摘要:针对新疆秋季棉田挑膜回收残膜机捡拾过程中撕裂地膜并使膜杂缠绕，并且在输送过程中膜杂混合物无法有效分层，造成膜杂分离效果差，地膜含杂率高的问题，该研究设计了一种二阶钉齿链板式残膜回收装置。该装置通过多齿协同作业实现地膜完整连续捡拾、地膜逐阶铺展输送，达到回收过程中膜杂有效分层的效果；并设计了由23条钉齿链板纵向布置构成的收膜机构，确定了钉齿链板的结构与参数。进一步通过分析地膜被钉齿组挑起时的受力情况，明确了钉齿不撕裂地膜条件下相邻两条钉齿链板的间距为84 mm；确定了收膜机构中主、被动辊和脱膜圈的结构参数，各阶收膜机构输送倾角为：第一阶钉齿链板式收膜机构的输送倾角为125°；第二阶钉齿链板式收膜机构的输送倾角为105°。通过对收膜机构提升膜杂过程的运动学及动力学分析，确定了实现整膜连续捡拾和逐阶铺展输送的条件。最后试制样机，以机具作业速度为影响因素，以残膜回收率和回收地膜内的含杆率为试验指标，开展单因素试验。田间试验结果表明：机具作业速度范围在5.5～7.5 km/h之间时，均可实现整膜连续捡拾和逐阶铺展输送，机具平均残膜回收率为89.4%，平均含杆率为8.6%。回收地膜中含杆率明显降低，研究结果可为残膜回收机的设计提供参考。

摘要:针对RGBD相机和Delta并联机械臂棉花打顶装置视觉系统标定精度低、相机视野区与机械臂工作区分离导致标定难度增加的问题，该研究提出了一种适用于相机视野区与工作区域分离的DAHEC（disjoint area visual calibration）视觉标定方法。搭建搭载RGBD相机和Delta并联机械臂传送带试验台，构建完整视觉关联系统，借助Python/OpenCV视觉程序与TSAI视觉标定法进行对比试验。对试验平均定位误差、离散情况及偏移误差统计分析，结果表明：DAHEC视觉标定法偏移误差为（4.72±0.86） mm，TSAI视觉标定法偏移误差为（7.97±1.46） mm，DAHEC标定法优于TSAI法。依据Box-Behnken设计三因素试验，以光照强度、机械臂累计运动次数、相机标定板距离为试验因素，以偏移误差小于圆盘刀半径为评价指标，分析各因素对偏移误差的影响，确定了棉花打顶刀的工作参数。正交试验结果表明：各因素对偏移误差影响显著性顺序为相机标定板距离、机械臂累计运动次数、光照强度；工作参数最优组合为光照强度为800 lux，机械臂累计运动次数为99次，相机标定板距离（RGBD相机到棉花顶芽的距离）为300～560 mm。最优工作参数下，打顶验证试验的平均偏移误差为9.76 mm，偏移误差在圆盘刀半径范围内，打顶率为93.75%，漏打率为6.25%。该研究结果可为棉花打顶装置视觉系统标定和作业参数设置提供科学依据。

摘要:针对香蕉收获后剩余的香蕉茎秆废弃物难处理以及蕉农的劳动强度大和效率低等问题，该研究设计了一种香蕉茎秆轧辊式压榨脱水机，适用于需收集香蕉茎秆汁液和茎秆纤维的南方香蕉种植地区。该机构根据茎秆易缠绕、难粉碎或难切片的特性采用逐渐开口减小的四级轧辊式压辊，并对压辊表面进行了花纹设计。根据结构紧凑、功率消耗少、动力分配合理等原则，设计了同步四级压辊转速以及驱动输料和排渣机构的传动机构。通过力学分析得到了压辊间隙作为压辊对茎秆压力大小的影响因素之一。利用ANSYS/LS-DYNA模块对香蕉茎秆进行压榨脱水分析，验证压榨机构压榨脱水的可行性和可靠性。香蕉茎秆压榨脱水试验结果表明香蕉茎秆脱水率在28%～47%左右，所设计的压榨脱水机极大地减少了香蕉茎秆的体积和质量，减少了蕉农的劳动强度和运输成本，便于香蕉茎秆废弃物的后续的高值化利用。

摘要:针对流体/半流体物料在流动状态下开展射频杀菌、钝酶、提取时加热不均匀的问题，该研究设计了一套适用于英国Strayfield SO6B型射频加热系统的流体/半流体物料连续流辅助装置。该装置主要由蠕动泵、电动机、料槽和控制系统等组成，料槽内部装有一组剪切折叠满面式螺旋桨实现对物料的混合搅拌。选取生牛乳、羧甲基纤维素（carboxymethylcellulose，CMC）溶液以及苹果渣-柠檬酸混合溶液（PS5）3种物料分别进行射频处理，结果显示，相同条件下3种物料的升温速率从大到小依次为生牛乳、CMC溶液、PS5，且在20 min内所有物料即可达到目标温度，证实该装置可以辅助不同特性流体/半流体物料实现射频连续均匀加热。与无螺旋搅拌相比，在物料静止状态，螺旋搅拌可以改善射频加热均匀性，其中CMC溶液改善最为明显，其射频加热均匀性指数由0.139降为0.068；在物料流动状态，螺旋搅拌可以改善CMC溶液与PS5的加热均匀性，CMC溶液和PS5的最大温差分别下降了13.4和11.4 ℃，但在低速搅拌时固液混合物料易因颗粒漂浮而降低加热均匀性。整体来看，该装置可以实现流体/半流体物料的射频连续均匀化处理，可为该类物料的射频连续化加热及工业化处理提供技术与理论支持。

