基于生产托管服务的农业科技成果转化新模式探析——以安徽颍州农业社会化服务科技创新基地为例

加速农业科技创新成果转化是推进现代农业发展的主要动力,对推动乡村产业振兴具有重要现实意义。系统阐述了目前安徽省农业科技成果转化的主要模式,并综合分析了成果转化过程中存在的成果属性、转化动力、转化机制及农技推广模式等方面的问题。结合新阶段对科技创新和成果转化联动发展以及农业生产托管高质量发展的要求,提出了基于农业社会化服务的农业科技成果转化模式的理论框架,并以安徽颍州农业社会化服务科技创新基地为例,分析了农业生产托管服务在推进科技创新和促进成果高效转化方面的正向作用,阐述了农业科研院所、农技推广系统、托管组织等主体在科技创新与成果转化中的联动协作机制。提出了一条可行的农业科技成果转化新模式——基于生产托管的农业科技成果转化模式,以期为推动农业科技创新成果转化、助力农业新技术推广到位、助推乡村振兴提供参考依据。

安徽省不同生态环境下夏大豆新品种产量与农艺性状间的关系

为明确安徽省新育成大豆品种在不同生态环境下的产量及主要农艺性状表现,分析了2016-2021年安徽省夏大豆新品种比较试验的相关数据。结果表明:不同年份新品种比对照平均增减产-1.57%~4.10%,新品种的平均单株荚数比对照增加11.83%~23.45%,百粒重降低5.78%~10.94%,2021年新品种的平均每荚粒数比对照增加3.03%;新品种产量与单株荚数、每荚粒数及百粒重呈显著或极显著正相关的试验点次分别占总试验点次的67.74%、32.26%和16.13%,新品种产量与营养生长期天数、主茎节数及有效分枝数呈显著或极显著正相关的试验点次分别占总试验点次的38.71%、41.94%和38.71%;有5年高产新品种的单株荚数和有效分枝数显著或极显著大于普通新品种,有4年高产新品种的营养生长期天数、主茎节数显著或极显著大于普通新品种;安徽省大豆新品种产量的提高主要得益于单株荚数和每荚粒数的增加。因此,在安徽省生态环境下,增加大豆品种的单株荚数和每荚粒数,适当延长品种营养生长期,增加主茎节数和有效分枝数均有利于提高品种产量。

安徽省夏大豆产量及限制因素分析

为研究安徽省夏大豆产量限制因素,探索大豆增产途径,本文基于2016-2021年安徽省夏大豆品比试验,研究夏播大豆产量表现,以及气候、病害等对产量形成的影响。结果表明:安徽省夏大豆品比试验的年度平均产量为2180.6~2826.4 kg/hm^(2),高于近年安徽省大豆生产的平均单产水平(1500 kg/hm^(2));高产年份7月下旬(开花期)的平均气温低于低产年份相同时间段气温,且没有出现日最高气温超过35℃、以及日平均气温超过30℃的高温天气;高产年份7月中旬和7月下旬的平均降雨量大于低产年份同时间段降雨量;试验期间发生秋旱的概率9月上旬>8月下旬>8月中旬;因气候及病虫害的影响,有11.1%试验点次没有获得有效的试验结果,不同年份中,最低产试验点产量比年度平均试验产量减产13.6%~36.3%。多变的过渡性气候及病害频发是影响安徽省大豆产量的主要原因。7月下旬的高温天气及9月上旬的秋季干旱是安徽省大豆产量的重要限制因素。发生在大豆花期的高温可能是本地区大豆“症青”发生的诱导因子之一。安徽省大豆增产需要从提高品种耐逆性、优化种植技术及完善水利设施等方面综合考虑。

