DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 模糊综合评价模型 根据上述对疫情发展特点和管控效果的分析，我们选取了6个具有代表性的国家：中国、美国、西班牙、巴西、印度、澳大利亚。选取了6个影响疫情管控效果的指标：医院数量、感染率、人口密度、核酸检测(万)、呼吸机数量(每百万人)、封城时间。 3.1. 灰色关联度分析 数据归一化处理： 为了使各项指标具有可比性，需要对搜集到的各指标数据进行无量纲化处理。这里可以采取离差标准化，它是对原始数据的线性变换，将结果值映射到[0， 1]之间，转换函数如下 [ 3 ]： X * = X − min max − min 得到标准化后的数据如下： d a t a = ( 1.00 1.00 0.19 0.02 0.70 0.91 0.04 1.00 1.00 0.31 0.08 0.02 0.08 0.02 1.00 0.14 1.00 0.20 0.70 0.03 0.17 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.02 0.00 0.01 0.08 0.50 0.01 0.03 0.60 0.22 0.11 0.70 0.21 0.01 0.8 0.01 1.00 ) 具体计算方法： 1) 选取参考数列 x 0 = { x 0 ( k ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } = ( x 0 ( 1 ) ， x 0 ( 2 ) ， ⋯ ， x 0 ( n ) ) 设有6个比较数列 x i = { x i ( k ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } = ( x i ( 1 ) ， x i ( 2 ) ， ⋯ ， x i ( n ) ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 这里 n = 6 表示主要国家的数量。我们选取各指标所期望的最优值作为参考序列。医院人数、核酸检测数量、呼吸机数量、封城时间相对来说较长，效果较好；感染率、人口密度则相反，则参考序列可取为： x 0 = { 33009 ， 0.608 ， 2.8 ， 10000 ， 450 ， 10 } 2) 数据归一化处理： 按照离差标准化方法进行处理。 3) 计算灰色关联度： 通过灰色关联系数公式 ξ i ( k ) = min s min t | x 0 ( t ) − x s ( t ) | + ρ max s max t | x 0 ( t ) − x s ( t ) | | x 0 ( k ) − x i ( k ) | + ρ max s max t | x 0 ( t ) − x s ( t ) | 计算出灰色关联度r。 r = ( 0.87 ， 0.78 ， 0.65 ， 0.63 ， 0.58 ， 0.44 ) 3.2. 模糊综合评价 1) 选取隶属度函数：根据灰色关联度，将相关因素按最大值、最小值划分区间，建立隶属度函数 [ 4 ]。 μ A = { 1 ，     0.44 ≤ x ≤ 0.58 ( b − a b − a ) x ，     0.58 < x ≤ 0.78 0 ，     0.78 < x ≤ 0.87 2) 根据隶属函数计算出6个国家对应的不同隶属度，见表1。 Table 1 Membership tabl 国家 中国 澳大利亚 巴西 西班牙 印度 美国 医院数量 0.802 0.789 0.891 0.678 0.781 0.783 呼吸机数量 0.761 0.766 0.858 0.663 0.774 0.766 人口密度 0.557 0.629 0.579 0.568 0.565 0.562 封城时间 0.810 0.8 0.577 0.78 0.804 0.607 感染率 0.936 0.885 0.675 0.731 0.92 0.632 核酸检测数 0.833 0.787 0.663 0.579 0.621 0.732 表1. 隶属度关系表 3) 确定模糊关系矩阵R R = ( 0.802 0.789 0.891 0.678 0.781 0.743 0.761 0.766 0.858 0.663 0.774 0.766 0.557 0.629 0.579 0.568 0.565 0.562 0.810 0.8 0.577 0.78 0.804 0.607 0.936 0.885 0.675 0.731 0.92 0.632 0.833 0.787 0.663 0.579 0.621 0.732 ) 4) 根据相关度，各影响因素在决策中占的权重为 A = ( 0.22 ， 0.20 ， 0.17 ， 0.16 ， 0.13 ， 0.12 ) 5) 计算各个国家综合得分 B = A L = ( 0.7746 ， 0.7712 ， 0.7257 ， 0.6676 ， 0.7454 ， 0.6881 ) 由此可知：中国疫情管控效果最好，澳大利亚次之，美国及西班牙管控效果较差。
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user: 4. SEIR模型 SEIR是常见的一种描述传染病传播的模型，SEIR模型在SIR的基础上增加了潜伏者，这更加符合新型冠状病毒的实际情况，易感人群在发病前期会经历潜伏期，一段时间之后才表现出症状 [ 4 ]。因此，我们选用SEIR模型更为准确。其基本假设是将环境中的所有人群分为了四类： 1) 易感者(健康者)：指未得病，但与感染者接触后有被感染概率的人； 2) 潜伏者：指已被感染，但还没表现症状的人； 3) 感染者(病人)：指感染上病毒的人，他可以传播给易感人群； 4) 移除者(病愈者)：被病毒感染之后，病愈或死亡的人，这部分人不再参与感染和被感染的过程。 SEIR模型在以上三类人群中存在三个转换关系 [ 5 ]： β ：易感者与感染者接触时被传染的概率，反映了疾病的传播强度， β 越大，易感人群和感染人员接触后被传染的可能性越大。 δ 反映了潜伏者转换为感染者的概率。 γ ：感染人群以固定的平均速率恢复或死亡，这个概率称为恢复系数，它取决于感染的平均时间。 4.1. 动力学模拟疫情过程 基于上述介绍，四类人群数量随时间的动态变化规则可用以下常微分方程组来表示 [ 5 ] [ 6 ]： d S d t = − r δ S I N ， d E d t = r δ S I / N − β E ， d I d t = β E − γ I ， d R d t = γ I . 4.2. 优化算法进行参数辨识 通过上述介绍，我们知道SEIR模型实际就是运用动力学模型，对疫情发展过程进行模拟，采用感染系数、恢复系数来刻画疾病传染和治愈的过程。此过程最重要、最关键的一点就是获取精确的模型参数，建立精确的模型，进而达到较好的预测效果。我们的主要任务就是确定以下最优参数 [ 7 ]： 1) 感染系数 β 、转化系数 δ 、恢复系数 γ ； 2) 易感人群初值 S ( 0 ) 、潜伏人群初值 E ( 0 ) 、感染人群初值 I ( 0 ) 、移除人群初值 R ( 0 ) 。 