联合收获机惯性分离室工艺参数的优化——基于改进遗传神经网络

针对联合收获机惯性分离室工艺参数最优组合问题,提出了一种改进的遗传神经网络优化方法。该方法利用区间自适应遗传算法自适应动态调整区间的特点,彻底取代BP神经网络中"误差逆传播"过程,将区间自适应遗传算法和神经网络的优势有机地结合起来,有效解决BP困境。优化实验结果表明:该方法拟合精度明显优于二次回归的拟合精度,更接近联合收获机惯性分离室参数的实际情况,为农业机械中通过实验设计方式解决的"黑箱"优化问题提供了一种新的方法。     

基于标记系谱的红鳍东方鲀生长性状遗传分析

利用分子标记辅助家系选育进行红鳍东方鲀生长性状的遗传评估,由红鳍东方鲀基础群体中选择性腺发育良好的雌雄亲本各11尾建立全同胞家系11个,每个全同胞家系随机采集10尾个体组建全同胞家系群体,从混合培育的家系中选择相对较大的个体400尾组建混合选育群体。在红鳍东方鲀遗传连锁图谱上挑选44个均匀分布于22个连锁群上的微卫星DNA标记,每个连锁群有2个标记。全同胞家系群体的遗传分析结果显示,10个高亲本排除概率微卫星标记的Excl(1)和Excl(2)为0.58~0.662和0.736~0.797,14个低亲本排除概率标记的Excl(1)和Excl(2)为0.054~0.43和0.177~0.608,剩余20个中等亲本排除概率标记的Excl(1)和Excl(2)为0.467~0.575和0.641~0.732。利用拥有高亲本排除概率的微卫星DNA标记进行混合选育群体的亲权鉴定,结果显示:不同父母本繁殖产生的子代数量存在明显差异,父本M2和母本F4产生了124个子代,占子代个体总数的32.89%。根据亲权鉴定结果建立的系谱估计主要生长性状的遗传参数,不同日龄的体质量和体长遗传力估计值为0.17~0.21和0.15~0.18。研究表明,利用具有高亲本排除概率的微卫星DNA标记能够有效建立红鳍东方鲀系谱,进行生长性状的遗传参数估计,分子标记辅助家系选育可以作为红鳍东方鲀目标性状遗传改良的新方法。     

甲鱼野外池塘养殖的疾病预防

甲鱼(鳖)的野外池塘养殖,是目前最普遍的生态养殖模式之一,但因野外池塘养殖面积大,养殖水环境又受气候的影响,所以疾病的发生概率与治疗难度也相对要大。特别是随着国家对水产养殖用药监管力度的加大     

水稻肥料多点试验聚类分析阈值及其应用

采用多点试验中同一试验点的两个重复分于同一类的可能性大小,也即重复识别率作指标,以系统聚类法中常用的最短距离法对按统一方案分布于南方稻区72个氮、磷、钾有重复肥料试验进行分类,确定了肥料试验处理产量、肥效方程常数项及偏回归系数项重复间欧氏距离的变幅、分类指标及其阈值。水稻肥料试验分类效果以肥效方程常数项分类最好,重复识别率两年平均值达73.45%;若按肥效方程氮、磷、钾一次项进行分类,重复识别率一般在65%以上,能基本满足肥料试验结果的分类要求。     

概率论与数理统计教学中几组概念的剖析

通过对概率的3种定义进行阐述,对概率统计中几组重要概念,包括随机变量、离散型随机变量与连续型随机变量,随机变量的独立性与不相关性及事件的独立性,大数定律与中心极限定理等进行剖析,并举例说明,为提高学生对概念学习的认识,培养学生不断挖掘概念,养成重视思考、勤于思考的学习品质提供了参考依据.     

60Co-γ射线辐射对NaCl胁迫下胡杨种子萌发的影响

为探讨不同辐射剂量对胡杨种子萌发的影响,筛选有助于提高胡杨种子耐盐性的辐射剂量,以新疆甘家湖采集的胡杨种子为材料,进行~(60)Co-γ射线辐射处理,辐射剂量分别为0(CK)、50、100、150、200Gy,研究辐射处理对不同NaCl浓度胁迫(0、25、50、150、250、300 mmol·L~(-1))下胡杨种子各发芽指标值和累计发芽率的影响。结果表明,在150 Gy辐射处理下,不同NaCl浓度胁迫下的平均发芽率、平均发芽势及平均相对发芽率高于其他处理,且相对盐害率降低;不同~(60)Co-γ辐射处理下的胡杨种子相对发芽率与NaCl浓度间存在极显著负相关关系;~(60)Co-γ射线辐射对NaCl胁迫下种子萌发的耐盐临界浓度为119～181 mmol·L~(-1);150 Gy为有助于提高胡杨种子耐盐性能的最适辐射剂量。本研究结果为胡杨种子的辐射育种技术的应用提供了一定的理论依据和技术支撑。     

