2003—2018年中国森林火灾时空分布格局研究

基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。     

基于乡村振兴战略的小农户与现代农业发展有机衔接路径探讨

目前，农业现代化发展的重要标志就是小农户与现代农业之间形成有机衔接。小农户在与现代农业衔接过程中一定要正确认识当前新时代下小农户的发展任务，确定现实以及发展需求。利用完善的多元化社会服务体系，对小农户给予足够的金融政策支持，确保小农户能够与新型经营主体实现良性互动。本文结合小农户衔接现代农业发展的问题进行分析，并提出有效衔接措施。     

重庆葡萄主要病虫害发生规律及防治技术

本文总结了重庆地区葡萄栽培中主要病虫害的病原及病症、为害症状和发生规律，结合多年的实践经验，从农业防治、物理防治、生物防治、化学防治方面提出了综合防治措施，以供生产实践参考，为重庆葡萄健康安全生产提供技术支持。     

基于帧间路径搜索和E-CNN的红枣定位与缺陷检测

针对红枣自动分级视频图像中红枣定位、缺陷检测难问题,提出一种基于帧间最短路径搜索的目标定位方法和集成卷积神经网络模型(Ensemble-convolution neural network,E-CNN)。通过建立图像坐标系及图像预处理,获得图像中单个红枣目标的位置坐标,并将其映射至空间坐标系中,结合帧间最短路径判定规则,实现目标位置坐标随视频时间序列更新、传递,并且运用此方法快速、有效地构建数据集。基于"Bagging"集成学习方式,采用E-CNN通过训练集构建基础卷积神经网络树模型,再根据每棵基础树模型输出结果,通过"投票"方式得出模型最终结果。试验结果表明,利用帧间最短路径搜索的目标定位方法,定位准确率达100%。同时,使用E-CNN,模型的识别正确率和召回率分别达到98. 48%和98. 39%,分类精度大于颜色特征分类模型(86. 62%)、纹理特征分类模型(86. 40%)和基础卷积神经网络模型(95. 82%)。E-CNN模型具有较高的识别正确率及较强的鲁棒性,可为其他农产品分选、检测提供参考。     

施肥对当归熟地育苗的生长及质量影响

研究不同施肥量对熟地当归种苗生长及质量的影响，探究当归熟地育苗适宜的施肥量。试验采用单因素随机区组设计，以磷酸二铵用量为试验处理。研究表明不同施肥量对当归种苗单根重、根粗及产量均影响显著，施肥量为20 kg/667m2时当归种苗单根重在0.6g，根粗在3～4mm之间，符合当归种苗标准及生产要求，而且当归种苗产量和一级苗所占比例均较高，是当归熟地育苗过程中较为适宜的施肥量。     

油茶丰产栽培技术及低产林改造技术

本文从油茶丰产栽培技术入手,简要介绍低产油茶林改造技术,旨在提升三江县油茶林产量,提高油茶林经济、社会及生态效益。     

重庆市鲜食大豆产业发展优势、问题与对策分析

由于受到加入世贸组织影响,我国传统大豆产业遭受严重冲击,但鲜食大豆因其独特风味及绿色健康营养价值,国内市场前景看好,国外市场份额逐渐增大。近年来,重庆引种了鲜食大豆,发现其产量及经济效益较好,区域竞争优势明显。主要讨论重庆市鲜食大豆产业的优势、不足与发展建议,旨在对产业发展的可行性提供参考。     

清蒸大黄的炮制及其五种游离蒽醌的含量测定分析

采用HPLC法测定清蒸大黄中的5种游离蒽醌的含量。色谱柱为Thermo BDS HYPERSII C18柱(4.6 mm×250 mm,5μm),以甲醇-0.1%磷酸(76∶24)水溶液为流动相,检测波长为254 nm,流速1.0 mL/min,柱温30℃,进样量10μL。结果表明,芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素甲醚分别在0.0207～0.4140μg (R~2=0.9999)、0.1721～3.4420μg (R~2=0.9996)、0.0203～0.4060μg (R~2=0.999 9)、0.1480～2.9600μg(R~2=0.999 8)、0.1640～3.2800μg(R~2=0.999 3)的线性范围内呈良好线性关系,说明该方法可作为大黄及其不同炮制品的质量控制方法。     

ENVI-met乔木建模简化方式探究——以细叶榕Ficus microcarpa为例

为探究ENVI-met乔木建模的简化方式,确定实测中不便获取的建模参数能否采用软件默认值替代,本文以广州市居住区常用树种细叶榕Ficus microcarpa为例,通过正交试验探究影响微气候模拟结果的主要建模参数,并初步建立了细叶榕的建模参数库。正交试验结果表明,在细叶榕模型中,叶片反射率是树下空气温湿度模拟结果的显著影响因素,叶面积指数是树下太阳辐射和地表温度模拟结果的显著影响因素,应采用实测值以保证模拟结果的准确性;根深和根幅对以上四种微气候指标的模拟结果影响均不显著,在测量条件不具备时可采用软件默认值或建议值。针对以上四种建模参数,本文建立了细叶榕建模参数库,为设计师提供简便可行的数据参考。