其中、感染人群初值 I ( 0 ) 、移除人群初值 R ( 0 ) ，可由当日的确诊人数、治愈人数、死亡人数得到；对于恢复系数 γ ，常取恢复天数的倒数，由于随着疫情发展，各国采取更为有效的防控手段，所以我们使用6月17日到6月27日的数据计算 γ 1 ，再使用6月28日到7月7日算出 γ 2 ，最后取其平均值作为恢复系数 γ ，因此，我们的主要任务变为了确定 S ( 0 ) 、 E ( 0 ) 、 β 、 δ 。 最优参数值的确定可以采用最小二乘法：先给定一个大致区间，使用穷举法，使得真实值与所得值之差的平方和最小的参数值即为最优参数。 4.3. SEIR模型预测 通过最小二乘法确定最优参数后，对6个国家6月27日~7月7日的确诊人数进行拟合和预测，预测效果如下图4所示： 图4. 主要国家确诊患者预测 由图4可以得到各国的预计感染患者数量，可以根据各国人口数，确定确诊患者数量在本国的比例，以此评估各国新冠肺炎的严重程度，见表2。 Table 2 Estimated proportion of people diagnosed on July 2 国家 预估确诊患者数量 本国人口(百万) 预估确诊患者比例(%) 美国 3，200，000 3.27 × 10 4 0.891 巴西 1，800，000 2.09 × 10 4 0.858 印度 1，100，000 13.53 × 10 4 0.579 澳大利亚 11，280 2499.24 0.577 西班牙 310，375 4672.37 0.675 中国 85，800 13.95 × 10 4 0.663 表2. 预估确诊患者比例 从预估确诊患者数量在本国占比来看，美国、巴西的严重程度为第一梯队，西班牙为第二梯队，印度、澳大利亚为第三梯队，中国最低。 4.4. 模型检验 检验回归模型的效果可以采用F检验。它验证的是偏回归系数是否不全为0，直接从回归效果检验回归方程的显著性。 1) 构造F统计量 我们知道平方和分解式： S S T = S S E + S S R 其中，真实值和均值差的平方和为 S S T = ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 ，预测值和均值差的平方和为 S S R = ∑ i = 1 n ( y ^ i − y ¯ ) 2 ，真实值和预测值差的平方和为 S S E = ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 ，不难看出，SSE、SSR都会随着模型的变化而变化，可构造统计量： F = S S R / p S S E / ( n − p − 1 ) ~ F ( p ， n − p − 1 ) 2) 计算F值 该模型得到的 F = 174.637 ，理论的 F = 2.502 ，由于计算的F值远远大于理论F值，所以拒绝原假设，说明回归方程是显著的。
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user: 5. 总结 抗击新型冠状病毒疫情已经成为了世界各个国家的共同责任，了解新型冠状病毒的传播特点有助于抗击疫情。为更好地了解世界各个国家的疫情情况，本文建立了聚类分析、模糊综合评价和SEIR预测模型。利用统计理论、灰色关联度分析和最小二乘法分别对模型进行数据处理、求解、预测和检验。在一般的SIR模型基础上，我们考虑到了潜伏者，建立了SEIR模型，预测效果较为准确。然而新型冠状病毒的发展情况，不仅仅与已选取的指标有关，还受到一些不确定性因素的影响，例如境外输入病例的出现。因此模型还有待优化和改进。
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user: 摘要 本文首先考察了营养稀释率与移除率相同情形下的非自治单种群Chemostat系统的动力学行为。其次，假定营养稀释率与移除率相同，降低了微分方程的维数。最后，利用常微分方程的比较原理，给出了Chemostat系统稳定性的充分条件。
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user: 1. 模型简介及基本假设 Chemostat系统是一种连续培养微生物的实验装置，可看作简单的湖泊系统或废水处理系统，在研究微生物群落的演变中扮演着十分重要的角色。关于不同类型的Chemostat数学模型的局部稳定性，一些专家 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 做了研究。然而，Chemosetat系统的全局稳定性却鲜有专家进行研究。Chemosetat系统的全局稳定性可用来研究系统中营养物质和微生物、微生物之间的相互影响和演化，在微生物培养模型的理论和实验观察中作用显著。非自治单种群Chemostat数学模型描述如下： { S ′ ( t ) = b 0 ( t ) − D ( t ) S ( t ) − x ( t ) p ( t ， S ( t ) ) x ′ ( t ) = x ( t ) ( p ( t ， S ( t ) ) − D ( t ) ) S ( 0 ) = S 0 ≥ 0 ，     x ( 0 ) = x 0 ≥ 0 (1) t表示时刻， S ( t ) 表示营养液的浓度， x ( t ) 表示培养皿中微生物的浓度， b 0 ( t ) 表示培养皿中营养液的输入率， D ( t ) 表示培养皿中营养液的稀释率和微生物的移除率， p ( t ， S ( t ) ) 表示培养皿中微生物对营养液的消耗率。 S 0 ， x 0 分别表示初始时刻培养皿中营养液的浓度和微生物的浓度。不难看出，模型中的参数随着时刻t的改变而变化，因此该数学模型为非自治常微分方程组。结合其生物学的实际意义，对于模型中的参数我们给出一些基本要求： b 0 ( t ) > 0 ， D ( t ) 关于 t ∈ [ 0 ， ∞ ] 连续有界，函数 p ( t ， ⋅ ) : [ 0 ， ∞ ] × ( − ∞ ， + ∞ ) → ( − ∞ ， + ∞ ) 连续且 p ( t ， 0 ) = 0 。为了确定模型(1)的动力学行为，我们给出如下条件。 (H 1 ) 存在正常数 λ > 0 ，使得 lim t → ∞ inf ∫ t t + λ D ( v ) d v > 0 . (2) (H 2 ) 对任意给定的常数M，存在 L = L ( M ) > 0 ，使得对任意的 s 1 和 s 2 ∈ [ 0 ， M ] 和 t ∈ [ 0 ， + ∞ ] 有 | p ( t ， s 1 ) − p ( t ， s 2 ) | ≤ L | s 1 − s 2 | 。 (H 3 ) 对任意 t ∈ [ 0 ， + ∞ ] ， p ( t ， s ) 关于s在 ( − ∞ ， + ∞ ) 上单调不减。 (H 4 ) ∂ p ( t ， s ) ∂ s 在 ( t ， s ) ∈ [ 0 ， ∞ ] × ( − ∞ ， + ∞ ) 上存在，且存在常数 η 和连续函数 a ( t ) ， b ( t ) 使得 a ( s ) b ( t ) ≤ ∂ p ( t ， s ) ∂ s ≤ η . (3) 其中， a ( s ) 和 b ( t ) 关于s和t连续并满足 a ( s ) > 0 ，   s ≠ 0 ，   lim t → ∞ inf ∫ t t + λ b ( v ) d v > 0 (4) (H 5 ) inf t ≥ 0 b 0 ( t ) ≥ 0 λ > 0 ，使得 lim t → ∞ inf ∫ t t + λ b 0 ( v ) d v > 0 。 本文假定营养稀释率与移除率相同，将二维的微分方程降低为一维微分方程，利用微分不等式，最终给出Chemostat系统稳定性的充分条件。
