DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 对于肱骨远端C型骨折，开放复位内固定是公认的治疗手段。确当的手术方式一方面利于术中操作，另一方面也便于探查并修复损伤的软组织，可直接提高结果的优良率并减少并发症。传统的肘后正中入 Table 1 Surgical indicators of two groups were compare 组别 例数 手术时间(min) X线暴露时间(s) 骨折愈合时间(w) A组 30 92.4 ± 6.7 30.4 ± 6.0 17.6 ± 2.8 B组 26 104.1 ± 4.9 280.4 ± 12.5 18.4 ± 3.2 表1. 两组手术相关指标比较 Table 2 Results of improved cassebaum score of group 骨折类型 例数 改良Cassebaum法评分 优良率(%) 优 良 可 差 C1 8 6 1 1 0 87.5% C2 10 5 3 2 0 80.0% C3 12 5 4 2 1 75.0% 合计 30 16 8 5 1 80.0% 表2. A组肘关节功能评分结果 Table 3 Results of improved cassebaum score of group 骨折类型 例数 改良Cassebaum法评分 优良率(%) 优 良 可 差 C1 10 6 3 1 0 90.0% C2 9 5 2 2 0 77.8% C3 7 3 2 1 1 71.4% 合计 26 14 7 4 1 80.8% 表3. B组肘关节功能评分结果 路，如肘后劈肱三头肌入路或肱三头肌舌形瓣入路对肱三头肌的破坏较大、加重肱三头肌的粘连及关节囊的瘢痕形成、影响术后的功能锻炼与恢复。临床实践中我们多采用尺骨鹰嘴截骨入路或肱三头肌双侧联合入路治疗此类骨折。 4.1. 两种入路的优缺点 肱三头肌双侧联合入路也有自肘后正中作一个切口进入的，我们更习惯内外侧两个切口联合进入，外侧从肱三头肌与肱桡肌之间进入，内侧从肱二头肌与肱三头肌间进入，通过内外两个“窗口”可充分显露内外侧髁关节面，不破坏伸肘装置 [ 5 ] 。完整的鹰嘴可以给重建肱骨远端关节面提供一个模板，配合肘关节适当伸屈，能有效降低关节囊挛缩和周围软组织广泛粘连的发生率；进入后应用双钢板内固定，能有效满足C1和C2型骨折的复位固定，经验丰富的术者通过灵活调整肘关节屈伸角度也能对C3型骨折进行骨折复位和固定 [ 6 ] 。此入路具有操作简单、软组织损伤小、并发症少、利于术后早期关节功能锻炼的优点；当然，此入路对肱骨滑车显露不够充分，对于肥胖或肌肉发达的C3型骨折术中显露相对困难，手术操作技巧要求高。 尺骨鹰嘴截骨入路为肘后正中一个切口，其切口远端弧形拐向外侧，沿肱桡肌间与肱三头肌间隙，延伸至尺骨鹰嘴外侧。我们采用经关节内的V形截骨，截骨后牵开肱三头肌去除了整个肱骨远端包括髁间的遮挡，显露出肱骨滑车、鹰嘴窝等解剖学标志 [ 7 ] [ 8 ] ，可直接观察肱骨髁间及滑车关节面的损伤状况，显露面积较其他入路效果更佳，有利于骨折的解剖复位和内固定的实施。我们A组的手术时间和X线暴露时间明显少于B组(P < 0.05)，大大提高了手术效率。但此入路人为地造成了关节内骨折，增加了创伤性关节炎、截骨不愈合及内固定松动等的发生率。 4.2. 骨折类型与手术入路的关系 我们采用的两种手术方式均能达良好治疗效果，总体优良率无明显差异。但伴随着骨折复杂程度的升高，两组内各自的疗效均则呈现下降趋势(P < 0.05)。(A组：C1型87.5%，C2型80.0%，C3型75.0%；B组：C1型90.0%，C2型77.8%，C3型71.4%)，其中A组波动幅度较小，说明尺骨鹰嘴截骨入路治疗肱骨髁间骨折的优良率更为稳定。 如何选择合适的手术方式主要取决于骨折的类型和术者对手术入路的掌握程度。我们推荐C1型和C2型一般患者采用经肱三头肌双侧联合入路；C3型骨折和C2型肥胖或肌肉发达的患者采用尺骨鹰嘴截骨入路。如肱三头肌双侧联合入路在复位、固定过于困难时，可将其内侧切口弧形延伸变为尺骨鹰嘴截骨入路 [ 9 ] 。这两种入路根据骨折分型和术中情况灵活变化，能满足肱骨远端各种类型骨折复位固定的需要。 4.3. 双钢板固定方式的选择 根据肱骨远端双柱结构理论，AO学派认为双钢板垂直放置于肱骨外侧柱和内侧柱的后面，固定的刚度和抗疲劳度最佳 [ 10 ] 。有的研究则证实平行钢板具有更好的稳定性 [ 11 ] ，还有研究表明双钢板垂直或平行放置均可获得良好的结果，两种固定方式在生物力学试验表现出的细小差异并未在临床运用中体现 [ 12 ] 。 我们认为钢板的放置应根据患者骨骼质量、骨折分型和粉碎程度等具体情况选择 [ 13 ] ，应使螺钉固定尽可能多的骨块，让螺钉与锁定钢板结合后具有坚强的角稳定性，即使患者存在骨质疏松也能提供足够的稳定性。对于较为简单的C1、C2型骨折，有良好的骨储量，用垂直双钢板固定简便、省时，也能避免平行接骨板放置时外侧接骨板突起刺激皮肤，对于骨质疏松患者或严重远端粉碎骨折则建议用平行接骨板固定，更为坚强。 4.4. 骨折复位 复位的基本思路是将髁间骨折转换为髁上骨折来处理，重建关节面是影响肘关节功能的关键，干骺端的复位是决定内固定是否稳固的关键。我们一般将髁间大的骨片复位后先用克氏针临时固定，恢复滑车沟槽的宽度 [ 14 ] ，如滑车及肱骨小头有骨缺损时可取自体髂骨充分植骨，应尽量避免滑车变窄，否则可改变其在尺骨鹰嘴半月切迹中的合适位置，从而影响肘关节伸屈活动。如髁间碎骨片较多且移位难以确定相互位置关系时，可先复位相对稳定的大块骨片，先恢复内侧柱或外侧柱，再将其与鹰嘴作为参照点，逐一复位固定各骨片。对无法复位的过小碎骨片予以清除，以防游离骨片进入关节腔。关节面复位满意后依次用钢板螺钉固定内外侧柱，确保螺钉没有穿透关节面，且不影响肘关节屈伸活动度。 4.5. 神经的保护处理 无论何种手术方式均需显露并保护尺神经，经尺神经沟的螺钉须埋入骨内，防止术后对尺神经的挤压和刺激。肱三肌双侧联合入路时还需注意保护桡神经。对于是否常规前置尺神经，目前尚存在争议。Ruan等 [ 15 ] 认为术前有尺神经损伤，前置比原位松解术后功能恢复的概率更高。但Chen等 [ 16 ] 和Wordend等 [ 17 ] 比较了尺神经前移与否和术后尺神经炎发生的关系，认为尺神经前置没有必要。也有学者 [ 18 ] 认为术前有尺神经症状者应予尺神经前置，术前无症状者没必要前置。我们常规松解尺神经，并在闭合伤口前检查神经与钢板的关系，如果神经张力较大或关节活动时发现神经与钢板摩擦则行尺神经前置，否则不予前置。
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user: 5. 结论 肱骨髁间C型骨折各手术方式可根据术者的经验及骨折类型合理选择，手术尽可能在减轻周围软组织损伤的前提下，做到关节内骨折的解剖复位。我们推荐C1型和C2型一般患者采用经肱三头肌双侧联合入路；C3型骨折和C2型肥胖或肌肉发达的患者采用尺骨鹰嘴截骨入路。这两种入路根据骨折分型和术中情况灵活变化，能满足肱骨远端各种类型骨折复位固定的需要。通过双接骨板技术提供的稳定内固定，尺神经的保护，早期功能锻炼，以及手术器械、医生手术水准等各方面的改善或提高，为此类骨折疗效逐步提高提供了保证，相关争议值得临床进一步的研究验证。
