减水减氮对黑土设施茄子产量与土壤剖面氮素盈余的影响

黑土设施蔬菜生产中普遍存在施肥过量和灌水频繁的问题,通过研究减水减氮对黑土设施大棚蔬菜产量、土壤剖面硝态氮累积以及土壤-蔬菜系统氮素盈余的影响,可以为优化黑土设施蔬菜生产中的氮素养分管理技术、减少氮素损失、减轻环境污染提供科学依据。以典型黑土菜地为研究对象,设不施氮肥处理(CK)、常规水肥处理(WF)、80%常规水处理(80%WF)、80%常规肥处理(W80%F)4个处理,研究减水减氮对设施茄子产量、氮素利用效率、土壤剖面硝态氮累积和土壤-蔬菜系统的氮盈余状况的影响。与CK处理相比,WF、80%WF、W80%F处理产量均显著提高。与WF处理相比,W80%F处理茄子产量无显著变化,但80%WF处理茄子产量显著降低6.44%~8.40%;减水减氮处理的果实吸氮量较WF处理无显著变化;与WF处理相比,80%WF处理的氮肥利用率、氮肥农学效率、氮肥偏生产力显著降低11.00%、56.66%、6.21%,W80%F处理的氮肥农学效率、氮肥偏生产力显著提高11.22%、24.69%;同时,与WF处理相比,80%WF处理的0~100 cm土层的硝态氮累积量显著提高3.90%~7.73%,W80%F处理显著降低3.60%~6.07%,各处理土壤氮素盈余量维持在195.24~234.69kg/hm^(2)。此外,土壤氮素盈余与灌溉量、施氮量和硝态氮累积量显著相关。减水减氮处理可以显著增加0~60 cm土壤中的氮素盈余并将硝态氮有效保存在100 cm内的土层中,减少淋失风险,达到高效生产和减少环境污染的双重目的。

土壤微生物和酶活性对冻融循环的响应

土壤冻融循环广泛存在于中、高纬度及高海拔地区,对土壤微生物、土壤酶活性、土壤养分转化及农业生产产生重要影响。本文基于国内外冻融模拟与野外原位试验研究结果,从冻融强度和频次角度阐述了冻融循环对土壤微生物群落结构、组成和土壤酶活性的影响,并分析了秸秆还田后土壤微生物及土壤酶活性对冻融循环的响应机制,提出了未来的研究应注重利用野外实测与室内模拟相互佐证的方法,加强对生长季和非生长季土壤碳库、微生物多样性及土壤酶活性的系统研究。

冻融循环作用对东北农田黑土团聚体及有机碳的影响

为研究冻融循环作用对东北农田黑土土壤团聚体及结合碳的影响,本研究以黑龙江省海伦市农田黑土为研究对象,利用室内培养试验研究了-9、-18、-26℃3个温度下冻融频次对农田黑土团聚体及有机碳含量的影响。结果表明:随着冻融循环次数的增加,1~0.5 mm和0.25~0.053 mm团聚体含量在3种冻融温度下均发生了显著变化(P<0.05)。与冻融循环1次相比,在相同温度下冻融循环17次后1~0.5 mm团聚体含量在-9、-18、-26℃下分别降低了68.53%、10.91%和40.96%,0.25~0.053 mm团聚体含量分别升高了10.93%、40.89%和99.72%。在-9℃下土壤团聚体分形维数显著升高(P<0.05),由2.09增加到2.74,在-18、-26℃下则变化幅度较小,分别变化了0.1和0.05。土壤团聚体结合碳随着冻融频次的增加没有出现显著的变化(P>0.05),在-18℃和-26℃下,<0.053 mm团聚体有逐渐降低的趋势,在冻融循环17次后分别降低了10.31%和13.73%。冻融作用会显著降低东北农田黑土土壤团聚体的稳定性,冻融作用会显著降低1~0.5 mm团聚体含量并提高0.25~0.053 mm团聚体含量(P<0.05);冻融次数和冻融温度均是影响土壤团聚体稳定性的重要因素。

基于探地雷达的土壤分层识别研究

快速、准确地获取土壤分层信息是土体构型调查的重要内容。土壤分层状况在一定程度上决定了区域内的土地生产能力,是土壤质量评价的重要依据。相比于传统的土壤剖面调查方式,探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)以其无损、连续、尺度大等优点在土壤分层研究中展现出巨大的应用潜力。但受限于自然土壤的不均匀性与数据处理技术的复杂性,国内外基于探地雷达的土壤分层识别研究尚处于初级阶段,对于大尺度田块的探测仍有很大的局限性。本文介绍了探地雷达各种探测方法的优势与不足,评述了构建数字与物理模型在土壤层次探测中的应用,以及探测过程中影响探测精度的主要因素,如季节变化、土壤压实、水盐含量、土壤质地等,并提出了存在的问题和研究展望:在实地探测中,应与传统探测方式及其他技术相结合,加强探地雷达获取土壤分层信息适宜性条件研究,简化探地雷达数据分析方法。

