作物－畜牧综合系统（ICLS）是一种替代选择，可以帮助加强粮食生产，同时使环境受益。 但是，仍然缺乏对ICLS对南达科他州特定环境的土壤和经济效益影响的评估。 这项研究旨在评估在南达科他州玉米（Zea mays L。）-大豆（Glycine max L。）-黑麦（Secale graine L.）轮作下ICLS对土壤健康和经济效益的影响。 在黑麦作物播种后种植覆盖作物共混物，并在2015-2016年建立覆盖作物后进行放牧处理（有或无）。 这项研究的数据表明，大多数土壤特性不会受到放牧的负面影响。 然而，放牧相比非放牧增加了土壤容重（BD），降低了土壤有机碳（SOC）和土壤保水率（SWR）。 放牧对玉米单产的影响不显着。 覆盖作物不会影响pH值，电导率（EC），总氮（TN），β-葡萄糖苷酶，酸水解碳含量，微生物生物量碳和SWR，但会影响SOC，冷热水碳含量，BD ，在某些阶段和深度的渗透率（qs）。 不同的农作物混种对玉米产量的影响不那么强。 经济分析表明，实施ICLS可以使农场的利润在第一年增加$ 17.23 ac-1，第二年增加$ 43.61 ac-1。 这些发现表明，采用适当管理的

在本文中，我们正在对陆地2D数据执行Spiking和Gap反卷积； 我们在操作员长度（200 ms）上应用击球和堆栈数据，而在间隙反卷积中使用不同的间隙窗口（16.24 ms）。 输出数据的质量优于输入数据，并且频率分布具有同质性。 另外，在尖峰解卷积的情况下，频率的带宽也在增加，并且平滑专家，因为它提高了时间分辨率，因此，对于我们来说，层之间的夹层显得很重要，这对于解释非常重要。

棉花产量和纤维质量参数取决于作物生长的环境。 推荐作物基因型的主要挑战是基因型×环境相互作用。 鉴定具有高适应性和稳定性的品种是应对这一挑战的最佳方法之一。 研究了陆地棉基因型×环境互作。 十个基因型以三个重复重复的完全随机区组设计种植。 对收集到的数据以基因型和位置为因子进行方差分析（ANOVA）。 将变异的标准分析与主成分分析相结合的加性主效应和乘性相互作用模型用于研究基因型主效应，环境主效应和GE相互作用。 在皮棉产量，铃重，主食长度和种子等级模糊方面存在显着的基因型×环境相互作用。 在种子棉总产量上没有显着的品种×部位相互作用。 棉花品种对不同生长条件的反应不同，这意味着必须针对特定的生产条件正确选择种植者的品种，以避免因基因型×环境相互作用而造成的损失。

文化被认为是影响经济发展的深层因素，其中文化多样性的经济影响引起了人们的广泛关注。 在县一级，氏族起着重要的文化和社会作用。 尽管中国的传统氏族受到儒家思想的影响，但不同氏族具有不同的文化传承。 家谱，祖先的戒律和宗族规则是每个宗族思想继承的载体。 不同的氏族有不同的姓氏，文化背景和概念也各不相同。 本文将研究这种多样性对县域经济发展绩效的影响。 本文收集了上海图书馆出版的《中国家谱》数据，整理并构建了1087个县的氏族姓氏数量和氏族姓氏多样性指数，并使用了美国国家海洋和大气管理局发布的夜灯亮度数据（ NOAA）来衡量中国各县的经济发展绩效。 实证结果表明，氏族姓氏的多样性对县域经济发展的绩效具有显着的积极影响，在测试中保持稳定。 氏族姓氏越多样化，各县的经济发展表现就越好。

近年来，在各种作物系统和环境中使用作物模型来预测和扩大气候变化方面的农艺决策已广受欢迎。 本文对研究人员用来模拟玉米生长和生产力的作物模型进行了评估。 通过系统的审查方法，对过去三十年来发表的186篇文章进行了全面评估，以建立模型和参数化特征，对玉米产量的模拟影响以及适应策略。 在确定的23个模型中，CERES-玉米和APSIM模型占主导地位，占1990年至2018年进行的研究的49.7％。当前研究表明，在RCP4.5和RCP8下，玉米单产预计下降8％-38％ .5到21世纪末的情景，而适应对于减轻气候变化的影响至关重要。 大多数论文中考虑的主要农业适应方案是播种日期，品种和作物水管理实践的变化。 建议使用通用循环模型（GCM）的多种作物模型和多种模型合奏。 随着对作物建模的兴趣不断增长，未来的工作应更多地集中在气候情景下农田对玉米生产的适应性。

棉花（陆地棉）是美国南部的重要经济作物。 美国南部的生长季节也很长，适合在小粒谷物之后再种第二季作物。 但是，小粒谷物的收获日期通常发生在棉花的最佳播种期之后，从而降低了单产。 克莱姆森大学开发了一种间作套种系统，该系统可以在收获前的2至3周将棉花与普通小麦单作播种，将棉花与普通小麦进行杂交。 因此，本研究的目的是：1）确定窄行（76厘米）和宽行（97厘米）棉的最佳耕作和种植方法，以及2）比较常规耕作棉的窄行和宽行系统，棉花与普通小麦交织在一起，棉花种植在沿海平原土壤上终止的小麦覆盖作物中。 为了完成这些目标，进行了两次重复测试。 在研究1中，常规的窄排棉结合使用Paratill进行的深耕操作，比常规的宽排棉高出23％，而常规的宽排棉在种植前使用深耕机进行了深耕操作。 常规单行作物（行距97厘米）和间种棉花之间没有差异。 在研究2中，在两年的研究中，每种种植系统的窄行和宽行棉花的单产没有显着差异。 在第二年的研究中，宽行和窄行全季棉花的单产均高于播种和覆盖作物种植系统。 两种保护性耕作方式，即小麦用作覆盖作物并进行播种，在减少传统耕作中的能源需求，土壤侵蚀以及与裸土相关的风吹棉花损害方

