春尺蠖细胞色素C氧化酶亚基I基因的克隆与系统进化分析

为探明春尺蠖在鳞翅目昆虫中的分类地位与分子系统进化关系,本研究利用NCBI提供的春尺蠖线粒体基因组鉴定到细胞色素C氧化酶亚基I(cytochrome c oxidase subunit I,COI)基因序列,并自主设计全长引物,通过聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)与DNA测序技术克隆得到春尺蠖COI基因序列,分析了基本理化性质、明确系统进化关系,以及预测了其三维结构;通过同源序列对比和系统进化分析,进一步研究了春尺蠖在昆虫纲中的分类地位及与近源种的亲缘关系,本文为后期防治害虫春尺蠖奠定了分子理论基础。     

春尺蠖小热激蛋白基因AcinHsp19.4的表达与序列分析

小分子热激蛋白(small heat shock protein,sHSP)在昆虫抵御外界不利环境中具有重要作用。为深入探究该基因在春尺蠖耐饥饿胁迫的作用机理,本研究基于已有不同时间饥饿处理下的转录组数据,筛选得到sHSP,命名AcinHsp19.4(GenBank登录号:MW336984),分析其分子特征并构建系统进化树,同时分析了该基因在不同时间饥饿处理下的表达谱。结果显示,春尺蠖AcinHsp19.4基因序列全长516 bp,共编码171个氨基酸,具有小分子热激蛋白保守的α-晶体结构域,在N端不含信号肽且无跨膜区。系统进化结果表明,春尺蠖AcinHsp19.4与桦尺蛾BbetHsp19.4亲缘关系最近。该基因在饥饿处理72 h后,表达量显著上调。研究结果说明,AcinHsp19.4参与春尺蠖的生长发育过程,并可能在春尺蠖应对饥饿胁迫的抗逆机制中扮演重要角色。     

“敌马”烟剂防治春尺蠖试验研究

论文通过实际试验得出的数据，分析了“敌马”烟剂对春尺蠖的防治效果，为春尺蠖防治工作的展开提供了依据。应用“敌马”烟剂防治春尺蠖，通过试验了解防治效果，为大面积防治提供依据。结果表明，使用“敌马”烟剂24h后，虫口减退率达到96．2％。     

控制灌溉水稻叶片水分利用效率影响因素分析

为了揭示节水灌溉水稻叶片水分利用效率的影响因素及水分高效利用机制,设置控制灌溉(控灌)和淹水灌溉(淹灌)2种灌溉方式开展田间试验,研究节水灌溉水稻叶片水分利用效率与气孔调节以及相关环境因素的关系,建立叶片水分利用效率的回归方程,并对影响因素进行通径分析。结果表明,水稻叶片蒸腾速率(Tr)、光合速率(Pn)和叶片水分利用效率(LWUE)与气孔导度(Gs)呈良好的二次曲线关系,控灌水稻通过较低的气孔开度便可获得较优的叶片水分利用效率。叶片水分利用效率(LWUE)与空气温度(Ta)、叶片温度(Tl)、叶气温差(ΔT)、空气CO2浓度(Ca)和光合有效辐射量(Par)等环境因素呈二次曲线关系,与胞间CO2浓度(Ci)呈负相关关系,与土壤含水率(θ)呈正相关关系,与相对湿度(Rh)呈指数关系。由Ta、Tl、ΔT组成的"温度因子"对水稻叶片水分利用效率的贡献率达39.19%,而由Ca和Ci组成的"CO2浓度因子"的贡献率为22.94%,由Rh和θ组成的"水分因子"的贡献率为17.81%,由Par组成的"光照因子"贡献率为9.01%。在此基础上,建立了叶片水分利用效率回归方程,并对各影响因素进行通径分析,对于控制灌溉稻田来说,影响叶片水分利用效率的主要因素不是光合有效辐射量、气孔导度和土壤含水率等,而是胞间CO2浓度、叶片温度和相对湿度等因素。     

基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类方法

针对当前稻飞虱图像识别研究中自动化程度较低、识别精度不高的问题,提出了一种基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类方法。首先,根据稻飞虱的生物特性,采用本团队自主研发的野外昆虫图像采集装置,自动获取稻田稻飞虱及其他昆虫图像;采用VIA为数据集制作标签,将数据集分为稻飞虱和非稻飞虱两类,并通过迁移学习在Res Net50框架上训练数据;最后,基于Mask R-CNN分别对稻飞虱、非稻飞虱、存在干扰以及存在黏连和重合的昆虫图像进行分类实验,并与传统图像分类算法(SVM、BP神经网络)和Faster R-CNN算法进行对比。实验结果表明,在相同样本条件下,基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类算法能够快速、有效识别稻飞虱与非稻飞虱,平均识别精度达到0. 923,本研究可为稻飞虱的防治预警提供信息支持。     