基于改进轻量级沙漏模型的2D单人姿态估计研究与应用

提出一种基于改进轻量级沙漏模型的2D单人人体姿态估计方法。使用逆残差卷积来构建改进的轻量级沙漏模型,从而降低参数数量与计算量,使用多尺度特征融合以提高轻量级模型在遮挡情况下的关键点检测能力。引入知识蒸馏方法,使得改进的模型在略微降低检测准确度时,能大幅降低训练和部署所需要的计算资源。MPII数据集和实际应用中的检测结果表明,改进的轻量级沙漏模型能有效检测人体骨骼关键点,实时性好、鲁棒性强,能在一定程度上克服遮挡问题。

不同施氮水平下秸秆还田对农田黑土养分及活性有机碳的影响

为揭示不同施氮水平下秸秆深埋还田配施菌剂对农田黑土养分与活性有机碳的影响及调控机制,以农田黑土为研究对象,采用裂区试验设计,设置无秸秆还田、秸秆深埋还田配施菌剂为主因素,4个施氮水平(N):0、135、180、225 kg/hm2为副因素,测定农田黑土有机碳、全氮、全磷及可溶性有机碳、易氧化有机碳、轻组有机碳、颗粒有机碳含量的变化。研究表明,在不同施氮水平下,秸秆深埋还田配施菌剂增加了土壤有机碳、全磷、轻组有机碳、易氧化有机碳和可溶性有机碳含量,增幅分别为0.61%~1.55%、2.39%~4.55%、2.85%~45.31%、2.23%~4.08%和46.42%~88.63%,降低了全氮含量,降幅为3.74%~9.55%。在无秸秆还田中,施氮处理与不施氮处理相比,土壤有机碳、全氮、全磷、可溶性有机碳含量增幅分别为2.26%~8.77%、1.65%~3.30%、14.09%~25.00%、4.84%~21.88%;土壤易氧化有机碳含量降低幅度为5.26%~8.83%。在秸秆深埋还田配施菌剂条件下,施氮处理与不施氮处理相比土壤总碳和全磷含量幅度分别为1.32%~3.79%、11.74%~24.35%;土壤轻组有机碳和易氧化有机碳含量减幅分别为12.74%~21.78%、5.71%~10.46%;土壤可溶性有机碳含量在N180 kg/hm2处理时增加了57.02%。秸秆深埋还田配施菌剂结合适量氮肥能提高土壤活性有机碳组分含量,有效改善土壤养分的供给能力,配施过量氮肥效果反而不显著,其中秸秆深埋还田配施菌剂并施N 180 kg/hm2处理效果最佳,有望成为黑土地区土壤培肥的实际有效方式。

秸秆深埋条件下不同施氮水平对农田黑土磷酸酶活性的影响

秸秆还田是调控土壤肥力的重要农业措施,能够影响土壤酶活性。为探讨秸秆深埋对不同氮肥水平下土壤磷酸酶活性及土壤磷素的影响,本研究以农田黑土为研究对象,采用裂区试验设计,设置无秸秆、秸秆深埋为主因素,4个氮肥水平(纯N,0、135、180、225 kg/hm^(2))为副因素,测定了土壤磷酸酶活性及土壤全磷、有效磷含量。结果表明:(1)土壤磷酸酶活性随玉米生育期的延长呈先升高后降低趋势,在拔节期达到最高,收获期时降至最低。与无秸秆处理相比,秸秆深埋处理显著提高土壤磷酸酶的活性(P<0.05),且磷酸酶的活性随施氮量的增加呈先增加后减小趋势,在施氮量为180 kg/hm^(2)时磷酸酶活性最高,为344.66 mg/(g·24 h);(2)与无秸秆处理相比,秸秆深埋处理增加全磷、有效磷的含量,但差异并不显著(P>0.05)。各处理中有效磷含量的变化趋势一致,随施氮量的增加呈先增加后减小趋势。在秸秆深埋处理下在施氮量为180 kg/hm^(2)时有效磷的含量达到最高,为102.17 mg/kg。(3)相关性分析显示,土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量呈极显著正相关关系(P<0.01),与土壤全磷含量未达到差异显著水平(P>0.05)。综上,秸秆深埋在N180处理时土壤中的磷酸酶活性、有效磷含量最高。

