小粒大豆光合特性的研究

 试验比较了小粒大豆（7605）和普通栽培大豆（鲁豆4号）的光合特性，以及光合作用对温度和水分胁迫的响应。7605植株生长速率比鲁豆4号慢。在营养生长时期，光合速率和气孔导度低于鲁豆4号。7605细胞间隙CO#-2浓度低于鲁豆4号，气孔限制值（ls）、羧化效率和RuBP再生能力高于鲁豆4号，这说明7605光合作用的气孔限制比鲁豆4号严重。轻度水分胁迫下，7605表现为光合作用的气孔限制，严重水分胁迫时光合作用表现为非气孔限制。鲁豆4号光合作用对温度变化的反应较7605敏感。两个大豆的光合最适温度均为28℃，但7605光合适宜温度范围比鲁豆4号宽。     

不同生育期大豆叶片、叶柄及茎中游离脯氨酸对不同水分胁迫的反应

本实验分别测定了两个大豆品种在四种不同水分条件下叶片、叶柄和茎中游离脯氨酸浓度的变化。并对大豆在开花期、结英期以及鼓粒期体内脯氨酸的变化动态进行了研究。结果表明:在正常供水条件下,从开花期到鼓粒期随着生育期的进展,两个大豆品种叶片、叶柄和茎中的脯氨酸浓度均保持着增长趋势,并且脯氨酸浓度在各生育期都是按叶片、叶柄、茎而依次降低。正常供水条件下,抗旱性较强的“7605”各测定部位的脯氨酸浓度在各生育期均高于抗旱性较弱的“鲁豆四号”。“鲁豆四号”体内的脯氨酸对水分胁迫的反应要比“7605”敏感得多,而且在水分胁迫下脯氨酸累积能力明显高于“7605”。两个大豆品种体内脯氨酸对水分胁迫的反应因部位不同、生育期不同以及胁迫程度不同而不同。我们认为脯氨酸不能作为大豆抗旱性的有效指标。     

莲藕片薄层真空微波干燥特性及动力学模型

为研究莲藕片真空微波干燥特性,探讨不同真空度、装载量和微波功率对莲藕片薄层真空微波干燥过程的影响。根据试验数据建立莲藕片薄层真空微波干燥水分比与干燥时间关系的动力学模型,并对模型进行拟合试验,最后计算莲藕片薄层真空微波干燥条件下的有效扩散系数。结果表明,莲藕片薄层真空微波干燥过程符合Page模型,经验证,模型预测值与试验值拟合良好;莲藕片薄层真空微波干燥有效扩散系数在0. 508×10-6～6. 556×10-6m~2/s范围内。Page模型适合描述莲藕片薄层真空微波干燥过程。     

热泵驱动的溶液除湿在谷物就仓干燥中的应用

为安全且高效地实现粮食干燥储存,设计了一套基于热泵驱动的溶液除湿谷物就仓干燥系统,并建立了系统中各部件及谷物就仓干燥数学模型.模拟了南昌地区秋季初始含水率为22％、初始温度为20℃的200 t谷物就仓干燥至安全水分的过程.分析了溶液除湿系统干燥中风量对系统干燥时间及耗能的影响,得出耗能最低的最佳通风量;提出自然通风与溶...     

龙眼果肉微波真空薄层干燥数学模型研究

为获得龙眼果肉的微波真空干燥特性,研究了固定真空度下不同微波强度对龙眼薄层干燥水分的影响.采用8个常用薄层干燥数学模型,建立了龙眼干燥水分比和时间的动力学模型.结果表明:微波强度是影响干燥过程的主要因素;分别对8种数学模型进行非线性回归分析,并确定模型参数,发现Page模型拟合效果最佳,能准确预测龙眼果肉干燥水分的变化规律.干燥过程大致分为升速、恒速和降速阶段;当微波强度较低时干燥过程由升速和恒速阶段控制;当微波强度较高时,干燥过程由降速阶段控制.     

