清代澳门茶叶贸易衰落之分析

澳门开中国茶叶出口贸易之先河,是我国首个茶叶出口港。目前,对清代茶叶出口贸易的研究主要集中在广州"十三行"和福建(泉州与厦门)与东南亚的贸易等方面,而对当时澳门地区的茶叶贸易情况缺乏研究。本文分析了澳门茶叶贸易由盛到衰的历程,阐明了澳门作为中国首个茶叶出口港在中国茶叶贸易发展历史上的重要地位,探讨了澳门茶叶贸易衰落的历史和社会原因。     

当代传统农学目录著作误收宋代农书考辨

《中国农学书录》《中国农业古籍目录》两部当代农学目录学著作,堪称研究传统农书的架海金梁,是为学者入门、研究必备的案头书。但两书或囿于时代条件限制,或因书成众手,误收的情况在所难免。通过研究考辨,可知两书误收宋代农书29种,兹为揭橥以提高其著录宋代农书部分的准确性,从而使之发挥更大、更好的作用。     

中唐以来国家农业税制的失效与改革（766—907）

三长制、均田制和府兵制是隋唐国强大的密码,但是这一体系之中有一个最大的缺陷是国家一定要有着充分的土地去支配,否则就会导致建立在其上的国家税收制度的失效。中唐以来,由于土地兼并日益严重,以及大量浮逃户的出现,建立在土地公有制上的租庸调也随之失灵,李唐王朝只有日益缩小的税基。故中唐以来,"两税法"逐渐代替"租庸调"成为了最为主要的农业税收制度,但两税法的出发点是为了维护李唐王朝的统治,只能"救时之弊"。两税法的实施至多在税收项目和征收手续上有所简化,但是对剥削量而言并没有减少,所以也并未减轻农民负担,更没有解决好中央和地方的财政问题,最终导致李唐王朝的税收彻底瓦解。     

制度弹性、惯性与汉代赋役身份的外在错位

秦汉"大男大女模式"最初并不是专门用来征发赋役的,它是最基本的人身控制模式。直到汉初,"大男大女模式"与赋役制度仍不是直接对应。随着户赋演变为口赋以及杂税的弹性扩张,赋税征缴逐渐向"大男大女模式"靠拢;秦汉"傅籍模式"是朝廷每年八月对男子进行的系统工作,与女性无涉,其目的是统计男子服兵役、更役等常规徭戍的人数。汉代徭役的制度弹性导致服役对象由傅籍男性扩展到大男群体,甚至大女群体,呈现出"大男大女模式"与"傅籍模式"的纠缠不清,形成了汉代赋役身份的外在错位。     

含水率差值法初探

概述了国内外确定湿润锋面处的有效基质吸力的方法.根据实验数据得知,饱和含水率和初始含水率的差值与湿润锋面处的有效基质吸力S f为成正比的关系,并在此基础上提出了一种求解S f值的新方法,即含水率差值法,由实验数据拟合得到二者的关系式.列出了3种土质的含水率差值法关系式,相关系数均接近于1.表明含水率差值法是目前求解Green-Ampt模型入渗湿润锋面处的有效基质吸力简单和准确的一种方法.     

林地开垦对黄土区坡面土壤养分空间分布的影响

研究黄土高原侵蚀环境下林地开垦后坡面土壤养分空间分布状况,确立林地开垦后侵蚀驱动的坡地土壤养分空间变异特征。以黄土高原丘陵区子午岭林地和开垦28年的侵蚀坡面为研究对象,分析土壤主要性质和养分含量的变化情况,运用经典统计学和地统计法分析坡面土壤基本性质和养分空间分布规律。林地开垦后坡面土壤pH增加了0.24个单位,有机质、全氮、全磷和铵态氮、硝态氮、速效磷和速效钾分别降低了13.77,1.14,0.10 g/kg和6.05,1.63,4.99,58.44 mg/kg。林地的土壤有机质、全氮和全磷的变异系数大于开垦地,而pH和各速效养分的变异系数小于开垦地。开垦后中坡位和下坡位养分含量减少幅度较大,上坡位减少幅度较小。林地和开垦地的土壤各指标都呈中等或强烈的空间自相关。林地开垦增强了有机质、全氮、全磷、铵态氮、速效磷和速效钾的空间异质性,但减小了pH的空间异质性,地形等结构性因子主导了土壤养分空间异质性的形成。林地开垦后,pH、有机质、全氮和全磷变程增大,铵态氮、硝态氮和速效钾变程减小,速效磷在2个坡面上的变化趋势不一致。研究结果表明林地开垦极大地减少了坡面土壤养分含量,但减少幅度与坡位和坡面形态有关。同时,开垦增大了坡面土壤有机质、全氮和全磷的空间依赖性,减小了速效养分的空间依赖性。     

