基于SSA-LSTM的玉米土壤含氧量预测模型

土壤含氧量（Soil oxygen content,SOC）是影响作物生长的重要土壤环境因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,精确预测土壤环境中含氧量的变化趋势,有助于制定更加合理的土壤通气增氧方案。本研究提出基于麻雀搜索算法（Sparrow search algorithm,SSA）和长短时记忆（Long and short-term memory,LSTM）神经网络预测模型,利用国家土壤质量湛江观测实验站记录玉米种植期间的气象环境和土壤环境数据,基于SSA-LSTM模型对SOC变化进行预测及相关性分析,并与传统的BP预测模型、LSTM预测模型、GA-LSTM预测模型及PSO-LSTM预测模型进行对比。试验结果表明,SOC与降雨量、土壤含水率、土壤温度、土壤充气孔隙度相关性极显著,相关系数高于0.8,与大气温度和风速相关性显著,与大气湿度和土壤呼吸速率相关性较弱。SSA-LSTM模型预测精度明显高于其他4组对照预测模型,R2达到0.95979,RMSE仅为0.4917%,MAPE为3.7331%,MAE为 0.3620%,预测值与试验值之间的拟合程度高。本研究可为土壤含氧量变化的精准预测及土壤通气增氧技术的应用推广提供理论支撑与科学依据。     

高效智能蚯蚓养殖设备的设计与验证试验

为了解决目前我国蚯蚓养殖自动化程度低、养殖劳动强度大、养殖效率低等问题,基于可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)设计了一种温度、湿度、通气量可自动控制的高效智能蚯蚓养殖设备,可实现单独蚯蚓养殖箱内温度、湿度的实时显示,监测和自动调控,为蚯蚓提供适宜的生长环境,通过定期通气还可以实现蚯蚓的高密度养殖。笔者主要介绍了高效智能蚯蚓养殖设备的主要结构、工作原理和设计思路,并进行了验证试验。结果表明:该设备具有工作可靠、反应灵敏、成本低、易于管理和维护等优点,可有效降低蚯蚓养殖的劳动强度,通过定期向养殖基料中通入空气,提高养殖基料中的含氧量,蚯蚓养殖密度提高15%,节省人工养殖费用560元/万条,节省劳动力58.3%。说明采用高效智能蚯蚓养殖设备可为蚯蚓养殖提供便利,实现了蚯蚓的高密度养殖。     

玉米全价值收获机械设计

立足于研究热带生态循环农业模式的实际需要,结合热带地区玉米种植的农艺要求,设计一种牵引式的小型玉米全价值收获机。在现有的收获机的基础上,通过正交试验,选取关键部件摘穗辊的长度、转速、间距为影响因素,以摘穗率为评价指标,利用Design-Expert数据分析软件对玉米摘穗装置及茎秆粉碎装置进行优化设计,通过试验分析得到玉米收获最佳摘穗率,在摘穗辊长度为350 mm、转速为3.5 r/s、间距为14 mm时摘穗率达到最优,并通过田间试验进行验证。     

水稻植质钵育秧盘成型机的设计

农作物秸秆成型技术是进行生物质能转换的主要方式之一,而秸秆成型机是进行秸秆成型技术的关键机械。目前,秸秆成型机械成型主要利用玉米和小麦秸秆,且成型制品比较简单、机械效率低。为此,以水稻秸秆为原料,制作水稻植质钵育秧盘,利用气吸式成型方法进行秸秆成型。成型系统主要包括模具的设计、传动系统的设计、电机的选择和轴系的设计。最后,利用三维制图软件进行仿真,仿真结果表明:水稻植质钵育秧盘成型机结构设计合理,达到了预期设计目标。     

增氧灌溉技术研究现状与智能化发展趋势分析

增氧灌溉技术在改善土壤环境和提高作物产量等方面具有巨大的潜力和应用前景,是未来绿色农业、循环农业发展的大势所趋。为此,总结了不同土壤增氧方式及设备的发展现状,系统论述了增氧灌溉技术目前的应用现状,深入分析了增氧灌溉技术在改善土壤环境及作物生长等方面取得的成效和存在的问题,并提出多元化增氧灌溉技术与智能化精准增氧技术将是未来发展的重点。最后,提出未来应着重于研究多元化增氧灌溉技术的发展、提高增氧灌溉技术生产效率及建立田间智能化增氧调控系统,以此作为未来增氧灌溉技术发展的参考。     