快生型大豆根瘤菌（Rhizobium fredii）与我国栽培大豆共生有效性研究

26株快生型大型大豆根瘤菌（R.fredii）与我国25个栽培大豆品种共生试验表明：R.fredii能与我国栽培大豆有效共生,固氮酶活性[C#-（2）H#-（4）]一般在3～6nmol·L#+(-1) g#+(-1) h#+(-1),接种在跃进5号、山宁2号、鲁豆4号、民权圆蛋粒和上海早毛豆等品种上共生效果与慢生型大豆根瘤菌B.japonicum 15006（P.R.C. 005）相当或超过之。但R.fredii对大豆品种的选择性更明显,26个菌株的接种有效率平均为49%,其中15067（USDA191）为89%。4株R.fredii接种在夏大豆跃进5号、鲁豆4号和山宁2号上的田间小区实验每亩增产大豆10.6～32.1kg,增产幅度9.4%～31.4%。大田接种平均每亩增产大豆22.1kg。     

玉米颗粒内部的二维传热传质过程

提出了玉米干燥过程中二维传热传质非线性偏微分模型，该模型考虑了谷粒内部水分的蒸发，并假设水分以液态形式扩散到谷粒表层，然后在谷粒表面产生汽化，在分析过程中综合考虑了温度和水分对玉米物性参数的影响，利用有限元方法对该模型方程进行了分析和求解，并在薄层干燥试验台上进行了实验验证。结果表明，该模拟方法达到了较高的精度，平均相对误差５％左右，为进一步进行应力分析及缓苏过程的分析奠定了基础。     

水稻薄层干燥的试验研究

通过对黑龙江省几个水稻品种进行薄层干燥试验,分析了不同的初始水分、热风温度、表现速度及品种对水稻薄层干燥速率的影响,建立了两个产量较大的水稻品种的薄层干燥方程;在连续通风干燥条件下探讨水稻爆腰率增值规律。     

基于Weibull分布函数的熟牛肉电流体学干燥过程模拟

为了研究Weibull分布函数中各个参数的影响因素及其在电流体动力学干燥中的应用,以熟牛肉为对象进行电流体动力学干燥和对比试验,电压取值分别为0、6、14、21、32 kV,用Weibull分布函数和均方根误差、约化卡方值、建模效率等统计参数对干燥数据进行了模拟和分析;同时基于Fick第二定律对电流体动力学干燥过程中熟牛肉的水分扩散系数进行研究.结果表明,电流体动力学能够提高熟牛肉的干燥速度,且干燥速度随电压升高而升高;发现Weibull模型比较适合薄层熟牛肉的电流体动力学干燥;干燥过程中熟牛肉的有效水分扩散系数随着电压的增加而增加.     

高油抗孢囊线虫大豆新品种齐黄28号

大豆新品种齐黄 2 8号抗大豆孢囊线虫 ,高产稳产。夏播生育期 1 0 0～ 1 0 4天 ,有限结荚习性 ;籽粒脂肪含量 2 2 3% ,蛋白质平均 4 0 0 % ;高抗大豆孢囊线虫 1、3、5号生理小种 ,产量水平 375 0～4 5 97 5kg/hm2 ,较对照品种鲁豆 1 1号增产 5 1 %～1 6 34 % ;适宜黄淮地区中片夏播种植     

人工干燥大豆的破碎敏感性

在薄层干燥试验台上进行了大豆干燥试验，测定了大豆的破碎敏感性。干燥后大豆经离心式破碎敏感性测试仪冲击，其破碎以破瓣为主，碎粒率只占总破碎粒的３０５，方差分析显示，风温和风速对破碎敏感性影响高度显著，初始含水率和品种对破碎敏感性影响显著。     

丸粒化玉米种子薄层干燥的数学模型

采用多元线性回归分析程序,将常见的谷物薄层干燥模型化为线性模型。在对丸粒化玉米种子进行三因素三水平干燥试验的基础上,通过对试验数据的分析,对不同风温下的干燥曲线进行模型比较,经拟合得出适合于丸粒化玉米种子的数学模型为page模型。该模型能较好地预测各干燥阶段的干燥速率及含湿量,确定合理的干燥工艺以便调控干燥环境,达到高效低耗的目的。     

豆渣微波热风联合干燥特性研究

【目的】确定豆渣的最佳干燥方法,缩短干燥时间,提高生产效率。【方法】对鲜豆渣进行微波热风联合干燥试验。【结果】在微波功率为80W的条件下微波干燥4min,然后再进行105℃热风干燥75min,豆渣干燥效果良好,较热风干燥时间缩短47.33%。同时构建了豆渣微波热风联合干燥的数学模型ln（-lnMR）=-5.21456＋1.102658P＋0.12594P2＋（1.30009＋0.21457P-0.05214P2）lnt,可较好地描述豆渣干燥过程中物料含水率与干燥时间的关系。【结论】微波热风联合干燥技术能在较短的干燥时间内较大程度地脱除豆渣水分,是一种较佳的豆渣干燥工艺,值得进一步推广应用。     

