考虑降雨量不确定的稻麦收割机多类型配置优化

针对降雨量不确定性导致农机合作社配置收割机的数量和类型较为困难的问题,以蚌埠市的一个农机合作社覆盖的稻麦轮作区域为研究对象,拟合降雨量和潮湿耕地(只能由履带式收割机进行收割的耕地)比例的函数关系,采用1987—2016年每年10月份研究地区的降雨量数据仿真新的降雨量,并利用蒙特卡洛仿真方法优化收割机的配置方案,分析降雨不确定情形下农机合作社的收割机类型与数量的最优配置。结果表明:该区域的降雨量与潮湿耕地比例呈现Logistic分布,收割机的最优配置为,履带收割机和轮式收割机的数量均为14辆,最小收割总成本为725.57万元;随着履带收割机价格的降低,农机合作社应对降雨量不确定的能力显著增加。据此认为不同稻麦轮作区域有必要对降雨量和潮湿耕地比例的函数关系进行估算,同时针对该地区水稻收割期降雨量的特点制定合理的农机补助策略,从而帮助农机合作社应对潜在风险。     

粪肠球菌生长曲线的测定及其对小鼠脑组织的影响

为测定致羔羊脑炎粪肠球菌（Enterococcus faecalis）的生长曲线，寻求一种快速而准确的方法测定不同生长时期粪肠球菌数量，并客观评价其毒性强弱及其对小鼠脑组织的影响，试验采用平板菌落计数法和OD-Monitor振荡比浊法（D_λ值法）测定粪肠球菌的生长曲线，探究该菌在合适时间段内的吸光值（D_{600 nm}）与平板菌落计数法测定的活菌数（CFU）的关系。用粪肠球菌感染小鼠，观察记录小鼠的死亡情况，最后采用Karber法计算粪肠球菌感染小鼠的半数致死量（LD₅₀）。用LD₅₀的剂量感染小鼠，及时采集死亡小鼠脑组织，未死亡的小鼠72 h后全部剖杀取脑组织，一部分做涂片染色，制作病理切片，观察病理变化；一部分进行培养，用于PCR方法进行细菌的回收鉴定。结果显示，用两种方法测定此株粪肠球菌的生长曲线基本一致，在2~8 h生长迅速，为对数生长期，8~14 h生长缓慢，为稳定期，14 h之后死亡数增加，进入衰亡期；对12 h粪肠球菌D_{600 nm}与CFU的关系进行探讨，成功建立回归方程：y=20.769x-1.3422，R²=0.997；其感染小鼠的LD₅₀为7.77×10¹¹个活菌。以此剂量感染小鼠，脑组织涂片染色和培养染色，均能看到革兰氏阳性球菌；PCR结果显示，均出现了大小为112 bp的条带。对脑组织进行病理学观察发现该菌可导致脑组织充血、出血、形成微血栓，脑膜充血。通过生长曲线和其D_{600 nm}与CFU关系的建立，可实时监测粪肠球菌数量，为后期更深入研究粪肠球菌穿越血脑屏障的机制奠定重要的理论基础。     

水流作用下一种养殖金属网衣水阻力特性的数值模拟研究

为保障深远海金属网箱养殖系统的结构安全,进行网箱结构的水动力学研究是一项重要的工作。构成金属网箱主要组成部分的金属网衣是一种小直径多孔的网状结构,在波浪和水流作用下的水动力学特性与一般的海洋工程结构物有显著不同。本文基于有限元基本原理,采用梁单元模拟金属网线结构,采用连接单元模拟网线接触部位的相互作用,并运用ABAQUS软件进行数值计算,在试验验证的基础上,分析了在水流作用下一种金属菱形链网衣在不同网目尺寸、不同网线直径情况下的水阻力变化情况。数值模拟结果表明在各种工况下,当网目尺寸由25 mm增加到35 mm、45 mm时,网衣受力增加幅度的平均值分别为14.71%和38.07%;当网线直径由2.5 mm增加到3.2 mm、4.0 mm时,各工况下网衣受力增加幅度的平均值分别为25.05%和45.06%。研究结果可以为进一步开展深海养殖金属网箱水动力特性研究提供积极的基础。     

