春季解冻过程对长白山森林土壤颗粒有机碳构成的影响

采用原位培养法研究了长白山区5种林型(长白松林、蒙古栎林、次生白桦林、红松阔叶林和硬阔叶林)土壤有机碳及其颗粒组分随春季解冻过程变化的时空特征。结果表明,在春季解冻期各个阶段内,5种林型的0~20 cm土层土壤粗颗粒组分比例显著高于细颗粒组分比例,土壤解冻的初期至中期阶段,所有5种林型土壤的上层粗颗粒组分和下层细颗粒组分比例变化较小,而解冻后期,上层土壤粗颗粒的组分比例明显下降,而下层细颗粒组分比例明显上升;5种林型土壤粗、细颗粒有机碳含量存在明显的空间分布特征,上层土壤的粗、细颗粒有机碳含量均显著高于下层土壤。硬阔叶林、红松阔叶林、次生白桦林和蒙古栎林4种林型土壤上层、下层中的粗颗粒有机碳在解冻的各个时期含量接近,无显著性差异,细颗粒有机碳含量具有相同的规律,而长白松林地土壤粗、细颗粒有机碳含量均显著低于其他4种林型土壤。     

春季解冻过程对2种温带森林土壤微生物量碳氮和可溶性有机碳氮的影响

为了研究春季土壤冻融过程对碳氮周转的影响,以长白山地区2种森林土壤为研究对象,利用原位培养连续取样法,测定和分析了土壤微生物量碳(MC)、氮(MN)和可溶性有机碳(DOC)、氮(DON)在春季解冻期间的含量动态变化。结果表明:土壤解冻过程中,2种林型土壤微生物量碳、氮的时间变化动态不同,且土壤微生物量碳、氮表现出明显的垂直空间异质性,0—10cm土层土壤微生物量氮显著高于10—20cm土层。除个别时期外,0—10cm土层土壤微生物量碳亦显著高于10—20cm土层土壤。解冻过程中,2种林型0—10cm土层土壤DOC含量时间变化动态基本一致,而红松阔叶林10—20cm土层土壤最大DOC释放量早于次生白桦林。2种林型DOC释放过程集中于解冻中后期。解冻期2种林型土壤DON时间变化动态表现一致,最大土壤DON释放量出现在解冻中后期。解冻期2种林型土壤DON存在明显的垂直空间分布特征,0—10cm土层土壤DON含量显著高于10—20cm土层。     

添加海藻提取物对育肥牛蛋白质消化率的影响

该试验研究了海藻提取物对育肥牛饲粮蛋白质消化率的影响。选取健康的杂种（西×本）育肥牛30头,体重为480kg13.01kg,随机分成3组,试验期为30d,采用内源指示剂和外源指示剂法测定供试牛对饲粮蛋白质的消化率。结果表明,添加海藻提取物可以提高育肥牛对饲粮蛋白质的消化率,与对照组相比差异显著（P〈0.05）。     

濒危植物短果杜鹃生境特征研究

吉林省长白山科学研究院/长白山生物群落与生物多样性吉林省联合重点实验室     

采用改进RetinaNet的笼养肉鸽繁育期个体检测模型

实现繁育期精准个体检测是提高集约养殖环境下肉鸽繁育效率和精准管控效果的有效手段，其中小目标鸽蛋及粘连乳鸽的精准检测是关键。该研究提出了一种基于改进RetinaNet的目标检测模型，以RetinaNet网络为基础框架，将ResNet50特征提取网络与特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN）结合，增加特征金字塔网络中特征检测尺度，提升对图像中遮挡鸽蛋与粘连乳鸽的检测精度；在分类和回归子网络前引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），提升对小目标检测的精度。试验结果表明，该研究提出的模型对于笼养肉鸽个体检测的平均精度均值（mean Average Precision，mAP）达到80.89%，相比SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv5m和原始RetinaNet模型提高了18.66、29.15、19.92、21.69、18.99与15.45个百分点；对成鸽、乳鸽与鸽蛋检测的平均精度（Average Precision，AP）分别为95.88%，79.51%和67.29%，相对原始RetinaNet模型提高了2.16、21.74和22.48个百分点，在保证成鸽精准检测的基础上，显著提升了对复杂环境下存在局部遮挡的小目标鸽蛋以及粘连乳鸽的检测精度，为实现集约化养殖环境下肉鸽繁育周期个体检测和精准管控提供有效支持。