融合YOLOv7和BYTE多目标跟踪的多类别海珍品计数方法

针对目前养殖过程中海珍品计数方法成本高、效率低、计数精度难以保障等问题,该研究以真实底播养殖环境下的海珍品为研究对象,以水下拍摄的海珍品视频为数据源,提出一种基于视频多目标跟踪的多类别海珍品计数方法。首先,采用性能优异的YOLOv7算法实现海珍品目标检测器,为多目标跟踪提供输入;然后,结合真实养殖环境下同类别海珍品外观相似性高、不清晰等特点,借鉴BYTE算法的多目标跟踪思想,设计多类别轨迹生成策略和基于轨迹ID号的计数策略,提出一种多类别海珍品跟踪与计数方法。并提出一套更适用于基于轨迹ID号计数方法的评估指标。试验结果表明,改进平均计数精度、改进平均绝对误差、改进均方根误差及帧率分别为91.62%、5.75、6.38和32帧/s,各项指标多优于YOLOv5+DeepSORT、YOLOv7+DeepSORT、YOLOv5+BYTE、YOLOv7+BYTE等算法,尤其改进平均计数精度、帧率指标比YOLOv5+DeepSORT高了29.51个百分点和8帧/s,且在改进平均绝对误差、改进均方根误差指标上分别降低19.50和12.08。该研究方法可有效帮助水产养殖企业掌握水下海珍品数量,为现代化...     

基于自纠正NMS-ByteTrack的套袋葡萄估产方法

针对套袋后的葡萄体积增加和葡萄叶片表面积大容易出现重叠遮挡,及人工拍摄视频的速度不稳定可能导致套袋葡萄目标丢失的问题,该研究提出一种基于自纠正NMS(non-maximum suppression)-ByteTrack的套袋葡萄估产方法。该方法首先通过目标检测方法YOLOv5s检测视频中的套袋葡萄,将检测阶段的NMS操作后置到追踪阶段,保留因遮挡而被过滤的果实检测框;其次在ByteTrack的基础上加入相机运动补偿和改进的卡尔曼滤波算法,以自动纠正果实预测框的位置并进行追踪;最后提出一种划线计数策略对套袋葡萄自动计数。试验结果表明,该方法的多目标追踪准确率、多目标追踪精度和ID调和平均数分别为64.6%、82.4%和80.8%,相比ByteTrack分别提高了1.7个百分点、1.0个百分点和4.1个百分点,平均计数精度达到82.8%。因此,基于自纠正NMS-ByteTrack的估产方法能有效解决套袋葡萄的追踪计数问题,实现对套袋葡萄更精确地估产。     

基于深度学习与目标跟踪的苹果检测与视频计数方法

基于机器视觉技术自动检测苹果树上的果实并进行计数是实现果园产量测量和智慧果园生产管理的关键。该研究基于现代种植模式下的富士苹果视频,提出基于轻量级目标检测网络YOLOv4-tiny和卡尔曼滤波跟踪算法的苹果检测与视频计数方法。使用YOLOv4-tiny检测视频中的苹果,对检测到的果实采用卡尔曼滤波算法进行预测跟踪,基于欧氏距离和重叠度匹配改进匈牙利算法对跟踪目标进行最优匹配。分别对算法的检测性能、跟踪性能和计数效果进行试验,结果表明：YOLOv4-tiny模型的平均检测精度达到94.47%,在果园视频中的检测准确度达到96.15%;基于改进的计数算法分别达到69.14%和79.60%的多目标跟踪准确度和精度,较改进前算法分别提高了26.86和20.78个百分点;改进后算法的平均计数精度达到81.94%。该研究方法可有效帮助果农掌握园中苹果数量,为现代化苹果园的测产研究提供技术参考,为果园的智慧管理提供科学决策依据。     