基于Shapley加性解释的ChatGPT生成文本检测模型研究

针对如何快速识别文本内容是否为ChatGPT所生成的问题,提出一种基于BERT-BiGRU的AI生成文本检测模型。该模型使用预训练的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)抽取文本的语义特征,并使用BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Unit)进行特征综合提炼;将BERT-BiGRU分类模型在AI生成检测数据集HC3(Human ChatGPT Comparison Corpus)上的分类性能进行相关模型评估;引入Shapley加性解释工具(SHAP)从全局和局部两个维度对不同模型所识别出的关键特征和基准值进行比较分析。实验结果表明,虽然深度学习和预训练BERT分类模型均取得了较好的分类性能,但在未学习过语种数据集上性能下降严重,然而BERT-BiGRU模型表现优秀;不同模型使用可解释工具在同一数据集上计算得到的关键词差异较大,且关键词多为数字、生僻字和标点符号,模型并未真正理解人类撰写文本与AI生成文本的内在特征区别,基于已有封闭数据集训练得到的模型无法真正应对开放式的实际应用场景。

一种处理严重不均衡数据的BERT-BiGRU-WCELoss短文本警情分类模型

针对110报警类警情文本数据存在着文本长度极短且样本类别分布严重不均衡的问题,提出一种BERT-BiGRU-WCELoss警情分类模型。该模型通过中文预训练BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型抽取文本的语义;使用BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Unit)综合提炼文本的语义特征;通过优化自适应权重损失函数WCELoss(Weight Cross Entropy Loss function)给少数类样本赋予更大的损失权重。实验结果表明:该模型在某市2015年某一自然月的110报警数据集上取得了95.83%的分类准确率,精准率、召回率、F1值和G_mean均高于传统深度学习模型和交叉熵损失训练的模型。

秸秆添加下土壤氮矿化对冻融交替响应的研究进展

为了明确东北地区在初春及秋冬冻融交替时期,冻融交替对土壤中氮矿化作用的影响,以及秸秆还田下氮矿化作用释放的无机氮对土壤氮库的影响。基于国内外大量有关氮矿化的文献,本文重点阐述了冻融频次、冻融强度和冻融土壤含水量对土壤氮矿化的影响机制,分析了非冻融时期秸秆添加对土壤氮矿化的影响,归纳了秸秆添加下氮矿化速率、氮矿化量及土壤无机氮质量分数对冻融交替的响应变化。总结出了秸秆添加下氮矿化过程对冻融交替响应的一般规律:秸秆受冻融交替作用破碎化,释放更多有机氮,减轻冻融交替等对土壤氮素矿化的负面效应,促进了土壤中无机氮含量的积累;秸秆的保水保温能力,在冻结时能留存更多的微生物量促进土壤氮矿化。论文简要提出了秸秆添加下冻融交替时期对氮矿化的理论机制及有关研究方法的问题及展望,以期为东北地区冻融交替时期秸秆还田对土壤氮素循环研究提供科学依据。

增强虚拟现实技术研究及其应用

增强虚拟现实技术,简称增强现实(augmented reality,AR)技术,是根据信息技术发展和实际应用需要而出现的一种将真实世界信息和虚拟世界信息"无缝"集成的新技术.首先,简略介绍AR的概念及其发展情况,并根据已有的研究成果给出一个典型AR系统的软、硬件架构;然后,详细阐述AR的关键技术和相关理论,总结目前AR技术在各个领域中的应用,详细介绍课题组在AR应用系统开发过程中所做的重要工作;最后,分析当前AR应用中存在的难点问题,并展望AR技术的发展趋势和前景.

制备条件对疏水SiO_2气凝胶结构和性能的影响

以价廉的水玻璃为原料,通过六甲基二硅氧烷和三甲基氯硅烷混合改性剂对制备的SiO2水凝胶进行表面改性,避免了溶剂交换,并常压干燥得到疏水的SiO2气凝胶。研究了改性剂用量对气凝胶疏水性和结构的影响。疏水气凝胶与水的接触角在100～130°范围内。常压干燥制备的气凝胶具有典型的气凝胶结构特征,孔洞尺寸、密度和比表面积分别在5～6.5nm,100～160kg/m3和500～720m2/g范围内,颗粒尺寸小于100nm。疏水气凝胶在空气和氮气中的热稳定性分别为284℃和490℃。

完全生物降解复合材料的研究

简要介绍了国内外完全生物降解的复合材料及纳米复合材料的研究和发展状况,以及采用复合和纳米复合技术对完全生物降解聚合物性能的影响。

Cu/SiO_2纳米复合气凝胶的制备与表征

采用含铜硅酸乙酯(CuTEOS)进行溶胶-凝胶反应来制备高Cu含量的Cu/SiO2纳米复合气凝胶,复合气凝胶中的Cu含量可在小于66%(质量分数)的范围内调节.研究了水量、催化剂浓度、溶剂量及含铜硅酸乙酯的组成对溶胶-凝胶过程的影响.本研究中Cu/SiO2纳米复合气凝胶中粒子粒径大部分小于25nm,其孔径小于50nm,比表面积在400～650m2/g范围内.