摘要:风力机在风沙环境中运行时，沙尘颗粒会对风力机叶片表面造成冲蚀磨损，出现形貌变化，导致气动性能变化。为了深入理解风力机叶片在风沙环境中的磨损程度及其随时间的变化规律，并为风沙环境中风力机的运行与维护提供科学依据，有必要系统地研究叶片表面的冲蚀磨损动态演化过程以及这一过程中气动性能的变化情况。该研究采用流-固-侵蚀耦合的数值模型，基于颗粒浓度-时间换算方法，通过模拟风沙对风力机专用翼型S809的冲蚀过程，探讨了翼段表面在沙尘颗粒冲蚀作用下的形貌动态演化过程，分析了翼段表面的冲蚀深度及形貌特征，进一步研究了不同攻角下，风沙颗粒对S809翼段表面形貌变化及其气动性能的影响规律。研究表明：随着冲蚀时间的推进，沙尘颗粒对翼型表面造成的磨损程度不断加剧，使得冲蚀小坑的深度逐渐加深，使得翼型表面的压力系数波动逐渐剧烈。与此同时，升力系数呈现出先轻微升高后缓慢降低的趋势。当攻角为10°时，冲蚀40 h后的翼段升力系数相较光滑翼段在含沙气流中的升力系数升高可达6.3%，然后随冲蚀时间的推进缓慢降低。通过分析含沙气流和洁净空气环境下升阻比的比值 β 与攻角的关系，可得翼段升阻比在小攻角下受风沙来流影响较大，在大攻角下受风沙来流影响较小。研究成果可为风力发电机组在风沙环境下的维护与修理工作提供科学的指导和建议。

摘要:泵站前池中存在复杂的水沙两相流结构，开机组合方式对水流流态与悬移质泥沙运动规律的影响尚不明确。针对该问题，该研究采用Mixture多相流理论和Realizable k-ε紊流模型，模拟不同开机组合条件下的泵站前池水沙运动，分析前池内各个漩涡流区域特征及其形成机理，预测泥沙淤积范围，同时利用多普勒流速剖面仪（acoustic doppler current profilers）等仪器对前池内流速与泥沙淤积进行测量，验证数值模拟结果。在此基础上，分析了典型正向前池泵站5组不同开机组合下的两相流流态，结果表明：前池内漩涡区域致使悬移质泥沙向正向前池边壁区域运移，漩涡流速下沉加速悬移质泥沙沉降；已经形成的泥沙淤积体对泵口流态影响存在明显空间异质性，中间区域水泵受影响程度低于两侧水泵，开机组合工况优化大幅减小了水流偏流角度，提高了前池流速均匀度，降低了前池内泥沙含量。研究成果可为抑制漩涡区域与泥沙淤积对正向泵站前池的危害和泵站优化运行提供理论支撑。

摘要:以化石能源为主的农业机械在保障国家农产品供给安全方面发挥着越来越重要的作用，但这与“双碳”国家战略目标存在冲突，在大规模能源替代发生前，提高农用柴油技术效率对于缓解这一冲突具有重要意义。该研究基于2000—2020年全国内陆31个省份的省级面板数据和DEA-SBM（data envelopment analysis slack-based measure）模型、固定效应模型和中介效应模型，实证分析农田宜机化水平对农用柴油技术效率的影响，并从农田宜机化视角探究农用柴油技术效率的提升路径。结果表明：农田宜机化水平越低的省份农业机械化水平越低，实现全程机械化的顷均油耗越高；农田宜机化水平从0提升至1，农用柴油技术效率提高10.06 hm²/t，即每吨柴油可以保障的全程机械化作业面积在原有基础上增加10.06 hm²；由于农田宜机化水平推进了农机装备结构大型化，而农机装备结构大型化增加了农机作业复杂度和农机自重进而会降低农用柴油技术效率，产生一定的遮掩效应，农田宜机化水平对农用柴油技术效率提升的最终总效应下降为6.75 hm²/t。因此，该研究认为，应大力推进农田宜机化改造以提高农用柴油技术效率，进而促进农业机械化和“双碳”目标协同发展，并应持续推动农机装备轻量化，大力发展能源替代绿色农机装备与技术。

摘要:土壤水分入渗是受土地利用类型（覆盖）变化影响显著的水文过程。为探明坡式经济林开发对土壤水分入渗的影响及其影响因素，该研究选取安徽省金寨县4种开发栽培模式（板栗经济林、板栗＋茶间作、油茶经济林和油茶＋茶间作，以杂木林为对照），选取Philip、Kostiakov、Kostiakov-lewis和Horton 4种模型对其在不同开发栽培模式下的适用性进行评价。结果表明：1）坡式经济林开发为板栗经济林、板栗＋茶间作、油茶经济林和油茶＋茶间作后，土壤水分入渗性能显著降低，平均入渗率、初始入渗率和稳定入渗率下降幅度分别为46.14%～64.88%、39.60%～58.97%和49.88%～72.84%。初始入渗率和稳定入渗率的大小排序为杂木林、板栗＋茶间作、油茶＋茶间作、板栗经济林、油茶经济林；而平均入渗率在板栗＋茶间作和油茶＋茶间作中无显著性差异（P > 0.05）。2）相关性及通径分析表明，力稳性>5.00 mm粒级团聚体、水稳性平均重量直径和力稳性平均重量直径与土壤水分入渗性能（初始入渗率、平均入渗率、稳定入渗率）呈显著正相关（P < 0.05），是影响土壤水分入渗特征的主要因素，且力稳性>5.00 mm团聚体是主要影响因子。3）Kostiakov模型最适合描述土壤入渗速率的特征。研究结果可为研究区开发栽培模式的选择提供参考。

