玉米种子人工老化过程中生理特性与种子活力的变化

种子贮藏过程中各项活力逐渐降低,即种子的老化。老化不仅影响种子萌发与幼苗的生长,也会影响到后期植株的产量与品质。以玉米自交系昌7-2、杂交组合郑单958和农大108的F1种子为试验材料,通过人工加速老化的方法,对3个品种(系)的玉米种子人工老化过程中生理特性与种子活力的变化规律进行了分析。结果表明,玉米种子的发芽势、发芽率、发芽指数和活力指数均随老化时间的延长而降低;过氧化物酶(POD)的活性随老化时间的增加而降低,与种子的各项活力指标呈正相关,其中昌7-2与各项活力指标的相关性、郑单958与活力指数的相关性达显著水平;浸出液的相对电导率和丙二醛(MDA)含量随种子的老化时间而升高,与种子的各项活力指标呈负相关,其中昌7-2和农大108的相对电导率、昌7-2的MDA含量与各项活力指标的相关性均达到极显著水平,郑单958的相对电导率与活力指数和MDA含量与各项活力指标的相关性也达到显著水平;玉米种子的发芽率和活力指数随着老化时间的增加呈现一个先缓慢后加快的下降趋势;农大108的抗老化能力较弱,昌7-2和郑单958表现出较强的抗老化能力。     

黄土高原水蚀风蚀复合区人工植被土壤水分状况

采用烘干法及WP4水势仪对黄土高原水蚀风蚀复合区人工林下土壤重量含水量及水势进行测定,从土壤水分数量和能量两方面分析该区土壤水分时空分布和动态变化特征,并且通过实测数据对不同树种土壤水分特征曲线进行拟合,旨在为该区今后植被建设及生态用水提供理论参考。结果表明,各树种在0-300 cm土层土壤含水量随深度增加而逐渐降低,并趋于稳定。0-30 cm土层土壤含水量变化剧烈,30 cm以下土层土壤含水量逐渐降低,并趋于稳定在3.00%~5.00%。土壤水分受降雨量及其分配影响显著,观测期内土壤储水量盈余26.7 mm。土壤水势与土壤含水量变化规律一致,土壤水分特征曲线拟合结果较好。在丰水年,降雨只对浅层土壤水分起到补给作用,深层土壤水分亏缺严重,存在土壤干层。在特殊降水年份对该区土壤水分进行研究具有重要意义。     

春季解冻期棕壤坡面磷素迁移过程研究

春季解冻期土壤季节性冻融发生最为强烈,极易发生土壤侵蚀,也是磷素流失的关键时期。采用人工模拟降雨的方法,探究春季解冻期不同磷素背景值坡面产流产沙及磷素流失动态过程。结果表明:产流后14 min内径流量和泥沙量均呈现较好的线性分布,径流相关系数为0.969,泥沙相关系数为0.936;14~18 min内径流量缓慢增加,从18 min开始一直到产流结束径流量基本保持在3 100 ml/min,而泥沙则总体呈现先增大再减小的趋势;土壤背景值（APb）越高,径流、泥沙中磷浓度越高;径流中磷素流失比率均值APb₂₀坡面最大,且随着背景值的增大呈减小趋势;而泥沙中磷素流失比率均值变化则与径流不同,APb₄₀的坡面其流失比率最小,其他坡面差异较小;径流中磷素流失量与泥沙中磷素流失量呈线性关系,y=6.751x-0.628（R²=0.958）。     

仿蛛网农田无线传感器网络抗毁性量化指标体系构建

为解决传统抗毁性量化指标无法准确描述网络组件失效的耦合关系和全局作用,难以有效归纳、继承蛛网抗毁性机制与规律的问题,该文提出了一套基于节点平均路径数和节点、链路平均使用次数的人工蛛网模型抗毁性量化指标体系,评测失效网络组件的全网影响度和权重等指标。仿真试验表明该指标体系可有效量化评价不同规模的人工蛛网模型的抗毁性,测评各网络组件的抗毁性权重占比,其中,节点、弦链、辐链分别占50%、39.44%、10.56%,同时与传统抗毁性量化指标相比,该文提出的指标具有独特的优势。田间试验结果表明节点遭受不同程度损坏时,仿蛛网部署仍可通过备用链路进行数据传输,相较非交叠分簇部署、栅格部署具有更优的抗毁性。人工蛛网模型抗毁性量化分析可为优化农田无线传感器网络部署,实现规模化可靠应用提供参考。     

