基于粗糙集理论的岩质边坡稳定性评价

针对岩质边坡的稳定性评价问题,应用粗糙集理论对既有岩质边坡的失稳实例进行分析,采用遗传算法进行约简,抽取评价知识,建立了规则库。采用不精确推理和默认推理方法开发了岩质边坡稳定性评价专家系统,提出了待评对象与规则不完全匹配情况下的近似推理方法,结合工程实例对该系统进行了测试和验证,并与模糊回归方法进行的比较。     

动物源性农产品产地溯源技术研究

产地溯源技术对于保障农产品安全、保护地区优质农产品尤为重要。本文重点围绕稳定同位素技术、矿物元素指纹图谱技术、近红外光谱技术等在动物源农产品产地溯源方面的研究进展进行了介绍,并对动物源性农产品产地溯源技术的研究和应用提出了一些建议。     

敦化大桥泥炭土有机质及其组分研究

研究了敦化市大桥乡裕家泥炭地泥炭土的有机质及其组成成分变化。结果表明：该地泥炭土有机质含量在40．25％－68．75％之间，平均为58．3％，泥炭有机组分以腐植酸为主；与其他地区草本泥炭相比，半纤维素含量偏高，纤维素，易水解物和不被水解物含量偏低。     

北京西山三种典型游憩林春季空气颗粒物日变化规律

近年来,随着北京社会经济和城市的发展,生态保健旅游逐渐成为城市居民的重要需求.北京西山是北京市民和外地游客进行徒步旅行、登高、健身、摄影等各种游憩活动的重要区域.据调查,森林保健旅游的主要目的之一是呼吸新鲜空气(黄晓鸾等,1998),游憩林空气质量的好坏是判断游憩区森林旅游适宜性的决定性因素.而空气悬浮颗粒物是北京的首要污染物,空气颗粒物达到一定浓度后会导致人体产生一系列疾病(Kan et al.,2004),而且粒径越小危害越大,春季又是北京空气颗粒物污染的多发季节,对北京西山游憩林春季空气颗粒物变化的研究具有重要意义.目前有关空气颗粒物的研究主要集中在来源分析(Holmes et al., 2005;Yue et al.,2006;杨复沫等,2003)、成分解析(Chan et al.,1997;Sergio et al.,2004)和对人体健康的危害评价(Schwartz,1994;Neil et al.,2004;Doekery,1993;Pope et al.,1995)上,对春季空气颗粒物的昼夜变化规律研究未见报道.本研究以百望山森林公园为例,分析北京西山3种典型游憩林春季空气颗粒物日变化规律,旨在为空气质量预报、市民和游客外出活动时间的安排和公园的旅游管理提供理论依据.     

部分箬竹属植物的叶绿体DNA分析（摘要）

[目的]研究箬竹属植物和赤族属植物的亲缘关系。[方法]以箬竹属13个竹种及其近缘的赤竹属3个竹种为材料,采用PCR方法扩增叶绿体trnL-trnF间隔区基因片段,并对其进行序列分析,构建系统树。[结果]利用已发表的trnL-trnF序列通用引物扩增出长度为1008～1103bp的trnL-trnF片段,比较长度为940bp。cpDNA序列聚类将箬竹属与赤竹属竹种混合聚在一起,同源性为99%以上,可分为五组。其中,髯毛箬竹、广东箬竹、小叶箬竹、华箬竹、毛鞘箬竹、矮箬竹、胜利箬竹、箬竹、箬叶竹、粽巴箬竹、翠竹和菲白竹12个竹种聚为一组;泡箬竹、天目箬竹、阔叶箬竹和美丽箬竹4个竹种各自成一组。[结论]竹种间的同源性极高表现为较慢的进化速率,提供的信息位点很少,不能很好地解决箬竹属种间的系统学问题。     

部分鸢尾属植物的AFLP标记

利用AFLP技术,选择EcoRI/MesI酶切组合,从48对EcoRI,3/MesI+3引物组合中筛选出6对引物进行选择性扩增,检测了鸢尾属植物26个样品基因组的DNA多态性,共扩增出536个遗传位点,并通过Jaccard的方法将电泳谱带矩阵转化为遗传相似性系数矩阵,进行了UPGMA聚类分析.26个样品的遗传相似性系数...     

吉林省农产品流通信息服务模式研究

阐述了吉林省农产品流通信息服务模式建设的现状,剖析了吉林省农产品流通信息服务存在的问题,并提出我国农产品流通信息服务模式建设的思路。     

层次分析法在教学管理中的运用分析

层次分析法的有效应用可以大大提高教学管理的科学性。介绍了层次分析法在教学管理中的应用,通过建立高校教学管理评价模型,在计算各影响指标的权重值基础上提出了加强教学管理的建议。     

黄瓜集约化穴盘嫁接育苗技术

<正>河北省是全国设施黄瓜生产的主产区之一,常年播种面积在200万亩左右,以温室大棚生产为主,其中,青县、高邑、武邑等地栽培面积集中连片,特色明显。随着蔬菜生产集约化和规模化的快速发展,生产基地因重茬引起的连作障碍和土传病害越来越严重,黄瓜枯萎病、根结线虫等严重地影响着黄瓜的生长和品相,降低了生产效益。近年来,以肃宁绿苑、青     

基于室内高光谱数据的多种类型土壤有机质估算模型比较

基于高光谱数据的土壤有机质反演是土壤遥感及精准农业的重要研究内容,然而不同的光谱处理及建模方法使得模型的估算能力及精度差异明显,限制了模型之间的通用性。为了构建陕西省土壤有机质含量估算的最优模型,以陕西省9种主要土壤类型的216个土样的光谱反射曲线和土壤有机质含量为数据基础,将光谱反射曲线进行一阶微分d(R)、倒数对数log(1/R)、倒数对数一阶微分d[log(1/R)]和包络线去除N(R)4种变换,结合一元线性回归(SLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种建模方法构建了不同的土壤有机质含量估算模型。结果显示:不同类型土壤的反射光谱曲线总体态势基本一致,吸收特征位置基本相同,且土壤有机质含量与光谱反射率呈负相关态势;基于d [log(1/R)]光谱变换构建的SVR估算模型精度最高,建模集和验证集的判断系数(R~2)分别为0.9210、0.8874,验证均方根误差(RMSE)为2.18,相对分析误差(RPD)达到2.8751,是估算陕西省土壤有机质含量的最优模型,PLSR次之,SLR最差。