摘要:为深入研究坡面薄层水流的滚波特性，该研究对坡面薄层水流深度测量系统的精度进行标定，并将其优化为双线激光水深测量系统，在3种坡度和6种流量条件下，采用非接触式测量方法实时测量滚波成熟断面位置的水深。结果表明：坡面薄层水流深度测量系统的精度确认为0.473 mm/格，双线激光水深测量系统的最佳间距为0.04 m。流量和坡度显著影响滚波波速、波高、波高差值及频率，流量的影响（效应量0.655～0.963）大于坡度（效应量0.232～0.874）。坡度显著影响波长，而流量对波长无显著影响。波速随流量增加而增加，但随坡度增加，流量对波速的影响降低。在不同坡度条件下，波高对流量的响应各异。3°坡度下，波高随流量增加先增高后降低，而在较大坡度下（9°和15°），波高处于小流量条件下（2~8 L/min）增幅较大，分别为3.74和4.63 mm。随着流量增大，3°与9°的波高差异增加，但9°与15°之间的差异则减小。此外，波高差值随流量增加显著增大，但随坡度的变化受到流量的影响差异呈现出先增大再减小的趋势。流量增加会导致频率增加，且15°坡度下增幅最大，为2.37 Hz。各坡度的频率差异随流量增大表现为先减小后增加，其临界流量值为8 L/min。小坡度下（3°）波长随流量波动增加，而在大坡度下（15°），较大流量会抑制波长发展。大流量条件下（16～20 L/min），各坡度的波长差异显著。该研究为提高坡面薄层水流测量精度，进一步探明薄层水流滚波的动力学特性提供理论依据。

摘要:玉米是黄河三角洲（简称黄三角）滨海盐碱区主要粮食作物之一，氮肥合理施用对于促进该地区玉米产量提升、养分资源高效利用以及生态环境改善至关重要。为了明确该地区玉米的适宜施氮量和施氮制度，该研究基于2 a（2019—2020年）玉米栽培田间滴灌施肥试验，校验和评估DRAINMOD-S和DRAINMOD-N Ⅱ模型在该地区的适用性和可靠性，从而确定田间排水沟/管间距和建立玉米适宜施氮量估算模型与施氮制度。结果表明：1）DRAINMOD-S和-N Ⅱ模型可较准确地模拟黄三角滨海盐碱农田地下水埋深、土壤含盐量和硝态氮含量分布的动态变化，其模拟值与实测值之间的决定系数R²均大于0.80，标准化均方根误差（normalized root mean squared error，NRMSE）均低于25%；2）通过分析排水间距与土壤渍水和盐分胁迫减产效应间的关系，推荐该地区排水间距可设为17 m；3）在兼顾作物氮素需求（即吸氮量满足玉米自身需求）、土壤持续供氮能力（收获后土壤无机氮储量与播种时大抵相近）及养分淋失风险可控（氮淋失量尽量小）等目标的前提下，基于数值模拟确定了不同气候和初始土壤无机氮含量条件下的玉米适宜施氮量，并建立了其与主要环境变量如降雨量、降雨强度和初始土壤无机氮含量之间的定量关系（R² = 0.70，P < 0.01）；4）评估了典型枯水年、平水年、丰水年施肥1～3次下不同施肥时期组合的影响，表明不同水文年里都可选择在玉米拔节期-抽雄期（或拔节期-抽雄期-灌浆期）追施氮肥2（3）次。研究结果可为黄河三角洲滨海盐碱农田玉米氮素管理提供参考。

摘要:为提高盐碱地生产效能及农业废弃物利用率，将腐殖酸混掺到由酒糟、秸秆等农业废弃物拌制成的基质模块中，研究不同基质对盐碱地土壤盐分及“金棚8号B型”供试番茄生长特性的影响。选取轻度S1（Ec=1.15 mS/cm、pH=8.63）、中度S2（Ec =3.67 mS/cm、pH=9.13）、重度S3（Ec =6.39 mS/cm、pH=9.69） 3种盐碱土，设置6组腐殖酸添加量T0（0）、T1（2‰）、T2（4‰）、T3（6‰）、T4（8‰）、T5（10‰），以基质中不添加腐殖酸的处理为对照组，构建TOPSIS多目标综合评价模型对番茄株高、茎粗、叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development，SPAD）、根系特征、产量及品质进行综合评价，确定不同类型盐碱土最优基质配施模式。结果表明：从番茄苗期、花期、果实膨大期到成熟期，不同类型盐碱土土壤盐分均呈先增大后减小趋势；随着土层深度的增加，盐分呈先上升后下降趋势；同一深度，随着基质中腐殖酸添加量的增加土壤盐分呈下降趋势；与对照组相比，基质中均添加10‰腐殖酸处理的轻度、中度、重度盐碱土各土层平均盐分分别降低60.57%、13.14%、8.31%，对轻度盐碱地改良效果更好；基质中添加腐殖酸处理对番茄株高、茎粗、SPAD值、根系发育、产量与品质具有显著优势（P<0.05）；基于TOPSIS多目标综合评价模型，得出在轻度、中度、重度盐碱土中分别添加4‰、6‰、8‰腐殖酸，番茄的综合指标贴近度最大，其综合评价最优。研究结果可为农业废弃物高效利用及盐碱地高品质果蔬的科学管理提供理论依据。

摘要:农业测控系统的用户交互性存在改进空间，随着自然语言语义处理技术的不断进步，提升农业测控领域中复杂的控制和查询操作的用户友好性变得至关重要，这有助于降低用户的操作成本。本文提出了一种面向农业测控领域的自然语言接口（Agricultural Measurement and Control Natural Language Interface，AMC-NLI），旨在改进农业测控平台的用户体验。通过BERT-BiLSTM-ATT-CRF-OPO（Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bi-directional Long Short-Term Memory- Attention-Conditional Random Field）的语义解析模型，识别并提取农业指令中的实体，并进行操作-地点-对象三元组语句（operate-place-object，OPO）的槽填充。使得用户的自然语言输入能够被转化为结构化的三元组语句，实现用户输入的指令转换为相应的参数，并通过物联网网关发送到相应的设备。试验结果表明在AMC-NLI农业测控指令交互方面，该模型表现出色，准确率，精确率、召回率，F值和平均最大响应时间分别达到了91.63%、92.77%、92.48%、91.74%和2.45 s，为农业信息化管控提供了更为便捷的互动方式。