潮土小麦和玉米Olsen-P农学阈值及其差异分析

【目的】磷农学阈值是指导不同作物磷肥用量并获取最佳经济产量的重要依据,然而,不同地区不同的耕作制度、土壤类型、作物种类、pH、温湿度条件下,作物的磷农学阈值不同。明确小麦–玉米轮作体系下,典型潮土区小麦和玉米的磷农学阈值,并分析其差异。【方法】本研究基于“国家潮土土壤肥力与肥料效益长期监测站”25年的定位试验,选取氮、钾肥施用充足和磷肥用量不同的NK (不施磷肥)、NPK (施用氮磷钾化肥)、NPKM (氮磷钾化肥和有机肥配施)、1.5NPKM (高量氮磷钾化肥配施有机肥)、NPKS (氮磷钾化肥与玉米秸秆还田配施) 5个处理的试验数据,使用米切里西指数模型 (Mitscherlich exponential model) 拟合小麦和玉米的Olsen-P农学阈值,并通过对比不同土壤磷水平下两种作物的磷吸收利用特性,分析其阈值不同的原因。【结果】获得最大相对产量的95%时,潮土区小麦Olsen-P农学阈值为13.1 mg/kg,玉米Olsen-P农学阈值为7.5 mg/kg。玉米Olsen-P农学阈值低于小麦主要原因:1) 土壤磷水平较低时,小麦对磷缺乏更为敏感,而玉米可保持相对较强的吸磷能力,25年不施磷处理玉米吸磷量是小麦的1.4倍;2) 土壤Olsen-P含量达到玉米阈值,而未能达到小麦阈值时,可保障玉米籽粒、茎秆及小麦籽粒正常生长对磷的需求,但小麦茎秆磷浓度仅能达到相对最大磷浓度的68.9%,严重影响了小麦的正常生长和获取较高产量的能力;土壤Olsen-P含量提高到小麦阈值后,小麦茎秆磷浓度提高到相对最大磷浓度的80.5%以上,进而可保障小麦获得较高的产量;3) 土壤磷素养分充足时,小麦对磷的吸收量大于玉米,且主要是由于小麦茎秆磷浓度和吸磷量随土壤Olsen-P含量的增加而大幅度增加。【结论】小麦和玉米作为典型潮土区两种重要的粮食作物,Olsen-P农学阈值分别为13.1和7.5 mg/kg。由于两种作物的生理特性不同,小麦对磷素的吸收利用率较低,茎秆需要较高的土壤磷浓度维持正常生长,产量形成对磷养分需求更大。因此,小麦–玉米轮作体系下,小麦的磷农学阈值更高,小麦季所需土壤磷供应量大于玉米季。为增强磷肥利用效率,减少磷肥投入量和土壤中磷素的过量累积,玉米季磷肥使用量应适当小于小麦季。当土壤Olsen-P水平高于作物磷农学阈值后,减少或短时间停止施用磷肥并不会对作物产量有明显影响。     

中国水蚀区5种典型土壤的侵蚀性降雨阈值比较

[目的]准确拟定侵蚀性降雨阈值,区分侵蚀性与非侵蚀性降雨事件,为有效减少土壤侵蚀预报的工作量以及区域土壤侵蚀防治提供科学参考。[方法]在北京市房山区布设中国5个水蚀二级区典型土壤休闲小区,收集各小区2006—2019年的产流产沙监测资料,利用降雨侵蚀力偏差法分析各小区的侵蚀性降雨量(P)和最大30 min雨强(I₃₀)阈值。[结果](1)相比P阈值,I₃₀在识别侵蚀性降雨方面更为有效。(2)黑土和褐土小区侵蚀性降雨阈值较高,二者P阈值均为10.0 mm,I₃₀阈值均为10.2 mm/h;黄土小区次之,其P和I₃₀阈值分别为9.5 mm和8.9 mm/h。紫色土与红壤小区较低,二者的P阈值分别为5.4和6.1 mm,I₃₀阈值分别为3.2和5.2 mm/h。(3)各径流小区的监测资料年限达到12 a时,侵蚀性降雨阈值才可达到稳定。[结论]不同地区土壤的侵蚀性降雨阈值存在较大差异。侵蚀性降雨阈值不仅受土壤自身特性如粒径分布和有机质含量的影响,还与当地的气候状况如降雨雨型有关。     

小麦精量播种机排种高精度检测系统设计与试验

为实现小麦精量播种机播种量的精准检测,基于电容传感器设计了一套高精度小麦种子粒数检测系统。研究了小麦种子以单粒形式下落和多粒同时下落两种方式下的电容与小麦种子数目之间的关系。对于小麦种子以单粒形式下落,提出用差分动态阈值法检测小麦种子数目,试验表明检测的最大相对误差为1. 54%;对于多粒小麦种子同时下落,排种轮转速从20 r/min到55 r/min,每增加5 r/min,分别建立小麦种子数目与电容积分值之间的最小二乘回归模型。试验结果表明,根据实际转速和速度最近原则选择相应的回归模型,该系统对不同的排种转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2. 16%～2. 23%之间。对于小麦精量播种机不同的排种模式或不同的排种速度,所设计的排种检测系统均有较高的检测精度。     

基于无人机LiDAR的天然林与人工林林隙提取

为研究主动遥感进行森林地物分类和林隙提取的效果,分别在天然林和人工林中比较了无人机激光雷达(Li DAR)数据的阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法的分类精度和适用性。选取天然林(黑龙江省哈尔滨市帽儿山林场)和人工林(内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场)两处试验区,应用阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法,对两个试验区采集的无人机Li DAR数据进行林隙、非林隙、其他类型划分。研究结果表明,面向对象法在天然林和人工林试验区中的分类精度和Kappa系数均最高,天然林为82. 43%、0. 73,人工林为91. 74%、0. 88;逐像元法次之,天然林为76. 62%、0. 64,人工林为78. 68%、0. 68;阈值法的分类精度和Kappa系数差异较大,在天然林中的精度极低,为50. 54%、0. 27,人工林的精度较高,为79. 12%、0. 69。面向对象法和逐像元法在天然林和人工林普遍适用,均可以达到理想的分类精度和Kappa系数。阈值法在天然林的精度较低,更适合于人工林的分类,即林分高度趋于一致,且建筑、道路等其他类型干扰较少的区域。天然林的最佳分类方法为面向对象法,人工林的最佳分类方法为阈值法。