农户种草意愿及其影响因素的实证分析

为寻求促进扩大栽培牧草种植面积的有效途径,本研究对西藏拉萨、日喀则和山南地区的797个农户的种草意愿情况进行调查,并采用Logistic回归分析对影响该地区农户种草意愿的因素进行分析。结果表明,农户的受教育年限、家庭总收入、耕地总面积、牲畜头数、牧草种子来源受到政府或项目支持及农户参加牲畜合作社对农户种草意愿具有积极的影响,而家庭劳动力人数对种草意愿具有负向影响。其中,户主年龄、家庭人口数和户主是否有村干部或科技特派员经历3个因素对种草意愿无显著影响。基于以上研究结果,本研究提出了加快普及种草养畜相关知识、研发适宜农区种草相关技术和加强牧草种植补贴额度的对策。     

玉米芯骨料生态混凝土的制备及性能

农村大量玉米芯焚烧或占地堆放,严重污染环境且造成资源浪费。玉米芯具有轻质、保温等建筑性能,可用于制备生物质建筑材料,该研究将破碎后的玉米芯颗粒掺入再生砂浆中制备玉米芯骨料生态混凝土,通过改变胶砂比及玉米芯体积分数探讨生态混凝土的基本性能。试验结果表明：玉米芯小颗粒与大颗粒的质量比为1∶1.5时骨料的级配较合理,生态混凝土的强度较高;生态混凝土的胶砂比对干密度影响不大,但导热系数和强度则随胶砂中再生砂比重的增加而降低;随生态混凝土中玉米芯含量的增加,混凝土的干密度、导热系数及强度均明显降低。试验范围内,生态混凝土的干密度为1 200～1 550 kg/m3,导热系数为0.20～0.26 W/m•K,28 d强度为2.0～5.7 MPa。玉米芯骨料生态混凝土的研究可为开发轻质保温的墙体材料用于农业农村建设提供参考。     

压力式谷物产量监测系统优化与试验验证

为了提高谷物收获作业过程中谷物产量在线监测的精度,研制了基于谷物流压力原理的车载谷物产量在线监测系统,该系统包括谷物流量监测装置、定位装置、割台高度控制开关、核心处理器以及人机交互装置。以谷物产量与谷物流压力间的谷物产量监测数学模型为指导,搭建了谷物产量监测试验台,采用Box-Behnken试验设计方法优化谷物流量监测装置结构参数,研究了传感器数量、传感器安装位置和监测装置水平倾角对谷物产量监测系统测产误差的影响,确定了最优参数组合为传感器数量5、传感器安装位置0.24 cm、监测装置水平倾角5°,并对最优参数组合进行了验证试验,结果表明,谷物产量监测系统测产误差为3.27%,满足谷物产量监测的精度要求。对谷物产量监测系统田间实际效果进行了试验验证,试验结果表明,田间测产误差为5.28%,生成的产量分布图为后续田间作业管理提供了决策依据。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型（bimodalNet）。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法

快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks) 网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明：1）无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2）同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3）结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R2和标准均方根误差NRMSE（Normalized Root Mean Square Error）分别在0.892～0.913和28.01%～31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。     

