补给、污染物运移等过程紧密相关。土壤初始含水量、土体构型及供水强度等因素均会影响水分的入渗过程。为探究积水深度、土体构型、初始含水量三种因素对层状土壤水分运移的影响,通过室内积水入渗试验对湿润锋、累积入渗量、土壤剖面压力水头进行观测,并利用Hydrus-1D模型反演水力参数并对相应条件下的水分运移规律进行模拟和分析。结果表明,层状土壤中湿润锋随时间的推进方式由非线性过渡至线性,入渗率逐渐减小。三种因素作用下,层状土壤水分运移特征有明显差异:积水深度、土壤初始含水量增加时,湿润锋运移速率和入渗率均增大,且各观测点压力水头升高加快,土壤不饱和程度降低;上砂壤下粉砂壤构型较上粉砂壤下砂壤构型而言,整体湿润锋推进速率和入渗率较大,出流快,且入渗后期界面处的压力水头高于其他观测点。且结果表明,反演的水力学参数较拟合实测的参数更适用于层状土壤入渗的模拟和预测。该研究旨在揭示和掌握层状土壤水分运移规律和影响因素的作用机制,并进一步为农田灌溉措施的合理制定提供科学依据。     

欢迎订阅2020年《国土绿化》杂志

《国土绿化》杂志是经国家新闻出版广电总局批准的国家级期刊,由全国绿化委员会主管,全国绿化委员会办公室主办,面向全国公开发行,在我国国土绿化领域具有深远影响力。自1985年创刊以来,杂志积极宣传中央在国土绿化、生态建设领域的重大路线方针政策,深度报道林业改革发展进程中的一系列焦点、热点问题,为各级领导科学决策提供重要参考,是改革开放以来中国林业发展的历史见证者。     

基于机器视觉的奶牛发情行为自动识别方法

及时检测奶牛发情、适时人工授精、减少空怀奶牛，是奶牛养殖场增加产奶量的关键手段。针对基于运动量和体温等体征的接触式奶牛发情识别方法会造成奶牛应激反应且识别准确率不高的问题，提出了一种非接触式奶牛发情行为自动识别方法。该方法首先使用改进的高斯混合模型实现运动奶牛目标检测，然后基于颜色和纹理信息去除干扰背景，再利用AlexNet深度学习网络训练奶牛行为分类网络模型，识别奶牛爬跨行为，最终实现对奶牛发情行为的自动识别。在供试数据集上的试验结果表明，本文方法对奶牛发情的识别准确率为100%，召回率为88.24%。本文方法可应用于奶牛养殖场的日常发情监测中，为生产管理提供辅助决策。     

基于深度学习的小浆果一体化智能采摘与分选研究进展

小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱，被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加，林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前，由于现有技术自动化和智能化程度不高，导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程，通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用，提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施，并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。     

成品油管道水击超前保护优化方案

成品油管道发生泵站意外停电事故后通常执行水击超前保护程序,该保护方案对管道的安全性有决定性影响。为了确保管道从事故前稳态安全平稳过渡到事故后较优的运行状态,需要制定最佳的水击超前保护方案。对成品油管道泵站意外停电水击工况进行分析,以水击事故发生后下一稳态时输量最大且各调节阀节流压力之和最小为目标,建立优化模型,相应的约束条件为全线不超压、不汽化。模型求解采取两种不同策略:事故站下游以各站出站压力最低为目标分别寻优,采用水力坡降线平移法求解;事故站上游以整体总节流最小寻优,为了提高求解速度,采用深度优先搜索法求解。以某成品油管道泵站意外停电事故工况为例,对该优化模型进行实例应用,并根据优化结果制定水击事故过渡过程的控制逻辑,并使用仿真软件SPS验证了控制逻辑的合理性,表明该优化模型合理可靠。