化肥氮磷优化减施对水稻产量和田面水氮磷流失的影响

为探讨氮(N)、磷(P)减量对降低稻田养分地表径流损失风险的影响,以毛里湖稻区为研究对象,连续两年(2016—2017年)进行田间小区试验,研究化肥氮磷优化减施对水稻产量和生长期内田面水N、P动态变化特征及径流流失的影响。结果表明:常规施肥处理(CF)和有机替代20%化肥N处理(0.8FN+0.2ON)稻田田面水总氮(TN)、NH₄⁺-N和总磷(TP)浓度在施肥后迅速达到峰值,之后逐渐下降。而控释氮肥减N处理能有效减缓N素释放速度,田面水N素流失量远低于CF处理,且磷肥减量处理TP流失量低于CF处理。与CF处理相比,控释氮肥减N 20%(0.8N)和控释氮肥+过磷酸钙减量20%(0.8NP)处理水稻两年平均分别增产5.55%、3.22%,N素累积量分别提高19.01%、13.66%,氮肥偏生产力分别显著提高31.94%、28.83%,氮肥农学利用率分别提高47.52%、33.75%,氮肥吸收利用率分别提高95.30%、73.31%。0.8NP处理较0.8N处理水稻磷肥偏生产力两年平均显著提高22.08%,而0.8FN+0.2ON处理较CF处理...     

植物纤维素合成酶基因的进化分析

从基因库中调取已完成测序的纤维素合成酶CesA(Cellulose synthase)基因序列和氨基酸序列,共涉及15个物种的89个基因,基于以上氨基酸序列,应用常用的系统发生关系树生成软件MEGA3.1,做出这89个基因的系统发生关系树。综合已知的模式植物CesA基因的功能(仅指初生壁或次生壁形成特异性),可推测某些未知功能基因的可能功能。研究还发现绿竹CesA基因与玉米和大麦CesA基因在系统发生关系和同源性方面关系密切。CesA一级结构可变区中半胱氨酸、丙氨酸、甘氨酸和丝氨酸等氨基酸的含量变化较大,在同一位点半胱氨酸多是与丙氨酸、丝氨酸和缬氨酸发生相互替换。     

中草药和芦荟多糖对肉鸡cAMP/cGMP与免疫功能的影响

研究了内仔鸡日粮中添加中草药添加剂和芦荟多糖对环核苷酸含量与免疫功能的影响.结果表明,中草药添加荆和芦荟多糖均能显著(P＜0.05)增加内鸡体重和肝脏重量,提高血浆和肝脏的cAMP和cGMP水平,以及血浆和肝脏的cAMP/cGMP比值.中草药添加剂加芦荟多糖提高了肉仔鸡对新城疫疫苗(NDV)的抗体水平,二免后,中草药添加荆加芦荟多糖既显著提高了内仔鸡对新城疫疫苗(NDV)的抗体水平(P＜0.05),同时还增强了肉仔鸡对NDV的免疫应答.表明中草药添加剂和芦荟多糖能提高内仔鸡的体液免疫功能,日粮中添加中草药添加荆加芦荟多糖比单独使用中草药添加剂或者芦荟多糖的效果要好,充分体现了不同的化学成分形成的协同免疫效应.     

若尔盖湿地研究进展

针对若尔盖湿地重要的地理位置及生态服务价值,以及出现沙化面积增加、景观破碎化严重和生态服务功能下降等问题,查阅和分析了2000—2014年若尔盖湿地相关研究及出版文献。结果表明：自2000年以来,若尔盖湿地的研究逐步深入、方法多样化和现代化,主要聚焦于若尔盖湿地的气候变化、现状、退化原因、恢复重建措施、生物多样性变化、生态服务价值、湿地资源可持续发展利用、历史生态学等方面的研究。但在湿地恢复和重建、生态补偿理论及实践、当地少数民族文化的传承、湿地生态服务价值等方面需要进一步加强、拓展和深化研究。     

