圆形喷灌机条件下变量灌溉对苏丹草产量与品质的影响

以苏丹草为研究对象，于2019年5—8月在河北涿州中国农业大学教学实验场开展了圆形喷灌机条件下变量灌溉对苏丹草产量与品质的影响研究。依据土壤表观电导率（ECa）差异划分出3个灌溉管理小区（1区、2区、3区），并分别对其进行变量灌溉（VRI）和均匀灌溉（URI）处理。结果表明：全生长季内，URI和VRI处理之间年产量没有显著性差异（P>0.05）,但VRI处理比URI处理节水13.4％，灌溉水分利用效率提高了17.5%，尤其是在第二茬雨季VRI处理的灌溉水分利用效率提升了43.8%（P<0.05）；第一茬，VRI处理与URI处理苏丹草粗蛋白含量与相对饲喂价值没有显著性差异（P>0.05），但在降雨量较大的第二茬VRI处理可以显著提高苏丹草的粗蛋白含量（提高9.5%，P<0.05）和相对饲喂价值（提高3.5%，P<0.05）。     

高校专题图书馆建设实践与启示——以深圳大学城图书馆法律研究中心为例

[目的/意义]专题图书馆建设是图书馆事业发展的产物,也是图书馆事业创新的内容,近年来越来越多的专题图书馆纷纷建成,文章通过专题图书馆实证研究,旨在为国内高校图书馆专题图书馆建设提供借鉴。[方法/过程]利用文献调研法、典型案例分析法,在分析国内专题图书馆建设现状的基础上,以深圳大学城图书馆法律研究中心为例,解读其建设背景、实践及特点。[结果/结论]专题图书馆建设有助于促进高校图书馆形成资源及服务的核心竞争力。在专题图书馆建设中,高校图书馆需积极寻求契机,确定主题,注重与外力合作建设,加强宣传引导,构建立体化服务体系。     

大数据背景下高职院校数据素养教育研究——基于广东省科技干部学院商科学生的抽样调查

[目的/意义]针对高职数据素养教育缺位的现状,以师生对数据素养的认知情况为培养现状的分析依据,为高职院校建立科学合理的数据素养培养体系、建设相应的课程体系、合理分配有限教学资源提供参考。[方法/过程]基于已有的数据素养指标体系,构建高职院校数据素养评价体系,采用问卷的方式调查高职学生的数据意识、数据收集、数据组织与管理、数据分析、数据利用与归档、数据伦理6个方面的认知与能力,结合文献提出“三阶递进”式的高职数据素养教育体系。[结果/结论]师生总体具备一定的数据意识,但对商业数据的有效获取能力比较缺乏。具备基础的数据分析能力及表达能力,数据价值的深度挖掘能力不足。数据收集、组织与管理、分析、利用与归档能力认知在群体间的差异明显,认为应从“底层-进阶-高级”3个层次进行教育体系的设计,提升数据素养综合能力。     

电驱离心式压缩机组冷态对中的影响因素

电驱离心式压缩机组联轴器处的对中会影响机组的运行稳定性,因此需要在现场进行校验,并修正压缩机生产厂家的冷态对中数据,以确保冷态对中的准确性,提升对中质量。根据离心式压缩机组的结构及运行特点,分析机组冷态与正常运行状态时的差异,得出冷态对中的影响因素,并提出了计算和修正冷态对中数据的公式。从热膨胀、轴上升高度、顶升高度、工具挠度4个方面分析其对离心式压缩机组冷态对中的影响。在计算材料热膨胀数值的过程中,发现其具有明显的线性关系,据此简化了热膨胀数值的计算方式。通过状态监测工具得出转子轴中心的上升高度,并对冷态对中过程中的转子顶升高度进行修正,最终得出修正的冷态对中数据,对指导压缩机组开展冷态对中具有一定借鉴意义。     

基于全球陆面数据同化系统蒸散量的GSAC模型率定

在识别缺资料流域水文模型参数时,目前常采用的区域化方法存在相似流域间降雨径流关系差别较大、模型参数与流域属性间的相关性不明显、在大范围缺资料地区难于选取参考流域等问题。本文从全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取流域蒸散量数据,提出利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型的方法。首先,通过合并网格建立GSAC模型模拟的蒸散量与GLDAS蒸散量在时间和空间方面的对应关系;其次,基于纳什效率系数的定义构建了一个模型率定指标,以评价GSAC模型模拟的蒸散量对GLDAS蒸散量的拟合效果;最后,依据GLDAS蒸散量与GSAC模型模拟蒸散量之间的拟合关系率定GSAC模型。呼兰河流域应用结果表明,GLDAS提供的蒸散量能够较好反映流域实际蒸散量的变化情况,为率定GSAC模型提供了一种有效的输入数据;在率定期与验证期,利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型对流量模拟的纳什效率系数分别为0.81和0.77,与利用流量数据率定的GSAC模型模拟结果相近。     

Comparison of estimators and feature selection procedures in forest inventory based on airborne laser scanning and digital aerial imagery

Digital maps of forest resources are a crucial factor in successful forestry applications. Since manual measurement of this data on large areas is infeasible, maps must be constructed using a sample field data set and a prediction model constructed from remote sensing materials, of which airborne laser scanning (ALS) data and aerial images are currently widely used in management planning inventories. ALS data is suitable for the prediction of variables related to the size and volume of trees, whereas optical imagery helps in improving distinction between tree species. We studied the prediction of forest attributes using field data from National Forest Inventory complemented with ad hoc field plots in combination with ALS and aerial imagery data in Aland province, Finland. We applied feature selection with genetic algorithm and greedy forward selection and compared multiple linear and nonlinear estimators. Maximally around 40 features from a total of 154 were required to achieve the best prediction performances. Tree height was predicted with normalized root mean squared error value of 0.1 and tree volume with a value around 0.25. Predicting the volumes of spruce and broadleaved trees was the most challenging due to small proportions of these tree species in the study area.     

