借他山之石做好种猪性能测定工作

山东省的种猪性能测定和拍卖工作已连续开展了五届,但台湾早在25年前就开始了这项工作。商品猪的市场化集中拍卖,即为养殖户提供了一个公开、公正的交易平台,可以有效调动农民科学养殖的积极性,对解决防疫污染难题和化解供需矛盾起到积极作用。目前只有广东、重庆等少数地区开     

大棚菜地土壤理化特性的研究

对哈尔滨市和大庆市不同种植年限的大棚土壤取样,调查结果表明:(1)随着种植年限的增加,土壤水稳性团聚体(5～0.25mm)的数量增加,毛细管孔隙发达,持水性变好;通气透水性变差.(2)种植5年以上的大棚土壤与露地土壤比较有机质和全氮含量明显增加,达极显著水平;速效氮明显增加,达显著水平;速效磷呈高度富集状态;速效钾的变化因地区而异,哈尔滨市无明显变化,大庆市呈富集状态;pH值有随种植年限的增加而下降的趋势.(3)哈尔滨市种植8年以上的大棚土壤出现了次生盐渍化.     

褪黑素壳聚糖微粒防止褪黑素降解并有效提高其抗旱功能

  【目的】  褪黑素可提高作物抗旱性,但容易降解。本研究试图开发具有缓释和抵御光降解能力的褪黑素壳聚糖微粒,并对其抗旱性进行评价。  【方法】  利用壳聚糖与三聚磷酸钠和果胶所产生的静电引力,使三者之间产生交联形成包裹褪黑素的杂化微粒,从而实现褪黑素的缓释和保活。确定投入褪黑素质量为5 mg时制备的褪黑素壳聚糖微粒作为试验材料(MP-MT)。利用扫描电子显微镜(SEM)和傅立叶变换红外光谱(FTIR),对褪黑素壳聚糖微粒(MP-MT)表面形貌及官能团特性进行表征。采用超高效液相色谱技术,探究MP-MT对褪黑素的缓释性能和抵抗光降解的性能。以两叶一心的小麦幼苗为试材,进行灌根试验。将基质最大持水量的80%设为正常对照(CK1),基质最大持水量的40%设为干旱对照(CK2);在干旱胁迫下,设施用1.0 g/L褪黑素(MT1.0)、壳聚糖微粒(MP)和含褪黑素0.5、1.0、1.5 g/L的褪黑素壳聚糖微粒(MP-MT0.5、MP-MT1.0、MP-MT1.5),共7个处理。在处理后第8天,取样分析小麦幼苗株高、干重、鲜重、叶片SPAD值、根系生长、抗氧化酶活性及丙二醛含量。  【结果】  当褪黑素投入量为5 mg时MP-MT对褪黑素的包封率最稳定,为52.14%,之后的相关试验均以该比例制备的褪黑素壳聚糖微粒(MP-MT)作为试验材料。通过SEM照片发现,MP-MT微粒粒径相较于壳聚糖微粒增加且表面变粗糙。MP-MT微粒FTIR结果同时检测出现了壳聚糖、褪黑素等组分的特征峰,表明褪黑素在微粒中存在。模拟释放试验结果表明,MP-MT在pH 5.0和pH 7.0磷酸缓冲溶液下36 h的释放率分别为65.43%、50.13%。模拟光降解试验表明,可见光照射4 h时MP-MT中褪黑素的光降解率较普通MT降低了143.37%。小麦幼苗干旱胁迫试验结果表明,与MT1.0处理相比,3个MP-MT处理的小麦幼苗干重增加4.50%～22.73%,根系长度增加15.92%～32.56%,过氧化酶活性提高19.56%～20.34%,丙二醛含量降低9.77%～12.30% (P<0.05)。  【结论】  壳聚糖/三聚磷酸钠/果胶的褪黑素封装体系可以实现褪黑素的缓释和保活,显著提高干旱胁迫下小麦幼苗SPAD值,促进根系发育,提高抗氧化酶活性,从而提高小麦幼苗抗旱性。     