基于改进YOLOv7的毛虾捕捞渔船作业目标检测与计数方法

渔船捕捞信息量化是开展限额捕捞精细化管理的前提,为解决中国毛虾限额捕捞目标识别和信息统计量化问题,研究了在中国毛虾限额捕捞渔船上安装电子监控（electronic monitoring,EM）设备,并基于YOLOv7提出一种改进的目标检测算法（YOLOv7-MO）和目标计数算法（YOLOv7-MO-SORT）。YOLOv7-MO目标检测算法采用MobileOne作为主干网络,在输出端head部分加入C3模块,并完成剪枝操作;YOLOv7-MO-SORT目标计数算法将SORT（simple online and realtime tracking）算法中的Fast R-CNN替换为YOLOv7-MO,用于检测捕捞作业中抛出的锚和装有毛虾的筐。采用卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法对检测到的目标进行跟踪预测,设置碰撞检测线、时间戳、阈值和计数器,实现对捕捞作业过程中渔获毛虾筐数和下网数量计数。结果表明：1）改进后的YOLOv7-MO在测试集上的平均检测精度、召回率、F1得分分别达到了97.3%,96.0%,96.6%,相比YOLOv7模型分别提升了2.0、1.1和1.5个百分点。2）改进后的YOLOv7-MO模型大小、参数量和浮点运算数分别为64.0 MB、32.6 M、39.7 G,相比YOLOv7模型分别缩小了10.2%、10.6%和61.6%。3）以YOLOv7-MO为检测器的SORT算法毛虾捕捞作业计数准确率在统计毛虾筐数和下网数量上分别达到80.0%和95.8%。YOLOv7-MO在提高检测精度的同时减轻了模型量级,提高了检测效率。结果表明,该研究能够为实现渔船捕捞作业信息记录自动化和智能化提供方法,为毛虾限额捕捞管理提供决策参考依据。     

再生稻产量形成的生理生态特性与关键栽培技术的研究与展望

本文介绍了目前我国再生稻的发展现状,从发育遗传和生理生态角度综述了近年来再生稻产量形成的研究进展,提出采用人工收割高留桩栽培再生稻时,选择头季分蘖力相对较弱、再生季再生力强的重穗型杂交籼稻品种(组合)易获高产;而采用机械化收割低留桩栽培再生稻时,选择具强低位芽再生力的杂交籼稻品种或感光性弱的重穗型杂交粳稻品种(组合)、籼粳交水稻品种(组合)易获高产。头季成熟期至再生季齐穗期根系活力的强弱,直接影响再生季产量的高低,再生季稻高产的前提是健壮的头季根系和一定数量新生根系的有效结合,这有利于促进腋芽的萌发成苗、增加每平方米穗数,是再生稻高产增产的关键。在此基础上,提出适时早播、畦栽沟灌、二次烤田、重施促芽肥、适高留桩的人工收割高留桩再生稻栽培技术,并从品种选择、再生季施肥、留桩高度等方面探讨了机械化收割低留桩蓄留再生稻的关键栽培技术及生理生态机制。最后提出了我国再生稻发展亟待解决的几个问题,认为当前轻简化的机收低留桩再生稻是我国再生稻发展的方向,并对机收低留桩再生稻的进一步研究作了展望。     

基于YOLOv5m和CBAM-CPN的单分蘖水稻植株表型参数提取

为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数，该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别，将所得数据分别输入到关键点检测模型检测各部位关键点，按照语义信息依次连接关键点形成植株骨架，依据关键点坐标计算穗长度、茎秆长度、叶片长度、叶片-茎秆夹角4种表型参数。首先，构建单分蘖水稻的关键点检测和目标检测数据集；其次，训练Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv5m目标检测模型，经过对比，YOLOv5m的检测效果最好，平均精度均值（mean average precision，mAP）达到91.17%；然后，应用人体姿态估计的级联金字塔网络（cascaded pyramid network，CPN）提取植株骨架，并引入注意力机制CBAM（convolutional block attention module）进行改进，与沙漏网络（hourglass networks，HN）、堆叠沙漏网络模型（stacked hourglass networks，SHN）和CPN模型相比，CBAM-CPN模型的预测准确率分别提高了9.68、8.83和0.5个百分点，达到94.75%，4种表型参数的均方根误差分别为1.06、0.81、1.25 cm和2.94°。最后，结合YOLOv5m和CBAM-CPN进行预测，4种表型参数的均方根误差分别为1.48 、1.05 、1.74 cm和2.39°，与SHN模型相比，误差分别减小1.65、3.43、2.65 cm和4.75°，生成的骨架基本能够拟合单分蘖水稻植株的形态结构。所提方法可以提高单分蘖水稻植株的关键点检测准确率，更准确地获取植株骨架和表型参数，有助于加快水稻的育种和改良。     

