南方典型水稻种植区氮、磷排放及迁移规律研究

研究了赣抚平原灌区灌溉水渠、双季稻高标准种植示范区排水、单季稻为主农民种植区排水水质氮、磷迁移时空变化规律.研究结果得出,灌溉期间灌溉用水、示范区沟、示范区塘、农民种植区沟、农民种植区塘总氮平均值分别为(1.35±0.33)、(1.21±0.67)、(0.62±0.25)、(2.62±1.57)、(2.52±1.43)mg/L,总磷平均值分别为(0.04±0.01)、(0.06±0.05)、(0.02±0.01)、(0.25±0.11)、(0.26±0.14)mg/L.灌溉水渠总氮峰值分别出现在5月和8月,总磷峰值分别出现在4月和8月;示范区总氮峰值分别出现在5月和8月,总磷峰值分别出现在4月和8月;农民种植区总氮峰值出现在6月,总磷峰值出现在4月.稻田排水总氮、总磷与水稻种植农事活动相关,排水中总氮迁移速度和消除速度高于总磷.研究结果可以为水稻种植区农业面源污染治理、湖泊富营养化防治提供参考.     

某有色金属尾矿及其污染土壤的原位风险管控处置

为降低某尾矿堆对周边土壤和地下水环境造成的重金属污染风险,对该尾矿堆河堆场之下的污染土壤进行了原位封闭阻隔处置。综合考虑尾矿堆的安全稳定性、环境污染现状、水利防洪等因素,提出了采取阻隔屏障、临空面支护隔离及防渗膜+黏土+种植植物覆盖等一系列风险防控措施,从而达到污染源头削减与生态恢复协调控制效果,为尾矿和污染土壤的环境原位风险防控工作起到积极的示范意义。     

基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

宁夏鸣翠湖富营养化评价及空间分布特征

为评价宁夏回族自治区鸣翠湖国家湿地公园水体富营养化,2020年9月布点采样设计6个采样点,通过对单因子指数法的利用,并结合以综合污染指数法和富营养化状态指数法,进一步实现了对水质的评价,运用ArcGIS10.2分析了其富营养因子空间分布特征。结果表明:鸣翠湖水体整体达Ⅱ类水质标准;鸣翠湖水体综合污染指数位于0.7~1.0之间,整体水质为“轻污染”级别;鸣翠湖综合营养状态指数位于30~41这一区间之中,为贫营养到中营养状态;鸣翠湖水体富营养指标呈明显的空间异质性。     

抗生素使用现状及其在生态环境系统的行为研究进展

阅览关于抗生素在生态环境中迁移转化降解等行为的文献，文献内容有研究性和综述性。分析了解近些年对抗生素行为研究的重视情况、使用现状、研究种类，对人体、土壤、水体还有植物体的污染情况、研究进展、研究方法、抗生素的降解处理方法等内容，并列举代表性研究对内容进行阐述。总结了滥用抗生素对人体和生态环境的危害，并对未来抗生素在生态环境的行为影响研究进行展望，以期为后续抗生素在生态环境中的研究提供     

基于Web电子商务平台的食用菌产品共词聚类算法

针对食用菌产品电子商务平台的数据挖掘问题,采用了共词聚类算法进行主题聚类,在密度聚类算法的基础上,使用了移动非密集单元的处理方法实现了共词聚类。该算法克服了传统聚类算法裁剪造成的精度误差,提高了聚类结果的精确度,应用在电子商务平台的效果良好。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

苦瓜亲本配合力、遗传距离与杂种优势的相关性分析

利用SRAP标记技术分析亲本间的遗传距离,探究苦瓜杂种优势与亲本一般配合力(GCA)、特殊配合力(SCA)和遗传距离之间的相关关系。结果表明:苦瓜各性状的杂种优势在不同组合间差异较大。配合力分析发现,瓜纵径、瓜横径主要受加性基因控制,第一雌花节位、瓜肉厚、单瓜重、单瓜种子数主要受非加性基因控制,单株产量受加性基因和非加性基因共同控制。相关性分析发现,杂种优势仅与单瓜重的GCA呈极显著正相关,与各性状的SCA均呈极显著正相关;遗传距离与GCA、SCA均无显著的相关性,且仅与第一雌花节位杂种优势呈显著负相关。研究表明,可通过SCA对苦瓜各性状进行杂种优势预测,进而提高苦瓜亲本的选配效率,但利用SRAP标记遗传距离预测苦瓜杂种优势还有待于进一步研究。     

偏高岭土对高强机制砂混凝土性能的影响

利用扫描电子显微镜(SEM)、压汞法(MIP)、快速氯离子迁移系数法(RCM)等手段,研究了偏高岭土(MK)掺量对高强机制砂混凝土抗压强度以及抗氯离子渗透性能的影响.研究发现: 掺入MK能够有效改善高强机制砂混凝土的力学性能和抗氯离子渗透性能:随MK掺量增加,抗压强度与抗氯离子渗透性能均呈先增大后减小的趋势,最佳MK掺量为8%,此时28 d抗压强度为98.5 MPa,较基准组增加13%,氯离子迁移系数为1.89×10^-12 m²/s,较基准组减小60%.微观结构试验表明适宜的偏高岭土掺量能够有效促进水泥水化;偏高岭土颗粒的晶核效应和微集料填充效应协同作用,使得机制砂混凝土的微观结构更加均匀密实,机制砂混凝土的多害孔、有害孔减少,少害孔增加,从而提高了机制砂混凝土抗压强度和抗氯离子渗透性能.     

一种新型卷积神经网络植物叶片识别方法

为提高植物叶片识别的准确率及减少计算代价,在Pytorch框架下提出一种融合了深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)和迁移学习(TL)的新型卷积神经网络叶片识别方法。首先,对植物叶片图像进行预处理,通过DCGAN对样本数据库扩充;其次,利用迁移学习将Inception v3模型应用于图像数据处理上,以提高植物叶片识别的准确率;最后,通过对比实验对该方法的有效性进行验证。结果表明:该方法可以获得96.57%的植物叶片识别精度,同时参数训练的迭代次数由4000次缩短到560次。