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user: 摘 要 深度卷积神经网络进行单图像超分辨率重构方面已取得显着成果。大多数模型采用单流结构，不利于信息充分流动。采用交叉模块进行改善信息流动以获取足够的细节信息，然该方法虽然可以提高网络重构性能，但增加大量的网络训练参数，增大了网络训练难度，因此，本文提出了基于深度可分离网络的交叉模块(Cross-Module Based on Depth-Wise Separable Convolution， CM-DWSC)超分辨率重构算法，在交叉模块中使用深度可分离卷积代替普通卷积，同时，去掉与卷积层消耗等量内存的BN层，极大降低计算复杂度及模型容量。在每个级联子网络中堆叠多个改进交叉模块以便融合互补信息，有利于信息间流动，在每个阶段引入残差学习策略，充分利用低分辨率特征信息，进一步提升重建性能。在基准数据集的评估表明，本文方法能够在减少网络参数情况下优于主流的超分辨率方法。 关键词 :深度卷积神经网络，超分辨率重构，深度可分离卷积，改进交叉模块 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，基于卷积神经网络(Convolution Neural Network， CNN)模型在单图像超分辨(Single image super-resolution， SISR)方面已经取得了巨大的成功。大多数CNN模型通过训练大量参数而学习一种有效的从低分辨率(Low-Resolution， LR)到高分辨率(High-Resolution， HR)图像的非线性映射关系。超分辨率(Super-Resolution， SR)的端到端学习架构去掉了繁琐的特征提取前的图像预处理过程和后续重叠的HR图像聚合过程。利用深度网络模型强大学习能力，能够有效解决SR这一病态逆问题 [ 1 ] [ 2 ] 。2010年，Yang [ 3 ] 等根据稀疏编码解决退化问题的有效性，提出稀疏编码的SRR算法。该算法通过学习高、低分辨率图像块相同先验信息来重建HR图像。受Yang算法启发，Dong等 [ 4 ] 最早提出利用卷积神经网络对图像进行超分辨率重构(Super Resolution Using Convolutional Neural Networks， SRCNN)，该网络利用卷积神经网络学习低分辨率到高分辨率的端到端映射关系，重构超分辨率图像。随后，Dong等 [ 5 ] 在SRCNN方法基础上提出一种快速超分辨率(Fast Super-Resolution by Convolutional Neural Networks， FSRCNN)方法，该方法以低分辨率图像作为网络输入，通过减小特征图维度和卷积核尺寸，减少网络训练参数，提高了网络运算速度。后来，Shi等 [ 6 ] 提出一种利用亚像素卷积层的超分辨率(Super-Resolution Using Efficient Sub-Pixel CNN， ESPCN)重构方法，该方法在最后一层重新对特征图进行排列，得到高分辨率图像，大幅提高了网络运算速度。以上CNN模式的一个共同之处在于它们的网络层数少于5，实验表明，这些深层结构在4或5层并没有达到更好的效果，训练更深层网络的难度导致“越深越好”思想在SR中实现遇到重重阻碍。2014年生成对抗网络模型 [ 7 ] 被提出，该网络模型包括生成模型和判别模型。Ledig [ 8 ] 将生成对抗网络应用到图像超分辨率重建上。由于是由噪声生成的图片，训练过程中存在不稳定性，得到的图片可能会和期望图片相差较大。同时受到ImageNet中利用非常深网络成功的启发 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ，Kim等 [ 12 ] [ 13 ] 提出两个非常深的卷积神经网络，分别是极深网络超分辨率重构(Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks， VDSR)和递归网络(Deeply-Recursive Convolutional Network， DRCN)超分辨率重构。这两个网络模型均引入残差思想，使深度网络能够应用于SR领域。而随着深度加深，网络的感受野变得越来越宽，使网络不仅仅具备局部特征，也能捕捉到更加全局的特征。近年，毛等 [ 14 ] 提出一个30层卷积自动编码器网络命名为RED30用于图像恢复，它使用对称跳过连接来帮助训练。胡等 [ 15 ] 提出单图像级联交叉网络进行超分辨率重构，该网络通过将不同阶段子网络所生成图像按照不同比例融合重构超分辨率图像，以上几个模型优于之前介绍的深度学习方法和非DL方法，在SR中表现出“越深越好”的思想。但深度网络模型结构复杂，参数量巨多，模型容量大，计算复杂，网络训练难度加大。为了进一步提高网络性能，本文提出基于深度可分离卷积的交叉模块进行超分辨率重构，在每个子网络中，堆叠多个可分离卷积交叉模块以融合互补信息从而有效改善跨层的信息流，同时，又达到降低网络计算复杂度的问题，提高网络训练效率。
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user: 2. 理论基础 2.1. 卷积神经网络 典型CNN是一个多层的神经网络，主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成，其结构如图1所示。 CNN中一个典型层包含三级运算，在第一级运算中，多个卷积核并行计算产生一组线性的激活响应，第二级运算是每一个线性激活响应进行非线性激活函数处理，增加网络非线性性。对于第三级运算，利用池化层来调整某一层输出。 2.2. 残差神经网络 在堆叠层上采用残差学习策略，构建残差块定义如下： f ( x ) = F ( x ， { W i } ) + x (1) 其中x表示输入， f ( x ) 表示输出。函数 F ( x ， { W i } ) 表示学到的残差映射。一个构建块如图2所示。 图中一个残差块包含2层， F = W 2 σ ( W 1 x ) ，其中 σ 表示ReLU， f ( x ) + x 操作表示输入数据通过跳跃连接与映射进行逐像素加法，然后将获取的结果经过非线性激活函数处理。图中跳跃连接过程中并未添加额外参数量以及计算复杂度。残差函数F形势是灵活多变的，可以两层或者三层，甚至是更多层， 图1. 卷积神经网络结构示意图 图2. 残差块模型 若只有一层，则就退化为简单的线性函数： y = w i x + x ，不具有任何优势。同时，这种结构不仅可以应用到全连接层，就卷积层而言依然可以适用， F ( x ， { W i } ) 表示多个卷积层堆叠映射，在通道之间的两个特征图逐像素级进行求和。
