基于GM(1,1)模型的四川粮食产量预测研究

中国人口众多,粮食安全关系到国计民生,加强粮食产量预测有利于确保粮食安全。根据2001—2015 年四川粮食产量的历史数据,运用灰色系统理论,建立基于弱化缓冲算子的GM(1,1)预测模型,通过残差、级比偏差、关联度、后验差检测、模拟数据检查对模型的合理性和精度进行误差检验,并应用模型预测未来3 年的粮食产量。研究结果表明,灰色系统理论GM(1,1)适用于粮食产量预测且具有较高的精度。预测了2016、2017、2018 年的粮食产量同比增长分别为-2.11%、-0.39%和1.21%,由此得出未来粮食产量将在波动中增长。     

种子处理方式对欧洲垂枝桦发芽率及苗木生长的影响

以引进的俄罗斯欧洲垂枝桦种子为材料,研究了冷藏、沙藏和雪藏3种种子处理对欧洲垂枝桦场圃发芽率及苗木生长的影响。结果表明:不同种子处理的场圃发芽率、苗高、地径、地上生物量、地下生物量和全株生物量存在显著差异,种子雪藏处理的场圃发芽率、苗高、地径、地上生物量、地下生物量和全株生物量等指标均优于其他处理,其场圃发芽率、生长量和生物量最高。     

温室环境温度预测自适应机理模型参数在线识别方法

温室小气候模型具有非线性、强干扰、时变等特性,常用的线性化模型或离线辨识模型无法有效预测温室环境动态变化规律,模型精度不高直接影响温室环境控制性能。针对模型的这种复杂特性,该文以温度模型为例,提出利用连续-离散递推预测误差算法,对非线性模型参数和状态进行在线估计,以提高模型精度。首先,考虑加热和通风2种控制输入,建立了温室温度模型。然后,论述了该算法的原理和优势,算法通过引入并调整增益矩阵,对系统噪声进行在线更新,减少了系统噪声初始化偏差对参数估计收敛性的影响。最后,基于试验温室实测数据,对温室温度模型进行了在线辨识仿真,结果表明,利用连续-离散递推预测误差算法辨识模型拟合度为93.7%,扩展卡尔曼滤波器拟合度为89.5%,该文提出的算法在预测温室温度方面更为有效。     

Impact of an Urban Environment on Trace Element Concentrations in Domestically Produced Lettuce (<Emphasis Type="Italic">Lactuca sativa L.</Emphasis>)

Urban horticulture is gaining more and more attention in the context of sustainable food supply. Yet, cities are exposed to (former) industrial activities and traffic, responsible for emission of contaminants. Trace elements were monitored in soils located in the urban environment of Ghent (Belgium) and 84 samples of Lactuca satica L. lettuce grown on it. The effects of cultivation in soil versus trays, neighbouring traffic and washing of the lettuce before consumption were studied. The 0–30 cm top layer of soils appeared heterogenic in composition and enriched in Co, Cd, Ni and Pb within 10 m from the nearest road. Yet, no similar elevated concentrations could be found in the crops, except for As. Besides uptake from the roots, the presence of trace elements in the plants is also caused by the atmospheric deposition of airborne particulate matter on the leaf surface. Correlation analysis and principal component analysis (PCA) revealed that this latter transport pathway might particularly be the case for Pt, Pd and Rh. Concentrations of Cd did not exceed the 0.2 mg kg^?1 (fresh weight) threshold for Cd in leafy vegetables set by the European Commission. Measurements to reduce the health risks include the washing of lettuce, which effectively reduced the number of samples trespassing the maximum Pb level of 0.3 mg kg^?1 (fresh weight). Also, cultivation in trays resulted in a lower As content in the plants. Taking into account a vigilance on crop selection, cultivation substrate and proper washing before consumption are considered essential steps for safe domestic horticulture in urban environments.     

Fate of Silver Nanoparticles in Constructed Wetlands—a Microcosm Study

Water, Air, & Soil Pollution - Elevated radium (Ra) concentrations have been observed in aquifers with high naturally occurring salinity. The flux of radon (Rn) gas from the decay of Ra out of...     

新农药哌虫啶在三种典型土壤中的吸附与淋溶研究

应用振荡平衡法和柱淋洗法研究了哌虫啶在红壤、棕壤和黑土3种典型土壤中的吸附和淋溶特性,并探讨了3种土壤改良剂对其淋溶的影响。结果表明:哌虫啶在黑土、红壤和棕壤中的吸附平衡时间分别为12、12和9 h,分配系数Kd分别为23.16、11.24和4.68,吸附常数Kf分别为22.03、11.69和5.05,KOC值分别为1 619、2 094和495,吸附自由能值分别为-16.96、-17.59和-14.02 k J mol-1,Freundlich和线性等温吸附模型均能较好地描述哌虫啶在土壤中的吸附过程,其吸附能力顺序分别为黑龙江黑土福建红壤山东棕壤。哌虫啶在3种供试土壤中淋溶性存在差异,在棕壤中迁移性最强,随着施药量的增加,其淋出率也略有提高,但3个不同水平施药量差异不显著。在黑土中迁移性最弱,红壤和黑土中的哌虫啶残留量随着土壤深度的增加逐渐降低。土壤中添加0.5%的活性炭、腐殖酸和草炭能显著地降低农药哌虫啶在土壤中的淋溶性,减少对地下水的污染风险。     

