涉农纠纷化解机制主体职能研究简

从涉农纠纷的现状和涉农纠纷化解机制的现状出发,分析涉农纠纷化解机制存在的问题及完善多元主体互动化解涉农纠纷的必要性,优化不同主体在化解涉农纠纷过程中的职能.     

茶叶多酚氧化酶的序列分析与结构预测

调用生物信息学方法对已在国际互联网上的生物数据库(DDBJ、Uni-Prot)注册的茶树多酚氧化酶基因的核酸及氨基酸序列进行分析,并对其组成成分、信号肽、跨膜拓扑结构域、疏水性/亲水性、蛋白质二级及三级结构进行预测与推断。结果表明:茶多酚氧化酶不具有信号肽,存在卷曲螺旋,为位于细胞质中的无跨膜的亲水性不稳定蛋白,无规则卷曲是其蛋白质结构的主要结构元件,α-螺旋与β-折叠分散于整个多肽链中,并存在2个结构功能域。     

鹿茸对雌性小鼠生殖功能的影响

目的本试验旨在探究鹿茸对雌性小鼠生殖功能的影响。方法雌性昆明小鼠48只随机分为空白对照组以及3mg/kg低剂量组、6mg/kg中剂量组和12mg/kg高剂量组,连续经口灌胃鹿茸14d。结果高剂量组小鼠的雌二醇水平、性器官脏器指数显著高于空白对照组;中剂量组和高剂量组小鼠的子宫外径显著高于空白对照组。结论灌胃给药12mg/kg鹿茸时,可使雌二醇含量增高,促进雌性器官生长发育,增强雌性昆明小鼠生殖功能。     

激光诱导击穿原子光谱在土壤分析中的应用

土壤分析是土壤学研究及应用的前提和基础,传统化学土壤分析方法逐渐不能适应现代土壤学海量信息数据快速获取的需求。激光诱导击穿光谱作为一种全新的、反映土壤组成元素原子信息的光谱技术,其无需对样品进行复杂前处理,可实现原位、快速、多元素连续在线检测,每条光谱记录土壤样本独一无二的特征,可以视为土壤“指纹”,成为现代土壤分析的有效技术之一。首先介绍和分析了激光诱导击穿原子光谱的原理、光谱获取的主要影响因素、光谱数据处理的化学计量学方法等;然后阐述和梳理了基于激光诱导击穿光谱技术在土壤分析方面的应用成果和进展,包括土壤鉴定、土壤养分评估、土壤重金属测定、微观/介观尺度土壤原位表征等;最后讨论和总结了激光诱导击穿光谱技术在土壤分析中所面临的挑战及其应用展望。     

县域农业生态环境质量动态评价及预测

全面客观地评价和预测区域农业生态环境质量状况及发展趋势,对于维持农业可持续发展和生态平衡具有重要意义。基于2001-2010年临汾市尧都区农业生态环境质量相关数据,从农业自然环境状况、农业生产投入和农业生态环境响应3个方面构建农业生态环境评价指标体系,运用主成分分析法对评价指标进行了筛选,并采用灰色系统GM(1,1)模型对临汾市尧都区未来农业生态环境状况进行预测。研究结果表明:尧都区农业生态环境质量综合指数总体呈上升趋势,质量等级从2001年的"差"变为2015年的"优";尧都区农业生态环境质量状况空间差异明显,不同乡镇由于社会经济发展水平、农业发展方式、农业生态保护力度等因素不同,导致全区农业生态环境格局分布的差异性以及空间演化的异质性;农业生产投入子系统对农业生态环境质量的变化影响最大,表明了人类活动对农业生态环境质量变化的显著影响;针对农业生态环境质量不同影响因素的作用力度,尧都区应该开展植树造林活动以提高林地指数,根据区域水资源承载力状况合理加大水资源开发力度,改善农田排水系统,逐步加大生物农药施用量的比重。农业生态环境质量动态评价及预测研究能够有效地反映生态环境质量的演变趋势,为区域农业可持续发展和农业生态环境建设提供一定的决策参考。     

大尺度采样下不同模型方法预测土壤全氮空间分布研究——以海南岛为例

在大区域尺度、有限土壤样点情况下,为探索准确预测土壤属性的方法,以海南岛为研究区,采用近似网格采样方法,采集130个样点,用多元线性回归(MLR)、普通克里格(OK)和回归克里格(RK)3种模型方法进行土壤全氮预测,并以29个验证点比较了预测精度。结果显示:1)对较大区域进行土壤全氮的空间分布的预测精度为OKRKMLR;2)3种模型对土壤全氮含量空间预测分布趋势基本一致,总趋势为岛内自东向西方向逐渐降低;3)0~5 cm土壤全氮含量与土地利用方式呈极显著相关关系,0~20 cm土壤全氮含量与归一化植被指数呈显著相关,20~40、40~60 cm土壤全氮含量与归一化植被指数、坡度呈极显著或显著相关。     

民勤绿洲地下水埋深影响因素分析及其变化趋势预测

水是民勤绿洲环境保护和经济发展的关键,对影响民勤绿洲地下水资源变化的主要因素及其未来变化趋势进行预测,可为绿洲地下水资源合理开发和利用提供科学依据。利用相关性分析法,找出与民勤绿洲地下水埋深观测值相关性较好的影响因素,然后运用主成分线性回归法确定地下水埋深观测值与其主要影响因素的定量关系,并利用灰色预测法对影响绿洲地下水埋深变化的主要因素（包括人口、粮食产量和上游来水量）及地下水埋深进行趋势预测。结果表明：民勤绿洲的人口、粮食产量、上游来水量、GDP、蒸发量和大牲畜存栏量与地下水位变化密切相关;人口和粮食产量的增加会导致地下水埋深的下降,且人口增加对地下水埋深的影响远大于粮食产量增加对地下水埋深的影响;未来6年中,民勤绿洲人口和粮食产量总体呈增长趋势,上游来水量呈逐年减少趋势,地下水埋深呈下降趋势。     

基于神经网络方法的土壤流失量预测研究

生产建设项目土壤流失量的预测直接关系到建设项目的水土保持分析、评价和防治措施体系的布局,目前常用的预测方法因其局限性、不合理性以及精度差等问题往往难以实现准确预测。将人工神经网络的BP算法引入到土壤流失量预测中,将降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长、坡度、水土保持措施作为影响土壤流失量的主要因子,并以17个生产建设项目水土保持监测实例作为学习样本和检测样本,建立了基于神经网络方法的土壤流失量预测模型。预测结果表明,该模型拟合和预测精度高,具有很强的应用价值,能够满足工程应用需要。     

中尺度土壤预测制图中地形变量提取的适宜分辨率探讨

地形变量是土壤预测制图中重要的预测变量之一,为了满足中尺度土壤预测制图的精度要求,又能够减少数据的冗余,需要选择合适分辨率范围的地形变量。基于ASTER GDEM数据,对不同地形起伏状况的3个样区,通过重采样得到30 m、60 m、90 m、120 m、150 m共5组不同分辨率的DEM数据,分别选取土壤预测制图中常用的高程、坡度、平面曲率和剖面曲率4组地形变量,通过地形信息熵、局部方差均值以及比例尺和空间分辨率的关系,选取巢湖流域用于土壤预测制图的地形变量提取的适宜分辨率范围。研究表明:对于特定比例尺的土壤预测制图,地形变量的提取需要综合考虑两个因素:一是土壤预测制图的比例尺,二是地形变量提取的分辨率。中尺度土壤预测制图地形变量提取的适宜分辨率为30m,既能保留有实际意义的地形信息,又能满足土壤预测制图的精度要求。     

黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型

为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。