长江中下游地区棉花涝灾渍害预防及灾后管理技术

针对我国长江中下游地区因梅雨季节阴雨时间长、降水量大而集中常常引发涝灾和造成棉花渍害的现象,总结提出了一系列棉花防涝防渍及灾后田间管理技术措施与要求,以期为长江中下游地区棉农提供技术指导,促进当地棉花产业的发展和植棉效益的提高。     

打顶时间对一膜三行等行距密植机采棉的影响

为探索1膜3行等行距机采棉模式下不同打顶时间对棉花生长发育、产量及品质的影响，在新疆生产建设兵团第一师十二团试验站开展不同打顶时间试验，6月20日－7月10日每隔5 d为一个打顶时间处理，采用定点定时调查方法研究不同打顶时间处理后棉花农艺性状、产量和品质的变化情况。结果表明，打顶早的处理棉花营养生长向生殖生长转化快，富余养分流向叶枝，叶枝成铃多。6月30日打顶的产量最高，显著高于其它4个处理。6月20日和25日打顶的处理虽然铃重大，但单株果枝数少，单株结铃少，产量低于7月5日和7月10日打顶处理。打顶早的棉花纤维上半部平均长度和马克隆值优于打顶晚的处理。     

青冈栎林分空间结构对林下更新的影响

林分空间结构会显著影响其林下幼树更新。为明确其影响林下幼树更新的关键因子,以湖南省青羊湖国有林场青冈栎林天然次生林为研究对象,测量幼树株数密度、树高、地径和冠幅,计算混交度、大小比数、开敞度指数以及聚集指数代表林分空间结构,评价林下幼树更新情况,并用灰色关联度分析方法探究两者间的相关关系。结果表明,青羊湖国有林场13块青冈栎林样地林下更新幼树有6种,分属于4科5属,分别是青冈栎、苦槠、多脉青冈、南酸枣、黄檀、马尾松,青冈栎在更新幼树中占明显优势,是优势树种,幼树重要值为63.09%。青冈栎林各林分空间结构指数与林下更新指数均大于0.5,关联度较高,综合所有林分空间结构指数对林下更新指数关联度的均值来看,对林下更新的影响由大到小为大小比数>开敞度>聚集指数>混交度,大小比数对青冈栎林下更新影响最为显著。在促进青冈栎天然次生林林下更新时,应以调整林木大小分化程度为主,综合考虑林木空间分布格局的调整方案。     

基于应用型人才培养教学中思政教育的融入策略实施

思政教育是高职院校教学的重点内容,对学生的思想、行为会产生直接影响,同时与工匠精神存在紧密关系,需要对其予以融合。为了提升高职机械类专业教学的质量,引入思政教育极为重要,其在推动学生全面发展方面也发挥出了重要作用。基于此,主要以机械基础类专业教学为例,分析了高职机械类专业课程与思政教育的联系为切入点。同时,通过调整教学思路与路径,结合机械发展史展开思政教育,引入大国重器实际研发案例,落实全面评价这些思政教育的融入策略。     

饲料添加剂类抗生素替代品在生猪养殖中的研究进展

随着现代社会的发展,集约化养殖成为主流趋势,抗生素的缺失往往会给养殖者带来巨大损失。但是,长期以来,抗生素滥用导致的细菌耐药性和药物残留问题日益严峻。随着我国2020年饲料添加剂类的抗生素的禁用,寻找高速、有效的抗生素替代品成为养殖业急需解决的重要问题。近年来,涌现出的各种饲料添加剂,如酸化剂、微生态制剂、酶制剂、植物提取物、抗菌肽等均表现出良好的杀菌、抑菌、促进动物生长、提高免疫力的效果,为抗生素替代提供了解决思路。文章对近年来一些抗生素替代品在生猪养殖方面的研究应用情况进行了综述,为替抗用饲料添加剂使用提供参考。     

加强农业建设项目监管的对策建议∗ ——以中国热带农业科学院为例

文章介绍了农业科研院所基本建设项目管理的现状，并指出农业建设项目监管中存在管理制度建设不完善、建设项目实施管理不规范、管理队伍专业化程度不高等问题。该文指出建设单位要通过完善农业建设管理制度、强化农业建设项目的实施管理、提升管理队伍能力建设等举措，加强农业基本建设项目监管，全面强化在建项目法律风险防控。     

黄淮海旱作区土壤压实度空间分布特征及其影响因素

为探究旱作区农田不同层次土壤压实度特征,基于2017年采集的255个土壤样品,运用Mann-Kendall突变检验法、地统计学和冗余分析等方法,探究黄淮海旱作区耕作层和压实层空间分布特征,分析不同层次的土壤压实度的空间变异特性及影响因素,并提出了最佳土壤压实度范围。研究结果表明:旱作区耕作层和压实层厚度均呈现由北向南递增的趋势,耕作层最大厚度可达22.50 cm,最低仅有10.21 cm;压实层厚度最大可达17.50 cm,最小值也达到7.50 cm。从不同层次来看,耕作层和压实层的压实度具有空间分布一致性,耕作层压实度高值区主要分布在河南省东部、安徽北部及河北北部地区,最大值可达87.68%以上,低值区则主要集中在山东西北部以及河北南部地区。和压实层压实度相比,耕作层压实度是影响粮食产量的主要因素,且在70%～80%时获得较高产量。分析表明,土壤压实度受到年降水量、平均气温、土壤自然属性等环境因子和机械耕作等人为因素综合作用的影响。研究结果可为黄淮海农田土壤压实情况的改善及管理措施的科学制定提供理论支撑。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

基于BERT+BiLSTM+CRF深度学习模型和多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination,MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary,DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection,SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection,SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力.结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73％、88.64％、90.16％,具有较好的效果.研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果.