马尾松与乡土阔叶树种混合凋落叶分解的质量损失

目的 了解马尾松凋落叶与不同乡土阔叶树种凋落叶的混合分解特征,探明混合凋落叶的质量损失率与阔叶凋落叶的种类和所占比例之间的关系。 方法 本文以针叶马尾松 （P）与乡土阔叶树种香樟 （C）、檫木（S） 以及香椿（T）凋落叶为研究对象,采用凋落叶分解袋法在野外进行2 a的针阔混合分解实验,通过将上述4个树种凋落叶按照1针1阔、1针2阔和1针3阔组合（即PC、PS、PT、PSC、PST、PCT和PSCT）且每种组合设置不同混合比例,共得到31个混合处理,研究这31个混合处理和4种纯凋落叶（合计35种处理凋落叶）的质量损失变化特征。 结果 分解2 a后,PT、PC、PCT、PST以及PSCT组合的质量损失率高于PS和PSC组合。混合凋落叶的质量损失率基本表现为协同效应且随分解时间的延长呈先增强后减弱的趋势,在分解18个月时最强（67.74%）,相对于其它混合处理,PT、PCT和PSCT质量比分别为6:4、7:2:1和7:1:1:1时的质量损失率在4个分解时期均表现出较强的协同效应。 PLS回归分析表明,凋落叶的分解系数k值和混合效应均与凋落叶的初始总酚含量、木质素含量、纤维素含量、C/N、C/P、木质素/N以及木质素/P表现为显著的负相关,与初始N和P含量表现为显著的正相关。 结论 总体上看,阔叶所占比例为30%～40%时,尤其是含有香椿（T）的混合凋落叶（PT,PST,PCT和PSCT）有利于促进马尾松凋落叶分解和林地养分循环。     

畜禽养殖粪水酸化贮存及氮素减损增效研究进展

畜禽粪水酸化贮存能够有效调控粪水贮存中微生物、环境与氮素间的作用关系,实现粪水氮素的减损增效,是一种具有广泛应用前景的关键技术。该研究系统综述了粪水酸化贮存中氮素的迁移转化机理,比较评价了常见酸化剂和不同酸化贮存工艺的应用效果,分析了酸化贮存技术对粪水氮素减损增效的影响。梳理总结得到：粪水酸化存储中氮素的迁移转化机制主要包括有机氮矿化、铵态氮固持、无机氮转化的抑制及硝化3个关键环节,可以依靠改变微生物作用和化学平衡状态实现氮素的减损;与其他酸化工艺相比,长期酸化工艺具有酸化效果更加稳定、应用范围较为广泛等优势;粪水酸化技术能够大幅降低NH3排放,以及部分N2O的排放,进而提高粪肥还田后土壤肥效,但不合理的酸化贮存技术及施用方式也会降低粪水肥效,甚至引起二次污染;未来应重点从氮素迁移转化路径的定量分析、复合酸化剂的开发、粪肥施用效果及风险的评估应对等方面进行深入研究。     

基于改进YOLOv7的复杂环境下红花采摘识别

针对光照、遮挡、密集以及样本数量不均衡等复杂环境造成红花机械化采摘识别不准问题,提出一种基于YOLOv7的改进模型,制作红花样本数据集建立真实采摘的复杂环境数据,增加Swin Transformer注意力机制提高模型对各分类样本的检测精准率,改进Focal Loss损失函数提升多分类任务下不均衡样本的识别率。经试验,改进后的模型各类别样本的检测平均准确率（mAP）达到88.5%,与改进前相比提高了7个百分点,不均衡类别样本平均精度（AP）提高了15.9个百分点,与其他模型相比,检测平均准确率与检测速度均大幅提升。结果表明改进后的模型可以准确地实现对红花的检测,模型参数量小识别速度快,适合在红花采摘机械上进行迁移部署,可为机械化实时采摘研究提供技术支持。     

