科技赋能非遗转化与发展路径研究

[目的/意义]研究旨在探讨文化与科技融合背景下非物质文化遗产创造性转化与创新性发展的路径研究,强调现代科技赋能对非遗转化与发展的重要作用。[方法/过程]通过对非遗“双创”内涵进行解读、非遗“双创”重要贡献分析以及科技在非遗“双创”中的分类别场景分析,探讨科技赋能非遗“双创”的6类共性关键技术和3层框架体系。结合非遗传统技艺芜湖铁画锻制技艺具体实例,展示现代科技在非遗“双创”中的促进作用和对非遗保护、传承与发展创新的影响。[结果/结论]研究结果表明,通过科技手段可以有效地保护、传承非物质文化遗产,实现非遗创造性转化和创新性发展,同时也要深入思考和防范现代科技对非遗项目的潜在风险和挑战等问题。     

低温冷害对同江市水稻生产的影响

水稻低温冷害是寒地稻作区的重要灾害,认识和了解低温冷害对水稻的影响,并进行相应的诊断,采取相应技术措施,可以预防和减轻低温冷害对水稻生产造成的损失。     

家庭急救为生命赢得时间

春节年关,放鞭炮是广大农村的传统习俗,但鞭炮伤人屡见不鲜,加上冬季是心脑血管疾病高发期,而且春节也是人们出行高峰期,交通事故也不容忽视。当遇上有人因病昏迷或突发事件受伤、流血,该怎样展开有效的急救以挽救生命和减轻伤害呢?     

夯实乡镇农经队伍 理顺农经管理体系

加强乡镇农经队伍建设,是有序推进农村各项工作的重要保障,现行的农经管理体制与农经队伍建设存在不相适应的部分,农村改革和发展向纵深推进,就要切实增强乡镇农经队伍整体活力。     

基于气候年型的河南省冬小麦产量预测

气候变化是影响小麦产量的重要因素,因此科学划分气候年型,对于准确预测小麦产量至关重要。利用河南省15个气象站点（市、县）1984—2018年的温度数据划分暖温年、平温年、冷温年,依据降雨数据划分湿年、平水年、干年,组合成9种气候年型并分析其规律;结合小麦产量数据划分出丰产年、平产年、低产年,分析气候年型和产量年型的关系。然后结合地形土壤、气象等因素把河南划分为豫北麦区、豫中东部麦区、豫西麦区、豫南麦区和南阳盆地5个麦区。在此基础上,利用HP滤波法分离出气象产量和趋势产量,以气象因子驱动并利用BP神经网络构建模型预测气象产量,利用一元线性回归模型建模得到趋势产量,把两者产量叠加得出实际产量,从而实现小麦产量的预测。结果表明：河南省积温年型以暖温年、正常年型为主,降雨年型分布比较均匀,气候年型中以正常年和干年为主,暖湿年小麦高产频率最高,为76.9%,冷湿年小麦低产频率最高,为67.9%;积温是影响小麦产量波动的主要因素,暖年年型下小麦更容易丰产,冷年时小麦低产概率较高;利用气象产量和趋势产量分别建模叠加得出的小麦产量和实际产量相比,豫北、豫中东、豫西、豫南和南阳盆地五大麦区各模型的平均相对误差分别为0.31%、0.36%、0.58%、0.48%、0.38%,说明利用HP滤波和BP神经网络技术预测小麦产量是可行的。     

基于模糊综合评判的可视化叶色模型数据标准化

为提高可视化过程中叶色模型数据的准确性,该文以玉米叶片叶色数据为对象,利用模糊综合评判法建立了叶绿素含量准确性评价体系,并对不同叶色数据进行了转换和验证,结果表明：采用模糊综合评价指标所测SPAD值转换后的叶绿素含量与RGB值转换后的叶绿素含量绝对误差小于0.111?mg/g;叶色模型数据准确程度偏向于2级,即比较准确;所建立的叶绿素含量准确性评价体系能有效规范叶色模型的数据采集,具有可行性。     

50%咪鲜·戍唑醇微乳剂防治水稻纹枯病效果及应用技术

为验证50%咪鲜·戍唑醇微乳剂防治水稻纹枯病的效果,开展了该药剂田间大区应用示范试验,结果显示,水稻分蘖末期(病害上升期)和水稻拔节孕穗期每667m2用50%咪鲜·戍唑醇微乳剂20~30mL对水50kg喷雾防治,对水稻纹枯病的防治效果可达90%左右,且对水稻生长安全。     

基于GIS与地统计的土壤养分空间变异研究

[目的]为分析滑县土壤养分的空间变异特征,[方法]利用GIS与地统计方法相结合的方法,对2012年的924个土壤样点数据进行了描述性统计分析、半方差函数分析和克里格插值分析。[结果]结果表明：滑县土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾等4种养分的平均含量分别为14.81 g/kg、0.87 g/kg、16.02 mg/kg、96.72 mg/kg,变异系数处于21.8%~57%之间,属于中等变异。块金值与基台值之比分别为：50%、54.6%、89.2%、90.1%;土壤有机质和全氮具有中等空间相关性,有效磷和速效钾具有较弱的空间相关性。4种土壤养分的最优插值模型均为指数模型,土壤有机质和有效磷最优插值搜索方向为8扇形,全氮和速效钾为4扇形。[结论]滑县土壤有机质和全氮含量处于中等以下水平,有效磷和速效钾含量处于中等水平。各土壤养分含量均存在较低水平的区域,在土壤管理与施肥过程中,应注意合理调控。     

基于NoSQL数据库的农田物联网云存储系统设计与实现

为了解决农田物联网大量图像、视频和传感器等结构化和非结构化数据实时处理与写入问题,该文基于分布式存储与NoSQL(NotOnlySQL)技术,结合农田物联网数据特征,利用HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和HBase(Hadoop Database)存储非结构化和结构化数据,基于Redis缓存服务,设计了三层物联网数据云存储框架,实现了海量农田物联网数据存储中的业务处理、事务处理、图片打包与索引、负载均衡等关键技术。面对复杂业务下的事务数据一致性,该文采用基于HLock的乐观锁机制,实现了HBase对强事务性的支持,经过与传统MySQL集群事务对比测试,当数据量级在500万时,数据读取效率提升达35.75%。为了提高农田物联网中大量的小图片和小文件处理效率,基于图片打包合并策略,利用SequenceFile技术实现物联图片的快速索引读写技术,与原生HDFS存储效率相比,读写效率提升30%以上。该研究可以为海量农业物联网数据的存储和管理提供技术参考和理论支撑。