在棉农面临的众多问题中，气候变化是他们无法控制的最重要问题之一。 适应似乎是最好的选择之一。 这项研究的目的是评估气候变化对多哥大草原地区棉花生产的影响。 这项研究是在172个棉农中分多个阶段进行的，目的是确定气候变化对棉花生产的影响。 1974年鲁宾（Rubin）引入ATE（平均处理效果）和ATET（处理后平均处理效果）模型进行了气候变化对棉花生产的影响评估。结果表明，气候变化对棉花的负面影响为1％观察到的棉花产量水平平均每位农民平均减少2330公斤，产量效率平均降低515公斤/公顷，收入水平平均每位农民减少745美元。 气候变化降低了土壤肥力水平，有利于抵抗虫害，并导致单位面积棉花生产投入的消费增加。 该研究还表明，棉农适应气候变化的水平较低。 耕地面积的扩大仍然是棉农对气候负面影响的主要反应。 提高生产者对气候变化现实的认识并采用适应技术和策略，将大大提高棉农的适应能力，并对萨凡纳地区和多哥的棉花生产产生积极影响。

全国玉米平均产量远低于世界平均水平。 植物密度是影响产量的因素之一。 因此，了解适当的农艺方法对于最大化埃塞俄比亚的玉米产量至关重要。 在Haramaya的主要农作物季节期间，于2015年和2016年在雨水条件下进行了田间试验，以确定行间和行内间距对杂交玉米品种的生长，产量构成和产量的影响。 该实验由两个杂交玉米品种（“ BH-661”和“ BH-QPY-545”）的阶乘组合，两个行间间距（65和75 cm）和三个行内间距（25、30和30 cm）组成。在3×2×2阶乘中进行35×3 cm的随机完整块设计实验，每种处理组合重复三次。 行间间距，行内间距和年份的交互作用影响地上干生物量和籽粒产量。 BH-661和BH-QPY-545品种分别于2016年和2015年获得最高的地上干生物量产量（31.36 t·ha-1）和收获指数（47％）。 在2016种植季节，75 cm×25 cm的组合获得了最高的地上干生物量产量（31.29 t·ha-1）和谷物产量（11.67 t·ha-1）。 因此，可以得出结论，在充足的降雨量和规则的降雨分布下，两个品种的最佳行间和行内行距组合对于最大谷物产量而言

该研究的目的是研究田间条件下，五种植物促生根瘤菌（PGPR）（泛芽孢杆菌；假单胞菌；丁香假单胞菌；丁香假单胞菌和粘质沙雷氏菌）对玉米生长和产量的影响。 。 用10ml细菌悬浮液接种玉米种子。 研究是在完全随机的设计中进行的，共进行了15次治疗和3次重复。 出苗后15天施用半剂量的推荐剂量（13、17、17 kg？ha？1）NPK。 结果表明，粘质沙雷氏菌+ 50％氮磷钾处理对身高，新鲜地下生物量，地上干生物量，地下干生物量和粮食产量均表现最佳，分别增加了41.09％，217.5％，213.34％，93.82％，与对照组相比为39.05％。 用100％NPK（全剂量NPK）处理的植物记录到最大茎直径（增加49.65％），而用恶臭假单胞菌+ 50％NPK处理的植物获得的最大叶面积（466.36±9.57 cm2）为32.08％大于未接种对照。 我们的结果表明，将这些根际细菌用作生物肥料，以增强贝宁北部铁质土壤的生长和玉米种子的产量。

着丝粒特异性组蛋白H3（CENH3）替代功能着丝粒核小体中的规范组蛋白H3，并在细胞分裂过程中忠实的染色体分离中发挥重要作用。 CENH3在识别外来着丝粒中也很重要，它决定了种间或基因间杂交中外来染色体的调节或消除。 在这项研究中，玉米全长CENH3在C端带有黄色荧光蛋白（YFP）标签（ZmCENH3-YFP），合成的杂交小麦wmCENH3带有从小麦CENH3的N端和玉米的组蛋白折叠域（HFD）在C末端（wmCENH3-RFP）标记有红色荧光蛋白（RFP）的标记通过生物弹弹转换转化为小麦。 通过PCR鉴定同时具有ZmCNEH3-YFP和wmCENH3-RFP基因的转基因小麦植物。 没有观察到ZmCENH3-YFP的表达，而wmCENH3-RFP的表达可以通过RT-PCR，直接荧光显微镜和抗RFP抗体的免疫染色来检测。 表达的wmCENH3-RFP以点状定位在细胞核上，表明其靶向小麦着丝粒。 在wmCENH3-RFP转基因小麦和表达ZmCENH3-YFP基因的转基因玉米之间进行了体细胞杂交，以研究体细胞杂种中的染色体行为。 体细胞杂交细胞的细胞学和FISH分析表明，无论有无wmCENH3