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user: 3. 本文方法 3.1. 基于级联交叉网络超分辨率重构 基于级联多尺度交叉网络超分辨率重构方法 [ 15 ] ，在每个级联子网络中，堆叠多个多尺度交叉模块以融合互补多尺度的信息从而有效改善跨层的信息流。同时，在每个阶段引入残差特征学习，进一步提升重构性能。整个网络结构如图3所示。 该网络包括特征提取、子网络特征学习及图像重构三部分，第一部分，使用一层卷积层从初始图像块中提取图像底层特征，得到特征图F 1 可以表示为： F 1 = max ( α ， W 1 * Y + B 1 ) (2) 其中Y表示高分辨率图像，*表示卷积操作，B 1 表示偏置，W 1 表示卷积核。第二部分是由一系列多尺度交叉模块级联成的子网络结构，子网络有多个并行映射来整合不同分支信息，同时，创造新的映射传递中间分支信息到后面重构模块。第三部分是利用卷积层重构来自不同子网络的高分辨率图像块，将获得高分辨率图像块按所学习的权重参数进行融合，生成最终的高分辨率图像。 3.2. 基于深度可分离卷积的交叉模块 3.2.1. 深度可分离卷积 受残差网络瓶颈结构 [ 16 ] 启发，本文方法采用深度可分离卷积 [ 17 ] 代替残差结构中的卷积，深度可分离卷积操作与分组卷积和Google提出的inception系列具有极大相关度，其是在普通卷积的基础上引用了分组卷积思想，并针对在不同分组间的输入特征图进行相互独立卷积操作。将普通卷积分解为一个逐深度卷积和一个标准 1 × 1 卷积，逐深度卷积对应着每一个输入特征图通道， 1 × 1 标准卷积是将逐深度卷积所提取特征进行融合，运用深度可分离卷积比普通卷积减少了所需要的网络参数，普通卷积同时考虑通道和区域，而可分离卷积先只考虑区域，再考虑通道融合，实现了通道和卷积区域的分离。可分离卷积结构示意图如图4所示。 图3. 级联网络结构 图4. 深度可分离卷积示意图 假设一个普通卷积层的输入特征图为X，大小为 C × H × W ，其中C表示输入特征图通道数，H和W分别是输入特征图的高和宽；经大小为 C × K × K × N 卷积核F卷积操作后输出特征图为Y，大小为 N × H ′ × W ′ ，其中K是卷积核的大小，N是输出特征图通道数， H ′ 和 W ′ 是输出特征图的高和宽。普通卷积操作可以表示为： Y n ， h ， w = ∑ i ， j ， c F c ， i ， j ， n * X c ， h ' + i − 1 ， w ' + j − 1 (3) 其参数量和计算复杂度分别为： C × K × K × N (4) C × K × K × N × H ′ × W ′ (5) 深度可分离卷积中，区域卷积和通道是可分离的，每个卷积核对应只一个输入特征图，深度可分离卷积操作可以表示为: Y n ， h ， w = ∑ i ， j F c ， i ， j ⊙ X c ， h ' + i − 1 ， w ' + j − 1 (6) ⊙ 表示可分离卷积操作符，逐深度卷积后，在深度可分离卷积后面加入一个输出特征图为 N 的 1 × 1 普通卷积，其参数量和计算复杂度分别为： C × K × K + C × 1 × 1 × N (7) C × K × K × H ′ × W ′ + C × H ′ × W ′ × N (8) 利用公式(4)和公式(7)可计算在参数量上，深度可分离卷积是普通卷积的 1 N + 1 K 2 倍，同理可得，在计算复杂度上，深度可分离卷积是普通卷积的 1 N + 1 K 2 倍。当卷积核尺寸较大时，可以充分体现深度可分离卷积在模型优化方面的优势。 采用普通卷积操作时，针对不同卷积核提取不同的特征，卷积核与特征图像卷积后输出一个特征图，而如果选用可分离卷积，就可以将输入特征图与输出特征图通过卷积操作进行一对一连接。图4可以看出，每一个通道用一个卷积核进行卷积之后，得到对应通道输出，然后再利用 1 × 1 卷积核进行特征融合，通过特征提取和特征融合分离可以有效降低计算复杂度和模型容量。 3.2.2. 改进交叉模块 残差网络通过恒等映射跳跃连接模式使深度网络在图像超分辨率重构领域可以实现，考虑到不同的感受域的卷积网络的可以提供不同的上下文信息，这对SR来说非常重要的。采用交叉模块(Cross Module， CM)来充分获取上下文中有用信息，交叉模块结构如图5(a)所示。 在CM中有两个残差模块进行并行处理，在残差分支上，对输入进行平均处理，将处理结果传输到各自分支去。每个残差分支在CM模块中包含两个卷积层，每个卷积层之后采用ReLU激活函数。网络是由一系列交叉模块堆叠而成，为了减少网络计算复杂度及网络训练参数，本文选用可分离卷积代替普通卷积，可分离卷积相较普通卷积，极大降低了网络的计算复杂度，减少了网络参数量。改进后交叉模块如图5(b)所示，由于BN层 [ 18 ] 会致使部分细节信息丢失有价值信息，和消耗与卷积层等量内存，致使训练速度减慢，所以，本文不引入BN层，利用这种设计，这些分支结构可以提取到丰富的互补的背景信息，在多个尺度上进一步合并和运行组合映射。在每一个卷积后面，采用ReLU激活函数，为网络引入非线性因素，提高网络的学习能力。通过这种信息融合结构，CM可以利用各种各样的情境信息来推断缺失的高频信息。同时，CM有助于丰富信息流过不同的模块，也支持迭代训练期间的反向传播。 图5. (a) 交叉模块示意图；(b) 改进交叉模块示意图
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user: 4. 实验结果 文在Timofte数据集中进行超分辨率重构。为防止网络过拟合，采用尺度缩放和旋转两种方式对训练图像进行增强。具体地，对在数据集中每幅图像进行降采样，缩放到原图像尺寸的0.6、0.7、0.8、0.9倍。然后将数据集中图像按顺时针分别旋转90˚、180˚、270˚。通过图像尺度缩放和旋转处理后，原数据库扩增20倍。数据增强效果如图6所示。 为得到满足要求的低分辨率图像及增强网络对不同尺度超分辨率的泛化能力，网络训练前，本文对增强后数据集进行尺度变换预处理(处理过程如图7所示)，将不同尺度因子作用下的数据集混合在一起作为网络输入训练得到的模型，不仅支持多种尺度因子图像超分辨率重构，并且在多种尺度因子的情况下参数共享。 实验结果与分析 本文采用峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio，PSNR)对重构算法进行评价，假设输入图像表示为 f ( x ， y ) ，其大小为 M × N 。 g ( x ， y ) 表示估计图像，期望其尽可能逼近与输入图像 ，定义MSE为： M S E = 1 M × N ∑ x = 0 M − 1 ∑ y = 0 N − 1 [ g ( x ， y ) − f ( x ， y ) ] 2 (9) PSNR表示为： P S N R = 10 × log ( 255 2 / M S E ) ( dB ) (10) PSNR值越大，说明图像失真越小，重构效果越好。 为测验所提图像SR方法有效性，本文实验在SR领域中基准测试集Set5、Set14、BSD100上进行测试， 图6. 数据增强 图7. 