藜麦根系形态特征及生理特性对干旱胁迫的响应研究

本试验采用水培法研究两个藜麦品种(晋藜1号和晋藜2号)幼苗根系对干旱胁迫的响应机制,通过PEG-6000模拟干旱胁迫设定不同浓度(5%、10%)和不同处理时间(3、6、9 d)对藜麦幼苗根系形态指标及超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)活性以及丙二醛(MDA)含量进行测定,旨在为藜麦的抗逆性机制研究及开发利用提供一定的理论依据。结果表明,与未进行干旱胁迫处理(对照)相比,晋藜1号在同一胁迫浓度下,随着胁迫时间的延长,根系的长度、平均直径、体积、表面积、投影面积、根尖数和SOD活性、POD活性均呈增长趋势;同一胁迫时间下,5%和10%胁迫浓度下根系形态各指标值均显著高于对照,5%胁迫浓度下达到最高值,SOD活性、POD活性则随着胁迫浓度的增大而增大,MDA含量则在5%胁迫浓度下达到最低。晋藜2号在同一胁迫浓度下,根系各项形态指标会随着胁迫时间的延长而呈现增长趋势,SOD活性和POD活性在5%胁迫浓度下呈现逐渐增长趋势,但在10%胁迫浓度下则呈现先增后降趋势,MDA含量呈现逐渐升高趋势;同一胁迫时间下,与对照相比,5%胁迫浓度下根系形态各指标值均显著高于对照,10%胁迫浓度下根平均直径和根尖数高于对照,但其他指标均低于对照,SOD活性和POD活性则随着胁迫浓度的增大呈现先增后降趋势,MDA含量则在5%胁迫浓度下达到最低。可见,晋藜1号和晋藜2号根系通过形态和生理指标变化均能抵御一定的干旱胁迫,但晋藜1号较晋藜2号更抗旱。

人工智能下的农村物流最后一公里配送探讨

随着近几年来社会的不断发展和经济水平的提升,人们的生活质量也在不断地提升,对于物流也随之提出了更高的要求。本文通过解读人工智能技术,对于我国农村物流最后一公里的配送现状进行研究,并基于当前配送中存在的问题,提出人工智能技术下在农村物流最后一公里的配送方案。

大学生志愿服务背景下孤儿院现状浅析

做好残障弃儿这一特殊群体的志愿帮扶工作,既关系到残障弃儿切身利益和健康成长,也关系到全面建成民主和谐型小康社会的总体目标。本文以觅非播舍的志愿服务现状及社会帮扶为例,从实践研究的角度为帮扶残障弃儿这一过程现存问题提出改进建议,使我国残障弃儿能够在不断完善的体系和被社会接纳的保障下,得到应有的尊重和帮助,为人们正确认识有关残障弃儿问题的社会文化提供行动指导,让志愿服务和社会救助更有效果;同时引起社会各界的广泛关注和重视,共同解决残障弃儿的社会问题。

考虑时变交通拥堵的纯电动物流车路径规划模型

为通过合理规划车队出行方案,最大限度减少在交通拥堵时段车辆的能源消耗,同时缓解配送人员的电动车辆里程焦虑,本文研究了考虑时变交通拥堵的纯电动物流车路径规划问题。首先立足于EVRP扩展模型构建,建立了一个新的混合整数规划模型(TD-EVRP),尤其界定和表征了时变交通拥堵状态,并量化了电动物流车能源消耗,重新完善了客户时间窗、车辆载重以及车辆充电需求等约束条件。其次,引入了交通拥堵规避策略,允许车辆在交通高峰期在客户点停车充电,主动规避交通拥堵带来的不必要能源消耗。最后,使用改进的蚁群算法获得最优解,给出了交通拥堵规避策略下总能源消耗最小化的配送方案。有无对比分析表明,小规模实例下,带规避策略的TD-EVRP模型比无规避策略时能够显著减少能源消耗14.91%。

考虑能量消耗的纯电动物流车柔性时间窗路径规划问题

为提高物流企业收益,从模型驱动下的实验分析角度,研究了柔性时间窗约束下的纯电动物流车路径规划问题(EVRP-FlexTW)。首先,提出了考虑启动-制动的纯电动物流车能量消耗模型,揭示纯电动物流车在行驶过程中的能量消耗规律;其次,考虑了能量消耗的影响,增加车辆载重、柔性时间窗和耗电量等约束,建立了总配送成本最低的纯电动物流车路径优化模型,并设计了蚁群算法求解模型。行驶速度、柔性时间窗对决策目标的敏感性分析表明:减小纯电动物流车的最大行驶速度,会得到更好的路径规划结果;满足柔性时间窗约束虽然付出了更大的行驶距离和耗电量,但能够达成降低总配送成本的目标;上述发现体现了模型和算法的有效性。