中国三大自然区域紫花苜蓿土壤速效钾丰缺指标和推荐施钾量

为给内蒙古高原区、黄土高原区和西北荒漠绿洲区紫花苜蓿测土施肥奠定科学基础,采用零散实验数据整合法以及养分平衡-地力差减法,开展了三大自然区域紫花苜蓿土壤速效钾丰缺指标和推荐施钾量研究。结果表明,内蒙古高原区紫花苜蓿土壤速效钾第1~4级指标依次为≥342mg/kg、89~342mg/kg、24~89mg/kg和<24mg/kg,黄土高原区第1~6级指标依次为≥171mg/kg、96~171mg/kg、54~96mg/kg、30~54mg/kg、17~30mg/kg和<17mg/kg,西北荒漠绿洲区第1~4级指标依次为≥303mg/kg、140~303mg/kg、65~140mg/kg和<65mg/kg;当目标产量9~27t/hm²、钾肥利用率50%时,第1~6级土壤的推荐施钾量分别为0、54~162kg/hm²、108~324kg/hm²、162~486kg/hm²、216~648kg/hm²和270~810kg/hm²。     

黄淮海旱作区土壤压实度空间分布特征及其影响因素

为探究旱作区农田不同层次土壤压实度特征,基于2017年采集的255个土壤样品,运用Mann-Kendall突变检验法、地统计学和冗余分析等方法,探究黄淮海旱作区耕作层和压实层空间分布特征,分析不同层次的土壤压实度的空间变异特性及影响因素,并提出了最佳土壤压实度范围。研究结果表明:旱作区耕作层和压实层厚度均呈现由北向南递增的趋势,耕作层最大厚度可达22.50 cm,最低仅有10.21 cm;压实层厚度最大可达17.50 cm,最小值也达到7.50 cm。从不同层次来看,耕作层和压实层的压实度具有空间分布一致性,耕作层压实度高值区主要分布在河南省东部、安徽北部及河北北部地区,最大值可达87.68%以上,低值区则主要集中在山东西北部以及河北南部地区。和压实层压实度相比,耕作层压实度是影响粮食产量的主要因素,且在70%～80%时获得较高产量。分析表明,土壤压实度受到年降水量、平均气温、土壤自然属性等环境因子和机械耕作等人为因素综合作用的影响。研究结果可为黄淮海农田土壤压实情况的改善及管理措施的科学制定提供理论支撑。     

自动施肥系统开发与性能测试

目的 开发一种适应于以固态水溶肥为原料的自动施肥系统,测试分析自动施肥系统性能。方法 主控机采用ARM9电路控制模块可实现对轮灌编组、预搅拌时长、施肥开始与结束时间、施肥持续时长、施肥量等参数的设置;选择以蠕动泵为注肥装置,通过变频器控制注肥泵电机功率的方式控制注肥速率,控制施肥量。对装置核心部件搅拌器额定功率、计量方式、溶肥搅拌参数、排肥速度及固液相比例等主要参数等进行设计与测试。结果 电感脉冲计量方式标准误差最大值1.26%,误差小、性价比好,确定其为本装置采用的计量方式;搅拌器以1.5 Kw额定功率、38 r/min转速搅拌、肥液浓度在1.1~1.3 g/mL、预搅拌时间30 min时,罐内各液位输出肥液浓度值差异不显著(P< 0.05),达到对肥料浓度均匀性的设计要求。结论 将施肥开始前的预搅拌时间设为30 min、搅拌转速设为38 r/min、肥液浓度不高于1.3 g/mL,输出肥液浓度有较好的均匀性,实现精准施肥。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

农户生计资本研究现状及展望

自20世纪90年代以来,贫困人口的生计问题备受国内外学者关注;研究农户生计资本结构对解决和缓解贫困问题,帮助农户抵御各类风险具有重要的作用和意义。通过回顾并梳理国内外有关农户生计资本的研究重点及领域,总结了各研究阶段常用的方法,对研究方向进行了展望。     

