山东茶文化发展与“一带一路”

"一带一路"伟大倡议正被整个世界所全面认可,文化体系的传播与交流成为了重要的时代特点和交流内涵。在"一带一路"倡议下,山东茶文化应该以一种怎样的发展方式来实现自身的全面传播与推广,就至关重要。本文拟从山东地区茶文化的发展历程入手,结合"一带一路"倡议的背景及内容认知,进而分析"一带一路"对山东茶文化的发展影响,从而探究"一带一路"倡议背景下,山东茶文化传承与发展的具体思路。     

基于数字化植物表型平台（D3P）的田间小麦冠层光截获算法开发

冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状，高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标，利用数字化植物表型平台（D3P）模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景，记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数（GAI）、平均倾角（AIA）和散射光截获率（FIPAR_dif）信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达（LiDAR）模拟实验，生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征（H）和绿色分数特征（GF）。最后，利用人工神经网络（ANN）算法分别构建了从不同LiDAR点云特征（H、GF和H+GF）输入到FIPAR_dif、GAI和AIA的反演模型。结果表明，对于GAI、AIA和FIPAR_dif，预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H > H > GF。由此可见，H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF + H特征，在中等测量噪音（10%）情况下，FIPAR_dif和GAI的估算均获得了满意精度，R²分别为0.95和0.98，而AIA的估算精度（R²=0.20）还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展，算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此，本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力，展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。     

基于温室番茄产量和果实品质对加气灌溉处理的综合评价

【目的】研究不同灌水水平和滴头埋深条件下加气灌溉对温室番茄产量、灌溉水分利用效率（IWUE）和果实品质的影响,进而对不同试验处理进行综合评价。【方法】试验以常规地下滴灌（S）为对照,设置在W1、W2和W3（对应作物-皿系数k_cp分别为0.6、0.8和1.0）3个灌水水平与D1和D2（分别对应15 cm和25 cm）2种滴头埋深下进行加气灌溉（O）,共12个处理。基于各处理下果实产量和品质指标的差异,通过主成分分析法探索较优的试验处理。【结果】加气灌溉下单株产量、单果重、IWUE、果实中番茄红素、Vc、可溶性糖含量和糖酸比较对照分别显著增加了21.2%、23.9%、21.0%、28.1%、36.0%、22.8%和28.0%（P<0.05）。主成分分析中,第1主成分主要受番茄红素、Vc、灌溉水分利用效率和糖酸比的正影响,且处理W2D1O和W2D2O的得分分列第1和2名。因此处理W2D1O和W2D2O在兼顾节水和番茄果实营养品质方面较优。第2主成分主要受单株产量的正影响和有机酸的负影响,各处理有机酸含量未形成显著性差异且处理W3D1O的单株产量最高,因此得分最高。处理W3D1O的综合得分在12个处理中位列第1位。【结论】灌水水平k_cp为1.0,滴头埋深15 cm的加气灌溉处理可兼顾节水和温室番茄高产、优质的要求,为加气灌溉的实际应用提供理论依据。     

嘉峪关市发展高效节水灌溉农业的实践与探索

通过对嘉峪关市发展高效节水灌溉农业示范区项目布局、采用的节水技术、产生的效益以及发展高效节水灌溉农业存在的主要问题进行分析,提出了嘉峪关市加快发展高效节水灌溉农业的建议。     

格网化小麦生长模拟预测系统设计与实现

利用作物生长模型模拟小麦区域生产力,分析气候变化对农业生产的影响是研究粮食安全的热点问题之一。拥有操作方便、计算快速特点的小麦区域生产力模拟系统,可有效提高作物生长模型区域应用能力。该研究在分解小麦生长模型WheatGrow算法基础上,利用Python语言构建了格网化小麦生长模型,实现了基于空间格网数据的小麦区域生产力模拟。验证试验结果表明:模拟产量的均方根误差为1 070 kg/hm~2,标准均方根误差小于20%,系统所集成的WheatGrow模型具有较好的预测性;同时,结合格网数据分块构建区域模拟的并行计算策略,优化了区域模拟的性能。在此基础上,采用GIS组件式开发模式,在.NET平台下开发格网化小麦生长模拟预测系统,实现作物生长模型与GIS耦合,为研究区域小麦产量潜力,评估气候变化对小麦生长影响,制定农业决策提供软件工具。     

小麦叶片氮含量与冠层反射光谱指数的定量关系

本文以3种蛋白质类型的小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础，研究了小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系。结果显示，不同试验中拔节后叶片氮含量均随施氮水平呈上升趋势，同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异。对于低、中、高籽粒蛋白质含量的品种，叶片氮含量与冠层反射光谱的归一化植被指数NDVI (1 220, 710)和红边位置均有密切的定量关系，决定系数在0.80左右。对于不同品质类型小麦品种，均可利用统一的回归方程描述其叶片氮含量随反射光谱参数的变化，对于低蛋白类型品种，采用单独的回归系数即可提高叶片氮含量估测的准确性。本研究确立的小麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系可用于不同的小麦品种、生育时期和施氮水平，为小麦氮素营养的监测诊断与精确施肥等提供理论依据和技术途径。     

基于知识模型的棉花管理决策支持系统

通过对棉花栽培研究资料和专家知识的总结归纳,运用系统学方法和结构化途径,建立了基于知识模型的棉花管理决策支持系统(KMDSSCM)。它由数据库、知识模型库、专家咨询库和人机界面等部分组成;可以实现栽培方案设计、适宜生育指标确定、适时苗情调控、专家知识咨询和系统维护等功能,具有普适性强,独立性好等特点。实例分析结果表明,系统可以根据决策点的基础农情条件,设计出适宜的综合性栽培管理方案和生育指标动态。     

作物管理知识模型系统设计与开发框架研究

在提炼小麦栽培管理知识模型框架的基础上，通过综合不同作物管理知识模型系统的共性及软件设计与开发的特点，初步确立了作物管理知识模型系统的通用设计与开发框架，包括系统总体结构框架、软构件的基本标准、开发平台框架及系统应用框架等。其中，开发平台框架包括系统开发平台的结构和功能、模型库管理系统的功能设置和模型库管理系统的框架及构件；系统应用框架包括系统应用框架结构、应用系统开发框架、应用系统功能框架及构件、应用系统功能构件的输入输出接口框架及应用系统自定义构件中的通用算法函数框架等。研究结果对于提高作物管理知识模     

软构件技术在作物管理智能决策系统设计中的应用

基于知识模型和生长模型的作物管理智能决策系统是一个综合了多领域的作物信息和专家知识，集成了多方面相关支持技术的决策系统。因此，如何设计好系统中的各功能模块，使其便于非系统开发者对其精华部分的学习和理解，同时又能即插即用，利于系统的维护，是系统成功与否的关键。以小麦作物为例，论述基于软构件技术的作物管理智能决策系统设计中软件平台的选用、系统的构件化结构设计与实现过程以及数组在接口上的传递等关键技术，从而为农业管理决策系统的开发提供一种构件化的基础框架。     

大学生篮球裁判员培养的目标层次与途径

篮球裁判员培养的目标设定对整个培训工作具有导向、控制、激励与评价等作用,体现篮球裁判员工作内容和等级分类管理的要求.在具体的培训实践中,应该按照循序渐进原则,充分考虑篮球裁判培养的整体性、阶段性、持续性、层次性和递进性等特点,制定针对不同等级裁判的培训目标,以对培训工作进行指导.通过课程教学、培训班、一级裁判员考核认证学习、社会实践等途径,培养优秀的大学生篮球裁判员.