安徽省作物养分供需分析及化肥减施潜力研究

有机-无机相结合的农田养分管理模式是现阶段中国发展绿色农业的必由之路,因而开展有机、无机养分和作物养分需求的比较研究对促进养分资源的合理分配和施用具有重要的参考价值。本文采用文献调查和统计分析的方法,评估了安徽省16市2010—2016年主要有机肥(包括秸秆、粪便、绿肥和饼肥)的养分资源,明晰了安徽省农业生产中有机、无机养分投入现状,并根据农业种植结构开展了有机、无机养分和作物养分需求的差异和关系研究,最后探索了安徽省的化肥减施潜力。结果表明:安徽省2010—2016年平均有机肥养分资源为287.70万t,N、P_2O_5和K_2O分别为104.49万t、39.60万t和143.61万t,可基本满足作物的养分需求;但有机肥的当季利用率低,N、P_2O_5和K_2O的当季利用率分别为21.44%、19.91%和52.61%,有机肥N、P_2O_5和K_2O实际还田量仅占作物养分需求的20.74%、25.38%和63.61%,占农田养分总投入的比重分别为11.87%、10.27%和51.35%。全省N、P_2O_5、K_2O养分实际投入量(包括有机肥和化肥)是作物养分需求的1.75倍、2.47倍和1.24倍,有7个市的N和13个市的P_2O_5养分施用量超过作物需求的2倍,存在较高的环境污染风险。通过控制农业总养分输入,安徽省的化肥减施潜力为35.12%,N、P_2O和K_2O的减施潜力分别为21.28%、23.97%和78.61%。提高有机肥的当季利用率和发展冬季绿肥资源可进一步促进化肥减施。本研究可为安徽省化肥零增长和农牧业的绿色可持续发展提供数据参考。     

残塬沟壑区果园复合种植对土壤动物群落特征的影响

为了解苹果复合种植即果-蔬[MB]、果-草[MH]、果-荒[MW]、果-粮[MZ]模式下土壤动物群落结构特征,采用手拣法和改良干、湿生漏斗法,对黄土残塬沟壑区苹果园4种复合种植模式下的土壤动物群落组成及特征进行调查研究。4种模式下共分离得到土壤动物57.33百只/m~2,隶属4门11纲23目42个类群。4种复合种植模式下土壤动物个体密度和类群数的垂直分布特征表现出明显的表聚特征,水平分布特征表现为果-草[MH]果-蔬[MB]果-荒[MW]≥果-粮[MZ]。果-草[MH]复合种植模式下土壤动物的多样性指数、均匀度指数及丰富度指数最高,优势度指数最低,表明4种复合种植模式对果园土壤动物类群多样性的影响呈现不同的特征。研究结果可为黄土残塬沟壑区苹果果园生物多样性保护提供土壤动物生态学依据。     

黄淮和长江中下游冬麦区小麦品种(系)农艺性状及其聚类分析

气候变暖对我国乃至世界小麦育种和生产有很大影响。为了研究我国不同生态麦区小麦品种(系)农艺性状适应气候变化调控机理,本研究以黄淮冬麦区北片和南片及长江中下游冬麦区的20个当前大面积推的小麦品种、新审定品种和新选育品系为试验材料,在黄淮冬麦区北片河北省石家庄市种植,在返青期前对其抗旱抗冻性、根冠比和叶片干重与鲜重比进行调查;收获后对株高、穗长、穗下节间长、分蘖数、小穗数、穗粒数、千粒重、单株生物量、单株粒重、经济系数等10个农艺性状进行了考种和相关、聚类和主成分分析。结果表明,不同麦区小麦品种(系)苗期的抗旱抗冻性为黄淮冬麦区北片黄淮冬麦区南片长江中下游冬麦区。三大生态麦区的单株粒重与分蘖数、穗粒数、单株生物量、经济系数均呈极显著正相关,黄淮冬麦区南片和长江中下游冬麦区呈显著和极显著的农艺性状相对较多,说明这两个生态麦区的品种有很大的相似性;但不同生态麦区其他农艺性状正负相关各有一定差异。在欧氏距离20处,20个小麦品种(系)被聚类为长江中下游冬麦区和黄淮冬麦区南片品种(系)(第Ⅰ类)及黄淮冬麦区北片品种(系)(第Ⅱ类)两个大的生态型;在欧氏距离6处,Ⅰ类又分为分别以‘百农207’‘济麦22’和‘西农979’为代表的3个亚类,Ⅱ类是以‘长旱58’为代表。产量、穗长、株高和经济系数4个主成分因子对10个农艺性状表现型变异累计贡献率为76.39%。‘济麦22’等黄淮冬麦区北片的品种(系)综合得分在前20株中占95%。以上研究结果为小麦适应气候变暖育种和引种示范推广提供了重要参考信息。     

基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别

晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。