陕西关中冬小麦不同生育期作物系数研究——在充分供水条件下基于蒸散仪试验

利用大型称重式蒸散仪监测资料通过分析研究得出充分供水条件下冬小麦全生育期最大耗水量665mm;采用动力场订正模型,对气象站观测到的降水资料进行了订正,实际降雨量较观测值提高18%;根据FAO P-M公式计算冬小麦不同生育期(播种~分蘖、分蘖~越冬、越冬~返青、返青~拔节、拔节~抽穗、抽穗~乳熟、乳熟~收获、全生育期)平均作物系数KC分别为1.20,1.25,1.34,0.69,1.07,1.60,1.65,1.14。     

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。     

枣实蝇对枣果挥发物的选择行为

[目的]探究对枣实蝇有引诱作用的挥发性物质,研发基于行为调节的防治技术。[方法]采用Y型嗅觉仪测定了枣实蝇成虫对6种枣果挥发物的选择行为反应,并在室内试验的基础上进行田间引诱试验。[结果]室内试验结果显示,枣实蝇成虫对6种枣果挥发物具有显著正趋性。枣实蝇雌虫对棕榈酸乙酯、月桂酸乙酯、肉豆蔻酸的选择率较强,选择率均为30%以上;雄虫对亚油酸乙酯、油酸乙酯的选择率较强,选择率均为25%以上,从不同浓度梯度(原液、10%溶液、1%溶液)的选择率和选择系数来看,随浓度的递减,其选择率和选择系数也在递减,原液的选择率分别为10%溶液及1%溶液的2.5倍及5倍以上。田间试验发现:肉豆蔻酸对枣实蝇雌虫的诱集效果较强,2 d最多诱捕数量为15头·只^-1,平均诱捕数量为11.4头·只^-1,十四酸乙酯次之。在6种不同挥发物中油酸乙酯和亚油酸乙酯对枣实蝇雄虫的引诱效果较强。经单因素方差分析发现,在6种挥发性物质及混合物中,月桂酸乙酯及十四酸乙酯对枣实蝇雌雄虫的引诱效果之间存在显著性差异。其他挥发物之间无显著差异。[结论]枣果挥发物中棕榈酸乙酯、月桂酸乙酯、肉豆蔻酸与枣实蝇偏爱选择密切相关。在田间试验中:枣实蝇成虫对肉豆蔻酸的选择率较强,为研发枣实蝇引诱剂提供了理论依据。     

槲寄生凝胶骨架片的制备及释放度测定

将槲寄生醇提物制成凝胶骨架片。以槲寄生总碱释放度为指标,采用单因素试验和正交试验筛选骨架材料、辅料及用量。通过正交试验确定最优处方为:羟丙甲纤维素粘度为K4M,乳糖用量为6%,乙醇浓度为70%。该处方在12h时累积释放度达到90%以上,符合2015版《中国药典》规定的标准且释放速度稳定。     

基于SRP模型的南雄丹霞梧桐自然保护区生态脆弱性评价

通过建立生态敏感性-生态恢复力-生态压力度（SRP）模型，利用主成分分析法确定指标权重，对南雄丹霞梧桐自然保护区进行生态脆弱性评价。结果表明:1）从生态敏感性角度，研究区高度脆弱和极度脆弱面积分别为756.50 hm²和773.58 hm²，占比之和>50%，主要集中分布于北部和中部，而主要影响要素为土壤侵蚀强度，其次为距水源距离；2）从生态恢复力角度，研究区不脆弱和轻度脆弱面积分别为777.71 hm²和676.73 hm²，占比之和>50%，主要集中分布于西部和西南部，主要影响要素为生物多样性，其次为植被覆盖度；3）从生态压力度角度，研究区不脆弱和轻度脆弱面积分别为551.33 hm²和1 205.12 hm²，占比之和>60%，主要集中分布于西部及东部，而主要影响要素为GDP密度和人口密度；4）研究区整体生态脆弱性较高，中度及以上脆弱性面积之和达到67.72%，主要集中于研究区的中部和北部，其中生态敏感性对生态脆弱性的影响最大，说明研究区整体生态脆弱性较强，应做好生态保护工作。     

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。     

英语动词聚类在水稻直播机控制中的研究

为提高水稻直播机作业过程的控制定位精度,将英语语言理解动词聚类的简明化、规范化运作机理融入其中,进行水稻播种机的控制研究。以重点理解动词聚类控制机理为基础,考虑执行事件与核心事件的内在关系,以事件的相似度为判定依据,在水稻直播机控制定位环节建立英语语言动词聚类控制模型,形成以水稻直播作业动作指令为标准的关键播种动词数据库,并进行水稻直播控制试验。试验结果表明:动词聚类应用下采用尺度恒定化的控制信息特征提取,直播控制参数调节速度可由90.2%提高至94.6%,整体直播控制定位准确率较传统直播控制可提升5.4%,保持在90%以上。本研究可为同类农机具作业控制定位设计优化拓宽思路,具有一定推广价值。