中国基层公共文化服务平台政社共建研究

[目的/意义]各级政府鼓励和支持社会力量参与公共数字文化服务建设,为政社合作共建公共文化服务平台提供了良好契机。[方法/过程]文章梳理了基层公共文化服务平台政社共建的相关文献,结合政府与社会力量的角色作用、平台资源与服务的建设导向,分析了基层公共文化服务平台的政社共建模式,并结合政社共建平台的实践案例,分析其政社共建现状和取得的服务成效,指出政社共建平台存在的不足。[结果/结论]提出针对性的优化策略,旨在发挥政府与社会力量共建的强大合力,为提升中国基层公共数字文化服务效能提供参考。     

不同饲养水平对瑶山鸡生产性能和胴体品质的影响

文章旨在研究不同饲养水平对瑶山鸡生产性能和胴体特征的影响。试验将400只平均体重一致的1日龄瑶山鸡随机分为2组,每组4个重复,每个重复50只。2组分别饲喂代谢能水平为3155 Kcal/kg、粗蛋白质水平为225 g/kg的高能高蛋白日粮和代谢能水平为2965 Kcal/kg、粗蛋白质水平为195 g/kg的低能低蛋白日粮。试验共开展10 w。同时将240只产蛋高峰期瑶山鸡随机分为2组,每组4个重复,每个重复30只,饲喂上述日粮4 w,试验结束后收集受精蛋进行孵化。结果:高能高蛋白组种鸡在8和10 w的体重和采食量均显著高于低能低蛋白组(P<0.05),而料重比显著降低(P<0.05)。高能高蛋白组种鸡受精率和孵化率显著高于低能低蛋白组(P<0.05),而残次率、胚胎死亡率和出壳前死亡率显著降低(P<0.05)。1~10 w时高能高蛋白组种鸡体重均显著高于低能低蛋白组(P<0.05),与低能低蛋白组相比,高能高蛋白组屠体重、可食用部分显著升高(P<0.05),腿肌占比显著降低(P<0.05)。结论:中等生长速度的瑶山肉种鸡可以更有效地利用高能量高蛋白(代谢能:3155 Kcal/kg,粗蛋白质:225 g/kg)饲料。     

不同吸附特性的稻草生物炭对稻田氨挥发和水稻产量的影响

秸秆生物炭具有改善土壤生态环境、土壤蓄水保肥和减少温室气体排放等正效应,但其石灰效应会加大稻田氨挥发损失。为充分发挥生物炭吸铵特性,降低其石灰效应的不利影响,对不同热解温度(300、500、700℃)和酸化水平(pH值=5、7、9)稻草生物炭处理下的田面水NH_4~+-N浓度、氨挥发和水稻产量进行了研究。结果表明:偏酸性(pH值=5)、中性(p H值=7)生物炭处理在基肥期和分蘖肥期均能显著降低田面水NH_4~+-N峰值浓度(P0.05),降幅达16.90%～35.60%。全生育期稻田氨挥发损失占施氮量的15.14%～26.05%(2019年)、15.10%～19.00%(2020年)。稻田增施热解温度为700℃、酸化水平为5(p H值=5)的生物炭(C700P5)降氨效果最好,两年氨挥发分别显著降低22.93%、12.61%(P0.05)。高温热解配合偏酸性、中性生物炭(C700P5、C700P7)增产效果显著,增产率达9.92%～13.50%,结构方程模型表明,其增产原因是生物炭酸化处理降低了稻草生物炭的石灰效应,而热解温度调整提高了生物炭阳离子交换量(CationExchange Capacity,CEC),进而降低了田面水NH_4~+-N浓度和氨挥发损失,最终提高了水稻地上部氮素积累和水稻产量。研究可揭示不同热解温度和酸化水平制备的生物炭在稻田中的应用潜力,并为稻田合理施用生物炭和减少化肥施用量提供理论依据。     

“四念四化”构建校企合作育人模式的探索与实践——以内蒙古商贸职业学院食品加工技术专业为例

食品加工技术专业是典型的应用型专业,人才培养目标是应用型高技能人才,其培养目标的关键是强化实践教学,搭建好校企合作平台,从而达到实践育人、协同育人的目的。内蒙古商贸职业学院食品加工技术专业以选择具有管理水平一流、生产工艺先进、研发能力领先的食品制造类高端企业,通过引企入校、工学交替、理实一体教学提高了学生的培养质量,同时创新形成了“四念四化”的教育教学模式。     

土壤调理粉剂处理下茶园土壤重金属污染特征及潜在风险评价

本文以贵州安顺不同土壤调理粉剂处理下“瀑布毛峰”茶园土壤为供试样品,通过样品测试与理化分析,对CK处理(0 kg/hm²)、A处理(600 kg/hm²)、B处理(750 kg/hm²)和C处理(900 kg/hm²)下茶园土壤重金属含量特征及污染水平进行探讨。结果表明：不同土壤调理粉剂处理下,研究区域土壤重金属Cr、Hg、Pb、Cu、Zn、Ni、As和Cd的变异程度各异,且土壤中这8种重金属含量也各不相同,其中pH、Cr、Pb和Ni含量在C处理中最高,As、Hg和Cd含量在A处理中最高,Cu和Zn含量在B处理中最高;对各重金属元素进行相关性分析可知,Ni与Pb之间存在极显著相关性,表明两者之间的同源性极高,其余元素之间相关性特征不明显;由综合污染指数（P_综）得出A处理为轻度污染,CK处理、B处理和C处理均为中度污染,不同处理土壤中Cr均在国家Ⅱ级标准(GB15618—2008)规定范围内,样点达标率为100%,在所选定的污染评价因子中,Cu的贡献率最高,为土壤主要影响因子,其次是Cd和Ni;研究区土壤重金属单项潜在生态风险指数($E_{r}^{i}$)中Hg属于强生态风险,其余7种重金属处于轻微潜在生态风险等级;综合潜在生态风险指数(RI)平均值为196.79,总体处于中等潜在生态风险水平,Hg对RI的贡献率最大,是最主要的生态风险元素。     