加气灌溉下红壤土呼吸速率变化及其与土壤水氧的关系

加气灌溉技术是在地下滴灌的基础上发展起来的一种土壤通气增氧的新型灌溉方式,可以有效避免土壤含氧量低、通气性差给作物带来的危害。探明加气灌溉（AI）技术下红壤土呼吸速率变化规律与作用机理,为加气灌溉技术的推广提供理论依据。本研究基于中国热带农业科学院国家土壤质量湛江观测实验站,对比研究了加气灌溉与不加气灌溉处理下土壤呼吸速率的动态变化,并分析了土壤呼吸速率变化对土壤含水率及土壤含氧量的响应关系。结果表明：2种处理下土壤呼吸速率的日变化特征曲线基本一致。总体上呈现出单峰曲线变化,土壤呼吸速率峰值出现在11：00左右,最小值出现在23：00—次日3：00,2种试验处理日变化规律相似,AI和CK处理下土壤呼吸速率日均值分别为1.64 μmol/(m²·s)和1.53 μmol/(m²·s),AI处理显著高于CK处理（P<0.05）。季节变化下AI处理下的土壤呼吸速率一直高于对照组CK,在整个生长期内基本均存在一定的差异性。与常规种植方式（CK）相比,加气灌溉分别提高了土壤呼吸速率和土壤含氧量7.50%和27.75%,降低了土壤含水率4.90%,土壤含水率和含氧量分别可以解释AI和CK处理下红壤土呼吸变化的85.04%、61.15%和69.92%、41.61%,土壤含水率和含氧量共同解释了AI和CK处理下土壤呼吸变化的41.2%~58.4%。AI处理下土壤含水率和含氧量对土壤呼吸交互作用拟合效果更优。该研究证明加气灌溉技术主要通过提高土壤氧气含量进而提高土壤呼吸速率,研究结果为补充完善加气灌溉下土壤呼吸排放机理及加气灌溉技术在我国红壤地区的推广应用提供数据支撑和技术参考。     

增氧灌溉系统的优化设计

氧气在植物的生长过程中必不可少,但由于旱涝灾害、地下灌溉时暂时性根部缺氧及地表温度较高等原因,导致植物根系水氧矛盾日益突出,进而影响植物的生长发育,导致品质及产量下降。为了探索增氧灌溉对土壤呼吸作用、氧气含量、土壤温度与充气孔隙度的影响,拟采用空气泵给地下灌溉系统加入氧气的方法,设计了一种增氧灌溉系统,以期达到促进作物与根系生长的目的,并使作物产量显著增加。     

水稻秸秆营养穴盘成型机的设计与降解性能研究

水稻秸秆营养秧盘是以稻草粉、牛粪为原料,采用气动成型原理实现秧盘成型的水稻营养秧盘,具有原料易得、可降解、可自养和改良土壤理化性状等优点。为此,对水稻营养秧盘的结构进行分析,改进了水稻秸秆营养穴盘成型机的设计,探讨了水稻秸秆营养秧盘对水稻生长影响及其降解性能。在黑龙江前哨农场开展水稻秸秆营养秧盘(XS)与塑料水稻育秧盘(CK)对比田间试验,探究不同水稻育秧盘对水稻秧苗素质、水稻产量及自身降解特性的影响。试验结果表明：与塑料育秧盘(CK)相比,采用水稻秸秆营养秧盘可以提高水稻出苗率、株高、茎基宽,显著提升水稻秧苗生物量、有效穗数、每穗粒数、结实率、千粒质量及产量;在保障水稻生长的同时,水稻秸秆营养秧盘降解效果明显,移栽到田间120天后,降解率达到84.79%。研究结果可为水稻秸秆营养秧盘的推广提供前提条件和理论基础。     

林学本科专业课程思政的思考与实践

课程思政是新时代我国高校大学生思想政治教育的重要途径,对落实高校立德树人根本任务和实现人才培养目标具有重要意义.林学在我国生态文明建设、乡村振兴和木材供给中发挥着重要的作用.针对林学专业及学生特点,挖掘林学专业课程体系中蕴含的爱国主义、生态文明、顽强拼搏、团队协作、森林文化、生命价值、法制教育等思政元素,探讨林学专业教育与思政课程的结合点,重构林学课程体系顶层设计,探索适合林学专业的课程思政改革并付诸实践,将有利于提升林学教学质量,促进林学专业大学生的全面发展.     

加气灌溉下土壤呼吸与环境因子相关性研究

为探明加气灌溉技术对土壤呼吸速率的影响及调控机制,完善加气灌溉技术下土壤呼吸排放机理,以国家土壤质量湛江观测实验站为平台开展为期3年（2019—2021年）的定位试验,每年开展2次试验观测,研究加气灌溉（Aerated irrigation,AI）和不加气灌溉（CK）两种处理对土壤呼吸速率、土壤温度、含水率、含氧量、土壤细菌生物量及根系生物量的影响,采用偏最小二乘回归分析（Partial least square regression analysis,PLSR）方法建立两种处理下土壤呼吸速率与土壤温度、含水率、含氧量、土壤细菌生物量及根系生物量的回归方程,筛选出加气灌溉技术下影响土壤呼吸速率变化的主要土壤环境因子。研究结果表明,AI处理后土壤呼吸速率和土壤含氧量分别提高12.30%~20.54%和19.90%~25.70%,同时植株根系生物量和土壤细菌生物量分别提高15.30%~22.67%和35.10%~69.17%,土壤含水率降低3.36%~14.30%,不同处理对土壤温度影响不显著。回归拟合结果表明,两种处理下土壤呼吸速率与土壤温度、土壤含水率均呈二次多项式负相关关系,与土壤含氧量呈线性正相关,与根系生物量呈幂函数正相关,与土壤细菌生物量呈指数正相关。PLSR模型的变量重要性投影（Variable importance for projection,VIP）值表明土壤温度（VIP值为1.48）、土壤含氧量（VIP值为1.40）、根系生物量（VIP值为1.25）和细菌生物量（VIP值为1.09）是影响土壤呼吸速率变化的主要影响因子,加气灌溉技术可以通过改变土壤含氧量、根系生物量及细菌生物量对土壤呼吸速率产生驱动作用。研究结果可为完善加气灌溉下土壤呼吸速率变化响应机理、合理制定有效的土壤碳排放调控管理措施提供理论依据。