基于熵权TOPSIS模型和GIS的黔北农产品区土壤养分空间分析及综合评价

通过实地采样和室内分析的方法,对黔北农产品区农用地1 037个土壤样品进行了检测分析,以全氮、有效磷、速效钾、有机质、pH值为评价指标,运用GIS,GS+技术和熵权TOPSIS模型法对农产品区的土壤养分进行了分析与综合评价。结果表明:(1)研究区土壤速效钾含量丰富,全氮、有效磷含量为中等,土壤为酸性与中性土壤,较适合农作物生长,但其有机质含量相对缺乏。(2)半方差函数模型拟合结果显示有机质、速效钾、全氮、pH值符合指数模型,有效磷符合球状模型,而有机质、速效钾的空间变异结构特征较强,全氮、pH值、有效磷的空间变异结构性弱。(3)研究区土壤养分综合指数空间分布图分析显示,北部和西部地区共2.55%的面积为极高水平,以岛状为主;西南、东南、南及北部地区共32.43%的面积为高水平,以带状为主;研究区55.45%的面积为中等水平,集中连片,以面状为主;西部、中部、东部部分区域共9.45%的面积为低水平,以带状和岛状为主;0.11%的面积为极低水平。研究结果为掌握黔北农产品区养分丰缺状况、变异机理、空间分布和为其精准施肥奠定了基础。     

不同光周期和红蓝光质配比对辣椒幼苗生长发育的影响

辣椒幼苗在光强(58±1)μmol/(m2·s)下,设置光周期24h(光/暗14h/10h)、12h(光/暗7h/5h)和6h(光/暗3.5h/2.5h)等3个水平,红蓝光光强比分别是7:1(7RB)和1:1(RB)等2个光质配比水平,共6个处理,经过30d后,对植株形态、生长、叶绿素含量、光合参数以及叶绿素荧光参数进行比较分析.试验表明P12-7RB下的辣椒幼苗地上干重和总叶面积最大,P6-RB处理的相对生长率(RGR)和比叶面积(SLA)比P24-RB分别高55.88%和23.62%.尽管P6-RB与P24-RB的净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)和蒸腾速率(Tr)无显著差异,但辣椒苗生长在P6-RB处理下表现出较高的光合系统的量子产额(ΦPSII)0.68mol/(m2·s),以及较低的非光化学淬灭(NPQ)0.17μmol/mol.P6、P12和P24处理的叶绿素含量无显著性差.RB下的幼苗与7RB下的幼苗相比具有显着更好的光合性能.试验表明辣椒可以适应非自然条件下的光周期.处理P6-RB补光参数对辣椒幼苗的生长最有利,可有效地用于植物厂,这为植物工厂延长光周期的实践应用提供了理论基础.     

基于区块链中继技术的集群式农产品供应链溯源模型

集群式农产品供应链具有链条长且多、生产分散、信息多源异构、网链结构复杂等特点。面向集群式农产品供应链区块链溯源的需求,多链式区块链比单链式区块链更具有优势。但多个区块链相互独立使得不同链上的数据相互隔离,导致不同联盟在多链式区块链网络中数据断裂,无法构成完整的溯源链条,该研究提出一种基于区块链中继技术的集群式农产品供应链溯源模型,打通联盟间的信息孤岛,实现整个供应链的信息贯通。分析集群式农产品供应链的业务构成,利用区块链中继技术打通供应链上下游区块链,构造集群式农产品供应链的中继多链拓扑结构和溯源模型;应用链借助中继链和跨链路由实现跨链交互,并通过Hyperledger Fabric背书策略检验跨链交易的有效性。最后,以集群式猕猴桃供应链为例,设计和实现了该模型的原型系统,并进行了功能、性能和扩展性的测试与分析。结果表明：在功能方面,该模型可以保证跨链溯源信息的完整性、可信性和有效性,能够有效解决多链式区块链溯源中的信息断链问题;在性能方面,系统数据写入的吞吐量最高为561.8（事务数/s,transactions/s）,高于单链式区块链的118.1 transactions/s;数据写入时延均值为1.49 s,优于单链式区块链的数据写入时延均值5.92 s;在扩展性方面,系统中链的数量能够按照业务需求动态增加,灵活应对集群式供应链变化。该模型能实现集群式农产品供应链溯源,研究结果对区块链溯源网络的扩大和实现行业性的统一布局、协同发展有一定意义。     

