基于BP神经网络的人机联合率定SWMM研究

为解决雨洪管理模型(SWMM)在率定过程中参数复杂、过程繁琐等问题。以西宁市某地块为例建立SWMM模型,利用Morris筛选法进行参数灵敏度分析,并根据灵敏度分析的结果进行人工率定;另外利用BP神经网络对模型进行率定,并结合参数灵敏度对其进行优化。对3种率定方案进行分析,结果表明:水文水力模块参数的相对灵敏度基本一致,其中灵敏度较大的参数为子汇水区面积(Area)、不透水率(Imperv)和不透水区洼地蓄积量(Destore-Imperv),并且不同降雨条件下模型参数的灵敏度存在差异。经过优化后的BP神经网络参数率定方法的模型模拟效果最好,纳什系数最大。结合灵敏度优化BP神经网络的人机联合率定方法一方面能提高BP神经网络率定的准确性,另一方面又能提高传统人工率定的效率。     

淅川乌骨鸡全基因组转座子的鉴定与分析

【目的】 通过分析淅川乌骨鸡全基因组重测序数据,获取淅川乌骨鸡转座子的基本信息和特征分布,探究转座子相关基因参与的通路。不仅对研究淅川乌骨鸡转座子的生物学功能具有重要的意义,而且为探索基因组扩增、基因组功能及进化研究提供重要基础数据。 【方法】 对淅川乌骨鸡血液DNA进行全基因组重测序,采用双末端短序列比对基因组,运用RepeatModeler、TEclass、RepeatMasker等使用流程对转座子进行鉴定、构建、校正、分类和注释,获得淅川乌骨鸡整个基因组所有的转座子,对转座子的特征、分布及和基因的关系等方面进行分析。并对转座子插入的所有基因进行GO和KEGG数据库富集,分别结合GO和KEGG注释结果对功能进行描述。 【结果】 经鉴定、分类和注释,淅川乌骨鸡共鉴定到370 252个转座子序列,分为19个超家族,主要为CR1、TcMar-Mariner、ERVL、ERV1等超家族,进一步说明淅川乌骨鸡转座子类型主要是逆转录转座子;转座子的数目和染色体长度有关,染色体越长,转座子数目越多。在基因组中转座子和基因的密度成反比,基因密集的区域中转座子密度较低;基因组内转座子的插入并非随机的,LTR/ERVL、LTR/ERV1、DNA/PIF-Harbinger、DNA/Hat-Charlie、RC/Helitron等转座子倾向于插入基因外部。GO富集分析表明,在生物过程条目中鉴定出的转座子富集相对较多的是细胞过程、单生物过程、代谢过程、生物调节、刺激反应等;分子功能条目中鉴定出的转座子富集相对较多的是结合、催化活性等;细胞组分条目中鉴定出的转座子富集相对较多的是细胞部分、细胞器、膜等。KEGG富集分析表明,鉴定出的转座子主要在甘油酯代谢、PPAR信号通路、PI3K-Akt信号通路、胰岛素抵抗、Jak-STAT信号通路等通路。着重关注了与淅川乌骨鸡特性相关的通路,如和色素沉积有关的酪氨酸代谢、和肉品质有关的脂代谢、脂肪酸的合成、PI3K-Akt信号通路等。 【结论】 转座子含量与基因组大小,具有一定的正相关性,而且淅川乌骨鸡转座子在基因组的分布存在一定偏好性。转座子相关基因在色素相关通路中富集,其可能与淅川乌骨鸡的种质特性有关,具体的调控机制还有待进一步研究。     

施氮量对农田土壤有机氮组分及酶活性的影响

【目的】探讨不同施氮量条件下土壤氮素转化酶活性和有机氮组分含量的变化规律,并分析氮素转化酶活性与各有机氮组分之间的关系,为陇中黄土高原旱作农业区合理制定施肥量和施肥方案提供参考依据。【方法】基于设置在陇中黄土高原定西市李家堡镇麻子川村的不同施氮量（0（CK）、52.5（N1）、105（N2）、157.5（N3）、210（N4）kg N·hm^-2）春小麦长期定位试验,收获后使用Bremner法测定0—40 cm土层中有机氮组分含量,以及4种氮素转化相关酶的活性。【结果】土壤有机氮组分分配比例顺序为氨基酸态氮>酸解铵态氮>酸解未知态氮>氨基糖态氮,同一土层随着施氮量的增加土壤有机碳、全氮、酸解总氮、氨基酸态氮、酸解铵态氮和脲酶活性、蛋白酶活性均呈先增大后降低的趋势,除全氮外其余都在N2处理时最大,全氮含量在N3处理时达到最大;同一处理不同土层间均随土层加深而降低。冗余分析结果表明,全氮含量和蛋白酶活性是影响陇中黄土高原农田有机氮组分分布与转化的关键因子;碳氮比与所有有机氮组分均呈负相关,蛋白酶、有机碳和脲酶与氨基酸态氮呈极显著正相关。【结论】综合而言,N2处理土壤供氮潜力最高,全氮和蛋白酶是影响该区春小麦土壤有机氮组分转化的关键因子。氮肥合理施用能明显提高土壤有机氮含量,不同施氮量条件下土壤有机氮组分变化差异明显,改变了氮素相关转化酶的活性。     