太行山南麓5个林龄侧柏人工林土壤酶活性季节变化

采用时空互代法,以太行山南麓地区20,30,40,50,60年生侧柏人工林土壤为研究对象,研究了土壤蔗糖酶和脲酶活性的季节变化、空间分布特征及其与土壤因子的相关性。结果表明:土壤酶活性有明显的季节变化特征,土壤蔗糖酶的活性呈夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季,脲酶活性的季节动态呈夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,两种土壤酶活性均在夏季最高,冬季最低。土壤蔗糖酶和脲酶活性均随土层深度的增加而显著降低（p<0.01）,从表层0-10 cm至深层30-40 cm酶活性下降幅度均超过46%。相关性分析表明,土壤蔗糖酶和脲酶均与土壤含水率、DOC含量呈极显著正相关关系,且两者之间也存在极显著正相关关系（p<0.01）,但是二者的主要影响因子并不完全一致。逐步回归分析表明蔗糖酶活性的主要影响因子是土壤含水率和砂粒体积分数,二者能解释71.2%的变化;脲酶活性的主要影响因子是DON、土壤含水率、硝态氮含量和土壤容重,四者能解释71.5%的变化,暗示温度和水分可能是该区人工林土壤生物活性的主要控制性因素。     

引入因素分析法的神经网络在洪水

因素分析法是一种多元统计法，可以通过线性变换，将原有数据转换成彼此不相关且维数较少的数据，本文将因素分析法引入洪水预报神经网络的输入单元精简过程，详细介绍了建模和神经网络训练过程中包括STA训练控制在内的一些关键技术问题，并通过实例评价了此应用方法的效果，通过分析，表明此方法可以在不损失或较小损失的前提下方便有效的对洪水预报神经网络结构进行精简，大大缩减了神经网络的规模，提高了效率，具有很高的实用价值。     

超干处理延长菜豆种子寿命的生理生化机制研究

为研究菜豆种子在超干处理条件下抗老化能力,以菜豆品种‘将军’、‘紫冠’、‘热那亚’为试验材料,采用硅胶脱水的方法制备不同含水量的种子,并对不同程度超干处理的菜豆种子进行人工老化,对老化后种子发芽率、发芽指数、种子活力及生理指标进行测定,进一步讨论菜豆种子的最适含水量。结果表明,‘将军’种子含水量降至5.78%~6.95%时,种子各指标在老化后保持在较高水平;‘紫冠’种子含水量为5.35%~6.89%时,老化后各指标均高于自然干燥种子,且差异显著;‘热那亚’种子含水量为5.01%~6.15%时,老化后各发芽指标、热稳蛋白含量均高于自然干燥种子。说明超干保存菜豆种子具有一定的可行性。     

天敌昆虫—蠋蝽的研究进展

蠋蝽是农林上一种十分重要的天敌昆虫,具有地理分布广、捕食种类多、捕食能力强、适应性好等特点,开发应用前景十分广阔。为了系统总结近年来在蠋蝽研究领域取得的一系列进展,本文从蠋蝽的分类地位、地理分布和形态学、生物学特性、人工繁育技术、控害功能研究等方面进行了综述,分析了蠋蝽研究领域当前存在的问题,并对今后的研究方向和应用前景进行了展望。     

神经网络在农业专家系统中的应用

介绍了专家系统的特点及农业专家系统的发展现状;提出了将神经网络理论应用于农业专家系统的设计方法,并分析了其优点;论述了基于神经网络的农业专家系统的结构、知识表示与获取、推理机制等;结合具体实例,给出了神经网络学习方法及专家系统运行过程。     

不同采样密度的土壤水分特征参数预测

利用不同取样精度的土壤,将土壤质地(砂土、淤泥、粘土含量)和容重作为输入值,探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0~20 cm表层土壤水分特征曲线参数,用甘肃省称钩河流域小流域的土样进行预测并进行了误差分析。结果表明,使用线性回归能够减小预测误差与实测值差距;使用BP神经网络来预测饱和体积含水量,其准确性比使用BP神经网络预测剩余体积含水量和田间持水量要高。为了进一步提高预测精度,还应尽可能地包括土壤结构、有机质含量等信息。