基于无人机视频影像的油菜苗检测与计数

针对油菜生长早期传统人工苗情调查方法效率低、主观意识强,不能满足大面积或经常性高精度苗期调查作业需求的问题,该研究基于无人机影像及机器学习技术,提出一种油菜苗视频流检测模型及计数方法。通过对YOLO系列基础模型添加多头自注意力,用BasicRFB（basic receptive field block）模块替换原有的空间池化结构（spatial pyramid pooling-fast,SPPF）模块,并对Neck部分添加一维卷积及更换下采样方式等,进一步结合DeepSORT（deep simple online and real-time tracking）算法和越线计数技术实现对油菜苗的数量统计。算例测试结果表明,改进后YOLOv5s的交并比阈值0.50的平均精度均值达到93.1%,交并比阈值0.50～0.95的平均精度均值达到了67.5%,明显优于Faster R-CNN、SSD和YOLOX等其他经典目标检测算法,交并比阈值0.50的平均精度均值分别高出14.82、26.37和3.3个百分点,交并比阈值为0.50～0.95范围下的平均精度均值分别高出25.7、33.9和6.7个百分点。油菜苗计数试验结果表明,离线视频计数时,在合理的种植密度区间内,所提算法的油菜苗计数精度平均达到93.75%,计数效率为人工计数的9.54倍;在线实时计数时,在不同天气情况下,计数平台的油菜苗计数精度最大相差1.87个百分点,具有良好的泛化性,满足油菜苗计数实时性要求。     

基于无人机图像和贝叶斯CSRNet模型的粘连云杉计数

自动、准确且快速地统计苗木数量是实现苗圃高效管理的重要基础。针对现有苗木计数方法准确率较低且无法准确统计粘连苗木等问题,该研究提出了一种基于贝叶斯CSRNet模型的云杉计数模型。该模型以对粘连苗木具有良好稳定性的CSRNet模型为基础,引入贝叶斯损失函数,以人工标注的点标签数据作为监督信号。以1 176幅云杉图像训练贝叶斯CSRNet模型,并通过166幅测试集云杉图像测试。结果表明,贝叶斯CSRNet模型可以准确、快速地统计无人机航拍图像内的云杉,对测试集图像内云杉的平均计数准确率（Mean Counting Accuracy,MCA）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）和均方误差（Mean Square Error,MSE）分别为99.19%、1.42和2.80。单幅云杉图像耗时仅为248 ms,模型大小为62 Mb。对比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型和贝叶斯CSRNet模型对166幅测试集云杉图像的计数结果,贝叶斯CSRNet模型的MCA分别比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型高3.43%、1.44%和1.13%;贝叶斯CSRNet模型的MAE分别比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型低6.8、2.9和1.67;贝叶斯CSRNet模型的MSE分别比YOLOv3模型、改进YOLOv3模型、CSRNet模型低101.74、23.48和8.57。在MCT和MS两项指标上,贝叶斯CSRNet模型与CSRNet模型相同且优于YOLOv3模型和改进YOLOv3模型。贝叶斯CSRNet模型可实现无人机航拍图像内苗木数量的自动、准确、快速统计,为苗木库存智能盘点提供参考。     

