宝鸡市积极推进“四个深化”

正近年来,畜产品质量安全事件是当今社会消费者、政府、媒体的焦点关注,依法治牧已成为做大做强畜牧业的惟一出路。"畜牧大市"是宝鸡市委、市政府确定的"四市"建设内容之一,在新常态下贯彻执行"四个最严",推进"四个深化",走法治道路,才能使宝鸡市畜牧品牌走出家门,走向世界,取得数量、质量、市场、效益同赢共存,实现畜牧业可持续、突破性发展。一是深化体制改革,健全法制体系。完善的体制是保障畜牧业发     

基于数字图像特征的冬小麦渍害监测研究

为探索渍害胁迫下冬小麦灾损程度的可视化监测方法,通过田间试验,分析了麦田16个常用图像特征指数在不同受渍时间下的变化特征及其与冬小麦SPAD值、产量和千粒重的相关关系,并建立了基于图像特征指数衰减量的冬小麦渍害估算模型。结果表明,随渍水时间的增加,红光(R)、红光标准化值(NRI)、超红指数(EXR)、植被颜色指数(CIVE)极显著上升,而绿光标准化值(NGI)、归一化绿红差值指数(NGRDI)、绿-红差值指数(GMR)、超绿指数(EXG)、绿红比值指数(GRVI)则极显著下降;且这9个图像特征指数均与冬小麦SPAD值、产量和千粒重呈极显著相关,相关系数的最大绝对值分别为0.92、0.85和0.91;基于图像指数衰减量所建的SPAD值、产量和千粒重减少量的估算模型均以二次多项式最优,且以CIVE指数衰减量构建的SPAD值、产量和千粒重减少量估算模型的预测精度最高,验证集决定系数分别达到0.98、0.95、0.96。因此,数字图像技术可用于冬小麦渍害监测,且以基于CIVE指数的监测效果最佳。     

基于模拟Landsat-8 OLI数据的小麦秸秆覆盖度估算

田间秸秆作为农业生产过程中的重要物质,其覆盖度的遥感估算具有十分重要的意义。Landsat-8 OLI影像作为Landsat系列影像的最新数据产品,具有更精细的光谱特征,明确其在秸秆覆盖度估算中的表现具有重要的现实意义。该研究使用ASD Field Spec 4 Hi-Res地物光谱仪,以实测田间小麦秸秆光谱反射率为数据源,模拟Landsat-8 OLI、Landsat-5TM、Aster、Hyperion影像波段反射率,构建光谱指数,并建立小麦秸秆覆盖度估算模型,通过对比分析,评估Landsat-8OLI数据的估算能力。结果表明,基于Landsat-8 OLI1和OLI2波段构建的NDIOLI21指数模型估算结果最优,决定系数(coefficient of determination,R2)为0.60,均方根误差(root mean square error,RMSE)为9.56%,平均相对误差(mean relative error,MRE)为9.83%,优于Landsat-5 TM构建的光谱指数,且仅次于Aster构建的木质素-纤维素吸收指数(lignin cellulose absorption,LCA)和短波红外归一化差异秸秆指数(shortwave infrared normalized difference residue index,SINDRI)以及Hyperion构建的纤维素吸收指数(cellulose absorption index,CAI)。因此,波段更多、波段划分更加精细的Landsat-8OLI构建的光谱指数在小麦秸秆覆盖度估算方面达到了一定精度,具有良好的应用前景。     

与时俱进与农业科技创新

今天,我们所处的时代是一个与时俱进的时代.当今时代经济全球一体化步伐加快,科技发展日新月异,以生物技术、信息技术、纳米技术革新为代表的高新技术在农业中的应用越来越广泛,世界性新的农业和科技革命正在兴起,促进农业发生巨大的变化.未来时代的变化,充满着许多变数和不确定因素.因此,把握现在,诉诸创造,着眼发展,这是时代对我们提出的基本要求.与时俱进与农业科技创新就是根据时代要求,做出的正确选择,二者有内在联系,互为关联.     

应用基于PLSR的土壤-环境模型预测土壤属性

土壤-环境模型对于正确理解土壤属性与环境因子间的关系,以及进行土壤属性预测与制图均具有重要的意义。研究区位于陕西省长武县内多年退耕还林还草沟壑区域,采集72个土壤表层样本,选择3/4的样本作为建模集,其余1/4的样本作为验证集;环境因子选择容易获取的地形因子和由遥感影像提取的植被因子和湿度因子,建立基于偏最小二乘回归(PLSR)的土壤-环境模型。结果表明:全氮、速效钾、全钾、有机质与环境因子间均有显著相关性;建立的PLSR模型可解释土壤属性的空间变异从23%(全氮)到27%(全钾);与逐步回归方法构建的模型相比,利用PLSR构建的土壤-环境模型可以更好地表征土壤属性与环境变量间的关系,拟合精度和预测精度也相对较高,说明PLSR建立的模型可以更好地应用于相似区域的土壤属性预测。     