华南农业大学农事训练课程的理论与实践——以养蚕与缫丝课为例

以养蚕与缫丝课程模块为例,对其课程内容安排、教学特点、考核方法进行分析,并对其所面临的问题展开探讨,旨在为进一步提高相关实践教学效果提供借鉴。     

基于PSR模型的黄河陕西段鱼类增殖放流生态安全评价

基于压力、状态、响应模型(PSR)和层次分析法(AHP),确定17项指标通过数据的标准化处理,指标权重赋值、权重一致性检验、评价等级确定以及评价模型的构建,用生态安全评价黄河陕西段鱼类增殖放流效果,分析生态安全所面临的主要问题。结果表明:黄河陕西段2013年增殖放流生态安全度(ESI)评价等级为Ⅱ级,为良好状态;2014年评价等级为Ⅲ级,处于一般状态;2015年评价等级为Ⅳ级,处于较差状态,属于临界不安全状态以下水平。生态安全形势呈现出逐年下降局势。不安全状态受到影响较大的前3个指标是:黄河径流量变化影响、重要生境保持率和公众资源环境保护意识的影响,3个指标下降值占到下降ESI值的64.93%。其次还受到污水排放达标率、鱼类增殖放流量、政策和管理水平、鱼类生物多样性指数、保护区建设、水质综合污染指数、群落结构等诸多因素影响。研究显示,现阶段增殖放流对黄河生态安全有一定影响,还存在一定提升空间。     

贝母属植物叶绿体基因组候选SNP位点应用分析

贝母属植物是中国中药材的宝库,由于形态上难以区分,在民间应用、临床应用和中药市场中还存在混淆应用、以次充好的现象,急需开发基于新型分子标记位点的精准检测方法。本研究应用多重序列比对、SNP筛选等生物信息学分析手段,对贝母属15种植物28条叶绿体基因组序列进行分析。结果发现,贝母属叶绿体基因组DNA同源性达97.22%,通过分析共发现SNP位点5879个,其中川贝母类鉴别候选位点71个,川贝母鉴别候选位点4个,瓦布贝母鉴别候选位点37个,太白贝母鉴别候选位点147个,浙贝母鉴别候选位点91个,湖北贝母鉴别候选位点271个,平贝母鉴别候选位点1393个,伊贝母鉴别候选位点89个。本研究还对SNP位点在精准鉴定、精确定量应用方面进行了讨论,可为川贝母中药资源鉴定提供技术支撑。     

颗粒肥料质量流量传感器设计与试验

变量施肥具有提高肥料利用率、保护生态环境、节约农业生产成本等优点，但目前还没有得到广泛的应用，除了难以获得变量施肥的处方图之外，缺乏闭环检测也是原因之一。闭环控制是实现变量施肥的关键之一，与间接测量排肥轴的转速相比，实时检测肥料的质量流量更为准确。本文基于静电感应原理，设计了一种颗粒肥料质量流量传感器。由于颗粒肥料之间、颗粒肥料与空气、颗粒肥料与排肥管之间的摩擦和碰撞，颗粒肥料会携带一定量的电荷，因此本研究设计了环形电极来检测电荷强度，并利用电流放大电路输出感应电流。通过标定质量流量与感应电流的关系，获得了实时的肥料质量流量。搭建试验台对该颗粒肥料质量流量传感器进行检测，试验台主要包括动态信号采集系统、肥料箱、电流放大器和环形电极传感器。以大颗粒尿素（CO(NH2)2）、过磷酸钙（Ca(H2PO4)2·H2O）和氯化钾（KCl）为研究对象，其平均容重分别为0.7、1.2、1.1g/cm3。根据施肥装置的物理参数，通过调整排肥轴转速可获得近似的目标质量流量，目标质量流量的范围是3~15g/s，增量为1g/s。对于每个质量流量，进行了4次重复。每次重复30s，施肥装置与信号采集系统同时启动。利用平均感应电流和平均质量流量建立回归方程，采用插值法得到实时质量流量。随后，对每种肥料进行25次试验，从而检验本文中颗粒肥料质量流量传感器的测量精度，每次试验的目标质量流量由5个随机质量流量组成，每个质量流量下持续排肥6s，用天平称量30s内的实际质量，通过积分质量流量和时间曲线计算检测质量。采用SPSS 22.0软件对试验结果进行统计分析，分析表明，大颗粒尿素、过磷酸钙、氯化钾的检测误差分别为3.9%、5.1%、5.9%，相应的标准差分别为5.21、7.98、11.29。检测质量与实际质量无显著性差异（P>0.1），大颗粒尿素、过磷酸钙和氯化钾检测误差的数学期望值分别为3.74%、4.93%、5.22%。本文的研究结果表明，检测误差随颗粒肥料粒径的减小而增大。     