基于无人机航拍与改进YOLOv3模型的云杉计数

为解决目前苗木计数由人工完成而导致的成本高，效率低，计数精度不能得到保障的问题，该研究以自然环境下的云杉为研究对象，以无人机航拍云杉图像和拼接后完整地块云杉图像为数据源，根据云杉尺寸差异大和训练样本小的特点提出一种基于改进YOLOv3（You Only Look Once v3，YOLOv3）模型的云杉计数模型。该模型将密集连接模块和过渡模块引入特征提取过程，形成Darknet-61-Dense特征提取网络。通过694幅无人机航拍云杉图像测试表明，密集连接模块和过渡模块可解决YOLOv3模型小样本训练过拟合问题和云杉特征丢失问题，改进YOLOv3模型可以快速准确实现云杉计数，在精确率P、召回率R、平均精度AP、平均计数准确率MCA和平均检测时间ADT这5个评价指标上达到96.81%、93.53%、94.26%、98.49%和0.351 s；对比原有YOLOv3模型、SSD模型和Faster R-CNN模型，精确率P分别高2.44%、4.13%和0.84%。对于拼接后完整地块云杉图像，改进YOLOv3模型的5个评价指标的结果分别为91.48%、89.46%、89.27%、93.38%和1.847 s；对比原有YOLOv3模型、SSD模型和Faster R-CNN模型，精确率P分别高2.54%、9.33%和0.74%。该研究为利用无人机快速准确统计苗木数量的关键步骤做出有益的探索。     

基于改进YOLOv5s的苹果叶片小目标病害轻量化检测方法

为解决自然环境中苹果叶片病害检测场景复杂、小目标病害检测难度高以及模型参数大无法在移动端和嵌入式设备部署等问题,提出一种基于YOLOv5s的苹果叶片小目标病害轻量化检测方法。该方法将YOLOv5s的骨干网络更改为ShuffleNet v2轻量化网络,引入CBAM（convolutional block attention module）注意力模块使模型关注苹果叶片小目标病害,添加改进RFB-s（receptive field block-s）支路获取多尺度特征,提高苹果叶片病害检测精度,并更改边界框回归损失函数为SIoU（scylla-intersection over union）,增强病斑定位能力。试验表明改进后的YOLOv5s模型在IoU大于0.5时的平均精度均值（mean average precision,mAP_0.5）和每秒传输帧数（frame per second,FPS）分别达到90.6%和175帧/s,对小目标的平均检测准确率为38.2%,与基准模型YOLOv5s相比,其mAP_0.5提升了0.8个百分点,参数量减少了6.17 MB,计算量减少了13.8 G,对小目标的检测准确率提高了3个百分点。改进后的YOLOv5s目标检测模型与Faster R-CNN、SSD、YOLOv5m、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv5s目标检测模型相比,具有最小的参数量和计算量,对小目标病害叶斑病和锈病的检测准确率分别提高了1.4、4.1、0.5、5.7、3.5、3.9和1.5、4.3、1.2、2.1、4、2.6个百分点,该方法为真实自然环境下苹果叶片病害尤其是小目标病害的轻量化检测提供参考依据。     

4PU-30对杂交水稻后期叶片衰老及再生芽萌发的影响研究

试验研究 4PU 30对杂交水稻后期叶片衰老及再生芽萌发的影响结果表明 ,水稻齐穗 5d喷施 4PU 30可缓解叶片叶绿素分解 ,增强超氧化物歧化酶活性 ,降低芮二醛含量和细胞渗透率 ,有效延缓叶片衰老。 4PU 30可提高水稻根系活力 ,促进再生芽生长 ,提高活芽率     

