温度对蓼蓝齿胫叶甲生物学特性的影响

在人工气候箱中研究了不同温度条件下蓼蓝齿胫叶甲的生物学特性,结果表明,在18~27℃范围内,随着温度的升高,各虫龄蓼蓝齿胫叶甲的取食量、存活率以及成虫的产卵量和羽化率逐渐增加,温度与蓼蓝齿胫叶甲的取食量、存活率,成虫的产卵量和羽化率均呈极显著正相关,蓼蓝齿胫叶甲繁殖的适宜温度范围为24~30℃,以27℃最佳。     

烟田杂草香附子空间格局及抽样技术研究

本研究对杂草香附子（CyperusrotundusL．）在烟田的分布调查资料进行空间格局测定，结果表明：杂草香附子在烟田呈明显的聚集分布格局。利用有草作方频率和空间格局特征参数，对烟田杂草香附子种群密度进行估测，并建立相应的理论抽样数模型和序贯抽样模型。利用田间杂草实地分布图进行抽样比较，得出采用分行式抽样方法最佳。     

烤烟留种田棉铃虫幼虫分布型与抽样技术研究

棉铃虫是陕西省烤烟留种田后期主要害虫之一。幼虫分布型调查表明,它主要为波松和负二项分布,且随密度而变化,但适合于Taylor幂法则:S2=1.07523m0.9931。经推导演算,得出理论抽样公式为:n=1.07523(t/D)2·m-1.0069适合烟田棉铃虫幼虫调查的序贯抽样模型为T'₀(n)=0.15n+1.96√0.1634nT₀n(n)=0.15n-1.96-1.96√0.1634n最多只需抽取16株。对各种机械抽样方法比较后,认为实践中用平行线10点100株取样比较合适。      

小尺度下烟田土壤有效态微量元素空间分布格局研究

为探讨微肥的精准施用,采用地统计和GIS技术相结合的方法,研究了植烟土壤有效态微量元素(有效铁、锰、铜、锌)的空间变异规律。结果表明,土壤有效态微量元素变异幅度在22.0%～48.4%之间,表现出中等强度的空间变异性。4种微量元素的空间结构模型均符合球状模型,利用克里格法生成4种元素的空间分布图显示,研究区域有效铜和有效锰整体为中等偏高水平,有效铁和有效锌含量缺乏的区域分别占78%和43%。     

遵义烟田土壤pH的空间分布与演变特征

为了解遵义烟区土壤pH的空间分布及演变特征,2016—2017年在遵义11个植烟县区采集4816个土壤样本进行pH测定,并与第二次土壤普查数据及2000—2005年调研取样数据进行对比分析。结果表明：（1）2016—2017年遵义全市烟区土壤pH变幅为4.4～8.8,平均值为6.6,变异系数为14.72%,适宜植烟pH的土壤样本占比62.5%,偏碱范围的土壤样本占比20.5%,偏酸范围的占比17.0%;（2）11个植烟县区的烟田土壤pH均值介于6.2～7.4之间,不同县区烟田土壤pH间存在显著差异（p<0.05）且各等级分布频率差异明显,总体呈现南酸北碱的空间分布格局;（3）自第二次土壤普查以来,遵义烟区在最适宜pH区间的土壤比例不断减少;在较适宜区间的土壤比例也呈现波动下降趋势;而偏碱区间的土壤比例不断增加;在偏酸区的土壤比例整体呈波动式上升趋势。总体来看,遵义烟田土壤pH具有明显的时空异质性,后续要进一步开展其演变成因与调控对策研究。     

