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1.
咸水畦灌农田土壤水热盐动态及油葵生长的试验与模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
为探究中国西北旱区咸水畦灌条件下农田土壤水热盐动态及其对作物生长的影响,采用大田试验和WASH-C模型(Layered Soil Water-Solute-Heat Transport and Crop Growth Model,土壤水热盐迁移和作物生长耦合的模拟模型)模拟相结合的方法,分析油葵全生育期内不同灌水量和矿化度处理下土壤剖面水盐分布特征、温度变化及油葵生长规律。试验设置包括2个灌水量水平(分别为油葵畦灌需水量的100%、50%)和3种畦灌水矿化度(分别为0.7、4.0、8.0 g/L)。结果表明,土壤剖面的水、盐、热分布在根区(0~40 cm)的变动幅度要大于深层(40~100 cm),灌水量越多,水分、盐分变幅越大。随着灌水次数的增加,土壤剖面在0.7 g/L矿化度下出现脱盐现象,4.0、8.0 g/L矿化度下出现积盐现象,并且灌水量越大,相应的脱、积盐率越高。试验前期各层地温变化幅度较后期大,温度变化幅度随土壤深度增加而减小。0.7g/L、100%油葵需水量下的作物LAI和产量最大,8g/L、50%油葵需水量下最小,两处理的LAI分别为8.41、3.80 cm~2/cm~2,产量分别为5.49、3.08t/hm~2,差异显著(P0.05)。模拟结果表明,WASH-C能够较好地模拟各时期土壤中根区、深层含水率的分布特征,所有模拟结果的R2不低于0.53。在咸水矿化度小于等于3g/L的情景模拟下,作物根区不会产生明显的积盐现象。合理的咸水畦灌制度有利于充分利用咸水资源并提高油葵的水分利用效率和产量。 相似文献
2.
该研究采用石蜡为相变芯材,Fe-MIL-101-NH2金属有机骨架为载体材料,旨在解决石蜡芯材在固-液相变过程中体积变大,从而出现泄漏现象的问题。通过溶剂蒸发法制备了质量分数为40%~70%的石蜡/Fe-MIL-101-NH2定形复合相变材料。采用扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope, SEM)、X射线衍射仪(X-ray Diffraction, XRD)、傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR)对定形复合相变材料的形貌和结构进行观察;用热重分析(Thermogravimetric Analysis, TGA)对定形复合相变材料的热稳定性进行分析;通过差示扫描量热(Differential Scanning Calorimetry, DSC)仪对样品的相变温度、相变焓和热循环稳定性进行测试;SEM结果表明,石蜡的最高负载量为70%,且其均匀分布于Fe-MIL-101-NH2孔道中。XRD、FTIR分析发现石蜡与Fe-MIL-101-NH2之间只是物理混合,没有化学变化;DSC分析可知,质量分数为70%的石蜡/Fe-MIL-101-NH2储能量最大,为51.3 J/g,且质量分数为70%的石蜡/Fe-MIL-101-NH2经过50次循环后,其储能量为47.6 J/g,无明显下降,说明质量分数为70%的石蜡/Fe-MIL-101-NH2具有良好的热循环稳定性,可为相变材料在建筑领域应用研究提供参考。 相似文献
3.
关于中国农业工程类专业建设和人才培养的若干思考 总被引:1,自引:1,他引:0
新时代全面推进乡村振兴和加快农业农村现代化赋予了农业工程新的职责和使命,提供了更加广阔的天地和发展机遇。大学面临着科技发展的新挑战、社会发展的新要求和人才需求的新变化,未来的教育将更加开放、适合、人本、平等、可持续。农业工程教育面临前所未有的挑战和机遇,迫切需要我们思考应如何培养高度智能化的未来农业的创造者、引领者和支撑者;思考如何聚焦本学科专业,坚守农业工程主体地位,使学科专业形成螺旋式上升的良性循环。该文分析了国际农业工程学科专业的发展,表明国际农业工程人才培养已凸显农业、工程、生物、信息的交叉,交叉融合的核心课程体系已成为专业学生不可替代性的标签。该文认为,强化本专业学生的不可替代性是强化学科专业主体地位和推动学科专业声誉形成螺旋式上升良性循环的关键所在,建议通过4个转变(从注重知识本位向提升素养本位转变,从专业教育向专业+通识教育并重转变,从高度专业化培养向宽专交融合转变和从偏重职业技能向注重全面成长转变),推动"新农业工程"的建设。 相似文献
4.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
5.