基于图像消冗与CenterNet的稻飞虱识别分类方法

为了实现对不同稻飞虱的快速准确识别,同时防止同一姿态下的同一只昆虫被重复计数,提出一种将图像消冗与CenterNet网络相结合的识别分类方法。首先利用自主设计的田间昆虫采集装置,自动获取昆虫图像并制作数据集。其次,将CenterNet算法与图像消冗算法相结合,选用深层特征融合网络(Deep layer aggregation, DLA)作为主干网络来提取昆虫的特征,并进行识别分类。将本文方法与经典机器学习和深度学习模型进行对比,实验结果表明,对于田间昆虫采集装置获取到的相似度较高的活体图像,本文方法不仅能够快速处理昆虫图像,而且能够成功解决昆虫重复检测的问题,平均精度均值为88.1%,检测速率为42.9f/s,无论是精度还是处理速度本文方法都具有较明显优势。该研究有效地完成了对3种主要稻飞虱的识别分类,对不同时间段采集到的昆虫表现出良好的泛化能力,可用于后期水稻害虫暴发的智能预警和测报。     

基于STM32集智能温室和杀虫为一体的控制系统的设计

本文研究了一种以STM32为主控制器,集温室环境调节和杀虫为一体的多功能智能温室控制系统。该系统通过温湿度、光照、CO2传感器实时监测温室中的环境参数,实测值与设定范围进行比较,再发出相应的指令驱动杀虫灯(LED电源阵列、高压电网)、风机、加热装置、加湿/除湿装置、CO2产生器等设备。同时本系统针对分布式温室设计,采用CAN to USB模块实现了单体温室与上位机的连栋管理。     

春大豆叶面积指数与产量的空间变异性及相关分析

对春大豆叶面积指数(LAI)和产量的空间变异性及相关性进行分析,以便进一步指导春大豆的精细种植.为此,以晋大74号大豆为研究对象,用DGPS定位系统按7m×7m网格共布54个点,利用SunScan冠层分析系统采集此大豆开花结荚期的LAI,用估测法测定产量;运用地统计学原理对LAI和产量的空间变异性进行分析并建立它们的半方差函数模型,并进一步分析了两者之间的相关关系.结果表明,所测LAI和产量均具有中等变异性,变异函数模型均为球状模型,且均具有中等空间自相关性;产量与LAI呈抛物线关系,正相关性达显著水平,说明大豆高产群体存在适宜的叶面积指数范围,可以通过对叶面积指数的科学调控,使一定尺度范围内的春大豆产量获得全面提高.     

一氧化碳排放影响因素下的交通网络设计

本文分析了机动车排放尾气中的有害物质,根据城市道路交通的特点,将有害气体CO作为尾气排放评价因子。改进了机动车CO排放量的拟合模型,引入BPR函数,与CO排放量函数加权相加形成上层规划模型,目标是CO排放量与系统行程时间之和最小。并以预算投资额为约束,下层采用用户最优模型,求得结果后通过枚举法求解上层模型,再通过算例得到最优的道路修建方案。     

松桃县灰茶尺蠖发生动态研究

灰茶尺蠖(Ectropis grisescens Warren)在中国广泛分布,是茶树主要害虫之一。通过应用性信息素和杀虫灯诱杀成虫,调查田间幼虫发生情况,研究了灰茶尺蠖在松桃县的发生动态。结果表明:灰茶尺蠖在松桃地区年发生6~7代,2017年越冬蛹在3月下旬羽化,第1代幼虫在4月上中旬出现,为害春茶,以后大致每月发生一代,2、3、4、5、6代幼虫,为害夏秋茶。全年以7、8、9月发生最为严重。     

