玉米品种DNA指纹数据库构建的标准化规范

为了保证玉米品种DNA指纹库构建的标准化,从建库标记、检测平台、试剂、样品、评估程序、数据整合、模式库、扩展库、随机盲测等九个方面进行了全面的规范:(1)通过对不同分子标记的比较,确定SSR标记作为建库标记;(2)通过对不同DNA指纹检测方法的比较,确定毛细管电泳结合多色荧光检测方法作为DNA指纹片段分析方法;(3)规范了DNA、引物、Taq酶等试剂质量,以保证数据的稳定性和可重复性;(4)规范了样品来源、样品类型及分析样品数量;(5)确定评估品种的数量及引物的取舍标准;(6)为解决不同来源DNA指纹数据的有效整合问题,提出了固定一套核心引物、提供标准品种、提供标准DNA、确定引物等位基因BIN、规定对异常带型数据处理方式、规定数据的编码方式等6个解决策略;(7)规范了构建模式库的材料名单、来源及构建方式;(8)规范了构建扩展库的材料来源及构建方式;(9)进行数据库数据随机盲测,以评估入库数据质量.以上规范将为不同单位合作开展大规模的DNA指纹库构建研究奠定基础.     

基于综合视角的县域国土空间冲突测度与功能优化——以江西省宜黄县为例

[目的]测度国土空间冲突强度,分区探讨国土空间冲突管理和优化国土空间利用途径,为县域国土空间可持续开发利用提供新的思路。[方法]以江西省宜黄县为例,通过景观生态指数模型、可开发强度分析、用地现状与适宜性评价叠加3种方法,以“把握景观格局—明确开发强度—摸底适宜性—实现功能优化”综合视角为导向,构建综合视角下国土空间冲突测度模型,识别乡镇尺度下空间显著冲突与区域本位基底相耦合的综合冲突类型区,进而提出功能优化措施。[结果](1)2010—2020年宜黄县城镇化趋势扩大,生态空间的容纳度变低,国土空间主要表现为农业生产空间和生态空间向工矿生产空间和城镇生活空间转移。(2)2010—2020年宜黄县区域空间冲突强度加剧,不同时段和区域下空间冲突强度和分布情况差异显著,可控空间主要分布在南部,轻度和中度冲突在域内分布较为均匀,重度冲突主要分布在北部、中部和东部。(3)根据开发强度和冲突产生诱因,可将宜黄县乡镇划分为地形发展劣势区、城镇开发密集区和自然保护地集中区3类,作为空间功能优化的重点。(4)宜黄县乡镇尺度上空间冲突类型区分布存在差异性,表现为：农业空间与生态空间冲突>城镇空间与生态...     

采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标

为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet（MobileNet-FPN-CenterNet）模型,为确保目标检测的精确度,该模型首先以无锚式的CenterNet为基础结构,通过引入轻量级的MobileNet网络作为模型特征提取网络,以降低模型大小和提高检测速度,同时加入特征金字塔结构FPN（Feature Pyramid Networks）以提高模型特征提取能力,在保证模型轻量化、实时性的同时,提高遮挡目标和小目标的检测精度。该研究以某商业猪场群养生猪录制视频作为数据源,采集视频帧1 683张,经图像增强后共得到6 732张图像。试验结果表明,MF-CenterNet模型大小仅为21 MB,满足边缘计算端的部署,同时对生猪目标检测平均精确度达到94.30%,检测速度达到69 帧/s,相较于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4目标检测网络模型,检测精度分别提高了6.39%、4.46%、6.01%、2.74%,检测速度分别提高了54、47、45、43 帧/s,相关结果表明了该研究所提出的改进型的轻量级MF-CenterNet模型,能够在满足目标检测实时性的同时提高了对群养生猪的检测精度,为生产现场端的群养生猪行为实时检测与分析提供了有效方法。     

基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法

针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM）的混合模型（CNN-BiLSTM）进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。     

基于空间漫反射光的母兔早期妊娠诊断装置研制

妊娠诊断是肉兔繁殖管理中的重要环节,尤其是早期妊娠诊断,可提前未妊娠母兔的再授精时间,提高种兔利用率,缩短繁殖周期。针对人工摸胎诊断法存在对母兔腹内胚胎产生机械损伤、母兔应激反应大及对工人经验要求高等缺陷,该研究基于妊娠母兔与未妊娠母兔腹内有无孕囊组织所引起的光学特性差异,提出一种基于空间漫反射光的母兔妊娠诊断方法,研制了快速、无侵入式的便携诊断装置。该装置由具有2个红外发光二极管（Light Emitting Diode,LED,LED发光波长分别为850和930 nm）、3个硅基光电二极管和外围电路的传感探头和信号处理主机组成。利用该便携诊断装置采集130只人工授精14 d后的母兔（包括63只妊娠母兔和67只未妊娠母兔）腹部漫反射光强度数据,将采集的数据按照7∶3的比例划分为训练集和测试集,训练集数据分别用于建立偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discrimination Analysis, PLS-DA）模型和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类模型,测试集数据用于模型性能测试,并对比两种模型的分类性能。同时,利用PLS-DA对采样数据进行有监督的主成分分析和变量重要性分析,结果表明妊娠母兔与未妊娠母兔的采样数据之间存在差异,可以被较好的分类。对比两种分类模型的分类性能发现SVM对妊娠母兔和未妊娠母兔的分类性能均比PLS-DA好,对测试集数据的灵敏度、特异性和准确率分别为80.95%、83.33%和82.05%。研究结果表明,该研究提出的光学妊娠诊断方法可行,研制的诊断装置可对授精14 d后的母兔进行妊娠诊断,对提高兔产业体系智能化装备水平有积极的促进作用。     