摘要:为解决自然环境下西瓜分布不均且遮挡严重导致的人工计数困难问题，该研究提出一种YOLOv7-GCSF模型与DeepSORT算法相融合的无人机视频西瓜自动计数方法。采用GhostConv及C2f模块轻量化YOLOv7模型，以减少模型冗余信息；引入SimAM注意力机制，构建MP-SimAM模块，用于提高模型特征提取能力；替换CIoU为Focal EIoU损失函数，以增加模型收敛性能；在DeepSORT中提出一种掩模撞线机制，用于提高计数精度。结果表明，YOLOv7-GCSF目标检测模型精确率（P）、均值平均精度（mAP_0.5）分别达到94.2%、98.2%，相比YOLOv7模型分别提高2.3、0.3个百分点，在模型轻量化方面，较YOLOv7模型浮点运算数下降77.5G，模型参数量、模型大小分别下降0.57M和18.88MB；与传统Tracktor和SORT算法相比，改进的DeepSORT算法跟踪准确率分别提高5.0和13.7个百分点；三白瓜及宁夏硒砂瓜计数结果决定系数为0.93、平均计数精度为96.3%、平均绝对误差为0.77。该方法可有效统计西瓜园西瓜数量，为西瓜产量预测提供一种行之有效的技术途径。

摘要:农业大棚作为一种特殊的地物类型，在高空间分辨率遥感影像上识别相对容易，且精度高，但高分影像大多需商业购买，可获取性受限。为提高县域农业大棚精确提取的经济性和便捷性，该研究利用免费、方便获取的非高分Sentinel-1（雷达）和Sentinel-2（光学）遥感数据进行融合，结合光谱指数、纹理提取和主成分分析等方法，构建了多维特征集空间，采取多种分类识别方法（案），对县域农业大棚进行识别提取。研究结果表明：1）仅使用Sentinel-1/2（10 m分辨率）遥感影像，在适当分类方法（案）的支持下，可实现县域农业大棚的高精度提取；2）利用Sentinel-1（雷达）和Sentinel-2（光学）遥感数据的融合有助于提升农业大棚的识别精度。Sentinel-1/2数据融合相较于仅使用Sentinel-2（光学）遥感数据，总体精度平均提升1.72个百分点，最大提升3.29 个百分点；3）文中所用识别方法（案）中，面向对象方法在大棚密度高的区域表现良好；但在大棚密度较低的区域，精度一般，表现出较强的区域（或场景）依赖性。而光学与雷达信息融合后基于像素的递归特征消除随机森林（random forest - recursive feature elimination，RF-RFE）方法（案）平均精度可达96.45%，精度高且稳定，区域适应性强，适合非高分影像县域农业大棚的精确、高效提取。研究提出的基于Sentinel-1/2影像县域农业大棚提取方案，可为广大县域农业大棚经济、快速、高效提取，提供技术支持。

摘要:基于热成像仪获取作物冠层温度可以实现作物水分胁迫状态的非接触式、无损检测，并且具有高通量检测的潜力。然而热红外图像存在作物边缘分布不清晰、噪声强、缺乏形状、纹理信息等问题，无法实现作物冠层温度自动化提取，利用可见光与热红外图像间的信息互补性，通过图像自动配准技术可以弥补热红外图像缺点，为自动化检测提供基础。为解决可见光图像与热红外图像之间辐射、形状和纹理差异，导致不同模态图像配准难度较大问题，该研究提出了一种融合改进头脑风暴(brain storm optimization algorithm，BSO)与Powell算法的可见光与热红外图像配准方法。研究通过对原始BSO优化算法进行改进使得整体算法更好寻找到最优仿射变换矩阵进而完成图像配准任务，具体改进包含以下5个方面：使用混沌映射函数初始化BSO群体分布、修改新个体变异范围、手肘法动态调整BSO中K-means聚类数、在个体变异方式策略中加入混沌本地搜索方法、在算法执行过程中根据BSO算法前期后期不同特性动态调整概率参数。研究选用互信息值(mutual information，MI)、归一化互信息值(normalized mutual information，NMI)、均方根误差(root mean square error，RMSE)和平均结构相似性指数(mean structure similarity index measure，MSSIM)作为评价指标。该研究算法相对比Powell优化算法、遗传算法(genetic algorithm，GA)和BSO_Powell算法在温室数据中MI指标分别提升0.0542、0.0769、0.0405，NMI指标分别提升0.0159、0.0231、0.0527，RMSE指标分别降低15.02、13.03、27.08，MSSIM指标分别提升0.0523、0.0488、0.1224；大田数据中MI指标分别提升0.0642、0.0667、0.0355，NMI指标分别提升0.0077、0.0125、0.0124，RMSE指标分别降低14.06、10.57、15.40，MSSIM指标分别提升0.0471、0.0381、0.0429。结果表明，所提出算法具有很强的鲁棒性，能够准确完成复杂环境下马铃薯多模态图像配准任务。

