混菌固体发酵气爆香蕉皮制作生物饲料的研究

试验通过气爆前处理结合固体发酵香蕉皮制作生物饲料。用气爆过的香蕉皮作为主要原料,接种纤维素降解复合菌种进行固体发酵,通过正交试验优选最佳培养基。研究表明发酵时间为4 d时,粗纤维降解率29.13%,粗蛋白含量提高19.60%,CMC酶活力63.4017 U/g,滤纸酶活力32.1037 U/g,木聚糖酶活力252.81 U/g。经过固态发酵后的汽爆香蕉皮有望作为生物饲料。     

基于MOD16的洞庭湖流域2000－2014年地表蒸散时空变化分析

地表蒸散是决定土壤-植被-大气之间水循环与能量转换的关键因素,研究流域蒸散量的时空变化对水文、气象和农业等领域的治理和管理具有重要意义。该文基于时间序列MOD16数据集,分析了2000－2014年洞庭湖流域地表蒸散量时空变化,并利用多年降水量及气温数据,采用回归模型探讨了蒸散量与气候因子之间的相关性, 以期为洞庭湖流域热量平衡和气候干湿状况评价提供数据支持。结果表明：1）MOD16地表蒸散量产品数据的精度满足洞庭湖流域蒸散量时空分布研究的需求;2）洞庭湖流域年蒸散量值具有较高的空间分异性,呈现出东北部低、西部和南部高的趋势。洞庭湖流域各年蒸散量多年年平均蒸散量值为636.83 mm/a,多年年均蒸散量整体呈波动下降趋势;3）蒸散量的季节性变化明显,一年中夏季地表蒸散量平均值最高4）洞庭湖流域地表蒸散量年内分布显现为先增大后减小的单峰型分布趋势,蒸散量的高值区主要集中在5－9月,最高值出现在7月,最小值出现在12月;5）地表蒸散量值与降水量和气温的平均相关系数分别是0.67和0.41,表明地表蒸散量与降水量的相关性较高。基于已有的研究表明,总体而言,MOD16产品为全球变化研究提供了较为可靠的、长时间序列蒸散发产品,并可以用于全球范围地表蒸散研究。     

基于深度学习的在线烟叶等级判定研究

对烟叶进行等级判定可以合理利用烟叶资源，提高卷烟产品质量，对实现经济利益最大化有重要意义。提出一种基于深度学习的在线烟叶等级判定方法，该方法采用ResNeXt为基础网络，在残差结构中嵌入SE模块以增强重要通道的信息，并引入FPN+PAN结构将网络浅层细节特征和高层语义特征进行融合，以实现多尺度特征表达。测试结果表明，该方法烟叶等级判定的准确率达到92.8%,因此该方法对烟叶等级具备良好识别的能力，可适用实际生产。