基于计算机视觉的稻谷霉变程度检测

为了实现无损检测稻谷储藏中的霉变,该研究以引起稻谷霉变的5种常见真菌(米曲霉、黑曲霉、构巢曲霉、桔青霉和杂色曲霉)为对象,首先进行真菌培养,制成悬浮液,然后将悬浮液接种到稻谷样品中,对稻谷样品模拟储藏,确定不同霉变程度的稻谷类型,划分为对照组(无霉变)、轻微霉变组和严重霉变组。利用计算机视觉系统对三组稻谷样品进行图像采集和图像处理,提取灰度、颜色和纹理特征,共获取68个图像特征。采用支持向量机(support vector machines,SVM)和偏最小二乘法判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)构建模型,分别用于无霉变稻谷与霉变稻谷的区分和稻谷霉变类型区分。为了降低模型复杂度和数据冗余,利用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)来消除原始数据变量间的共线性,优选特征值。结果表明:利用所有参数构建的SVM模型能够很好的区分对照组与霉变组,其中建模集和验证集总体区分准确率分别为99.7%和98.4%;SVM模型对于稻谷严重霉变类型的区分效果要优于轻微霉变稻谷,其中对稻谷轻微霉变类型建模集和验证集总体区分的准确率分别为99.3%和92.0%,对稻谷严重霉变类型区分的总体准确率分别为100%和94%,且整体上SVM模型的效果要优于PLS-DA模型。而基于SPA优选特征构建的模型区分结果表明,SVM模型区分效果优于PLS-DA模型,其中,在建模集和验证集中,对无霉变和霉变稻谷总体区分准确率分别为99.8%和99.5%,对稻谷轻微霉变种类区分总体准确率分别为99.8%和90.5%,对稻谷严重霉变种类区分总体准确率分别为100%和95.0%。因此,基于计算机视觉对稻谷霉变检测是可行的,而且SPA优选特征能够较好反映稻谷霉变特征,基于优选特征和SVM模型能够较好地稻谷霉变进行识别和区分,结果较好,可以为实际应用提供技术支持和参考。     

盐胁迫下构树DREB转录因子基因表达的实时荧光定量PCR分析

转录因子是指那些专一性地结合于DNA特定序列上、能激活或抑制其他基因转录的蛋白质(王少峡等,2004)。DREB(dehydration responsive element binding protein)转录因子是一种特异性的转录因子,当植物在干旱、低温及盐等逆境胁迫下,DREB转录     

淹水胁迫对2种杨树1年生苗叶片超微结构和光合特性的影响

选取耐涝的Ⅰ-69杨和不耐涝的小叶杨为试材进行对比淹水试验,研究淹水胁迫对杨树叶片的超微结构和光合特性的影响.结果表明:淹水胁迫对杨树叶片的超微结构产生明显伤害,显著抑制叶片的光合性能,且随胁迫程度的加重和淹水时间的延长而严重:淹水8天时,Ⅰ-69杨与小叶杨叶片的净光合速率(Pn)、光系统Ⅱ(PSⅡ)最大光化学量子效率(Fv/Fm)、叶绿素含量均略有下降,叶片超微结构出现淀粉粒大量减少、嗜锇体数量略有增加、类囊体略有膨胀,少部分片层出现轻微扭曲等现象,但2者间差异不明显.淹水15天时,2者间出现明显差异.Ⅰ-69杨仍然能够维持较完整的叶片超微结构,从而保持较高的Pn,Fv/Fm,叶绿素含量.小叶杨叶片的Pn,Fv/Fm,叶绿素含量显著降低.叶片超微结构严重受损,出现质壁分离,叶绿体膨胀、被膜消失,类囊体膨胀,基粒片层扭曲、解体,线粒体内嵴减少、内含物外渗等症状.叶绿体对淹水胁迫敏感,线粒体结构相对稳定.叶片超微结构,尤其光合机构的损伤程度与Pn,Fv/Fm,叶绿素含量的变化趋势一致,是造成淹水胁迫下光合性能下降的重要原因.不同杨树叶片的超微结构对淹水胁迫的抗性明显不同.淹水胁迫下,耐涝杨树叶片的超微结构明显比不耐涝杨树稳定,损伤症状轻,出现时间晚.叶片超微结构的稳定性与杨树的抗涝性呈正相关关系,可作为杨树抗涝性鉴定的细胞学参考.     

6种龙船花的光合特性研究

对6个龙船花品种叶片的形态特征、光合作用日变化和光响应曲线进行测定与分析,结果表明:6种龙船花的光合能力差异不显著,LSP和LCP均较低,说明利用强光的能力较差,耐阳性较弱,而对弱光利用能力较强,具有较强的适应弱光的能力;且它们的WUE也比较低,在0.89～1.37μmol/mmol间,表现出耐荫喜湿的特性。因此在生产上应注意适当遮荫和水分的管理,其中龙船花(I.chinensis)能适应较强的阳光。6种龙船花的Pn均与PAR、Tr、Ci极显著相关,但品种不同,其主导因子也不一样。龙船花和大王龙船花的Pn与Gs、Ci、Tr、VpdL、PAR呈极显著相关;大黄龙船花、橙红龙船花、杏黄龙船花的Pn与Ci、Tr、VpdL、PAR呈极显著相关,而与Gs不相关;洋红龙船花的Pn与Gs、Ci、Tr、PAR呈极显著相关,而与VpdL不相关。