河南省夏大豆新品种产量与主要农艺性状的灰色关联度分析

运用灰色关联度分析方法,对参加河南省夏大豆比较试验的20个品种的产量与8个主要农艺性状进行关联度分析,以探索河南省夏大豆产量与主要农艺性状之间的关系,旨在为大豆的遗传改良与育种利用提供参考。结果表明,各农艺性状与产量的灰色关联度大小顺序为:有效分枝数＞单株粒重＞单株粒数＞株高＞主茎节数＞底荚高＞有效荚数＞百粒重。对夏大豆产量影响最大的是有效分枝数,其次是单株粒重、单株粒数、株高和主茎节数,底荚高、有效荚数、百粒重对产量制约力依次变小。这一结果可为河南省夏大豆新品种筛选利用提供理论参考。     

甘肃民乐栽培当归的品质与土壤相关性分析

本研究通过对民乐县种植的当归药材和种植土壤分别进行采样测定,结果表明民乐县人工种植当归的质量稳定,受重金属污染的风险低,符合药典标准规定。相关性分析结果表明:浸出物与土壤pH值呈极显著正相关,与有机质呈极显著负相关;阿魏酸与土壤pH值呈极显著正相关,与全磷呈显著负相关。挥发油与测定的土壤因子之间无显著相关性。灰色关联度分析结果表明:土壤pH是影响当归浸出物、挥发油的重要因子,土壤有机质是影响当归阿魏酸含量的重要因子;且磷、全氮和有机质对浸出物、挥发油、阿魏酸的影响程度不同。综上所述,本研究结果揭示了土壤因子对民乐县种植当归品质的影响规律,可为民乐县规范化种植当归药材提供理论依据。     

基于多维特征融合的修复性器材需求预测

传统的依据经验和计划的装备器材保障模式已经不能适应新的保障需求的变化规律。随着信息技术的快速发展和广泛应用,使得实时态势感知数据的采集和传输成为可能,为装备保障器材需求的预测提供了决定性的数据支撑和技术推动。本文针对采集到的业务数据和状态数据进行分析,找出数据特征与器材需求之间的关系,采用多维特征融合的方式对修复性器材需求进行预测,从结果来看,能够较好的为装备保障提供数据支撑。     

基于PSO-SVR模型的河南省小麦产量预测方法

小麦生产是河南省农业生产中的重要环节，在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度，综合考虑影响小麦产量的相关因素，基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化，提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集，并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明，PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络，PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中，PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度，稳定性好，可为小麦产...     

有机肥对退化红壤中细菌群落功能组成影响的PICRUSt基因预测分析

为探讨不同修复措施对南方典型退化红壤细菌群落功能组成的影响,设置单施生物炭(B)、微生物有机肥(OF)、化学肥料(CF)、生物炭配施微生物有机肥(BO)、生物炭配施化学肥料(BC)以及空白对照(CK)等6种修复处理方式并进行车前草的盆栽试验,采用细菌16S rRNA基因的高通量测序技术并结合PICRUSt功能预测分析,研究不同修复处理方式下退化红壤细菌群落结构及其功能组成的变化.结果表明,微生物有机肥和化学肥料对车前草根际土壤细菌群落结构与功能组成具有显著的影响(F2,15=25.55,R2=0.7731,P<0.001;F2,15=17.22,R2=0.6966,P<0.001),而生物炭的作用不显著(P>0.05);微生物有机肥处理车前草根际土壤细菌物种多样性显著增加,增幅达到17.30％,但是化学肥料显著降低细菌物种多样性,降幅达21.25％;微生物有机肥增加生物代谢途径和氮循环途径功能基因丰度,促进氮异化还原、反硝化作用和固氮作用过程,有利于土壤氮素的维持和土壤质量的改善,而化学肥料施用则相反.另外,根际土壤细菌物种多样性跟土壤的pH值显著正相关,跟碱解氮和有效磷等土壤养分含量显著负相关.本研究明确了退化红壤微生物群落功能组成以及氮循环相关功能基因对修复措施的响应,为南方退化红壤的生态修复与农业生产提供理论依据.     

灰色系统理论在燕麦抗倒伏综合评价中的应用

运用灰色系统理论中的灰色关联度法对20个燕麦Avena sativa品种(系)的抗倒伏性进行综合评价,同时利用综合评价值与各指标进行最优回归方程模型的拟合。结果表明,青永久343的综合评价值最高,抗倒伏性最好;甘肃黄燕麦的综合评价值最低,最易倒伏,这与燕麦田间倒伏调查结果基本吻合。各指标中穗长倒数、株高构成指数、弹力和2~3茎节鲜质量4个指标对燕麦抗倒伏性有显著影响。     

鸭坦布苏病毒E基因的分子特性分析

为给鸭坦布苏病毒（duck tembusu virus,DTMUV）囊膜糖蛋白选择良好的抗原域和宿主表达系统提供参考依据,本研究通过选取DTMUV QD株基因文库中的一个重组质粒并测序,结合NCBI的ORF Finder和BLAST工具发现一个全长为1488 bp完整开放阅读框架（Open Reading Frame,ORF）片段。将该ORF编码蛋白通过NCBI的BLASTP分析和DNAstar进化树分析,确定该蛋白与类黄病毒E基因编码的蛋白具有较高的相似性。随后应用生物信息学分析工具Conserved Domains确定保守结构域、运用SignalP4.1预测信号肽、TMHMM 2.0预测跨膜区。应用在线程序NetNGlyc1.0预测糖基化位点,NetPhos2.0预测磷酸化位点、ProtScale进行疏水性分析。最后运用在线EMBOSS和自动蛋白同源建模数据库进行3D结构预测以及密码子偏爱性分析。结果表明,E蛋白与其它黄病毒衣壳蛋白具有相似的功能,没有信号肽切割位点,在451-468和475-492aa区域含有跨膜区,为相对低表达基因,含有较多种类的稀有密码子,与人密码子使用频率较为接近。这为进一步研究DTMUV E基因的体外表达和宿主选择提供了分子生物学依据。     

地球物理勘探中灰色理论的应用浅析

灰色理论把系统分为黑、灰、白三大类。白色系统为信息完全明确的系统,即其中的主要信息是确知的系统,而黑色系统与白色系统正好相反,系统内部的信息我们毫无所知或基本不知。简要介绍了灰色理论的基本原理及基本方法。通过回顾灰色理论的发展历程及研究现状,以及灰色理论在地震解释、地质评价、测井解释三方面应用研究的最新进展,指出灰色理论的发展趋势和方向。随着油田勘探开发进程的不断深入,灰色理论将受到越来越广泛的重视,在油气的勘探开发中所发挥的作用将越来越明显。     

基于灰色关联度法的不同年龄紫花苜蓿草地土壤肥力评价

土壤肥力能反映植物的生长潜力和表现,但又受到植物的影响。在多年生草地系统中,利用年限(牧草年龄)对土壤肥力的影响还没有准确的阐述。采用灰色关联度分析法,对6个年龄紫花苜蓿(Medicago sativa)草地土壤碳、氮、磷、钾等指标进行综合分析,以关联度进行排序对不同年龄草地土壤肥力进行评价。结果表明,在不同土层,紫花苜蓿草地土壤有机碳、全氮、铵态氮、硝态氮、全磷、速效磷和全钾含量随年龄而变化的趋势不一致。运用灰色关联度分析后发现,0-10和10-20 cm土壤肥力最好的年龄均为5龄草地,而20-30 cm土壤肥力最好的年龄为8龄,5龄草地次之。因此,从土壤肥力角度可确定黄土高原地区5龄紫花苜蓿草地利用最佳。