甘薯叶光合特性与块根主要性状对氮素供应形态的响应

为探明甘薯叶光合特性与块根主要性状对不同氮素形态供应的响应特点,以徐薯18为研究对象,在盆栽条件下,设置铵态氮、 硝态氮和酰胺态氮3种氮素处理,研究不同形态氮素供应对甘薯叶光合特性、 块根产量与品质性状影响的差异。结果表明,在移栽后30 d 和50 d 时,酰胺态氮处理叶片叶绿素含量(CCI)为最高,70 d时,铵态氮处理的CCI最高;铵态氮处理显著提高叶片的光合速率与有效辐射(PAR);氮素处理明显提高甘薯块根产量,其中,铵态氮处理较硝态氮和酰胺态氮处理块根产量分别增加10.6%与17.2%,增产显著(P0.05);铵态氮处理提高甘薯块根的淀粉率和蛋白质含量,而酰胺态氮处理增加可溶性糖和还原糖含量;铵态氮处理有利于增加甘薯淀粉最高粘度值（PKV）、 崩解值（BDV）和回复值（CSV）,而硝态氮处理促进最低粘度值（HPV）和最终粘度值（CPV）的上升。     

花椒林在喀斯特石漠化治理中的碳汇效益

[目的]评价石漠化地区花椒林的碳汇功能,为石漠化治理工程的碳汇效益提供技术示范与参考。[方法]以贵州省花江喀斯特石漠化治理示范区生态环境综合治理模式下顶坛花椒(Zanthoxylum planispinum)为研究对象,依据当地的石漠化现状,通过测定强度、中度和轻度石漠化和不同龄级的花椒林生物量、土壤深度和持土量,对花椒林碳汇量进行估算。[结果]石漠化程度越高,花椒林碳汇量越低,反之,石漠化程度越低,花椒林碳汇量越大,其中轻度石漠化花椒林碳密度为3.24t/hm2,中度石漠化为3.12t/hm~2,强度石漠化为2.81t/hm~2,轻度中度强度;随着土壤深度和持土量的增加,花椒林碳汇量也呈现增加的趋势。[结论]花椒林的平均碳密度为3.06t/hm~2,花椒林的综合最优碳汇经济效益为1.92×10~4~2.56×10~4元/hm~2。     

德庆贡柑生产知识库建设

文章通过分析国内外农业生产知识库研究现状和德庆贡柑产业发展需求,提出了德庆贡柑生产知识库的建设,并从知识库系统体系结构确定、贡柑知识获取和知识库知识分类等方面展开论述。贡柑生产知识库的建设,为提高贡柑生产效益、实现标准化生产、提升贡柑品质和增加果农经济收入等方面具有重要的意义。     

畦灌灌水要素决策服务系统

根据精细灌溉的要求,采用零惯量模型和土壤入渗理论,开发建立了可进行畦灌水流运动模拟、灌水质量评价、灌水技术参数优化、利用灌溉试验资料率定糙率和入渗参数等功能的畦灌决策计算机服务系统,该系统可为灌区技术人员确定畦灌技术参数、指导灌水实践提供决策服务,也可作为科研人员研究节水灌溉的一种技术工具。     

棉花水分测试仪的设计

介绍了一种基于PIC16C74单片机和集成式湿度传感器HM1520的棉花水分测试仪的组成及工作原理、硬件选型和软件设计。在设计中软硬件均采用模块化设计,数据采集与处理采用去除大误差和算术平均值算法。该仪器是一种集LED显示和超限报警为一体的智能型湿度测量系统;同时,它也可应用于其它低湿度测量领域的湿度测量系统。     

基于ANSYS的玉米青贮机动刀片力学分析

动刀片刃口变形崩刃是玉米青贮机切碎装置存在的主要问题之一。为此,应用有限元ANSYS软件,对滚筒式切割器直板式动刀片进行了应力分布和变形计算分析,求解出刃口的切割和剪切应力变化曲线,并结合动刀片磨损曲线,得出刃口变钝和崩刃是动刀片主要失效和破坏形式的结论;同时,提出了防止动刀片失效的措施。     

城市水资源承载能力评价指标体系构建

以辽宁省朝阳市区为例,从水资源承载能力主体、客体和主客体耦合三个方面,构建水资源承载能力评价指标体系,给出了基于指标体系评价法的水资源承载能力分析结果,包括不同水平年水资源的总可供水量、承载水平和不同情景不同承载水平的临界年份及其可承载GDP总量和人口,为当地水资源的合理利用和社会经济可持续发展提供了科学依据.     

LAMP检测无乳链球菌方法的建立及应用

以无乳链球菌纤连蛋白fbs基因为主要研究对象,采取环介导等温扩增技术(Loop-Mediated Isothermal Amplification,LAMP),针对fbs基因的6个区域设计4条特异性引物,利用一种链置换DNA聚合酶(Bst DNA polymerase)在63℃保温1 h,通过荧光显色即可完成对无乳链球菌的检测工作.结果显示,LAMP方法能够特异性检测fbs基因,其检测灵敏度是常规PCR方法的100倍,并与实时荧光定量PCR方法相当.所建立的针对无乳链球菌fbs基因的LAMP检测方法具有高度的特异性及稳定性,结果可靠,非常适合无乳链球菌的快速检测.     

基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法

基于玉米根茎图像信息,提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先,利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像,得到二值化图像,结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量,对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线;针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题,引入高斯滤波器平滑累加曲线,并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰,在提取玉米茎秆边缘直线时,提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路,通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线;最后,根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围,并剔除伪特征点,采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明,本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms,特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比,本文算法精度高、实时性好,在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

基于WGAN和MCA-MobileNet的番茄叶片病害识别

针对番茄病害识别模型参数量大、计算成本高、准确率低等问题,本文提出一种基于多尺度特征融合和坐标注意力机制的轻量级网络（Multi scale feature fusion and coordinate attention MobileNet, MCA-MobileNet）模型。采集10类番茄叶片图像,采用基于Wasserstein距离的生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial networks, WGAN）进行数据增强,解决了样本数据不足和不均衡的问题,提高模型的泛化能力。在原始模型MobileNet-V2的基础上,引入改进后的多尺度特征融合模块对不同尺度的特征图进行特征提取,提高模型对不同尺度的适应性;将轻量型的坐标注意力机制模块（Coordinate attention, CA）嵌入倒置残差结构中,使模型更加关注叶片中的病害特征,提高对病害种类的识别准确率。试验结果表明,MCA-MobileNet对番茄叶片病害的识别准确率达到94.11%,较原始模型提高2.84个百分点,且参数量仅为原始模型的1/6。该方法较好地平衡了模型的识别准确率和计算成本,为番茄叶片病害的现场部署和实时检测提供了思路和技术支撑。