大型悬吊井筒抽芯式泵机组安装质量控制

由于悬吊井筒抽芯式泵机组结构不同于传统的苏式泵，按原有的规范和要求不能保证该型机组安装检修质量．仅以厂家提供的说明书要求进行安装，因制造工艺、精度等原因，运行过程中，机组稳定性差，故障率高等一直困扰着使用单位．为保证机组安装质量，消除机组运行中常见的不正常现象和故障，以64LKXA-24．5型立式泵机组为例，针对该型机组结构形式的特殊性，根据规范的安装要求，结合安装检修过程中存在的问题，介绍了该形式泵机组的主要安装方法，提出了相应的注意事项．     

保种群体遗传结构变化的模拟研究

本文运用电子计算机模拟的方法,分析了影响畜禽保种的主要因素,并通过不同参数组合(包括起始基因频率、群体有效含量和世代数等)的模拟试验得出三个主要结论: 1 在有性繁殖的有限群体中,原封不动地保存群体基因库中的每个基因(包括频率很低的基因)是根本不可能的。 2 在完全实行随机交配的情况下,长期保存频率较高的基因也需要相当大的群体才有可能。 3 频率较高基因的保存也不能单纯依靠群体大小,还需借助于选择。只有这样才能在小群体内长期保存频率较高的基因。     

优质脆李新品种‘中李5号’的选育

‘中李5号’李是以‘青脆李’为母本经自然实生选育而成。该品种生长势较强,树姿半开张;在河南省郑州市观察,3月上旬进入初花期,3月中旬进入盛花期,花期持续约10 d;果实发育期约120 d,于7月中旬成熟;果实近圆形,果顶扁平,缝合线浅,平均单果重46.8 g,果皮呈黄绿色,不着红色,果面有明显果粉层;果肉呈浅黄色,肉质细腻、硬脆,汁液多,纤维少,风味酸甜,无香气;果实可溶性固形物含量15.8%,维生素C含量6.82 mg/100 g,可溶性糖含量9.62%,可滴定酸含量0.82%,可食率97.9%;该品种5年生树的株产可达32 kg以上,丰产能力较强,在河南及周边省市李树适生区均可栽植。     

紫色土光谱特征及其碱解氮的预测研究

文章分析探索了应用可见近红外光谱技术快速、高效、便捷测定土壤营养参数的可能性。采集蓬莱镇组紫色土样本,比对分析了不同肥力水平、土壤厚度和土壤粒径条件下采集土壤光谱对可见近红外光谱特征的影响,筛选出不同厚度、粒径土壤条件下的碱解氮含量预测模型。研究结果表明,土壤样本厚度为30mm时具有最大的光谱反射率,建立的氮含量预测模型效果最佳,校正集和验证集的相关系数分别为0.84和0.83,均方根误差分别为1.79和1.87。土样粒径在0.25-0.85mm时氮含量的预测效果最佳,校正集和验证集的相关系数均超过0.8,且均方根误差较小;但当土样粒径<0.25mm时,氮含量预测模型效果明显下降。采用20目（<0.85mm）过筛、30mm厚度土壤样本采集可见近红外光谱和偏最小二乘法（PLS）模型预测,可以实现对蓬莱镇组紫色土碱解氮含量的较好光谱预测。     

不同授粉品种对‘灿烂’兔眼蓝莓着果率与果实性状的影响

以‘天赐五号’、‘天赐八号’、‘蓝金’和‘奥尼尔’等4个蓝莓品种作为授粉品种,对‘灿烂’兔眼蓝莓进行异花授粉,以‘灿烂’兔眼蓝莓自花授粉为对照,研究了不同授粉品种对着果率、果实品质和果实外观性状的影响,以期为‘灿烂’兔眼蓝莓生产栽培选择适宜授粉树提供科学依据。研究结果表明：4个授粉品种与‘灿烂’间都具良好的亲和性,对着果率、可溶性固形物含量、花色苷、总酸含量、单果重、纵径、横径、果形指数、萼洼、果蒂、萼片、果形和果梗分离等性状均有显著影响。虽然‘天赐八号’授粉后着果率显著低于‘天赐五号’、‘蓝金’,但其着果率仍可以达到70%以上,同时其可溶性固形物含量、花色苷、总酸含量、单果重、纵径、横径、果形指数等亦显著优于其他授粉品种,这表明‘天赐八号’为‘灿烂’最佳授粉搭配品种。     

广东省吴川红火蚁生境类型、空间分布和抽样技术的研究

系统调查和研究了红火蚁在广东省吴川市农田生态系统的生境类型、空间分布规律和抽样技术。结果表明:红火蚁的生境类型较丰富多样,表现出较强的环境适应能力,荒坡、荒地、田埂等受到干扰较少的地点红火蚁发生密度高,而耕作农田如水稻田、菜田、花生地、红薯地等红火蚁发生密度很低;单个指标如丛生指数、聚块性指数、久野指数表明活动蚁巢在平面空间上主要呈现随机分布;经对Iwaom*-m回归模型、Taylor幂模型参数分析认为红火蚁活动蚁巢空间分布基本成分为单个蚁巢,蚁巢间存在相互排斥的作用,在所有密度下都是随机分布,且密度越高,分布越均匀。在空间格局研究基础上给出了最适理论抽样数公式和不同密度下的理论抽样数。提出的抽样方法为:先选取具代表性的小面积地块,对发生密度进行初步估计,如密度较低,零星发生,调查面积要大一些,每点面积应在500 m2以上;如密度较高,发生较普遍,根据理论抽样面积进行相应的调整,每点面积可在100~200 m2。一般每个类型的地点要调查3点以上。     

