嫩江沙地不同土壤质地类型起沙风速的研究

文章研究将沙粒在风速达到沙粒的起动风速时沙粒的瞬间起动方式分为4种,即:滚动、跳跃、悬浮和飞扬4种。在嫩江沙地的3种典型土壤(沙质黏壤土、沙质壤土、风沙土)质地类型区域分别观测记录了沙粒在出现这4种情况时的瞬时风速值大小。经分析得出,在沙质黏壤土、沙质壤土和风沙土等3种土壤类型区域,若能将风速分别控制在6.3、6.4和7.2 m.s-1,即可有效防止风沙流的产生。     

相思树种更新木麻黄防护林对林地土壤化学性质的影响

通过对相思树种更新木麻黄防护林对沿海沙地土壤化学性质的分析,结果表明:与木麻黄林分相比,在沿海沙地后沿应用相思树种造林使沙地土壤中水溶性C l-和Na+含量降低,而使表层土壤中的水溶性Ca2+含量升高;相思树种能明显地改善沙地土壤中有效养分的供给,然而,对不同的相思树种来说,其改善程度有所差异;相思树种明显地增加了沿海沙地土壤中全氮和全碳的含量,且增加的量以沙地土壤的表层最为显著。     

不同类型林分青杨虎天牛发生状况研究

通过调查分析,得到青杨虎天牛在各种杨树及其它阔叶树种的纯林、混交林以及不同类型林分、、树干不同部位的发生状况,选择出相对抗青杨虎天牛及易受青杨虎天牛危害的杨树品种及其它阔叶树种,为利用生态方法控制青杨虎天牛的传播和蔓延提供了科学依据。     

文峪河流域景观格局动态及其驱动力分析

以文峪河流域为研究对象,分析流域2000—2018年景观格局数量动态的面积、转移及速度特征.从斑块类型尺度与景观尺度2个层面选取景观指数分析流域近18年的景观格局动态,并在流域尺度上沿城市—林区梯度线分析沿线景观格局指数的梯度分布,基于数量统计模型对景观格局动态驱动力进行研究.结果表明,流域耕地、林地、草地面积有所减少...     

中兽药前处理及提取车间布局设计的分析与建议

中兽药是兽医用药的重要组成部分,兽用中药制剂的质量与中药材前处理及中药提取工艺密切相关。文章从车间布局、设施设备和车间环境要求等方面详细分析了《兽药生产质量管理规范》对中药前处理车间和中药提取车间的要求,并结合生产实际提出中药前处理车间和中药提取车间的设计建议,给兽药企业中药前处理车间和提取车间GMP改造提供参考,以期在设计和建造中降低企业成本,满足兽用中药提取物及中药制剂达到安全、有效、稳定、可控的质量要求。     

以金针菇菌糠为培养基质的猴头菇高效栽培技术

以猴头菇为研究对象,采用金针菇菌糠、滤泥等廉价培养基质,通过优化液体菌种和栽培培养基配方、栽培方式等建立猴头菇高效栽培技术体系.结果表明,猴头菇液体菌种的培养基配方为H3,培养到第4天时活力最强;猴头菇栽培培养基配方W2;栽培方式以小口径、不需要搔菌为好;比较菌糠培养基与纯玉米芯培养基栽培获得的子实体,金针菇菌糠培养基...     

基于改进ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法

为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果：1）针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2）使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3）引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87...     

基于YOLOv5s-ESTC的肉苁蓉检测

为了解决因梭梭和红柳等宿主遮挡、样本分布密集、样本大小不均衡等造成人工种植肉苁蓉检测精度低以及模型参数量过大难以向嵌入式设备移植等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的人工种植肉苁蓉轻量化检测方法。首先,将YOLOv5s的主干网络替换为EfficientNetv2网络,以减少模型参数量和计算复杂度进而实现模型轻量化,便于后期将模型向嵌入式设备部署;其次,为了增强模型对小目标肉苁蓉特征信息的提取能力,将C3模块与Swin Transformer Block进行整合,得到C3STR模块,将其引入主干网络,并将其输出的特征图与Neck网络中的特征图进行融合;最后,在检测头前端与颈项加强网络之间添加CA注意力机制,以弱化背景信息、聚焦目标特征,提高网络检测性能。试验结果表明,该模型对于肉苁蓉的检测精度和准确率分别为89.8%和92.3%,模型的参数量和计算量分别为5.69×10⁶ MB和6.8 GB,权重文件大小为11.9 MB,单幅图像推理时间为8.9 ms,能够实现实时性检测。同其他主流模型相比,改进后的模型的检测精度分别比SSD、Faster R-CNN、YO...     

改进YOLOv5s对病理学图像中猪只小肠绒毛的检测

为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度（average precision）和每秒传输帧数（frame per second,FPS）达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07...     

环鄱阳湖城市群土地利用功能转型及其驱动机制

快速城镇化背景下,推进土地利用高质量转型是实现区域可持续协同发展的重要路径。该研究基于土地利用主导功能,运用综合指数法、耦合协调度模型和时空地理加权回归模型（geographically and temporally weighted regression, GTWR）等方法,分析了环鄱阳湖城市群土地利用功能转型的时空演变特征、耦合协调水平及其驱动机制。结果表明：1）2000—2020年,环鄱阳湖城市群土地利用功能指数从0.20上升到0.55,持续优化提升,但总体上处于中低水平,土地利用功能水平表现为阶段性的变化特征;土地利用功能指数逐渐呈现出中西高、东部低的空间格局。2）生产-生活-生态功能及生产-生活功能的协调度指数持续上升,其余耦合度及协调度指数均呈波动发展的趋势,耦合协调度指数呈现中部和西南部高、东北和西北部低的空间分布格局;以低质量转型为主,平均占比约为50%,功能转型质量有所提升,中西部区县的土地利用功能转型质量要明显优于北部和东部区县。3）不同影响因子的驱动作用存在显著的空间差异。人口密度和城镇化水平的正向驱动作用持续增强,二三产业占比的负向驱动作用增强,人均GDP、人均固定资产投资和人均粮食产量的影响力趋于减弱。应根据各区县土地利用功能的转型阶段,实行差别化的发展政策,补齐区县发展短板,提升功能系统间的耦合协调度。研究结果可为提高区域用地效率,促进土地利用多功能协同发展提供参考和决策依据。