壳聚糖制备工艺的研究

利用河蟹壳制备壳聚糖的改进工艺,对脱乙酰度、粘均分子量2项主要指标进行测定.经过极差分析找到了最佳工艺条件,即浓度为15%的氢氧化钠100℃脱蛋白1 h,浓度为15%的盐酸25℃脱钙4.5 h,浓度为45%的氢氧化钠130℃脱乙酰反应3 h.在改进工艺条件下,壳聚糖脱乙酰度在85%以上,粘均分子量大于70万,免去氧化脱色阶段,避免在氧化脱色过程中造成壳聚糖的降解,产物色泽呈灰白或肉色,保证了壳聚糖的质量.这表明,利用盘锦河蟹壳制备壳聚糖,从而改进工艺是可行的.     

水稻叶片几何参数的模拟分析

【目的】在生长模型输出的基础上，构建预测水稻叶片几何参数的动态模型，以便更准确地实现水稻的虚拟生长。【方法】在试验观测的基础上，分析了不同品种类型水稻分蘖与主茎同伸叶片叶长之间以及叶长与叶宽之间的定量关系，进一步耦合水稻叶龄、叶面积和茎蘖数模拟模型，进行水稻叶片几何参数变化的动态模型构建。【结果】不同品种类型水稻分蘖与主茎同伸叶片的叶长比随分蘖叶序呈二次曲线变化，叶长与叶宽的关系可用幂指数函数描述。运用独立实测资料对模型进行的初步检验显示，本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同叶位叶片的几何参数。【结论】本研究构建的水稻叶片几何参数分析模型较好地体现了器官几何参数受生态环境、品种类型和栽培措施影响的形态生理规律，为水稻虚拟生长提供了可靠和普适的叶片几何特征确定方法。     

小麦栽培管理动态知识模型的构建与检验

 将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦管理知识表达体系，通过解析和提炼小麦生育及管理指标与环境因子及生产水平之间的基础性关系和定量化算法，创建了小麦管理动态知识模型WheatKnow；充分利用软构件的技术特点，在Visual C++和Visual Basic平台上研制了数字化和组件化小麦管理动态知识模型系统，实现了播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测2大功能。其中，播前栽培方案包括产量目标、适宜品种、播期、基本苗及播种量、肥料运筹和水分管理；产中调控指标包括适宜生育期、穗分化进程、生长指标、源库指标和营养指标动态。利用不同生态点、不同品种、不同土壤等资料及大田对比试验对所建知识模型进行实例分析和检验的结果表明，所提出的小麦管理动态知识模型总体上具有较好的广适性和决策性。本研究克服了传统作物栽培模式与专家系统地域性强和广适性弱的不足，从而为实现作物栽培管理的精确化和数字化奠定了基础。     

软构件技术在作物管理智能决策系统设计中的应用

基于知识模型和生长模型的作物管理智能决策系统是一个综合了多领域的作物信息和专家知识，集成了多方面相关支持技术的决策系统。因此，如何设计好系统中的各功能模块，使其便于非系统开发者对其精华部分的学习和理解，同时又能即插即用，利于系统的维护，是系统成功与否的关键。以小麦作物为例，论述基于软构件技术的作物管理智能决策系统设计中软件平台的选用、系统的构件化结构设计与实现过程以及数组在接口上的传递等关键技术，从而为农业管理决策系统的开发提供一种构件化的基础框架。     

作物管理知识模型系统设计与开发框架研究

在提炼小麦栽培管理知识模型框架的基础上，通过综合不同作物管理知识模型系统的共性及软件设计与开发的特点，初步确立了作物管理知识模型系统的通用设计与开发框架，包括系统总体结构框架、软构件的基本标准、开发平台框架及系统应用框架等。其中，开发平台框架包括系统开发平台的结构和功能、模型库管理系统的功能设置和模型库管理系统的框架及构件；系统应用框架包括系统应用框架结构、应用系统开发框架、应用系统功能框架及构件、应用系统功能构件的输入输出接口框架及应用系统自定义构件中的通用算法函数框架等。研究结果对于提高作物管理知识模     

基于消费级无人机搭载数码相机监测小麦长势状况研究

[目的]本文旨在探究消费级无人机搭载数码相机更好地用于小麦长势快速监测。[方法]于2015—2017年开展涉及2个小麦品种和4个施氮水平处理的田间小区试验,在小麦关键生育期采用大疆精灵3专业版无人机自带的数码相机获取试验区数码影像,并提取6种颜色指数,同步取样并测定叶面积指数、叶片干物质量及叶片氮积累量等小麦长势信息,在小麦抽穗前、后及全生育期分别运用指数函数和随机森林算法定量分析长势信息与颜色指数的关系。[结果]在小麦各生长阶段,指数函数模型表现较好,可见光大气阻抗指数(visible atmospherically resistant index,VARI)、超红指数(excess red index,ExR)和归一化绿减红差值指数(normalized green minus red difference index,NGRDI)与叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量的相关性均表现较好,继而分别建立了基于VARI、ExR和NGRDI的叶面积指数(R~2=0.71～0.82)、叶片干物质量(R~2=0.42～0.71)和叶片氮积累量(R~2=0.52～0.76)的指数函数监测模型。独立试验数据的检验结果表明:在抽穗前及全生育期,ExR(R~2=0.45～0.70和0.42～0.62)监测模型估测的叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量与实测值拟合性更好,在抽穗后期,VARI(R~2=0.68～0.72)监测模型估测效果更好。[结论]结合小麦各生长阶段指数函数监测模型,利用无人机搭载数码相机可以快速无损监测小麦长势状况。     

基于LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究

利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。     

作物学一级学科研究生培养模式探索

本文阐述了作物学按一级学科培养研究生依据和目标,讨论了作物学科的规划与建设,设计了研究生的教学体制与培养方式以及学位论文的要求,明确了研究生培养质量管理的内容与办法     

小麦籽粒品质形成及其调控研究进展

本文介绍了蛋白质含量和质量及淀粉组份与小麦籽粒品质的关系,论述了小麦籽粒品质的形成特点及影响因子和技术调控途径,分析了小麦籽粒产量与品质的关系,提出通过基因型、生态环境、技术调控等综合运用来实现小麦优质、高产、高效的协同发展的手段。     

基于知识模型的棉花管理决策支持系统

通过对棉花栽培研究资料和专家知识的总结归纳,运用系统学方法和结构化途径,建立了基于知识模型的棉花管理决策支持系统(KMDSSCM)。它由数据库、知识模型库、专家咨询库和人机界面等部分组成;可以实现栽培方案设计、适宜生育指标确定、适时苗情调控、专家知识咨询和系统维护等功能,具有普适性强,独立性好等特点。实例分析结果表明,系统可以根据决策点的基础农情条件,设计出适宜的综合性栽培管理方案和生育指标动态。