不同的水煮条件对花刺参体壁形态结构和蛋白溶失的影响

研究了花刺参( Stichopus monotuberculatus) 体壁在不同水煮温度( 50 ℃、60 ℃、70 ℃、80 ℃和90 ℃) 和时间( 10 min、20 min 和30 min) 条件下的失重率、蛋白溶失率、横截面形态结构、新鲜体壁含水量和最大转变温度的变化。结果显示, 新鲜花刺参体壁含水量约为93. 67% ; 随着温度和时间的递增, 体壁水煮于50 ～60 ℃开始收缩失重, 失重率逐渐升高; 从70 ～80 ℃开始蛋白溶失率逐渐升高; 新鲜体壁最大转变温度为73. 5 ℃, 与海参体壁收缩和蛋白溶失发生温度相一致。采用扫描电子显微镜观察体壁横截面形态结构发现, 体壁胶原纤维网络密度从70 ℃开始显著升高, 并出现空洞。因此, 花刺参的水煮条件应为70 ℃加热20 ～30 min, 或80 ℃加热不超过10 min。     

陕西省水土保持率远期目标值与分阶段目标值的确定与探讨

[目的] 探讨和明确陕西省水土保持率远期目标值与分阶段目标值,为准确评价该区水土保持工作成效和科学推进水土流失综合防治工作提供科学支撑。 [方法] 综合考虑陕西省社会经济条件与自然条件,分析对应年度水土流失面积变化情况及水土保持率变化情况,结合各年度水利年鉴和全国水土保持规划实施情况考核评估结果,结合土壤侵蚀分类分级、土地利用、海拔地形、植被覆盖、地理空间数据,研判现状条件下陕西省水土流失治理形势,确定陕西省2050年水土保持率远期目标值,及2025,2030和2035年分阶段目标值,并结合目标责任考核,提出陕西省水土保持率的实现途径。 [结果] ①自2011年以来陕西省水土流失面积年均减少量不断降低,治理难度不断加大,陕西省水土流失面积由72 686.00 km²降低至2022年的62 637.02 km²; ②至2050年,水土流失治理措施全部实施后,预计削减水土流失面积21 607.05 km²,水土保持率远期目标值为79.02%; ③2025,2030和2035年分阶段目标值分别为71.42%,73.97%和75.62%。 [结论] 科学合理地确定陕西省水土保持率目标值,可以满足陕西省落实生态文明建设目标评价考核与水土保持目标责任考核等工作的需求。     

基于YOLOv8改进的蚕虫检测与计数方法

该研究旨在解决桑蚕养殖过程中对蚕虫计数的难题,特别是针对蚕虫目标小、分布密集且易被遮挡的特点,通过改进的目标检测算法,实现对蚕虫数量的高效、准确检测与计数,以支持蚕虫的科学喂养与健康成长管理。本文提出了一种基于YOLOv8模型改进的蚕虫检测与计数新方法（SDM-YOLO）。该方法的核心创新包括：1) 引入RCS-OSA模块作为残差模块,替代原YOLOv8中的C2f模块,以增强网络的多尺度特征提取能力并融合不同感受野的信息,提升对密集分布蚕虫的识别能力;2) 改造检测头为动态预测头（dynamic prediction head）,结合尺寸、空间和通道三个维度的特征信息,提高蚕虫识别的精确度,减少误检;3) 优化损失函数,采用EIOU LOSS作为边界框回归的损失函数,以改善密集场景下蚕虫目标的漏检问题。经过试验验证,SDM-YOLO方法在多个评估指标上均表现出色。具体而言,该方法在精确度上达到了88.2%,召回率为87.2%,平均准确度mAP@0.5为93.2%,而mAP@0.5：0.95也达到了74.7%。这些结果充分证明了与一阶段检测模型YOLO系列相比,SDM-YOLO在蚕虫检测与计数方面具有比较明显的优势。