增施有机肥改善黑土物理特性与促进玉米根系生长的效果

为改善东北黑土区粘重耕层的土壤物理特性,通过玉米秸秆还田基础上增施有机肥试验,拟明确增施有机肥对黑土物理特性和根系生长的提升效果。利用2015～2018年吉林省公主岭市和黑龙江省克山县黑土区的定位试验,测定了玉米抽雄期3种秸秆还田处理及其增施有机肥(旋耕秸秆还田+有机肥RSM、深翻秸秆还田+有机肥DSM、深松秸秆还田+有机肥SSM)处理的土壤物理指标;并采用微根管法原位测定了根系生长指标,计算出增施有机肥后各土壤物理特性与根系生长指标的变化量。结果表明,相比秸秆还田处理,增施有机肥降低了土壤容重、土壤紧实度,提升了土壤含水量,同时根长密度、根尖数密度和根平均直径均显著增加,其中根长密度和根尖数密度各土层平均增加了0.18 cm/cm~2和34.9×10~(-3)个/cm~2。不同秸秆还田方式增施有机肥后对黑土物理特性和根系生长的改善效果不同,其中0～15 cm土层RSM处理改善效果最明显,15～45 cm土层SSM和DSM处理改善效果最明显。有机肥和秸秆还田方式互作对黑土物理特性和促进根系生长指标具有显著的正向互作效应。上述结果表明,深松秸秆还田和深翻秸秆还田基础上增施有机肥模式更有利于改善黑土物理特性和促进根系生长,是改善东北黑土区粘重耕层的技术选择。     

张家口坝上杨树防护林根蘖更新试验

对张家口坝上地区杨树退化防护林根蘖苗更新试验,在退化防护林带边缘开沟或林内小块状采伐并开沟,可促发杨树断根萌生根蘖苗,经过初步定株、埋土等抚育管理,能迅速满足退化杨树更新要求。     

浅谈高职院校数控技术的教学现状及改革

本文首先分析了高职院校数控技术教学现状,然后提出了一系列高职院校数控技术教学改革的策略和措施,希望以此提升高职院校数控技术专业的教学质量和教学效果。     

不同来源三疣梭子蟹池塘养殖的生长比较

2014和2015年,将试验池塘分隔成2000m2的单个池塘,分别养殖3种来源的三疣梭子蟹:自然海域捕获的越冬蟹经室内暂养(称越冬种群)、首次放流的Ⅱ期幼蟹(增殖种群)和自然海区第一批抱卵蟹繁殖的Ⅱ期幼蟹(自繁种群),研究了同生态条件下池塘养殖梭子蟹的存活和生长,为评估莱州湾海域三疣梭子蟹放流效果提供参考。2014年越冬、增殖和自繁3个种群幼蟹的放养时间依次间隔20d,以3个种群梭子蟹作为类轴,分别以全甲宽及体质量为x、y轴进行二维图相关分析。结果表明,在同步养殖10d、20d时,可以直观区分出3个种群梭子蟹;同步养殖30d,参照全甲宽和体质量指标,只能区分自繁种群与越冬种群;同步养殖40d,自繁和增殖种群全甲宽和体质量指标逐步接近越冬种群,无法对3个种群进行有效区分。自繁种群的成活率极显著高于增殖种群(P0.01)。2015年,增殖和自繁两个种群同规格同步养殖15、30、45d和60d时,自繁种群平均全甲宽和平均体质量高于增殖种群,但差异不显著(P0.05),不能以全甲宽和体质量指标鉴别种群,自繁种群的成活率亦极显著高于增殖种群(P0.01)。本研究结果为梭子蟹增殖放流效果评价提供了参考。     

基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测

为避免水稻钵体软盘穴播量检测过程中的秧盘背景分割和稻种特征的手工设计及提取,本文提出了一种基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测方法,该方法可自动学习和提取不同穴播量的水稻种子特征,实现常规稻、杂交稻和超级杂交稻钵体软盘穴播量为0、1、2、3、4、5、6及7粒以上共8种播量的自动检测。本文在每层卷积单元网络结构参数保持固定的前提下,选取2～4层共3种不同卷积单元数量的网络结构对RiceCountCNN模型性能进行试验,试验结果表明随着模型深度加深,模型检测精度逐渐提高。本文在3层RiceCountCNN模型网络框架下,按卷积核的大小递减和数量递增原则选择得出不同的卷积核网络参数组合方式,最终优化得出网络结构为9C16-AP2-7C32-AP2-5C64的模型性能最佳,平均正确率达到98.76%。为测试RiceCountCNN模型的性能,每个水稻品种选取1幅19穴×14穴的图像作为测试集对模型进行测试,试验结果得出模型针对常规稻、杂交稻和超级杂交稻的检测正确率分别达到97.37%、98.12%和90.98%,每幅图像的检测时间小于2.33 s。研究结果满足精密育秧播种实际工况检测要求,该研究为实现水稻精密衡量播种作业提供参考。     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。     

气动式水稻株间机械除草装置研制

目的 针对水稻株间机械除草自动化程度低、难度大的问题，在机器视觉识别定位技术研究的基础上，研制一种气动式水稻株间机械除草装置。方法 采用机械设计理论、离散元动力学仿真方法结合田间试验，研制出气动式水稻株间机械除草装置。首先对气动式株间除草机构的结构进行设计，运用运动学方程计算并确定机构的几何参数，通过Pro/E运动学仿真验证机构的可行性；然后对除草刀齿与水田土壤的相互作用过程进行仿真，并对仿真结果进行验证试验；最后进行田间试验验证整机工作性能，并利用三因素五水平二次旋转正交试验对影响除草率与伤苗率的工作参数进行分析。结果 气动式水稻株间除草机构连杆长35.00 mm，摆杆长72.24 mm，除草部件到回转中心水平距离为84 mm，垂直距离为191 mm。离散元动力学仿真分析表明，倾角为10°的弯齿刀除草刀齿与土壤的接触阻力较小，阻力平均值为3.12 N，且对土壤的扰动程度较大，受影响的面积达149.69 cm²。田间试验中，在机具前进速度0.25 m/s、气缸伸缩速度0.45 m/s和除草深度2.5 cm的工作参数下，平均除草率为83.91%、伤苗率为3.63%。结论 该机具满足除草率大于80%、伤苗率小于4%的设计要求，能够满足水稻株间避苗除草的作业要求。     

猪脾转移因子的制备与生物学特性研究

试验采用透析法提取了猪脾转移因子(TF),并对其理化特性、生物安全性以及其对非特异性和特异性免疫的影响等方面进行了初步研究。结果表明,利用透析法制备的猪脾TF能够显著(P<0.05)增强小鼠腹腔巨噬细胞的吞噬能力;对于E玫瑰花环的形成数和形成率具有极显著(P<0.01)的促进作用;将猪脾TF与猪瘟疫苗同时使用,能够显著(P<0.05)提高机体体液免疫的抗体滴度。此外,制备的猪脾TF安全无毒、无抗原性,不会使异种动物体内产生相应抗体。表明猪脾TF对于机体的特异性和非特异性免疫均有促进作用,是一种安全的生物免疫调节剂。     

5品种杨树木材纤维形态和化学成分

中林46杨等是近年推广应用的杨树新品种,具有早期速生、产量高,轮伐期短的特点,在适宜的栽培条件下,每公顷年生长量可达22.5～30m~3。为了解它们的制浆造纸性能,我们进行了木材纤维形态和化学成分的测试,结果报告如下。