双充种室大蒜单粒取种装置设计与试验

针对当前大蒜机械化播种单粒合格率低、漏充率高的问题,该研究设计了一种双充种室大蒜单粒取种装置。通过分析与计算,确定了取种装置关键部件参数,阐述了双充种室结构可降低蒜种漏充的作业机理。采用EDEM软件进行了单因素仿真试验,分析了一级取种勺速度、种层厚度对充种性能及种群规律的影响,得到第二充种室内充入蒜种与被清掉蒜种的速度变化关系,证明了装置设计合理性。运用Box-Behnken中心组合试验方法,以一级取种勺速度、取种速比、种层厚度作为试验因素,以单粒合格率和漏充率作为评价指标,开展了三因素三水平正交试验。利用Design-Export8.0.6数据分析软件,建立各试验因素与评价指标的数学回归模型,并对试验因素进行了参数优化。圆整后一级取种勺速度为0.12 m/s、取种速比为0.75的条件下,种层厚度范围为360～390 mm开展室内验证试验,单粒合格率、漏充率、重播率均值分别为95.38%、1.18%、3.44%,变异系数分别为0.32%、6.11%和4.15%,验证试验结果与模型预测值相对误差小于5%。品种适应性试验试验结果表明取种装置对3类供试大蒜Ⅱ级蒜种适应性较优,蒜种机械损伤率为0.52%,符合标准要求。田间试验结果与优化结果一致,作业效果优于现有爪式循环、勺链式、轮勺式大蒜单粒取种装置,该研究可为解决大蒜播种机取种漏充问题提供指导参考。     

基于GF-1 WFV数据的玉米与大豆种植面积提取方法

准确掌握农作物的空间种植分布情况,对于国家宏观指导农业生产、制定农业政策有重要意义。针对黑龙江省玉米与大豆生育期接近、光谱特征相似,较难区分的问题,以多时相16 m空间分辨率高分一号(GF-1)卫星宽覆盖(wide field of view,WFV)影像为数据源,选择归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、归一化水指数(normalized difference water index,NDWI)4个特征,结合实地调查样本点,采用随机森林分类算法,提取黑龙江省黑河市嫩江县玉米与大豆种植面积。研究表明,区分玉米与大豆的最佳时段为9月下旬至10月上旬,即大豆已收获而玉米未收获的时段,在4个待选特征中,NDVI、NDWI与WDRVI指数组合表现最佳;随机森林算法与最大似然算法、支持向量机算法相比,分类精度更高,其总体分类精度为84.82%,Kappa系数为77.42%。玉米制图精度为91.49%,用户精度为93.48%;大豆制图精度为91.14%,用户精度为82.76%。该方法为大区域农作物的分类提供重要参考和借鉴价值。     

红壤侵蚀区不同地层背景马尾松林土壤理化特性及细菌多样性

[目的] 揭示土壤理化特性与细菌丰度之间的内在关系,为红壤侵蚀区马尾松林水土流失分区精准治理提供参考。[方法] 以福建省长汀县红壤侵蚀区马尾松林为研究对象,选择侏罗系中统漳平组中段(J₂Z²)、侏罗系中统漳平组下段(J₂Z¹)、侏罗纪燕山期早期侵入岩(γ₅^{2(3) c})、第四系全新统(Q_h)4种地层背景,分析测定不同地层背景马尾松林土壤理化特性和细菌群落组成及多样性。[结果] 不同地层背景马尾松林土壤理化指标整体表现为：J₂Z¹＞J₂Z²＞Q_h＞γ₅^{2(3) c};土壤养分含量各地层背景各有丰缺,J₂Z¹地层背景土壤有机质含量大于其他地层,Q_h地层背景氮含量大于其他地层,而γ₅^{2(3) c}地层背景磷和钾含量较高;4种地层背景土壤细菌差异操作分类单元(OTU)数目表现为：Q_h＞J₂Z²＞J₂Z¹＞γ₅^{2(3) c},分别占总OTU数目的21.62%,18.29%,16.79%,12.08%;细菌群落多样性表现为：J₂Z²＞Q_h＞γ₅^{2(3) c}＞J₂Z¹;J₂Z¹地层和Q_h地层土壤细菌多样性与土壤含水率和土壤pH值正相关,J₂Z²地层与土壤容重以及全磷含量正相关,γ₅^{2(3) c}地层与土壤钾含量和速效氮含量正相关。[结论] 红壤侵蚀区不同地层背景马尾松林土壤理化特性存在一定差异,在植被恢复过程中应考虑地层背景因素进行分区治理,细菌对不同地层背景土壤性质具有一定指示作用。     