灌溉方式与施肥水平对超级稻光合生理的影响

为研究不同施肥水平下节水灌溉方式对超级稻光合生理的影响,通过盆栽试验研究了3种施肥水平(不施肥、低肥和高肥)和3种灌溉方式[常规灌溉(FIR)、控制灌溉(CIR)和间歇灌溉(IIR)]对"中浙优1号"拔节期、抽穗期和乳熟期叶片净光合速率(Pn)、胞间CO2浓度(Ci)、光合光响应曲线和光合色素含量的影响,以及光合速率与光合色素的关系。结果表明,与FIR处理相比,CIR和IIR处理提高了3个生育期"中浙优1号"的Pn,而Ci提高不明显;分别使拔节期、抽穗期"中浙优1号"的光饱和点增加9.2%~36.8%和3个生育期表观量子效率增加6.7%~31.5%,但使拔节期、抽穗期和乳熟期光补偿点降低3.2%~12.8%。与FIR相比,CIR分别增加拔节期、抽穗期和乳熟期叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素和总叶绿素含量19.1%~76.3%、44.5%~98.5%、31.5%~117.4%和45.4%~145.0%;IIR处理分别提高3个生育期类胡萝卜素和总叶绿素含量4.2%~45.8%和31.5%~117.4%。不同灌溉方式下,施肥处理"中浙优1号"光合生理指标和光合色素含量均高于不施肥处理,高肥处理又高于低肥处理。通过"中浙优1号"光合速率与光合色素含量的相关分析发现,其Pn与同期光合色素含量存在显著相关性,并受到生育时期的影响。因此,CIR和IIR处理能提高"中浙优1号"的光合能力,提高其对强光的光合能力和弱光条件下的适应性,提高了光饱和点,进而增加光能利用率,并提高了功能叶光合色素含量,有效改善其叶片光响应特征。同时,在节水灌溉条件下,在一定范围内增施肥料均能明显提高"中浙优1号"的光合机能。     

秸秆还田与化肥减施对水稻生长指标及光合参数的影响

针对水稻生产中存在秸秆处理不当以及化肥用量增多等问题,以山东省济宁市稻麦轮作体系下水稻“圣稻18号”为研究对象,通过田间试验设置3个处理:常规施肥,小麦秸秆不还田(CK);常规施肥+小麦秸秆全量还田(T1);常规施肥量的85%+小麦秸秆全量还田(T2),深入探究秸秆还田与化肥减施对不同生育期水稻生长、光合参数和产量的影响,为制定合理的水稻种植措施提供理论依据。结果表明,稻麦轮作体系下秸秆还田不利水稻前期生长,但能显著提高水稻生长中、后期的生长指标,并增强水稻生长中、后期对氮、磷、钾等养分的吸收。水稻生长中后期T2处理的叶绿素含量、净光合速率以及光谱反射率均为最高,其中灌浆期SPAD值与净光合速率分别较CK处理升高4.4%和37.5%;另外,T2处理生长后期的Fv/Fm、PIabs均较前期所升高。试验还表明,T2处理水稻产量最高,比CK处理增产13.1%,增产的直接原因是单位面积有效穗数的增加。综上所述,秸秆还田配合化肥减施有助于水稻栽培生产中实现高产增效,在实际生产中值得推广应用。     

土壤熏蒸剂对土壤硝化、反硝化作用的影响

采用化学分析和变性梯度凝胶电泳(DGGE)技术,以大田威百亩、棉隆、溴甲烷、硫酰氟熏蒸100 d土壤为研究对象,探究土壤熏蒸对土壤硝化活性、反硝化活性及amoA基因型硝化型细菌、nirS基因型反硝化细菌群落结构影响。研究表明,威百亩、棉隆、硫酰氟熏蒸剂处理下,土壤硝化活性与对照无显著差异;而溴甲烷处理的硝化活性比对照降低13.19%,差异显著(P0.05);熏蒸剂之间土壤硝化活性无显著差异。4种熏蒸剂之间以及与对照之间土壤反硝化活性无显著差异。4种熏蒸剂中溴甲烷处理土样amoA型硝化细菌多样性指数、均匀度显著低于对照土样和其他3种熏蒸剂处理土样;而丰富度指数无显著差异。威百亩、棉隆和硫酰氟熏蒸土样之间及与对照之间amoA型硝化细菌3种生态指数无明显差异。4种熏蒸剂处理土壤nirS型反硝化细菌多样性指数、均匀度与对照无显著差异(P0.05);熏蒸剂之间存在显著差异(P0.05)。研究表明,溴甲烷对土壤硝化活性的抑制是通过抑制amoA型硝化细菌的多样性而实现,其他3种熏蒸剂对土壤硝化活性无显著影响。4种熏蒸剂对土壤反硝化活性无显著影响。     

