The priority of management factors for reducing the yield gap of summer maize in the north of Huang-Huai-Hai region,China

Understanding yield potential, yield gap and the priority of management factors for reducing the yield gap in current intensive maize production is essential for meeting future food demand with the limited resources. In this study, we conducted field experiments using different planting modes, which were basic productivity(CK), farmer practice(FP), high yield and high efficiency(HH), and super high yield(SH), to estimate the yield gap. Different factorial experiments(fertilizer, planting density, hybrids, and irrigation) were also conducted to evaluate the priority of individual management factors for reducing the yield gap between the different planting modes. We found significant differences between the maize yields of different planting modes. The treatments of CK, FP, HH, and SH achieved 54.26, 58.76, 65.77, and 71.99% of the yield potential, respectively. The yield gaps between three pairs: CK and FP, FP and HH, and HH and SH, were 0.76, 1.23 and 0.85 t ha~(–1), respectively. By further analyzing the priority of management factors for reducing the yield gap between FP and HH, as well as HH and SH, we found that the priorities of the management factors(contribution rates) were plant density(13.29%)fertilizer(11.95%)hybrids(8.19%)irrigation(4%) for FP to HH, and hybrids(8.94%)plant density(4.84%)fertilizer(1.91%) for HH to SH. Therefore, increasing the planting density of FP was the key factor for decreasing the yield gap between FP and HH, while choosing hybrids with density and lodging tolerance was the key factor for decreasing the yield gap between HH and SH.     

不同水肥条件下夏玉米/冬小麦农田生态系统碳平衡研究

农田生态系统碳平衡取决于农作物固定碳量和土壤异养呼吸排放碳量。为揭示水肥用量对农田生态系统碳平衡的综合影响，设置3个灌水水平：高水、中水和低水（W1、W0.85、W0.7夏玉米季分别为90、76.5、63mm，冬小麦季分别为140、119、98mm），4个施氮水平：高氮、中氮、低氮和不施氮（N1、N0.85、N0.7、N0夏玉米季分别为300、255、210、0kg/hm2，冬小麦季分别为210、178.5、147、0kg/hm2），4个施磷水平：高磷、中磷、低磷和不施磷（P1、P0.85、P0.7和P0夏玉米季分别为90、76.5、63、0kg/hm2，冬小麦季分别为150、127.5、105、0kg/hm2）进行了田间试验。结果表明：不同水肥处理下夏玉米/冬小麦农田生态系统表现为碳汇，夏玉米季净生态系统生产力固碳量（CNEP）为6805~7233kg/hm2，冬小麦季CNEP为5842~6434kg/hm2，夏玉米CNEP高于冬小麦。在高、中、低肥水平下，增加灌水量，夏玉米/冬小麦周年净初级生产力固碳量（CNPP）提高2.48%~5.96%，土壤微生物异养呼吸碳释放量（CRm）增加2.15%~15.20%，净生态系统生产力固碳量（CNEP）增加1.16%~6.47%。在高、中、低供水水平下，增加施肥量，夏玉米/冬小麦周年CNPP增加2.95%~3.43%，土壤CRm增加5.23%~18.67%，CNEP增加0.93%~2.79%，CNEP增加比例与供水水平呈负相关。在低水条件下，氮磷肥配施处理夏玉米/冬小麦农田周年CNEP较单施氮、磷肥分别增加4.86%、7.34%，且氮磷肥交互作用显著（P<0.05），水肥供应水平相差15%时对冬小麦农田CNEP有显著的正交互作用。氮磷肥配施、水肥协调供应均有助于促进夏玉米/冬小麦农田生态系统的净碳输入，在节水节肥原则下，夏玉米和冬小麦分别在W0.85N0.85P0.85和W0.7N0.85P0.85水肥供应条件下有利于增加农田CNEP。     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

水肥调控对滴灌马铃薯生长、品质及水肥利用的影响

研究生育期土壤水分下限调控和施肥对陕北榆林地区滴灌马铃薯生长、品质和水肥利用的影响,以期探寻马铃薯优质高产的水肥调控模式。以马铃薯紫花白为材料,分别在苗期、块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期、成熟期设置3个土壤水分调控下限水平:W1(55%、60%、65%、55%、55%)、W2(65%、70%、75%、65%、65%)、W3(75%、80%、85%、75%、75%),4个施肥水平N-P_2O_5-K_2O (kg·hm~(-2))分别为F1(100-40-150 kg·hm~(-2))、F2(150-60-225 kg·hm~(-2))、F3(200-80-300 kg·hm~(-2))、F4(250-100-375 kg·hm~(-2)),共12个处理,在生育期内对马铃薯生长、产量及品质等指标进行观测,分析马铃薯各指标对水肥的响应机制。结果表明:(1)在同一施肥水平下,W2灌水处理的马铃薯生长、产量、品质、水肥利用效率(WUE)均显著高于W1和W3处理。W2处理的平均产量为43 187.15 kg·hm~(-2),比W1和W3分别增加了24.59%和5.26%,淀粉和维生素C含量分别增加了15.32%和6.37%,8.04%和4.66%,WUE分别增加了15.53%和7.54%,肥料偏生产力(PFP)分别增加了21.65%和4.41%。(2)在同一灌水水平下,F3施肥处理的马铃薯生长、产量、WUE均显著高于F1、F2和F4处理,淀粉含量和维生素C含量在F2处理最高。F3处理的平均产量为44 691.32 kg·hm~(-2),比F1、F2和F4处理分别增加了41.79%、10.98%和6.34%。WUE随施肥量的增加均呈抛物线变化趋势,PFP随施肥量增加呈减小趋势,F1处理的PFP平均为108.69 kg·kg~(-1),比F2、F3和F4处理分别显著增加了17.41%、41.06%和87.50%。(3)运用主成分分析法评价马铃薯品质表明,F3W2处理排名第一,是榆林地区马铃薯优质高产的最优水肥组合。     