湖北省十堰市烟田杂草的种类与分布

为了明确湖北省十堰市主要烟叶产区烟田杂草的种类及分布,确定危害烟叶生产的主要杂草种类,为高产优质烟叶生产提供技术支撑,笔者于2011年9月在湖北省十堰市植烟面积比较大的郧西县、竹山县和房县的8个乡镇进行了烟田杂草种类及分布普查.普查采用对角线五点取样法,样方50 cm×50 cm,调查样方中的所有杂草种类和株(分蘖)数.结果表明,十堰市烟田杂草有62种,隶属于27个科.优势种为马唐、旱稗、尼泊尔蓼、铁苋菜和牛膝菊.发生频度较高的几种杂草依次为马唐、铁苋菜、尼泊尔蓼、腺梗豨莶和牛膝菊.危害最严重的杂草种类为马唐、铁苋菜和尼泊尔蓼,应作为防除重点.海拔高度对杂草的种类及分布有一定影响,在海拔较低的烟田中杂草种类较多.     

缓坡植烟田土壤微量元素的空间变异特征

采用地统计学和地理信息系统(GIS)相结合的方法,对典型缓坡植烟田土壤有效微量元素含量的空间变异规律进行研究,并运用普通克里格(Kriging)进行最优无偏线性估计,绘制空间分布图。结果表明,研究区域4种微量元素含量均属于中等程度变异,变异性大小表现为Zn>Mn>Fe>Cu。土壤Fe和Zn的最适模型为指数模型;Mn和Cu为球状模型。土壤Cu和Zn块金系数分别为20%、23.7%,具有强烈的空间相关性;Fe和Mn为28%和43.5%,具有中等程度的空间相关性。各向异性分析表明,土壤Cu存在较强烈的各向异性,Mn的各向异性则较小。研究区4种土壤元素含量的低值均出现在坡度大的中北部,东北部较平缓的区域含量则较高;同一坡向下,坡度是影响微量元素含量空间分布的重要地形因素。因此,在山地烟田精准施肥决策中应考虑坡度等地形因素对微量元素空间变异的影响。     

亳州烟田生物种群动态与群落结构的研究

研究表明，亳州烟区常见的烟草害虫有８科８种，害虫的天敌有５科５种，其中烟蚜、烟青虫和斑须蝽为主要害虫；烟蚜茧蜂是烟蚜的重要天敌，对控制烟蚜种群增长作用明显。烟田生物群落的多样性指数越大，稳定性指数亦越大；６月上旬田间生物群落的多样性、稳定性指数均为最高，是抵抗外界干扰能力和恢复原状态的最佳期。烟蚜是聚集分布时，烟蚜茧蜂、龟纹瓢虫等几种常见天敌在田间的水平分布格局也为聚集分布，从而提高了对害虫的综合控制作用，通过建立烟蚜、烟蚜茧蜂种群增长模型，揭示了其种群消长与时间变动的关系。     

Kernel lot distribution assessment (KeLDA): a study on the distribution of GMO in large soybean shipments

The reliability of analytical testing is strongly affected by sampling uncertainty. Sampling is always a source of error and the aim of “good” sampling practice is to minimize this error. Generally the distribution of genetically modified (GM) material within lots is assumed to be random in order to use binomial distribution to make inferences. This assumption was never verified in practice and no experimental data investigating the distribution of genetically modified organisms (GMOs) exist. The objectives of the KeLDA project were: (1) to assess the distribution of GM material in soybean lots (2) to estimate the amount of variability of distribution patterns among lots. The GM content of 15 soybean lots imported into the EU was estimated (using real-time PCR methodology) analyzing 100 increment samples systematically sampled from each lot at predetermined time intervals during the whole period of off-loading. The distribution of GM material was inferred by the one-dimensional (temporal) distribution of contaminated increments. All the lots display significant spatial structuring, indicating that randomness cannot be assumed a priori. The evidence that the distribution of GM material is heterogeneous highlights the need to develop sampling protocols based on statistical models free of distribution requirements.     

GARCH(1,1)模型多变点的SupF检验

为研究GARCH(1,1)模型的多变点检验问题,将GARCH(1,1)模型的多变点检验问题转化为ARMA(1,1)模型的多变点检验问题,给出SupF检验统计量,在原假设下得到检验统计量的极限分布,并对GARCH(1,1)模型的多变点问题进行数值模拟.模拟结果表明了SupF检验的可行性.     