摘要:针对统计和线性回归模型难以完全揭示花期影响因子与花期之间的复杂非线性关系及油菜花期样本稀少的问题，提出了一种结合虚拟样本生成的集成学习算法来实现油菜花期的预测。该研究利用浙江省衢州市龙游县1999—2023年油菜盛花期与1998—2023年气象数据，通过基于高斯混合模型的虚拟样本生成（GMM-based virtual sample generation，GMM-VSG）算法与三次样条插值法（cubic spline interpolation）分别对原始样本进行扩充，采用8种机器学习算法建模并基于贝叶斯优化器进行超参数优化，最后通过Stacking集成学习方法，对 8种算法进行不同的组合，建立了油菜花期预测模型。研究结果表明：相较于原始数据集，通过三次样条插值法与高斯混合模型生成的两个扩展数据集在各种机器学习算法中的性能显著提升，其中通过三次样条插值法生成的数据集表现最为优异。通过Stacking思想能提升模型的精度，其中以核岭回归（kernel ridge regression ,KRR）、支持向量回归（support vector regression, SVR）、极端梯度提升树(extreme gradient boosting, XGBoost）这3种算法作为基模型，线性回归作为元模型的SRX_L模型表现最优，其平均绝对误差、均方根误差和决定系数，分别为0.105 6 d、0.122 7 d和0.9997。该研究结果可为油菜花期的准确预测提供有效方法。

摘要:腐败病、叶斑病、病毒病、斜纹夜蛾等荷叶病虫害严重影响莲子的产量与品质。开展疫病叶片检测是防治荷叶病虫害的重要措施。该研究以提高对荷叶病虫害的检测精度、减少模型的计算规模、提升可部署性为目标，提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化荷叶病虫害检测模型，同时，建立了一种考虑不同环境条件的荷叶病虫害数据集。首先，将YOLOv8颈部网络中的卷积模块（Conv）替换为GSConv，将C2f模块替换为VoV-GSCSP，形成了Slim-neck架构，使模型在保持较高识别准确性的基础上降低计算复杂度。同时，使用融合了EMA高效多尺度注意力机制的C2f_EMA模块替换主干网络中的C2f模块，提升模型对复杂环境中荷叶病虫害的特征提取能力。试验结果表明，建立的改进YOLOv8荷叶病虫害检测模型能够对荷叶病虫害进行有效检测，实现的平均精度均值（mean average precision，mAP）为89.3%，较基线模型提高了1.6个百分点；模型的参数量较基线模型降低了0.2 M，模型大小仅为5.6 MB。与其他主流检测模型相比，改进YOLOv8模型在检测精度、参数量和模型大小等方面表现出显著优势。将模型部署至Jetson Xavier NX和树莓派4B边缘计算设备上，模型实现的检测帧率分别为27和0.7 帧/s，展现了良好的移动端部署前景。所提模型实现了对荷叶病虫害的精准识别，可为荷叶病虫害自动防治提供支撑。

摘要:杨树是木材生产加工的重要来源和防护林建设的重要树种，中国的杨树人工林栽培规模居世界首位。然而，全球变暖加剧使得干旱成为杨树培育中最为严重的典型的非生物胁迫，给木材原料形成、森林资源保护带来挑战。该研究采用低成本的机器视觉成像研究干旱胁迫杨树苗表型快速解析方法。首先，提出了基于YOLOv8-pose的杨树骨架提取算法，识别植株上的叶片个体及内部的关键节点，实现植株整体形态结构信息的提取。其次，引入小样本学习技术，提出基于极少量人工标注的训练数据集扩充方法，大幅降低YOLOv8-pose模型训练的人工标注成本。然后，依据杨树骨架信息计算每个叶片主叶脉、叶柄的倾角，并将倾角信息转换为频数分布，便于人工智能算法建模。最后，研究并对比了传统机器学习及深度学习分类器，选择最优算法建立干旱胁迫等级分级模型。结果表明，小样本学习YOLOv8-pose模型在叶片识别、关键点提取任务中表现优异（交并比阈值为0.5时的平均精度分别为0.798和0.914）；基于一维卷积神经网络分类模型和倾角频数分布特征的杨树苗干旱胁迫等级分级模型优于其他对比方法，分类准确率为0.850。该研究提出的杨树表型解析方法可为缺水杨树识别、抗旱杨树筛选提供新的技术支持。

摘要:针对温室采用土壤源热泵供暖存在土壤热失衡明显、土壤温度和供暖能效逐年降低的问题，该研究在112 m²玻璃温室建设了耦合太阳能跨季节蓄热的土壤源热泵供暖系统，通过两个供暖周期试验，对热泵机组的运行、土壤热失衡、太阳能跨季节蓄热以及太阳能直供-土壤源热泵耦合供暖的运行特性进行深入分析。结果表明，在土壤源热泵供暖结束后，工作井温度下降2.40～2.97 ℃、监测井土壤温度下降0.60～1.00 ℃，土壤热失衡问题突出；太阳能跨季节蓄热使得监测井土壤温度较初始地温上升约0.2 ℃，有效解决了土壤热失衡问题；耦合供暖时太阳能直供可承担11%的热负荷，使得温室供暖能效系数从上一年度的2.79提升至3.19，提高了14.3%，节能效果明显。该研究揭示了供暖系统全年度和典型工况下的运行特性，实证了耦合太阳能解决土壤源热泵热失衡问题的可行性和高效性，并给出了系统高效运行主要操作参数的推荐值，为温室供暖相关研究与工程应用提供案例参考和数据支撑。

