Empirical analysis and prediction of nitrate loading and crop yield for corn-soybean rotations

Nitrate nitrogen losses through subsurface drainage and crop yield are determined by multiple climatic and management variables. The combined and interactive effects of these variables, however, are poorly understood. Our objective is to predict crop yield, nitrate concentration, drainage volume, and nitrate loss in subsurface drainage from a corn (Zea mays L.) and soybean (Glycine max (L.) Merr.) rotation as a function of rainfall amount, soybean yield for the year before the corn-soybean sequence being evaluated, N source, N rate, and timing of N application in northeastern Iowa, U.S.A. Ten years of data (1994-2003) from a long-term study near Nashua, Iowa were used to develop multivariate polynomial regression equations describing these variables. The regression equations described over 87, 85, 94, 76, and 95% of variation in soybean yield, corn yield, subsurface drainage, nitrate concentration, and nitrate loss in subsurface drainage, respectively. A two-year rotation under average soil, average climatic conditions, and 125 kg N/ha application was predicted to loose 29, 37, 36, and 30 kg N/ha in subsurface drainage for early-spring swine manure, fall-applied swine manure, early-spring UAN fertilizer, and late-spring split UAN fertilizer (urea ammonium nitrate), respectively. Predicted corn yields were 10.0 and 9.7 Mg/ha for the swine manure and UAN sources applied at 125 kg N/ha. Timing of application (i.e., fall or spring) did not significantly affect corn yield. These results confirm other research suggesting that manure application can result in less nitrate leaching than UAN (e.g., 29 vs. 36 kg N/ha), and that spring application reduces nitrate leaching compared to fall application (e.g., 29 vs. 37 kg N/ha). The regression equations improve our understanding of nitrate leaching; offer a simple method to quantify potential N losses from Midwestern corn-soybean rotations under the climate, soil, and management conditions of the Nashua field experiment; and are a step toward development of easy to use N management tools.     

数字图像和逐步回归客观评定冷却猪肉肉色

为开发准确、快速的猪肉肉色质量客观评定方法,研究了数字图像处理和和逐步回归模型对冷却猪肉肉色客观评定分级的效果.对宰后冷却24 h的猪删体,切开第3～4肋骨间背最长肌,发色60 min,数码相机获取数字图像处理后提取断面肉色参数(L *、a *、b *、Chroma、Hue angle).提取的80头猪胴体背最长肌肉色参数经逐步回归建立了肉色评定模型.结果表明,数字图像处理后提取肉色参数建立的逐步回归模型评定冷却猪肉肉色分值的效果优于BP人工神经网络模型;若以|评定肉色分值-感官肉色分值|≤0.3为评定正确判断标准,前者评定正确率为78.8%,后者为60.4%; 前者与本试验评定正确率最高的单个感官评定人员相比(78.2%),差异不显著(P>0.05).因此,数字图像处理可有效地对冷却猪肉肉色进行客观评定.     

基于支持向量机回归的营养液调控模型研究

针对目前设施栽培中营养液动态调配精确度低的问题,提出一种基于支持向量机回归(Support vector machine regression,SVR)的营养液调控模型.首先,通过设计嵌套试验采集了13个温度、50组不同Knop营养液(A:99％Ca(N03)2·4H20、B:98％KN03、C:99％KH2P04、D...     

基于粗糙集理论的岩质边坡稳定性评价

针对岩质边坡的稳定性评价问题,应用粗糙集理论对既有岩质边坡的失稳实例进行分析,采用遗传算法进行约简,抽取评价知识,建立了规则库。采用不精确推理和默认推理方法开发了岩质边坡稳定性评价专家系统,提出了待评对象与规则不完全匹配情况下的近似推理方法,结合工程实例对该系统进行了测试和验证,并与模糊回归方法进行的比较。     

中华鳖的消化道指数和血液生化指标

主要测定了中华鳖的消化道指数及血液中几种重要酶的活性,并将胃、肠、胰重与体重进行回归分析。结果表明:消化道的重量随体重同步变化,回归分析表明二者的幂回归相关系数最高。中华鳖的乳酸脱氢酶、肌酸激酶、碱性磷酸酶、谷-草转氨酶和谷-丙转氨酶的活性分别是人上限值的3.4、11.2、4.8、6.6和2.4倍,且谷-草转氨酶、谷-丙转氨酶和碱性磷酸酶的活性两两正相关。     

玉溪市林分植被覆盖变化及驱动力分析

林分植被覆盖在很大程度上能够反映林分生态系统的健康与否,其时空变化是林分生态系统发展方向的判断依据。对玉溪市2010—2019年林分植被覆盖的时空格局变化进行了分析,并利用单因素和多元回归分析方法分别建立回归模型探索了林分植被覆盖改善与退化的驱动因素。结果表明:林分植被覆盖整体呈向好趋势,各驱动因素与斜率均不是简单线性关系;道路和居民区与林分植被覆盖改善速度呈负相关、与退化速度呈正相关;DEM、坡度、大型水体、公益林管护与林分植被覆盖改善速度呈正相关、与退化速度呈负相关;坡向与林分植被覆盖改善速度呈正相关,地形起伏度与林分植被覆盖退化速度呈负相关。林分植被覆盖改善与退化的驱动力不尽相同,影响机制也存在差异,这为更好制定生态保护相关政策提供了有力的科学依据。     

稻纵卷叶螟发生程度及发生期预测模型研究

对余庆县1982~2004年稻纵卷叶螟(Cnaphalocis medinalisGuenee)测报资料的筛选分析结果为,第三代幼虫发生程度预测回归模型^y=0.1802 0.0024x1 0.0050x2 0.0185x3±Sy/12=0.6924,第四代幼虫发生程度预测回归模型^y=0.2853 0.0005x1 0.0084x2 0.0112x3±Sy/12=0.6334;第三代低龄幼虫盛发期预测回归模型^y=13.3830 0.6823x±Sy/x=2.61,第四代低龄幼虫盛发期预测回归模型^y=3.1293 0.8776x±Sy/x=2.951。利用其回归模型对稻纵卷叶螟幼虫发生程度和低龄幼虫盛发期进行预测,其方法简便,结果较为准确。     

杉木双系种子园无性系开花习性与异交率及其间的关系研究

基于对杉木双系种子园中成对无性系开花习性的多年观察及多年对杉木双系种子园的同工酶实验,运用EM算法估计各无性系的异交率大小,并使用DPS统计软件,详实地研究了异交率与开花习性诸多因素间的关系,其结果为:Y=0.877 7+0.104 4X1-0.615 8X2+0.354 4X3-0.061 8X4。上式中:X1为异系雄球花量,X3为异系开花同步性指数,它们对异交率的影响有正效应;而X2为系内开花同步性指数,X4为X3/X2之比,它们对异交率的影响有负效应。影响力的大小次序为:X2>X4>X3>X1。根据异交率与开花习性的关系研究,可以发现:今后新建杉木双系种子园时,挑选系内开花同步性小,而系间开花同步性大的双亲材料时,其后代异交率较高。     

景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究.结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变...     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。