宁夏植被变化特征及其与气候、人类活动的关系

归一化植被指数(NDVI)是表征植被生长状况的重要因子.基于2000年以来的MODIS NDVI数据,运用Mann-Kendall检验、趋势分析、Hurst指数等方法,研究宁夏年最大NDVI时空变化特征及其与气候、人类活动的关系.结果表明:(1)宁夏多年平均最大NDVI呈现南北高、中间低的空间分布特征.(2)19年最大NDVI极显著上升,增长速率为0.008/年,70.3％的地区显著增大(P<0.05),植被生长状况明显改善,未来27.8％的区域最大NDVI将显著改善.(3)最大NDVI与春季、夏季和年降水量相关性较显著,与平均气温相关性较弱.最大NDVI与地方公共财政收入和地方公共财政支出呈极显著正相关关系(P<0.01);大部分地区NDVI与人口及农作物总播种面积正相关,固原市与二者呈极显著负相关关系(P<0.01).生态建设成效尚不稳固,需持续实施生态工程,改善植被生长状况.     

固相萃取离子色谱法快速测定烟草中钾、钠、钙、镁和氨的研究

采用带固相萃取净化功能的样品萃取瓶超声萃取烟草样品,样品萃取液用石墨化炭黑球固相萃取净化。然后以IonPacCS12A阳离子交换色谱柱(3 ′ 150 mm,5 μm)为固定相,30 mM甲基磺酸为流动相,淋洗液流速1.0 mL/min,K+、Na+、Mg2+、Ca2+、和NH4+ 5种阳离子在6.0 min内可达到完全分离。采用自主设计的样品萃取瓶,可不经样品转移就完成样品的萃取、净化和过滤。和常规方法相比,操作流程得到简化,效率大幅度提高,灵敏度和回收率高、精密度好。为基因编辑素材钾、钠、钙、镁和氨的快速测定提供了高通量分析方法。     

降解甲醛微生物的分离鉴定及其降解与代谢特性研究

首先对新分离的可高效降解甲醛的两株菌株R1和Y1的形态学特征、生理生化特征及16s rRNA序列等进行了系统研究;随后通过测定R1和Y1在液体培养过程中甲醛浓度的变化,确定了它们降解溶液中甲醛的能力。结果表明:菌株R1属于甲基杆状菌属(Methylobacterium),菌株Y1为蜡样芽孢杆菌(Bacillus cereus);当甲醛浓度分别为4、8、10、15 mmol/L时,菌株R1在72 h时的甲醛降解率分别为100%、100%、91%、70%,菌株Y1的甲醛降解率分别为100%、84%、62%、36%;在20 mmol/L甲醛浓度下,菌株R1依然可以存活,72 h时其对甲醛的降解率为64%。~(13)C NMR代谢谱进一步分析表明,菌株R1的主要代谢产物为[3-~(13)C]丝氨酸、[3,4-~(13)C]苹果酸、H~(13)COOH甲酸、[2-~(13)C]甘氨酸、3-磷酸甘油酸和磷酸烯醇式丙酮酸;菌株Y1的主要代谢产物为[3-~(13)C]Ser、PEP、[2-~(13)C]Gly和谷胱甘肽;菌株R1和Y1在代谢甲醛的过程中都可以产生大量的甲酸,且能将甲酸分泌到处理液中。     

基于ECLDeeplab模型提取华北地区耕地的方法

准确提取耕地信息对农业资源调查、遥感估产以及灾害监测等具有重要意义,从遥感图像中提取耕地的信息属于图像识别和分类的问题,目前深度学习是非常适合的方法。以语义图像分割(Deeplab)模型为基础,选择耕地为提取目标,建立了一种从高分2号遥感影像上提取耕地信息的方法耕地提取语义图像分割(ECLDeeplab)。首先分析了耕地在高分2号遥感影像上的表现特点;其次依据耕地的具体特点对Deeplab的结构进行调整,形成了能够提取耕地的网络结构;最后用训练成功的网络进行提取耕地,得到精度较高的分割结果。应用方法对山东省肥城市的2016年12月至2017年3月的10幅影像进行了试验,试验结果表明,该方法获取的耕地精度为88.3%,提取耕地信息得到了较好的结果。     

山东省数字林业平台构建研究

随着我国“数字农业”重大研究专项的开展 ,“数字林业”作为其中的重要组成部分成为当今研究的热点。本文首先论述了开展数字林业的重大意义 ,进而对林业数字化平台的构建进行了探索和研究 ,讨论了研究的内容、系统构成、技术路线和方法     

一种基于神经网络的土壤湿度预测方法

对土壤湿度进行的高质量时序预测对科学研究和农业生产实际都有重要的意义。利用无线传感器网络得到长时序观测数据,建立一种新的基于BP神经网络的土壤湿度时序预测方法。针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出基于动量因子和自适应学习率的BP神经网络改进方法,并且利用粒子群算法优化BP神经网络的初始阈值和权值。针对标准粒子群算法(PSO)中惯性权重线性递减、学习因子取常数,而导致的PSO收敛速度慢、易错过全局最优解等问题,将迭代次数和适应度值相结合改进惯性权重和学习因子,有效提高算法找到全局最优解的速度。选取"渤海粮仓"山东试验区东营市垦利县20个观测站2013—2014年的时间序列观测数据,分别采用本研究提出的方法和其他4种方法进行预测,结果显示本研究提出的方法预测在预测精度、收敛速度方面都优于其他4种方法。     

基于烟叶致香成分建立烤烟香型分类模型方法研究

为筛选出基于烟叶致香成分数据建立烤烟香型分类的最优模型,以便于较好地对烤烟的香型进行正确分类。首先对142 个烤烟烟叶样品中的45 个指标采用行业标准进行检测,然后采用逐步回归法筛选出14 个烟叶致香成分,依据这14 个指标采用判别分析法、Logistic 回归、高斯混合模型、分类树、K最邻近法、人工神经网络和支持向量机7种方法进行建模。通过对不同方法建立的模型采用100次随机抽取训练集样本和测试样本计算错误分类率,选择错误分类率较低的模型作为优选模型。结果表明,线性判别法和高斯混和模型建立的2 种香型函数能较好地对未知样品的香型进行正确分类,且效果较好（正确率可达90%以上）。研究筛选出的2种优选模型对于烤烟香型分类研究具有一定的应用价值。     

猪瘟、丹毒、肺疫同时免疫试验

由于种种原因,猪三联苗在最近几年似乎还不可能普遍推广,因此寻求另一种既简化操作、省人力、省时间、省经费,又保证免疫力的三针注射方法,是基层广大兽医工作者的迫切愿望,也是“四化”建设的需要。山东农学院等主编的《家畜传染病》和     

水库灌区自动化调度监测系统的应用研究

以莱芜市雪野灌区为例研制开发了灌区自动化调度监测系统,系统由监测子系统、调度子系统和数据管理子系统三部分组成。监测子系统的设计实现了水情、雨情和工情信息的实时监测;调度子系统的设计实现了调度辅助决策,为管理提供科学决策依据;数据管理子系统的设计实现了基于G IS的数据管理。通过实际应用,效果良好。