川南杂交中稻-再生稻高产品种产量形成特点

为探索四川南部冬水田区杂交中稻-再生稻高产品种的产量穗粒构成,本试验以近年通过国家长江上游区试和四川省区试审定的36个杂交中稻新品种为材料,于2018—2020年在有代表性的江安、富顺、隆昌、泸县、南溪5个生态点,统一采用目前大面积生产应用的杂交中稻蓄留再生稻的高产栽培技术,研究了高产品种的产量形成特点。结果表明,两季产量11 000 kg·hm^-2以上品种有内5优907、内香优138、内香优103等16个品种。头季稻穗粒性状对其产量影响的多元回归分析F值达显著或极显著水平,对再生稻产量多元回归分析F值极显著(F值为22.18,n=180),且与两季总产量的关系极显著(F值为14.65,n=180)。选择头季稻、再生稻、两季总产分别高于10 000 kg·hm^-2、4 000 kg·hm^-2和13 500 kg·hm^-2的43组高产数据,分析发现再生稻产量与头季稻产量呈极显著负相关关系(y=12 161-0.867 6x,r=0.557 2)。由此可知,大穗型品种表现出头季稻高产、再生力相对较弱的特点,穗数型品种则具有再生力强和两季总产量较高的优势,两季总产量高的头季稻穗粒结构为有效穗数230.72~257.85万·hm^-2、穗粒数167.50~194.44粒、结实率78.80%~90.79%、千粒重22.60~29.33 g。本研究结果为川南杂交中稻蓄留再生稻大面积生产的高产品种选择和栽培技术的制定提供了新的科学依据。     

Development of a new index for automated mapping of ratoon rice areas using time-series normalized difference vegetation index imagery

Over recent decades, the global demand for food has continued to grow, owing to population growth and the loss of arable land. Rice ratooning offers new opportunities for increasing rice production and has received renewed interest because of the minimal additional labor input required for its adoption. Regular, regional-scale monitoring of the spatial patterns of both traditional and ratoon rice cropping systems provides essential information for agricultural resource management and food security studies. However, the similar phenological characteristics of traditional double rice and ratoon rice cropping systems make it challenging to accurately classify these cropping practices based on satellite observations alone. In this study, we first proposed an improved phenology-based rice cropping area detection algorithm using moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) normalized difference vegetation index (NDVI) imagery. A new index, ratoon rice index, was then developed to automatically delineate ratoon rice cropping areas with the aid of a base map of rice in Hubei Province, China. The accuracy assessment using ground truth data showed that our approach could map both traditional and ratoon rice cropping areas with high user accuracy (91.25% and 91.43%, respectively). The MODIS-retrieved rice cropping areas were validated using annual agricultural census data, and coefficient of determination (R²) values of 0.60 and 0.41 were recorded for traditional and ratoon rice cropping systems, respectively. The total area of ratoon rice was estimated to be 1 283.6 km², 5.0% of the total rice cropping area, in Hubei Province in 2016. These demonstrated the feasibility of extracting the spatial patterns of both traditional and ratoon rice cropping systems solely from time-series NDVI and field survey data and strides made in facilitating the timely and routine monitoring of traditional and ratoon rice distribution at subnational level. Given sufficient historical satellite and phenology records, the proposed algorithm had the potential to enhance rice cropping area mapping efforts across a broad temporal scale (e.g., from the 1980s to the present).     