基于低空遥感与迁移学习的土地利用信息快速制图方法

为解决样本的手工获取和常规的目视解译难以适应目前农业土地资源信息自动化提取的需求问题,引入时空数据挖掘技术,运用关联知识迁移学习机制,提出了一种基于知识迁移学习的高分辨遥感影像土地利用信息分类制图方法(KTLC)。首先,运用改进的均值漂移算法对新的待分类制图影像进行分割获得影像对象,然后,将分割后对象的矢量边界与前时相土地利用矢量专题图进行配准、嵌套,通过叠加分析获取当前影像中的不变对象,并通过光谱、空间信息阈值筛选完成不变对象的提纯,进而将历史专题图中的地物类别知识迁移到新影像对象上,建立新的特征与地物类别映射关系,最后,运用决策树构建分类规则完成当前影像的快速分类制图,并将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行分类(EC)的结果进行对比。研究结果表明,对于2组实验影像,KTLC方法分类总体精度分别为88.61%、88.30%,EC方法分类的总体精度分别为89.87%、84.84%,2种方法分类制图精度相当,但在效率方面,KTLC方法优于EC方法。     

POC、DOC对农用柴油机气体排放的影响分析

为降低农用柴油机尾气气体排放对大气的污染,在已有研究的基础上,选择农用柴油机进行ESC(欧洲稳态测试循环)试验,研究POC(氧化型颗粒物催化转化器)与DOC(氧化型催化转化器)对柴油机气体排放的影响。从光管、POC、POC+DOC三个方面研究柴油机尾气排放特征,并将各项数据进行比较分析。通过ESC循环试验可知,相对光管,不论是单独使用POC还是将POC与DOC相结合使用,都会大大降低农用柴油机气体CO、HO的排放量,在POC+DOC状态下,CO、HO在尾气排放中的值分别从0.6%降至0%左右、1.7%降至0.11%,因此可知POC+DOC的结合运用在农用柴油机转换中的效率最优。     

基于WSN的温室CO 2 气肥优化调控系统研究

CO 2是植物进行光合作用的重要原料,合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO 2气肥的精细管理,设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO 2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成,其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO 2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度),并控制CO 2增施气阀的开关;智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信,还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储,以及CO 2增施调控等操作;远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外,还可通过建立的光合速率预测模型对CO 2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象,采用开发的系统实时获取环境信息,使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率,建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性,实验将苗后期番茄在4个CO 2浓度梯度进行培育,其中C1、C2、C3分别进行700、 1 000 、1 300 μmol/mol浓度的CO 2增施,CK为对照组(CO 2浓度约为450 μmol/mol)。数据分析采用SVM算法,以多种环境信息作为输入变量,以单叶净光合速率作为输出变量,得到光合速率预测模型。经过测试与验证,CO 2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息,适合应用在温室环境中;光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5,均方根误差为1.092 5 μmol/(m 2 ·s),具有较好的预测效果,为温室番茄CO 2定量增施调控提供了依据。     

农机产品定制设计系统的研究

在总结农机市场需求的特点和农机生产企业现状的基础上,分析了市场和企业之间的矛盾.同时,提出了对农机生产企业使用定制设计系统的方法以及农机产品定制设计系统的体系结构;分析了企业和客户在系统中所处的地位和应用需求,研究了系统中的关键技术和系统与企业产品生命周期中其它环节的关系,旨在为农机生产企业快速响应市场、提高企业竞争力,提供有效的途径.     

基于ITFN-DEMATEL的联合收割机驾驶人员关键行为形成因子研究

为提高联合收割机驾驶过程中的人机交互安全性，研究驾驶人员的关键行为形成因子(PSF)。在PSF系统化分类方法的基础上，采用文献分析法和专家判断法构建联合收割机驾驶PSF体系；结合梯形直觉模糊数(ITFN)与决策试验与评价实验室(DEMATEL)方法，确定PSF的专家直觉评分集并进行模糊化处理，构建直觉关系模糊影响矩阵，通过模糊运算转化为综合关系模糊影响矩阵，计算PSF的中心度和原因度，提出关键因子；最后运用计算机仿真对结论进行灵敏度分析。结果表明：PSF关系模型有效，能正确描述PSF之间的因果关系；19个PSF相互之间的综合影响度为2.87，中心度均值为5.75，其中态度、技能、经验、显示方式、显示界面布局、操纵装置布局、前向视野、安全教育、作业监管、操作规程、监管机构等11个要素的中心度大于均值或原因度高于0。     

冬小麦生育中期农田水分与二氧化碳通量研究

以大兴实验站冬小麦为研究对象,采用涡度相关技术监测农田显热、潜热和二氧化碳通量,依据实测数据分析了冬小麦碳、热通量的变化特征,并研究各分量在抽穗期的关系和农田群体水分利用效率的变化规律。结果表明,①CO2通量的日变化成单谷型下凹曲线,极值出现在12:00左右,潜热和显热通量则呈单峰型上凸变化;②抽穗期,CO2通量与净辐射和潜热通量都呈现出极显著相关关系,而与显热通量在晴天成极显著相关关系;③作物农田水分利用效率在08:00—11:30较高,范围在0.02~0.04 g(CO2)/g(H2O)。     