安徽省春性小麦区试品系主要品质性状分析

为探究安徽省春性小麦品质育种进展,对参加安徽省淮南片2010-2019年春性小麦区试的154个品系(227份)样品进行品质性状分析,并根据不同品质分类标准进行评价。结果表明,供试材料平均容重为788.7±18.4 g·L-1,硬度指数为57.1±8.8,粗蛋白含量(干基)为13.24%±1.07%,湿面筋含量(14%水分基)为28.2%±3.0%,沉淀值(Zeleny法)为35.2±9.7 mL,吸水率为56.3%±3.8%,稳定时间为4.4±3.1 min,最大拉伸阻力为388±147 EU,能量为81.2±32.5 cm 2。品质性状之间存在显著相关性,其中,粗蛋白含量与湿面筋含量、吸水率与硬度指数的相关系数均大于0.8,分别为0.898和0.888。各品质性状年份间表现不同的变化趋势,容重、湿面筋含量、沉淀值、稳定时间、最大拉伸阻力年份间波动明显,但没有明显规律;粗蛋白含量和能量呈缓慢下降趋势;而吸水率和硬度指数则比较稳定。根据国家小麦品种品质分类标准,227份样品中,有3.08%、11.01%和0.88%的样品全部指标分别达到中强筋、中筋和弱筋小麦标准,没有样品达到强筋小麦标准,多数品系品质指标之间存在强、中强、中、弱筋交错不协调现象。通过审定的品种中,仅有1个达到弱筋标准。

安徽省花生产业现状·存在问题及对策

对安徽省花生种植区域进行了划分,介绍了花生不同产区的主要栽培方式和品种类型。通过对安徽省花生生产情况、加工及出口现状的分析,阐述了安徽省当前花生产业存在的主要问题,并针对这些问题,提出相应的对策建议。

安徽省稻茬小麦产量差异解析

【目的】定量化解析安徽省稻茬小麦产量层次差异,明确稻茬小麦产量和资源利用效率提升空间。【方法】2017-2020年,在安徽省沿淮、江淮、沿江稻茬小麦区分别设置超高产(SH)、高产高效(HH)、农户(FP)和基础地力(ISP)4种种植模式以及一级产量差(FP-ISP)、二级产量差(HH-FP)、三级产量差(SH-HH)3个差异级别,调查小麦越冬期、拔节期、开花期、灌浆期、成熟期干物质积累和叶面积指数,成熟期调查有效穗数、穗粒数、千粒重和经济系数,实收测产。【结果】安徽省沿淮、江淮、沿江稻茬小麦一级产量差(FP-ISP)最大,平均为3009.6 kg/hm^(2);二级产量差(HH-FP)和三级产量差(SH-HH)分别为768.5和758.0 kg/hm^(2)。不同稻茬小麦区产量差异不同,一级产量差从北到南逐渐变小,二级产量差从北到南略增,三级产量差北部略高于南部。年度间各级产量差差异较大。缩小一级产量差的有效途径为有效穗数、穗粒数、生物产量、经济系数、拔节期叶面积指数的提升;缩小二级产量差的有效途径为穗粒数、生物产量、开花期干物质的提升;缩小三级产量差的有效途径为有效穗数、经济系数的提升。库数量、库体积、越冬期与拔节期叶面积指数、花后干物质积累量与稻茬小麦产量极显著正相关(P<0.01)。氮肥农学利用效率、光能利用效率、积温利用效率随着产量的提高而增加。【结论】增加籽粒库数量、扩大库容、提高籽粒库质量是缩小安徽省稻茬小麦产量差和提升产量的有效手段。

安徽省农业生产结构的系统分析与协调预测研究

运用灰色系统理论,对安徽省农业生产结构进行系统分析与预测,主要包括农业生产结构动态关联分析;农业总产值的多维动态模型分析:生产结构的协调预测分析。在此基础上,提出安徽省农业生产结构调整和农业经济发展建议。

安徽省农业气象灾害粮食损失率评估

通过分析影响粮食单产的因素,建立产量系统模型,用系统回归法求出理想产量,并用此模型对安徽省16a气象灾害造成的粮食损失率作出评估。

安徽省水稻地方品种资源鉴定评价

依托“第三次全国农作物种质资源普查与收集行动”对安徽省各县、市的水稻地方品种资源进行了调查和收集,共收集到水稻资源82份,并对其农艺性状、稻瘟病抗性、品质等特性进行鉴定评价。结果表明,地方品种资源中糯稻和有色稻资源丰富,糯稻占资源总数的56.1%,黑米和红米共占34.2%。通过鉴定筛选出具有大穗、高穗粒数、高结实率、高千粒重等优良性状资源34份、抗稻瘟病资源17份、优质资源6份;进一步通过分子标记鉴定,阐明这些优异资源中所携带的稻瘟病、垩白、香味等基因型。筛选出稻八、夹沟香稻、三粒寸、庄红贡米、庐江小红稻-1和长粒糯稻6份产量、稻瘟病抗性和品质等综合性状优异的资源,为高产、优质、抗病水稻育种提供材料基础。

