农业科技推广促进农业高校教学工作的思考与实践

农业科技推广是农业高校实现产学研紧密结合的桥梁和纽带,对促进教学与人才培养、科学研究具有重要作用。西北农林科技大学结合实施以大学为依托的农业科技推广模式建设,探索出一条农业高校师生参与农村科技试验示范基地建设、网络信息服务、科技培训、科技下乡、科技扶贫等科技推广活动,有力地促进了教学工作和教学科研改革。     

农村科技信息服务村村通农业科技推广体系发展研究

农村科技信息服务村村通农业科技推广体系是由石家庄市农林科学研究院等几家单位共同创新并研究发展起来的。文章从内涵、构建研究和发展分析3个方面,阐述了农村科技信息服务村村通农业科技推广体系的研究和发展。旨为提高农业信息化水平,及时、准确和高效传播农业科技信息到千家万户,直接转化农业技术和科技成果到田间地头,有效解决农业科技推广"最后一公里"的难题。     

合作农业推广绩效评价指标体系设计及应用研究

为评价多元农业推广组织合作推广的综合绩效水平,探索农业推广合作绩效的评价机制,从合作推广投入、推广过程、推广产出、满意度4方面构建合作农业推广项目综合绩效评价指标体系;采用灰色层次综合评价方法,以4个合作农业推广项目作为案例,对指标体系及评价方法作进行验证与分析。结果表明:合作绩效评价指标体系能有效反映推广各要素、各环节的关联性,评价结果符合合作农业推广工作实际。根据案例应用研究结果,建议各推广组织应充分利用自身优势条件,与合作对象建立高效的投出产出机制,形成平等交互、灵活有效的合作推广过程等,以提高合作推广的绩效水平。     

推广超级稻提高粮食生产水平

从超级稻试验示范实践所显示的显著增产潜力出发,论述了推广超级稻的必要性和可行性,并针对超级稻的生长特点,提出了推广超级稻的对策和措施.     

论合作社被豁免适用反垄断法的法学理论基础

从合作社的内部因素来看,合作社自身的制度设计已经使合作社社员的民主管理权利和经济利益受到了一定程度的制约,同时合作社的运营目标制约了合作社资本的自我扩张.反垄断法从规范合作社社员利益的角度来规制,合作社自身的制度设计是符合反垄断法所追求的经济力量分散的民主政治结构这样一种立法目标的,因此,合作社具有天然的被豁免适用反垄断法的特性.     

湖南省农业科研与推广问题的思考

湖南农业科研历史悠久,贡献突出,在全国具有一定的优势地位。针对湖南省农业科研与推广的现状,在对湖南农业科研与推广充分调研的基础上,总结了农业科研与推广过程中存在的问题,对制约农业科研与推广的因素进行了分析,提出了改革农业科研推广管理机制、建立稳定的农业科研推广投入机制、建立现代农业产业技术创新团队、强化农技推广体系建设、大力培养农业科技人才、完善评价支持政策等推进农业科研与推广结合的建议。     

湖南春大豆高产综合技术研究及其利用开发

本研究以优良品种为材料,采用五元二次正交回归旋转组合设计,通过田间测定参数,对密度(X_1)和氮(X_2)、磷(X_3)、钾(X_4)、硼(X_5)施用量与产量的关系,以及双因素互作的产量效应进行了探讨,研究结果表明:(1)湖南近年育成的春大豆新品种均具有亩产180～230kg的生产潜力;(2)大豆最佳种植密度因品种特性和土壤肥力的不同而有较大差异,一般为2.4～3.6万株;(3)不论稻田或旱土施用氮肥均有明显的增产效果,施用量为每亩5.0～20.0kg;(4)施用磷、钾、硼肥均有一定增产作用,每亩用量分别为过磷酸钙25.0～50.0kg、氯化钾7.5～22.5kg、硼砂0.4～0.8kg;(5)提出了以优良品种为中心的高产综合农艺模式,经大面积示范、推广、高产综合农艺模式亩产130.2～180.0kg,比对照(常规栽培)增产22.78％～73.1％。     