Random-effects linear model application to herd-level assessment of bovine hepatic trace mineral concentrations

To evaluate the utility of random-effects linear modeling for herd-level evaluation of trace mineral status, we performed a retrospective analysis of the results for trace mineral testing of bovine liver samples submitted to the Michigan State University Veterinary Diagnostic Laboratory between 2011 and 2017. Our aim was to examine random-effects models for their potential utility in improving interpretation with minimal sample numbers. The database consisted of 1,658 animals distributed among 121 herds. Minerals were assayed by inductively coupled plasma–mass spectroscopy, and included cobalt, copper, iron, molybdenum, manganese, selenium, and zinc. Intraclass correlation coefficients for each mineral were significantly different (p < 0.001) from zero and ranged from 0.38 for manganese to 0.82 for selenium, indicating that the strength of herd effects, which are presumably related to diet, vary greatly by mineral. Analysis of the distribution and standard errors of best linear unbiased predictor (BLUP) values suggested that testing 5–10 animals per herd could place herds within 10 percentile units across the population of herds with 70–95% confidence, the confidence level varying among minerals. Herd means were generally similar to BLUPs, suggesting that means could be reasonably compared to BLUPs with respect to the distributions reported here. However, caution in interpreting means relative to BLUPs should be exercised when animal numbers are small, the standard errors of the means are large, and/or the values are near the extremes of the distribution.     

农田环境中农药残留比例型荧光传感系统研究

为监测农业环境中有机磷农药的残留，从种养源头管控农产品安全，基于锆离子和1,2,4,5-四（4-羧苯基）苯（H-4-TCPB）合成了蓝色荧光金属-有机框架材料（MOFs）Zr-TCPB，并与红色荧光量子点QDs组装成双荧光QDs@MOFs复合物，基于Zr-TCPB对有机磷农药特异性荧光淬灭效应，构建比例型荧光化学传感器系统，实现了有机磷农药的快速、灵敏、可视化检测。甲基对硫磷与对硫磷的检测限（LOD）分别为1.9μg/L和4.9μg/L，线性检测范围为0.005~2mg/L。研究表明，该荧光分析法能有效用于农业环境水样中甲基对硫磷及对硫磷的现场快速测定，甲基对硫磷回收率为93.23%~116.46%，平均相对标准偏差（RSD）为5.29%，对硫磷回收率为92.52%~107.83%，平均RSD为5.74%。该方法在环境样品农药残留快速监测方面具有巨大的应用价值。     

基于实时性优化的内燃机燃烧分析系统研究

采用缸压传感器、数据采集卡、光电编码器和Lab VIEW软件,搭建在线缸压采集和实时燃烧分析系统平台,研究HCCI和RCCI燃烧模式的循环波动特性。针对单循环缸压测量过程中的通道效应干扰,基于频谱分析,采用FFT、线性插值法和IFFT等方法相结合的滤波方式,实现共振峰的在线自适应识别与实时滤波,较好地减少了单循环缸压的干扰误差,使单循环的实时燃烧分析成为可能。随后,基于实时滤波后的缸压曲线,计算得到内燃机的最大压力升高率、燃烧放热率、爆发压力等重要燃烧参数。利用程序算法中同步性良好的生产者/消费者运算模式提高数据的共享能力,实现了数据实时运算与数据快速储存的并行处理,提高了燃烧计算的实时性;针对发动机不同工作阶段采用了不同精度层次的计算方法,减少了进排气、压缩和膨胀阶段的计算耗时,在计算量较大的燃烧放热率计算部分,通过适当简化计算公式和公式节点运算模块来提高燃烧系统的实时性。最后,分析了燃烧分析系统的实时性,并进行了燃烧分析系统的实验验证。     

马奶子葡萄叶面积评估模型的建立

【目的】研究新疆南疆地区马奶子葡萄叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积之间的关系,为田间快速估测葡萄叶面积提供方法。【方法】以南疆地区马奶子葡萄品种的叶片作为研究对象,测定叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积值,分析不同指标和马奶子葡萄叶面积之间的关系。【结果】建立的叶面积估测的二元回归方程,是估测马奶子葡萄叶面积最佳的回归方程,估测的平均差异率仅为2.103%;建立的二元回归方程y₁=12.990x₁+2.501x₂-66.109为最优方程。【结论】马奶子葡萄叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积均存在极显著相关,运用回归法估测马奶子葡萄叶面积,既不破坏树体,又具有简便易测、可靠性强、准确性高的优点。     

