插秧机作业面积测量远程监测系统软件设计——基于VisualBasic.NET 2010

为实现对插秧机作业区域自动识别和作业面积的自动测量,实时掌握跨区作业插秧机远程作业面积参量值,以VisualStudio平台上的VisualBasic.NET2010为开发环境,开发了一套高速插秧机跨区作业面积远程测量监测系统软件。该软件功能主要包括GPS定位轨迹及作业区域的识别、面积测量、数据通讯、数据显示和数据存贮。系统采用VisualBasic.NET2010语言进行开发,将远程跨区作业的插秧机面积测量监测数据经由GPRS网络进行无线传输到上位机,并采用SOCKET组件和ADO.NET技术实现系统数据通信,完成PC机与下位机之间数据的传输,对测量结果进行显示存储,同时通过系统误差分析完成系统的可行性判断。     

基于ZigBee的寒地水稻温室大棚智能控制系统设计

针对我国北方寒地水稻育秧大棚的结构特点,设计并开发了一套基于ZigBee的智能控制系统,并构建了该系统的星型网络,用以实现将传感器采集到的数据进行无线传输的功能。系统进行数据采集的模块分别采用AT89S52单片机、数字式空气温湿度传感器DB420、数字式土壤温度传感器DS18B20和数字式土壤水分传感器SM2802M,用这些模块来监测空气中的温湿度、土壤温度以及土壤水分等,将监测到的数据通过JM12864F显示出来。这些采集模块还可以监测到大棚内的空气温湿度、土壤温度、土壤水分含量等实时信息,并对这些信息进行分析处理,将分析处理的结果发送到用户手中,达到远程监控的目的。     

ZigBee和线阵CCD技术在西藏智能温室中的应用

利用西藏地区太阳能丰富的优势,采用太阳能资源为主要供能方式,为智能温室系统构建基于Zig Bee协议的无线传感网络和nRF2401无线传感器的双层无线通信网络,以减少西藏地区有线布线成本和解决温室群控制问题。同时,在传统智能温室中结合线阵CCD技术,为智能温室系统提供实时、直观的作物生长状况数据,有效提高对温室内环境因素的监控效率及温室智能自动化控制程度,以满足现代化高效节约型农业的发展形势需求,以及西藏地区特定的地理环境对于农业自动化的需求。     

木醋液对牛粪堆肥理化性质的影响

以牛粪为堆肥原料,研究不同浓度木醋液对牛粪堆肥理化性质的影响。试验采用好氧人工翻堆方式进行。试验共设4个处理,浓度分别为0.2%、0.5%、0.8%的木醋液处理和不添加木醋液的对照处理。通过试验分析温度、含水率、EC、pH值、铵态氮和硝态氮含量等指标随堆肥发酵时间变化的特征。结果表明:各处理组在堆肥发酵过程中pH均在适宜微生物生长的范围内,含水率都保持在55%以上;EC都呈先上升后下降的趋势;添加不同浓度木醋液处理与对照处理相比,都显著提高铵态氮硝态氮含量,从而有效减少堆肥发酵过程中氨气挥发和氮素损失,其中浓度为0.5%木醋液处理效果最好,与对照相比,肥堆升温快,进入高温所需时间短,高温持续时间长,在整个堆肥发酵过程中含水率一直保持在60%~70%之间,发酵结束时物料电导率较低,堆料腐熟快,有利于加快堆肥发酵进程。     

基于能值的鄂尔多斯市水资源生态经济系统可持续发展动态分析

运用能值理论和分析方法,分析了鄂尔多斯市2000-2009年水资源生态经济系统能量流动规律,构建了其能值综合图,计算评价了水资源开发利用状态及其系统可持续发展状况。分析结果表明,鄂尔多斯市经济社会发展主要依靠不可更新资源的投入,且对不可更新资源投入的依赖程度不断增大,水资源投入能值所占比重逐渐减小;鄂尔多斯市在市场贸易中处于明显不利地位,经济发展尚处于高消耗、高增长的发展阶段,工业化水平还有待提高。2000年以后鄂尔多斯市经济系统虽然富有活力和发展潜力,但是随着当地经济发展对不可更新资源的依赖不断增大,系统有向消费型经济系统快速发展的趋势。鄂尔多斯市应加快重点工业产业技术更新和产品升级,延长产业链。     

Blood Typing of Asiatic Black Bear (Ursusthibetanus)

In this study,we aimed to determine whether bear had different blood group systems.Whole blood samples were collected from 40 Asiatic Black bears in Fujian province,China.Tube method was used to detect antibodies in plasma,and antibody isotype was determined with 2-mercaptoethanol.Plasma was further analyzed by mass spectrometry.The plasma from four bears had antibodies,possibly IgM isoform,which could agglutinate RBCs from 30 bears.Blood samples from 10 bears were tested by human blood typing reagents.The results showed that 4 bears had blood type like human type O,while 6 bears had like human type B.Plasma protein had extensive homology to serum albumin-like isoform 1 found in giant panda (Ailuropodamelanoleuca).We suggested that Asiatic Black bear might have at least one blood group system with two blood types.If the sick bear needs blood transfusion,a cross-matching test was necessary.Moreover,giant panda might receive blood from Asiatic Black bear in case of emergency.     

玉簪组织培养及离体再生体快繁体系的建立

以玉簪品种"紫萼"嫩叶、叶柄、腋芽及幼嫩的花梗为外植体,利用植物组织培养技术,研究了不同外植体、培养基配方组成等因素影响下的愈伤诱导以及扩繁培养情况,建立玉簪组织培养体系。结果表明:最佳外植体为花梗,最佳培养基组成为MS+6-BA 2.0mg·L~(-1)+NAA 0.3mg·L~(-1)。     

我国黑果枸杞研究进展

黑果枸杞集药用价值、经济价值、生态价值于一体,开发应用潜力巨大。现从资源分布、栽培育种、化学成分、遗传学及产品加工等方面,对近年来我国黑果枸杞研究进行了综述,以期为黑果枸杞的进一步开发和利用提供参考依据。     

Postnatal development of canine axial globe length measured by B-scan ultrasonography

OBJECTIVE: The objectives of this study were to document the development of axial globe length (AGL) in normal mesocephalic cross-bred dogs between 2 and 52 weeks of age, to determine a relationship between AGL and age, and derive an equation to predict AGL in normal mesocephalic cross-bred dogs. ANIMALS STUDIED AND PROCEDURE: The AGL of twenty normal mesocephalic cross-bred dogs was measured at 12 time points from 2 to 52 weeks of age using B-scan ultrasonography. RESULTS: The mean (+/- SEM) AGL increased from 12.65 mm (+/- 0.18) at 2 weeks of age to 19.52 mm (+/- 0.18) at 52 weeks of age. The correlation between AGL and age was evaluated by fitting possible variables to a regression pattern. A linear model of natural logarithmic-transformed value of AGL (mm) and age (week) was established. Side (left or right eye) and gender did not correlate with development of AGL. CONCLUSIONS: A reverse transformation of the formula can be used to predict AGL in mesocephalic cross-bred dogs: AGL = 10.847 * age in weeks 0.1653.