摘要:针对循环水养殖尾水污染物浓度低、处理通量大、净化成本高等问题，研发新型环保生物质灰滤材，以实现养殖尾水绿色、经济、高效脱氮除磷。围绕生物质灰滤材冷压烧结过程，研究不同睏料时间、烧结温度、保温时间下制得滤材的性能差异与结构特征，解析滤材性能调控机制，阐明滤材烧结成型机理，并对其氮磷吸附效果进行评估。结果表明，烧结温度为影响滤材性能的主控因素。更高烧结温度下，生物质灰中硅灰石与黄长石相向钙长石相的转变，促进了滤材透水孔隙向气孔孔隙的转化，进而实现滤材的性能调控。不经睏料，在1 170 ℃保温40 min制得生物质灰滤材具有较好综合性能，对磷酸盐-磷与亚硝酸盐-氮的单位吸附量和去除率分别达到0.996 mg/g、2.767%与0.317 mg/g、0.881%，优于陶粒、天然沸石、生物炭等主流商用滤材。该研究结果表明生物质灰滤材能够满足循环水养殖尾水脱氮除磷需求。

摘要:厌氧发酵广泛用于猪场废水的前端处理，该过程将产生大量沼液。在中国受土地消纳能力限制，相当一部分猪场沼液不得不经处理后达标排放。猪场沼液含有高浓度污染物，目前仍缺少高效的处理工艺。化学磷回收与A/O工艺均已有较好应用基础，该研究尝试联合结晶磷回收与A/O系统设计了一套具有工程可行性的猪场沼液处理工艺，并以实际猪场沼液为处理对象，探究了该工艺的污染物去除效能与机制。A/O系统缺氧、好氧反应器水力停留时间（HRT，hydraulic retention time）分别为3.4、8.6 h，硝化液回流比为200%，结晶反应器HRT为15min。试验结果表明，所设计工艺获得了较好的污染物去除效果，TP（总磷）、NH₄⁺-N、TN（总氮）、COD（化学需氧量）的去除率分别达到91.20%、94.67%、83.28%和96.18%；工艺同时实现了磷的高效回收，磷回收率（结晶单元对TP去除的贡献率）达到93.44%。缺氧、好氧单元对COD、TN、NH₄⁺-N的去除贡献率分别为75.24%、47.66%、17.30%与24.76%、30.92%、62.75%；该工艺条件下，缺氧单元发生了明显的厌氧氨氧化过程，好氧单元可能通过同步硝化反硝化、厌氧氨氧化等过程实现了部分TN的去除。结晶单元主要结晶产物为MgNH₄PO₄，同步去除了部分TN、NH₄⁺-N，去除贡献率分别为21.39%、19.92%。该研究可为猪场沼液处理及资源回收提供参考。

摘要:非点源污染影响因素复杂，实时监测与模拟具有难度，而景观生态风险评价从景观格局与生态过程的角度为区域污染风险评价与识别提供了新的思路。以深圳河湾流域为案例，基于“源-汇”理论，通过源汇景观识别、景观空间负荷对比指数评价污染风险，且与实地监测污染物数据进行数值与空间相关性分析，验证其结果准确性与科学性。研究结果表明：1）污染物监测数据表明流域内雨季总氮、总磷平均浓度超标率为12.99%、11.89%，非雨季超标率为8.61%、9.44%，雨季风险高于非雨季，5、7、9、10、12、13号子流域水环境质量相对较差，下游污染风险高于上游，沿海污染风险高于非沿海。2）非点源污染风险指数法评价结果表明7、9、10、12、13号子流域处于污染高风险区，集中在布吉河流域与福田河下游，占流域总面积的16.93%。3）两种风险结果具有一致性，数值上具有高度显著性，空间上具有聚集性。基于“源-汇”理论的非点源污染风险指数法适用于区域非点源污染风险评价。

摘要:针对中国废弃物资源化利用污染物排放高、机械化水平低等问题，该文在实地调研的基础上，梳理了澳大利亚、新西兰、新加坡等3个国家的废弃物处理技术体系，总结了3个国家在技术创新、平台建设、人才培养、推广应用等方面的典型经验和做法，目的是为中国农业废弃物清洁高效利用提供借鉴。澳大利亚、新西兰是世界重要的农业大国，均建立了较为完善的农业废弃物循环利用体系，澳大利亚构建了“资源化+”技术体系，新西兰构建了“源头减量+过程控制”协同处理技术体系，新加坡探索构建了城市生活垃圾厌氧发酵资源化新技术，本研究从科研团队协作、科研投入、成果推广应用等方面提出对策建议，助力推进我国废弃物资源化利用和循环农业发展。

摘要:把握生态安全格局动态变化的趋势和特征，识别亟需修复的生态区域，对维系区域生态安全，促进区域可持续发展具有重要意义。基于形态学空间格局分析方法并叠加国家自然保护区筛选生态源地，使用电路理论模型识别生态廊道、生态夹点区和生态障碍区，构建黄河中游地区2000—2020年的生态安全格局并分析其时空动态变化特征。结果表明：生态源地的数量和面积基本保持稳定，东部盆地和山区分布密集，西部高原分布较为稀疏。生态廊道由2000年的96条演变为2020年的103条，密集分布在山地广布的东部，西部生态廊道稀疏且跨越距离较长。生态夹点区面积保持稳定，障碍区面积呈小幅下降趋势，夹点区和障碍区以源地和廊道连接的区域及廊道的中间位置分布最为密集。生态安全格局呈现东南密集、西北稀疏的空间格局，夹点保护区在西部廊道稀疏区域变动频繁，障碍修复区集中分布在人类活动强度较大的盆地或平原，源地保护区稀疏的区域更需要稳定的“中转站”以维持长距离的廊道连接，廊道数量和长度呈增加趋势，生态安全格局整体朝着良好方向发展。黄河中游地区东部和西部生态安全格局的空间差异是由东部集中分布的高强度人类活动与生态环境良好的山区、西部脆弱的生态环境与不合理的开发活动共同作用所导致的。针对黄河中游生态安全格局存在的具体问题及实际生态状况，提出了保护与修复生态源地、生态廊道等生态要素的措施。研究结果可为黄河中游地区生态安全格局的优化及生态环境高质量发展提供科学参考与借鉴。