安徽省主要农作物秸秆资源现状及平衡利用研究

测算安徽省主要农作物秸秆资源量及分布,分析利用现状及存在问题,预测安徽省未来主要农作物秸秆资源量,制定综合平衡利用方案,提出政策措施建议。

县域农业资源利用的流向性探析——以安徽省国家级贫困县阜南县为例

采用灰色关联度方法研究安徽省阜南县农业资金、劳动力及技术进步率在各业的流向结果表明,渔业资金的边际效益最大,畜牧业为劳动力边际产值最大的行业,技术进步迫切解决的问题是农业技术进步率;若稳步提高农业总产值,有限资金需向林业流动,剩余劳动力需向畜牧业转移。

安徽省“十五”时期农业科技发展重要工程——安徽农业科技研究之三

提出了安徽省“十五”时期农业科技发展的 8个重要工程 ,即 :作物良种化与优质高效生产科技工程 ,优质高效养殖业科技工程 ,农产品加工与食物安全科技工程 ,农业资源环境与持续农业科技工程 ,农业高新技术研究与产业化工程 ,区域农业发展科技成果转化示范工程 。

安徽省农业自然灾害损失保险问题及对策研究

安徽省自然灾害频发,损失严重,本文通过分析本省农业自然灾害损失保险现状及存在问题,提出了进一步完善农业灾害损失保险的对策。

土壤肥力与农作物科学施肥管理融合知识图谱构建与可视化

为促进人工智能各项技术在农业生产中发挥作用,探索土壤肥力领域知识的组织、应用,采用人工构建的方法,以安徽省为例,使用Protégé本体库构建工具构建土壤肥力领域本体,再将土壤肥力相关的结构化、半结构化和非结构化数据通过纠错等操作后采取反距离加权插值,基于ERNIE-BiLSTMCRF与PCNN-Attention深度学习模型实现命名实体识别和关系抽取任务,其后把得到的三元组数据保存至图数据库Neo4j中,成功构建土壤肥力可视化知识图谱。该研究可在本体构建、实体关系抽取模型以及知识图谱的可视化方面为其他农业知识图谱的构建提供参考。

安徽稻油两熟制不同种植方式下气候资源配置和演变

安徽沿江地区稻-油复种模式下茬口衔接紧密、光温资源紧张,季节间气候资源配置备受关注。移栽和直播是补充和调配气候资源的有效种植方式,而稻油两熟制中不同种植方式下不同作物生长季气候资源配置、演变特征以及对未来气候变化的适应性尚不清晰。本研究以安徽沿江地区27个气象站1992—2022年的气温、日照时数、总辐射和降水等气象资料为基础,分析了不同种植方式下稻-油复种季节间气候资源配置与演变特征以及光温生产潜力。结果表明,近30年稻-油复种模式下季节间总辐射量、日照时数和光合生产潜力均呈下降趋势,气温、降水量和光温生产潜力呈上升趋势。水稻季移栽和直播方式下总辐射量倾向率分别为-27.9 MJ·m^(-2)·(10a)^(-1)和-28.8MJ·m^(-2)·(10a)^(-1),油菜季分别为-40.5 MJ·m^(-2)·(10a)^(-1)和-26.6 MJ·m^(-2)·(10a)^(-1)。水稻季移栽和直播方式下平均日最高气温倾向率分别为0.30℃·(10a)^(-1)(P<0.05)和0.24℃·(10a)^(-1),最高达32.70℃(2022年,青阳)。油菜季移栽和直播方式下平均气温倾向率分别为0.36℃·(10a)^(-1)(P<0.01)和0.39℃·(10a)^(-1)(P<0.01),移栽方式下平均气温较直播方式高0.96~1.43℃。稻油两熟制两季均面临光资源持续下降和气温不断上升等问题,采用移栽方式可通过延长作物生育期优化光、温资源配置,提高光温生产潜力。同时,适当推迟移栽期将有利于应对油菜苗期和水稻花期的高温。直播方式下宜采用高光效品种和构建光资源高效利用作物群体。

基于主成分和聚类分析的安徽大豆品种与豆腐加工特性研究

以安徽省20个大豆品种为研究对象,测定大豆主要理化成分(粗蛋白、可溶性蛋白质、粗脂肪、水分等)及制备豆腐品质参数(湿基得率、含水量、保水性、硬度等),采用相关性分析、主成分分析及聚类分析方法对大豆品种进行综合品质评价。结果表明:大豆主要理化成分与豆腐加工品质存在一定的相关性。主成分分析得到4个主成分因子,其累计方差贡献率达72.783%,综合得分前三的品种为涡豆5、皖豆21551和皖宿1019。聚类分析将20种大豆分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ类,每类所含品种分别为7、3、1、7、1、1种。主成分分析得到的3个品种被归为第Ⅱ类,这类大豆粗蛋白含量高、豆腐湿基得率高。涡豆5、皖豆21551和皖宿1019这3个品种适宜豆腐的加工。

