油棕叶梗重组方材制备工艺

以油棕叶梗为原材料、酚醛树脂为胶黏剂，采用正交试验方法研究重组方材密度、施胶量、热压时间和热压温度对油棕叶梗重组方材力学性能的影响。结果表明，密度对油棕叶梗重组方材性能的影响较大，密度和施胶量越大，重组方材力学性能越好；热压温度和热压时间对油棕叶梗重组方材性能的影响比较复杂。综合考虑确定油棕叶梗重组方材的较优制备工艺条件为:密度0.7 g/cm³，施胶量12%，热压温度180℃，热压时间40 min；较优工艺条件下油棕叶梗重组方材的弹性模量为7 185 MPa，静曲强度为68.7 MPa，顺纹抗压强度为35 MPa，内结合强度为0.21 MPa。密度为0.7 g/cm³的油棕叶梗重组方材的弹性模量、静曲强度、顺纹抗压强度高于了杉木的性能。     

矩形区组方“RBS”设计及其在树木育种中的应用Ⅰ.单个“RBS”设计统计分析

本文介绍矩形区组方"RBS"设计的基本方法,单个"RBS"设计方差分析的数学模型,处理平均数效应,期望均方分解,遗传力及其遗传变异系数估值,并举例介绍"RBS"在树木育种中的应用。     

城市广场复层结构绿化比例分析评价——以南京市城市广场为例

根据陈自新等专家提出的城市绿地乔、灌、草配植的适宜比例建议方案,将其数值范围按比例扩大化后分为三类评价类型,对南京市19个已经建成的城市广场的复层结构绿化比例进行了单项分析和综合分析评价。根据城市广场的特殊性和三类评价类型的绿化景观丰富度、舒适度和满意度进行实地调查,提出了复层结构绿化的适宜比例、基本适宜比例和不适宜比例,提出了复层结构绿化比例范围扩大化、增加单体灌木色块种植和城市行道树按比例计量的建议。     

寒地城市广场设计计划

作者对北方寒冷城市的广场设计问题进行了分析研究,并提出了一些观点和想法,对北方城市广场的设计问题提出一些新的思路。     

湖北省高等院校干道绿化和广场绿化建设的探讨

科学进行干道和广场的绿化规划与树种选择 ,对全面提升校园景观质量具有重要的意义。结合当前湖北地区部分高校干道绿化和校园广场绿化建设中存在的一些问题 ,介绍了干道和广场的绿化规划和树种选择原则 ,并详细探讨了适合湖北地区高校种植的干道绿化树种和广场绿化植物。     

假眼小绿叶蝉与其天敌的空间关系及最佳样方确定

为了分析在聚块大小不同时天敌对假眼小绿叶蝉Empoasca vitis Gothe空间上跟随关系的密切程度、聚集原因和聚集范围,为评价假眼小绿叶蝉的天敌优势种提供科学依据,用聚块样方方差分析法、灰色关联度法、空间聚集强度指数、种群聚集均数法和ρ指数法对安徽省合肥市‘乌牛早’和‘白毫早’茶园不同大小聚块条件下的假眼小绿叶蝉及其7种蜘蛛类的天敌空间关系进行分析。假眼小绿叶蝉与其7种蜘蛛类天敌均方差峰值时的聚块样方数的关联度分析结果表明:‘乌牛早’茶园中与假眼小绿叶蝉空间上跟随关系密切的前四种天敌依次是茶色新圆蛛Neoscona theisi(0.753 5)、八斑球腹蛛Theridion octomaculatum(0.720 1)、锥腹肖蛸Tetragnatha maxillosa(0.681 3)和草间小黑蛛Erigonidium graminicolum(0.644 2)。‘白毫早’茶园中与假眼小绿叶蝉空间上跟随关系密切的前四种天敌依次是粽管巢蛛Clubiona japonicola(0.823 5)、鳞纹肖蛸Tetragnatha squamata(0.800 9)、锥腹肖蛸(0.794 2)和茶色新圆蛛(0.794 2)。两种茶园前四种天敌中相同的天敌是茶色新圆蛛和锥腹肖蛸。假眼小绿叶蝉在聚块内基本样方数k为1、2、4、8时,随着聚块内基本样方数的增多,聚集分布格局时的扩散系数C不断增大,均匀和随机格局时扩散系数不断减小。聚块内基本样方数k为2、4、8时与k为1时的假眼小绿叶蝉的空间分布聚集程度差异均不显著。假眼小绿叶蝉的种群聚集均数λ多数情况均大于2,其聚集是该虫本身原因引起的,假眼小绿叶蝉在种群聚集均数λ为正值时,随着聚块内基本样方数的增加,则种群聚集均数λ不断增大。用假眼小绿叶蝉不同大小聚块的ρ指数判断个体群聚集时的最小范围是聚块中有1个基本样方,即本文的4 m~2。该研究为该虫抽样时确定样方大小提供了科学依据。     

宁夏玉米营养成分近红外分析模型建立与应用

研究采集宁夏区内各市县(固原、海原、同心、中卫、中宁、永宁、平罗)抽取玉米样品120批,用近红外分析仪扫描定标样品集获得玉米近红外光谱图,利用偏最小二乘法建立模型,并分别经过无预处理、均值中心化、标准正态变量转换、一阶导数、标准正态变量转换结合去趋势校正(SNV+D)预处理光谱,获得水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维预测模型,分别是经过MC、SNV+D、SNV+D、SNV+D光谱预处理后效果最好。预测决定系数R² _p分别为0.951、0.976、0.728、0.897,相对分析误差RPD除粗脂肪为2.62外,其他均大于3的近红外预测模型,通过预测模型验证集验证后,并对模型预测值与实测值进行U检验,结果为差异不显著(P>0.05)。该近红外预测模型对玉米中水分、粗蛋白、粗纤维具有较佳预测效果,粗脂肪的预测精度有待进一步提高。     

基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算

为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法，以2016、2017年冬小麦田间试验为基础，通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析，筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段，并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型，再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明：(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息，并显著降低了光谱维度，不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间；(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期，各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数；(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度，其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm^-2，验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm^-2，预测相对偏差为2.74。这说明，抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期，且基于冠层一阶导数变换光谱，结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力，可用于地上部生物量的定量估算。