深化实验教学改革 培养创新型农业人才

介绍了南京农业大学建设实验教学平台,深化实验教学改革,培养创新型农业人才的探索与实践。

构建高质量实验教学中心 培养高素质农业人才

构建高质量实验教学中心,实现资源共享。在此基础上深化实验教学改革,提高教学质量,促进高素质农业人才的培养。

高校消防安全管理长效机制与对策研究

本文旨在探讨高校消防安全管理长效机制与对策研究的相关问题。首先,本文将介绍高校火灾特点;其次,探讨消防安全管理存在的主要问题及挑战;最后,介绍高校消防安全管理的长效机制,并探讨实施对策,包括健全管理机构、完善管理制度、加强信息化建设、加强安全教育、提高应急能力。最后,总结研究启示,为高校消防安全管理提供参考,并对今后的工作进行展望。

基于大豆玉米带状复合种植下的分带式喷杆喷药机设计与试验

针对大豆玉米带状复合种植模式下的现有喷药机无法分带定向喷施、适用性差的问题,设计一款适应于该模式、具有药物分带定向喷施、喷施高度分带可调节、防止药物发生带间飘移功能的自走式喷杆喷药机。根据4+2大豆玉米带状复合种植模式的农艺要求,确定整机机构方案;确定喷药机的喷杆高度调节装置、喷杆折叠装置和防飘移装置三个关键装置方案并进行结构设计。在灌云县大豆农场种植基地,对样机的高度调节性、可折叠性及防飘移性进行试验验证。结果表明,高度调节、折叠装置可以有效满足作业需求,防飘装置能够减少92.52%的液滴飘移,能够满足对玉米大豆的化学除草阶段及化学控旺阶段作业要求。

基于景观及微地形特征的丘陵区土壤属性预测

为探讨小流域尺度丘陵区的高分辨率数字土壤制图方法,通过对景观相分类的探索,配合应用不同尺度的Geomorphons(GM)微地形特征数据构成分类变量组参与高分辨率土壤pH、黏粒含量和阳离子交换量的预测制图,并与传统数字高程模型衍生变量和遥感变量进行组合与比较分析。此外,采用支持向量机、偏最小二乘回归和随机森林3种机器学习模型择优与残差回归克里金复合参与预测模型的构建与评价。结果表明:景观及多尺度微地形分类变量组的应用分别提高小流域尺度丘陵地貌区pH、黏粒含量和阳离子交换量预测精度的18.8%、8.2%和8.7%。包含植被信息的景观相分类图相比土地利用数据有更高的模型贡献度;5 m分辨率的GM微地形分类图相比低分辨率的分类图更适宜高精度的预测制图。黏粒含量使用随机森林复合模型有最高的预测精度,而pH和阳离子交换量则不适宜在随机森林模型的基础上加入残差回归克里金模型。景观-多尺度微地形分类变量、数字高程模型衍生变量和遥感变量三者结合的模型预测表现最佳,表明多元变量在起伏地形区域相比单一数据源能够包含更多的土壤有效信息。由GM数据和地表景观数据组成的景观分类变量组作为主要变量能够解释小流域丘陵区部分土壤属性约40%的空间变异。在同类型土壤预测制图研究中,多分辨率GM及景观分类数据有潜力作为环境变量参与预测模型的构建。