图像预处理 Table 1 Average PSNR comparison of super resolution algorithm on the Set5， Set14， B100 dataset 数据集 尺度因子 双三次插值 SRCNN [ 4 ] FSRCNN [ 5 ] ESPCN [ 6 ] VDSR [ 12 ] 本文方法 Set5 3 30.29 32.35 33.06 32.39 33.66 34.14 Set14 3 27.54 29.01 29.37 29.09 29.78 30.11 B100 3 27.21 28.21 28.41 28.26 28.83 29.02 Set5 4 28.42 30.15 30.55 30.27 31.53 31.94 Set14 4 26.00 27.44 27.50 27.39 28.02 28.35 B100 4 25.96 26.69 26.90 26.81 27.29 27.48 表1. 超分辨率算法在Set5、Set14、B100数据集上PSNR平均值 Table 2 Comparison of network computational complexity and network parameters in different convolution strateg 本文方法 属性 标准卷积 可分离卷积 计算复杂度 990 MFLOPS 125 MFLOPS 网络参数 2.11 G 0.27 G 表2. 不同卷积方式网络计算复杂度及网络参数比较 并将测试结果与Bicubic、SRCNN [ 4 ] 、FSRCNN [ 5 ] 、ESPCN [ 6 ] 、VDSR [ 12 ] 等主流方法进行对比。 从表1可看出，本文方法针对不同测试集进行超分辨率重构均能获得较好的实验效果，能够很好实现图像超分辨率重构，同时，本文网络能够适应不同缩放尺度，从而更好实现图像超分辨率重构。现有主流方法存在网络可重用性较差，需分别训练针对不同尺度因子网络，本文将输入网络图像进行不同尺度缩放处理，使网络具有能够很好学习不同缩放尺度的特性，具有可增强网络泛化能力的优点。并且，通过采用可分离卷积代替普通标准卷积，能够极大地减少了网络的计算复杂度及网络参数量，结果如表2所示，对比选用不同卷积方式时，网络的计算复杂度及网络参数的变化，可以看出，可分离卷积在优化网络模型中具有很重要的作用。综合所述，本文方法重构效果优于其他主流超分辨率重构算法。
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user: 5. 结论 本文深入研究了深度级联交叉模块的子网络超分辨率重建算法，级联一系列由交叉模块堆叠而成的子网，以级联监督形式逐步学习图像特征，使其更接近本地真实图像特征。并针对该网络存在不足进行研究，提出基于深度可分离卷积的交叉模块超分辨率重构算法，在每个子网络中，堆叠多个可分离卷积交叉模块以融合互补信息从而有效改善跨层的信息流。同时，又达到降低网络计算复杂度的问题，提高网络训练效率。虽然深度可分离网络能够减少网络模型及计算复杂度，由于所有阶段子网都有相同的结构和相同的目标，跨越级联模型有可能采用递归连接方式进行改善，实现网络参数共享。在未来的工作中，将探索如何共享级联内参数，从而控制模型参数。另一方面，将该模型扩展到其他图像退化领域。
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user: 摘 要 大豆ms1核不育轮回群体选择育种技术作为种质创新的方法在大豆新种质创新方面有着广泛的应用。大豆ms1核不育基因实现了大豆的开放授粉、基因聚集、积累，丰富了群体的遗传多样性。本文介绍了宁夏春大豆雄性核不育种质基因库基础群体的构建，大豆ms1核不育轮回选择育种技术及取得的效果。大豆种质基因库基础群体及轮回选择技术为宁夏春大豆新品种选育奠定了的基础。 关键词 :春大豆，雄性核不育，轮回群体，育种 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国大豆种质资源十分丰富，有待开发利用的优异基因较多。大豆常规育种的亲本来源较为狭窄，品种间的遗传多样性贫乏，突破大豆产量水平和抵御突发性逆境危害有一定困难。实现大豆优质、高产育种，利用大豆核不育材料构建种质基因库基础群体并进行轮回选择，是选育大豆新品种的一种有效方法。 轮回选择技术作为种质创新的一种方法在大豆育种中的应用较为广泛 [ 1 ] 。国内外学者研究证明轮回选择对大豆熟期、蛋白质、脂肪、抗病有效 [ 2 ] 。宋启建等研究人员构建了我国第一个大豆ms1雄性不育轮回群体 [ 3 ] 。邓莹莹等 [ 4 ] 研究结果表明，轮回选择后大豆基因的个别位点频率发生了变化。国内研究人员张孟臣、杨春燕等对大豆轮回群体供体亲本的混合比例进行研究，结果表明：随着供体亲本与ms1原始群体比例增大，供体亲本的导入率不断提高。在等面积混合比例为1:1时，可获得较多的异交种子。当混合比例为5:1时导入率接近50%。群体中不育株接受外来花粉的距离研究结果表明：不育株主要接受近距离可育株的花粉，导入亲本材料与不育群种子均匀混合种植可提高异交结实率。张孟臣等研究人员构建了河北夏播生态类型的ms1大豆种质基因库基础群体，大豆ms1高蛋白亚群体、高油亚群体等。并通过轮回群体选择技术，培育了高油大豆新品种“冀豆19” [ 5 ] ，高蛋白大豆品种“冀豆20”。 本研究主要是用大豆ms1雄性核不育雌性可育基因，通过自然界昆虫传粉、授粉，使封闭式杂交变为开放式杂交，以互交、回交、轮回选择为基础，将尽可能多的优良基因聚集到一个开放式的基因库中，构建宁夏春大豆雄性核不育种质基因库基础群体，并根据不同农业生态区域农业生产对大豆优良品种的需求，不断挖掘这些资源中的有利基因，选育优质、高产、抗逆、广适应性的春大豆新品种，为农业生产服务。
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user: 2. 材料来源 2009年从河北农科院粮油研究所引进大豆ms1雄性核不育材料。亲本受体材料72份，来源于中国农科院15份、宁夏13份、河北16份、山西8份、山东12份、辽宁4份、吉林4份、黑龙江1份、甘肃1份。
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user: 3. 试验方法 试验研究在宁夏农林科学院农作物研究所试验基地进行(E：106˚12'36 N：38˚13'1)。本区域位于宁夏中北部平原地区，地势平坦，土壤为黄河灌淤土，土层深厚，生产性能良好。温带干旱半荒漠气候，干旱少雨，日照充足，热量资源丰富，年平均气温8˚C~9˚C，≥10˚C的活动积温3200˚C~3400˚C。昼夜温差大，一般为13˚C左右，有利于大豆干物质的积累，年日照时数3000 h以上，无霜期160 d，年降水量200 mm左右。试验材料等行距种植，行距50 cm，株距13 cm。试验播种日期、施肥量及田间管理与一般生产大田相同。 1) 收集足够多的不育株籽粒和优异亲本受体材料； 2) 不育株籽粒和亲本受体材料1:5混合种植进行杂交； 3) 种植不育株籽粒使群体内基因重组和分离，按照育种目标选择优良单株。
