张家口市可再生能源产业集群发展现状与路径分析

深入分析可再生能源产业发展概况,对解决当前可再生能源产业发展不平衡、市场交易机制不健全、创新能力不足等问题,优化当地产业结构,推动区内硬件设施建设、加速优质项目的开发利用、高端基础设施建设和高端生产要素的聚集有着重要意义。以河北省张家口市可再生能源产业集群为例,分析可再生能源产业发展路径,为首都“两区”建设和“低碳奥运”提供产业保障。     

北豆根的种子发芽率及生长规律

以人工栽培的北豆根为研究对象，从种子发芽率、地上及地下根状茎生长等方面进行了研究。结果表明：北豆根种子最佳砂藏方法，其发芽率高达86．75％。不同年龄北豆根地上主蔓平均年高生长分别为35．6cm、69．44cm、90．19cm。不同年龄北豆根一级根状茎在根长、根径上差异显著，在数量上差异不显著。根状茎平均分布深度为13cm，根冠比为9．1：1。     

山梨优良品系的选择

2012~2013年,对山梨园中不同品系山梨进行了果实大小、单株结果产量、石细胞含量、出汁率、可溶性固形物含量、可溶性糖含量等指标的测定和评价。结果表明:初选的12个品系22株山梨个体中,有8个品系12株山梨个体在1个或多个果实性状指标上表现比较突出。具有较好鲜食品质的有YS10-5、YS15-1、YS15-2、YS11-2;具有较好加工品质的有YS6-8、YS6-9、YS10-5、YS15-1和YS15-2;具有较高产量的有YS6-9、YS11-5、YS10-5、YS15-1、YS9-2、YS13-6、YS13-4、YS14-2、YS14-5、YS8-4和YS7-6;具有果个大且品质好的有YS10-5、YS11-2、YS11-5和YS15-1。通过模糊数学隶属函数对12个品系22株山梨个体综合评判,有6个优良品系9株优良单株果实各项指标隶属函数均值较大,从大到小依次为YS10-5、YS11YS11-5、YS9-2、YS15-1、YS14-5、YS11-2、YS6-9、YS10-2和YS15-2,其隶属函数均值范围为0.5068-0.8335。     

朴素贝叶斯算法在蝴蝶兰病害分类中的应用研究

蝴蝶兰属于热带气生兰,对生长环境的温湿度非常敏感,温湿度过高或过低不仅对蝴蝶兰生长不利而且易引发多种病害。为此,利用传感器采集的蝴蝶兰生长环境空气温湿度数据,运用朴素贝叶斯算法对其进行分类,以此判断蝴蝶兰的健康状况,达到病害分类的目的。实验表明,该方法的平均分类准确率达到81%,与其它统计学预报方法相比,具有简单、易行的优点。     

红松松籽经济林培育技术

红松（Pinuskoraiensis）是伊春林区顶极群落阔叶红松林的建群树种,它树干高大通直,木材软硬适中,加工容易,是家具、造船、建筑等优质用材;同时它也是很好的观赏树种,大面积阔叶红松林,景观壮美,复杂多变,一年四季可供旅游者观赏。另外是优良木本粮油树种,松籽具有很高的商品价值,它香味可口,营养丰富,松仁含有不饱和...     

微生物发酵中草药的研究进展及在畜牧水产养殖中的应用

随着抗生素的滥用及畜产品药物残留问题的日益严重,食品安全问题日益受到人们的关注.中草药以其"安全、绿色、无残留"的优势成为大家研究的焦点,中草药、酶制剂和益生素等成为取代抗生素的替代品.利用一些有益微生物发酵中草药而制得的集"中草药、酶制剂、益生素"为一体的饲料添加剂,将会更加有力地推动畜牧水产业的健康发展.     

水氮耦合对烤烟生长、产量和品质的影响

[目的]探讨贵州省黔东南州烤烟种植适宜的水氮耦合模式。[方法]采用田间小区试验,设置4种灌水水平,分别为0水平(W0:0L/株)、1水平(W1:0.5L/株)、2水平(W2:1.0L/株)、3水平(W3:2.0L/株),2种施氮水平,分别为1水平(N1:90kg/hm2)、2水平(N2:120kg/hm2),研究了不同施氮量和灌水量8个耦合处理对烤烟生长、烟叶产量和品质的影响。[结果]在试验范围内,烤烟成熟期,施氮量相同时,与W0N2处理相比,W3N2处理烟株的株高、最大叶面积、叶片数、茎围、节间距和根体积分别增加了13.22%、13.77%、14.36%、10.91%、10.63%和19.95%;当灌水量相同时,与W3N1处理相比,W3N2处理烟株的株高、最大叶面积、叶片数、茎围、节间距和根体积分别增加了5.39%、7.27%、7.43%、7.45%、0.74%和23.84%,烟叶产量提高2.06%;各等级烟叶中总糖、还原糖、总氮和总钾量均与灌水量极显著正相关,烟碱、蛋白质和含氯量均与灌水量负相关,灌水量和施氮量对烟叶中的化学成分存在显著交互作用;水氮耦合处理各等级烟叶的外观质量和评吸品质均表现较好。[结论]总体来看,以灌水量1.0~2.0L/株,施氮量120kg/hm2的水氮耦合处理烟株生长状况较佳,烟叶产量较高,品质较好。     

基于逻辑回归算法的复杂背景棉田冠层图像自适应阈值分割

棉田冠层覆盖度是监测棉田棉花长势的重要指标,针对棉田复杂环境中冠层图像难以准确分割的问题,该文提出了一种基于逻辑回归算法的复杂背景棉田冠层图像自适应阈值分割方法。首先将棉田冠层图像像素分成叶片冠层和地表背景2类,在HSV颜色空间中分别提取两类像素的H通道值,在RGB颜色空间中分别提取绿色占比值(G/(G+R+B))作为颜色特征;再利用逻辑回归算法确定出各颜色特征的分割阈值,通过H通道分割阈值实现图像的初次分割;再对初次分割结果中的低亮像素使用逻辑回归算法计算出的超绿特征阈值进行低亮像素分割,同时采用绿色占比分割阈值对图像高亮像素及低亮像素分割结果整体实现二次分割,最后采用形态学滤波方法对分割结果进行优化。为评价该分割方法,利用从新疆棉花产区采集到的320幅棉田冠层图像进行试验。结果表明,该方法可在棉田复杂自然背景下,有效分割出棉田冠层区域,平均相对目标面积误差率仅为5.46%,总体平均匹配率达到93.07%;优于超绿特征OTSU分割方法(平均相对目标面积误差率11.78%,总体平均匹配率76.43%)、四分量分割方法(平均相对目标面积误差率24.11%,总体平均匹配率71.67%)、显著性分割方法(平均相对目标面积误差率36.92%,总体平均匹配率66.92%)。该方法的平均处理时间为4.63 s,相对于超绿特征OTSU法(3.84 s)和四分量分割法(2.56 s),耗时多一些,但与显著性分割法(6.25 s)对比,花费时间要少。研究结果可为棉田自然复杂环境下机器视觉技术监测棉花覆盖度提供一种有效途径。