珠江八大河口表层沉积物中典型环境 内分泌干扰物的分布特征

目的 本研究旨在研究珠江八大河口表层沉积物中七种典型环境内分泌干扰物(EDCs)的分布特征。 方法 本研究采集了八大口门的表层沉积物,采用加速溶剂萃取-衍生化-气相色谱质谱技术分析了七种典型EDCs含量。结果 化工类化合物壬基酚(NP)、双酚A(BPA)、四羟基苯甲酸丙酯(PP)和辛基酚(OP),甾醇类自然雌激素雌二醇(E2)、雌酮(E1)和合成雌激素乙炔雌二醇(EE2)均有检出。除EE2的检出率为88.2%,其余EDCs的检出率为100%,其浓度范围(ng.g_-1 dw)从大到小依次为：NP (565.28-812.6) > BPA (42.55-248.25) > PP (93.44-109.96) > OP (3.62-11.52)、E1 (14.13-23.13)、E2 (6.86-15.42)、EE2 (ND-4.2-23.45)。结论 四种化工类EDCs和EE2在八个河口中的分布特征类似,东四河口的浓度累积量明显高于西四河口,且其中的虎门河口浓度较高。在各河口中EDCs浓度表现出从河道至河口外方向随水流逐渐降低。E1和E2在除鸡啼门外的其他七个河口中的不同采样点处的浓度变化不大,鸡啼门中有可能的点污染源。     

基于非下采样轮廓波变换和朴素贝叶斯分类器的织物缺陷检测

为检测织物生产过程中产生的缺陷,提出一种非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifier,NBC)相结合的缺陷检测算法.该方法分为2个阶段:学习阶段和检测阶段.在学习阶段,分别提取有缺陷和无缺陷织物的子块集合,首先利用NSCT进行滤波去噪;然后提取每个子块的广义高斯分布的混合(mixture of the generalized Gaussion distribution,MoGG)模型,并计算子块之间的相对熵(kullbackleibler divergence,KLD);最后利用得到的数据训练NBC.在检测阶段,将待检测图像分割成子块,利用经过训练的NBC检测子块,输出缺陷检测结果.实验结果表明,该算法对于灰度均匀织物及净色纹理织物的缺陷检测均具有良好效果,并且利用该算法可以检测出多种缺陷类型,检测精度可达到97%,能满足工业生产需求.     

CARS结合PLS-LDA法识别奶牛饲料中土霉素的可行性研究

收集了一年内不同月份不同种类的纯奶牛精补料20个,制备土霉素含量不同的掺假奶牛精补料100个,在全光谱范围内对样品进行近红外透反射光谱扫描,利用CARS法对光谱数据进行前处理,采用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)法来建立判别模型。建立的PLS-LDA模型的交互验证最小错误率为0.0729,模型错分率为0,模型预测错误率为0.0417。说明利用近红外光谱技术建立定性判别模型来检测奶牛饲料中是否掺有土霉素是可行的。     

石菖蒲根茎甲醇提取物对玉米象和赤拟谷盗的生物活性

采用甲醇冷浸法和溶剂萃取法,研究了石菖蒲根茎提取物对玉米象和赤拟谷盗的触杀、熏蒸、忌避、种群抑制活性和防治效果。结果表明:石菖蒲甲醇提取物以石油醚萃取物的生物活性最强;石油醚萃取物对玉米象具有较好的触杀、忌避、种群抑制活性和防治效果,药膜法处理72h后对玉米象的LC50和LC95分别为38.54μg/cm2和160.70μg/cm2,滤纸药膜法39.30μg/cm2处理24h后的忌避率为83.83%,饲料拌药法1 000mg/kg处理后对玉米象的种群抑制率、防效与10mg/kg马拉硫磷处理效果差异均不显著;石油醚萃取物对赤拟谷盗具有很高的忌避活性,滤纸药膜法39.30μg/cm2处理72h后对其忌避率为91.17%。