生物炭添加对酸化土壤中小白菜氮素利用的影响

针对菜地土壤酸化趋势显著、氮肥利用率低下等突出问题,以小白菜为供试作物,设置了前3季连续施用化肥氮及后2季不施化肥氮的5季盆栽试验,研究生物炭添加对酸化土壤上连续多季种植小白菜的产量、氮肥利用率以及土壤供氮能力的影响。结果表明:在连续添加化肥氮的条件下,生物炭添加显著增加了小白菜的产量及氮素累积量,有效降低了土壤速效氮含量,并提高了土壤速效氮中NO3--N含量比例,缓解了土壤酸化趋势,降低了小白菜中硝酸盐含量,增加了氨基酸含量,提高了氮肥利用率;在停止施用化肥后,生物炭添加处理仍能保持较高的土壤速效氮含量,提高土壤固持氮素的有效性,促进植株对氮素的吸收利用,从而使产量维持在施氮条件下的高水平。研究表明生物炭添加对土壤氮素具有"削峰填谷"的调节功能,能够有效促进氮素的吸收转化,从而有利于维持高产。     

不同施肥方式下滩涂围垦农田土壤有机碳及团聚体有机碳的分布

通过在苏北滩涂地区开展田间试验,研究了不同施肥处理(不施肥、施农家肥、商品有机肥、无机肥)对滩涂地区围垦农田土壤有机碳及团聚体有机碳的影响。结果表明,与对照相比,不同施肥处理均能明显增加0~30 cm土层土壤有机碳含量和有机碳密度,施农家肥增加幅度最高,增加值分别为0.66 g kg-1和0.07 kg m-2。试验地区水稳性团聚体以5 mm和0.25~0.5 mm为主,含量分别为37%~57%和13%~20%;随着土层深度增加,5 mm团聚体含量降低,0.25~0.5 mm团聚体则增加;农家肥能显著增加5 mm团聚体含量,同时降低0.25~5 mm团聚体含量。团聚体中有机碳含量表现为,除0.25~0.5 mm团聚体外,5 mm至0.5~1 mm团聚体之间,粒径越小,有机碳含量越高,其中0.5~1 mm团聚体有机碳含量最高,为6.83 g kg-1;与其他处理相比,农家肥的施用能明显增加各粒级团聚体中有机碳含量。试验地区土壤有机碳含量与5 mm团聚体及其有机碳含量极显著正相关(p0.01),而与0.25~5 mm团聚体负相关(p0.01或p0.05)。     

土壤侵蚀磁性示踪剂对大白菜生理特性及产量和品质的影响

通过大田试验研究了不同浓度的土壤侵蚀磁性示踪剂对大白菜生理特性及产量、品质的影响。结果表明,在4个浓度(1%、3%、5%、10%)的示踪剂处理下,大白菜叶长、叶宽及产量均明显增大;低浓度(3%～5%)的示踪剂提高了大白菜的株高,促进了根的伸长,显著提高了叶绿素含量(p<0.05),同时对大白菜净光合速率、蒸腾速率也有促进作用。示踪剂处理使叶片中超氧化物歧化酶(SOD)活性显著降低(p<0.05),而根系中SOD活性则显著升高(p<0.05);示踪剂对过氧化物酶(POD)活性的影响与对SOD活性的影响恰好相反,对过氧化氢酶(CAT)活性影响较小,在低浓度条件下,叶片与根系中POD和CAT保持有较高活性;示踪剂还导致叶片中丙二醛(MDA)含量显著提高(p<0.05)。同时,示踪剂降低了大白菜可溶性糖含量,但不显著。示踪剂浓度大于5%时显著降低维生素C含量(p<0.05)。低浓度(1%～3%)处理时有效改善了大白菜品质。总之,低浓度的示踪剂用量对大白菜生长有促进作用,高浓度的示踪剂对大白菜生长有抑制作用。     