土壤生态环境损害鉴定评估中基线确定方法讨论

随着近年来我国经济的高速发展,各地生态环境污染和破坏形势日益严重,特别是涉及土壤环境的污染和破坏事件日益增加,需要对发生土壤污染的场地进行损害鉴定评估工作。根据生态环境部《生态环境损害鉴定评估技术指南总纲和关键环节第1部分:总纲》(GB/T39791.1-2020)等技术规范,规定了4种基线确定方法:即历史数据法、对照数据法、标准基准和专项研究等方法。通过相关案例,主要分析了土壤生态环境损害鉴定评估工作中对照数据法中基线值确定方法,为后续开展相关土壤环境损害鉴定评估工作提供一定的参考。     

洞庭湖烂泥湖水系洪涝灾害风险评估与应对措施

近年来,洪涝灾害是全球发生频繁、危害最严重的气象灾害之一,国内不少学者开始对洪涝灾害进行研究,目前对于洞庭湖区洪涝灾害风险的研究较少。采用综合评价法建立模型对洞庭湖区烂泥湖水系洪涝灾害风险进行评估并提出应对策略,结果表明:新泉寺闸内水位和滞涝水面率的不同导致暴雨对烂泥湖水系的影响程度也不同。同时采取提高滞涝水面率和降低内湖水位,基本可以消除一般年份处于高风险的范围,对于减少低风险范围、增加无风险范围效果更为显著;对于平均风险度为高风险的年份,能够消除大部分高风险区域。     

“试验设计与数据处理”教学改革探讨——基于本科生毕业论文常见问题的分析

“试验设计与数据处理”是食品类专业的一门重要课程。在分析毕业论文存在问题的基础上,找出这些问题存在的原因并寻求解决办法,为提高“试验设计与数据处理”课程的教学质量和教学效果提供参考和依据。     

基于WOFOST模型的辽宁省春玉米干旱灾损风险评估

利用锦州农业气象试验站的作物生长发育和土壤实测数据对WOFOST模型水分胁迫模块进行了调参，适用性验证表明，WOFOST模型适用于辽宁省春玉米生长发育和产量的模拟，辽宁省春玉米受干旱的影响可以利用WOFOST模型较敏感地反映出来。利用调参后的WOFOST模型模拟了全生育期及出苗~拔节、拔节~抽雄、抽雄~乳熟和乳熟~成熟各阶段发生轻、中、重旱情景对辽宁省春玉米产量的影响，并根据模拟结果确定了不同干旱风险等级下辽宁省东、中、西部玉米生产的灾损范围。结果表明：不同生育期发生干旱对产量的影响不同，总体上，抽雄~乳熟期发生干旱的影响最大，其次是拔节~抽雄期，而出苗~拔节期和乳熟~成熟期发生干旱对产量的影响较小，全省春玉米在抽雄~乳熟期发生重旱的减产风险达30%~70%；在相同干旱水平下，不同区域受影响程度也不同，在全生育期及各生育阶段发生轻、中、重旱情景下，干旱导致的减产率总体上表现为由东部向西部地区逐渐加重的趋势，在全生育期重旱情景下，辽宁省东部的春玉米减产率为40%~75%，中部为60%~90%，西部达65%~95%。     

Assessing the effects of vegetation and precipitation on soil erosion in the Three-River Headwaters Region of the Qinghai-Tibet Plateau,China

Soil erosion in the Three-River Headwaters Region (TRHR) of the Qinghai-Tibet Plateau in China has a significant impact on local economic development and ecological environment. Vegetation and precipitation are considered to be the main factors for the variation in soil erosion. However, it is a big challenge to analyze the impacts of precipitation and vegetation respectively as well as their combined effects on soil erosion from the pixel scale. To assess the influences of vegetation and precipitation on the variation of soil erosion from 2005 to 2015, we employed the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model to evaluate soil erosion in the TRHR, and then developed a method using the Logarithmic Mean Divisia Index model (LMDI) which can exponentially decompose the influencing factors, to calculate the contribution values of the vegetation cover factor (C factor) and the rainfall erosivity factor (R factor) to the variation of soil erosion from the pixel scale. In general, soil erosion in the TRHR was alleviated from 2005 to 2015, of which about 54.95% of the area where soil erosion decreased was caused by the combined effects of the C factor and the R factor, and 41.31% was caused by the change in the R factor. There were relatively few areas with increased soil erosion modulus, of which 64.10% of the area where soil erosion increased was caused by the change in the C factor, and 23.88% was caused by the combined effects of the C factor and the R factor. Therefore, the combined effects of the C factor and the R factor were regarded as the main driving force for the decrease of soil erosion, while the C factor was the dominant factor for the increase of soil erosion. The area with decreased soil erosion caused by the C factor (12.10×10³ km²) was larger than the area with increased soil erosion caused by the C factor (8.30×10³ km²), which indicated that vegetation had a positive effect on soil erosion. This study generally put forward a new method for quantitative assessment of the impacts of the influencing factors on soil erosion, and also provided a scientific basis for the regional control of soil erosion.