小麦生产风险标准化数据采集体系研究

做好粮食安全预警特别是小麦生产风险预警工作至关重要。本文从小麦生产风险数据采集方面入手,重点围绕风险数据采集规范的制订、数据采集网点的布局建设、风险数据的采集上报等内容开展先期的研究探讨,以期为整个课题的顺利实施奠定良好基础。     

山东省农业生产风险因素分析与粮食产量预测

农业生产风险是指由于多种灾害因子造成的农作物区域产量低于预期正常产量所产生的随机不确定性。根据山东省统计资料,在山东省粮食综合生产能力评价研究的基础上,讨论了各类风险因素对粮食生产的影响,分析了全省粮食生产情况、各种自然灾害的受灾面积以及农田成灾率与粮食总产量的关系。结果表明,干旱对粮食总产量影响最大．且发生频率最高。山东省粮食单产是影响粮食总量变化的首要因素,粮食总产量的变化趋势与粮食单产变化趋势基本一致,而在小麦、玉米两大作物中,玉米产量的波动影响着粮食作物总产量的变化趋势。农田成灾率对粮食总产量具有明显影响,二者呈明显的负相关关系。自然灾害是山东省目前主要的粮食风险影响因素,对山东省粮食综合生产能力具有显著影响。未来几年,山东粮食总产量应该稳中有升。     

基于成像高光谱的小麦叶片叶绿素含量估测模型研究

为了探索小麦叶片的光谱特征和敏感波段,建立小麦叶绿素含量与光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在小麦精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。采用相关分析法分析了叶绿素含量与光谱反射率及其一阶导数的关系,建立了叶绿素含量监测模型。经筛选验证确定小麦叶绿素含量的最佳估测模型为SPAD=36.75+188.168R387和SPAD=2 094.242R'7153+112 646.744R'7152-1.561E7R'715+42.991。这2个模型均可较好地估测小麦叶片的SPAD值,相比较而言,基于波段R387建立的SPAD估测模型精确度更高。     

基于高分辨率遥感影像的耕地信息快速提取方法研究

本研究以北京市昌平区作为研究区域,基于2.5 m空间分辨率的SPOT5遥感影像,同时利用SEa TH算法和CART决策树两种分类方法,在自动获取分类规则的基础上,实现了对耕地信息的快速提取。结果表明,两种分类方法的总体精度均在90%以上,KAPPA系数均能达到0.80;SEa TH算法与CART决策树相比,在从高分辨率遥感影像中快速提取耕地专题信息时,耕地的漏分现象得到明显改善,且分类的稳定性更好。     

马“趴窝病”病性和防治研究Ⅰ.马“趴窝病”病性的研究

本文观察了“趴窝病”马治疗前、后血清钙、磷、钾、钠、羟脯氨酸含量,血清硷性磷酸酶(ALP)活性和外周血浆雌二醇、孕酮含量,以及外周血液中性白细胞、骨髓液中性粒细胞和成骨细胞ALP活性等的变化。结果表明,中症病马血磷含量减少;血清ALP活性增高;血清羟脯氨酸含量增多;产后病马血钾含量减少;产前病马外周血浆雌二醇和孕酮含量减少;病马外周血液中性白细胞、骨髓液中性粒细胞和成骨细胞ALP活性都增强。根据病马上述变化特征,认为本病是发生在孕马的一种混合型代谢性骨病。     

高通量测序分析蚕豆种子内生细菌的多样性

为了分析蚕豆种子内生细菌的多样性,采用Illumina MiSeq高通量测序技术,从日本大白皮（S18P23.1、 S18P23.2）和启豆2号（S18P24.1、S18P24.2）的种子获得16S RNA V3～V4区有效序列133 855条。将高于97％相似度的序列划分为一个操作分类单元（operational taxonomic unit, OTU）,优化后得到1 598个OTUs。内生细菌种群分析结果表明,拟杆菌门（Bacteroidetes,丰度为30%～33%）、变形菌门（Proteobacteria, 23%～25%）、厚壁菌门（Firmicutes, 23%～25%）和放线菌门（Actinobacteria, 5%～7%）为两个蚕豆品种共有的优势菌门,但属水平的优势菌群在供试蚕豆种子中均有差异。这些结果表明,蚕豆种子具有丰富的内生细菌资源,含有多种具有益功能性状的细菌类群,值得进一步跟踪研究这些益生菌在蚕豆种植到土壤后的变化规律;启豆2号种子中益生菌的种类和丰度高于日本大白皮,值得进一步分离和研究这些益生菌的益生或促生特性,筛选获得在食品和生物肥料等领域有应用潜力的菌株。     

加入WTO对牡丹江市渔业生产的影响及应对措施

加入WTO，对渔业生产既是一个机遇，也是一场挑战，随着水产品关税的减让和贸易壁垒的减少，渔业有可能面临更加广阔的国际市场空间。同时，水产品市场也将更加开放，市场竞争会进一步加剧。我国渔业生产特别是淡水渔业生产普遍存在着规模小、品质低、产业化程度低的问题，特别是在水产品精深加工等方面与国际先进水平相比还有很大差距。     

紫苏栽培管理知识模型及决策支持系统研究

将系统分析原理和数学建模技术应用于紫苏栽培管理知识表达体系,通过解析和提炼紫苏生育指标及栽培技术与生态环境和生产技术水平之间的基础性关系和定量化算法,构建了具有时空规律的紫苏栽培管理动态知识模型,并进一步利用软件技术在Visual C++平台上构建了基于知识模型的紫苏管理决策支持系统(KMDSSPM),实现了不同环境条件下的紫苏播前栽培方案设计及产中调控指标预测。其中,播前方案设计包括产量目标与产量结构、密度设计、移栽方案、肥料运筹及水分管理等;调控指标预测包括叶龄动态,叶面积指数动态和干物质积累动态等。紫苏栽培管理知识模型的建立,克服了传统紫苏栽培模式及专家系统地域性强和广适性差的不足,从而为实现紫苏栽培管理决策的定量化和数字化奠定了基础。     

海芋种子脱水耐性和萌发生理的研究

[目的]为了研究海芋种子脱水耐性的形成机制和种子萌发生理。[方法]通过常规萌发试验探讨不同温度、光照条件对海芋种子萌发的影响,通过脱水处理后萌发实验来研究不同发育时期海芋种子的性状和脱水耐性的变化。[结果]海芋种子从花后45~95 d,果实颜色从绿色—黄绿色—橙黄色—红色;千粒重逐渐增大,85 d达到最大,90 d后有所下降;干重逐渐增加,85 d达到最大,85 d后无明显变化。海芋种子45 d尚无萌发,50 d萌发率为17.0%,65 d达到87.5%,随后保持在较高水平,95 d又有所下降。发芽指数和萌发率的变化同步。花后45~85 d海芋种子脱水耐性逐渐增强,85 d达到最大,95 d有所减弱。光照对于种子的萌发和生长有促进作用,25~35℃光照条件下,种子萌发较好,幼苗鲜重也较大。[结论]光照和温度对种子萌发有单独影响,但又相互作用,同时光照对萌发的影响还与含水量有关。海芋种子脱水耐性在发育过程中逐渐变化,说明它是数量性状。