钴/SiO_2纳米复合气凝胶的制备及表征

采用含钴硅酸乙酯为原料 ,通过溶胶 -凝胶过程首次制备了高钴含量的比表面积为 3 80～ 93 5m2 /g的钴 /SiO2 纳米复合气凝胶 ,并研究了其形貌、胶粒粒径及其分布和孔隙分布。

疏水SiO_2气凝胶的制备及表征

以聚二乙氧基硅氧烷(PDEOS)为原料,通过六甲基二硅氮烷(HMDZ)改性剂对制备的凝胶进行表面改性,并常压干燥得到疏水的SiO2气凝胶。研究了改性剂用量对气凝胶疏水性和结构的影响。疏水气凝胶与水的接触角达120°,常压干燥制备的气凝胶具有典型的气凝胶结构特征,气凝胶颗粒尺寸<100nm,密度和比表面积分别在140～255kg/m3和480～605m2/g范围内。

SiO_2气凝胶制备及疏水改性研究

采用六甲基二硅氮烷（HMDZ）和六甲基二硅氧烷（HMDSO）为表面改性剂，对正硅酸乙酯（TEOS）经溶胶一凝胶过程制备的凝胶进行表面改性，大幅度简化了洗涤过程，常压干燥制备了疏水SiO2气凝胶，并研究了表面改性剂对SiO2气凝胶结构和性能的影响。结果表明，所制备的疏水SiO2气凝胶有良好的疏水性能，吸附水量低于3％，与水的接触角大于130°；疏水SiO2气凝胶的密度、比表面积和孔隙率分别为150～225kg／m^3、750～900m^3／g和88％～93％，其颗粒尺寸为1～100nm。

基于手势识别的机器人人机交互技术研究

研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性。对于动态手势识别器,采用了隐马尔可夫模型(HMM)作为训练识别算法。考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM参数优化算法重估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM参数优化算法。最后将研究开发的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中。

低压电场驱动下膜分离CO_2的研究

以离子交换膜为基础 ,进行预处理和化学改性。研究了不同预处理条件、化学改性方法及低压电场的电压对离子交换膜的CO2 分离效率的影响。结果表明 ,改进处理条件、施加低压电场及在膜中加入亲水物质可明显地增加离子交换膜的二氧化碳通量。

减水减肥对设施黑土菜田磷素累积与淋溶的影响

设施黑土菜田由于过量施肥和灌溉导致磷素淋溶损失严重,亟待优化水肥管理模式以减少设施黑土菜田磷素淋溶。本研究依托黑土设施菜田淋溶监测试验,设置常规灌溉量与施肥量(WF)、常规灌溉量+80%常规化肥量(W80%F)、80%常规灌溉量+常规肥处理(80%WF)3个处理,对土壤磷储量、速效磷动态变化、磷素淋失量进行分析,研究了不同水肥处理对黑土设施茄子土壤磷素淋失风险和淋失量的影响。结果表明:经种植1季茄子后,WF、W80%F和80%WF处理0~100 cm土体磷储量分别为9.69 t·hm−2、9.36 t·hm−2和8.84 t·hm−2,分别比移栽前增加26.5%、27.5%和7.1%。随着茄子生育期延长,0~20 cm土层速效磷含量呈先升高后降低的趋势,80%WF处理速效磷含量较其他两个处理高,变幅为145.17~224.55 mg·kg−1;20~40 cm土层,WF处理速效磷含量基本保持不变,80%WF处理速效磷含量整体呈上升趋势,W80%F处理速效磷含量先升高后降低再升高,除盛果期外均显著高于另两个处理。WF、W80%F和80%WF磷素淋失量分别为17.84 kg·hm−2、17.47 kg·hm−2和9.02 kg·hm−2,其中有机磷淋失量占磷素淋失总量的90%以上。磷素淋失量与磷储量增加量、盛果期0~40 cm土层速效磷含量、拉秧期0~20 cm土层速效磷含量之间均存在显著的相关性(P<0.05),可通过磷储量增加量来预测生育期内磷素淋失量。与常规水肥处理相比,减少化肥施用量对磷素淋失量和淋失风险无明显影响,但减少灌溉量能显著减少磷素淋失量,降低磷素淋失风险。研究结果可为设施黑土菜田磷素淋溶阻控提供技术支撑,为新阻控技术的研发提供理论指导。