不同品种砧木及嫁接方法对有刺黄龙果嫁接育苗的影响

为改善有刺黄龙果在引种地区的生长势，提高其抗逆性，本研究探讨了不同砧木和嫁接方法对有刺黄龙果嫁接育苗的影响，以期筛选到适宜有刺黄龙果的砧木和嫁接方法。结果表明，不同砧木和嫁接方法对有刺黄龙果的成活率、出芽率和新芽长势有显著影响。嫁接30天时，芽接、楔接、套接和平接法的愈合率显著高于插接和靠接法。嫁接45天时，平接、靠接和楔接法的出芽率较高，分别是76.7%、76.7%和66.7%。嫁接苗田间定植2个月时，平接、靠接和楔接法嫁接苗长势较快。其中楔接法嫁接效率高，适合工厂化批量嫁接。白肉品种‘无刺黄龙’和红肉品种‘金都1号’、‘富贵红’是有刺黄龙果嫁接的优良砧木，嫁接2个月时出芽率分别为86.7%、90.0%和86.7%，且新芽高度和宽度均大于其他砧木。综上所述，适宜有刺黄龙果规模化嫁接育苗的嫁接方法是楔接法，砧木是‘金都1号’、‘富贵红’和‘无刺黄龙’。     

稀土元素示踪法探究坡面侵蚀进展与热点——基于CiteSpace计量分析

稀土元素示踪法从上世纪90年代开始逐渐被相关学者重视,并在坡面土壤侵蚀的研究中得到越来越广泛的应用。笔者采用CiteSpace软件和文献计量学方法,以Web of Science数据库核心合集和中国知网(CNKI)数据库核心期刊为数据源,分析了近30年国内外稀土元素示踪法在坡面侵蚀研究的发展历程。研究发现:①总体而言,国内稀土元素示踪法在坡面侵蚀中的应用在理论和实践层面已经从初步探索走向了成熟;②随着研究的深入,稀土元素示踪法的研究与相关学科交叉更加密切,并在微观探索和宏观调控方面取得一定进展;③未来发展趋势来看,宏观方面趋向和生态系统、气候变化等互相作用机理的研究,微观方向趋向对团聚体等微观颗粒的迁移研究;④在国际相关研究方面,对于稀土元素示踪法在坡面侵蚀的应用从多个方面和角度做了大量的研究,我国的相关研究相较于国外顶尖水平的研究仍存在一定差距。     

酒糟和醋糟营养成分差异及其瘤胃降解特性分析

本试验旨在评价酒糟、醋糟等非常规饲料资源的饲用价值，为酒糟醋糟资源应用于肉牛养殖提供数据参考。试验选用山西不同地区酒糟、醋糟试样5个，试样编号分别为白酒糟、啤酒糟、醋糟1、醋糟2、醋糟3，发酵原料分别为白酒糟（高粱）、啤酒糟（大麦+大米）、醋糟1（高粱+大麦）、醋糟2（大麦+玉米）、醋糟3（高粱+玉米）。通过实验室常规方法测定样品常规营养成分以及利用体外产气法和尼龙袋法评价其饲用价值，同时建立体外法与尼龙袋法测定干物质降解率的回归方程。结果表明：5个样品的干物质（DM）含量为23.25% ~ 42.96%，粗蛋白质（CP）含量分别为啤酒糟（31.84%）>白酒糟（14.58%）>醋糟3（14.40%）>醋糟1（12.21%）>醋糟2（8.46%）。醋糟1的中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）含量均为最高，其次为醋糟2、醋糟3，白酒糟NDF含量最低。啤酒糟的72 h产气量（GP72）显著高于白酒糟（P < 0.05）。体外产气法和尼龙袋法测定的酒糟72 h干物质降解率（IVDMD72、DMD72）显著高于醋糟（P < 0.05）。5个试样的IVDMD72与DMD成正相关，随着降解时间增加其相关性逐渐增加。综上，酒糟的CP含量较高（14.58% ~ 31.84%），醋糟NDF、ADF含量相对较高（59.59% ~ 64.91%，38.78% ~ 54.78%）。结合GP、IVDMD及DMD结果，酒糟消化性能优于醋糟。以IVDMD建立估算DMD的回归公式为DMD72=-19.215+1.645IVDMD72（R2=0.912，P < 0.05）|以IVDMD建立估算DM有效降解率（ED）的回归公式为ED=-12.448+1.045IVDMD72（R2=0.929，P < 0.01）。 [关键词] 醋糟|酒糟|体外产气法|尼龙袋法     

草鱼肠系膜脂肪组织高质量总RNA提取方法的研究

基于传统的酸性酚—异硫氰酸胍—氯仿一步提取法,比较分析多种优化操作步骤,摸索出一种高质量提取体质量为80~150 g草鱼肠系膜脂肪组织总RNA的改良方法。试验结果显示,相较于肝脏、脾脏、肠道等脏器组织,草鱼肠系膜脂肪组织RNA丰度低,且极易在样品前处理阶段出现顽固性降解问题。探索发现,将取样量增至约30 mg,可提升RNA产量以满足常规试验需求。针对降解难题,改良常规的样品前处理技术流程,采用鲜样液氮速冻,冻样直接放入TRIzol试剂中裂解,并即刻进行长时间机械匀浆,时长约3 min等核心操作步骤,可显著降低脂肪组织样品RNA的降解。Agilent生物分析仪检测结果显示,改良方法提取的草鱼肠系膜脂肪组织RNA完整度高,关键RIN值为8.7~9.0。研究推测,长时间机械匀浆所形成的持续剪切冲击力或许有助于TRIzol试剂中的异硫氰酸胍等成分突破油滴阻碍而有效抑制内源性RNA酶。本方法提取的草鱼脂肪组织总RNA质量可满足高通量转录组测序要求。     