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user: 4. 研究结果 4.1. 构建核不育种质基因库基础群体 利用大豆ms1雄性核不育基因丰富了群体的遗传多样性。2016年构建了宁夏春大豆种质基因库杂交群体，当年摘荚收获不育株籽粒3000 g，11月份在海南加代繁殖不育株籽粒并收获可育株粒。2017年种植南繁回来的可育株粒，种植面积1200 m 2 ，选择优良单株292株，摘荚收获不育株籽粒7000 g，11月份继续在海南加代繁殖不育株籽粒(4000 g)并收获可育株籽粒。2018年继续再次导入优选的亲本受体基因。经过2~3轮的基因导入完成宁夏春大豆种质基因库基础群体构建工作。宁夏春大豆种质基因库基础群体构建技术路线见图1。 4.2. 轮回选择育种技术 大豆ms1轮回群体选择育种是在大豆轮回群体优化的前提下进行的大豆新种质、新品系的选育 [ 5 ] 。笔者曾对选择的早熟、中熟、晚熟3个群体的产量性状进行遗传变异分析。结果表明，各性状均有较大的遗传变异。晚熟群体的农艺性状尤其对株高、底荚高、主茎节数、分枝数、有效分枝数单株荚数性状的变异系数明显高于早熟亚群体。当然除了按照成熟期构建群体外，还可以进一步构建大豆高蛋白、高脂肪亚群体，有关这方面的论述国内学者多有论述。 ms1核不育大豆轮回群体选择主要是通过选择、杂交、再选择、再杂交以增加所需优良基因频率的育种体系。其选择技术主要包含三个方面：一是从原始群体中产生后代；二是从后代中选择优良个体；三是当选个体互交后形成下一个轮选群体。通过不断地选择、杂交、重组，使群体中优异基因的频率不断提高。群体改良过程中，一方面可以不断向群体输入新种质；另一方面，在任一轮群体中均可以选择优良单株，结合育种程序创制优良新品种或种质资源。大豆核不育轮回群体选择育种技术是群体改良技术与选择技术的结合。一般经过2轮以上选择使群体得到改良；对选择的优良单株进行鉴定，表现突出的优良品系进入产量试验。鉴定步骤一般为1) 株行 → 2) 株系 → 3) 产量鉴定 → 4) 品种比较试验。 4.3. 种质创新及进展 大豆ms1轮回群体选择育种不同于常规杂交育种，它是在大豆ms1轮回群体优化的前提下进行新种质、新品系的选育。宁夏春大豆ms1雄性核不育轮回群体选择的育种目标是选择适宜宁夏春播的优质高产大豆品种，或生产需求的新种质材料，选育创新优异高产株型材料。株高100 cm左右，直立、抗倒伏、抗病、适应性强、籽粒外观商品性好、品质优良、产量性状突出、目标产量250 kg/666.7m 2 以上，生育期135 d左右的中晚熟春大豆品种或高蛋白质、高油专用品种。目前初步构建了宁夏春大豆核不育种质 图1. 宁夏春大豆种质基因库基础群体构建技术路线示意 基因库基础群体中晚熟亚群，2015年轮回群体选择育种的大豆新品种(系)产量鉴定试验结果表明：比对照增产5%以上的新品系有5个。2016年种植杂交群100 m 2 ，收获不育株粒2200 g，海南南繁加代1000 g，重组群种植600 m 2 ，稳定群种植优良单株281份，株系67份，产量鉴定新品系13份，有4个新品系比对照增产，增幅3%~16%。2017年种植杂交群600 m 2 ，重组群2000 m 2 ，稳定群种植优良单株255份，株系53份，新品系产量比较试验参试材料11份，比对照增产的有2个品系。13LD-222比对照平均增产31.17 kg/666.7 m 2 ，增产9%，13LD-219比对照平均增产12.65 kg/666.7 m 2 ，增产4%。
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user: 5. 讨论 1) 春大豆ms1大豆雄性核种质基因库基础群体的构建，为加快宁夏春大豆新品种(系)的选育奠定了丰富的种质基础。 2) 大豆ms1核不育轮回选择育种，收获的不育株籽粒有限，杂交系谱不详。 3) 轮回群体选择育种技术与常规杂交育种技术相比：a) 可以获得较多的亲本组合类型；b) 大豆ms1雄性核不育基因的开放性，使封闭式杂交变为开放式杂交；c) 省去了人工杂交的烦琐程序；d) 实现了多基因重组，当年就可以获得遗传基础比较广泛的分离群体；e) 选择优异单株的空间大。
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user: 摘 要 宁夏地处黄土高原，土质主要为黄壤土，蔬菜种植过程中主要以化肥为主，本试验以全有机施肥方式为处理、常规施肥方式为对照，开展羊粪资源利用技术对不同种类叶菜及种植载体养分需求研究。拟通过试验提出引黄灌区畜禽粪便高效利用前的养分分析及评价，本地资源利用途径及资源开发发展方向，种植模式及栽培载体肥力水平，提出蔬菜绿色高效栽培模式下的养分需求规律。 关键词 :有机，芥蓝，西兰苔，品质 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国目前区域性蔬菜生产过程中肥料供给模式主要为有机肥料结合化学肥料作为底肥，中后期追肥主要依靠化学肥料 [ 1 ] 。此种供肥方式虽然能够保证蔬菜产量、降低肥料投入成本，但是长期种植后对蔬菜品质、土壤肥力及缓冲能力造成一定的影响 [ 2 ] [ 3 ] 。为此，本实验以羊粪对鲜食蔬菜品质及改善货架储存期的影响，实现草–畜–菜高效耦合，畜牧养殖粪便的资源化利用和种–养–加全产业链的良性循环及高效融合，提高宁夏引黄灌区农业综合生产水平为目标进行研究。
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user: 2. 材料与方法 本实验针对三种蔬菜进行全素有机底肥与化学底肥对比试验，试验面积2668 m 2 ，其中对照区每个品种333 m 2 ，处理区每个品种333 m 2 ，实验区四周利用绿植与其他叶菜进行隔离保护。 对照区化学底肥施肥方案依照常规采取亩施肥量20 kg尿素、15 kg三元复合肥肥力配比；处理区采取亩施粉碎黄豆秸秆3000 kg结合腐熟羊粪10 m 3 。后期对照与处理管理方式一样。定植密度为垄宽1.6 m，沟宽0.4 m，每垄定植6行，株行距为20 cm × 20 cm，亩定植量8000株。 试验将对定植前原始土壤、施基肥后土壤、生长中期土壤、生长后期土壤、蔬菜产品品质进行结构及营养元素成分分析，检测依据为GB6195-1986、GB/T5009.7-2008、GB5009.5-2010。 栽培载体因子：试验对栽培土壤分为常规栽培土壤条件下养分性状(ck)与单因素全素有机底肥养分性状(处理)对比分析。主要测定指标为土壤常规八项(全N、全P、全K、速N、速P、速K、有机质、PH)，测定方法为LY/T1239-1999、LY/T1251-1999、LY/T1221.6-2006、LY/T1228-2015、LY/T1232-2015、LY/T1234-2015。 农艺生长性状：试验针对对照与处理两种条件下布置的三种蔬菜品种进行定植时间、发棵期、主苔抽薹期、侧苔抽薹期、莲座期、采收周期、产量、主苔茎粗、侧苔数进行数据统计与分析。 品质性状分析：试验针对对照与处理两种条件下布置的三种蔬菜品种进行营养品质方面数据采集与分析，具体性状为总糖、还原糖、蛋白质、Vc。
