浅谈施工项目中如何降低物资采购成本

结合实际工作经验,分析新农村施工项目中如何降低物资采购成本的方法,指出只有强化内部管理,提升综合管理水平,才能使项目施工利润达到最大化。     

我国碳排放研究现状的文献计量分析

运用文献计量学方法考察1989~2010年公开发表在CNKI、维普和万方三大数据库的我国碳排放研究文献,较为系统地分析我国碳排放研究发文年度分布、期刊分布、高产作者及引文分布等问题,同时通过关键词统计分析,初步揭示出碳排放研究的新方向。     

Turbidity‐induced changes in emergent effects of multiple predators with different foraging strategies

Abstract – In natural systems, prey frequently interact with multiple predators and the outcome often cannot be predicted by summing the effects of individual predator species. Multiple predator interactions can create emergent effects for prey, but how those change across environmental gradients is poorly understood. Turbidity is an environmental factor in aquatic systems that may influence multiple predator effects on prey. Interactions between a cruising predator (largemouth bass Micropterus salmoides) and an ambush predator (muskellunge Esox masquinongy) and their combination foraging on a shared prey (bluegill Lepomis macrochirus) were examined across a turbidity gradient. Turbidity modified multiple predator effects on prey. In clear water, combined predators consumed in total more prey than expected from individual predator treatments, suggesting risk enhancement for prey. In moderately turbid water, the predators consumed fewer prey together than expected, suggesting a risk reduction for prey. At high turbidity, there were no apparent emergent effects; however, the cruising predator consumed more prey than the ambush predator, suggesting an advantage for this predator. Understanding multiple predator traits across a gradient of turbidity increases our understanding of how complex natural systems function.     

化肥减氮及有机肥配施对水稻产量及土壤养分含量的影响

本文旨在研究等磷、钾量条件下，化肥减氮及有机肥不同用量配施对水稻产量及土壤养分的影响，试验共设6个处理，分别为T1∶80%N+20%有机肥；T2∶80%N+40%有机肥；T3∶70%N+60%有机肥；T4∶70%N+80%有机肥；T5∶60%化肥+100%有机肥；CK：100%N+0，对水稻生育期株高、群体动态、产量、构产因子以及秋季土壤养分含量进行分析，结果表明：1化肥减氮20%时，不会对水稻造成明显减产，且当有机肥配施量为500kg·mu-2时，水稻籽粒产量最高，为775.19kg·mu-2，比CK增产17.20%；2有机肥的施用能提高水稻基本苗，对水稻穗长有显著提高效果，对空秕率影响较大，对枝梗数影响最小；3化肥减氮+有机肥配施可以提高土壤肥力，增加土壤有机质含量，提高土壤碱解氮、速效钾含量。     

层状非均质包气带渗透性特征及其对降水入渗的影响

不同的岩性界面影响了降水在包气带中的入渗、运移与再分布过程,其影响机制仍是有待研究的学科前沿问题。针对上述问题,基于层状非均质包气带6 m×4 m×5 m样方,开展了多场次自然降水入渗过程的原位试验监测,研究结果表明层状非均质结构对降水入渗过程和速率影响明显:(1)地层分界面处土壤含水率呈现陡降变化特征;(2)220 cm深度以上包气带中土壤含水率对降水入渗响应变化敏感,呈含水率陡变的多峰谷式脉冲响应变化特征,其中20～100 cm地层土壤含水率变化幅度为22.58%～29.76%,120～200 cm地层土壤含水率变化幅度为13.74%～20.74%;220 cm深度以下包气带中土壤含水率对降水入渗响应滞缓,年内呈现平缓单峰响应变化特征,反映了多场次降雨的累积效应,其中220～400 cm地层土壤含水率变化幅度为2.3%～12.15%,430～460 cm地层土壤含水率变化幅度为2.5%～3.41%;(3)层状非均质结构阻滞了水分的运移(湿润锋通过亚砂土-粉砂界面时,平均运移速度由10.53 cm·d~(-1)下降为0.77 cm·d~(-1);湿润锋通过亚砂土-亚粘土界面时,平均运移速度由12 cm·d~(-1)下降为1.86 cm·d~(-1)),当岩性界面处水分不断蓄积克服阻力后才能向下运移;受上部界面水分蓄积的影响,下部层状非均质结构的阻滞作用将被减弱甚至不明显。     

饲料投喂及清淤对养殖库湾水环境的影响

为探究缩减饲料投喂量及清淤对养殖库湾水环境的影响,在鲢、鳙放养密度均为20 g/m~3的基础上,设置4个处理组库湾,分别为B1(不清淤、饵料投喂减半)、B2(清淤、不投饵)、B3(清淤、饵料投喂减半)和B4(不清淤、饵料投喂正常),实验周期为9个月。结果显示:4个库湾的总氮浓度、总磷浓度、高锰酸盐指数、藻类生物量从低到高分别为B2、B4、B1、B3,B2、B1、B4、B3,B2、B1、B4、B3,B2、B1、B3、B4(P0.05),浮游动物生物量之间无显著性差异(P0.05)。由此可见,B2无论是在营养盐的控制还是在藻类的控制方面均取得了最佳的效果。作为养殖库湾,其主要功能是得到更高的鱼产量。在达到养殖水质要求的情况下,为了得到更高的鱼产量,应合理地利用饵料。因此,对于养殖用水的处理,要根据具体的水质条件,采用合理的修复方式,实现水质改善和养殖生产的双赢。     

基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别

晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。     

基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑，高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星，其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据，充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征，构建多种特征组合方案，并根据随机森林算法对特征重要性进行度量，选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明，与单一特征相比，多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果，其中，植被指数贡献程度最大，光谱特征次之；基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳，其中，总体分类精度为94.15%，酿酒葡萄用户精度为94.23%，制图精度为92.59%；以实地调查的4个酒庄为验证区，将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比，面积相对精度均在70%以上，其中优选特征结果相对精度在90%以上，研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

A市低收入边缘群体特征及针对性减贫路径探讨

【目的/意义】随着脱贫攻坚进程不断深入,低收入边缘群体问题日益突出,通过分析低收入边缘群体特征及其存在的问题,探索更高效的帮扶手段,为其他经济发达地区提供借鉴。【方法/过程】基于A市249户低收入边缘群体的调查数据,运用文献法、问卷调查和重点访谈法等研究方式,研究调查低收入边缘群体脱贫攻坚落实情况。【结果/结论】基于对问题的分析,提出准确甄别低收入边缘群体,完善收入核准机制;充分挖掘社会资源,聚焦扶志立业工作;加强基础工作指导,提升基层干部信心;涵养乡风文明,重塑家庭责任意识等对策建议。