《猪业科学》投稿须知

《猪业科学》杂志为月刊,每月25日出版,面向全国发行。内容充实、实用,每期一个主题,充分挖掘、深度报道、全面分析,全面反映养猪产业的最新成果、发展动态和市场经济信息。全彩色印刷、图文并茂适应现代"读图时代"潮流。1内容本刊主要栏目有主题策划、国际瞭望、猪场兽医、营养与饲料、环境与设施、猪群保健、遗传改良、生产管理、地方猪种、猪场人才等。     

《猪业科学》投稿须知

《猪业科学》杂志为月刊,每月25日出版,面向全国发行。内容充实、实用,每期一个主题,充分挖掘、深度报道、全面分析,全面反映养猪产业的最新成果、发展动态和市场经济信息。全彩色印刷、图文并茂适应现代“读图时代”潮流。     

沙地樟子松人工林土壤酶活性研究

为揭示毛乌素、科尔沁沙地樟子松人工林的土壤酶活性特征,测定两地各林龄(26a、33a、43a)樟子松人工林地的土壤酶活性、土壤理化指标,分析其相互关系及影响因子。结果表明:1)两地沙地樟子松林各林龄的土壤物理指标几乎无显著性差异(P>0.05),而有机质、全磷、硝氮含量均表现为33a>26a>43a,速效磷、速效钾含量均表现为43a>33a>26a。2)毛乌素沙地各林龄内HPA、IA均无显著性差异(P>0.05),43 a林内的UA显著高于26a、33a林地,科尔沁沙地43a、33a林内的HPA、IA、UA活性均显著高于CK水平(P<0.05),两地林内的NPA则无显著性差异(P>0.05)。土壤剖面来看,土壤酶与养分含量均随深度呈增加趋势。3)土壤养分相关分析表明,HPA与有机质、氨氮呈极显著正相关(P<0.01),NPA、IA均与全磷呈极显著正相关(P<0.01),而UA则与所测指标均无显著性相关(P>0.05)。4)科尔沁沙地26a、33a、43a樟子松林的土壤酶指数均显著高于裸沙地(P>0.05),且同龄水平分别高出毛乌素沙地15.79%、78.13%、16.28%。综上分析,同龄水平科尔沁沙地樟子松人工林的区域土壤酶活性均高于毛乌素沙地,这说明亚湿润干旱区的自然条件可能更有利于土壤酶系统衍生。     

基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限，导致防碰撞能力下降的问题，提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置，对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理，实现模型的训练和优化。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力，达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法，具有一定的参考价值和应用前景。     

钙缺乏条件下嫁接到不同砧木上的桃树的生理和组织学反应

据《Scientia Horticulturae》的一篇研究报道(https://doi.org/10.1016/j.scienta.2021.109967),来自土耳其约兹加特·博佐克大学的研究人员研究了钙缺乏条件下嫁接到不同砧木上的桃树的生理和组织学反应。钙(Ca)是植物生长发育的关键元素。研究人员将桃品种Rich May嫁接到GF 677和Garnem砧木上,种植在10 L装有珍珠岩的盆中,用Hoagland营养液灌溉植物。     

水质粪大肠菌群多管发酵法样品保存条件的探讨

不同保存条件对水质粪大肠菌群的检测结果有直接的影响,本文通过设计科学的实验来探讨不同样品在不同保存温度和保存时间的水质变化情况,以选择合适的样品保存条件来保存尚未检测的样品。     

裸果木种子萌发对播种深度的响应

本文以甘肃安西极旱荒漠国家级自然保护区天然分布的裸果木种子为实验材料,模拟分布区裸果木的生长环境,设置了播种深度分别达到0cm、0.5cm、1cm、1.5cm和2cm五个不同处理,研究了不同播种深度条件对裸果木种子萌发率、出苗率、出苗进程、胚根、胚轴的影响。实验结果表明,播种深度显著影响裸果木种子的萌发率、出苗率、出苗进程、胚根、胚轴。播种深度为0cm和0.5cm时种子萌发率分别为96.67%和82.11%,出苗率分别为96.67%和76.78%,胚轴分别为3.41cm和3.97cm,胚根分别为5.32cm和5.40cm。结论:0.5cm是裸果木种子萌发生长的最适播种深度,超过0.5cm时,随着播种深度的增加,裸果木种子萌发率和出苗率降低,胚轴和胚根生长缓慢。     

不同季节苗圃管理技术要点初探

关于人造植物景观来说,园林设计中最为关键的一部分就是苗圃管理,也可以将其作为种植设计。作为苗木种植者,需要从根本上掌握植物造景相关知识,有意识的联系植物造景跟苗木生产两个方面,还需要坚持有的放矢的原则进行生产。并且,在不同的季节苗圃的管理技术有所不同。本次研究立足于不同的季节,掌握其对苗圃产生的不同影响,以此为基础分析不同季节下苗圃管理技术的差异。     

除草机器人视觉导航中路面检测方法研究 —基于DSP图像深度处理

除草机器人是自主作业水平较高的一种新型农机设备,由于作业环境复杂,其作业质量和效率受视觉导航系统的影响较大。为了提高除草机器人视觉导航系统的精度及实时处理图像的效率,将DSP图像处理技术引入到了视觉导航系统的设计上。为了验证方案的可行性,结合MatLa软件对系统的图像处理能力进行了仿真实验,首先将采集图像利用MatLab处理为CCS的数据文件,然后传送给DSP处理器进行处理,最后将处理数据利用CSS传给MatLab软件进行图像显示,验证其是否能够成功的提取导航线位置。