一种玉米根茬提取采样机的设计

针对玉米保护性耕作对根茬覆盖率进行检测的需求,设计一种玉米根茬提取采样机。阐述其整体结构、工作原理以及主要零部件设计,该机具可通过机械动态视觉识别系统快速准确的识别根茬覆盖率,为完成保护性耕作验收提供参考。     

生命旋回-Markov链耦合模型在作物需水量预测中的应用

以方便性和实用性为主要目标,提出了一种新的作物需水量预报模型——生命旋回-Markov链耦合模型。经验证,模型精度较高,可以用于作物需水量的预报。     

优质长粒软香粳青香软20的选育及绿色栽培技术

青香软20系采用‘嘉04-08选系/苏沪香粳//中鉴3号选系’常规杂交选育而成的优质长粒软香粳稻新品种。经多年试验及试种示范表明，该品种稻米品质优，香味浓，口感佳，综合抗性较好，特别是在稻瘟病抗性及软米商品性等方面有所突破，高产稳产性好，适宜在青浦及上海郊区作单季晚稻种植。2022年10月通过上海市农作物品种审定。其绿色栽培以适时播种、合理密植、主攻大穗和绿色防控、综合防治等主要农艺管理为宜。     

人字形光伏阵列防风效果的数值模拟

借鉴“雁阵效应”的思想,设计了人字形光伏阵列.为揭示其防风效果,利用Fluent软件,采用SST k-ω湍流模型和非定常雷诺平均数值模拟的方法,分析了安装倾角、高度、阵列角度和间距分别为30°,0.20 m,30°和2 m人字形光伏阵列的抗风载能力和防风效果.结果表明:风速为10 m/s和15 m/s时,在首排光伏板均承受最大的风压力,第2—5排风压力显著小于第1排且逐排减小,阵列出现雁阵效应;将监测点|P|以20 Pa的间隔划分为不同风压区,发现可采取局部加固的方法提高光伏阵列整体的抗风载能力.沿垂直方向,来流在阵列后形成近金字塔形的风速衰减区,且风速分布均表现出中变异性,在离地高度从0.20 m增加到0.70 m的过程中,由于阵列的导流效应,计算域平均风速残余系数逐渐增大,变异系数逐渐减小,使得光伏阵列在计算域的防风效果随着高程的增加而减弱.研究可为戈壁人字形光伏阵列布设和农业发展提供指导.     

豫南地区冬季适栽平菇菌株比较试验

为筛选出适宜豫南地区冬季栽培的平菇菌株，栽培比较10个不同来源的平菇菌株，考察其菌丝生长情况、子实体农艺性状及生物学效率。结果表明：K6菌株综合性状优于试验地主栽平菇菌株4195、灰美2号、平菇99，可作为豫南地区冬季栽培的主推菌株；V9、驻研1号菌株综合性状次于4195、灰美2号、平菇99菌株，可作为搭配菌株。     

氮肥运筹对杂交粳稻‘申优26’产量及品质的影响

为进一步明确氮肥运筹对杂交粳稻新组合‘申优26’产量及品质性状的影响,通过不同施氮量和氮肥基蘖肥与穗肥的配比试验,对杂交粳稻新组合‘申优26’的品质和产量性状进行分析。结果表明:在基肥与追肥比例为8∶2的条件下,杂交粳稻新组合最佳氮肥施用量为240 kg∕hm²;在总施肥量纯氮270 kg∕hm²条件下,优质化栽培氮肥基肥与追肥比例以8∶2为宜。     

基于现代学徒制背景下高职动物营养与饲料课程改革研究

动物营养与饲料课程是高职畜牧兽医专业的专业基础课,通过问卷调查和访谈调研等方式发现,在教学中存在教学内容难以满足现代学徒制教学需要、教学方法难以适应现代学徒制教学模式、双师教学效果难以达到现代学徒制标准等“三难”问题,课题组围绕教学内容重构、教学方法创新、校企双师互通等方面开展教学改革研究与实践,以期在现代学徒制教学中获得更好教学效果,也为其他涉农专业课程提供参考。     

不同水文年型下盐胁迫对白茎盐生草生长的影响

【目的】为明晰白茎盐生草在典型干旱区适宜生长的最佳水盐条件和耐盐阈值。【方法】采用室外桶栽控制试验，以当地土壤盐浓度3.2 g/kg(S1)为对照，分别设置4.5 g/kg(S2)、6 g/kg(S3)、10 g/kg(S4)、14 g/kg(S5)、18 g/kg(S6)和22 g/kg(S7)的土壤盐浓度，共7个盐分水平，研究特丰水年（W3）、平水年（W2）、特枯水年（W1）下不同程度盐胁迫对白茎盐生草不同生育期的生长特征、生理变化和生物量的影响。【结果】（1）土壤含盐量为14 g/kg以上时白茎盐生草将无法萌发及生长。（2）不同生育期白茎盐生草对水分和盐分胁迫响应的敏感性不同，水盐胁迫对其生长期的影响高于成熟期。生长期时，水分和盐分对其生长生理等指标均产生显著的影响（P<0.05），水盐交互作用对肉质化、叶片保水力、叶片相对含水量和质膜相对透性影响显著，但成熟期水盐交互作用对白茎盐生草的生理生长无显著的影响。（3）水分主要影响白茎盐生草的生理特征，而盐分对其生理生长特征均有显著的影响。在水分和盐分胁迫的交互作用下，白茎盐生草主要通过增大肉质化程度和质膜相对透性，降低叶片保水...     

基于敏感变量筛选的多光谱植被含水率反演模型研究

植被含水率是农田生态系统敏感性的重要表征，为提高近地遥感植被含水率反演效率和精度，基于无人机多光谱影像数据，提取苜蓿、玉米2种植被覆盖的光谱反射率，在此基础上引入红边波段计算改进光谱指数。将5种光谱反射率及25个光谱指数利用变量投影重要性(Variable importance in projection, VIP)分析、灰色关联度(Gray relational analysis, GRA)分析与皮尔逊(Person)相关性分析进行筛选，并建立基于反向神经网络(Back-propagation neural network, BPNN)、偏最小二乘法(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量回归(Support vector regression, SVR)和随机森林(Random forest, RF)4种机器学习模型，以确定不同作物覆盖下的最佳植被含水率反演模型。结果表明，3种筛选算法中VIP和GRA的模型精度明显优于Person相关性分析，且反演结果波动较小；在4种机器学习算法中，SVR算法在非线性问题中相较于BPNN、PLSR、...