生物炭对水稻-再生稻体系吸收土壤中Cd和Pb的影响

以矿区周边Cd—Pb复合污染的农田土壤为供试材料,设置0,2.5%和5%(w/w)3个生物炭添加处理,通过盆栽试验探讨生物炭对再生稻吸收土壤中Cd和Pb的影响。结果表明,生物炭施加提高土壤pH和有机质含量,使Cd和Pb从移动性较强的弱酸提取态转化为较稳定的可还原态,且土壤CaCl2提取的有效态Cd和Pb含量分别降低33.23%~53.23%和66.52%~91.45%。同时,生物炭抑制Cd在头季和再生季水稻叶到糙米中的迁移,降低Pb从茎到叶和糙米的迁移,从而减少Cd和Pb在糙米中的累积;在5%生物炭处理下,再生季糙米Cd含量为0.15mg/kg,低于食品安全国家标准限量值(0.2mg/kg);Pb含量比对照处理降低68.18%。此外,再生季糙米中Cd和Pb含量低于头季稻糙米中相应的含量。因此,生物炭可以抑制Cd和Pb在再生稻体内的累积,降低糙米的重金属污染风险。     

再生稻联合收获机清选装置内部气流场分析与试验

为了高效完成再生稻脱出物的清选工作，有效利用气流对物料进行吹散分层，并提高水稻籽粒透筛效率，该研究对沃得旋龙4LZ-3.0E型水稻联合收获机清选装置进行了改进，改进的清选装置采用六叶片离心风机作为清选风机，振动筛上筛使用百叶窗筛，其筛片为平整未经冲压的平板状结构。首先运用CFD软件对风机转速1050 r/min、筛片开度分别为20、25和30 mm工作参数下的清选装置内部气流场进行了数值模拟和对比分析，数值模拟结果表明筛片开度为20 mm时筛面上方气流速度的分布均匀，筛片开度越大，筛片之间越容易产生小型涡流，从而造成气流混乱；使用热线式风速仪在试验样机上进行了气流速度测量，对比实测气流速度和仿真的气流波动规律一致，验证了数值模拟结果的准确性；进一步通过田间试验对静态的模拟试验结果进行了补充，分别选取清选筛振动频率为6、7、8 Hz，得出清选筛振动频率6 Hz配合筛片最佳开度20 mm时清选效果最好的结论，其籽粒含杂率为1.52%，损失率为1.11%；且由结果分析可知，百叶窗筛筛片开度大小对清选损失率的影响无主效应。该研究表明百叶窗筛适用于针对再生稻的清选工作，提出了针对再生稻物料的风筛清选装置的设计思路，为进一步研究打下了基础。     

Summer green-manuring crops and zinc fertilization on productivity and economics of basmati rice (Oryza sativa L.)

Field experiments were conducted to study the effects of summer green-manuring crops and zinc (Zn) fertilization on the productivity and economics of Basmati rice. Sesbania aculeata summer green-manuring crop residue incorporation (SGMI) gave highest values of all the growth and yield attributes, grain and straw yield, viz. 3.58, 3.69 t ha^?1 and 16.14, 16.25 t ha^?1 of Basmati rice in 2008 and 2009. Among the Zn fertilization treatments, application of 2.0% Zn-enriched urea (ZEU) as ZnSO₄ · H₂O significantly influenced yield attributes and yield of Basmati rice during both years, and the increase in grain yield was 38.5 and 40.0% over absolute control (no N and no Zn) and 11.9 and 13.6% over control (only N) in both years of study. However, 2.0% ZEU (ZnO) was very close in terms of yield attributes and grain, straw yields of Basmati rice. As regards to the economics of Basmati rice, SGMI and 2.0% ZEU (ZnSO₄ · H₂O) Zn fertilization treatments gave the highest gross (SGMI, 85,985 and 91,582 INR ha^?1; 2.0% ZEU, 89,837 and 59,851 INR ha^?1) and net (SGMI, 56,997 and 61,445 INR ha^?1; 2.0% ZEU, 59,851 and 64,442 INR ha^?1) returns, respectively, compared with incorporation of the remaining summer green manuring residue and Zn fertilization treatments in 2008 and 2009. A significantly higher benefit:cost ratio was recorded with SGMI and 2.0% ZEU (ZnSO₄ · H₂O). Overall, Sesbania aculeata green manuring and 2.0% ZEU (ZnSO₄ · H₂O) are excellent sources of N and Zn for improved productivity of Basmati rice.