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user: 2. 平凡解的局部渐近稳定性和不稳定性 为考察系统(1)的局部渐近稳定性和不稳定性的充要条件，首先给出两个引理。 引理1 R + 2 是系统(1)的正不变集，其中 R + 2 = { ( S ， x ) | S > 0 ， x > 0 } 。 证明：由 S ′ ( t ) | S = 0 = b 0 ( t ) > 0 ， x ( t ) = x ( 0 ) exp { ∫ 0 t ( p ( v ， S ( v ) ) − D ( v ) ) d v } ，所以 R + 2 是系统(1)的正不变集。 下面给出关于非自治线性方程的一个很有用的引理。 ω ′ ( t ) = b 0 ( t ) − D ( t ) ω ( t ) (5) 引理2 如果(H 1 )、(H 2 )、(H 3 )成立，那么 1) 若 ω ( t ) 是系统(5)任意初值大于零的解，则存在常数 m > 0 ， M > 0 使得 m ≤ lim t → ∞ inf ω ( t ) ≤ lim t → ∞ sup ω ( t ) ≤ M . 2) 若 ω 1 ( t ) ， ω 2 ( t ) 是系统(5)任意两个初值大于零的解，则满足 lim t → ∞ ( ω 1 ( t ) − ω 2 ( t ) ) = 0 。 定义 I ( t ) = S ( t ) + x ( t ) ，取 ω * ( t ) 为系统(5)满足初值 ω ( 0 ) > 0 的一个特解。由引理2知： 定理1如果 S ( t ) ， x ( t ) ≥ 0 ，则 lim t → ∞ ( I ( t ) − ω * ( t ) ) = 0 (6) 证明：由于 I ( t ) 满足微分方程 I ′ ( t ) = b 0 ( t ) − D ( t ) I ( t ) ，根据引理2结论成立。 定理2 如果(H 1 )、(H 2 )、(H 3 )成立，那么系统(1)的满足初始条件 S ( 0 ) ≥ 0 ， x ( 0 ) ≥ 0 的解 ( S ( t ) ， x ( t ) ) 的每个分量以 M ( M > 0 ) 为上界。 证明：由(6)可知，对任意 ε > 0 ，存在 T ≥ 0 ，当 t ≥ T 时， S ( t ) + x ( t ) ≤ ω * ( t ) + ε 。又由引理2可知 S ( t ) ≤ ω * ( t ) + ε 。由 ε 的任意性和引理1可得 lim t → ∞ sup S ( t ) ≤ M 。同理可证 lim t → ∞ sup x ( t ) ≤ M 。 显然， ( ω * ( t ) ， 0 ) 是系统(1)的一个平凡解。 下面我们将给出此平凡解局部稳定和不稳定的判据。 定理3 如果(H 1 )成立，那么 1) 如果 lim sup t → ∞ ∫ t t + λ ( p ( s ， ω * ( s ) − D ( s ) ) ) d s < 0 (7) 那么 ( ω * ( t ) ， 0 ) 是系统(1)的渐近稳定的解。 2) 如果 lim sup t → ∞ ∫ t t + λ ( p ( s ， ω * ( s ) − D ( s ) ) ) d s > 0 (8) 那么 ( ω * ( t ) ， 0 ) 是系统(1)的不稳定解。 证明：考虑系统(1)的关于平凡解 ( ω * ( t ) ， 0 ) 的变分方程，在不引起混淆的情况下我们仍然沿用原来的记号， ( S ′ ( t ) x ′ ( t ) ) = ( − D ( t ) − p ( t ， ω * ( t ) ) 0 p ( t ， ω * ( t ) ) − D ( t ) ) ( S ( t ) x ( t ) ) . 该线性方程的基解矩阵可以表示如下： Φ ( t ) = ( exp { ∫ 0 t − D ( s ) d s } ∗ 0 exp { ∫ 0 t ( p ( s ， ω * ( s ) ) − D ( s ) ) d s } ) ， 其中 ∗ 部分是微分方程 u ′ ( t ) = − D ( t ) u ( t ) − exp { ∫ 0 t ( p ( s ， ω * ( s ) ) − D ( s ) ) d s } ( p ( t ， ω * ( t ) ) − D ( t ) ) 的解，注意到 u ′ ( t ) ≤ − D ( t ) u ( t ) ，利用微分方程比较原理可得 u ( t ) ≤ u ( 0 ) exp { ∫ 0 t − D ( s ) d s } . 由假设(H 1 )可知，再依据条件(7)可知，平凡解是系统的局部稳定的解。显然，当条件(8)成立时，该平凡解是不稳定的。证毕。
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user: 4. 结论与讨论 Chemosetat系统的全局稳定性可用来研究系统中营养物质和微生物、微生物之间的相互影响和演化，对微生物培养模型的理论和实验观察意义明显。本文首先研究了一类非自治单种群Chemostat系统的动力学行为，并假定营养稀释率与移除率相同，从而将二维的微分方程降低为一维微分方程，最后利用微分不等式等工具得到了Chemostat系统全局吸引的充分条件。 在实际的工作和应用中，营养稀释率和移除率相同的假设有时并不满足。如果两者不相同，系统的稳定性仍有进一步研究的价值，感兴趣的学者可以研究如下系统(13)的全局渐近稳定性。 { S ′ ( t ) = b 0 ( t ) − D ( t ) S ( t ) x ′ ( t ) = x ( t ) ( p ( t ， S ( t ) ) − d ( t ) ) S ( 0 ) = S 0 ≥ 0 ， x ( 0 ) = x 0 ≥ 0. (13) 此外，两种群竞争Chemostat系统的动力学行为也是一个值得进一步研究的问题。 近年来，很多学者 [ 5 ] - [ 14 ] 开始考虑随机微分方程的建模方法。本文的研究方法和结论是否可以推广到随机模型，随机模型和确定型模型结论的一致性等问题都十分值得研究。而本文的研究将对上述几个问题的研究提供有益的参考。
