猪群抗应激的营养解决方案综述

应激是动物机体在多种环境、生理和心理等因素的刺激下，出现的生理与心理等全身性的非特异性的适应性反应。随着我国生猪养殖业规模化和集约化程度的提高，养猪生产者都追求以有限的养殖空间来生产更多的猪只，这导致了养殖密度的增加、猪群应激发生的概率不断上升。应激导致的危害日益突出，成为了阻碍猪只健康生长的重要的因素之一。本文回顾了应激的病理学概念、应激的种类与危害、抗应激的营养支持理论；针对应激问题的解决，本文提出了对猪群添加功能性的维生素和氨基酸来的方法，并介绍了该方法在猪场实际应用的案例。     

热带桉树人工林液流特征及其对环境因子的响应

【目的】探明热带桉树蒸腾耗水时间变化规律及其与环境因子的关系。【方法】通过热扩散探针法(TDP)于2016年1—12月对海南省儋州林场桉树树干液流进行实时监测,并同步监测气象、土壤水分等相关环境因子。【结果】①雨季桉树液流瞬时变化特征多为"双峰"型曲线,旱季为"单峰"型,雨季液流到达峰值时间在11:00—11:30之间,峰值平均为8.68 mL/(cm2·h),并在15:00—15:30出现第2个液流峰值,平均峰值为8.16 mL/(cm2·h),旱季液流达到峰值时间在13:00—13:30之间,峰值平均为7.45 mL/(cm2·h);②旱季和雨季桉树液流瞬时速率对相对湿度和大气温度的时滞均为30 min,对光合有效辐射的时滞均为-30 min;③日尺度上桉树平均液流速率为2.06 mL/(cm2·h),最大值出现在7月15日,为4.25 mL/(cm2·h);最小值出现在11月25日,为0.14 mL/(cm2·h),太阳有效辐射(PAR)、大气温度(Ta)、饱和水气压差(VPD)是影响桉树日均液流的主要环境因子,树木胸径大小与日均液流速率正相关;④桉树月均液流速率的变化特征为"单峰型"曲线,雨季液流速率均值为2.53 mL/(cm2·h),旱季为1.80 mL/(cm2·h),最大值出现于7月,为3.42 mL/(cm2·h),最小值在2月,为1.40 mL/(cm2·h),其中PAR、Ta、VPD是主要影响因子。【结论】热带桉树人工林液流存在明显昼夜与季节节律,不同观测尺度下影响桉树液流速率的主要环境因子均为PAR、Ta、VPD。     

不同生育期成龄灰枣树茎流速率与气象因子的关系

【目的】在微喷灌的灌溉方式下,研究不同天气和不同气象因子条件下成龄灰枣树的茎流速率,精准测定出成龄枣树的耗水量,为优化枣树的土壤水分管理提供生产指导。【方法】采用针式茎流计,连续监测灰枣树茎流速率,分析枣树的茎流速率受不同天气和气象因子的影响程度。【结果】晴天和阴天茎流速率的波动变化过程呈倒“U”型的单峰曲线,而多云天气下呈“M”型的双峰曲线。1 d中枣树的茎流累积趋势呈“S”变化,各生育期耗水量大小排序为果实膨大期>成熟期>花期>萌芽展叶期。只有成熟期枣树的茎流速率与空气温度相关程度最高,其余都是太阳辐射。各生育期太阳辐射与枣树茎流速率的相关系数R_D1=0.964^**、R_D2=0.969^**、R_D3=0.957^**和R_D4=0.886^**。利用多元线性回归在枣树的各生育期内对茎流速率和气象因子进行输入回归,建立不同天气条件下,各生育期枣树茎流速率和气象因子的多元线性回归模型,经过回归系数和相关系数检验,各生育期的多元线性回归方程均达到了显著水平。【结论】各生育期内,典型天气的茎流速率排序为晴天>多云>阴天,整个生育期中的需水关键期是果实膨大期,对枣树的茎流速率产生最大影响的气象因子是太阳辐射和空气温度。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。     

Adoption of improved crop varieties by involving farmers in the e-wallet program in Nigeria

