浅谈柳绕流域风蚀区现存问题及治理对策

柳绕流域位于内蒙古科尔沁沙漠东南边缘,辽宁省中部。在新民市区域面积为2 011 km2,风蚀已成为该地区主要自然灾害。多年来虽坚持综合治理,但农田防护林带林分单一,因部分缺苗断条而遗留“风口”;林相单调,林下透风系数大;农村能源紧张,作物秸秆全部归仓作燃料,致使农田大面积裸露,构成沙源;荒滩植物群落只有几种单一旱生草种,不能有效保护沙地。针对该流域的治理中存在的问题,应采取调整农村能源结构,发展薪炭林,解决农村能源问题;调整防护林结构营造复层异龄混交林分,增设新林种,改部分乔木林带为灌化管理,引进新草种,增加植被覆盖;发展农田水利,实施生态用水固沙;喷施聚丙烯酰胺,实施化学固沙等有效治理措施。     

林木品种推广应用应注意的几个问题

1林木品种选育概况林木品种选育是一个循序渐进的过程。长期以来,科学家们依靠遗传基础理论和现代高新技术手段相结合的方式,不断培育出符合某种目标的栽培品种。这些品种在生产上应用,大幅度提高单位面积上的产量、质量,增加收益,极大地推动了经济发展与社会进步。在改良进程上,与农作物品种相比,林木品种的进展相对较慢,主要是由于树木的多年生、杂合性、分布地域广等特殊性造成的,使林木品种选育变得更加复杂和困难。从时空上讲,某一段时间品种改良的进程快一些,而另一段时间则慢一些,但总的趋势是发展的,是前进的。老的品种被新品种所代…     

青花菜农杆菌遗传转化影响因素研究

以青花菜“绿秀”为试材,以带柄子叶为外植体,采用根癌农杆菌LBA4404菌株进行农杆菌遗传转化,研究了影响青花菜遗传转化的主要因素.结果表明:乙酰丁香酮浓度、OD600值、侵染时间等对瞬间表达均有一定的影响.其中,OD600值影响最大,AS浓度影响次之,再次是侵染时间.最适宜的试验条件为:乙酰丁香酮浓度为100μmol/L、OD600值为0.3、侵染时间为5min.抗性植株经PCR检测、Southern杂交和GUS组织化学染色法,表明目的基因已整合到青花菜基因组中并得到了很好的表达.     

杆齿式残膜回收机的设计与试验

针对目前国内残膜回收机具存在拾膜、卸膜机构复杂且可靠性低的问题,设计了杆齿式残膜回收机。介绍了杆齿式残膜回收机的工作原理,对关键部件进行了设计分析,确定了拾膜机构、卸膜机构及起膜装置的关键设计参数。以机具行进速度、拾膜杆齿线速度与机具行进速度比、拾膜杆齿入土深度为影响因素,利用土槽台架试验系统,进行了三因素三水平响应面试验,并通过Design-Expert数据处理软件对拾膜率进行优化分析。结果表明:当机具行进速度为1.2m/s、速比为1.0、杆齿入土深度为55mm时,拾膜率和卸膜率达到最优。     

摆杆驱动式残膜回收机的设计与参数优化

针对现有的杆齿式残膜回收机存在拾膜弹齿轴易卡顿、卸膜不可靠等问题,改进设计了摆杆驱动式残膜回收机。在原杆齿式残膜回收机的基础之上增加了起膜装置,改变了拾膜齿轴与支撑盘的连接方式,利用四杆机构将卸膜机构的回转运动转变为摆动往复运动。为确定机具作业时的最优参数组合,优化整机结构,以拾膜齿入土深度、土槽台车前进速度、拾膜齿线速度与土槽台车前进速度比(速比)为主要因素,拾膜率、卸膜率为评价指标,对拾膜机构和卸膜机构进行三因素三水平响应面试验。通过Design-Expert数据分析软件,建立各因素与拾膜率、卸膜率的二次回归模型,分析了各因素对拾膜率、卸膜率的显著性,结果表明各因素影响拾膜、卸膜率的大小顺序为:土槽台车前进速度、拾膜齿线速度与土槽台车前进速度比、拾膜齿入土深度。并对试验参数进行优化,确定了最佳工作参数组合为拾膜齿入土深度为65 mm,土槽台车前进速度为1.2 m/s,速比为1.0。根据优化结果进行验证试验,结果表明拾膜率为85.6%,卸膜率为86.7%,预测模型与试验结果相差较小,优化后的模型可靠。     

新疆12种贝母种子发芽特性研究

我们对新疆已知分布的12种贝母的种子发芽特性做了系统实验研究,初步掌握了各种贝母种子的胚萌动、成胚和发芽天数的数据,从而发现了春性和冬性两种贝母生态类型的存在,为异地引种驯化和露地一年两季生产提供了依据.     

基于敏感变量筛选的多光谱植被含水率反演模型研究

植被含水率是农田生态系统敏感性的重要表征，为提高近地遥感植被含水率反演效率和精度，基于无人机多光谱影像数据，提取苜蓿、玉米2种植被覆盖的光谱反射率，在此基础上引入红边波段计算改进光谱指数。将5种光谱反射率及25个光谱指数利用变量投影重要性(Variable importance in projection, VIP)分析、灰色关联度(Gray relational analysis, GRA)分析与皮尔逊(Person)相关性分析进行筛选，并建立基于反向神经网络(Back-propagation neural network, BPNN)、偏最小二乘法(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量回归(Support vector regression, SVR)和随机森林(Random forest, RF)4种机器学习模型，以确定不同作物覆盖下的最佳植被含水率反演模型。结果表明，3种筛选算法中VIP和GRA的模型精度明显优于Person相关性分析，且反演结果波动较小；在4种机器学习算法中，SVR算法在非线性问题中相较于BPNN、PLSR、...