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user: 摘要 实施“乡村振兴”战略，产业兴旺是关键，随着特色农业和精品农业产业的兴起，农作物收获后秸秆数量不断增加，且利用价值低，大量农作物秸秆遗弃在田头地角，成为新生的垃圾，污染农业农村生态环境。然而，人们对美好生活向往的期望值越来越高，特别是对农业农村生态环境的要求更加完美。提升农村人居环境和农田生态环境质量势在必行，为实现“农业强、农村美、农民富”出谋划策。通过2年定点、定人、定对象进行专项调查和面上普遍调查相结合，对全县农作物不同作物的秸秆构成、每年产生的数量、不同区域的分布密度以及污染环境的原因、利用现状、存在问题等进行全面调查。明确了秸秆构成、产生数量、分布密度等，总结农作物秸秆利用的现状，剖析存在问题，结合当地实际，提出作物秸秆综合利用的对策建议。
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user: 1. 引言 文成县位于浙江省南部内陆山区，县域总面积1296.44 km 2 。地形以丘陵山地为主，是一个典型的山区县，山地面积占全县总面积的82.5% [ 1 ]，耕地面积26，435.9 hm 2 ，约占全县总面积的20.4%，耕地资源多分布于台地、河谷或低丘缓坡之上，耕地资源少且分散。属亚热带海洋季风气候区，年平均气温为14℃~18.5℃，常年无霜期285天 [ 2 ]，光照时间较长，雨量充沛，常年温暖湿润，从山脚河谷到山上台地，农业气候资源多样，农作物生产期较长，农产品质量高，农、林、牧、渔业生产条件自然条件优越。农作物秸秆，是农产品收获后农作物的副产品，含有农作物30%~50%的养分，在资源匮乏的自给自足自然经济时代，是农户发展家庭经济不可或缺的一种可循环利用的宝贵再生物质资源，是家庭禽畜的天然饲料和睡床垫料。进入新时代，社会经济由高速发展向高质量发展转变，而农村经济高质量发展的时机尚未成熟，途径与渠道相对较少，农民劳务输出进城务工，农村劳动力日益减少，农作物秸秆收入利用的价值也迅速下降，出现了地域性、结构性和季节性过剩，大量农作物秸秆遗弃在田头地角 [ 3 ]，成为新生的垃圾，未及时收集利用，造成了资源浪费，污染农业农村生态环境，影响居民生活。为寻找农业废弃物变废为宝的新途径，研究开发农作物秸秆综合利用新技术，优化生态环境，在农业生产过程中，要大幅度降低化肥、农药施用量，增加有机肥的用量，并推广精准施肥、农药减量增效技术。发展循环生态农业符合新时代节能减排工作的需要，农作物秸秆将广泛用作饲料、肥料、垫料、原料等生产资料，秸秆市场需求潜力巨大。推进农业生产可持续循环发展，优化农村美丽清洁的人居环境，有着极其重要的现实意义。
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user: 2. 秸秆禀赋 2.1. 秸秆产生总量 文成县农作物秸秆产生量主要来自水稻、薯类、豆类、茭白等作物，县农村新能源发展中心为了新能源开发工作的需要，于2019年开始指派专人，在黄坦、二源等农业重点乡镇定点对水稻、薯类、豆类等农作物的产量、草谷比和可收集系数的数据采集和专项调查。同时结合统计部门水稻种植卫星遥感和旱粮监测点的推算，平均每年农作物收获面积7980 hm 2 ，产量6.89万t，农作物秸秆理论资源产生量4.58万t，秸秆资源积存量3.77万t。 2.2. 秸秆种类结构 据调查结果显示，从农作物秸秆收集的种类来看，主要由水稻，甘薯马铃薯等薯类，大豆、菜豆等豆类和茭白4类农作物秸秆组成，以稻草为主。从农作物秸秆收集的总量来看，每年收集到的稻草总量达2.49万t，约占全县农作物秸秆总量的66％。薯类、豆类和茭白等农作物的秸秆产生量也较大，分别为0.43万t、0.34万t和0.26万t，这4大类农作物秸秆约占全县农作物秸秆总量的93%，花生、油菜等其它农作物秸秆产生量只有0.27万t，约占总量的7% (表1)。 Table 1 Composition of Crop Straw in Wencheng count 作物种类 农作物播种面积(hm 2 ) 农作物产量 (万t) 草谷比 理论资源量 (万t) 收集系数 可收集资源量 (万t) 合计 7980.00 6.79 — 4.48 — 3.69 水稻 4153.33 3.08 1.01 3.11 0.80 2.49 薯类 1780.00 2.93 0.15 0.44 0.98 0.43 豆类 986.67 0.23 1.60 0.37 0.92 0.34 茭白 246.67 0.34 1.00 0.34 0.75 0.26 其它作物 813.33 0.31 — 0.632 — 0.27 表1. 文成县农作物秸秆构成情况表 2.3. 秸秆区域分布 据文成县能源办前2年对全县17个乡镇农作物秸秆点上专项调查与面上普查数据，并对各乡镇产生农作物秸秆总量结果进行分析，得出全县农作物秸秆分布情况。主要集中在南田、大峃、黄坦、珊溪、玉壶、二源及百丈漈镇7个镇，平均年收集农作物秸秆为2.84万t，占全县秸秆总量3.69万t的76.96%以上，峃口、巨屿、周壤等其他12个乡镇秸秆总量为0.85万t，只占全县的23.04%，其中南田镇收集的秸秆总量为0.74万t，数量最多，占比为全县的20.1%，铜铃山镇秸秆量最少为0.03万t，只占0.8% (表2)。 Table 2 Crop straw production in villages and towns of Wencheng count 乡镇 农作物播种面积(万亩) 农作物产量(万t) 理论资源量(万t) 可收集资源量(万t) 可收集资源量占全县比重(%) 南田 2.30 1.19 0.91 0.74 20.1 大峃 1.80 0.92 0.62 0.52 14.1 黄坦 1.53 0.86 0.56 0.47 12.7 珊溪 1.06 0.59 0.39 0.33 8.9 玉壶 1.02 0.65 0.35 0.29 7.9 二源 0.79 0.41 0.34 0.27 7.3 百丈漈 0.62 0.36 0.27 0.22 6.0 其他乡镇 2.83 1.81 1.04 0.85 23.2 合计 11.97 6.79 4.48 3.69 100.0 表2. 文成县各乡镇农作物秸秆产生量 2.4. 秸秆分布密度 县域内农作物秸秆平均分布密度为28.4 t∙km −2 ，与域外其他兄弟县市区相比，秸秆产生密度相对较低。从本县各乡镇来看，二源、峃口、百丈漈、周壤、南田、大峃等河谷盆地和南田高山台地重点农业乡镇农作物秸秆资源分布相对集中，分布密度较高，居全县各乡镇前6位。其中二源镇秸秆密度为全县最高58.4 t∙km −2 ，是全县平均密度的2.06倍，峃口镇次之，54.4 t∙km −2 ，也将近2倍，百丈漈、周壤、南田、大峃等镇的秸秆分布密度都在40~47 t∙km −2 之间，是全县平均密度的1.5倍左右，巨屿、珊溪等9乡镇均为20~30 t∙km −2 之间，铜铃山镇最低1.8 t∙km −2 (表3)。 Table 3 Distribution density of straw in each township of Wencheng count 乡镇 秸秆产生量 (t) 行政区面积 (km 2 ) 秸秆分布密度 (t∙km −2 ) 二源 2722.5 46.6 58.4 峃口 1591.15 29.2 54.4 百丈漈 2236.6 47.8 46.8 周壤 1385.1 30.9 44.8 南田 7370.3 164.6 44.8 大峃 5170.8 127.3 40.6 巨屿 1535.2 47.7 32.2 周山 392.4 13.6 28.9 珊溪 3283.4 115.0 28.6 双桂 471.4 16.9 27.9 桂山 711.6 27.3 26.1 西坑 1257.4 48.9 25.7 黄坦 4659.7 186.2 25.0 平和 479.8 22.1 21.7 公阳 435.2 20.9 20.8 玉壶 2892.3 181.7 15.9 铜铃山 313.3 169.6 1.8 全县 36，908.15 1296.4 28.4 表3. 文成县各乡镇秸秆分布密度