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user: 3. 结果与分析 试验结果 由表1可见，全效N、P、K在施入前期和后期相对于原始土壤均得到提高，但是在施入后直至种植终期略有降低；速效N、P、K中，速效N从施入前期至施入终期呈现增长趋势，速效P、K在处理前期含量增幅较大，处理终期含量回落，但是仍略高于原始土壤；有机质从施入有机肥后直至种植结束土壤含量均增加，增幅稳定；PH在有机肥施入后土壤含量略有上升，但增幅不大；全盐在施入后略有上升，但在种植后期有所回落。 由表2可见，处理与对照中，芥蓝和西兰苔在定值时间、发棵期、莲座期、抽薹期均呈现出处理前期生长较为缓慢、从生长中后期开始生长速度加快，生长性状均提前于对照出现；采收周期、主苔茎粗、侧苔数方面处理均高于对照；产量性状中对照高于处理。 由表3可见，营养品质方面，芥蓝分析项中总糖、还原糖、蛋白质、Vc在两个时期中处理与对照变化微小；西兰苔分析项中总糖、还原糖、蛋白质、Vc在主苔、侧苔中处理与对照相比处理明显高于对照，相应品质得到提升。 Table 1 Analysis of soil nutrient 全N 全P 全K 速N 速P 速K 有机质 PH 全盐 原始对照土 0.66 0.54 17.8 47 28.5 125 9.94 8.19 1.06 处理前期土 0.77 0.71 18.5 46 76.1 308 11.3 8.68 1.10 处理终期土 0.76 0.60 17.8 54 30.8 128 11.4 8.31 0.94 表1. 土壤养分分析 单位：g/kg Table 2 Agronomic growth trait 定植时间 发棵期 莲座期 主苔抽薹期 侧苔抽薹期 采收周期(天) 产量 (kg/亩) 主苔茎粗(cm) 侧苔个数 对照 芥蓝 8.04 8.09 8.15 8.23 9.03 45 3850 1.1 7.2 西兰苔 8.04 8.11 8.19 9.07 9.21 18 3540 3.4 13.5 处理 芥蓝 8.04 8.10 8.16 8.25 9.02 52 4230 1.16 7.5 西兰苔 8.04 8.12 8.20 9.10 9.18 20 3872 3.7 15.2 表2. 农艺生长性状 Table 3 Nutritional qualit 总糖 还原糖 蛋白质 Vc 对照 芥蓝 初期 0.28 0.14 0.362 1 中期 0.32 0.16 0.399 1 西兰苔 主苔 0.21 0.20 0.596 0.598 侧苔 0.24 0.22 0.453 0.55 处理 芥蓝 初期 0.27 0.14 0.372 0.945 中期 0.33 0.16 0.378 0.977 西兰苔 主苔 0.24 0.22 0.561 0.782 侧苔 0.36 0.28 0.429 0.652 表3. 营养品质 单位：g/kg
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user: 4. 讨论 本实验是以常规土壤培肥方式为对照，全素有机底肥为处理的对比性试验，从农艺生长性状方面统计数据。数据分析得出：在育苗期、定植期、品种相同的条件下，由于土壤基肥施用方式的不同，对生育期蔬菜生长性状产生了不同影响。其中在发棵期、莲座期、主苔抽薹期、侧苔抽薹期等前期生长发育阶段，由于土壤速效养分含量对照高于处理的原因造成生长期延后，从侧苔抽薹期后处理的生长势逐步加快，在生长势、采收周期、产量、主苔茎粗、侧苔数等生长性状方面均高于对照生长数据。 土壤肥力变化总趋势为进行羊粪资源换利用的处理土壤结果有机肥施入后种植前期与种植后期土壤综合肥力变化呈现倒V字变化趋势，各种长效、速效养分在施入后含量得到补偿，经过生长期逐步分解释放及植株消耗后，土壤总体肥力水平得到补充，在种植结束后综合肥力水平仍高于对照土壤。相反、土壤含盐量由于微生物菌群及螯合态长效氮磷钾的分解作用得到降低。土壤环境由于羊粪单因素介入的作用增加了土壤缓冲能力、改善了土壤结构、提升了土壤肥力、增加了作物产量，使土壤整体适应作物种植能力向着有利的方向发展。 营养品质变化呈现的总趋势为由于芥蓝生长速度较快，产品初期养分对照总体高于处理，后期处理养分高于对照，出现该情况的原因是羊粪施入土壤后大分子螯合态长效氮磷钾及菌群对土壤长效养分的分解过程较慢，芥蓝生长速度快对速效养分的需求较为急切，该种生长状况下对照的化肥养分供给速度及对养分形成贡献率高于处理；生长中后期，对照土壤养分衰减较为厉害，而处理的土壤养分变化与处理相反，所以中后期芥蓝蔬菜养分指标处理高于对照。西兰苔生长速度与芥蓝相反，前期生长较慢、后期生长速度较快，这种趋势正好与处理土壤的养分变化规律相同，所以西兰苔养分变化呈现出整体处理养分高于对照。
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user: 5. 结论 综合上述实验结果，羊粪施用效果在农艺和土壤养分方面效果明显，在增加产量的基础上有效改善土壤状况，对于种植土壤的可持续方面潜力巨大，在对提高作物品质方面具有一定贡献率，该种情况需要视种植作物种类的不同而言。
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user: 摘 要 为了研究轻小型平移式喷灌机组行走速度对灌水量的影响规律，本文以自行研制的平移式喷灌机组为研究对象，通过室内喷灌试验，研究了轻小型平移式喷灌机组在喷头特定组合间距、安装高度以及特定压力下，平移式喷灌机组的灌水量与运行速度的关系。结果表明：在工作压力为0.07 Mpa，喷头安装间距为3 m，安装高度为1 m时，轻小型平移式喷灌机运行速度比和运行距离对灌水量均有影响。灌水量与运行速度比成指数函数关系，并进一步回归分析得出灌水量，运行速度比，运行距离的关系式。通过单因素方差分析，得出喷灌机运行距离对灌水量影响的显著性概率为0.74，运行距离对灌水量没有显著性影响，而运行速度比对灌水量影响的显著性概率为8.2e−7。因此，在考虑农田的实际应用中时，其运行速度比应作为重要因素。通过补充验证试验分析得出该关系式合理可靠，为灌水量的计算提供了理论依据。 关键词 :平移式喷灌机，运行速度比，运行距离，灌水量，回归分析 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着工业化、城镇化和农业现代化快速发展，节水面临众多挑战，尤其是农田灌溉用水，节水灌溉技术是势在必行的，具有全局、长远和根本的意义。喷灌以其节约用水、节省劳动力和适应性强等优点已经成为目前世界上广泛应用的高效节水灌溉技术之一 [ 1 ] 。当前，水资源匮乏问题已经成为经济社会可持续发展的主要瓶颈，威胁到社会的生存与发展，因此推广高效节水灌溉技术是发展现代农业的必然选择 [ 2 ] 。喷灌水量与喷灌均匀性是评价喷灌质量好坏的重要标准，因此在研究设计喷灌机时需要考虑到这两个方面的因素。 