豆渣微波热风联合干燥特性研究

【目的】确定豆渣的最佳干燥方法,缩短干燥时间,提高生产效率。【方法】对鲜豆渣进行微波热风联合干燥试验。【结果】在微波功率为80 W的条件下微波干燥4 min,然后再进行105℃热风干燥75 min,豆渣干燥效果良好,较热风干燥时间缩短47.33%。同时构建了豆渣微波热风联合干燥的数学模型ln（-lnMR）=-5.21456+1.102658P+
0.12594P2+（1.30009+0.21457P-0.05214P2）lnt,可较好地描述豆渣干燥过程中物料含水率与干燥时间的关系。【结论】微波热风联合干燥技术能在较短的干燥时间内较大程度地脱除豆渣水分,是一种较佳的豆渣干燥工艺,值得进一步推广应用。     

大豆暗垄密群体内田间小气候变化

暗垄密是大豆产栽培技术,与对照相比单产平均增加20%,为了探讨其增产机理,对暗垄密群体内田间小气候变化进行了调查,结果表明:暗垄密群体前期比对照封垄早(提前10d),后期衰落慢,提高了光能利用率;两种栽培模式生育中期冠中层及冠下层(冠内地表)的光照强度均较低,冠层内的通风性差异不明显;暗垄密群体耕层土壤的保水力较强。     

低温下水稻的薄层干燥模型

进行了低温水稻的薄层干燥试验,建立了薄层干燥数学模型。试验结果表明,预测值与实测值一致性较好,所建数学模型可用于描述低温下水稻的薄层干燥。     

Ensemble learning prediction of soybean yields in China based on meteorological data

The accurate prediction of soybean yield is of great significance for agricultural production, monitoring and early warning. Although previous studies have used machine learning algorithms to predict soybean yield based on meteorological data, it is not clear how different models can be used to effectively separate soybean meteorological yield from soybean yield in various regions. In addition, comprehensively integrating the advantages of various machine learning algorithms to improve the prediction accuracy through ensemble learning algorithms has not been studied in depth. This study used and analyzed various daily meteorological data and soybean yield data from 173 county-level administrative regions and meteorological stations in two principal soybean planting areas in China (Northeast China and the Huang–Huai region), covering 34 years. Three effective machine learning algorithms (K-nearest neighbor, random forest, and support vector regression) were adopted as the base-models to establish a high-precision and highly-reliable soybean meteorological yield prediction model based on the stacking ensemble learning framework. The model’s generalizability was further improved through 5-fold cross-validation, and the model was optimized by principal component analysis and hyperparametric optimization. The accuracy of the model was evaluated by using the five-year sliding prediction and four regression indicators of the 173 counties, which showed that the stacking model has higher accuracy and stronger robustness. The 5-year sliding estimations of soybean yield based on the stacking model in 173 counties showed that the prediction effect can reflect the spatiotemporal distribution of soybean yield in detail, and the mean absolute percentage error (MAPE) was less than 5%. The stacking prediction model of soybean meteorological yield provides a new approach for accurately predicting soybean yield.     

茶叶烘干机不同进风方式的热效率研究

分层进风方式的进出口热风温度差一般比底层进风的高7～9℃.分层进风的平均热效率为28.14%,而底层进风的为31.76%。分层进风的生产率一般比底层进风的低5～7kg·h~1。将分层进风的6CH—12型烘干机改为底层进风后,热效率提高了3.5%,每小时可节省薪材7～9Kg。分层进风的乌龙茶坯不易包揉成形,茶条松散,条形比底层进风的差,碎茶较多。两种进风方式对绿茶的品质没有明显影响.本文还分析了两种进风方式对热效率和茶叶品质的影响因素和机理.     

农产品薄层干燥实验微机控制及数据采集系统

采用高性能数据采集卡、Ｄ／Ａ转换卡、小信号放大板、数字量Ｉ／Ｏ卡、温湿度传感器和精密重量传感器等与微型电子计算机组成农产品薄层干燥实验过程的控制及数据采集系统．通过盐胚李的薄层干燥实验,表明该系统控制精度高、工作可靠,实现了薄层干燥实验自动化．