入侵植物黄花刺茄(Solanum rostratum Dunal.)在新疆的分布及其群落特点

黄花刺茄原产北美,2005年首次在新疆乌鲁木齐县萨尔达坂乡和昌吉市三工镇发现。采用样方法,对不同生境中黄花刺茄分布相对集中的14个样地所有物种的多度、频度和重要值进行观测和分析,进一步明确黄花刺茄在新疆的分布区及其群落特征,并揭示其最适生境。结果表明：黄花刺茄分布于新疆乌鲁木齐市(县)、昌吉市、石河子市、吐鲁番市和托克逊县,分布在海拔-12～1 325 m处。生境类型包括荒漠草原、荒漠和绿洲。在3种生境中,黄花刺茄的相对多度均处于首位,且在绿洲中达到最大值,是入侵区域最为重要的物种;在相对盖度上均为第一,且绿洲(54.27％)＞荒漠草原(35.07％)＞荒漠(26.40％)。基于重要值数据的分析表明,黄花刺茄在3种生境中的综合适应力均最大,且以绿洲中尤为突出,表明黄花刺茄在新疆荒漠草原和荒漠生境中尚处于局部危害阶段,但在绿洲中已处于蔓延期。     

不同光质对对萼猕猴桃试管苗生长的影响

通过开展LED红蓝不同光质对对萼猕猴桃试管苗生长的影响试验,结果表明,红光及红光比例高的光质处理有利于促进试管苗株高的增长,蓝光对株高有显著的抑制作用;红光可促进植株鲜重的增加,但试管苗干物率较低;蓝光处理有利于促进试管苗叶绿素含量的增加。利用隶属函数法评价试管苗综合素质,75%红光+25%蓝光光质条件下,对萼猕猴桃试管苗生长最佳。     

两种入侵植物对新疆当地物种多样性的影响

[目的]调查两种入侵植物黄花刺茄和刺苍耳对新疆当地植物群落物种种类组成及物种多样性的影响.[方法]采用样方法选取两种入侵植物黄花刺茄和刺苍耳分布较多的样地,分别作20个有黄花刺茄和刺苍耳入侵的样方,并在与之相距5 m处没有其入侵的区域,作20个对照样方,应用重要值、物种丰富度指数和均匀度指数分析两种入侵植物入侵区域与未入侵区域当地群落的组成及植物多样性的变化.[结果]黄花刺茄的试验样方中共有植物6科14种,而对照样方中有7科29种;刺苍耳的对照样方中植物有11科31种,而试验样方中植物仅有9科23种.两种入侵植物验样方中多数土著物种的重要值均比对照样方中的物种重要值低,黄花刺茄样方中只有萹蓄和蒺藜的重要值相差较小;刺苍耳样方中只有狗尾草的重要值高于试验样方.两种入侵植物的试验样方和对照样方相比,物种丰富度和Pielou均匀度指数J均差异显著或极显著.[结论]黄花刺茄和刺苍耳的入侵影响了当地植物群落的结构和组成,导致物种数量减少,使物种多样性降低.     

以企业需求为导向的高校电气类教学改革

目前在我国高等院校教育中,十分注重人才的输送与社会以及企业等需求的相互衔接,因此在高等院校教育教学中,积极的进行创新改革,从而不断为社会和企业输送需要的人才。在本文中,主要根据企业需求作为导向的高等院校电气类教学的改革进行有效地分析研究,希望能为同行业工作人员提供相应的参考价值。     

深度学习方法在农业信息中的研究进展与应用现状

为使农业信息领域的研究人员能够系统和快速地了解深度学习在农业中的研究进展以及应用现状,对深度学习在农业信息领域的应用进行归纳、梳理、分析和展望。对涉及农业领域且应用深度学习技术的90项研究中所涉及的农业问题、具体模型和框架、数据集的来源和特征以及预处理方法、模型评价指标等进行归纳总结分析,并讨论深度学习的优点和局限性,进而展望深度学习的发展趋势。农业领域中的应用包括作物及其器官分类、病虫害识别、果实识别和计数、植物识别、土壤覆盖分类、杂草识别、行为识别和分类、植物养分含量估计、植物叶片或种子表型分析等方面;大多数研究采用卷积神经网络,如AlexNet、VGG16和Faster R-CNN。在框架方面,Caffe使用频次最高,其次是Tensorflow和Keras/Theano;分类准确度是最常用的模型评价指标,其次是F1得分和平均精度。与其他常用方法和技术相比,深度学习不仅精度高,而且性能优于现有的常用图像处理技术。其他涉及计算机视觉技术的农业应用有望通过深度学习技术的使用获得更好的效果。