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）。     

高效节能水锤泵技术研究进展

为了厘清水锤泵的技术发展动态和目前的技术应用现状,文中回顾了水锤泵技术发展历史,并简要介绍了水锤泵的基本结构,在此基础上,阐述了水锤泵的效率计算方法,并对水锤泵的理论设计方法发展进行了梳理.随后对水锤泵的国内外研发现状进行了大致概括,提出了中国水锤泵发展受限的根本原因,并指出简化制造和装配工艺、发展大型化水锤泵制造技术以及研发轻型化和分体式水锤泵是未来发展的重点.接着总结出水锤泵系统参数和结构参数是影响水锤泵的主要因素.最后对国内外水锤泵的实际应用现状进行了对比分析,提出发展应用水锤泵应在考虑泄水阀和输水阀动态启闭过程的水锤泵运行全过程理论模型的基础上发展适用于不同群体或目标的水锤泵制造技术.研究成果对扩大水锤泵的应用范围,提升中国水锤泵的制造技术提供了一定的参考.     

基于智能算法的猪饲料配方优化数学模型

在多种原料配比过程中，营养指标因素复杂的实际情况及控制成本保证收益的现实需求，文章结合智能算法背景，进行猪饲料配方优化设计，建立猪饲料配方模型，采用智能算法求解饲料配方的过程，对于生猪饲料配方进行建模，同时优化出饲料配方。结果表明，智能算法的猪饲料配方优化能够解决多种原料配比以及多个营养指标复杂因素，实现快速计算和生产处理，对企业生产者、销售经营者、实际消费者具有十分重大的价值与现实意义。 [关键词]智能算法|猪饲料|配方优化|数学模型     

绿色富硒生物猪饲料中AFB1达标生产工艺优化研究

饲料中黄曲霉毒素(AFB₁)容易超标,检出率达80%~100%,毒性大,具强致癌性,可抑制生猪免疫机能,降低动物生产性能,引起动物继发感染,还会在动物产品中残留而威胁人类健康,给生猪养殖带来经济损失,降低猪肉食品安全性。本文通过使用先进固体发酵系统设备和益生菌发酵技术,采用单因素试验和响应面中试优化,获得发酵降解猪饲料AFB₁的最佳工艺参数为硒浓度0.3 mg/kg,发酵时间12 h,量子波强度30 Hz,益生菌菌种组合CGMCC NO.17328混合CGMCC NO.15611。该工艺将猪饲料AFB₁量从63.41μg/kg降解到2.98μg/kg,降解率达到95.30%,AFB₁含量达到国家饲料安全标准。生产工艺适合养猪场低成本快速生产AFB₁达标猪饲料。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

拔节后补灌对不同穗型冬小麦耗水和籽粒产量的影响

为探究拔节期和开花期不同补灌方案对不同穗型冬小麦耗水特性、籽粒产量和水分利用效率的影响，于2017-2019年在山东省泰安市以大穗型品种山农23和中多穗型品种山农29为试验材料，以拔节后无灌水(T1)为对照，设置拔节期补灌目标为0~20 cm土层相对含水率达100%田间持水率(T2)、拔节期和开花期补灌目标为0~20 cm土层相对含水率达100%田间持水率(T3)和拔节期补灌目标为0~40 cm土层相对含水率达100%田间持水率(T4) 3种补灌方案。结果表明，拔节后不同补灌方案对大穗型和多穗型小麦品种影响基本一致。与T1处理相比，T4处理显著提高了0~100 cm土层土壤相对含水率，使60~100 cm土层土壤相对含水率在开花期仍保持较高水平；T3处理显著提高了拔节期0～60 cm和开花期0~40 cm土层土壤相对含水率。与T3处理相比，T4处理的拔节至开花阶段耗水量增加了28.9%，其中对上层土壤总供水的表观消耗量增加了66.4%；T4处理在开花至成熟阶段对深层土壤总供水的表观消耗量增加了68.0%，对上层土壤总供水的表观消耗量降低了37.4%。在开花至成熟期降水较多(121.2 mm)的年份，T4处理的开花至成熟阶段耗水量、开花后旗叶净光合速率和籽粒产量相对于T3处理均无显著变化，但总耗水量较高，水分利用效率显著降低；在开花至成熟期降水较少(45.2 mm)的年份，T4处理的开花至成熟期的阶段耗水量、开花后旗叶净光合速率、籽粒产量和水分利用效率较T3处理均显著降低。因此，在小麦全生育期降水量为111.6~220.2 mm、开花后降水量为45.2~121.2 mm的条件下，大穗型和中多穗型小麦品种均以在拔节期和开花期将0~20 cm土层补灌至100%田间持水率的补灌方案最优，可同时实现高产和高水分利用效率。