日粮不同NDF/NFC水平对周岁后荷斯坦奶牛生产性能、营养物质消化率、瘤胃发酵特征和甲烷排放的影响

本试验研究了日粮中不同中性洗涤纤维/非纤维性碳水化合物（NDF/NFC）水平对周岁后荷斯坦奶牛生产性能、营养物质消化率、瘤胃发酵特征及甲烷产量的影响，并在此基础上建立了甲烷排放预测模型，旨在获得我国生产模型下的甲烷排放规律和甲烷转化因子，为提高奶牛能量利用效率、建立国家或区域性温室气体排放清单和探索减排策略提供科学依据和支撑。将45头体况良好，平均为15月龄的荷斯坦后备奶牛随机分为3组，每组15头牛：低日粮NDF/NFC组（NDF/NFC=0.60）、中日粮NDF/NFC组（NDF/NFC=0.75）和高日粮NDF/NFC组（NDF/NFC=0.90），试验期为70 d，包括14 d的预饲期和56 d的正试期。结果表明：1）提高日粮NDF/NFC水平显著降低了奶牛的干物质采食量、有机物采食量、平均日增重、干物质和粗蛋白的表观消化率（P<0.05）；2）提高日粮NDF/NFC水平显著增加了瘤胃内总挥发性脂肪酸产量、乙酸的相对含量和乙酸/丙酸比例（P<0.05），显著降低了丙酸的相对含量（P<0.05）；3）随着日粮NDF/NFC水平的提高，瘤胃甲烷和甲烷能产量、甲烷/代谢体重、甲烷/干物质采食量、甲烷/有机物采食量、甲烷/中性洗涤纤维采食量显著提高（P<0.05）。甲烷转化因子也随着日粮NDF/NFC水平的增加而显著提高（P<0.05）；4）基于体重、采食量、营养物质含量和NDF/NFC分别建立了甲烷预测模型，其中基于干物质采食量和中性洗涤纤维采食量建立的预测模型的决定系数最高（R²=0.77）。因此，提高日粮中NDF/NFC水平可显著降低周岁后荷斯坦奶牛的生产性能、营养物质消化率和瘤胃内丙酸的相对含量，可显著提高瘤胃甲烷产量和甲烷转化因子。     

PBL模式《小动物透明标本制作与技术改良》建设与教学探索

《小动物透明标本制作与技术改良》课程引入国际流行的PBL(Problem based learning)教学模式,通过教师引导,学生自主学习、讨论制定实验方案,主动动手操作,并总结汇报实验成果的教学流程,探讨小动物透明标本的制作方法及技术改良手段,以及创新性实验课程的开设模式。教学实践表明:基于PBL的实验教学模式不仅使学生自主操作改良了小动物透明标本的制作方案,更大大的提高了学生的学习积极性,进而科普并巩固了动物解剖学的专业基础知识。     

改进SSD的灵武长枣图像轻量化目标检测方法

针对加载预训练模型的传统SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型不能更改网络结构，设备内存资源有限时便无法使用，该研究提出一种不使用预训练模型也能达到较高检测精度的灵武长枣图像轻量化目标检测方法。首先，建立灵武长枣目标检测数据集。其次，以提出的改进DenseNet网络为主干网络，并将Inception模块替换SSD模型中的前3个额外层，同时结合多级融合结构，得到改进SSD模型。然后，通过对比试验证明改进DenseNet网络和改进SSD模型的有效性。在灵武长枣数据集上的试验结果表明，不加载预训练模型的情况下，改进SSD模型的平均准确率（mAP，mean Average Precision）为96.60%，检测速度为28.05帧/s，参数量为1.99×106，比SSD模型和SSD模型（预训练）的mAP分别高出2.02个百分点和0.05个百分点，网络结构参数量比SSD模型少11.14×106，满足轻量化网络的要求。即使在不加载预训练模型的情况下，改进SSD模型也能够很好地完成灵武长枣图像的目标检测任务，研究结果也可为其他无法加载预训练模型的目标检测任务提供新方法和新思路。     