The amount of improved seed used in Nigeria is extremely low. Overall, only 5–10% of cultivated land is planted with improved seeds, and about 10% of rural farmers use improved varieties. The objective of this investigation was to identify determinants of adoption of improved seed by farmers not participating in and those participating in the federal government’s e-wallet program in Nigeria. We determined the impact of the e-wallet program on adoption of improved seed in rural areas. A total of 1200 rural farmers were sampled across six geopolitical zones of Nigeria. Results from the use of a bivariate probit model indicated that the e-wallet program continued to become increasingly popular among rural farmers; and that farmers’ literacy, ownership of a mobile phone, value output, mobile network coverage, power for charging phone batteries and contact with extension agents were the positive determinants of farmer participation in the e-wallet program. Cultural obstacles to married women, growers’ age, and increased distance to registration and input collection centers reduced farmers’ tendency to participate in the e-wallet program. The results also showed that rural farmers depended on the e-wallet program for increased use and adoption of improved seed in Nigeria, to boost food security in sub-Saharan Africa. The results suggested the need for an improved e-wallet model by lessening constraints mostly associated with rural information and communication infrastructure, and distance to the registration and input collection centers.     

多措并举保障北京市昌平区设施草莓优质绿色生产

为了保障草莓的安全生产,打造昌平草莓产业的良性健康发展模式,主要从技术支撑、政府扶持及宣传3个方面阐述了其重要举措。具体措施包括通过注重提升田园清理、土壤消毒、田间管理等一系列技术措施,确保草莓安全生产;通过政府政策、资金支持及专业技术指导,打造强有力的后盾保障;建立绿色安全生产宣传模式,扩大品牌影响力,如多渠道、多方面进行宣传;组织培训,增强种植水平;充分利用互联网新媒体等。     

中国森林火灾发生规律及预测模型研究

量化分析森林火灾发生规律能为预测和防治森林火灾提供科学依据。文中采用四参数Weibull分布描述了我国森林火灾发生次数和火场面积分布规律，运用Spearman相关系数分析承灾主体因子、灾害管理因子、孕灾环境因子与森林火灾发生次数、面积间关系，基于全国森林火灾数据分别建立灰色系统理论模型、BP人工神经网络模型和时间序列ARIMA模型，并采用Markov随机过程改进已建立模型。结果表明，我国森林火灾发生次数分布呈左偏正态分布，火场面积呈倒J型分布，火灾次数和火场面积分布模型拟合决定系数分别为0.63和0.66；承灾主体、孕灾环境和灾害管理对森林火灾次数和火场面积影响程度依次减小，人工林面积、累年年平均气温、年降雨量平均差值、年最低气温平均日数与森林火灾发生具有明显相关性，影响森林火灾的因子与森林火灾发生次数、火场面积间存在指数型关系；不同模型对森林火灾发生次数和火场面积拟合优度次序为BP模型、GM（1，1）-Markov模型、BP-Markov模型、GM（1，1）模型、ARIMA模型、ARIMA-Markov模型，采用Markov过程能显著改进GM（1，1）预测模型对火灾随机性的预测效果，可以更好地反映森林火灾发生规律。     

基于音频技术的肉鸡采食量检测方法研究

【目的】通过研究肉鸡采食音频提出一种基于音频技术的肉鸡采食量检测方法,以摆脱目前我国肉鸡采食量数据主要是人工测量群体采食量的现状,为准确获取肉鸡采食量信息提供技术支持。【方法】录音笔采集到的采食音频经分帧加窗、端点检测等预处理后,将有效声音片段提取出来,依托不同声音的功率谱密度曲线差异,使用单分类支持向量机(OC-SVM)对提取出的有效声音片段进行分类识别。利用音频技术检测肉鸡进食时的啄食次数,分析确定啄食次数与采食量的关系,利用啄食次数与采食量的高相关性计算肉鸡采食量。【结果】利用音频技术检测的肉鸡啄食次数与采食量高度相关,决定系数(R~2)=0.982 5。啄食次数计算正确率为94.58%,采食量计算正确率为91.37%。【结论】该方法可用于肉鸡采食量测定。     

小兴安岭红松苗木物候期变化特征及气象影响因子分析

为了探究红松苗木物候期的变化规律,为适时播种、采种、造林、培育等林业生产提供科学依据。利用1991—2014年小兴安岭红松苗木物候期资料及同期气候资料,采用相关分析及最优子集回归方法,分析探讨了红松苗木物候期对气象条件的响应。结果表明:(1)红松苗木芽开放始期、新梢木质化盛期有所推迟,展叶始期和新枝形成盛期都有提前趋势,整个生长季延长。(2)除芽开放始期和顶芽形成盛期外,其他物候期与期间的日照时数呈显著正相关;顶芽形成盛期与气温呈显著负相关;≥10℃积温和日最低气温是影响整个生长期长短的2个主要影响因子,其次是日照时数和平均气温。利用最优子集回归方法建立了红松苗木物候期与气象要素的回归方程。