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user: 3. 秸秆综合利用的现状 3.1. 多元利用格局初步形成 全年农作物秸秆可收集资源量为3.69万t，秸秆利用量4.01万t，其中外县调入秸秆量0.32万t，本地秸秆利用量3.51万t，秸秆多样化利用率达95.1%。在3.83万t秸秆利用总量中，肥料化利用占比最高，达2.69万t (其中直接还田利用1.38万t，离田肥料化利用1.31万t)，基料化利用0.39万t，饲料化利用0.28万t，燃料化0.35万t，原料化利用0.12万t，秸秆多元利用格局初步形成(图1)。 图1. 秸秆“五化”利用构成图 3.2. 秸秆潜在市场需求量大 农作物秸秆是多元化循环使用的重要农业资源，既可用于农业肥料、基料及饲料等传统农业领域，也可用作清洁环保材料或燃料，具有广阔的市场利用前景。2019年，文成境内企业从县域外输入3200 t秸秆原料，作为当地秸秆能源化使用的材料。 3.3. 环保倒逼秸秆全量利用 文成县系温州市水源地，保障着温州700万市民的生活用水安全，属生态高度敏感地区，生态环境质量要求严格，环境保护标准很高，社会各界环保意识普遍较高。目前，秸秆利用主要以肥料化利用为主，占比约70%，且利用方式较为粗放，基本上是未经粉碎直接还田，或堆在田头焖烧或堆沤，秸秆资源利用效率低，对农业生态环境危害大，秸秆清洁化、高值化利用机制尚未形成。
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user: 4. 农作物秸秆综合利用模式 4.1. “稻–有机肥–果蔬”生态循环农业模式 利用山地作业的农业小型收割机械和打捆、粉碎机械，开展农作物收割、秸秆收集、秸秆粉碎、打包等一体化作业，提高山地农业生产机械化效率，降低农业生产劳动和秸秆收集成本。在秸秆切段、粉碎、膨化过程中，根据当地果蔬生产习性和对有机肥要求特点，加入相应菌剂，制成满足高山不同种类果蔬植物需求的专用农业有机肥，打造并推广“水稻秸秆–有机肥–高山果蔬种植”生态循环农业模式。 4.2. “秸秆–生物炭–果蔬”利用模式 利用高山农作物种植规模大、秸秆资源集中、品质好的优势，依托农业小型机械收集、压实、粉碎、秸秆打包。然后将打包成型的秸秆置于炭化炉内，在高温无氧环境下，加工成秸秆生物炭，加入经粉碎、膨化处理的水稻等秸秆，再经过发酵处理，制成炭基有机肥。炭基有机肥市场需求量大，可广泛用于糯米山药、樱桃等特色果蔬植物等种植，提高果蔬产品和稻米品质。若是用之有余还可向邻近地区销售，实现果蔬与水稻生产秸秆循环利用。 4.3. “稻–饲料–牛羊养殖”生态循环农业模式 稻草是农村家庭传统养殖牛、羊等草食动物直接食用的主要饲料，牲畜过胃养分吸收利用率低，运用现代技术对稻草进行饲料化加工处理，提高稻草营养价值。因时因地采用不同的技术处理方法，主要有：在远离养殖区的区域，将收集稻草打捆饲料化利用；对稻草进行膨化加工处理，使其成为一种适应家庭畜禽喜欢的富含微生物、营养更丰富的膨化饲料；然后压块装袋，便于运输销售；在养殖场将秸秆进行揉碎后氨化处理或直接储存，发酵出后秸秆用于养羊、牛场喂食，并将牛羊粪便收集作堆沤发酵简易处理后，用作有机肥还田，实现农作物秸秆在农业内部封闭循环生态利用。 4.4. “稻–压制–燃料”秸秆制生物燃料模式 将农作物秸秆和其他木屑等作为原料压缩加工成型为生物质颗粒状燃料，其用途广泛，经济效益较高，为新型绿色环保生物能源燃料。推进文成县旺源生物质颗粒有限公司等主体单位先进经验模式，以峃口、二源、百丈漈、周壤、南田、大峃等秸秆分布密度较大乡镇为主阵地，大力推进秸秆制作生物燃料产销一体化发展。利用文成或温州市农业资源平台，从文成县域外输入或向外输出压缩成型生物质颗粒状燃料，实现县域内燃料化利用的动态平衡。
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user: 5. 农作物秸秆利用的存在问题 5.1. 秸秆利用政策限制 为保护下游温州市民生产生活用水安全，自2012年起，位于温州水源地的文成，全县范围内禁止生猪等大型动物养殖政策，极大地制约了文成秸秆饲料化、肥料化等发展，不仅降低秸秆资源利用效率，还增加土壤病虫害发病率，危及农业生态环境安全。 5.2. 秸秆利用方式粗放 全县农作物秸秆肥料化利用约占70%，且利用粗放。秸秆收购单价100~200元∙t −1 ，能源化利用秸秆仅3200 t，目前用秸秆制成的生物质颗粒生产成本约为680元∙t −1 ，生物质颗粒产品市场销售价格达1000元∙t −1 ，秸秆能源化利用的经济效益非常可观。而且这些秸秆还是从周边邻县输入的，尚未收集的秸秆只能以直接还田或粗放焖烧、堆沤加以利用。 5.3. 收储运体系建设滞后 农作物秸秆分布散，体积大、数量多，位于山区的文成县秸秆分布密度低，秸秆收储运难度大、成本高。县域农作物秸秆收储运由企业自发组织，直接向农户收购，企业负责运输，收储运一体化作业协作困难，收集加工成本高，严重制约秸秆高效利用。收储运体系建设滞后已成为制约文成县秸秆全量化高值利用的瓶颈。
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user: 6. 农作物秸秆综合利用的对策建议 6.1. 编制综合利用规划，落实优惠政策措施 根据县域作物秸秆类型，产生秸秆时间及秸秆分布的密度，结合当地的实际，遵循业内循环利用原则，编制切实可行综合利用规划。实施企业划片收储与乡镇分区收储两种秸秆收储运模式。在全县范围内设立4个集中收储站，14个临时堆放点，进一步优化县域秸秆收储运设施布局，提升秸秆无害化处理能力。加大秸秆肥料化、饲料化、能源化等传统使用方面的补贴力度；合理增加利用稻草、豆类、茄科类作物秸秆种植大球盖菇和平菇等食用菌培养料的基料化使用补贴。扶持秸秆多元高值利用产业发展，节省农业生产投入成本，调动农民的自觉处理农作物秸秆的积极性，使秸秆“变废为宝”成为农业产业内循环的新时尚。 6.2. 培育新型经营主体，建立域内运行体系 以农业专业合作社、家庭农场等农业经营主体，通过种养业内综合循环利用，将秸秆因地因时制宜地应用于家庭禽畜的饲料，粮食、蔬菜作物肥料以及食用菌的培养料等内部消纳。同时，营造秸秆综合利用投资氛围，吸引工商资本投资秸秆无害化处理，培育秸秆收储运服务主体。在秸秆产生量大的主要乡镇设立秸秆收储运站点，以百丈漈镇为中心，在南田镇、二源镇、黄坦镇等周边乡镇建立“农作物秸秆收、储、运”运行站点，建成秸秆离田利用产业链。 6.3. 拓展域外销售渠道，完善市场对接机制 结合文成县农作物秸秆分布密度低、区域差异显著的特征，因地制宜配置秸秆收储点，扩大收储半径，实现秸秆应收尽收。建成布局合理、功能完善、覆盖全域的秸秆收储运体系。根据秸秆产生的季节性与秸秆利用持续性的矛盾，将秸秆收集点与利用企业统筹布局，降低秸秆存储、转运成本。鼓励农户、企业优先使用有机肥等秸秆加工产品，积极推动秸秆加工产品县外销售，拓展销售市场。搭建秸秆供需信息平台，实时发布秸秆供需信息，及时调剂县内外秸秆及其中间品、加工品的输入与输出，完善与拓展秸秆供销网络，健全秸秆收储运与产销的市场对接机制。
