• 反刍动物对磷的利用

    分类: 生物学 >> 动物学 提交时间: 2018-12-25 合作期刊: 《动物营养学报》

    摘要: 磷是参与动物机体多种生物学反应的必需元素之一,但畜禽养殖,尤其是反刍动物养殖过程中磷排泄带来的水体污染等环境问题已经成为业界关注的焦点,因此如何提高磷的利用率、减少磷排泄是行业亟待解决的问题。本文总结了反刍动物磷利用的相关研究进展,并结合其代谢特点归纳了提高磷利用率的措施,提出了下一步研究的方向。

  • 遮阴和施氮对冬小麦旗叶光合特性及产量的影响

    分类: 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间: 2017-10-20 合作期刊: 《中国生态农业学报》

    摘要: 为了探明弱光条件下小麦光合速率降低的原因, 为黄淮海麦区小麦生产中合理施氮和高产高效栽培提供理论依据, 通过田间试验研究了拔节期至成熟期弱光胁迫(透光率为50%的黑色遮阳网遮阴)和氮素水平 [N0, 0 kg(N)hm2; N1, 120 kg(N)hm2; N2, 240 kg(N)hm2]对冬小麦旗叶光合特性及产量的影响。结果表明:冬小麦拔节期至成熟期长期遮阴, 导致旗叶叶绿素含量、PSⅡ荧光光化学猝灭系数(qP)和实际光化学量子产量(ΦPSII)在3 个施氮水平下均显著增加, 其中以N2 施氮水平下增幅最大, 同时显著降低了叶绿素a/b 和荧光非光化学猝灭系数(qN), 进而提高了旗叶光化学效率, 降低了热能耗散, 提高光能利用率。在开花期至灌浆中期,由于光能不足造成小麦旗叶净光合速率Pn 降低, 而在灌浆后期, 遮阴处理较正常光照能维持较高的叶绿素含量和光能转化效率, 从而Pn 高于正常光照。在相同光照条件下, 随施氮量增加, 小麦旗叶净光合速率Pn、叶绿素含量、PSⅡ荧光光化学猝灭系数(qP)和实际光化学量子产量(ΦPSⅡ)显著提高, 这有利于植株充分利用光能,增强光合作用。弱光导致穗数、穗粒数及千粒重显著降低(P<0.05), 穗粒数降低幅度最大(13%~46.8%), 千粒重降低幅度最小(3.4%~8.5%), 穗数的降低幅度为8.6%~22.5%, 严重影响氮肥的增产效应。遮阴和施氮水平间交互显著影响了叶绿素含量、穗粒数和产量, 但对其他指标影响并不显著。综合而言, 增施氮肥缓解了弱光胁迫对光合作用的不利影响, 遮阴条件下施氮处理(N1、N2)净光合速率Pn 较对照(N0)增幅为11.5%~27.4%, 其中以N2[240 kg(N)hm2]水平增幅最大。在不同施氮水平下, 遮阴处理均提高了光能转化效率, 但遮阴显著降低了植株光合速率及产量构成因素, 导致产量显著降低(P<0.05)。

  • 基于不同空间分辨率无人机多光谱遥感影像的小麦倒伏区域识别方法

    分类: 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间: 2023-08-14 合作期刊: 《智慧农业(中英文)》

    摘要: [目的/意义]快速准确评估作物倒伏灾情状况,需及时获取倒伏发生位置及面积等信息。目前基于无人 机遥感识别作物倒伏缺乏相应的技术标准,不利于规范无人机数据获取流程和提出问题解决方案。本研究旨在探 讨不同空间分辨率无人机遥感影像及特征优化方法对小麦倒伏区域识别精度的影响。[方法]在小麦倒伏后设置3 个飞行高度(30、60和90 m),获取不同空间分辨率(1.05、2.09和3.26 cm) 的数字正射影像图(Digital Ortho⁃ photo Map,DOM) 和数字表面模型(Digital Surface Model,DSM),从不同空间分辨率影像中分别提取5个光谱特 征、2个高度特征、5个植被指数以及40个纹理特征构建全特征集,并选择3种特征选择方法(ReliefF算法、RFRFE 算法、Boruta-Shap算法) 筛选构建特征子集,进而利用3种面向对象监督分类方法——支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF) 和K最近邻(K Nearest Neighbor,KNN) 构建小麦倒伏 分类模型,明确适宜的分类策略,确立倒伏分类技术路径。[结果和讨论]结果表明,SVM的分类效果整体优于 RF和KNN,当影像空间分辨率在1.05~3.26 cm范围内变化时,全特征集和3种优化特征子集均以1.05 cm分辨率 的分类精度最高,优于2.09和3.26 cm。比较发现,Boruta-Shap特征优化方法既能实现降维和提高分类精度的目 标,又能适应空间分辨率的变化,当影像分辨率为3.26 cm 时,总体分类精度相较1.05 和2.09 cm 分别降低了 1.81%和0.75%;当影像分辨率为2.09 cm时,总体分类精度相较1.05 cm降低了1.06%,表现为不同飞行高度下的 分类精度相对差异较小,90 m总体分类精度可达到95.6%,Kappa系数达到0.914,满足了对分类精度的需求。 [结论]通过选择适宜的特征选择方法,不仅可以兼顾分类精度,还能有效缩小影像空间分辨率变化引起的倒伏分 类差异,有助于提升飞行高度,扩大小麦倒伏监测面积,降低作业成本,为确立作物倒伏信息获取策略及小麦灾 情评估提供参考及支持。