2JT-M-2014型茄果类蔬菜嫁接切削器的研制

针对茄果类蔬菜气动嫁接切削器价格较高、作业不方便等问题,研制出2JT-M-2014型手动切削器,有效解决了以上问题。为检测其性能,设计了以切削苗切削作业质量为目标函数,以刀片磨损度、切削苗茎径和切削速度为影响因素的三因素三水平试验。试验表明:刀片磨损度是主要的影响因素,植物茎秆直径和切削速度对切削效果影响不大;刀片磨损微小时,切削表面拉丝少而短,更有利于后期嫁接作业。另外,通过对切削器顶丝伸出高度和植物切削角度关系的测试,得出该切削器的切削角度可在35°~51°内调节。     

抢抓机遇加快农机化发展步伐

从农机化发展项目、跨区作业、水稻机插、安全监理、技术推广、农机宣传等方面，全面地介绍了连云港市在2003年听取得的成绩及为抗击“非典”等不利因素所采取的措施。     

岩溶地区生态环境可持续发展的生态足迹分析

本文以西南岩溶地区清镇市为例,采用生态足迹的理论和模型对2005年清镇市区域生态足迹状况进行了测算和分析,并与不同区域进行比较。结果表明:①清镇市2005年的人均生态足迹为2.5440hm2,超过了它的人均生态承载力;②清镇市2005年人均生态赤字为2.1240hm2,表明清镇市处于一种不可持续的发展状态;③清镇市2005年万元GDP生态足迹为2.8139hm2,高于中国西部的平均水平,资源利用为粗放消耗型。针对清镇市生态赤字的状况,提出了缓解该市生态压力、提高生态承载力的建议。     

加强农用运输车管理 做好交通事故预防

近年来因农用运输车所造成的交通事故不断发生,且逐年呈现上升势头,本文从驾驶员的因素、车辆自身因素以及驾驶环境条件、职能部门的监管等方面对农用运输车交通事故的原因作了分析,提出了一些预防事故发生的措施。     

美国梨产业概况及砧穗组合评价与利用

美国梨产量位居世界第2位,商业生产主要集中在美国西北部,其中华盛顿州和俄勒冈州占美国梨总产量的77%,但美国梨种植面积、单产和消费量都呈下降趋势。随着梨管理和劳动力成本的快速上涨,采用旧的栽培模式能够获得的利润已经很少,选育和利用早果、丰产和抗性强的矮化砧木,进行高密度栽植,才能保持美国梨产业的国内和国际市场竞争力。美国梨砧穗组合的评价研究主要集中于嫁接亲和性、产量效率、早果性、丰产性、矮化性、果实品质等方面,其他性状还包括抗盐碱、抗旱、抗寒以及对火疫病、衰退病和黑星病的抗性等。初步评价结果认为,美国最有发展前途的梨砧木是‘OH×F 87’‘OH×F 97’‘OH×F 69’和Pyro 2-33。     

凋落物分解酶的研究进展

森林凋落物分解是陆地生态系统物质循环和能量流动的重要环节,凋落物和土壤中的酶在凋落物分解过程中起着关键的调节作用.该研究综述了凋落物分解酶的生态学作用、种类以及影响酶活性的主要因素,为深入研究凋落物分解机理及其在森林可持续经营中的作用提供参考.未来该领域应注重全球变化背景下凋落物分解过程中酶的反馈调节机制探索,需将植物、凋落物和土壤作为一个整体,并结合新的检测技术和方法,对不同类型生态系统开展长期性、系统性的研究.     

复合干热胁迫下黄土高原夏季植被脆弱性评估

随着气候变化的加剧,高温干旱事件频发,对植被健康生长造成了严重影响。针对相关性方法难以准确刻画复合干热胁迫下植被脆弱性的问题,利用1982—2015年去趋势和标准化的归一化植被指数（detrended and standardized normalized difference vegetation index,SNDVI）、标准化降水蒸散发指数（standardized precipitation and evapotranspiration index,SPEI）和标准化气温指数（standardized temperature index,STI）,构建基于Vine Copula的复合干热胁迫下植被脆弱性评估模型,量化黄土高原不同土地利用类型和气候区植被对高温干旱的响应关系。结果表明：1）黄土高原大部分区域SNDVI与SPEI呈正相关关系,与STI呈负相关关系,草地SNDVI与SPEI、STI的相关性最高,其次为耕地,林地最低;2）相对于单一干旱或高温事件,复合干热事件进一步加剧了植被脆弱性,复合干热胁迫下黄土高原6、7、8月植被损失概率分别为0.51、0.57和0.55,较高的区域集中在陕西北部、宁夏、甘肃东部和内蒙古等地区;3）黄土高原地区不同植被类型对复合干热的脆弱性各异,脆弱性从大到小依次为草地、耕地、灌木、林地。研究结果有助于深入了解植被对气候极端事件的响应,支持应对气候变化的陆地生态系统风险管理。     

基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型：YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络（extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN）进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix（a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution）结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积（deformable convolutional networks version 2, DCNv2）结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组（content-aware reassembly of features, CARAFE）上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制（global-attention mechanism, GAM）,强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU（wise intersection over union）损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值（mean average precision, mAP）达到95.1%,F₁-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值（mAP_0.5）分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。     

基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测

针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector regression, SVR）与反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型,并利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示：GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数（coefficient of determination,r²）与均方误差（mean square error,MSE）分别为0.980和0.001,且运行时间最短（运行时长=0.128 s）。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。     

棉花SSR多重PCR技术的初步研究和利用

简单重复序列(simple sequences repeat,SSR)具有数量丰富、高度多态、共显性等优点,是一种极具实用价值的标记,目前已成为研究种质资源遗传多样性、基因组作图的首选标记.SSR多重PCR扩增法可同时完成多个标记检测,具有高效、经济、快捷的特点,并保持了单一SSR引物扩增的高度敏感性和准确性.本文选取6对SSR引物,配成三组SSR两重PCR反应,并设置五种不同反应体系以探索PCR反应体系对其影响,以单一引物PCR扩增为对照,对用于构建亚洲棉(Gossypium arboreum)遗传图谱所用的亲本、F1及F2群体单株的DNA模板进行多重PCR探索、分析;另外,在扩增产物的电泳检测时,结合银染技术,试验了单一引物PCR扩增产物在同一泳道同时上样和先后分时上样的两重检测的方法,以期对这种方法进行多态性位点检测的效果进行评价.结果表明,即使采用与单一引物PCR相同的反应体系,两重PCR扩增也可获得与之相同的多态性产物;而两重检测法的结果亦显示出与相应的单引物检测到的相应的多态性位点,能准确反映单引物所能达到的检测效果,因而为SSR的多重PCR和扩增后多重检测的技术在高效的遗传图谱构建工作中进一步应用提供实验依据.