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user: 摘要 为了研究悬停状态下扑翼飞行的运动参数对其所产生的非定常气动力影响，本文通过数值模拟方法模拟了不同拍动迎角条件下以提前翻转模式往复拍动二维平板的流场演化特性。通过比较不同迎角算例的瞬时与平均气动力，得到了不同迎角下的气动力变化规律。在拍动迎角增加的过程中，总共有四个因素受到迎角的影响，即尾迹捕捉机制，翻转机制，失速延迟机制，拍动迎角对气动力的升力分量的影响。在拍动行程开始的加速阶段，气动力主要受平板–涡相互作用的影响。而在匀速平动阶段，大迎角条件下的拍动由于受附着前缘涡的作用，可产生较大的升力，但若继续增大迎角会导致气动力的升力分量减小。在最后的减速–翻转阶段，由翻转机制提供的气动力随着迎角的增加而减小，这主要是因为大迎角拍动的平板对应着更小的转动的角速度，导致附加环减小，从而降低升力分量。综合上述各种机制的影响，对于所研究的拍动模式，扑翼的时均升力系数在拍动迎角为55度附近存在一个极大值，进一步增加迎角会导致升力的减小。
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user: 1. 引言 近年来微型飞行器(MAV)以其尺寸小，成本低，隐蔽性好等特点在信息搜集，环境监测和军事侦查领域有着广泛的应用，成为飞行器设计领域的新热点。但传统的固定翼飞行模式在如此低雷诺数条件下已不再适用。受到与其尺寸相当的动物飞行(昆虫、小尺寸的鸟或蝙蝠等)的启发，人们对扑翼飞行模式在MAV上的应用产生了浓厚的兴趣。扑翼飞行的广泛地存在于自然界中，比如大量的鸟类和昆虫都采用了扑翼飞行的方式 [ 1 ] [ 2 ]。昆虫可以通过扑翼扑动平衡自身的重力，蜂鸟的扑翼飞行中可以实现悬停和倒飞。这种具有出色气动性能的飞行模式引起了大量研究者的关注，针对昆虫和飞鸟的扑翼高升力机理，国内外开展了不少研究 [ 2 ]。 目前发现的升力机制可以分为非定常升力机制(失速延迟机制 [ 3 ] )和准定常升力机制(尾迹捕捉机制 [ 4 ]，翻转机制 [ 4 ]，附加质量机制 [ 5 ] )。其中，非定常升力机制比准定常升力机制更加重要。因为非定常特性是扑翼飞行的主要特性之一，并且扑翼行程结束的转动阶段产生的非定常升力比扑翼行程中间阶段的准定常升力更高 [ 4 ]。而在所有非定常升力机制中，尾迹捕捉机制是目前仍然有待探索机制之一。在尾迹捕捉机制提出的早期甚至存在一些争议。在Dickinson等人 [ 4 ] 提出尾迹捕捉机制之后，Sun等人 [ 6 ] 的数值模拟研究结果表明尾迹捕捉反而会降低气动力。直到Lua等人 [ 7 ] 通过二维实验观察了不同迎角下往复拍动的平板，发现了图1中的两类不同涡和平板相互作用。当尾迹涡对的诱导速度垂直于平板时，尾迹捕捉才会提高升力。Lua等人 [ 7 ] 的结果揭示了尾迹捕捉机制会在不同情况下带来不同的作用，初步解决了早期关于尾迹捕捉机制的争议。然而Lua等人 [ 7 ] 的研究中平板以固定迎角往复拍动，并没有以真实扑翼飞行的平动加转动的方式进行拍动。所以，在真实的扑翼拍动状况下，怎样的运动参数能够产生第一类尾迹涡–平板相互作用还有待进一步研究。 图1. 两类尾迹涡–平板相互作用示意图 [ 7 ]。(a) 第一类尾迹涡–平板相互作用；(b)第二类尾迹涡–平板相互作用 本文将通过二维数值模拟的方法，以梯形分段函数作为扑翼实际悬停飞行时的运动模型，对不同拍动迎角条件下平板的气动力特性与尾迹流场结构进行研究。通过进一步分析尾迹涡量场演化与平板表面压强分布的关系，得出产生两类不同尾迹涡–平板相互作用的运动参数条件，并解释其对气动特性的影响规律。
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user: 2. 计算模型描述与运动参数 在本文的工作中也主要以提前转动 [ 4 ] 作为扑翼的运动模式，考虑二维的悬停飞行，并且拍动平面在二维条件下简化为水平直线。如图2，主要考虑平板沿着扑动方向平动和绕着转轴的转动。地面坐标系的坐标原点固定在开始运动前的转轴处。主要运动参数包括转轴的位移和平板绕转轴转动的角度。扑翼转动转轴位置在距离前缘0.25弦长的位置。在本文中，扑翼被简化为一个有厚度的刚性平板，弦长为0.06 m，平板厚度为弦长的1/20。 图2. 二维扑翼运动示意图。速度的方向由红色箭头(平动)和黑色箭头(转动)给出。前缘被黄色圆点标出。“Stroke L”和“Stroke R”分别是向左行程和向右行程 在本文中假设平板的平动速度和转动速度函数满足提前转动的梯形分段模型 [ 4 ]： u ( t ) = { − U 0 sin ( π t 2 t a )                         t ∈ [ 0 ， t a ) − U 0                                                   t ∈ [ t a ， T 2 − t a ) U 0 sin [ π ( t − T 2 ) 2 t a ]             t ∈ [ T 2 − t a ， T 2 + t a ) U 0                                                         t ∈ [ T 2 + t a ， T − t a ) − U 0 sin [ π ( t − T ) 2 t a ]             t ∈ [ T − t a ， T ] (1) ω ( t ) = { 0                                                                                 t ∈ [ 0 ， T 2 − t r ) ω 0 2 sin [ π t r ( t − T 2 + t r ) ] − ω 0 2         t ∈ [ T 2 − t r ， T 2 ) 0                                                                                 t ∈ [ T 2 ， T − t r ) − ω 0 2 sin [ π t r ( t − T + t r ) ] + ω 0 2         t ∈ [ T − t r ， T ) (2) 其中u是平动速度， ω 是转动速度， U 0 = 0.011   m / s 是最大平动速度， ω 0 是最大转动速度， T = 0.591   s 是扑翼拍动的周期， t a = 0.5   s 是加速或者减速段的时间段， t r = 1   s 是转动的时间。