基于微根管技术的盐胁迫下小麦根系生长原位监测方法

常用的作物根系生长监测一般采用破坏性采样方法,如土钻法和挖掘法等,虽然精度较高,但很难实现对作物根系生长的原位重复观测。采用桶栽法,利用微根管技术对分蘖期、返青期、拔节期和孕穗期的小麦根系进行了连续观测和采样,获取不同盐胁迫下小麦根长密度和根长等参数,研究不同生长时期小麦根系生长参数随土壤深度分布的规律。结果显示,微根管法获得的小麦根长密度与土钻法所得到的结果呈极显著正相关(r=0.91),且在拔节期和孕穗期二者的相关性最好。通过不同时期根系图像对比及根系参数分析发现,小麦根系在0～10 cm土层分布最多,并随深度增加而减少。此外,随着土壤盐含量的增加,各生长期根长变短;在分蘖期,土壤盐分含量最高(S5,盐分含量6.61 g·kg–1)的小麦根系长度不足对照处理的1/2,至孕穗期,其根系长度甚至低至对照处理的1/3,说明小麦根系受盐分胁迫影响较大,且以孕穗期受胁迫程度最严重,尤其当土壤盐含量超过3 g·kg–1时影响最明显。由此可见,与传统破坏性取样方法相比,微根管技术结合图像处理技术可更好地快速、无损获取小麦根系生长的相关参数,为盐渍化区域作物根系的原位观测研究提供了新的方法。     

渍害胁迫下基于数字图像的小麦叶绿素估算研究

通过田间试验分析了16种常用图像特征指数在不同受渍时长下的变化特征及其与小麦叶绿素的相关关系,并建立了基于图像特征指数衰减量的小麦叶绿素灾损估算模型。结果显示,红光(R)、红光标准化值(NRI)、绿-红差值指数(GMR)、超红指数(EXR)、植被颜色指数(CIVE)、Woebbecke指数(WI)随渍水时间的增加极显著上升,而绿光标准化值(NGI)、归一化绿红差值指数(NGRDI)、超绿指数(EXG)、绿红比值指数(GRVI)则极显著下降;且这10个图像特征指数均与小麦叶绿素呈极显著的相关关系,相关系数的最大绝对值达到0.98;基于图像指数衰减量建立的叶绿素减少量的估算模型均以二次多项式为最优模型,且以NGRDI、CIVE、EXG、NGI和GRVI指数衰减量构建的估算模型精度较高,R2均达到0.99以上。由此可以看出,基于数字图像技术可以有效估算小麦叶绿素含量,进行小麦渍害监测,且NGRDI、CIVE、EXG、NGI和GRVI可作为灾损图像指数来反映小麦叶绿素的受渍程度。     

休闲与增收：城乡结合部农民生活中的困境

城市规模的不断扩大和城市化进程的加快，对城乡结合部失地农民的休闲生活带来了不同程度的辐射作用和示范效应。文章以闲暇时间、休闲活动、休闲心态为维度对位于南京江宁城乡结合部的Q 村进行了问卷调查和观察访谈。调查发现，失地及农业现代化和产业化发展引发了蝴蝶效应，农民职业、收入、消费结构等发生变化和转型；农民休闲活动内容表现为传统的消逝和现代的崛起，以非支出型的消极休闲为主；农民休闲意识觉醒，休闲价值观提升，但囿于经济原因，陷入想休闲而不能休闲的困境，并提出提高农民休闲质量，实现人的全面发展，更好建设社会主义新农村，至关重要的是要在“双创”背景下，提高农民造血功能，实现农民稳定性“增收”。     

‘紫娟’茶花色苷的类型、组成及其质量分数的季节性变化

为‘紫娟’茶(Camellia sinensis var.assamica)花色苷的提取、分离、纯化等后续研究、生产高花色苷质量分数‘紫娟’茶产品和‘紫娟’茶深加工产品的开发等提供基础数据支撑.利用花色苷的特征颜色反应、HPLC法和紫外-可见分光光度法,对‘紫娟’茶花色苷的类型、组成和不同季节‘紫娟’茶新梢花色苷的质量分数进行了测定分析.结果表明:‘紫娟’茶花色苷属于黄酮类色素;‘紫娟’茶中可能含有矢车菊色素、飞燕草色素、牵牛花色素等B-环有邻位酚羟基的花色苷,且可能具有4-羟基,在3-羟基上形成糖苷;推断‘紫娟’茶花色苷中有多个乙酰化基团;‘紫娟’茶花色苷的组分丰富,共检测到7个主要花色苷色谱峰;花色苷质量分数随季节变化的幅度较大,呈春季到夏季花色苷质量分数急剧上升,夏季至秋季又趋于缓慢减少的规律,花色苷的质量分数在6月初(5.8mg/g)最低,7月底(61.6mg/g)达到最高.