水污染及耐污染树种的调查

本文通过调查宁波市工业集中区3条河流水污染的状况，分析水体中的COD、总磷和氨氮等指标，表明有机物污染和富营养化程度A河〉B河〉C河。通过调查3条河流周围树木的生长状况和利用盆栽试验分析河水对主要树种生长的影响，发现香樟（Cinnamomum camphora （L．） Presl．）、茶花（Camellia japonica L．）、小叶黄杨（Buxus microphylla L．）、金边黄杨（Euonymus JJaponicus cv. Aureo-ma）和红花继木（Loropetalum chinense var.rubrum Yieh）幼年树和成年树都具有较强的耐污染能力；南天竹（Nandina domestica Thunb．）成年树耐污染能力较强，但幼年树的耐污染性稍差；桂花（OsmanthusFragransLour．）、杜英（Elaeocarpussylvestris（Lour．）Poir．）和栀子花（Gardenia jasminoides Ellis．）的成年树耐污染性比较强，但幼年树的耐污染性较差；栲树（Castanopsis selerophylla （Lindl.）Sehott．）和红楠（Machilus thunbergii Sieb．et Zuec．）的成年树耐污染较强，但幼年树耐污染能力很差。     

基于本体的现代监控系统在农业供应链管理中的应用

分析了我国农业供应链管理监控的不足,采用本体和P2P技术实现了供应链管理中的信息语义交互和共享,为供应链中信息的及时、无歧义理解提供了便利.在此基础上,融合了无线传感器网络和无线射频识别技术,设计了基于本体的监控系统,系统的实现对现代农业供应链管理的发展有重要作用.     

宁波市工业集中区水污染状况与树种耐污染能力的调查分析

通过调查宁波市工业集中区3条河流水污染的状况,分析水体中的COD、总磷和氨氮等指标,结果显示,其有机物污染和富营养化程度A河〉B河〉C河。通过调查3条河流周围树木的生长状况和利用盆栽试验分析河水对主要树种生长的影响,发现香樟[Cinnamomum camphora（L.）Presl．]、茶花[Camellia japonica L．]、小叶黄杨[Buxusmicrophylla L．]、金边黄杨[EuonymusjaponicusCVaureoma]和红花槛木[Loropetalumchinense（R．Br．）Oliv．varrubrum Yieh]幼年树和成年树都具有较强的耐污染能力;南天竹（Nandina domestica Thunb．）成年树耐污染能力较强,但幼年树的耐污染性稍差;桂花（Osmanthus fragrans Lour．）、杜英[Elaeocarpus sylvestris （Lour．）Poir．]和栀子花（Gardenia jasminoides Ellis．）的成年树耐污染性比较强,但幼年树的耐污染性较差;栲树[Castanopsis sclerophylla（Lindl．）Schott．]和红楠（Machilus thunbergii Sieb．et Zucc．）的成年树耐污染较强,但幼年树耐污染能力很差。     

水污染及耐污染树种的调查

通过调查宁波市工业集中区3条河流水污染的状况，分析水体中的COD、总磷和氨氮等指标，表明有机物污染和富营养化程度A河〉B河〉C河。通过调查3条河流周围树木的生长状况和利用盆栽试验分析河水对主要树种生长的影响，发现香樟（Cinnamomum camphora （L．）Presl．）、茶花（Camellia japonica L．）、小叶黄杨（Buxus microphylla L．）、金边黄畅（Euonymus Japonicus cv．Aureo-ma）和红花继木（Loropetalum chinense var．tubrum Yieh）幼年树和成年树都具有较强的耐污染能力；南天竹（Nandina domestica Thunb．）成年树耐污染能力较强，但幼年树的耐污染性稍差；桂花（0smanthus Fragrans Lour．）、杜英（Elaeocarpus sylvestris（Lour．）Poir．）和栀子花（Gardenia jasminoides Ellis．）的成年树耐污染性比较强，但幼年树的耐污染性较差；栲树（Castanopsis sclerophylla（Lindl．）Schott．）和红楠（Machilus thunbergii Sieb．et Zucc．）的成年树耐污染较强，但幼年树耐污染能力很差。     

Web数据挖掘在农业电子商务中的应用

阐述了Web数据挖掘的概念,介绍了Web数据挖掘在农业电子商务中的应用:制定个性化电子商务网活动;改进农业电子商务网站的设计;提高农业电子商务信息检索效率。     

贮备饲料近红外光谱模型快速预测青绿饲料营养成分含量

为快速检测饲料的营养成分,该研究利用贮备饲料的近红处技术(near-infrared,NIR)快速分析模型预测青绿饲料的营养成分含量。基于贮备饲料的NIR定标模型,将建模优化模式转移应用到青绿饲料的营养成分定量检测,以判断模型转移能力。在实验室环境下扫描并记录新鲜的青绿饲料样本和储存的贮备饲料样本的近红外反射光谱,利用230个贮备饲料样本进行光谱定标训练,以修正偏最小二乘(modified-partial least squares,M-PLS)建模方法,结合随机局部样本、局部选参、局部非连续性可调、交叉检验等技术相结合的方式建立局部优化模型,分别测试120个贮备饲料样本和120个青绿饲料样本中的氮(nitrogen,N)、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)含量。将贮备饲料的定标校正模型应用于贮备饲料验证样本的营养成分测定,其标准误差(square error of prediction,SEP):N为1.02、NDF为16.56和ADF为13.47,相关系数均在0.9以上,相对预测偏差(relative prediction derivation,RPD)均大于3;该模型具有对青绿饲料样本的营养成分预测能力,其预测SEP:N为0.90、NDF为14.11和ADF为9.98,预测相关系数均在0.9以上,预测RPD均大于3,达到快速检测误差标准。由于局部建模过程中考虑了数据的潜在非线性结构和具有近似光谱响应的样本之间的不均匀性,相对全局建模方式而言具有更好的数据驱动性质,其建模效果优于全局建模方法。结果表明,基于贮备饲料样本建立的NIR定标校正模型可以用于青绿饲料营养成分的预测,特别是局部分析模型的应用能够提高NIR快速分析的预测精度。     

宁波市工业集中区水污染状况

通过调查宁波市工业集中区3条河流水污染的状况,分析水体中的COD、总磷和氨氮等指标,结果显示,其有机物污染和富营养化程度A河>B河>C河.通过调查3条河流周围树木的生长状况和利用盆栽试验分析河水对主要树种生长的影响,发现香樟[Cinnamomum camphora (L.) Presl.]、茶花[Camellia japonica L.]、小叶黄杨[Buxus microphylla L.]、金边黄杨[Euonymus japonicus cv aureo ma]和红花檵木[Loropetalum chinense (R.Br.)Oliv.var rubrum Yieh]幼年树和成年树都具有较强的耐污染能力;南天竹(Nandina domestica Thunb.)成年树耐污染能力较强,但幼年树的耐污染性稍差;桂花(Osmanthus fragrans Lour.)、杜英[Elaeocarpus sylvestris (Lour.)Poir.]和栀子花(Gardenia jasminoides Ellis.)的成年树耐污染性比较强,但幼年树的耐污染性较差;栲树[Castanopsis sclerophylla(Lindl.)Schott.]和红楠(Machilus thunbergii Sieb.et Zucc.)的成年树耐污染较强,但幼年树耐污染能力很差.