菜用型甘薯中硒的累积及分布规律研究

试验采用不同品种甘薯进行无土栽培,通过人工喷施不同浓度硒溶液,比较不同硒浓度下相同品种甘薯中硒含量和分布以及相同硒浓度下不同品种甘薯中硒含量和分布。结果表明,无土栽培甘薯可以通过人工施硒肥富硒,且硒含量随着人工硒溶液浓度的增加而增加;不同甘薯部位硒吸收量不同,表现为叶中硒含量高于茎中硒含量;不同品种甘薯水培和基质培吸收硒肥效果较好的均为苏薯16和苏薯17。     

贵州不同地方芝麻种质资源产量与相关性状分析

为筛选出适宜在遵义地区种植的芝麻品种,对贵州不同芝麻种质资源的产量与相关性状进行分析。结果表明,各品种的产量在535.8～2 204.1 kg/hm2之间。其中产量最高的品种是SI17TR-2,为2 204.1 kg/hm2;其次是SI16BZ-14,为2 159.25 kg/hm2;产量最低的品种是SI16BZ-7,为535.8 kg/hm2。各个性状对产量影响的大小顺序为单株果数>千粒重>主轴果数>主轴结果长度>生育期>单果粒数>株高。株高、单株果数、主轴果数、单果粒数、千粒重的直接通径系数均为正值;而生育期、主轴结果长度的直接通径系数均为负值。综合考虑,SI17TR-2、SI16BZ-14这2个品种为高产品种,适宜在遵义地区大面积推广种植。     

安徽省花生产量与气象因素的关联度分析及预测模型研究

为分析气象因子对安徽花生产量的影响,构建适用于本地的花生单位产量预测模型,以期为探讨花生经济效益、应对气象灾害风险管理提供参考。对安徽各市2000—2017年花生气象产量和气象因子进行灰色关联度分析,筛选出关联度较大的气象因子,并采用逐步回归法建立产量预测模型。结果表明：安徽花生产量与生育期气象因子关联度5月份平均气温>7月份光照时数>5月份光照时数>6月份光照时数>7月份平均气温>8月份光照时数>8月份平均气温>6月份平均气温>8月份降水量>7月份降水量>5月份降水量>6月份降水量,应用建立的花生单位产量预测模型对历年产量进行回测,结果显示预测值与实际值均方根误差为815 kg/hm²、拟合指数为0.81,总体较好,具有一定的应用价值。     

绿肥翻压后减肥和基施控释肥对烟叶产质量和土壤肥力的影响

为研究绿肥（豌豆）翻压后合理施用肥料问题,采用田间小区试验,在翻压绿肥的基础上通过减少基肥用量和控释肥代替部分基肥,研究其对烟叶产量、产值和土壤肥力的影响。结果表明,绿肥翻压可以提高低有机质土壤（有机质含量<10 g/kg）的有机质含量,对其他土壤化学性质无显著影响;绿肥翻压后将基肥减少15%和30%对烟叶产量、产值无显著影响,对烟叶化学成分无明显影响。在减少15%基肥后,将剩余基肥的50%以控释肥代替,可以显著提高烟叶产量和产值,提高烟叶钾含量和钾/氯比,改善烟叶品质。     

用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法

随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。     

西藏高原灌区参考作物蒸散量模型的适用性研究

为明确参考作物蒸散量(ET_0)计算模型在西藏高原灌区的适用性,推荐适宜于气象资料短缺条件下的ET_0计算模型,本研究基于满拉、墨达、江北3个灌区的气象站的长系列数据,以FAO推荐的Penman-Monteith(FAO 56 PM)模型计算的ET_0为标准,对ET_0的5种常用计算模型的适用性进行评价。结果表明:Makkink、Irmark-Allen、FAO 17Penman、Hargreaves-Samani和Priestley-Taylor 5种模型模拟的日尺度ET_0变化趋势与FAO 56 PM模型一致,在年际间均呈先增后减的变化规律,且峰值出现在6～7月份,但各模型适用性存在显著差异。Makkink模型的日尺度MAE、RMSE、NSE值分别为0.37 mm/d、0.45 mm/d和0.84,模拟精度及可信度最高;Irmark-Allen模型次之,MAE、RMSE、NSE分别为0.65 mm/d、0.71 mm/d、0.62;Priestley-Taylor模型最差,MAE值最大达4.91 mm/d且NSE值小于0。年尺度下,各模型较FAO 56 PM均存在高估现象,其中FAO 17Penman、Hargreaves-Samani、Priestley-Taylor模型的NSE值介于-3 571.76～-118.00之间,模拟结果不可信;Makkink模型的NSE值最接近于0,模拟结果可信,但模拟过程的误差较大。综合评定,推荐Makkink为西藏高原灌区气象资料短缺条件下的ET_0简化模型。