基于原型网络的小样本禽蛋图像特征检测方法

机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点，已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时，需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制，禽蛋图像数据的采集成本较高，针对该问题，提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络（Prototypical network）。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间，并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别，从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果，其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题，为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。     

我国内蒙古西部地区国有林场经营现状与发展问题探析

国有林场在内蒙古林业生态建设中具有骨架作用,是祖国生态安全屏障的重要组成部分与支撑点,也是贯彻落实生态文明建设,践行“绿水青山就是金山银山”理念不可或缺的重要实施主体。在深入了解与掌握内蒙古自治区西部地区6个市国有林场经营现状的基础上,总结归纳了内蒙古西部地区国有林场经营的特点,深入分析了内蒙古西部地区国有林场面临的问题与困境,并探讨解决这些问题的途径,为国有林场今后的发展提出了合理化建议。     

农艺措施对谷子产量及抗倒伏力学性能的影响

【目的】明晰栽培条件互作对谷子叶片光合特性、茎秆生物力学性质指标的耦合影响,为运用谷子茎秆生物力学性质进行抗倒伏特性评价,为优化谷子种植栽培条件及抗倒伏优种筛选提供合理农艺措施和理论支持。【方法】采用裂区试验设计方法,主区选取4个在生产中具有代表性的谷子品种,副区为基于不同的播种密度与施肥量、播种密度与水分、水分与施肥量互作处理栽培条件,系统研究了栽培措施对谷子生长发育以及茎秆抗倒伏生物力学性质的影响。【结果】（1）除水分对谷子茎秆节平均直径影响不显著外,谷子品种、施肥量、播种密度及水分4个因素对谷子的产量、光合生理特性及茎秆形态特性均有极显著影响（P＜0.001）;（2）谷子的千粒重、产量均随施肥量和水分的增加而增加;随播种密度的增加,千粒重呈下降趋势,产量呈现先上升后下降趋势;谷子旗叶SPAD值及最大荧光值（Fm）开花期显著高于灌浆期,开花期旗叶SPAD值、灌浆期旗叶Fm可作为谷子育种的目标性状;（3）播种密度对谷子田间倒伏率的影响最大,其次是水分、品种,施肥量的影响最小;（4）谷子茎秆倒数第二节的抗拉倒力与株高、节平均长度及茎秆节含水率显著负相关,与节平均直径显著正相关。【结论】不同农艺措施互作栽培条件下,单因子对谷子的产量、植株光合生理特性及茎秆力学性能影响最大;选择优良品种、合理密植（≤70万株/hm²）、适当水肥是提升谷子籽粒品质、增加产量、减少田间倒伏率的有效措施。     

水稻稀播条件下不同秧龄壮秧技术

以南粳9108为试验材料,研究稀播条件下(18000苗/m₂)不同措施对30、35 d秧龄秧苗素质的影响。结果表明:在18000苗/m₂的播种密度下,多效唑浸种能够有效地促进根系生长,矮化秧苗高度,显著提高秧苗素质,对于培育不同秧龄的壮苗均有促进作用。多效唑浸种浓度在0.5 g/L左右最为适宜。     

基于卷积神经网络的玉米病害识别方法研究

为解决传统的玉米病害识别方法中特征提取主观性强及误识率高的问题,提出利用卷积神经网络对玉米病害进行识别。以玉米病害图像和健康图像共5种类别的玉米图像为研究对象,并采用LeNet模型进行试验。首先,按照8∶2的比例为每种玉米病害图像选择训练集和测试集。然后,通过试验组合和对比分析的方法比较不同卷积神经网络结构设置对准确率的影响,选出最佳参数。另外,选用Adam算法代替SGD算法来优化模型,通过指数衰减法调整学习率,将L2正则项添加到交叉熵函数中,并选择Dropout策略和ReLU激励函数。最后,确定了一个10层CNN网络结构。试验结果显示,玉米花叶病、灰斑病、锈病、叶斑病和玉米健康识别率分别为95.83%、90.57%、100%、93.75%、100%,平均识别率达96%,平均计算时间为0.15 s。经试验结果比较,该模型识别效果明显高于传统方法,为玉米病害的防治提供技术支持。