渗漏是三峡库区砂质土橘园氮磷流失的主要途径

过量施肥引起的氮磷流失是影响三峡库区水环境的重要因素。以三峡库区砂质土生草覆盖梯田橘园为研究对象,开展了不同施肥水平下的小区试验,连续2年对地表径流和渗漏液中的氮磷流失情况进行了观测。结果表明：（1）小区水分主要通过渗漏流失,地表径流系数低,土壤侵蚀弱。（2）深穴埋施施肥对地表径流氮磷流失无显著影响。（3）渗漏损失是小区氮磷流失的主要途径,分别占全氮和全磷总流失量的99.0%和76.9%。（4）氮磷流失量占施肥量的34.5%和6.4%,其中渗漏流失的氮磷分别占施肥量的34.3%和5.1%。（5）施肥引起的渗漏液氮流失量（y）随着施肥量（x）的增多而增大,二者具有极显著的线性相关关系（y=0.35x-5.77,P＜0.01）;而施肥引起的渗漏液磷流失量与施肥量无显著的相关性（P=0.05）,主要因为一部分磷肥被根系利用,大部分残余的磷肥被耕层土壤吸附,仅有少量磷肥下渗至深层土壤,并且建园改土深层残余磷素对渗漏磷流失产生了影响。可见,砂质土梯田橘园养分渗漏流失,尤其是氮渗漏流失需要足够关注,养分管理需进一步优化,以减少流失,实现高效利用。     

杂交香稻黔香优302栽插密度初探

为探索黔香优302在松桃县的最佳栽插密度,进行了不同密度比较试验,结果表明:黔香优302在中低海拔地区、缺水条件下的最佳栽插密度为12 352株/667 m2(30 cm×18cm),获得的产量为614.75 kg/667m2.     

浅论城市滨水区域的生态驳岸设计

通过分析当前城市滨水区域的传统驳岸现状和出现的问题,提出特色生态驳岸的内涵、形式及适用范围,并以成都市活水公园为例分析了驳岸设计应结合地域环境、自然、人文等特点,设计出具有特色的生态驳岸,使其成为城市滨水景观带上靓丽的一道风景线。     

基于抗重金属铅、镉污染的城市道路绿化植物配置研究

通过对铅、镉具有抵抗能力和耐受性园林植物进行统计,根据其抗污能力大小在城市道路绿化中进行合理有效的配置,能够在取得良好景观效果和生态效益的同时,一定程度上控制和缓解重金属铅、镉的污染。     

基于冠层反射率模型的作物参数多阶段反演方法研究进展

利用遥感手段,基于冠层反射率(canopy reflectance,CR)模型反演农作物参数具有经济、高效、普适性好的特点,是智慧农业快速、精确监测区域尺度农情信息的理想方法。然而,CR模型反演过程受"病态反演"问题影响。针对此,前人提出了多阶段目标决策(multi-stage,sample-direction dependent,target-decisions,MSDT)法和面向对象(object-based)反演法。分别依据CR模型参数的敏感性和不确定性,以及作物参数的空间分布特征,将反演过程划分为若干阶段,每阶段只反演部分参数,前阶段反演结果作为后阶段反演的先验知识,以此减少CR模型参数优化的不确定性,改善"病态反演"问题。该文系统总结了MSDT法与面向对象反演法,将其归纳为统一的"多阶段反演"方法,并提出概念模型。基于此,总结、讨论了多阶段反演中如下三方面共性问题,试分析可能的解决途径:1)多阶段反演决策还需要广泛比较、科学论证与改进,以确保其合理性和有效性;未来研究中,应将MSDT法与面向对象反演方法有机结合,在统一的多阶段反演技术框架下,制定更加合理的反演决策方法。2)CR模型的参数化精度可能影响多阶段反演;未来应尝试利用"天空地一体化"遥感技术和尺度转换方法获取先验知识,提高CR模型参数化精度。3)多阶段反演过程中,反演误差逐级传递;未来研究中,一方面应尝试识别并纠正前阶段反演中的误差,另一方面应合理利用前阶段反演结果,避免前阶段反演误差影响后阶段的反演。     

