科研产出
基于发展视角的黑龙江省农民教育培训变化探析
《黑龙江粮食 》 2020
摘要：农村实用人才是国家六支人才队伍之一,是农业农村人才队伍的重要组成部分.通过实地走访和调研分析,对黑龙江省农民教育培训发展历程的动态分析,总结了其农民教育培训发展的典型做法.结合相关经验,归纳提出可采用"分层递进"的教学模式,为黑龙江省探索如何培养适应和服务农业强省建设的高素质农民队伍提供了方法,同时该路径具有可操作、可复制性,可在全国选择推广.
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大数据背景下财务会计与管理会计的对比分析
《中外企业家 》 2020
摘要：大数据技术的成熟及广泛应用引起会计行业的高度重视。为大数据的应用提供了创新性和可行性，对会计行业的发展起着重要作用。大数据技术在会计中的应用将重塑会计体系，实现会计信息的自主管理，交易的参与者作为链上的节点，保证会计信息的真实有效，推动审计行业的发展，本文通过对信息技术的变革对会计领域的影响的研究分析，将大数据技术应用在会计领域研究，通过对大数据技术基本原理的介绍，并将大数据技术应用于财务会计、管理会计中，结合大数据技术的基本原理及在会计领域的应用可行性分析，探索大数据技术在会计行业的应用发展方向，以及对审计的推动作用，将应用中可能面临的问题进行分析，并制定防范措施。
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基于遗传-神经网络的实时水质预测模型
《南水北调与水利科技(中英文) 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：基于高频水质在线监测数据,结合遗传算法和神经网络模型,建立基于遗传-神经网络(Improved Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network,IGA-BPNN)的河流水质预测模型,实现对河流水质的实时预测预警.将该方法应用于美国波托马克河流中,对其水质参数浊度(TURB)和电导率(SC)进行实时预测,并对预测结果进行性能分析,以验证基于IGA-BPNN的河流水质预测模型的准确性与可靠性.与BPNN模型的水质预测结果进行对比分析,结果表明:IGA-BPNN模型对水质参数TURB和SC有更准确的预测效果.同时,IGA-BPNN模型对正常平稳条件下的水质参数TURB和SC预测结果的区间覆盖率PICP分别为99.81%和100%,预测结果具有一定的可靠性.IGA-BPNN水质预测模型可以有效地识别长时间的水质异常或瞬时显著的水质变化情况,可实现对河流水质的风险预警,最终可为河流突发水污染的应急处置措施的制定提供科学依据.
关键词： 地表河流 水质预测 改进遗传算法 神经网络模型 预测区间
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化学调控和氮肥对高密度下春玉米光热水利用效率 和产量的影响
《中国农业科学 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：[目的]探讨高密度下化学调控和氮肥对玉米光合特性、籽粒灌浆及光热水利用效率的影响,为玉米密植抗逆高产高效栽培提供依据.[方法]于2017—2018年哈尔滨区域玉米生长季,在大田高密度种植下(90000株/hm2),设置3个不同氮肥水平N100(100 kg·hm-2)、N200(200 kg·hm-2)和N300(300 kg·hm-2),7叶期喷施化控剂(玉黄金,30%胺鲜酯·乙烯利水剂),研究化控和氮肥对高密度种植下玉米生长发育和光热水利用效率的影响.[结果]随氮肥施用量的增加,玉米叶片净光合速率(Pn)、最大光化学效率(Fv/Fm)、籽粒内源激素含量、灌浆速率、光热水利用效率(RUE、HUE和WUE)及产量均呈先升高后降低趋势,在施氮量200 kg·hm-2下达到最大.与单施氮肥处理相比,化控和氮肥共同作用显著提高了叶片Pn和Fv/Fm,提高了籽粒内源激素含量和灌浆速率,RUE、HUE和WUE显著提高,使产量得到进一步增加.相关分析表明,灌浆速率与籽粒内源激素生长素(IAA)、细胞分裂素(CTK)、赤霉素(GA)和脱落酸(ABA)含量极显著正相关,产量与RUE、HUE和WUE显著正相关.[结论]高种植密度下,200 kg·hm-2施氮量和化控显著改善玉米的光合特性,促进了籽粒灌浆进程,提高了光热水利用效率,显著提高了产量.
关键词： 玉米 光合特性 化学调控 氮肥 产量 资源利用效率
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针对植物保护中信息化技术的运用分析
《农业技术与装备 》 2020
摘要：为了实现可持续健康发展的伟大目标,国家在发展建设的过程中,十分重视植物保护工作的开展.但是,由于中国地域辽阔、地缘广泛、植物种类丰富多样,这给植物保护工作的开展带来了较大难度.随着信息技术的大面积推广运用、普及发展,反而为植物保护工作的开展提供了帮助.通过合理运用信息技术,将实现对植物生长状况的动态监督、记录,有助于提高植物保护工作效率.文章将针对植物保护期间信息技术的运用进行了分析.
