液电混合直线驱动系统位置控制特性研究

提出了一种采用电-机械直线执行器和液压缸的液电混合直线驱动系统。为消除电-机械直线执行器和液压缸之间的耦合影响,液压泵和比例阀协同控制液压缸输出力和运行方向,满足系统负载力需求,电-机械直线执行器用于运动控制,并补偿液压缸输出力波动和外部干扰力。为实现上述目标,设计了基于扩张状态观测器的电-机械直线执行器自适应滑模控制方法,以估计的负载力调节泵压力和比例阀开度,对液压缸输出力进行调控。比例阀在系统运行中主要用于控制液压缸运动方向,阀开度较大,可显著降低节流损失。通过仿真和试验分析了系统的运行特性和能效特性。结果表明,该系统具有良好的位置控制特性,能量效率高,较传统阀控系统能耗减少51%。     

利用酵母双杂交系统筛选与草莓镶脉病毒移动蛋白P1互作的寄主因子

 构建感染草莓镶脉病毒(SVBV)森林草莓的酵母cDNA文库,利用酵母双杂交系统,筛选出与SVBV P1蛋白互作的15种寄主因子。生物信息学分析发现,这15种寄主因子参与茉莉酸途径、泛素化、光合作用、抗病抗逆、蛋白修饰、蛋白运输和氧化还原等多种生物过程。另外,这些寄主因子还具有其他分子功能,包括氧化还原酶活性、蛋白二硫化物异构酶活性和金属离子结合活性等。本研究初步探讨了P1与寄主因子的互作机理,为揭示SVBV侵染森林草莓以及SVBV在寄主中扩展的分子机制提供理论依据。     

鄂尔多斯高原沙地柏液流通量及其影响因子

[目的]分析沙地柏液流通量变化特征及主要影响因子,为沙地植被的保护提供理论依据。[方法]以鄂尔多斯高原沙地植被的优势种沙地柏为研究对象,利用热扩散(TDP)技术监测生长季沙地柏的液流动态,通过相关分析和回归分析等研究其与气象因子的关系。[结果]晴天沙地柏的液流通量为单峰曲线,干旱时为双峰曲线。雨天沙地柏的液流通量为单峰或双峰曲线。晴天沙地柏液流通量的最大值是2.30～23.38 g/(cm~2·h)。沙地柏液流通量对降雨的响应具有1～4 d的时滞。生长季沙地柏液流通量与光合有效辐射、水汽压亏缺、气温和风速均呈显著正相关,而与相对湿度和降雨量呈显著负相关。[结论]鄂尔多斯高原沙地柏的液流通量随天气而变化。太阳辐射和水分是沙地柏液流通量的主要影响因子。建议当地加强对沙地柏灌丛的保护,防止由于过度水分消耗导致的植被退化。     

铁皮石斛PRC2复合体成员的鉴定及对胁迫响应的表达分析

为了探讨PRC2复合体在铁皮石斛生长发育和胁迫响应中的功能,通过生物信息学方法筛选了铁皮石斛PRC2核心成员DcCLF、DcSWN、DcEMF2、DcFIE和DcMSI1,借助酵母双杂交技术分析了它们之间的互作关系,利用半定量PCR分析了PRC2核心成员的组织表达谱,通过荧光定量PCR检测了它们对非生物胁迫(低温、高温、脱水)和病害胁迫(齐整小核菌、灰葡萄孢霉菌)的响应情况。结果表明,铁皮石斛PRC2复合体包含5个成员:E(z)同源基因DcCLF和DcSWN、Su(z)12基因DcEMF2、ESC基因DcFIE、p55基因DcMSI1,且这5个成员间的互作关系基本符合模式植物的互作模式,也存在物种特异性,表明PRC2复合体在进化中既有保守性也有特殊性。PRC2核心成员在铁皮石斛根、茎、叶、花蕾、成花中均有表达,但不同基因的表达存在组织差异性。同时,PRC2成员响应不同的环境和病害胁迫:DcCLF受低温、高温和脱水等各种环境胁迫的显著诱导;DcMSI1和DcEMF2在齐整小核菌侵染下表达明显上调,而DcSWN在灰葡萄孢霉菌侵染下受诱导程度最大。铁皮石斛PRC2复合体在生长发育和胁迫应答中发挥重要作用,可为分子辅助育种提供关键靶标基因。     

基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价

为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。     

基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法

为了有效地指导水产养殖生产，提高溶解氧浓度预测的精度，提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先，利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数，提取强关联因子，降低预测模型的输入量维度；采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络，避免网络中隐含层共线性问题，保障输出权值的稳定性；然后，结合新型激活函数，构建水体溶解氧浓度预测模型。最后，将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.3232，与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine，LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s，预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线，能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。     

我国耕地撂荒驱动因素及对策研究

耕地撂荒是土地利用的负极端化,可能影响我国粮食安全和改变农村面貌。因此,研究耕地撂荒对更新我国农村农业景观有一定促进作用。本文基于CNKI数据库,运用文献分析法,以耕地撂荒原因—影响—对策思路完成。结论:(1)撂荒原因、对策、影响几乎贯穿所有学者的研究,农业效益低是学者普遍认可的内在原因;(2)耕地撂荒在一定程度上表示浪费耕地资源,影响我国粮食安全,但在生态脆弱区,有利于生态环境的自然恢复;(3)土地流转是解决耕地撂荒的有效措施。