喷灌定额和灌水频次对冬小麦产量及品质的影响分析

为了解圆形喷灌机不同灌溉定额和灌水频次对冬小麦产量及籽粒品质的影响,于2014—2016年在北京市顺义区进行了水肥一体化大田试验,共设置3种灌水处理(W1、W2、W3),其中2014—2015年灌溉定额分别为135、112.5、90 mm,2015—2016年分别为154.5、132、109.5 mm。每种处理在冬小麦的返青-拔节、拔节-抽穗和抽穗-灌浆期土壤含水率分别达到田间持水量的70%、75%和75%时进行灌水。每个生育时期又按灌水定额设置为1次灌水(C1)和均分成2次灌水(C2),其中C2处理2次灌水时间间隔为9 d。试验结果表明,冬小麦拔节-抽穗期的阶段耗水量和日均耗水量均最大,W1处理产量最高。2015—2016年灌溉定额与灌水频次对水分利用效率的影响均不显著,但水分利用效率有随灌溉定额增加而降低的趋势,最大水分利用效率为W3处理的2.28 kg/m3。在W1和W2处理下,分2次灌水有利于提高冬小麦的穗数、产量和容重等指标,其中W1C2组合获得最高产量9 286.4 kg/hm2。灌溉定额与灌水频次组合对产量的效应中,灌溉定额起主导作用。建议北京地区冬小麦在圆形喷灌机条件下采用W1C2灌水方案,在返青-拔节、拔节-抽穗、抽穗-灌浆期分别灌水45、55.5、54 mm,且均分成2次灌水。     

基于多源数据的华北平原夏玉米种植区划研究

精准识别农业生产环境信息和农业生产特征,对气象、土壤和作物等多源数据进行综合分类,是提高农业资源利用效率和优化农业种植结构的基础。本研究基于近20年（1998~2017年）气象数据和华北五省的玉米单产统计数据,首先构建了华北平原气候资源和玉米生产时空分布特征数据库,研究区内的降雨量、活动积温、日照时数、太阳辐射和玉米单产均存在显著的时空变化;利用作物精细种植区划方法,将华北平原夏玉米种植区分为极不适宜区、不适宜区、较适宜区、适宜区、极适宜区五大类,各类面积分别占总体的比例约为10%、11%、25%、30%、24%;进一步通过环境类别归属度分析方法,将每一大类分为5小类,概率大于75%的相对稳定区域约占总面积的63%,小于75%的波动区域约占37%;极不适宜区、不适宜区和较适宜区,三类时空分布比较稳定,隶属度为100%分别占各类面积的87.67%、70.41%和84.28%,波动区主要发生在极适宜区和适宜区,以及适宜区和较适宜区之间。本研究构建的华北平原夏玉米精细区划结果,对提高研究区资源利用效率和优化玉米产业布局具有重要的指导意义。     

大数据在精准农业上的应用

精准农业是农业现代化的必由之路,现代急剧膨胀的农业数据和大数据技术的发展为精准农业的发展提供了一种新的方法,成为引领精准农业发展的一支重要力量。首先介绍了大数据的定义及获取方式,同时针对当前农业领域存在的一些问题,引入了精准农业的概念,并介绍了其来源与发展条件,将农业产业链与大数据应用结合起来,解析大数据实现精准农业的过程,并剖析了中国农业大数据应用方面所存在的问题。     

河西荒漠灌区紫花苜蓿施肥效应及其基于数据包络分析法的经济效益研究

为科学准确地评判河西走廊苜蓿主产区紫花苜蓿饲草生产中施肥措施对其产品质量及生产收益的影响,本研究以“甘农3号”紫花苜蓿为材料,通过2016、2017年2年田间试验,以该区域紫花苜蓿饲草生产的平衡施肥推荐方案(N 103.5 kg·hm^-2、P₂O₅ 105 kg·hm^-2、K₂O 90 kg·hm^-2)为对照,探讨了不施肥及3种不完全施肥(缺氮偏施、缺磷偏施、缺钾偏施)处理下紫花苜蓿的生产性能,并采用数据包络分析法(DEA)对其经济效益进行分析。结果表明:与不施肥相比,施肥措施各处理均显著提高紫花苜蓿产量、蛋白总量,降低其酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维,提高了相对饲用价值,从而改善了紫花苜蓿品质,并有效增加了经济效益;与氮、磷、钾平衡施肥相比,各偏肥处理的紫花苜蓿产量和品质均显著低于平衡施肥,尤以缺磷偏施的降幅最大,2016、2017年2年的产量和蛋白总量降幅分别达到25.9%、25.7%和33.4%、33.1%。因此,磷是河西荒漠灌区紫花苜蓿饲草生产的养分限制因子,氮、磷、钾对该地区紫花苜蓿生产性能影响顺序为:磷>氮>钾。运用数据包络分析法(DEA)分析出河西荒漠灌区紫花苜蓿的施肥效应为氮、磷、钾平衡施肥的经济效益最优,为DEA有效;不完全施肥的3个评价单元及不施肥评价单元为DEA无效,其中,不施肥经济效益最低,3个不完全施肥评价单元中的缺磷偏肥的紫花苜蓿经济效益比缺氮偏肥和缺钾偏肥更低;另外还以DEA模型推算出不同施肥措施下紫花苜蓿饲草生产经济效益改进的具体方案,其中,不施肥的紫花苜蓿饲草生产需调整的幅度最大,调整额度达10678.88 CNY·hm^-2,各施肥措施需调整的幅度排序为:不施肥>缺磷偏施>缺氮偏施>缺钾偏施。