CO_2浓度升高对万寿菊生长发育与光合生理的影响

为探究经济花卉万寿菊响应CO_2浓度升高的生理机制,以万寿菊金币品种为试材,利用OTC(open top chamber)系统进行CO_2浓度控制试验,测定了万寿菊形态特征、叶片组织结构、光合色素含量、光合作用及糖类代谢物的变化。结果表明,本试验种植的万寿菊维管束中无"花环状"结构,是菊科中的C_3植物。CO_2浓度升高后,万寿菊叶片栅栏组织增多,栅栏组织内的叶绿体数量增加,光合色素含量增加,净光合速率增强,气孔导度和蒸腾速率在现蕾期和初花期下降,而在盛花期增加,水分利用率在各生育时期均增加。此外,CO_2浓度升高后,万寿菊叶片中还原糖含量、可溶性总糖含量、淀粉含量、纤维素含量均增加。植株的株高、茎粗、单株茎秆重、单株总生物量均有增加,花朵总产量增加27.46%。综上可知,CO_2浓度升高促进了万寿菊叶片光合作用和碳代谢,有利于万寿菊的生长发育。本研究结果有助于揭示万寿菊响应CO_2浓度升高的生理机制,为未来的万寿菊生产开发提供了依据。     

葵花秆的热解动力学研究

为使葵花秆得到高效清洁的利用,为生物质热解装置的正确设计提供理论依据,采用热重法在不同升温速率下对葵花秆的热解行为进行了研究。结果表明:葵花秆的热解可分为4个阶段,随着升温速率的提高,主反应区热重曲线和微分热重曲线都向高温方向移动,热解最大速率以及相对应的温度随之提高;Ozawa法计算葵花秆主热解区间的活化能值集中在106·33～180·05kJ·mol-1范围内;Satava机理函数推断法得出葵花秆热解的最可能机理属于19号机理函数-Avrami-Erofeev方程,随机成核和随后生长,反应级数n=3。     

用改进的酚-氯仿法提取鱼类基因组DNA效果的分析

提取鱼类基因组DNA的研究报道并不多见,效果也各有差异。本文以泰山螭霖鱼、东平湖鲤鱼、东平湖鲫鱼为材料,采用改进的酚-氯仿法提取基因组DNA,并进行了紫外分光光度、琼脂糖凝胶电泳、微卫星PCR扩增等方法的鉴定。结果表明,本方法提取的基因组DNA浓度在0.9μg/μL~3.25μg/μL之间,A260/A280比值在1.79~1.87之间,电泳条带整齐明亮,适合微卫星PCR扩增,且整个操作过程使用试剂较少,简单易行。     

基于无人机航拍的苎麻倒伏信息解译研究

茎杆倒伏是苎麻三麻培育中最常见的灾害,传统的监测方法具有耗时耗力、不及时等局限性。提出了一种基于无人机航拍获取苎麻倒伏信息的方法,首先利用Pix4D Mapper软件生成苎麻的冠层正射影像和数字表面模型(digital surface model,DSM),基于正射影像提取苎麻光谱、纹理及形状特征,基于DSM提取苎麻株高指标,最后结合3种机器学习算法构建正常/倒伏苎麻分类模型。结果表明,基于DSM提取的株高信息可以有效代替大田实测株高,模型R²为0.899。倒伏和正常苎麻在光谱、纹理、形状及株高特征上具有差异。在3种机器学习算法中,支持向量机和决策树模型的性能最好,准确率达到99%,能够高效地识别苎麻倒伏地块。以上研究结果为准确、快速评估作物倒伏情况提供了技术支撑。