基于主成分分析和Copula函数的灌溉水利用系数影响因素研究

以新疆生产建设兵团第十二师中型灌区为研究对象，采用首尾法测算2018年和2019年4个样点灌区的灌溉水利用系数，在采用主成分分析法对指标体系降维处理的基础上，用Copula函数构建PCA-Copula评价分析方法，对灌溉水利用系数各影响因素的影响程度和影响规律进行计算分析。结果表明：两年测算数据表明，4个样点灌区灌溉水利用系数都在0.63以上，且最大值达到0.668，分别高于同期全疆、全国平均水平5.05%、10.15%；主成分分析得出，渠道衬砌率（0.944）、滴灌灌溉面积比（0.746）、作物需水量（0.635）、实际灌溉面积（0.734）等都具有超过60%的正贡献率，而葡萄种植比（-0.586）和灌区毛灌溉用水量（-0.645）等具有超过58%的负贡献率。利用PCA-Copula分析评估方法得出，作物种植比例和节水灌溉工程状况对十二师中型灌区灌溉水有效利用系数影响显著（P<0.05），其中葡萄净灌溉定额和灌区毛灌溉用水量对灌溉水有效利用系数的影响极其显著（P<0.01），相关系数分别为0.875、0.742，同时利用Spearman等级相关系数检验法和线型回归来检验PCA-Copula评价法与熵值法的密切程度，检验结果其相关系数分别为 0.87（P＜0.05）和0. 52（P＜0.001），表明PCA-Copula评价方法适用于研究灌溉水利用系数影响因素。     

代森锰锌液相色谱法成功晋升为CIPAC方法的历程与启示

由利民化学有限责任公司自主研发的代森锰锌液相色谱分析方法,历时4年,终于在2019年德国布伦瑞克召开的第63届国际农药分析协作委员会(CIPAC)年会上顺利通过答辩,成功晋升为CIPAC方法。本文对此过程进行了总结梳理,以为我国农药标准方法走向国际提供借鉴。     

Effects of sediment load on the abrasion of soil aggregate and hydraulic parameters in experimental overland flow

The breakdown of soil aggregates under rainfall and their abrasion in overland flow are important processes in water erosion due to the production of more fine and transportable particles and, the subsequent significant effect on the erosion intensity. Currently, little is known about the effects of sediment load on the soil aggregate abrasion and the relationship of this abrasion with some related hydraulic parameters. Here, the potential effects of sediment load on soil aggregate abrasion and hydraulic parameters in overland flow were investigated through a series of experiments in a 3.8-m-long hydraulic flume at the slope gradients of 8.7 and 26.8%, unit flow discharges from 2×10~(–3) to 6×10~(–3) m~2 s~(-1), and the sediment concentration from 0 to 110 kg m~(–3). All the aggregates from Ultisols developed Quaternary red clay, Central China. The results indicated that discharge had the most significant(P0.01) effect on the aggregates abrasion with the contributions of 58.76 and 60.34%, followed by sediment feed rate, with contributions of 39.66 and 34.12% at the slope gradients of 8.7 and 26.8%, respectively. The abrasion degree of aggregates was found to increase as a power function of the sediment concentration. Meanwhile, the flow depth, friction factor, and shear stress increased as a power function along with the increase of sediment concentration at different slope gradients and discharges. Reynolds number was obviously affected by sediment concentration and it decreased as sediment concentration increased. The ratio of the residual weight to the initial weight of soil aggregates(Wr/Wi) was found to increase as the linear function with an increasing flow depth(P=0.008) or Reynolds number(P=0.002) in the sediment-laden flow. The Wr/Wi values followed a power function decrease with increasing friction factor or shear stress in the sediment-laden flow, indicating that friction factor is the best hydraulic parameter for prediction of soil aggregate abrasion under different sediment load conditions. The information regarding the soil aggregate abrasion under various sediment load conditions can facilitate soil process-based erosion modeling.