水体太阳能供电增氧系统及其运行效果

为了快速改善水产养殖水体质量,该文分析了国内水体富营养化的现状和存在的问题,提出了以太阳能电池为动力,采用单片机设计了一套水体增氧系统,重点介绍了硬件组成、结构特点和软件实现方法,并应用在公园鱼池净化和鲤鱼养殖生产中。试验结果表明,该系统能够实时控制鱼池中的溶氧量、pH值,使多环境因子稳定在最佳值附近。为增强水体的自净能力,提高水产养殖水平提供了一种切实可行的技术措施。     

基于AHP和TOPSIS的污染场地修复技术筛选方法研究

污染场地作为潜在的污染源,多位于城市人口密集区,具有较大环境风险,且随我国城市产业结构的调整有逐年增加的趋势,引起国家的日益重视。目前国内外应用于污染场地修复的技术类型较多,采用科学的方法选择技术适用、经济可行和环境友好的修复技术具有重要意义。在分析了已有的污染场地修复技术筛选方法和解决多参数决策问题的方法及工具的基础上,提出了基于层次分析法（AHP）和逼近理想解的排序法（TOPSIS）的污染场地修复技术筛选决策流程,构建了污染场地修复技术筛选的指标体系,通过领域专家调查和AHP法获得修复技术筛选不同指标的权重,然后采用TOPSIS法对污染场地修复技术进行排序。利用该方法筛选与某案例污染场地的实际筛选结果接近一致。AHP和TOPSIS结合运用于解决复杂的多因素决策问题,既能克服AHP在不易定量化指标上的主观性,又能避免TOPSIS对指标权重的忽视,能够为土地拥有者或环境工作者解决实际修复技术筛选问题提供了有益的工具。     

规模化猪场仔猪早期断奶应激研究进展

断奶日龄与断奶后仔猪生长发育和母猪生产性能发挥密切相关。该文回顾了国内外有关不同断奶日龄对仔猪生长发育、行为习性、消化生理与免疫机能以及母猪繁殖性能等方面的研究进展,分析了早期断奶技术在规模化养猪生产中,对改善母猪生产能力和设备利用率,降低饲料消耗,提高养猪生产效益所起的作用,断奶应激可能对仔猪生产的不良影响,以及目前有关技术研究与应用中存在的主要问题,探讨了我国在规模化养猪生产中应用早期断奶技术需解决的问题及今后的研究方向。     

基于无人机遥感与卷积神经网络的草原物种分类方法

基于无人机高光谱成像遥感系统,在400～1 000 nm波段内采集低矮、混杂生长的荒漠草原退化指示物种的高光谱图像信息。分别在退化指示物种的开花期、结实期和黄枯期进行飞行实验,飞行高度30 m,高光谱图像地面分辨率2. 3 cm。采用特征波段提取与深度学习卷积神经网络相结合的方式,提出一种荒漠草原物种水平分类的方法,结合植物物候给出了中国内蒙古中部荒漠草原物种分类的推荐时相,总体分类精度和Kappa系数平均值分别达到94%和0. 91。研究结果表明,无人机高光谱成像遥感技术及深度卷积神经网络可以较好地实现荒漠草原退化指示物种的分类,与基于径向基核函数的支持向量机、基于主成分分析的深度卷积神经网络分类法相比,基于特征波段选择的深度卷积神经网络分类法效果最好,分类精度最高。无人机搭载高光谱成像仪低空遥感和卷积神经网络法提供了一种草原物种水平分类的途径。