青年牛健康生长的饲养管理要点

青年牛又称初孕牛,是指妊娠后到初次产犊前的母牛(16月龄至初产),体重一般在200～400 kg阶段的牛。青年牛培育的目标体重大于550 kg,临产体况评分3～3.75,首次产犊时间24～25月龄。该阶段的青年母牛还处于生长发育阶段,饲养上除考虑胎儿生长发育外,还应考虑其自身的生长发育所需的营养。根据体况和胎儿发育阶段,合理控制精饲料饲喂量,防止过肥或过瘦,体况评分在2.75～3.25分为宜,过肥会导致难产及产后综合征的发生。青年牛也是牛骨架拉大成型的关键期,如果因营养供给和管理失当,将导致肉牛育肥(体重400～750 kg以上)饲草料转化率低、增重差、消化系统失衡的后果,并严重影响育肥企业的经济收益。因此,本文从养好青年牛的重要性、影响青年牛阶段健康的主要因素、青年牛的饲养和管理以及防止青年牛饲养管理步入误区的主要措施等几方面进行论述,以期为养牛企业在实际生产中的应用提供技术参考。     

贺兰山不同海拔植被生物量与土壤分形特征和土壤水分的相关关系

为了解干旱与半干旱区域山地生态系统植被生物量与土壤分形特征和土壤水分含量的垂直分异规律，探究植被生物量与分形特征和土壤水分的相关关系，选取贺兰山不同海拔典型植被带作为研究区，采用单因素方差分析、Pearson相关分析等方法分析植被生物量、土壤分形特征和土壤水分含量的垂直分异特征及三者间相互关系。结果表明：1）草本植被生物量与灌木植被生物量沿海拔未呈明显的线性变化趋势，灌木植被生物量在浅山灌丛（QSGC）样地具有最大值，草本植被生物量在亚高山灌丛（YGSGC）样地具有最大值，植被条件较好，植被生产力较高。2）贺兰山土壤颗粒以粉粒和极细砂粒为主，随着海拔的升高，土壤质地变细。3）土壤水分含量随海拔增高显著增加，但在青海云杉（QHYS）样地土壤水分含量略低。4）相关分析表明，年降水量以及土壤黏粒含量是影响植被生物量的主要因子。总体上，贺兰山植被生物量、土壤分形特征以及土壤水分含量受多个环境因子共同作用和影响，呈明显的空间异质性。本研究对于揭示贺兰山植被生物量空间变化机制及促进贺兰山退化植被恢复具有重要的意义，可为促进贺兰山山地生态系统植被与土壤资源合理利用提供参考。     

果园大数据智能管理与服务平台探索与实践

【目的】 传统数字化果园管理中存在数据存储分散、数据处理效率低、服务能力弱和整个生命周期的农业生产数据缺乏等问题,开发集数据存储、管理、挖掘分析和决策支持等功能于一体的果园大数据智能管理与服务平台迫在眉睫。【方法】 文章通过结合“空－天－地”一体化、数字农业、智慧农业等理念,集成深度学习、概率图模型和知识图谱等人工智能方法,开发了果园大数据智能管理与服务平台。【结果】 平台实现了果树数量自动统计、地理环境感知、农机设备自动化精准感知、果园生产周期数据管理和智能化更新功能,同时平台还提供水、肥、药智能决策服务和智能农机生产作业管控服务。【结论】 该平台在成都市龙泉驿现代农业园区进行应用,实现了桃园生产大数据的智能管理和提供精准生产指导服务。该平台的实现为促进果园智能管理和精准生产指导服务提供技术参考,对实现果园智慧化管理具有重要意义。     

基于Darknet深度学习框架的桃花检测方法

【目的】 为实现果园自然场景下智能农业机器人对桃花的准确、快速、有效检测。【方法】 文章采用相机获取桃花图片数据,通过LabelImg软件进行人工标记建立桃花目标识别的检测样本数据集,训练Darknet深度学习框架下的YOLO v4模型对桃花进行识别。【结果】 模型精度评估表明,YOLO v4模型的平均准确率MAP值（86%）比Faster R-CNN的MAP值（51%）高出35%。【结论】 YOLO v4与经典的算法相比,对各种自然环境下的桃花检测具有较好的实时性和鲁棒性,可为精准识别桃花提供重要参考价值,桃花精准识别为疏花疏果作业奠定了基础。