【目的】土壤中存在着大量的分解秸秆的微生物。研究秸秆分解过程中细菌群落组成的演化规律,对了解和调控农田微生物群体组成以促进秸秆分解具有重要意义。【方法】试验于2014年10月至2015年10月在河南省农业科学院原阳试验基地进行,将成熟期玉米秸秆(茎和叶)烘干,剪成长1~2 cm、宽0.3~1 cm的碎片,称12 g样品(相当于8 t/hm^2)装入15 cm×10 cm的尼龙网包(孔径0.04 mm)内,于10月5日冬小麦出苗后埋置在小麦垄间。分别于埋置后0、1、2、4、7、10和12个月收集秸秆包和土壤样品。测定秸秆样品干物质量和碳氮含量,选择埋置了0、2、4、7和12个月的秸秆及其土壤样品分析细菌丰度及群落组成。【结果】秸秆埋入土壤后的前2个月内分解最快,然后逐步减慢,在1、2、4、7、10和12个月后分别降解了总生物量的19.2%、32.9%、44.2%、52.2%、66.8%和73.8%。秸秆埋入土壤后,秸秆和土壤中细菌丰度均显著增加,分别于第4和7个月达到最高后开始下降。秸秆细菌的丰度指标OTUs、ACE、Chao1和多样性指标Shannon随试验时间的延长逐步增加,而Simpson指数随试验时间延长逐步降低,而土壤中这些指标在试验过程中没有显著变化。与刚埋置秸秆时相比,埋置2个月后的秸秆细菌Bacteroidetes门相对丰度明显增加,主导细菌群为Bacteroidetes和Proteobacteria门。Actinobacteria丰度在埋置2个月后明显降低,然后又随试验时间延长逐步增加。Planctomycetes、Saccharibacteria、Verrucomicrobia、Acidobacteria、Chloroflexi和Gemmatimonadetes丰度在原始秸秆中较低,埋入土壤后随试验时间延长逐步增加。Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Alphaproteobacteria和Flavobacteriia主导前期细菌纲组成,而Actinobacteria、Anaerolineae和Bacilli纲丰度在后期逐步增加。秸秆分解速率主要受其碳含量影响,秸秆细菌群落组成前期与秸秆碳含量相关,后期与秸秆氮含量相关。随着试验的进展,秸秆细菌群落组成与土壤中的细菌群落组成趋同。【结论】秸秆埋入土壤后前2个月的分解速率最高,随后逐步降低。秸秆分解前期细菌群落由富营养型组分Bacteroidetes和Proteobacteria门和Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Flavobacteriia和Alphaproteobacteria纲主导,随后被逐步增加的贫营养型组分Actinobacteria、Acidobacteria、Chloroflexi、Saccharibacteria门和Deltaproteobacteria、Actinobacteria纲等代替。秸秆碳氮含量变化是影响秸秆分解及其过程中细菌群落演化的主要原因。 相似文献
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7.
为摸索滇中高海拔冷凉山区反季节栽培花椰菜的最佳播期以集成高效栽培技术推广应用,于2017—2018年选择海拔2250 m的云南省峨山县塔甸镇大西村地块进行9个播期的2年随机区组试验。结果表明,花椰菜生育期随播期推迟而延长,而花球采收期除播期7月10日外随播期推迟而逐渐增长;花椰菜株高、外叶数、开展度、球高、球径和单球重等农艺性状有随播期延迟呈现先逐渐减小而后又逐渐增大的趋势;莲座期黑腐病和霜霉病的病情指数随着播期的延迟呈现先逐渐升高而后又逐渐下降的趋势;花椰菜小区产量随着播期的延迟呈现先逐渐下降而后又逐渐提高的趋势,播期4月20日和4月30日与其余7个播期产量之间的差异达极显著水平。综合花椰菜在冷凉山区反季节栽培的生产实际和各播期产量产值及商品性表现,推荐滇中高海拔冷凉山区反季节栽培花椰菜的最佳播期为4月20—30日。 相似文献
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