Improving wood volume predictions in dry tropical forest in the semi-arid Brazil

The volumetric variability of dry tropical forests in Brazil and the scarcity of studies on the subject show the need for the development of techniques that make it possible to obtain adequate and accurate wood volume estimates. In this study, we analyzed a database of thinning trees from a forest management plan in the Contendas de Sincorá National Forest, southwestern Bahia State, Brazil. The data set included a total of 300 trees with a trunk diameter ranging from 5 to 52 cm. Adjustments, validation and statistical selection of four volumetric models were performed. Due to the difference in height values for the same diameter and the low correlation between both variables, we do not suggest models which only use the diameter at breast height (DBH) variable as a predictor because they accommodate the largest estimation errors. In comparing the best single entry model (Hohenald-Krenn) with the Spurr model (best fit model), it is noted that the exclusion of height as a predictor causes the values of 136.44 and 0.93 for Akaike information criterion (AIC) and adjusted determination coefficient (R2 adj), which are poorer than the second best model (Schumacher-Hall). Regarding the minimum sample size, errors in estimation (root mean square error (RMSE) and bias) of the best model decrease as the sample size increases, especially when a larger number of trees with DBH≥15.0 cm are randomly sampled. Stratified sampling by diameter class produces smaller volume prediction errors than random sampling, especially when considering all trees. In summary, the Spurr and Schumacher-Hall models perform better. These models suggest that the total variance explained in the estimates is not less than 95%, producing reliable forecasts of the total volume with shell. Our estimates indicate that the bias around the average is not greater than 7%. Our results support the decision to use regression methods to build models and estimate their parameters, seeking stratification strategies in diameter classes for the sample trees. Volume estimates with valid confidence intervals can be obtained using the Spurr model for the studied dry forest. Stratified sampling of the data set for model adjustment and selection is necessary, since we find significant results with mean error square root values and bias of up to 70% of the total database.     

鄱阳湖区反嘴鹬种群数量动态与空间分布格局

2002—2015年,采用同步调查法对鄱阳湖区反嘴鹬(Recurvirostra avosetta)越冬种群数量动态与空间分布格局进行了监测。结果表明:鄱阳湖区分布有稳定的反嘴鹬越冬种群,年平均数量为(16684±14653)只,2004年、2005年、2013年种群数量均超过目前其全球数量的10%,2004年冬季鄱阳湖区越冬反嘴鹬数量达到最大值,为47520只。鄱阳湖区共有70个湖泊记录到反嘴鹬,其中反嘴鹬种群数量达到全球1%以上的湖泊有20个。每年冬季鄱阳湖区反嘴鹬集中分布在常湖、蚌湖、花庙湖和下坝湖,而反嘴鹬利用频次最高的是大湖池,每年反嘴鹬的越冬数量为(1819±1593)只。各湖泊中反嘴鹬的年平均数量与利用频次之间不存在显著相关性。自然保护区涵盖了反嘴鹬在鄱阳湖越冬的主要湖泊,分布在保护区内的反嘴鹬种群占鄱阳湖区越冬总数量的(75.3±26.0)%,但仍有很多重要的湖泊没有被纳入到保护区范围。反嘴鹬对保护区内湖泊的利用频次与保护区外湖泊的利用频次不存在显著性差异,保护区内反嘴鹬的种群数量显著大于保护区外。     

青土湖干涸湖底2种典型固沙植物群落土壤粒径分布分形特征与养分关系研究

以石羊河流域下游青土湖干涸湖底人工梭梭林和白刺灌丛沙包土壤为研究对象,通过分析2种植物群落5种立地条件土壤粒径分布和分形特征及其与土壤养分的关系,揭示了湖底2种典型植物群落土壤粒度的分布特征。结果表明:1）研究区固沙植被0~10 cm土壤颗粒以细砂粒为主,没有粗砂粒,其中白刺灌丛沙包表层极细砂含量、土壤颗粒物分形维数较梭梭林和对照区高。2）土壤颗粒分形维数与各粒级颗粒百分含量的关系差异较大,分形维数与黏粒、极细砂含量呈显著正相关,与细砂、中砂含量呈显著负相关,但是与粉粒含量关系不显著。土壤颗粒分形维数越大,土壤所含的细粒物质越多。3）土壤分形维数D值、黏粒、粉粒含量与有机质（SOM）、全N（TN）呈正相关性,土壤颗粒物的分形维数越大、土壤黏粒、粉粒含量越高,则土壤有机质、全N含量越高。综合分析,固定白刺灌丛表层土壤沙化程度相对较低,其他类型风蚀严重,因此,应积极采取生物措施和工程措施开展生态修复防治风蚀和盐尘暴的发生。