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鹅源致病性星状病毒的分离鉴定
《黑龙江畜牧兽医 》 2020 北大核心
摘要：为了探究黑龙江省绥化、伊春、齐齐哈尔等地区不同品种商品雏鹅群相继感染高死亡率的内脏型痛风病的致病源,控制鹅痛风病的传播,试验采用PCR技术及病毒的分离传代培养方法对雏鹅内脏型痛风病的致病原进行了实验室检测、病原分离鉴定及动物回归试验,并以ORF1b为标记基因,通过生物信息学软件采用最大简约法(MP)构建遗传进化树,探讨试验分离株与其他毒株的进化关系.结果表明:鹅星状病毒(goose Astrovirus, GAsTv)阳性检出率为100%(31/31),禽流感病毒、新城疫病毒与小鹅瘟病毒的检测结果均为阴性.试验获得的分离株(GAsTv HLJ)与多数鹅星状病毒(GAsTv MH052598、GAsTv MK125058、GAsTv MH807626、GAsTv KY807085等)亲缘关系较近,与鸡、火鸡、鸭及少数鹅星状病毒(GAsTv NC034567与GAsTv MH410610)亲缘关系较远,该分离株与其他鹅星状病毒核苷酸序列同源性为65.6%~99.3%.1日龄健康雏鹅接种GAsTv HLJ株3 d后陆续死亡,剖检表现为在心脏、肝脏、肾脏及肠系膜等器官表面覆盖一层白色、豆腐渣样的尿酸盐,且各器官出血、肿大,与自然发病症状一致.说明导致雏鹅痛风的病原为鹅星状病毒.
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大数据在黑龙江省数字农业中的应用现状与展望
《农业大数据学报 》 2020
摘要：进入21世纪,数字农业成为未来农业的发展方向,促使传统农业的生产方式由粗放型向集约化、智能化、科学化发展。目前,世界各国将推进数字化作为实现农业创新发展的重要动能,在前沿技术研发、数据开放共享、人才培养等方面进行了前瞻性部署。美国、欧洲等世界发达国家都在大力发展大数据来推动现代农业变革,使其农业发展处于领先地位;我国政府高度重视大数据在经济社会发展中的作用,自2014年以来,在国家战略部署、863计划、国家自然基金等政策和项目支持下,农业基础数据、科研数据、单品种全产业链数据以及农产品监测预警平台建设方面均取得了较大的成绩。大数据作为数字农业的核心、关键要素和驱动力,是目前国内外研究的热点。黑龙江省是全国重要的商品粮基地,粮食产量和商品率均居全国首位,对国家粮食安全起到至关重要的作用,为更好发挥国家粮食"压舱石"和现代农业基地的优势,黑龙江省积极开展大数据在数字农业运用和示范,在大数据平台建设、农业监测预警、物联网建设、电商集群等方面取得了显著成效。本文结合数字农业和大数据的内涵,总结国内外大数据在数字农业中的应用现状,分析黑龙江省大数据在数字农业中应用存在的问题,并对大数据在数字农业中的应用进行展望,为大数据的在数字农业中的应用提供参考。
关键词： 大数据 黑龙江省 数字农业 应用现状 应用展望 数据平台 农业大数据 电子商务
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抗褐变马铃薯品种(系)鉴定与筛选
《作物学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：马铃薯块茎易受到损伤引发褐变,褐变会对其营养、感官品质和安全性造成影响。不同马铃薯品种材料抗褐变能力存在差异,本研究拟测定27份不同马铃薯种质材料的多酚氧化酶活性、褐变强度、褐变指数和煮后褐变4个褐变相关指标,综合分析以实现对不同马铃薯品种(系)抗褐变能力的鉴定与筛选。结果表明, 27份材料可分为4种类型,第1类高抗褐变,包括09306-82和13041-52,它们4项指标均能满足抗褐变材料的要求;第2类抗褐变材料,包括延薯4号、Q8、12-1、春薯3号、19-1、14018-142、大西洋、龙薯12号、威芋5号、丽薯6号、春薯5号和早大白,它们的褐变相关指标存在个别明显不足;第3类中度褐变材料,包括09001-136、中薯5号、龙薯4号、东农310、青薯9号、15-1、云薯505、BF006、闽薯1号和黔芋8号,其抗褐变能力弱;第4类是易褐变材料,包括春薯6号和费乌瑞它,它们不具有抗褐变能力或抗褐变能力非常差。筛选的高抗褐变和抗褐变品种(系)可以作为鲜食抗褐变马铃薯育种材料,为马铃薯净菜加工提供品种支撑,易褐变材料可用于马铃薯褐变机制的基础性研究。
关键词： 马铃薯 抗褐变 多酚氧化酶 褐化指数 褐化强度 煮后变褐
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大豆高蛋白种质中引1106蛋白质含量的QTL分析
《植物遗传资源学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：大豆籽粒蛋白质含量由多基因控制且易受环境条件的影响,发掘高蛋白基因是促进大豆优质分子育种的重要手段。本研究选用综合性状优良、蛋白质含量较低的黑河50为轮回亲本,以引进的高蛋白种质中引1106为供体亲本,构建了由384个家系组成的回交高代群体。利用近红外光谱仪测定回交群体的蛋白质含量,使用SSR分子标记技术鉴定回交群体BC1F6基因型,通过QTL ICIMapping4.1的区间作图法(IM-ADD)和完备区间作图法(ICIM-ADD)定位蛋白含量QTL,共获得9个蛋白含量QTL,其中IM定位到7个蛋白含量QTL,而ICIM定位到3个蛋白含量QTL,两种方法同时在8号染色体上定位到一个QTL(q Pro-8-1),该QTL两侧的分子标记是SSR_50和SSR_51,可解释表型变异分别是2.26%和7.85%,定位区间物理距离大小为218.71 kb,该QTL尚未见报道,是一个与蛋白质含量相关的新QTL位点,为高蛋白大豆品种选育提供了材料和理论依据。
关键词： 蛋白质含量 QTL定位 回交群体 区间作图法 完备区间作图法
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