蓄水坑灌条件下灌水量对棵间蒸发强度的影响研究

采用蓄水坑灌技术,研究了不同灌水量处理下(W90,W150,W210)的果园棵间蒸发。在田间采用微型蒸渗仪,观测了距树干不同距离处棵间地表蒸发强度、距坑口不同深度处坑壁蒸发强度的逐日变化过程,并利用微型气象站和nk3500手持气象仪,同步观测了地表棵间以及蓄水坑内的气象因素。结果表明:不同灌水量处理下的棵间地表蒸发逐日变化特征基本一致,呈现随时间先逐渐递减,然后稳定的变化规律;不同灌水量处理下的棵间坑壁蒸发、棵间总蒸发逐日变化特征基本一致,呈现单峰性,随时间先逐渐增大、后逐渐减小、最后稳定的变化规律;不同灌水量下的棵间坑壁、棵间地表蒸发强度存在显著差异;W90、W150,W210处理下的棵间总蒸发量分别为41 920、45 045、45 447mm3,W210比W90处理下的棵间总蒸发量大1.08倍,棵间总蒸发量随着灌水量的增加而呈现逐渐增加趋势。蓄水坑灌条件下,灌水量大小对果园棵间蒸发影响显著,研究成果将更进一步揭示蓄水坑灌节水机理,并为蓄水坑灌理论的完善提供重要的科学依据。     

转PSAG12-IPT基因小麦饲喂小白鼠的安全性

为了研究转基因小麦是否会对人类健康存在潜在的不良影响,分别用转PSAG12-IPT基因西农1376小麦与普通西农1376小麦饲喂小白鼠,对两组小白鼠的亲代和子代的血常规,血液生化指标进行了检测,并分别解剖取其肝脏、肾脏、大肠、肺脏、大脑、睾丸等组织作切片观察。结果表明：饲喂转基因小麦的处理组和对照组小白鼠的各项指标相比较均无显著性差异,说明转PSAG12-IPT基因小麦对小白鼠的健康无明显的不良影响,初步推断食用转PSAG12-IPT基因小麦对人类也可能是安全的。     

大学非英语专业GLL与ULL写作策略运用差异研究

以大学英语6级和4级考试的成绩以及平时的写作成绩为依据来筛选优秀语言学习者(Good Lan guage Learners,简称GLL)和语言学习欠成功者(Unsuccessful Language Learners,简称ULL,)。按照Oxford 学习策略的分类,把写作策略分为6大类,用一般描述性统计分析来检测两组学生在这6 类写作策略运用上的差异,并用此统计方法分析大学英语学习者有哪些策略喜好;也用多元回归方法分析写作策略对写作成绩的预测能力,旨在发现写作策略与写作成效的关系。     

再裂区设计三因素试验结果的二次回归分析法

本文根据最小二乘原理提出再裂区设计三因素试验结果的二次回归分析法，包括建立试验指标与试验因素间的三元二次回归方程和显著性检验。此法开辟了分析再裂区试验结果的新途径，能从试验结果中提取新的重要信息，从而提高了试验结果的利用率。     

基于Dog-Leg正则化自适应压缩采样的植株图像重构

目标植株的图像压缩与重构在农作物生长状态检测、田间管理和果树病虫害识别等方面有重要作用。传统的图像压缩感知方法存在重构精度低、时间长等问题。针对这些情况,该文提出一种基于Dog-Leg最小二乘的正则化自适应压缩采样匹配追踪(regularized adaptive compressed sampling matching pursuit based on Dog-Leg,DLRa CSMP)算法。该算法以压缩采样匹配追踪(compressive sampling matching pursuit,Co Sa MP)算法为基础,在迭代过程中采用正则化处理,确保支撑集选取的准确性,并结合变步长自适应思想和Dog-Leg最小二乘算法,在实现稀疏度自适应的同时,提高重构速率;选用Kinect获取目标植株的彩色图像,分别采用HSV彩色空间的亮度和色调特征及Sobel算子的轮廓特征输入至Itti模型中融合构建显著性特征图,以简化复杂背景和突出目标植株。试验结果表明,该算法在采样率为0.50时植株原始图像和显著性特征图的重构时间分别为2.14和1.75 s,较Co Sa MP算法分别缩短6.57和6.31 s,重构效率比CoSaMP算法平均分别提高75.5%和77.9%;图像峰值信噪比分别高达35.16和38.93 dB,较Co Sa MP算法分别提高6.12和5.75 dB,且重构精度比Co Sa MP算法平均分别提高21.6%和15.5%,可以实现植株图像的快速精确重构。     