仪修堂等 [ 3 ] 以中心支轴式喷灌机结构尺寸为约束条件，以单位时间灌水深度和机组运行角速度为初始参数，对喷头配置方法进行了系统研究，建立了喷头配置数学模型。侯永胜 [ 4 ] 对多头低压结构形式轻小型移动式喷灌机的配套合理性进行了研究，开发了多喷头轻小型喷灌机组优化配套软件。范永申 [ 5 ] 等对喷灌和软管灌溉两用轻小机组水量分布特性进行了研究，计算了机组在配置喷灌和软管灌溉系统时的喷灌强度、均匀系数，得出灌水量与运行速度成反比。朱兴业等 [ 6 ] 提出采用主成分分析法对喷灌机组进行综合评价的数学模型，并对不同型号喷灌机组的综合技术指标进行了评价。袁寿其等 [ 7 ] 设计研发出一种轻小型喷滴灌两用机组，对机组运行参数及田间水量分布特性进行了分析，完成了机组的优化配置。田坤等 [ 8 ] 研制出一种新型的轻小型平移式喷灌机组并对其性能开展试验，得出喷灌均匀性系数可达到86.5%，分布均匀性系数可达到80.9%的良好喷洒效果。曹华等 [ 9 ] 通过对轻小型喷灌机组的室内试验进行分析，建立了平移式喷灌机组行走速度、灌水定额与工作压力的关系式，并确定了水头损失与压力的关系，但是忽略了绞盘车层数变化对运行速度的影响。蔡仕彪等 [ 10 ] 提出了一种轻小型太阳能平移式喷灌机光伏配置方法，得出杨凌地区光伏阵列最佳布设倾角，为太阳能在农业机械领域的应用提供参考。Campo等 [ 11 ] 对比了小型地块不同管道布置方式、灌水器特点、运行参数对系统安装费及能耗费的影响。Rossi等 [ 12 ] 通过自动化灌溉管理的研究，发现减少灌溉时间可以调整灌溉水流深度，减少投资。 目前对于喷灌机组的研究，选取的评价指标基本都为喷灌均匀性 [ 13 ] [ 14 ] 与经济指标，对于喷灌机灌水量的研究较少。因此，研究灌水量与喷灌机运行速度比和绞盘车层数变化的关系，可为喷灌机在实际工作中达到额定灌水量提供科学依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料与装置 试验在江苏大学室内喷灌实验室进行，以自行研制的平移式喷灌机组为研究对象，试验机组示意图如图1所示。该机组搭载NelsonD3000喷头(蓝色喷盘、36流道)，圆形喷嘴，喷嘴直径为5.14 mm (26 ＃ 喷嘴)。喷头之间以间距3 m垂直于地面安装，高度为1 m。喷头安装Nelson 0.07 Mpa (10 Psi)的压力调节器，水量收集装置为高为0.3 m，直径为0.2 m的雨量筒。本试验采用电动绞盘车间歇式控制轻小型平移式喷灌机的运行。 图1. 平移式喷灌机 2.2. 测试指标与测试方法 2.2.1. 喷灌水量的测试 雨量筒在轻小型平移式喷灌机行走方向上布置，在运行方向上布置3排，每排雨量筒共9个，布置间距为0.4 m。根据严海军 [ 15 ] 的研究，此类低压折射式喷头安装间距为2~4 m，本次试验喷头安装间距为3 m。为了完整的测试出灌水量随着运行距离增加，在运行方向上灌水量的变化情况，采用了局部加密的布置方式，布置间距为0.5 m，如图2所示。雨量筒在喷灌机运行方向上布置测量喷洒水量。 2.2.2. 试验方法 平移式喷灌机运行周期设置为60 s，运行速度比设置为15% (即行走9 s，停止51 s的工作方式，全程喷洒)，30%，45%，60%，75%，90%等6个水平下，测试了Nelson D3000喷头在平移式喷灌机运行过程中不同速度比下的灌水量。试验进行3次，取其平均值。 2.2.3. 平移式喷灌机灌水量与各因素的计算方法 喷灌机组在压力和安装间距一定的条件下，其喷幅与喷灌机的出口流量为定值，则轻小型平移式喷灌机的运行速度对灌水量有直接影响。喷灌机在工作时间t内的总灌水量为按照下式计算： M = Q t = n q t (1) 式中，M为喷洒水总量，m 3 ；Q为喷灌机总出水流量，m 3 /h；t为喷灌机工作运行时间，h；n为喷头个数；q为单喷头流量，m 3 /h。 轻小型平移式喷灌机喷洒面积为 S = S L v t (2) 式中：S为喷灌面积，m 2 ；S L 为喷灌机喷幅，m；v为喷灌机行走速度，m/h。 当喷灌机出水量一定时，喷灌机所控制的喷洒地块平均受水量与速度成反比，文中研究喷灌机跨度较小，所配置喷头型号相同，因此当喷灌机稳定工作时，各喷头实际工作压力基本相同，其平均灌水量为： I = M S = 1000 n q S L v (3) 式中：I为喷灌机平均灌水量，mm。 本文中采用了单因素方差方法对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著。 图2. 喷灌试验示意图
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user: 3. 试验结果与分析 3.1. 平移式喷灌机运行距离变化对灌水量的影响 本试验采用电动绞盘车间歇控制平移式喷灌的运行，随着喷灌机运行距离不同，测量出喷灌机运行距离与牵引速度的变化，在相同的运行速度比率下，以平移式喷灌机出发点为原点，灌水量随着运行距离的变化如图3所示。 从图3可以看出运行距离对灌水量具有一定影响，以图3中运行速度比为15%，30%为例。在运行速度比为15%时，在运行距离从4 m到10 m处，灌水量分别为237、219.5、214.8、216.5、203.2、189.3、214.7、194、185、188、178.7、171.2、157 mL，10 m处的灌水量比4 m处的灌水量减少了33.8%。在运行速度比为30%时，在运行距离从4 m到10 m处，灌水量分别为121.3、113.8、127.3、113.2、114.5、114、105.2、103.3、104、97.2、111.2、104.5、100.7 mL，10 m处的灌水量比4 m处的灌水量减少了17%。 可以看出各个测点的灌水量随着运行距离的增大有逐渐减小的趋势，原因是由于随着平移式喷灌机的运行，牵引其运动的绞盘车上钢丝绳绕滚筒层数随着运行距离的增大而增大，钢丝绳的缠绕半径逐层增加，而绞盘车的运转角速度保持3.4 rad/s不变，牵引线速度由53 mm/s增加到107 mm/s，所以平移式喷灌机运行速度随着运行距离增加逐渐增大。从而减少了作用于喷洒区域内的时间，因此出现了随着运行距离的增大，灌水量逐渐减小的趋势。其中，在每个相同的速度比下，随着运行距离的变化，在每一列上，有锯齿状的小波动，如在15%的运行速度比下，在7 m处，灌水量突然增大到214.7 mL，主要原因是洒水车在每次启动过程中不稳定造成的；雨量筒受水时，洒水车刚好处于停止状态，且瞬时喷灌强度达到最大值也是造成灌水量波动的重要因素。 3.2. 平移式喷灌机不同速度比对灌水量的影响 在喷灌机工作运行过程中，为了达到预期的灌水量，往往需要设定喷灌机的运行速度比，选取5 m，7 m，10 m为例在测出不同运行速度比下的灌水量，以平移式喷灌机出发点为原点，其在不同运行速度比下的灌水量如图4所示。 图3. 不同运行距离下喷灌机灌水量的变化 图4. 不同速度比率下灌水量分布 从图4可以看出，运行速度比对灌水量影响较大，以运行距离7 m为例，运行速度比在15%到90%变化时，对应的灌水量分别为：221.3、111.6、76.7、54.2、40、31.6 mL，随着速度比的增加，在相同距离处，其灌水量逐渐减少，在90%的运行比下的灌水量比15%时灌水量减少了85.7%。