在本文中角速度 ω 0 将随着转动幅度的增加而等比例增加。在图3中以迎角为60˚的算例为例子，给出了平动和转动速度随时间的变化的示意图。 图3. 扑翼的运动速度随时间变化示意图 本文中的流体参数与Dickinson等人 [ 4 ] 的实验中相同运动粘度为 υ = 1.15 × 10 − 4 m 2 / s ，密度为 ρ = 880   kg / m 3 ，使得雷诺数为 Re = U 0 c / υ = 57.4 。这一设置在一般扑翼飞行的雷诺数范围 O ( 10 1 )   -   O ( 10 4 ) 之内 [ 8 ]。 在本文中设置了迎角从15˚增加到75˚的共6个算例，这6个算例的参数在表1中列出。在真实扑翼扑动飞行的过程中，迎角的范围是25˚~60˚ [ 8 ] [ 9 ]，本文所设置的算例参数能够覆盖此范围。 Table 1 Angle of attack and rotational velocity of different case Case α ( ˚ ) ω 0 ( rad / s ) C15 15 5.24 C30 30 4.18 C45 45 3.14 C55 55 2.44 C60 60 2.09 C75 75 1.04 表1. 不同算例的迎角和转动速度
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user: 3. 数值计算方法 3.1. 控制方程与求解 考虑到本文中算例的雷诺数为57.4，因此计算模型选择非定常、二维、层流、不可压的N-S方程，方程的描述如下： ∂ ρ ∂ t + ∂ ( ρ u i ) ∂ x i = 0 (3) ∂ ( ρ u i ) ∂ t + ∇ ⋅ ( ρ u u i ) = ∂ τ i j ∂ x j + F i (4) 其中 ρ 是流体密度， u i 是流体速度的分量， u 是流体速度矢量， F i 为体积力， τ i j 是包括静压和粘性摩擦力在内的表面力。主要计算方法采用有限体积法。空间离散化方案中，梯度使用基于单元的最小二乘方法，压力采用二阶方法，动量采用二阶迎风方法。瞬态离散化方案采用一阶显式方法。 3.2. 网格划分与计算设置 本文的计算基于方法重叠网格技术。在重叠网格的计算过程中，将计算域分为前景网格和背景网格。其中静止不动的部分为背景网格，移动的平板和平板附近的一定区域被划分为背景网格。图4给出了前景网格和背景网格的示意图。图中平板位于背景网格中间，且初始时刻的转轴位置为坐标原点。前景网格中，平板周围区域的边界被称为重叠网格边界。重叠网格边界可以任意选取，因此可以通过选取合适的重叠网格边界以保证较高的网格质量。在本文中，为了保证前景网格的正交性，将重叠网格边界设置为平板边界向外偏移R所形成的形状。背景网格则设置为L × W的长方形。在本文中 R = 8.37 c ， L = 21.5 c ， W = 38 c 。前景网格和背景网格分别使用了分块结构化网格。在背景网格当中，L和W两个方向的网格节点数量157 × 385，前景网格的壁面上和垂直于壁面上的网格数量为596 × 394。网格总数一共为268，449。 背景网格边界处的边界条件为压力出口，且压力参考点在背景网格边界上。前景网格的平板壁面设置为无滑移壁面平板周围的边界设置为重叠网格边界。在所有算例中，时间步长设置为常数 Δ t = 0.01   s 。为了使得平板拍动运动达到稳定的周期性状态，总计算时长设置为8T，即平板往复拍动8个周期的时间。 图4. 计算域及前景区域和背景区域示意图 3.3. 数值方法验证 为了验证计算设置的合理性，本文将对实验设置进行验证性模拟。本文的验证模拟是和Wang等人 [ 10 ] 的结果进行对比。为了便于对比，验证模拟的拍动函数、流体参数等设置与Wang等人 [ 10 ] 的研究中的对称转动一致。 图5. 验证算例与Wang等人结果的升力系数曲线对比 图6. 验证算例和Wang等人结果中的涡量云图对比。A和C为Wang等人的计算结果。B和D为验证性算例计算结果 图5和图6中分别表现了本文的验证模拟结果与Wang等人 [ 10 ] 的结果中升力系数和涡结构结果的对比。结果表明本中的计算设置能够还原真实流场中的涡结构并准确的计算出平板的气动力。
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user: 5. 结论 通过对不同迎角的二维提前转动平板了数值模拟研究。在拍动行程开始阶段，发现迎角是影响尾迹捕捉类型的因素之一。拍动迎角超过55˚附近的临界迎角，可以使得尾迹涡产生第一类尾迹涡–平板相互作用，从而增加行程开始阶段的升力系数。然而迎角过大时，迎角的减小也能导致气动力的升力分量增加，从而提高升力。在匀速阶段，迎角的减小会导致前缘涡的行程变慢，从而减弱失速延迟机制，进一步导致气动力降低。通过比较升力系数曲线验证了翻转机制，转动速度较快的算例能够在转动阶段产生较大的升力。 但是运动参数的影响较为复杂，除了迎角这一变量之外，还有拍动行程，拍动平面与水平面的夹角等运动参数。当其他运动参数发生变化时，尾迹涡和平板的相互作用类型会如何变化还需要进一步研究。
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user: 摘要 [目的]新疆属于我国极度干旱缺水的省份，南疆更是以沙漠和戈壁为主，水是限制南疆农业发展的第一因素。筛选出适合于旱地栽培的品种，对于南疆生态恢复和经济发展非常重要。小黑麦(Triticale)属于较抗旱的作物，但不同品种间抗旱性存在着较大差异。本试验旨在探讨南疆小黑麦不同品种(系)的抗旱性能，分析小黑麦抗旱性遗传特征，筛选抗旱性鉴定指标并建立可靠的农艺产量性状评价数学模型，为南疆地区选育抗旱小黑麦新品种以及生产推广奠定基础。[方法]以20个小黑麦品种(系)为试验材料，采用田间鉴定法，在野外自然气候状态下，随机区组设计，干旱处理和有压滴管灌水处理两种方式，可真实反映出小黑麦在大田干旱状态下的实际胁迫环境及真实生长状况。将田间记录和室内考种方式相结合，对2种处理下各材料的株高、生育期、旗叶长、旗叶宽、穗下节长、有效穗数、穗长、主穗粒数、千粒重、容重、籽粒亩产、鲜草产量等共计12个农艺性状进行测定，以各单项性状的抗旱系数作为评价抗旱性的依据，运用主成分分析、聚类分析和逐步回归等方法对其抗旱性进行综合评价及分类，并分析小黑麦品种(系)各抗旱型的产量性状表现特点。[结果]在干旱胁迫下，参试的12个性状与正常灌水对照相比，均有所下降，但所有品种各单项性状的变异幅度均有差异。通过主成分分析，本试验将干旱胁迫处理下小黑麦的12个单项性状浓缩成了5个相互独立的综合性状。通过隶属函数分析，得到不同的小黑麦品种抗旱性综合评价D值，并通过聚类分析，将20个小黑麦品种划分为3种抗旱类型，其中中度抗旱型品种4个，中间型10个，干旱较敏感型6个。进一步运用逐步回归分析法建立了可靠的小黑麦抗旱性评价数学模型D = −0.483 + 0.297X 6 + 0.205X 7 + 0.387X 9 + 0.333X 11 + 0.411X 12 ，该方程的决定系数是0.9815，同时筛选出了对小黑麦抗旱性有极显著影响的5个单项性状，分别是有效穗数，穗长，千粒重，籽粒亩产和鲜草产量。对该数学模型的拟合精度进行评价，各品种(系)的拟合精度均在92%以上，说明本试验筛选出来的鉴定性状对小黑麦抗旱性具有显著作用，该模型能用于小黑麦抗旱性综合评价。在此基础上，将综合聚类与逐步回归分析相结果，分析了各个抗旱类型材料的产量性状特点。结果发现相比干旱较敏感类型品种(系)，中度抗旱类型的品种能够在有效穗数、穗长、千粒重、籽粒亩产和鲜草产量等性状上保持较高水平。[结论]中度抗旱类型的小黑麦品种(系)能够在有效穗数，穗长，千粒重，籽粒亩产，鲜草产量等这5个产量性状上比干旱较敏感类型品种(系)保持更高的水平，在相同的干旱环境下，可通过测定其它品种的有效穗数，穗长，千粒重，籽粒亩产，鲜草产量这5个产量性状来判定目标品种抗旱性的强弱，可为抗旱栽培、育种及种质资源的鉴定与筛选提供理论依据。