纳米氧化锌/葡萄皮红改性大豆分离蛋白膜的制备与性能研究

为改善大豆分离蛋白膜的性能,将纳米氧化锌（ZnO Nanoparticles,ZnO NPs）和葡萄皮红（Grape-Skin Red,GSR）加入大豆分离蛋白（Soy Protein Isolate,SPI）中制备SPI/ZnO NPs/GSR复合膜,对复合膜的性能进行表征。结果表明当葡萄皮红、ZnO NPs和大豆分离蛋白以1∶2∶25的质量比制备复合膜时,相对于SPI/ZnO NPs膜,葡萄皮红可提高ZnO NPs和大豆分离蛋白的相容性,改善ZnO NPs在SPI膜中的分散性,并与ZnO NPs发挥协同作用提高SPI膜的机械性能、耐水性能和热稳定性（P<0.05）。SPI/ZnO NPs/GSR复合膜相比较于SPI膜,拉伸强度从1.37 MPa升至3.28 MPa,熔点从194 ℃升至231 ℃,含水率从34.41%降至25.37%,水蒸气透过系数从5.57×?10-12 (g·cm)/(cm2·s·Pa)降至4.74 × 10-12 (g·cm)/(cm2·s·Pa)。此外,复合膜对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌表现出优异的抗菌性能,抑菌圈直径随着活性成分的添加呈上升趋势（大肠杆菌：SPI膜无,SPI/ZnO NPs膜2.29 cm,SPI/ZnO NPs/GSR膜2.36 cm;金黄色葡萄球菌：SPI膜无,SPI/ZnO NPs膜2.32 cm,SPI/ZnO NPs/GSR膜2.42 cm）,在活性包装应用中具有极大潜力。研究结果为大豆分离蛋白基薄膜的生产应用提供参考。     

5种药剂对枸杞棉蚜室内毒力及田间防效

为了明确5种药剂对枸杞棉蚜的适宜施药剂量,开展了室内毒力测定和田间药效试验.结果 表明,1％甲维盐EC对枸杞棉蚜的毒力最高,50％噻虫嗪WG毒力最低,24 h LC50分别为2.44 mg/L和1875.69 mg/L.5种药剂毒力大小依次为甲维盐＞啶虫脒＞吡蚜酮＞呋虫胺＞噻虫嗪.田间试验结果表明,随着施药时间的延长,...     

美洲南瓜枯萎病生防药剂和生防菌株筛选

为筛选对美洲南瓜枯萎病具有良好抑制作用的生防药剂及生防菌株,选择4种植物源生防农药和4种生防菌株对美洲南瓜枯萎病进行药剂筛选和室内防效测定。结果表明:生防木霉T6菌株发酵液以及0.3%丁子香酚对该病菌具有较强的抑制作用,稀释5倍的生防木霉T6菌株发酵液制成含药培养基培养7 d时,对病原菌的抑制率为85.7%;稀释250倍的0.3%丁子香酚可溶性液剂制成含药培养基培养7 d时,对病原菌的抑制率为82.6%。长枝木霉T6菌株发酵液室内防效测定结果显示有一定防效。     

长枝木霉T6菌株对美洲南瓜枯萎病菌的抑制作用

为探明长枝木霉T6菌株对美洲南瓜枯萎病菌的作用机理,采用对峙培养、显微观察、孢子萌发、室内防效测定等方法研究其抑制能力和防治效果。结果表明:长枝木霉T6菌株对美洲南瓜枯萎病菌具有较强的抑制作用,对峙培养7d时,长枝木霉T6菌株对该病菌的抑制率为60.09%;显微形态观察表明:长枝木霉T6菌株菌丝与美洲南瓜枯萎病菌菌丝发生缠绕;长枝木霉T6菌株发酵液对美洲南瓜枯萎病菌分生孢子萌发具有明显的抑制作用,抑制率为31.00%;长枝木霉T6菌株对美洲南瓜枯萎病具有较好的防治效果,室内盆栽防效为69.06%。     

绵羊HTR4基因的生物信息学分析

利用生物信息学数据库及软件,对绵羊羟色胺受体4基因(hydroxytryptamine receptor4,HTR4)进行生物信息学分析,以初步了解其结构并进行功能预测。结果表明,绵羊HTR4基因所含最大长度的开放阅读框为1 317 bp,编码438个氨基酸残基。HTR4基因编码的蛋白分子质量为49 437.09 KDa,理论等电点(pI)为8.32。亚细胞定位结果表明其编码产物主要定位于质膜(60.9%),且不属于分泌蛋白。HTR4蛋白不存在信号肽序列,存在7段跨膜结构且无低复杂性段区域,该蛋白的二级结构以α螺旋为主,且三级结构主要由α折叠缠绕形成。