野生动物人工繁育对种群保护影响机制探究

野生动物及其产品在世界范围内广泛交易,由此引发的偷猎一直是物种保护的主要威胁。现有的干预措施和执法不能完全规避由此造成的物种濒危和灭绝,有专家提出人工繁育可以减轻野生种群压力。基于本文研究发现,只有符合以下条件和标准,野生动物人工养殖才能有益于物种保护:1）合法产品成为替代品且消费者对野生动物没有偏好;2）满足大部分需求且需求不会增加;3）合法产品更具成本效益,以打击黑市价格;4）野生动物养殖不依赖野生种群进行补给;5）没有非法产品混入合法商业贸易。很多野生动物难以满足以上全部条件和标准,因此人工养殖和贸易可能对物种保护产生相反效果。然而,对于某些能够全面满足以上条件的物种,人工繁育可视为种群保护的有力工具。对于这些物种,未来的研究应侧重于合法产品对市场动态的影响、有效执法以及能够区分人工繁殖和野生捕获物种的取证等方面。     

基于USB的苹果内部品质检测系统的上下位机通信方法

为了实现苹果内部品质的自动化无损检测,采用图像处理工作站作为上位机进行苹果X射线图像采集与分析,以AT89C51单片机为下位机检测苹果的位置并输出分析结果,上位机和下位机间的通信采用USB接口和CH375B芯片,该方法与上下位机通信常采用的串口RS232通信相比,开发难度较大,但传输速度较快,且USB接口比串口接口应用方便,经1 000次数据传输测试,该方案能可靠地用于苹果内部品质无损检测的上下位机间的控制与数据信号传输,且可用于其他相关领域的通信中。     

利用甘草渣基质进行加工番茄育苗试验研究

试验以腐熟甘草渣、蛭石为材料,配制出4种复合育苗基质,以草炭:蛭石为2:1作对照,通过对番茄生长发育等多个指标的测定分析,筛选出适宜于加工番茄的育苗基质甘草渣:蛭石=6:4或甘草渣:蛭石=7:3,可以在生产中取代草炭和蛭石,从而降低生产成本,为工厂化育苗的发展提供一条有效可行的途径.     

基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方

与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质.为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法.本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测.针对清明期陕西名茶"午子仙豪"茶叶,首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量,并采用双阈值方法对图像进行分割;然后根据茶叶嫩芽的形状特征,检测茶叶嫩芽的边缘.实验结果表明:基于颜色和形状特征的识别方法能有效分辨出茶叶嫩芽,识别准确率为94%,为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法.     

黑龙江镜鲤基因组DNA文库的构建

纯化镜鲤体组织的高分子量基因组DNA,经限制性内切酶Sau3A Ⅰ部分消化后,10％-40％蔗糖密度梯度离心分离并回收9—23kb的DNA片段。以λDASHⅡ为克隆载体,与9—23kb的DNA片段进行连接和包装,构建了镜鲤的基因组DNA文库。随机选取5个独立的噬菌斑,提取DNA后用EcoR Ⅰ与BamH Ⅰ进行酶切分析,证明克隆插入率为100％。经测定,该文库的滴度是108pfu/mL,根据公式N=ln(1-P)/In(1-f),99％的镜鲤基因组包含在该基因组文库中。以鲤IGF-Ⅱ基因探针对该基因组文库进行Southem杂交,筛选到相关的阳性克隆,证明这是一个较为完整的镜鲤基因组DNA文库。     

