高寒草原天然牧草营养品质近红外光谱预测模型的建立

本研究旨在探讨近红外光谱(NIRS)技术在定量分析高寒草原天然牧草营养品质的可行性。试验于2015—2018年,每年6—9月份,从青藏高原高寒草原放牧研究样地收集不同放牧强度(0、3.6、5.3、7.6只/hm2)的混合和4个优势种(莎草科矮生嵩草、蓼科珠芽蓼、蔷薇科金露梅和豆科锦鸡儿)牧草样品共计1 280份,随机分为定标样品集(n=854)和预测样品集(n=426),建立天然牧草干物质(DM)、粗脂肪(EE)、粗蛋白质(CP)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)含量及体外干物质消化率(IVDMD)和估算代谢能(EME)营养品质近红外光谱(NIRS)预测模型,实现天然牧草营养品质的快速和准确评估。结果显示:牧草DM、CP、EE、ADF、NDF含量及IVDMD和ME变异较大;DM、CP、ADF、NDF含量及IVDMD和EME的NIRS预测模型的验证决定系数(R2CV)为0.992～0.999,外部验证相对分析误差(RPD)为3.82～5.97,取得了最佳的定标效果,且定标方程均具较好的预测能力,能够成功应用于日常分析。EE含量的NIRS预测模型的R2CV为0.837,外部RPD为2.30,定标效果不理想,定标模型虽不能用于准确的定量分析测定,但仍能应用于牧草EE含量的粗略测定。综上所述,本研究建立的高寒草原天然牧草DM、CP、ADF、NDF含量及IVDMD和EME的NIRS预测模型能够成功应用于日常分析。     

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。     

苗期娃娃菜田藜科藜属杂草空间分布型及其抽样技术研究

采用随机调查的方式，利用空间分布型检验、聚集强度指标检验和线性回归方法，研究了甘肃黄羊河农场苗期娃娃菜田藜科藜属杂草空间分布型及其抽样技术。结果表明，苗期娃娃菜田藜科藜属杂草空间分布型呈聚集分布。根据平均拥挤度(M*)与平均密度(■)Iwao回归关系，建立了娃娃菜田藜科藜属杂草防治最适抽样模型，N=3.841 6/D2(1.414 6/■+0.052 4)，序贯抽样模型T(1、 2)= 4n±4.995 8 ■。     

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.     

油菜茎秆径向压缩特性试验研究

[目的]为了研究油菜茎秆在脱粒过程中的破碎机理,寻找减少油菜脱粒过程中茎秆破碎的控制策略.[方法]利用微机控制万能材料试验机对油菜茎秆进行径向全压缩和局部压缩试验.对油菜茎秆的径向弹性系数和力学特性进行了测量,对不同曲率半径压头对油菜茎秆局部压缩力学特性的影响进行了研究.[结果]试验结果表明,油菜茎秆径向压缩屈服之前有一个线弹性阶段,茎秆受力与形变表现出良好的线性关系,油菜茎秆径向截面弹性系数为kτ=(1.14±0.16)N/mm;油菜茎秆局部压缩试验中油菜中部主茎秆的屈服极限平均值为150.55 N;通过对油菜茎秆全压缩试验和局部压缩试验对比发现,全压缩试验中油菜茎秆直接被压溃,无明显屈服阶段,茎秆的破碎主要是由于所受载荷超过了茎秆纤维层之间的约束力,其裂痕方向与茎秆轴向平行;油菜茎秆局部压缩试验中,不同曲率半径的压头对茎秆径向压缩受力影响显著,茎秆在相同形变下,曲率半径越大,茎秆受力越大.[结论]建立了油菜茎秆径向压缩理论计算模型,对油菜茎秆所受径向压力的实测值与理论模型计算值对比,发现理论值与实际值的增长趋势一致,验证了该茎秆受力计算模型的可行性.     

基于SEBAL模型评估干旱半干旱区人工灌丛植被对陆表蒸散的影响

评估人工灌丛植被重建对干旱半干旱区陆地生态系统蒸散的影响,不仅能揭示植被变化与水文过程的耦合机理,又可为区域生态治理与水资源管理提供科学指导。该研究利用Landsat-8OLI/TIR遥感影像及气象数据等驱动SEBAL模型,反演宁夏盐池县的年内不同日期的陆表蒸散,结合目视解译选取的人工灌丛区与对照草地,评估了人工灌丛植被对陆表蒸散的影响。结果表明:1)SEBAL模型的蒸散反演精度与站点观测结果较为一致,可用于干旱半干旱区蒸散反演及空间特征研究;2)盐池县人工灌丛植被区日平均蒸散为1.20mm/d,高于对照草地1.17mm/d的日平均蒸散量,即干旱半干旱区人工种植灌木林增加了生态系统水分消耗,但不同季节和不同生物地理条件下的蒸散增强作用存在差异,蒸散增强在8月份最大,而3、4月份呈现负效应;3)人工灌丛的密度越大、植被盖度越高,对陆表蒸散的增强作用越强,特别在NDVI0.4的高盖度情况下蒸散增强作用更加明显。由此可知,在水资源紧缺的干旱半干旱区开展以灌木树种为主的植被重建需在合理的生态水文阈值范围内开展,才能构建出稳定可持续的人工生态系统。     

基于ARCS模型激发研究生学习动机的探讨——以遗传学专业硕士研究生培养为例

学习动机是推动学习活动的动力,是学生取得良好学习效果的强大动因,因而在研究生培养过程中需要重视学习动机的激励。目前存在部分研究生学习动机不足的现象。本文依据ARCS模型对硕士研究生培养环节进行科学设计,从注意、切身性、自信、满意4个维度增强硕士研究生的学习动机。结果表明,依据ARCS模型设计培养环节能激发研究生的学习动机、提升研究生学习态度和学习效果,说明利用ARCS模型设计培养环节确实有利于提高研究生教育水平。     

基于模糊物元模型的我国省域绿色经济测度研究

通过构建绿色经济发展评价指标体系,以模糊理论结合物元分析,建立我国省域绿色经济发展测度的模糊物元模型,以2017年数据为例,利用该模型对我国省域绿色经济发展进行测度。研究结果显示:我国省域绿色经济发展水平存在区域差异,表现出不均衡特征,模糊物元模型是测度省域绿色经济发展的有效方法。     

基于色差仪法的库尔勒香梨果实颜色分级标准

为了确定库尔勒香梨的果实颜色评价模型及分级标准,利用色差仪测定库尔勒市沙依东、上户镇、哈拉苏、库尔楚园艺场香梨果实的L、a、b值,获得L、a、b、a/b、(a/b)2、Chroma(色度值)、Hue(色调值)和Brightness(色光值),并采用因子分析中的主成分分析方法对各颜色系数进行分析,建立果实颜色评价模型和分级标准。结果表明:第一主成分的累计贡献率达到88.216%;筛选出的果实颜色评价因子是a、Hue(色调值)、Brightness(色光值)、a/b(从黄色逐渐加深至趋近于红色的程度)。将库尔勒香梨果实颜色评价标准统一划分为4个等级,分别为特优、优、良和一般。2016年库尔勒香梨的果实颜色等级认证结果为特优13.75%、优57.50%、良18.75%、一般10.00%。