基于物元可拓模型的新型农村社区管护绩效评价--以重庆市整村推进示范村“大柱新村”为例

利用因子分析法和物元可拓模型揭示新型农村社区管护水平、影响因素及发展趋势,并探讨社区管护改进措施,结果表明：受社区管护农户参与度、政府部门管理绩效水平以及社区生态环境绩效均处较不合理水平的制约,大柱新型农村社区管护绩效水平属于临界合理,且稳定度低,具有向较不合理级别转化趋势。     

基于可拓云模型的重庆市中心城区公路洪灾风险评价

[目的] 分析公路洪灾风险指标存在的模糊性和随机性,以及公路洪灾风险评价指标由定性描述转化为定量表达的问题,为提高公路洪灾风险防控能力提供科学决策依据,降低社会经济损失。[方法] 首先从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体暴露性3个准则层出发选取12项指标,构建公路洪灾风险评价指标体系,其次利用AHP-熵权法确定各指标权重,最后基于可拓云模型构建了公路洪灾风险评价模型,将重庆市中心城区公路洪灾风险等级划分为Ⅰ—Ⅴ级（非常低、比较低、一般、比较高和非常高）,[结果] ①重庆市中心城区69.52%的公路洪灾风险为Ⅰ—Ⅲ级,仅30.38%的公路为Ⅳ—Ⅴ级;渝中区（64%）、巴南区（47%）和江北区（41%）高风险公路比例最高,应针对全区公路进行总体防控;②渝中区（71.06%）、巴南区（57.43%）和江北区（38.76%）的高风险公路长度最长,应针对区内Ⅳ—Ⅴ级公路进行防控。[结论] “两江四岸”及周边地区高风险公路最为密集,各大流域、湖泊及水库附近为次密集。应保障及完善两江水上交通系统及周边地区路网体系,同时推进各大流域水文站及防汛监测预警系统建设,编制防御及应急预案等。     

基于花后累积地上生物量比例的冬小麦动态收获指数估算

针对已有基于遥感信息的收获指数估算对籽粒灌浆过程中作物生物量变化和收获指数变化过程考虑不足且估算精度有待进一步提高的现状,该研究以冬小麦为研究对象,基于冠层高光谱数据、地上生物量和动态籽粒产量等数据,在提出灌浆至成熟阶段动态收获指数（Dynamic Harvest Index, DHI）和构建花后累积地上生物量比例动态参数（Dynamic fG, D-fG）基础上,提出了敏感波段中心构建归一化差值光谱指数（Normalized Difference Spectral Index, NDSI）估算D-fG的作物动态收获指数估测技术方法并进行精度验证。在此基础上,通过敏感波段宽度扩展确定了冬小麦D-fG估算敏感波段最大宽度,并实现了最大波宽下D-fG和DHI的遥感获取。结果表明,筛选的5个敏感波段中心λ（366 nm, 489 nm）、λ（443 nm, 495 nm）、λ（449 nm, 643 nm）、λ（579 nm, 856 nm）、λ（715 nm, 849 nm）构建NDSI进行D-fG遥感估算均达到了较高精度水平,均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）在0.036～0.050之间,归一化均方根误差（Normalized Root Mean Square Error, NRMSE）在10.46%～14.59%之间;基于敏感波段中心的DHI估算中,RMSE在0.039～0.053之间,NRMSE在10.50%～14.28%之间;估算D-fG的5个敏感波段中心最大波段宽度分别为30、68、58、20和86 nm,基于最大波宽获取DHI估算结果中,RMSE在0.054～0.055之间,NRMSE在14.38%～14.65%之间。可见,该研究所提收获指数遥感估算方法具有一定的可行性,为获取冬小麦动态收获指数提供了新思路和新方法,也为窄波段高光谱卫星遥感和宽波段多光谱卫星遥感获取大范围作物收获指数空间信息提供一定技术参考。