武夷山米槠林优势种种问联结性研究

用x~2显著性检验公式、种间联结系数公式测定武夷山天然米槠林19个优势种群间联结性结果表明,武夷山米槠林群落19个主要乔木种群间总体表现出不显著负关联,且关联程度较低,各种对间的正联结性不显著,但一些种对间有极显著负联结,说明该群落不够成熟,仍处于演替阶段。     

第三方评估对农机购置补贴绩效评价成效

为保证评价结果客观公正,第三方评估作为一种外部制衡机制已经成为农机购置补贴绩效评估的常用手段。为定量研究第三方评估对农机购置补贴政策实施效果的作用,该文运用单因素方差分析的方法对某地连续6次农机购置补贴信息公开专栏各项合格率抽查结果进行了比对。结果显示,显著性P值为0.007<0.05。研究得出,在第三方机构进行评估的情况下,各项目的合格率均值有显著差异,第三方评估方式促进了农机购置补贴政策的实施。     

基于Logistic和Gompertz模型的小叶杨幼苗生长组合优化模型

目的  通过对我国小叶杨幼苗的株高生长规律及生长模型的研究，为其生长预估及科学育苗提供参考。 方法  以来自我国16个产区的小叶杨幼苗作为研究对象，通过试验地调查及测量等方法获取基础数据，以时间维度建立生长模型分析小叶杨幼苗株高的生长规律。选取具有生物学意义的生长方程，根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型，并在最优模型的基础上构建适合不同产区幼苗生长的组合优化生长模型。 结果  （1）不同产区的样本株高的综合最优基础模型分别为Logistic方程和Gompertz方程，其中Logistic模型的R2和预测精度分别在0.847 9和92.23%以上，Gompertz模型的R2和预测精度分别在0.891 5和92.60%以上。（2）在此基础上构建的组合优化模型对我国7个产区的小叶杨幼苗生长呈现出较大的F值（α = 0.01）和较高的预测精度，其中门源回族自治县样本的预测精度提高了0.90%，富平县和都兰县的样本预测精度分别提高了0.37%和0.34%，且模型显著相关。（3）通过组合优化模型参数发现16个产区样本平均在17.73 d达到生长速率最大点。 结论  小叶杨幼苗的生长受地理位置和气候等条件的影响，通过建立符合不同产区小叶杨幼苗生长的模型，有利于提高生长模型的精度和适用性，不仅能为幼苗研究提供科学基础，也为进一步的全基因组关联分析奠定基础。      

融合超像素分割算法与肢体特征的奶牛躯干精确分割方法

为了实现奶牛躯干的精确分割,以荷斯坦奶牛为研究对象,首先采用超像素分割算法(simple linear iterative cluster,简称SLIC)与显著性分析相结合的方法获得完整奶牛目标;然后通过设置傅里叶描述子以平滑Canny算子边缘检测的奶牛轮廓;最后采用基于奶牛肢体特征的分割点提取方法提取各分割点并依次连接生成奶牛躯干的分割线。为了验证本研究结果的有效性,使用试验图像库中随机抽取的20幅图像进行了测试,试验结果表明,本研究所提取的奶牛目标与手动提取目标的平均重叠率为96.83%,可以实现不同背景下奶牛目标的准确分割。本研究所提出的奶牛躯干分割方法的平均重叠率为99.86%,表明该方法在奶牛躯干精确分割中准确率较高且相对稳定,可以实现不同站立体态奶牛的高精度分割。     

关于连清固定样地有偏性的统计检验方法

本文以连清固定样地有偏性的研究为例，阐述了在独立和非独立的条件下两个样本平均数的差异显著性检验方法，提出了从判断有无差异到估计差异大小的一般统计检验程序，并指出了在应用数理统计方法时易犯的常识性错误。