海绵城市绿化设计初探 ——以《李沧区区委党校改造工程》为例

青岛市作为第二批国家海绵城市试点城市,海绵城市实践正如火如荼。《李沧区区委党校改造工程》作为青岛市李沧区海绵城市试点项目,其实施对青岛市海绵城市建设的顺利推进具有重要的示范意义和引导作用,备受各级领导及人民的重视。项目完成后两年,各级反响良好。本项目共利用了透水混凝土、透水沥青混凝土、透水砖、蓄水池、雨水罐、雨水收集池、雨水花园、下沉式绿地、绿色屋顶、植草沟、水平阶共11项海绵城市技术措施。其中,雨水花园、下沉式绿地、绿色屋顶、植草沟、水平阶的设计对绿化设计带来极大影响。首先,海绵措施布于绿地中,改变了绿地形态,给植物的配植方式带来极大的改变;其次,道路上的油污、沙尘、融雪剂及其他一些有害物质等随水进入到绿地中,对植物的生长产生影响;第三,植物品种的耐水湿、耐旱等抗性有更高的要求;最后,青岛地区冬季落叶期长,冬季景观效果如何保证。     

QuEChERS-超高效液相色谱串联质谱法测定玉米中的17种真菌毒素

为改进我国食品安全监测的方法,采用QuEChERS净化方法结合超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)对玉米中的真菌毒素进行检测,建立了玉米中共17种真菌毒素的测定方法。结果表明:17种毒素的线性相关系数(R~2)均不小于0.994,检出限为0.1～20.0μg·kg~(-1),加标回收率为70.76%～115.14%,相对标准偏差为2.21%～11.34%。该方法具有快速、准确、提取效率高、净化效果好、回收率高、准确灵敏等优点,此方法可适用于玉米和食品中17种真菌毒素的快速检测。     

我国牧草种植成本收益变化与比较

本研究以牧草种植户牧草及粮食作物的调研数据为基础,计算出2010-2014年主要牧草和粮食作物的成本收益基本信息,对其变化进行统计分析,并对各作物的成本收益进行比较。分析发现,2014年苜蓿(Medicago sativa)的经济效益有所下降;黑麦草(Lolium perenne)和青贮玉米(Zea mays)的纯收益和收益率有所增长;苜蓿的纯收益和收益率要高于黑麦草和青贮玉米;马铃薯(Solanum tuberosum)和苜蓿的经济效益更具优势,种植小麦(Triticum aestivum)经济效益较差;黑麦草和青贮玉米人工和土地成本更高,苜蓿水电费最高。建议调整农业产业结构,推行"粮+经+饲+草"四元种植结构,全面扶持牧草产业发展,建立健全牧草生产资料补贴制度。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

甘肃省玉米生产全程机械化实践与探索

通过对玉米生产全程机械化技术的研究及推广应用,探索性地提出其主要技术模式和配套机械方案等。     

京津唐早熟区夏玉米品种推广现状及育种思考

京津唐区位于东华北春玉米区和黄淮海夏玉米区之间,由于气候的特殊性,玉米品种类型相对单一;现在越来越多的公司关注该生态区玉米生产推广现状和玉米品种选育情况。对该区域的气候特殊性和生产主推品种进行了简单归纳总结,为该区域的新品种选育和推广作参考。     

2017年衡水市夏玉米生产气象条件分析及应对措施

本文分析了2017年衡水市夏玉米生产特点及气象条件。针对降雨偏少的的气象特点,提出了采取的主要措施,以供种植户参考。     

2017年修水县高山超级稻品种展示试验

为充分发掘超级稻的增产潜力,摸索高山地区水稻增产增效的途径,特于2017年在修水县进行超级稻品种展示试验。结果表明,Y两优900和隆两优1988 2个超级稻品种在海拔300~800 m的高山地区种植,选择土地肥沃、排灌便利的田块,配套超级稻栽培技术,可以取得很好的经济效益。     

基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统研究

针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。