碎甘薯秧离散元仿真参数测量与标定*

针对甘薯秧蔓机械化回收过程中离散元仿真研究缺乏准确参数值的问题,采用直接测量和虚拟标定相结合的方法对碎甘薯茎秆和叶片离散元仿真参数进行研究。采用物理试验法获得碎甘薯秧的本征参数、碰撞恢复系数等参数值及碎甘薯秧颗粒的静摩擦系数参数范围,并为离散元法仿真设计了不同的参数组合。通过堆积角优化仿真试验确定甘薯叶片本征参数及其他不易直接测量的离散元仿真参数。Plackett-Burman试验表明,甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—45钢的静摩擦系数、甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—甘薯叶的滚动摩擦系数均显著影响堆积角。运用最陡爬坡试验和Box-Behnken优化试验标定了对碎甘薯秧堆积角有显著影响的参数值,以得到的参数进行颗粒堆积仿真试验,测得堆积角平均值为40.51°,与实测值相对误差为0.972%,说明物理试验加优化仿真试验来标定离散元参数是可行的,标定所得的参数可作为甘薯秧茎叶离散元仿真参数。     

基于BP神经网络的人机联合率定SWMM研究

为解决雨洪管理模型(SWMM)在率定过程中参数复杂、过程繁琐等问题。以西宁市某地块为例建立SWMM模型,利用Morris筛选法进行参数灵敏度分析,并根据灵敏度分析的结果进行人工率定;另外利用BP神经网络对模型进行率定,并结合参数灵敏度对其进行优化。对3种率定方案进行分析,结果表明:水文水力模块参数的相对灵敏度基本一致,其中灵敏度较大的参数为子汇水区面积(Area)、不透水率(Imperv)和不透水区洼地蓄积量(Destore-Imperv),并且不同降雨条件下模型参数的灵敏度存在差异。经过优化后的BP神经网络参数率定方法的模型模拟效果最好,纳什系数最大。结合灵敏度优化BP神经网络的人机联合率定方法一方面能提高BP神经网络率定的准确性,另一方面又能提高传统人工率定的效率。     

几种不同施肥方式对雷竹产量的影响研究

采用随机区组设计试验,分析对比竹腔施肥、普通施肥和不施肥3种处理对雷竹生长的影响。试验结果表明:竹腔施肥与普通施肥和不施肥比较,出笋数量分别增加12.11%和33.26%,退笋率分别降低3.3%和4.2%,经济收益分别提高14.0%和33.4%,新竹平均胸径分别增加0.25 cm和0.35 cm。综上所述,施肥对产笋量、成竹率、新竹径级和单位面积收益上均有积极的影响作用。不同施肥方式其作用效果为:竹腔施肥>普通施肥>不施肥。     

基于准静态同轴探头模型的土壤复介电测量方法

末端开路同轴探头法测量土壤复介电值用于表征土壤含水率具有准确、快捷的优点。针对目前土壤介电同轴探头集总测量模型没有充分考虑探头的参数以及土壤体积对测量结果影响等问题，基于电磁场理论，对末端开路同轴探头建立了准静态数学模型，适用于土壤的复介电常数准确测量。通过全波软件仿真和模型计算结果对比，以无水乙醇介电实测值和理论值对比，验证模型的准确性。采用本文介电测量模型对不同含水率的黄绵土进行测量计算，复介电常数实部与实测土壤含水率二阶多项式拟合决定系数大于0.965，表明本文所提土壤介电测量方法适用于土壤复介电常数和含水率的测量。     

丛生竹林下竹荪富硒菌棒覆土栽培技术

在丛生竹林下对不同基质配方和硒浓度菌棒进行埋棒栽培以及覆土方式栽培试验，结果表明，菌棒不同基质配方对竹荪产量及其营养成分有显著影响，而且三列浅沟形和双列龟背形2种覆土方式有利于提高竹荪产量。改良基质配方菌棒竹荪产量比常规配方提高约50%；在添加外源硒质量分数为0~2.0 mg/kg的浓度范围内，竹荪子实体产量先随着硒浓度的增加而逐渐增加后再有所降低，基质中添加1.5 mg/kg硒肥比不添加产量提高了195.30%。基质中添加硒质量分数为1.0~2.0 mg/kg的硒肥可以较显著地提高竹荪花的硒含量，其干物质中硒含量平均值从约2.50 mg/kg提高到8.05~13.30 mg/kg，外源硒肥利用率达到9.70%~15.36%。菌棒不同基质配方对竹荪子实体的粗蛋白及粗多糖含量有明显影响，改良配方竹荪蛋与竹荪花的粗蛋白含量是常规配方的1.21和1.29倍，其粗多糖含量是常规配方的4.81和1.35倍；基质中添加硒肥与不添加硒肥相比，竹荪蛋与竹荪花中粗蛋白含量分别增加了40.90%和14.30%。在硒质量分数为1.0 mg/kg的竹荪菌棒林下覆土栽培试验中，三列浅沟形覆土方式单位面积鲜竹荪蛋产量最高，为10.27 kg/m²；双列龟背形覆土方式单个菌棒的鲜竹荪蛋产量最高，达1.40 kg。三列浅沟形和双列龟背形2种覆土方式基质生物转化率分别为93.00%和94.14%，达到了较高水平。     

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。