基于经济效益的农业新型经营主体小麦玉米全程机械化农机配备研究

因山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一，规模化生产下的机械效能未能充分发挥，存在动力机械与机具配套比低、农机动力与资金浪费问题，在对小麦玉米周年轮作下全程机械化技术模式调研后，总结小麦玉米全程机械化技术路线，构建以作业成本最小为目标的农机装备优化配备模型。通过对平度市某小麦玉米种植合作社进行计算，作业成本较实际情况下降10.9%；总动力优化配备结果为23.712 kW，下降51.36%；农机配套比提高50%。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的农机配备等方面提供技术参考。     

‘哈伯’南天竹组织培养和快速繁殖

为建立‘哈伯’南天竹组织培养和种苗繁育技术体系,以半木质化带芽茎段为外植体材料开展植株再生研究。通过观察对比试验法、L₉(3⁴)正交试验设计完全随机法、极差分析、显著性检验、LSD多重比较,探讨了‘哈伯’南天竹组培的最适培养基配方。试验结果表明：最佳诱导培养基为MS + 6-BA 2.0 mg/L + IBA 0.1 mg/L +蔗糖30 g/L,诱导萌动率71.77%,成活率85.51%;最佳增殖培养基为WPM +6-BA 1.5 mg/L + IBA 0.01 mg/L + 蔗糖30 g/L,增殖系数6.3;最佳生根培养基为1/2 MS+ IBA 0.5 mg/L + NAA 1.0 mg/L + 蔗糖20 g/L + AC 0.2 g/L,生根率97.63%;试管苗移入泥炭土:珍珠岩=3:2(V/V)混合基质中,移栽成活率96.67%。该试验建立了高效稳定的组培快繁技术体系,得到的组培苗后代能够稳定的保持母本优良性状,为工厂化育苗提供了技术支撑。     

不同预处理及提取方法对党参多糖的提取效果

研究了不同的预处理方法及多糖提取方法对党参多糖提取效果的影响。结果表明,提取党参多糖最佳的预处理方法为低温冷冻干燥粉碎,与烘干粉碎提取法相比,多糖含量和产率分别提高了14.00%、49.58%。党参多糖提取最佳组合方式为低温冷冻干燥粉碎预处理与碱提取相结合,与常规热水提取相比,党参粗产量、多糖含量、多糖产率分别提高44.74%、61.32%、133.43%。通过高效液相色谱法检测低温冷冻干燥粉碎预处理后得到的党参多糖属性,发现处理方法对党参多糖的性质影响不大,但低温冷冻干燥粉碎预处理可以大大提高多糖的提取效率。     

速生树种米老排的造林技术1吴伟平 2张丽萍(广西国有三门江林场,广西柳州 545006)

米老排作为速生树种、用材树种,在经济效益上显著,且米老排具有防风固沙、改良水土的良好生态效益,所以基于米老排生态与经济效益,更需要优化米老排造林技术,促进米老排优质生长,获得更高的经济与生态效益。为探究米老排造林技术要点,以米老排的形态特征、生长环境及造林技术进行具体分析。#$NL关键词：米老排；造林技术；生态效益#$NL一、速生树种米老排简介#$NL1、米老排的形态特征     

凤阳山不同林分土壤腐殖质特征及影响因素

以浙江省凤阳山海拔1 300~1 400 m处不同林分类型(阔叶混交林、针阔混交林、杉木林、竹林)为对象,测定不同土层土壤基本理化性质、酶活性及腐殖质质量分数,分析土壤腐殖质特征及影响因素,为凤阳山自然保护区的土壤肥力和可持续经营发展提供理论依据。结果表明:土壤腐殖质质量分数针阔混交林最高,阔叶混交林、竹林、杉木林次之;胡敏酸质量分数针阔混交林最高,杉木林最低;富里酸质量分数针阔混交林最高,竹林最低。除磷酸酶活性随土层加深无统一规律外,4种林分脲酶活性、过氧化氢酶活性及蔗糖酶活性土壤随土层加深皆呈现降低趋势。土壤pH值、土壤密度与土壤腐殖质质量分数、胡敏酸质量分数和富里酸质量分数均呈现显著的负相关;除磷酸酶活性相关性不显著外,土壤脲酶活性、蔗糖酶活性、过氧化氢酶活性、总孔隙度、毛管孔隙、非毛管孔隙与土壤腐殖质质量分数、胡敏酸质量分数和富里酸质量分数均呈现显著的正相关。凤阳山不同林分类型对土壤腐殖质特征的影响较土层深度更显著,土壤理化性质及酶活性与土壤腐殖质质量分数有着密切关系。     

玉米转基因成分的检测探讨

本文以实时荧光PCR检测技术为例,对于玉米转基因成分进行分析.在具体处理中,会组建实验来完成阳性质粒、调控元件、目的基因、标记基因等内容的检测,从而积累有价值的数据信息,为后续同类型检测活动的顺利开展奠定基础.     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

种植年限对设施蔬菜土壤养分和环境的影响

为了给设施蔬菜地合理施肥提供依据,研究了不同种植年限设施蔬菜地土壤理化性质、微生物数量及酶活性变化,以露地土壤为对照(CK),采集种植1 a(年)、3 a、5 a、7 a、9 a、11 a、13 a、15 a、17 a、20 a以及20 a以上的0~20 cm设施蔬菜土壤样品,采用常规土壤理化性质检测方法测定了土壤理化性质和酶活性,采用平板计数法,分析土壤微生物数量。结果表明,设施菜地种植年限与土壤容重呈正相关,与土壤孔隙度呈负相关;设施菜地土壤pH值随种植年限的增加逐年降低,两者呈显著的负相关性;土壤EC值、土壤有机质和速效磷含量都随种植年限的增加而逐年增高,并与种植年限呈显著的正相关性;与CK相比,种植13 a的蔬菜样地土壤全氮和速效钾含量均显著地增加;连续种植20 a以上,设施蔬菜土壤含盐量比对照土壤显著地增加了486.49%。土壤细菌和放线菌数量、过氧化氢酶和碱性磷酸酶活性呈现出先增加后减少的趋势,且都在种植年限为11~13 a时达到最大;真菌数量随着种植年限的增加而增加,而土壤脲酶活性则随种植年限的增加呈下降趋势;转化酶活性随着种植年限的增加保持不变。土壤微生物数量与酶活性之间存在一定程度的相关关系,其中土壤真菌数量与土壤酶活性之间的相关性最为显著。综上所述,种植年限不同的设施菜地,土壤养分失衡,呈现酸化趋势,盐分含量逐年增加,土传真菌病害潜在发生,对设施蔬菜生产不利。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。