不同播期下晚籼稻和晚粳稻的差异性比较

采用裂区分布的方法,研究了不同播期下籼稻和粳稻之间的差异.结果表明,随着播期的推迟,籼稻两优293全生育期先缩短后延长,而粳稻则表现为随着播期的推迟全生育期相应缩短;从灌浆时间来看,籼稻两优293和粳稻鄂晚17表现为随播期推迟灌浆时间增加,而粳稻J036则表现为在6月24日以前播种灌浆时间延长,6月24日达到最长灌浆时间60 d后开始减少;从穗期来看,随着播期的推迟籼稻和粳稻从始穗到齐穗的时间也相应延长;从产量来看,籼稻产量呈现缓慢降低的趋势,而粳稻则表现先降低后增加的趋势;从米质来看,籼稻两优293糙米率逐渐增大,而粳稻J036的糙米率先增加后减少,变化较小,鄂晚17的糙米率先降低后升高;两优293、J036的整精米率逐渐增大,鄂晚17的整精米率先降低后升高;两优293垩白度先降低后升高,J036垩白度先升高后降低.粳稻积温和光照时间及其利用率均高于籼稻,尤其是灌浆结实时间长于籼稻,抽穗至成熟期积温高于籼稻.     

我国果菜类蔬菜生产与流通形势分析

正以黄瓜、番茄和茄子为研究对象,综合运用统计数据和调研数据,对我国果菜类蔬菜生产供给、成本收益和流通价格等情况进行了深入分析。发现:近年来我国果菜类蔬菜种植面积、产量有所增加,但仍以分散、小规模生产为主;生产从业人员老龄化日益严重,人工和租地费用刚性增长,生产总成本明显增加,利润率降低;市场流通半径较大,环节过多,流通成本较高;价格总体明显上涨,波动幅度不断增大。基于此,提出加强科技研发、开展市场综合调控、加强信息预警、促进产销对接等政策建议。     

基于深度学习的多种农产品供需预测模型

为进一步提高农产品供需过程模拟与估算精度,本研究以自1980年以来国家级和省级的大量农业数据作为样本,充分考虑农产品品种、时间、收入、经济发展等因素影响,构建基于深度学习长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM）的多种农产品供需预测模型。模型在充分考虑机理性约束条件的前提下,利用深度学习算法在非线性模型分析预测中的优势,对稻谷、小麦、玉米、大豆、猪肉、禽肉、牛肉、羊肉、水产品等9种主要农产品供需进行分析预测。将基于本模型的2019—2021年产量预测结果与国家统计局公布数据进行对比验证,三年平均预测准确率96.98%,表明本研究构建的预测模型能够高效地反映隐性指标变化对预测结果的影响。该模型可以通过及时地监测农业运行数据,为多区域、跨期的农业展望工作提供智能化技术支持。     

我国蔬菜市场2014年形势分析及后市展望

<正>2014年全国气象条件较为有利,蔬菜生产形势整体向好,蔬菜价格略低于2013年同期水平。随着"菜篮子"工程的深入开展,2015年蔬菜供应仍将较为稳定,如果天气正常且蔬菜生长状况良好,2015年蔬菜价格将基本保持平稳。     

坏死细胞对脓毒症小鼠体内Th1/Th2细胞失衡的影响

将34只C57BL/6小鼠随机分成4组:正常对照组(PBS组,n=5)、假手术对照组(Sham组,n=5)、脓毒症组(CLP组,n=12)以及坏死细胞处理组(Nec组,n=12)。PBS组为正常小鼠,腹腔注射200μL的PBS 1次,Sham组小鼠手术分离盲肠末端后,不进行结扎穿孔;CLP组小鼠用盲肠结扎穿孔法(Cecal ligation and puncture,CLP)建立脓毒症模型;Nec组小鼠预先腹腔注射2×107个坏死细胞,第0天再行盲肠结扎穿孔。所有小鼠于制备CLP模型后2周处死,流式细胞仪检测外周血、脾脏和胸腺中CD4+IFN-γ+Th1细胞以及CD4+IL-4+Th2细胞比例。结果显示,CLP组小鼠外周血Th1/Th2比例显著高于Sham组及PBS组(P0.05),同时脾脏中Th1/Th2比例则低于Sham组(P0.01)。Nec组小鼠外周血Th1/CD4+T细胞比例及Th1/Th2比例显著低于CLP组(P0.05),但脾脏中Th1/Th2比例则显著高于CLP组(P0.01)。结果表明,预先输注坏死细胞可以逆转脓毒症小鼠体内Th1/Th2比例失衡。     

基于编码规则的畜牧监测统计研究

编制畜牧监测统计指标编码,是完善畜牧业信息化的重要举措,是推进畜牧业监测预警工作的强力支撑,是提高畜牧业信息服务的有效保障。在深入分析现行畜牧监测统计制度存在问题的基础上,系统研究了指标体系分类,初步提出畜牧监测统计指标编码的内涵和实现路径,阐述其在保证数据信息的一致性、唯一性、兼容性、可拓展性、准确性,提高数据采集、处理分析、传输的智能化水平等方面的优点和作用。     

畜牧业现代化亟需物联网的技术支撑

物联网技术的不断发展,给畜牧养殖带来了发展的契机,孕育出前程似锦的物联牧场。物联网技术的应用,将极大促进我国畜牧养殖水平的提高以及我国畜牧养殖业的发展。自动控制光温水气,精确模拟养殖生长环境,实时反馈畜禽生长状态,对畜禽进行精细饲养,及时监测动物疫病,严格控制疫情发展,实时传输母畜数据,动态监测畜禽繁育,精确控制质量管理,可持续化产品溯源等的运用,将会为我国畜牧养殖带来巨大的变革。