秸秆还田深度对土壤温室气体排放及玉米产量的影响

【目的】秸秆还田是培肥地力、增加土壤有机质和改善土壤结构的重要技术手段,但以往的研究表明秸秆还田会加速土壤温室气体的排放。本研究通过对秸秆不同还田深度下农田土壤温室气体排放特征和产量的研究,明确降低温室气体排放量的最佳还田深度,以期为合理利用秸秆、提高作物产量,实现农业可持续发展提供科学依据。【方法】采用大田微区试验,以玉米为供试作物,设置4个还田深度,采用静态箱-气相色谱法测定整个玉米生长季不同还田深度下温室气体(CO₂、CH₄、N₂O)的排放特征,产量及产量构成因素。试验共设5个处理,还田深度分别为0—10 cm(T1)、10—20 cm(T2)、20—30 cm(T3)和30—40 cm(T4),同时以不还田处理作为对照(CK)。【结果】(1)在整个玉米生长季CO₂和N₂O均表现为排放,CH₄表现为吸收。CO₂累积排放量为T3处理最高,较CK显著增加了28.6%,T4处理增加最少,较CK显著增加了17.1%(P<0.05)...     

不同温度下TMV侵染枯斑三生烟的LncRNA差异表达

【目的】筛选不同温度下烟草花叶病毒(Tobacco mosaic virus,TMV)侵染后枯斑三生烟(Nicotiana tabacum var. Samsun NN)差异表达的长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA),研究lncRNA在枯斑三生烟抗性反应中的作用。【方法】N基因的温度敏感性使枯斑三生烟在25℃时具备对TMV的抗性、在31℃抗性丧失,在这两个温度条件下对枯斑三生烟接种TMV和磷酸盐缓冲盐水(phosphate buffered saline,PBS),48 h后提取系统叶总RNA,构建链特异性文库后进行深度测序。对测序结果进行过滤后利用HTSeq将有效数据与近缘品种TN90(N. tabacum var. TN90)基因组比对,筛选得到lncRNA后利用FPKM法估计lncRNA的表达水平。通过edgeR筛选差异表达lncRNA(differentially expressed lncRNA,DElncRNA),并利用qRT-PCR技术对这一结果进行验证。通过共定位及共表达分析预测DElncRNA的靶基因,通过参考基因组注释、GO和KE...     

基于深度卷积神经网络的水稻纹枯病检测识别

纹枯病是水稻的三大病害之一,尤其在中国北方稻区,纹枯病发生逐渐加重、严重威胁到中国的粮食安全,而纹枯病的有效检测是水稻病害预防与控制的首要任务。在实际生产中,农民和从事相关的研究人员通过人工目测来识别水稻纹枯病,但由于光线、杂草、枯叶等外在自然因素和人眼视觉误差等人为因素,导致对水稻的病害等级误判,从而影响对水稻纹枯病的防治,造成环境污染和经济损失,而计算机视觉技术给水稻纹枯病的自动识别检测带来了可能。基于2019年沈阳农业大学北方粳型超级稻成果转化基地的水稻纹枯病图像数据,综合借鉴YOLOv1、YOLOv2和Faster R-CNN算法,设计了一种基于深度卷积神经网络的水稻纹枯病识别模型:YRSNET。该模型具有回归思想的特点,将图像划分为相同大小互不重合的网格,然后通过特征图来预测每个网格区域上的边界框和含有纹枯病病斑的置信度,最终通过非极大值抑制法获得含有纹枯病病斑的最佳边界框位置。试验结果表明:YRSNET对纹枯病病斑识别的平均精度mAP为84.97%、查准率达到为90.21%,对大小为450×800pixel的图像识别所需时间为32.26ms(31帧·s^-1     

基于实例分割的白羽肉鸡体质量估测方法

针对白羽肉鸡体质量测量自动化水平低、易造成肉鸡应激的问题,提出一种结合深度学习的非接触式白羽肉鸡体质量估测方法.利用Mask R-CNN和YOLACT(You only look at coefficients)两种实例分割算法获取白羽肉鸡位置与覆盖掩膜,并进行效果对比;采用自适应掩膜随机提取白羽肉鸡身体部分边缘点,并...     

延安丘陵沟壑区坡面果园土壤水库特征

测定了坡面果园土壤水库特征曲线;借助黄土高原丘陵沟壑区坡面果园土壤水分长期定位观测,分析了坡面果园土壤水库的调节深度受坡向影响,其中阴坡调节深度大于阳坡;土壤水库来水受土壤入渗的影响,耗水受蒸发的影响,表现出一定的季节性。     

基于深度卷积神经网络的大豆叶片多种病害分类识别

为实现复杂田间背景下快速高效分类识别多种大豆叶片病害图像,以准确性、训练时间和训练误差为深度学习模型性能指标,对比评估不同深度卷积神经网络模型.首先将无人机收集到的大豆叶片病害图像数据集按7∶3的比例分为训练集与测试集.为扩充数据图像,对训练集原图进行数据增强.基于不同权重的微调和迁移学习训练策略,采用Inceptio...     

管花肉苁蓉人工种植深度对产量影响试验

通过对管花肉苁蓉人工种植深度对产量影响试验,提出且末县的河东治沙工程中,在混交的防沙治沙林中的红柳上人工种植管花肉苁蓉的最佳深度,来大面积人工种植管花肉苁蓉.     

种植模式与施磷深度对蚕豆群体冠层结构及其产量的影响

在小区试验与大田生产试验条件下,采用三个种植密度(12 000株·667m-2,13 000株·667m-2,14000株·667m-2)、两个留苗方式(一穴单株,一穴双株)及三个施磷深度(10 cm,15 cm,20 cm)处理,通过裂区试验研究了高产蚕豆群体冠层结构指标及其对产量的影响,结果表明,13 000株·667m-2、15 cm施磷深度、双株三角留苗种植模式下,盛花期蚕豆群体叶面积指数、叶绿素SPAD值,主根长均维持在较高水平,冠层结构较优,产量最高,达到275.2 kg·667m-2;生产试验显示,"一穴双株"能有效提高蚕豆结荚率,提高产量,较常规栽培增产14%以上。提出以"深松增密,减穴加距,中层施磷"为主要内容的蚕豆高产栽培技术。     

辣椒种子不同播种深度对幼苗生长发育的影响

研究了辣椒种子不同播种深度对辣椒幼苗生长发育的影响.试验结果表明,辣椒种子2 cm的播种深度发芽出苗率高、根系好、茎粗、节间适中、叶片多、植株高、根鲜干质量和茎鲜干质量均较高.     

基于经验模式滤波与循环神经网络的水锤压力信号预测

为准确预测水锤信号变化规律,实现对水锤冲击强度和能量等特性的提前预判,针对水锤冲击信号提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition, EMD)和循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的模型预测方法.首先,通过EMD获取具有不同频率的IMF分量,根据水锤信号的频域特性剔除高频噪声分量并重构信号以实现滤波,滤波后信号能量损失不足0.1%;进而,建立了基于RNN模型的时间序列预测模型,搭建试验平台获取水锤冲击信号,完成了RNN模型的训练和参数调节;随后,对不同流速下水锤冲击信号进行序列预测,在测试集与训练集流速不同条件下,得到了准确的预测结果,表现出一定泛化能力.对比分析预测水锤信号与实际信号,得到R²系数大于0.990 0,幅值和能量损失不足1%,验证了所提出方法的正确性,主要结论和建模方法可为各类输水系统的风险评估、管路监测和健康管理提供理论指导和技术手段.