成都平原不同作物种植模式生产效率及其影响因素研究—以成都市郫都区为例

成都平原是中国水旱轮作发源地之一,随着社会的发展,传统水旱轮作两熟制逐渐发展成为现在多样化的水旱轮作和旱作模式。[目的]为研究成都平原不同种植模式的农田生产效率,基于2017年对成都市郫都区13个乡镇92户农户调查数据,[方法]运用DEA-Tobit 模型分析了郫都区主要的水旱轮作和旱作种植模式的农田经营效率及影响因素。[结果]研究结果表明：不同种植模式平均农田生产效率为0.793,不同模式农田生产效率排序依次为蔬菜连作或轮作(0.957)、水稻-大蒜(0.847)、水稻-油菜(0.782)、韭菜连作(0.759)、水稻-蔬菜(0.722)、水稻-圆根萝卜(0.689),农田生产效率未达到有效值1的原因主要是规模效益较低；同时,各模式均存在资金和劳动力投入冗余,水稻-蔬菜、水稻-油菜模式还存在产出不足问题；影响6种模式生产效率的因素均不相同,政策因素对农田生产效率的影响相对较大。[结论]为进一步提高郫都区农田生产效率,建议适度推广农田规模化经营,加强农村富余劳动力转移,完善各类农业政策措施,以进一步促进郫都区农业的高效可持续发展。     

家庭经济禀赋、政策认知与农户宅基地流转意愿——基于江西省456份问卷调查

构建科学有效的宅基地流转机制是一个迫切需要解决的基础性课题。笔者利用江西省456户农户的实际调查数据,运用Logit回归模型研究家庭经济禀赋、政策认知对农户宅基地流转意愿的影响。研究结果表明：家庭经济禀赋中非农收入比重、家庭存款、家庭人均年收入对农户宅基地流转意愿具有显著正向影响；政策认知中“一户一宅”认知、流转规定认知程度对农户宅基地流转意愿具有显著负向影响。为此,应进一步提高农户非农就业机会,改善农民务工经商的就业环境、应加快制定“一户一宅”的配套制度,构建更加合理和更具有操作性的宅基地流转政策体系。     

地理探测器与Tobit模型在粤西地区粮食生产效率及影响因子分析中的比较应用

为明晰粤西地区粮食生产效率及其关键影响因子，实现优化资源配置效率和推进粮食生产转型升级，基于1999—2018年粤西地区茂名、阳江、湛江3市粮食生产数据，采用交叉效率DEA模型测算区域粮食生产效率，揭示近20年粮食生产效率的时空变化特征，并利用Tobit模型和地理探测器模型比较分析粮食生产效率的关键影响因子。结果表明：粤西地区粮食生产效率平均值为0.77，其中，茂名市粮食生产效率最高（0.88），阳江市次之（0.78），湛江市最低（0.65）。Tobit模型和地理探测器测算粤西地区粮食生产效率影响力（贡献力）最大的投入因子是农业机械总动力，分别为-1.082和0.942。Tobit模型测得的7个投入因子仅化肥施用量（0.015）与粮食生产效率呈显著正相关，有效灌溉面积、粮食播种面积、农药使用量3个因子与粮食生产效率相关性不显著，农用塑料薄膜使用量、从业人口、农业机械总动力3个因子呈显著负相关。而地理探测器测得所有因子均对粮食生产效率产生显著影响。阳江市投入因子贡献力与粤西地区大致相同，但化肥施用量贡献力高出有效灌溉面积0.008。湛江市与茂名市化肥和农药投入的贡献力仅次于农业机械总动力，有效灌溉面积贡献力均最低。但茂名市粮食播种面积的贡献力依次大于从业人口和农用塑料薄膜使用量，湛江市则相反。研究表明，20年来粤西地区粮食生产效率不高，整体呈中等效率水平，粮食生产效率先降后升的变化趋势显著；地理探测器测度结果无不显著因子存在，探测因子影响力比Tobit模型所得结果更稳定且偏误小；农业机械总动力是影响粤西3市粮食生产效率的主导因子，但不同城市粮食生产效率的因子贡献力差异较大，湛江和茂名对化肥、农药等污染较大的生产要素依赖性更强。     

新时代下农业教育的创新模式研究

我党十九大指出:农业、农村、农民问题关系到我国民生之本，解决好“三农”问题是全党重中 之重。在农业人才资源下滑时代下，大力发展农业教育，为农业、农村经济发展提供应用型人才，是解 决“三农”问题的关键。对此，文本着重分析新时代下农业教育问题，提出新时代下农业教育创新模式 路径。     

乡村振兴战略下生鲜农产品智慧零售模式研究——以浦东新区农贸市场为例

生鲜电商是近年来颇受业界关注的零售业态。该篇文章研究的问题就是如何将生鲜电商物 流问题、高用工成本以及专业的生鲜人才储备不足等因素通过智慧零售模式同乡村振兴结合在一起， 通过实地调查和软件分析的方式提供解决农产品上行难、物流运输困难等问题的方法，为振兴乡村提 供有力的支撑。     

基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统

为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。     

土壤有机碳时空变化研究进展与展望

土壤有机碳不但是土壤肥力形成、粮食生产和土壤健康的基础,而且在全球碳平衡中起着关键的作用,因此,明晰土壤有机碳时空变化规律对于保障土壤健康和粮食安全、发挥土壤生态系统服务功能和应对气候变化等均具有重要意义。本文首先介绍了土壤有机碳时空变化的主要驱动因素和估算方法,随后分析了全球及国家等相对较大尺度上土壤有机碳时空变化研究的主要进展,最后从土壤有机碳模型结构改进、驱动数据分辨率提升、不确定性量化评估等方面综合分析了未来土壤有机碳时空变化研究需亟待解决的重要科学问题。     

重金属Pb与抗生素对发光菌的联合毒性研究

重金属是水环境中的典型无机污染物,随着水体中抗生素检出率的增加,重金属和抗生素的复合污染及其效应已成为环境领域的研究热点。通过研究重金属和抗生素对发光菌的发光抑制作用,可以了解重金属和抗生素的毒性效应,为评估重金属和抗生素复合污染在水环境中的潜在风险提供理论依据。本文利用便携式急性毒性检测仪,系统研究了重金属Pb和6种抗生素(四环素、氧四环素、氯四环素、磺胺二甲基嘧啶、磺胺甲基嘧啶和磺胺嘧啶)对费氏弧菌的单一和联合急性毒性,得到了单一污染物的半数效应浓度,并对重金属Pb和抗生素所组成的二元、三元复合污染体系的联合作用进行初步探讨。研究表明,当Pb与抗生素共存时,对发光菌的急性毒性急剧上升。因此,在评价Pb与抗生素二元或多元复合污染体系的生态风险时,应考虑其联合毒性作用。