摘要:为探索各种空间因素作用下耕地未来空间布局的发展方向及其管控策略，该研究以位于长三角地区的常州市为例，采用机器学习算法构建了土地资源可耕性评价模型，并分别用PLUS模型和InVEST模型计算城市发展潜力和生境保护潜力，最后使用蚁群优化算法实现权衡多目标的耕地空间配置模拟并划定优化分区。结果表明：1）通过土地资源可耕性评价发现，常州市不可耕作区中有168.25 km²现状为耕地，高度可耕作区中有254.11 km²为非耕地，耕地资源分布存在明显的不均衡性。2）对比不同情景下的耕地空间配置结果，确定城市发展-生境保护-集中耕作情景取得了最理想的效果，平均可耕作潜力为0.9387，有助于优化耕地资源合理布局。3）统筹耕地空间配置结果与土地利用现状将常州市划分为核心保护区、质量提升区、潜力储备区、建设缓冲区、生态保育区共5区并提出差异化的优化管控策略。该研究的技术路径和结果对于重新认识区域耕地资源本底、有效调节土地资源错配具有参考意义。

摘要:综合探究修河流域景观生态风险时空演化特征及其影响因素对构筑区域国土空间生态屏障，优化生态风险管理机制具有重要意义。该研究以平原山地混合分布典型区修河流域为例，以2002、2007、2012、2017、2022年为研究时点，在测度景观生态风险指数的基础上，借助空间自相关、地形梯度分级等模型综合探究区域景观生态风险时空演化特征，并采用最优参数地理探测器识别其影响因素。结果表明：1）2002—2022年，修河流域景观生态风险指数呈下降趋势，低风险与中-低风险区域共增加491.89 km²，高风险与中-高风险区域共减少926.17km²，生态风险基本由高风险向低风险等级转移。2）修河流域景观生态风险在水平尺度上呈空间正相关性，局部集聚特征主要以“高-高”“低-低”为主；垂直空间上，景观生态风险呈明显地形梯度效应，高风险区在低地形梯度范围内呈优势分布，低风险区在中高地形梯度范围内呈优势分布。3）景观生态风险易受多维因素的影响，各时期地形因子、人类干扰指数、年均温等因素的影响效应始终较强；因子间的交互作用后对景观生态风险的解释力显著增强。研究结果可为流域生态风险管控及生态空间布局优化提供有益参考。

摘要:为了实现油菜叶片锌含量的快速无损检测，该研究采用一种基于高光谱成像技术结合深度迁移学习算法的高精度检测方法，通过无土栽培的方式，设置10个不同胁迫类别(2种不同硅浓度环境结合5个不同锌胁迫梯度)，获取无硅环境和有硅环境中重金属锌胁迫下总计4 000个油菜叶片样本。利用高光谱成像设备采集油菜叶片样本高光谱图像信息，并将整个叶片作为感兴趣区域获取其平均光谱信息。通过对比不同预处理后光谱对硅作用下油菜叶片锌含量预测性能，确立标准正态变量变换(standard normalized variable，SNV)算法作为最佳预处理方法，并对SNV处理的光谱数据进行进一步分析。利用堆叠自编码器(stacked auto-encoder，SAE)对预处理后的最佳光谱数据进行降维，并与传统的降维算法进行比较。最后，对最优SAE深度学习网络进行迁移学习，得到迁移堆叠自编码器(transfer stacked auto-encoder，T-SAE)模型，验证无硅环境和有硅环境中深度学习模型之间的可迁移性。结果表明，基于SAE提取深度特征的支持向量机回归(support vector machine regression，SVR)模型对无硅环境或有硅环境中油菜叶片中锌含量的预测效果较好。无硅环境和有硅环境中所建立的SNV-SAE-SVR模型性能较佳，预测集的决定系数(R_p²)、均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.850 7、0.034 66 mg/kg和2.607，0.876 6、0.028 54 mg/kg和2.732。此外，基于T-SAE提取深度特征的SVR模型能有效实现无硅环境和有硅环境中锌含量的预测，最佳SNV-T-SAE-SVR模型预测集的R_p²、RMSEP和RPD分别为0.881 0、0.027 48 mg/kg和2.966。研究结果表明，深度迁移学习方法结合高光谱成像无损检测技术能够有效实现油菜叶片锌含量检测。

摘要:为实现留兰香产地的快速鉴别，该研究提出了一种核主成分分析（kernel principal component analysis，KPCA）与核局部保持投影（kernel locality preserving projections，KLPP）及Wilks Λ统计量序贯融合的特征波长提取策略，在此基础上鉴别5个产地的留兰香。首先，在采集5个产地300个留兰香样本的三维荧光数据后，运用三角形内插值法去除原始光谱中的瑞利散射和拉曼散射，并运用SG（Savitzky-Golay）对数据进行平滑预处理。然后，对预处理后的荧光光谱数据分别利用KPCA、KPCA+KLPP、KPCA+Wilks Λ统计量、 KPCA+KLPP+Wilks Λ统计量4种方法提取特征激发波长和特征发射波长。接着，按特征激发波长从小到大顺序将其对应的特征发射波长光谱值首尾相连转换成行向量；4种方法从300个样本中各得到1个300行的特征波长光谱值矩阵。再者，运用Fisher判别分析（fisher discriminant analysis，FDA）对特征波长光谱值矩阵进行数据可分性融合，生成可分性FD（fisher discriminant）变量。选取前4个累计判别能力达到99%的FD变量作为鉴别模型的输入向量。最后，用支持向量机（support vector machine，SVM）算法分析4个FD变量，分别得到对应于4种特征提取波长方法的FDA+SVM鉴别结果，其正确率分别为92.00%、96.00%、94.67%、100%。结果表明，所提出的KPCA+KLPP+Wilks Λ统计量序贯融合的特征波长提取策略能够有效减少三维荧光光谱数据的冗余，并能表征原始荧光数据的信息特征，实现了5种留兰香产地的正确鉴别。该研究可为后续利用三维荧光光谱开展留兰香重要组分量化分析提供一定的基础。