热敏感流体空化数值模拟及流动特性分析

为描述和捕捉热敏感流体空化的流动特性,文中对Zwart-Gerber-Belamri(ZGB)空化模型进行了热力学修正.通过将ZGB模型与修正的ZGB空化模型对液氮绕二维水翼空化流动的模拟结果与Hord的试验数据进行对比. 结果表明:修正的ZGB空化模型对于热敏空化流动的模拟结果与试验数据更加吻合,特别是能够较好的预测水翼表面温度和压力的分布. 采用修正的ZGB空化模型对氟化酮绕NACA 0015三维水翼的空化流动进行研究,并将空腔脱落的演化过程与Kelly的试验数据进行对比,模拟结果可以合理预测到试验过程中三维水翼附近空腔的脱落及其演化过程,进一步证明了修正的ZGB空化模型对于不同热敏流体的适用性.最后,对热敏流体空化周期性脱落的动态特征进行了识别和分析.结果表明:Ω的等值面与脱落的空腔形状相似,这表明脱落的空腔区域中呈现大规模的旋涡运动.空腔的生长脱落使水翼壁面产生明显的温降,B因子能够有效的预测腔内温降.     

深化种子机构改革,建立数字化品种示范新模式

深化种子机构改革，建立数字化品种示范新模式，引导品种示范走向科学化、规范化，助力农业生产上台阶。     

蛋鸡脂肪肝综合征模型的建立

试验旨在建立蛋鸡脂肪肝综合征病理模型。选取5日龄的海兰褐蛋鸡公雏280只，随机分为对照组（基础日粮组）和3个模型组（A、B、C组），试验第1~10天给模型组饲喂不同配比的高脂饲料，第11~20天饲喂常规基础日粮，每天观察并记录试验鸡精神状态、外观体征、饮水量和食欲情况，试验第0、10、20天从各组随机抽取15只鸡进行翅静脉采血并剖取肝脏和腹脂，测定肝脏系数、肝脂率、腹脂率，血清总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、谷丙转氨酶（ALT）和谷草转氨酶（AST）水平。结果显示，试验第10天，3个模型组剖检时可见腹腔和肠系膜有大量的脂肪沉积，肝脏系数、肝脂率和腹脂率，以及血清中总胆固醇、甘油三酯、谷丙转氨酶和谷草转氨酶指标均符合鸡脂肪肝综合征模型的诊断标准；试验第20天，模型A、B组谷丙转氨酶和谷草转氨酶水平有所恢复，其他指标仍高于对照组，而模型C组的临床症状和各项检测指标仍符合鸡脂肪肝综合征模型的诊断标准。因此采用连续饲喂高脂饲料C（74.5%基础日粮、6%胆固醇、14%猪油、5%蔗糖、0.5%丙基硫氧嘧啶）可成功建立蛋鸡脂肪肝综合征模型。     

Factors determining the adoption of laser land leveling in the irrigated rice–wheat system in Haryana,India

Laser land leveling has been increasingly adopted in the irrigated rice (Oryza sativa L.)–wheat (Triticum aestivum L.) cropping system in the state of Haryana (India), located in the north-western Indo-Gangetic Plains. Still, many farmers have applied it to only a fraction of their land. In this study, we used data collected from 621 farm households in Haryana and applied a double-hurdle model for assessing the factors that determine the adoption and intensity of laser-leveling technology. The results show that large land holders are more likely to laser level their farm land; however, we found a negative association between land holdings and the proportion of laser-leveled land. Information about technology through farmer-to-farmer communication and through private traders, participation in agricultural training and membership in local agricultural institutions increased both the likelihood and the intensity of adoption. Our findings call for a closer collaboration among the various stakeholders, specifically to promote farmer-to-farmer communication through increased participation in local institutions and increase the rate of adoption of laser leveling technology.     

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。     

基于启发式Johnson算法优化BP神经网络的水产养殖产量预测模型

针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络(BPNN)的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局部最优的问题,通过启发式Johnson算法降低输入神经元维度,再结合试凑法确定神经网络隐层个数,构建启发式Johnson反向传播神经网络(HJA-BPNN)学习预测模型。实验结果表明,该模型在山东省对虾海水养殖产量预测中,预测的均方根误差小于传统BP神经网络和GM(1,1),且学习效率相比传统BP神经网络有所提升。研究表明,该学习预测模型在大量历史数据的模型构造上有更大的优势,能够缩短建模时间,同时获得良好的预测效果,为水产养殖产量预测提供了一种可行的新方法。