浅层地热联合太阳能集热墙系统冬季室内供暖试验

该文提出一种浅层地热联合太阳能集热墙系统,并在石河子地区对采用该系统的被动式太阳房进行了供暖测试研究,对比分析了试验房在不同供暖模式(C1对比房无任何采暖措施的模式、C2试验房未开地下室顶板通风口的供暖模式、C3试验房采用浅层地热联合太阳能集热墙系统的供暖模式)、不同天气状况(晴天、阴天)下的室内热环境。试验结果显示:试验房C3模式下室内平均温度比对照房室内平均温度高6.45℃,日较差为3.5℃;晴天时,试验房白天室内温度有5 h超过了12℃;阴天时,试验房室内外温差仍然达到9.52℃;当室外天气状况为晴天且空气质量指数(air quality index,AQI)符合二级标准限值情况下,试验房在采暖期内10月、11月、及次年的3月、4月,可仅依靠浅层地热联合太阳能集热墙系统满足室内温度的要求,节能效果显著。     

黄河干流白银市水川段水面线计算方法对比分析

为克服能量方程逐段试算方法在河道水面线计算上存在的不足与局限,本文以黄河干流白银市水川段为例,采用二维水动力数值计算模型,对4种洪水频率工况下黄河干流白银市段的水面线高程进行计算,并将二维数值计算结果与能量方程计算结果进行复核和评价.经计算可知两种计算方法在计算结果上存在偏差,能量方程在河道水面线计算上是一种近似成果,...     

大熊猫粪团表层和内部类固醇激素含量比较

大熊猫粪团表层和内部的类固醇激素含量是否存在显著差异,关系到取样量、取样精度及相似研究的可比性。通过测定5只大熊猫(3♀2♂)粪团表层和内部类固醇激素(雌二醇、睾酮、皮质醇)含量并对其进行相关性分析,结果表明:大熊猫粪团雌二醇、睾酮、皮质醇在粪团表层和内部的含量均存在显著差异,并呈显著正相关。     

基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法

针对现有图像去噪方法去噪效果不明显、易丢失细节特征等缺陷,提出了一种基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法。该方法综合了小波去噪能较好保留图像细节特征和Wiener滤波器可得到最优解的优势,分别以经小波变换、Wiener滤波处理后的图像作为杂交小波变换初始种群的父本和母本,并以最大类间方差作为适应度函数来评价个体的优劣,通过杂交和变异操作实现基因重组,提取出小波变换与Wiener滤波在图像去噪中的优势基因;经过有限次的杂交代数最终得到兼有父本和母本优势的子代图像。试验中用红枣和小麦图像对算法进行测试,去噪后红枣和小麦的图像峰值信噪比（PSNR）分别为178.44和183.24,好于邻域平均法（176.76和175.16）、中值滤波法（174.79和173.13）、维纳滤波（172.75和173.48）和高斯滤波（167.50和165.60）等常规去噪方法,并且在视觉效果上同时兼有噪声低和边缘清晰等优点,表明该方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的。     

基于改进YOLOv8n的轻量化红花识别方法

为解决智能化采收中红花识别性能易受田间复杂环境、设备计算资源等限制的问题,该研究提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化红花识别方法,以便将模型部署在移动端上进行目标检测。该研究应用Vanillanet轻量化网络结构代替YOLOv8n的骨干特征提取网络,降低了模型的复杂程度;将大型可分离核注意力模块（large separable kernel attention, LSKA)引入特征融合网络,以降低存储量和计算资源消耗;将YOLOv8n的损失函数从中心点与边界框的重叠联合（center intersection of union, CIoU）替换为动态非单调的聚焦机制（wise intersection of union, WIoU）提升检测器的总体性能;并选用随机梯度下降算法(stochastic gradient descent, SGD)进行模型训练,以提高模型鲁棒性。试验结果表明,改进后的轻量化模型每秒传输帧数（frames per second, FPS）为123.46帧/s,与原YOLOv8n模型相比提高了7.41%,而模型大小为3.00MB,仅为原来的50.17%,并且精确度（precision, P）和平均精度值（mean average precision, mAP）达到了93.10%和96.40%,与YOLOv5s与YOLOv7-tiny检测模型相比,FPS分别提高了25.93%和19.76%,模型大小为原模型的21.90%和25.86%,研究结果为后续红花的智能化采收装备研发提供技术支持。