摘要:为提高太阳能联合空气源热泵干燥系统的经济效益、环保效益以及太阳能利用率，提出了一种太阳能多热源热泵（solar assisted multi-heat source heat pump, SMSHP）干燥系统。采用模糊层次分析法，该研究选取集热器倾角、集热器面积、水箱容积、热泵功率、水泵流量、空气流量为变量，以SMSHP干燥系统的经济性、系统性能、节能性为优化目标，建立SMSHP干燥系统基于模糊层次分析法的多目标优化模型，得到SMSHP干燥系统的多目标优化函数，并通过正交试验法选出25组优化组合。另外，基于TRNSYS软件搭建了SMSHP干燥系统仿真模型，将25组优化组合参数下的系统进行仿真分析，得出最优参数组，并通过TRNSYS仿真模型验证了最优参数组的实用性和可靠性。研究结果表明，最优参数组为：集热器倾角为35 °、集热器面积为40 m²、水箱体积为1.5 m³、热泵功率为10 kW、集热泵流量为2700 kg/h、空气流量为3500 m³/h，此组参数下，SMSHP干燥系统成本降低了4.78%，系统性能提高了17.08%，节能性提高了9.41%，各项指标综合提升了6.27%。该研究从多影响因素出发，采用模糊层次分析法对太阳能多热源热泵干燥系统进行多目标优化分析，对提高系统的综合性能具有重要的指导意义。

摘要:聚乙二醇（polyethylene glycol，PEG）是一种常用的种子引发剂，利用PEG调节种子在引发过程中的水分吸收，是提高种子引发效果的关键。为探究不同PEG引发浓度和引发时间条件下玉米种子水分吸收对引发效果的影响，该研究采用低场核磁共振（low-field nuclear magnetic resonance，LF-NMR）技术动态监测不同浓度PEG引发下玉米种子水分相态变化情况，分析种子水分吸收和引发效果的关系，并结合机器学习算法构建玉米种子引发效果预测模型。结果表明：随着引发时间的增加（0～48 h），结合水含量呈现先增加后逐渐趋于稳定的趋势，而自由水含量则持续上升，总水含量呈现先增加后逐渐减缓的趋势。结合水含量刚进入滞缓阶段，即A₂₁信号幅值基本不再增加，可作为判断玉米种子适宜引发时间的一个指标。此外，利用高斯过程回归（gaussian process regression，GPR）算法结合核磁参数和引发条件构建的模型，对玉米种子发芽率预测的R2达到0.920，能够快速检测种子的引发效果。通过LF-NMR检测种子引发过程中的水分变化能够实现最优引发条件的快速筛选，该研究为玉米种子引发参数设置和引发效果快速评价提供了新思路。

摘要:为明确光照刺激微生物合成β-胡萝卜素具体代谢过程中的分子机制，该研究使用超高效液相色谱法及Illumina Hiseq 2000平台分别对卷枝毛霉WJ11光照刺激后β-胡萝卜素积累及代谢通路中的基因变化及功能注释进行转录组学分析。结果表明光照后细胞干质量比黑暗条件稍高，葡萄糖的消耗速率更快且脂质含量明显提高，达到细胞干重的35.3 %，而光照后β-胡萝卜素合成急剧增加，持续光照1 440 min时β-胡萝卜素含量达到最大值458.3 μg/g，是黑暗条件的2.1倍。分别收取光照与黑暗条件下不同时间点的样品进行转录组学分析，结果表明光照刺激后120 min糖酵解途径增强，积累的丙酮酸在细胞质中转化为乙醛并激活细胞质中丙酮酸-乙醛-乙酸循环，从而提供更多的前体乙酰辅酶A，甲羟戊酸途径基因表达量增强，使得β-胡萝卜素合成剧烈增加。而光照1 440 min后脂质和β-胡萝卜素合成趋于稳定，推测乙酰辅酶A有所积累导致乙酰辅酶A乙酰转移酶活性增强甲羟戊酸途径活性反而下降，β-胡萝卜素积累有所下降。此外乙酰辅酶A合成酶和ATP：柠檬酸裂解酶的表达量下降，使得碳源更多流向三羧酸循环。3个与光响应相关的光受体蛋白-1转录水平在光照120 min后均发生显著下调，推测其是光照刺激β-胡萝卜素合成的关键调控蛋白。研究结果为β-胡萝卜素合成分子机制研究及深化β-胡萝卜素遗传改造提供了理论支持。

摘要:为实现废弃茶渣中活性物质的提取和资源化利用，该研究利用水热技术高效提取茶渣中的咖啡因，并结合响应面法（response surface methodology，RSM）和人工神经网络（artificial neural network，ANN）对提取过程进行建模与预测，获得最优的浸提条件。结果表明，水热法能够实现咖啡因等高值活性成分的高效浸出，通过RSM对提取过程中的关键参数（水热温度、时间、液固比和pH值）进行了系统优化，发现水热温度对咖啡因提取率的影响最为显著。此外，还建立了ANN模型以进一步验证和对比优化效果，试验表明，ANN模型预测的最佳条件为水热温度220 ℃，水热时间3.5 h，液固比50 mL/g，pH 9.0，ANN的预测结果（66.19 mg/g）与实际试验（65.81±0.47 mg/g）结果较为接近，具有更高的预测精度（R² = 0.999）。该研究利用水热技术从茶渣废弃物中回收咖啡因，为废弃生物质资源的高值化循环利用提供了有益的参考和借鉴。