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user: 1. 前言 干旱作为农业发展的一大制约因素，造成了全球范围内的作物产量减少，品质降低以及植被退化等严重后果 [ 1 ]，新疆地处欧亚大陆腹地，属于干旱和半干旱性气候，绝大多数都属于荒漠戈壁或者沙漠，其根本原因还是缺水造成的，水资源已成为限制新疆尤其是南疆农作物种植的关键性因素，因此开展关于抗旱性方面的研究，鉴定筛选抗旱性强的农作物核心种质资源，挖掘优异抗旱基因对新疆农作物抗旱性育种具有重要意义。 小黑麦(Triticale)是由小麦属(Triticum)和黑麦属(Secale)物种经过属间杂交人工培育而成的一种粮饲兼用型的优良禾本科作物，它既继承了小麦亲本籽粒高产、优质的特点，又继承了黑麦生物学产量高，抗病性及耐逆性强的特点，有作粮用、饲用、制酒精与啤酒及编织等多种用途 [ 2 ] [ 3 ]。作为一种优质的牧草，在我国饲草中占有重要地位，其利用方式有多种，可作为青干草，青贮饲料等，小黑麦的籽粒营养价值丰富，可作为家畜精饲料，其秸秆的粗蛋白含量较高，是一种优良的家畜粗饲料 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。随着农业产业结构调整，新疆畜牧业发展速度加快，特别是农区及城市郊区养牛及养羊基地的建设，对农区种植饲草、饲料提出了更高要求。引进和选育饲用小黑麦新品种对进一步提升当前饲料、饲草供应水平具有十分重要的意义。截止目前李诚等 [ 4 ]，阿布都瓦斯提等 [ 5 ] 在了北疆地区开展了关于小黑麦和小麦方面的抗旱性研究，结果表明在北疆地区小黑麦具有较高的抗旱性，但是在新疆南疆和北疆的生态气候存在着较大的差别，截止目前还未发现南疆地区关于小黑麦抗旱性方面的研究报道。 本研究在南疆极端高温大气干旱和土壤干旱双重胁迫下，采用田间自然状态水旱对照交互式干旱处理法，以新小黑麦3号品种为对照和南疆自育的19份小黑麦品系为参试材料，选用12个农艺和产量性状，进行抗旱性鉴定，分析参试材料的抗旱性及其遗传规律，旨在了解各新品种(系)抗旱能力的大致情况，初步判断这些品种(系)抗旱级别的整体水平状态，为南疆地区选育抗旱小黑麦新品种以及生产推广提供参考依据，同时希望广大育种者对南疆沙漠气候生态环境条件下小黑麦品种(系)的抗旱性给予关注。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 试验地点设置在阿克苏地区沙雅县，土壤类型为沙壤土，肥力中等偏差且分布均匀，干旱处理和灌水处理的试验地在入冬前均灌水一次，水量320 m 3 /亩，供试材料由塔里木大学小黑麦育种课题组提供。参试材料为小黑麦品种(系)共计20个，分别是：H16-5；H12-8；H17-13；H07-5；H8-23；H06-8；草鉴13；草品08；H11-8；H10-2；H11-7；H13-5；H07-2；H14-6 4 ；H15-12；H13-9；H09-12；H07-6；H14-3和新小黑麦3号(CK)。 2.2. 试验设计 本试验中抗旱性采用田间鉴定法 [ 2 ]，设计参照谢楠等 [ 6 ] 方法略有改动，播种方式采用人工点播，干旱处理试验地块与灌水处理试验地块两者相聚 40 米 ，防止土壤相互渗水，试验地四周空旷，随机区组设计，重复3次，每小区播种10行，行长 4 米 ，行距20 cm，小区净面积8 m 2 。试验总体分为2个处理，一是干旱处理，二是人工灌溉处理。其中干旱处理试验，在全生育期不灌水，人工灌溉采用有压滴管方式，时间和灌水量参照大田小麦灌水时间和灌水量。播种后田间观察记载出苗期，抽穗期，成熟期，开花后第7天，每个小区收割一半用于测定鲜草产量，在开花期田间直接测定旗叶的长和宽，收获时，每个小区选出10个单株进行室内考种，考种项目包括：株高、生育期、旗叶长、旗叶宽、穗下节长、有效穗数、穗长、主穗粒数、千粒重、容重、籽粒亩产、鲜草产量共计12个主要性状。 2.3. 统计分析 2.3.1. 单项性状抗旱系数用公式(1)求出 各性状的相对值(抗旱系数)为干旱胁迫下处理值与对照值比例的百分比 [ 7 ]，即 耐 旱 系 数 ( α ) = 处 理 测 定 值 / 对 照 测 定 值 × 100 % (1) 2.3.2. 用公式(2)求得每一基因型各综合性状的隶属函数值 在模糊数学中，1个评价因素指标实测值隶属于某一级别的程度称为隶属度，为0~1之间的数值。该数值越接近1，隶属于这一级别的程度越大。每个评价因素指标实测值，就对应1个隶属度，这种对应关系称为隶属函数 [ 8 ]。 u ( X j ) = ( X j − X min ) / ( X max − X min )   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; (2) 参照袁闯 [ 9 ]、戴海芳 [ 10 ]。 式中 X j 表示第j个综合性状； X min 表示第j个综合性状的最小值。 X max 表示第j个综合性状的最大值。 2.3.3. 用公式(3)可求得各个综合性状的权重 w j = p j / ∑ j = 1 n p j ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; (3) 式中， w j 表示第j个综合性状在所有综合性状中的重要程度即权重。 p j 为各个基因型第j个综合性状的贡献率。 2.3.4. 用公式(4)计算各个基因型综合抗旱评价值 D = ∑ j = 1 n [ u ( X j ) × w j ] ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; (4) 式中，D值为各品种(系)在干旱胁迫条件下用综合性状评价所得的抗旱性综合评价值。 根据D值将供试品种进行抗旱性分级，0.8 ≤ D ≤ 1为1级抗旱型(高抗旱型)，0.6 ≤ D < 0.8为2级抗旱型(中抗旱型)，0.4 ≤ D < 0.6为3级抗旱型(中间型)，0.2 ≤ D < 0.4为4级抗旱型(干旱较敏感型)，0 < D < 0.2为5级抗旱型(干旱敏感型) [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 试验数据统计分析采用浙江大学唐启义的DPS7.05版统计软件并结合EXCELL软件对数据进行多元统计分析。