内蒙古高原克氏针茅种群的生态分化

采用野外形态调查和DNA分子标记方法,对内蒙古高原7个不同地理分布的克氏针茅种群进行研究,结果表明:不同地理分布区克氏针茅种群的表型性状受环境影响改变程度的差异不同,其中营养枝高度、生殖枝高度、千粒重、颖果长、芒柱长具有随降水量递减而变小、变短的趋势;而颖果直径表现为随降水量的递减逐渐增加的趋势。随机扩增多态DNA(RAPD)分析表明,16个有效引物共扩增出129个位点,其中多态位点128个(99.22%)。AMOVA分析显示,克氏针茅种群64.95%的遗传变异发生在种群内,35.05%的遗传变异发生在种群间。种群遗传多样性与其所处生境的年均温呈显著相关关系(r=0.802,t=3.003t0.05=2.571)。聚类分析表明,7个种群一级聚类分为4个分支,有相似生态条件的种群具有优先聚类的趋势,种群间遗传距离与地理距离无明显的相关性。克氏针茅有较大的形态变化和丰富的遗传多样性,环境适应潜力大,可作为西部地区植被恢复及草地生态建设的首选植物之一。     

新型数字化水泵变频调速系统的研

开关磁阻电机调速系统是一种新型机电能量转换装置, 具有结构简单坚固、成本低、高容错运行能力、低速高转矩能力和高温运行能力等突出优点。以TI公司的TMS320F2812 DSP为核心，运用光电编码其作为速度和位置传感器，采用霍尔传感器对电流进行采样，设计了全数字化水泵变频驱动系统，并在一台12/8极开关磁阻电机上得到了实现。实验表明与该系统硬件结构简单、实时性强、性价比高，开关磁阻电机的运行性得到提高。该系统应用于水泵具有高可靠性，且可以有效节能。     

浙江农业地质调查项目经济效果评价

浙江省国土资源厅与中国地质调查局合作开展浙江省农业地质工作,为拓宽地质工作新领域、在全国推广农业地质工作积累经验。对该项目经济效果进行客观评价是该项目的一个重要工作,本文在对农业地质调查项目评价方法进行探讨的基础上提出了浙江农业地质调查项目经济效果的评价方法。     

微生物对粮食储藏的影响及预防措施

微生物污染是造成粮食变质的重要因素之一.从粮食微生物的来源出发,综述微生物引起的霉变对粮食营养品质、种用品质、工艺品质和食用品质的影响,并提出预防粮食霉变的3项措施,即降低粮食水分、改善储粮条件及定期监测.     

基于回归等值线法的不同下垫面红壤水分时空变化规律研究

基于回归等值线法对百喜草覆盖、百喜草敷盖和对照处理的红壤水分时空变化进行了比较分析。结果显示,从年初到年终,随时间的推移,各处理各层土壤含水量均表现出"先减小,后增大"的趋势。在测定深度内,随土层深度增加,各处理各层土壤含水量却表现出"先增大,后减小"的趋势。百喜草覆盖处理,特别是上中层土壤含水量,随时间变化较大,与气候和百喜草生长密切相关,但随深度变化,层间土壤含水量变化较慢;百喜草敷盖和对照处理,土壤含水量受土层深度因素影响更明显。对于百喜草敷盖处理,随深度变化,层间土壤含水量变化较慢,但对于对照处理,随深度变化,层间土壤含水量变化较大。     

腐烂柑橘厌氧发酵产沼气适宜的接种率与料液浓度组合

本文以腐烂柑橘果实为原料,通过测定厌氧发酵过程中发酵液和沼气的各项指标,研究了不同接种率与料液浓度对厌氧发酵过程的影响。结果表明,用石灰水调节pH值,尿素调节C∶N,最优组合为接种率70%(即腐烂柑橘添加量为30%),料液浓度为8%,无需二次调节pH值,产气可维持30天,TS产气率为595 mL.g-1,甲烷平均含量为50.3%。     

高压往复泵曲轴强度的有限元分析

为了提升高压往复泵的设计开发水平,以三缸单作用高压往复泵为研究对象,通过对各机构的运动分析和部件的受力计算,得到了曲轴的载荷变化规律。在Pro/E中建立了曲轴的三维实体模型,采用有限元方法对三种危险工况下的曲轴强度分别进行了应力分析,获得了最大主应力、最小主应力和Mises应力在曲轴上的分布规律,详细分析了各应力产生的原因及对曲轴强度的影响,有限元分析计算的结果为高压往复泵曲轴的设计研发提供了理论依据和技术支持。     

1ZZJ-2型自走式多功能作业机的研究

为满足我国北方地区旱作农业的生产要求,研制开发了1ZZJ-2型自走式多功能作业机。在简述该机主要结构和工作原理的基础上,总结其主要特点,详细介绍其主机和进行灭茬、播种、收割、田间运输时的技术参数。     

纳米技术在农业工程中的应用

分析了纳米技术在环境保护、种植业、食品工业、畜牧养殖业等领域的应用现状,指出了将纳米技术应用于我国农业工程领域的切入点。研究发现,应用领域主要集中在对传统材料的超微化、新型功能材料的跨学科应用、本学科与纳米技术的结合;纳米技术适合我国农业工程的发展,具有广阔的应用前景。     

基于LightGBM和处方数据的番茄病害诊断方法

为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。