马铃薯耐霜冻研究进展

综述国内外马铃薯耐霜冻的研究成果,包括马铃薯霜冻害机理、耐冻性鉴定、耐冻性遗传和QTL定位以及提高耐冻性的有效措施等方面的研究进展,并提出了今后马铃薯耐霜冻研究值得深入探讨的问题。     

采摘花芽对春茶产量与品质的影响

茶树是以收获叶片为主的经济作物。生产上,茶树旺盛的生殖生长会消耗大量营养,影响茶叶的产量和品质。通过比较有无花芽和采摘花芽对春茶产量和品质的影响,为茶园管理提供理论依据和指导。以中茶108为材料,试验设3个处理：T1为有花芽未采摘,T2为采摘花芽,T3为无花芽。在春茶期,分别于3月15日、3月18日、3月22日和3月25日进行采样,测定产量和品质。结果表明,开花会显著降低春茶产量,与有花芽的T1相比,T3处理前3次采摘分别增加了114.3%、55.1%和76.5%。可采摘芽头数量也呈现相同的趋势,与T1相比,T3处理各个时期鲜叶芽头数分别增加了100%、55%、31.6%和9.9%。T2摘花处理也能够显著提高可采摘芽头数量。茶树开花与采摘花芽处理对春茶期间茶叶百芽重的影响主要表现在第1次采摘时,T1处理百芽重最低,T3处理的百芽重最高,达到3.1 g。对茶叶品质成分进行研究发现,无花芽的T3处理鲜叶氨基酸和茶多酚含量均显著高于有花芽的T1处理;与T1处理相比,摘去花芽后T2处理的鲜叶氨基酸和茶多酚含量均有不同程度增加。不同处理间鲜叶养分含量存在一定的差异,并且主要体现在磷(P)、钾(K...     

新时代土壤化学前沿进展与展望

土壤化学是重要的土壤学基础分支学科。在回顾了土壤化学发展历程的基础上,梳理了土壤化学的四个前沿交叉方向,并展望了土壤化学与其他相关学科的交叉发展趋势,以期寻求新的学科增长点。土壤化学经历了从恒电荷到可变电荷土壤学说演变,我国在土壤电化学、根际土壤化学、土壤化学-物理-微生物界面反应等方向逐步领跑。新时代中国已经发展成为国际土壤化学的研究中心之一,尤其在土壤化学与微生物学、地球化学、矿物学、环境化学等交叉领域取得了突破性发展。同时,发展并运用同步辐射、微流控联用光谱能谱、高分辨显微镜、光谱电化学等实时、原位、高精度研究方法,推动土壤化学研究取得了长足的进步。新时代的土壤化学具有三个重要发展趋势,首先系统揭示地球表层系统中物质循环与能量交换的土壤化学机制,实现"0到1"的土壤化学原创性成果的突破;其次需要综合运用地球表层系统理论,从多界面、多要素、多过程的"三多"交互耦合;再次,需要加强与地球宜居性这一人类重大命题的交叉融合,为生态文明建设、土壤污染防治攻坚战、全球变化等国家重大需求提供理论支持。     

电子鼻和电子舌单独与联合检测掺大豆蛋白或淀粉的鸡肉糜

为实现掺杂掺假鸡肉的快速、客观评价,该研究利用电子鼻和电子舌联合检测技术对掺杂鸡肉糜进行快速检测,通过对采集的数据进行主成分分析和偏最小二乘法分析,所得结果表明,采用主成分分析,电子鼻和电子舌联合检测掺大豆蛋白鸡肉糜和掺淀粉鸡肉糜的主成分总贡献率分别为99.8%和99.1%;采用偏最小二乘法分析,电子鼻和电子舌联合检测鸡肉糜中掺杂大豆蛋白含量的预测值与真实值之间的决定系数为0.992,均方根误差为2.8%;联合检测鸡肉糜中掺杂淀粉含量的预测值与真实值之间的决定系数为0.996,均方根误差为2.4%。表明电子鼻和电子舌联合检测对鸡肉糜的掺杂情况具有良好的区分和预测能力,并且是一种有效、高精度的肉类掺假检测方法。