因为喷灌机全程喷洒，随着速度比的增加，作用于喷洒区域的时间越短，其灌水量越少。在不同距离处，随着喷灌机运行距离的增大，灌水量也呈减小的趋势，符合喷灌机灌水量受绞盘车牵引速度变化的影响规律。 根据最小二乘法原理对喷灌机在3个不同的运行距离下的灌水量分别进行了回归分析，表达式如表1所示。在表1中，I表示喷灌机的灌水量(mL)，k表示喷灌机运行速度比，k必须在0~1之间取值。结果表明，各个距离下，灌水量与运行速度比呈指数函数关系，相关系数在0.95以上。 3.3. 灌水量模型建立 由式(3)可以知道，当喷灌机安装喷头个数、压力、出水量一定时，喷灌机的灌水量只与喷灌机的运行速度有关。而在实际工作中，平均运行速度由喷灌机的运行速度比和牵引绞盘车上钢丝绳移动线速度共同决定。为了更好的反应不同运行速度对灌水量的影响情况，对灌水量的数据进一步的分析，建立了灌水量–运行速度比–运行距离的回归模型。 由前面所诉的不同运行速度比以及不同的运行距离均对灌水量有影响，因此对本试验的测点数据进一步非线性回归分析，通过最小二乘法拟合出灌水量与运行速度比和运行距离之间的关系模型。得出灌水量，运行速度比，运行距离的关系式为： I = 30.583 + 589.199 e − l 13.948 e − k 0.211 ( R 2 = 0.991 ) (4) 式中：k为喷灌机运行速度比；l为到初始位置的距离，m。 为了探讨运行速度比与运行距离对灌水量是否具有显著性影响，对其中运行速度比、运行距离各因素之间进行单因素方差分析，方差分析如表2所示。 结果表明：运行距离因素在置信度0.05的情况下，其显著性概率为0.74，表明该因素不具有统计学意义，对灌水量没有显著性影响。而运行速度比在置信度为0.05的情况下，显著性概率为8.2e−7，具有统计学意义，表明运行速度比对灌水量有显著性影响。因此，在实际应用中，根据各类土壤、各种作物确定所需灌水量时，喷灌机的运行速度比应该作为首要考虑的因素。 Table 1 Predictive equations for the estimation of irrigation quantity and speed rati 运行距离/m 回归模型 R 2 5 I = 39.6699 + 433.8504 e − k / 0.1999 0.998 7 I = 32.0572 + 403.0617 e − k / 0.1941 0.994 10 I = 24.0393 + 273.8722 e − k / 0.2316 0.999 表1. 灌水量与运行速度比的回归模型 Table 2 Analysis of varianc 因素 来源 自由度 平方和 均方和 F值 显著性概率 运行距离 模型误差 2 2799.10 1399.55 0.31 0.74 随机误差 15 67，869.74 4524.65 总和 17 70，668.85 运行速度比 模型误差 5 66，230.65 13246.13 35.81 8.2e−7 随机误差 12 4438.20 369.85 总和 17 70，668.85 表2. 方差分析表 Table 3 Comparison of calculated and measured irrigation quot 距离L/m 运行速度比/% 灌水量I/mL 相对误差σ/% I c I e 6.5 20 163.8 173.8 6.1 40 89.1 86.1 3.4 70 47.8 44 7.9 9 20 156.3 150.4 3.8 40 70.1 77 9.8 70 37.5 41.8 11.5 表3. 灌水量计算值与实测值对比 3.4. 灌水量–运行速度比–距初始位置距离的关系式验证 为了对拟合结果进行试验验证分析，补充了在不同运行距离与不同速度比下的试验，其中运行速度比设定为20%，40%以及70%等3个水平，运行距离设置为6.5 m，9 m等2个水平，将式(4)计算得到的喷灌机灌水量与试验中雨量筒实测得到的灌水量对比，结果如表3所示，其中L为到初始位置的距离，k为运行速度比，I为灌水量，I c 为计算值，I e 为实测值，σ为相对误差，从表3中可以看出，运行距离越远，运行速度比越大，灌水量越小。其实测值与式(4)的模拟计算值的相对误差小于12%，表明该公式适用于不同运行速度与距离下灌水量的计算。
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user: 5. 结论 1) 本文通过分析试验数据，得出了运行距离以及运行速度比对灌水量均有影响，通过单因素方差分析，发现运行距离对灌水量影响的显著性概率为0.74，即没有显著性影响。而喷灌机运行速度比对灌水量影响的显著性概率为8.2e−7，即在置信度为0.05的情况下具有显著性影响。因此，应该根据需水量首要确定喷灌机的运行速度比。 2) 对试验数据通过最小二乘法非线性回归分析，提出了灌水量–运行速度比的关系式，在各个距离下，灌水量与运行速度比呈指数函数关系。在相同的运行距离处，灌水量随着运行速度比的增大逐渐减小。 3) 建立了灌水量，运行速度比，运行距离的关系式。对灌水量，运行速度比，运行距离的关系式在相同试验条件下，通过改变运行速度比以及运行距离的实测值与拟合计算值进行对比，表明拟合结果可靠，可适用于灌水量与运行速度比，运行距离的计算。
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user: 摘 要 无籽西瓜是我们当地群众普遍爱吃的瓜类作物，且市场价格比一般西瓜要高，具备生长周期短、效益高、投资小等优势，深受瓜农和消费者欢迎。本文结合生产实践，总结出一套无籽西瓜高产栽培技术及措施，可在西瓜种植基础较好的地区推广。 关键词 :无籽西瓜，高产，栽培技术 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 无籽西瓜是多倍体水平上的杂种一代，较普通西瓜品种间的杂交优势明显，表现为长势旺，抗病性强，增产显著，同时它的含糖量高，口感好，食用方便，深受瓜农和消费者欢迎。现将无籽西瓜栽培技术要点介绍如下。
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user: 2. 前期准备 2.1. 瓜地的选择与准备 瓜地应选择地势较高、排灌方便、光照充足、土壤肥沃的砂壤土为宜，3~5年未种过其它瓜类。瓜地在秋冬季深翻冻垡，开好排水沟。在定植前一周左右整地起垄，亩施复合肥50 kg、尿素10 kg、钾肥20 kg、饼肥100 kg、农家肥1000~2000 kg作基肥，将瓜畦整成高畦，瓜畦宽度在3.0~3.5米间，深挖四周排水沟，多雨地区可趁墒情好覆盖好地膜待用。 2.2. 营养土的配制与消毒 营养土要求肥沃、营养成分齐全、通透性良好、无虫、无菌、无草籽。营养土可用70%园土(未种过瓜类)加30%腐熟堆肥拌匀，每百公斤营养土加0.5 kg复合肥配制而成，配制好营养土用福尔马林及敌百虫进行消毒。