安徽省主要农作物种质资源调查与分析

为收集和了解安徽省主要农作物种质资源现状,采取实地调研与当地农业部门及科研院校协作的方式,对省内五大自然生态区主要农作物种质资源进行调查和数据汇总,并对部分科研院校已保存的主要农作物种质资源进行摸底。结果表明,5个生态区种植的大多为目前市场上主推的农作物新品种,几乎不再种植原有的一些具有地方特色的老品种;部分科研院校收集、保存的包括水稻、小麦、玉米和大豆等种质资源共1583份。研究结果为安徽省农作物种质资源普查和系统调查提供基础数据和技术支撑。

面向农作物科学施肥管理与土壤肥力查询的农业智能问答系统

为促进农作物科学施肥管理与土壤肥力研究领域海量数据在农业生产中的利用,探索互联网+农业的新型应用方向,该研究以安徽省为例,首先构建农作物科学施肥管理与土壤肥力领域本体,再通过挖掘安徽省常见农作物的科学施肥管理措施与土壤肥力指标形成三元组数据,存储至图数据库Neo4j中建成知识图谱,其后通过模式匹配构建问句类型模板、关键词和规则,实现问答系统的问答功能。测试结果表明,该农业智能问答系统可以有效回答用户在安徽省常见农作物科学施肥管理与土壤肥力方面的提问。

安徽省不同年代育成大豆品种的性状演变分析

为系统分析不同年代育成品种的性状演变规律,给黄淮海地区大豆育种和生产工作提供参考,本研究对1983-2019年以来安徽省育成的96个大豆品种的主要性状演变进行分析。结果表明:37年间品种单株荚数增加4.23个,百粒重增加2.73 g,产量提高728.32 kg·hm^-2;株高降低8.38 cm,分枝数降低0.7个,亚有限生长习性品种比例由1980s的87.5%减少到2010s的5.36%,蛋白及脂肪含量略有降低。1980s-1990s及1990s-2000s,单株荚数和百粒重均有较大程度增加,产量提高较快。育成品种的单株荚数、百粒重与产量呈显著和极显著正相关,株高、分枝数与产量呈显著负相关。从96份品种中筛选出稳产品种17份,其百粒重显著高于一般品种,株高略低于一般品种。研究结果说明在安徽省目前的生产条件及栽培方式下,培育分枝较少、株高适宜、百粒重相对较大的品种利于高产稳产,改进大豆栽培方式有利于大豆产量突破。

1983-2019年安徽省夏大豆品种主要性状变化趋势分析

通过对105份安徽省1983-2019年培育的夏大豆品种进行分析,研究产量、品质和抗病性之间的相关性及变化趋势。结果显示,普通夏大豆品种有100份,占95.24%,杂交夏大豆有5份,占4.76%。大豆主要农艺性状中变异幅度最大的是有效分枝,全生育期和蛋白质脂肪总量变异幅度最小。相关性分析表明,产量与株高极显著负相关(r=-0.318),与百粒重极显著正相关(r=0.269)。蛋白含量与脂肪含量呈极显著负相关(r=-0.586),与蛋脂总量呈极显著正相关(r=0.809)。百粒重、产量和脂肪含量随年份更替均呈极显著上升,年平均升高量分别为0.06 g、16.59 kg·hm^(-2)和0.02%;全生育期变化不大,株高、有效分枝、蛋白含量和蛋脂总量以年平均0.23 cm、0.03个、0.07%和0.05%呈极显著下降趋势。2007-2019年安徽省审定的64份大豆品种对SMV优势株系SC3和SC7抗性均达到高抗和抗病的分别有3和11份,占比分别为4.69%和17.19%,属于抗病型(高抗+抗病)和中间型(中抗+中感)的品种数分别为28和35份,占比为43.75%和54.69%。显著性分析发现对SMV具有抗病型和中间型的品种其平均产量和蛋脂总量差异不显著。综上可知,在进行高产育种的同时,协同改良品种的抗病性与品质是安徽省大豆持续发展的一个重要方向。