我国农业新闻传媒的功能和发展路径——评《农业新闻传播》

最近几十年,我国正经历一个飞跃式的黄金发展期。各行各业都在飞速发展。其中工业和科技的发展最为亮眼。然而在现在这样一个工业和科技的黄金发展年代,农业的发展趋势变得缓慢甚至有些倒退。农业作为立国之本,政府出台了很多扶持政策来推动其发展,在这期间,中国的农业迅速发展,但是"三农"问题尚未彻底解决,成为我国农业发展的一大瓶颈。为了解决"三农"问题,中央政府及相关学者一直在探索。实践表明,信息畅通是保证产业发展的必要条件,农业新闻的传播为我国的农业对接最新科学技术提供了可能,迅速反应政策和文化上的支持。     

2020年山东省水产养殖形势分析

根据分布在山东省23个养殖渔情信息采集县的51个采集点的月度养殖数据,结合全省水产养殖生产统计数据,对山东省水产养殖及各品种的生产形势进行了分析,探讨了新冠肺炎疫情对水产养殖业的主要影响,并在市场开发、销售模式和养殖保险等方面提出了相关建议。     

基于WebGIS的新疆绿洲农田土壤信息集成与共享系统设计

土壤信息系统的构建与应用有助于加强土壤数据的信息化管理,提高土壤信息的共享性。目前土壤信息系统主要为单一专题系统,在多专题分析或与其他系统进行数据交互的实际应用中存在较多阻碍。针对这一问题,本文收集整理新疆农田土壤信息数据并建库,设计开发出基于WebGIS技术的新疆绿洲农田土壤信息集成与共享系统,系统集成了耕地地力评价、土壤改良利用分区、作物适宜性评价及测土配方施肥等四个专题功能并使之相互衔接,实现了土壤信息的在线查询与高效共享。运行结果表明,该系统降低了数据冗余,提高了数据利用效率,具有较高的稳定性和实用性,对促进新疆农业的信息化、规模化及可持续发展具有重要意义。     

脱毒‘烟富3号’与未脱毒‘烟富3号’苹果香气成分差异分析

采用顶空固相微萃取、气相色谱-质谱联用技术检测分析了脱毒‘烟富3号’与未脱毒‘烟富3号’苹果果肉、果皮中的香气成分。结果表明:脱毒对‘烟富3号’苹果果肉、果皮中的香气成分影响明显,其中脱毒‘烟富3号’苹果果肉含有19种香气成分,总含量为271.88μg/kg,比未脱毒‘烟富3号’苹果果肉中检出的香气成分多5种,总含量高97.88μg/kg;从脱毒‘烟富3号’苹果果肉中检测到7种独有的香气成分,包括2-甲基丁酸乙酯、2-甲基丁酸丙酯、甲酸己酯、己酸己酯、丙酸丙酯、丁酸丙酯、(E)-2-己烯醛。脱毒‘烟富3号’苹果果皮中的香气成分为29种,总含量为1 408.77μg/kg,比未脱毒‘烟富3号’苹果果皮中检出的香气成分多1种,总含量高696.36μg/kg;从脱毒‘烟富3号’苹果果皮中检测到4种独有的香气成分,包括2-甲基丁酸丙酯、丙酸己酯、2,3-二甲基-1-戊烯、2-甲基丁酸。综合来看,脱毒‘烟富3号’苹果香气品质优于未脱毒‘烟富3号’苹果。     

本刊加入“中国知网(CNKI)”系列数据库的声明

为适应我国信息化建设,扩大本刊及作者知识信息交流渠道,本刊现被《中国学术期刊网络出版总库》及CNKI系列櫂櫂数据库独家收录,其作者文章著作权使用费与本刊稿酬一次性给付(已在收取发表费时折减和换算为杂志赠阅)。如作不同意文章被收录,请在来稿时向本刊声明,本刊将做适当处理。     

新时代农民健康信息素养提升研究

我国当前的健康素养发展水平目前已经趋向均衡发展，但随着新时代的发展，还需要对农民提供帮助，找出依旧存在的问题并展开有针对性地解决。从分析影响农民健康信息素养的主要因素入手，提出新时代背景下帮助农民提升健康信息素养的具体方案，希望能够为相关工作的落实提供合理参考。     

浙江省农业信息与装备前沿技术及其产业的发展战略研究

根据当前农业信息装备前沿技术及其产业发展的研究现状,针对当前农业信息装备前沿技术及其产业发展中存在的问题,提出了相应的战略思路,指出发展重点,提出相关保障和政策建议。     

基于H9000系统的集控运行监控报警信息优化

通过水电站远程集控的运行实践,系统分析和总结了基于H9000计算机监控系统报警信息存在的诸多问题,通过采取报警信息优化和监控系统升级等措施,规范了集控监控报警信息管理,减少了集控报警信息量,提升了集控运行值班人员对设备的监控效率,确保了集控电厂安全稳定运行。     

面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。