新疆南疆机采棉品种株型结构与产量性状的相关性

【目的】分析不同类型陆地棉品种的株型结构及产量性状,研究高产优质机采棉品种的株型结构与产量结构的特点,为棉花结构育种提供理论参考。【方法】测试不同机采棉品种的株型结构性状及产量结构相关指标,利用差异显著性分析、相关分析等统计方法,研究几种机采棉品种的株型性状、产量结构性状及其相关性特点。【结果】籽棉产量与株高、主茎节间长、果枝数、果节数存在正相关但不显著,与果枝始节高度呈负相关;株高与果枝始节高存在显著正相关,与主茎节间长度呈极显著相关; 17N11株型为塔型结构,其底部主茎叶片保留完整、籽棉产量、株高最高,而17N13主茎叶片数最多,17N5则具有最小的叶片脱落率;在棉花株型结构的共性方面,棉花果枝角度具有由上至下呈增大趋势,而变异能力则呈现与之相反的趋势(上部＞中部＞下部)。棉花主茎叶大小具有由上部至下部减小的趋势,变异能力亦呈现与之相反的趋势(下部＞中部＞上部)。【结论】株型结构具备中、上部果枝夹角较小(上部＜32.0°,中部＜50.0°),主茎叶总面积高于320 cm²,下部主茎叶片脱落率低于20%的机采棉品种产量优势显著,中上部果枝夹角、主茎叶总面积、下部主茎叶片脱落率可作为株型育种后代材料选择依据。     

因子分析法在玉米生产试验中的应用

为了研究因子分析法在玉米生产试验中的可行性和应用价值,探讨生产试验结果更全面科学的评价方式,使优良品种投入更高效的大面积栽培和推广,本研究对2018年田丰玉米品种联合体生产试验（中海拔组）6个参试品种（含对照种）在保山试点的生育期、农艺性状及抗病性等进行了因子分析。结果表明：前2个公因子对变异的累计贡献率达73.33%,2个独立的公因子较真实地反映了所支配的7个性状及其相互关系。第一公因子主要包含生育期、灰斑病、穗腐病、小斑病和大斑病5个性状,称为生育期和抗病性因子;第二公因子主要支配了株高和穗位高,称为主要农艺性状因子。通过计算公因子得分,6个参试品种中,‘金禾880’综合得分最低,第一公因子得分最低,栽培生产中可适时早播;‘富华9号’综合因子得分最高,第二公因子得分最高,栽培生产中可适当降低株高穗位;‘金禾玉618’综合因子得分最佳,适宜在保山市中海拔区域大面积常规化种植和推广。因子分析法用于玉米生产试验的分析与评价是可行的,在栽培上有一定的指导意义。实际生产中,可根据因子得分对各玉米品种采取具体有效的栽培措施,提高生产力和经济效益。     

青海省海东市不同等级降水和旱涝关系研究

利用1961～2015年青海省海东市5气象站逐日降水资料,根据中国气象局降水等级划分标准和旱涝Z指数的计算方法,分别统计海东市夏、冬半年不同等级雨量和雨日及计算Z指数,利用线性回归法分析海东市55年来不同等级雨日和雨量和Z指数的变化趋势,并采用偏相关系数、相对贡献率和合成分析等方法研究不同等级雨日和雨量对旱涝的影响。得出以下结论：①海东市夏(冬)半年降水以小雨(雪)和中雨(雪)为主,雨日和雨量及占年比例均呈现自南向北递增的空间分布。②夏半年小雨和大到暴雨的雨量及雨日呈减小趋势,中雨雨量和雨日呈增加趋势,冬半年小雪、中雪和大到暴雪的雨量及雨日均呈减小趋势。③夏、冬半年Z指数均表现为不显著的减小趋势。④夏、冬半年不同等级雨量和雨日与Z指数偏相关系数和相对贡献率分析,夏半年中雨和大到暴雨的雨量及雨日对Z指数有显著的影响,冬半年小雪的雨量和雨日对Z指数变化影响最大。⑤采用合成分析法的标准化值,无论是夏半年还是冬半年,在偏涝年,不同等级降水雨日和雨量基本都为正值,在偏旱年,不同等级降水雨日和雨量基本都为负值。在偏涝年,不同等级降水雨日和雨量差异夏半年主要表现在大到暴雨和中雨雨日及雨量,小雨雨日及雨量差异较小,而冬半年主要表现在小雪雨日及雨量,中雪次之,大到暴雪最小；在偏旱年,不同等级降水雨日和雨量差异夏半年主要表现在中雨雨日及雨量,大到暴雨次之,小雨最小,冬半年主要表现在小雪和中雪雨日及雨量,大到暴雪差异较小。