春玉米灌浆成熟期土壤呼吸动态变化及其影响因素

以北京郊区春玉米为研究对象,采用LI-8150土壤CO2通量连续测定系统研究玉米灌浆—成熟期的土壤呼吸速率。研究表明,土壤呼吸速率在晴天呈变化幅度较大的单峰型曲线,最大值4.43μmol m2/s;阴天呈变化幅度较平缓的单峰型曲线,最大值2.90μmol m2/s;雨天土壤呼吸速率为震荡曲线,最大值2.48μmol m2/s,最小值0.41μmol m2/s。土壤呼吸速率的日际变化规律为连续的"单峰型"曲线。土壤呼吸速率与土壤温度呈指数关系,与土壤含水率呈幂函数关系,土壤温度和含水率综合因素与土壤呼吸速率函数为指数形式,相关性较显著。     

周山森林公园鞘翅日昆虫种类的调查

从2010年7月开始至2011年4月对周山森林公园及其附近地区的鞘翅目昆虫进行了捕捉采集,并对所采集制作的标本进行了分类与鉴定。通过对周山森林公园鞘翅目昆虫的采集、鉴定和分类,初步整理出该地区主要的鞘翅目昆虫种类分别为天牛科、瓢虫科、金龟科、叶甲科、拟步甲科、步甲科等。     

灌溉水盐分和灌水量对温室气体排放与玉米生长的影响

为揭示地下水与微咸水灌溉条件下灌水量对土壤CO2、N2O排放和春玉米生长的影响,设置2种灌溉水含盐量（1.1、5.0g/L）和3种灌水量（210、255、300mm）,于2019年4—9月在内蒙古自治区河套灌区进行了春玉米田间试验。结果表明,不同灌水量下,微咸水（含盐量5.0g/L）灌溉比地下水（含盐量1.1g/L）灌溉土壤N2O累积排放量提高了19.86%~44.21%,但利用微咸水灌溉并不会影响土壤CO2累积排放量与全球增温潜势。在相同的灌溉水盐分条件下,灌水量为300mm时土壤CO2、N2O累积排放量和全球增温潜势均最大,灌水量为210mm和255mm时并不会对土壤CO2、N2O的累积排放量和全球增温潜势产生显著影响。相关性分析表明,土壤含水率和无机氮含量是影响土壤CO2、N2O排放的重要因素,灌溉水盐分通过促进土壤的硝化作用促进土壤N2O排放。在微咸水灌溉条件下,春玉米产量较地下水灌溉减少了30.88%~37.32%。随着灌水量的增大,春玉米产量呈增加趋势,但255mm和300mm灌水量条件下的春玉米产量差异不显著。在地下水与微咸水灌溉条件下,灌水量为255mm时,土壤盐分累积较小,春玉米产量较高,土壤CO2、N2O累积排放量和全球增温潜势相对较小,是灌区适宜采用的灌溉定额。     

不同灌水下限设施番茄土壤CO2排放特征及其影响因素研究

【目的】探讨不同灌水下限设施土壤CO2排放特征及其影响因素,为调控设施土壤水分和碳排放提供理论依据。【方法】在番茄生育期内采用LI-8100A土壤碳通量自动测定仪观测不同灌水下限[20 kPa(D20)、30 kPa(D30)、40 kPa(D40)]下的土壤CO2排放速率,并分析其影响因素。【结果】在番茄生育期内,不同灌水下限设施土壤CO2排放速率变化趋势基本一致,D20处理最高,平均速率为2.759μmol/(m2·s),其次是D30处理,为2.601μmol/(m2·s),D40处理最低,为2.559μmol/(m2·s)。在土壤CO2累积排放量方面,D20处理显著高于其他2个处理,而D30和D40处理之间无显著差异。就单因素模型而言,不同灌水下限处理的土壤CO2排放速率与15 cm土壤温度呈指数回归关系,且均达显著水平(P<0.05);不同灌水下限处理的土壤CO2排放速率与15 cm土壤含水率均呈显著二次回归关系(P<0.05);与单因素模型相比,土壤温度和土壤含水率的双因素复合模型(68.5%~83.8%)可以更好地解释土壤CO2排放的变化。土壤温度敏感系数Q10值在1.442~1.498之间,其中D20处理最敏感,D40处理最不敏感。相关分析结果表明,土壤CO2累积排放量与0~20 cm土层土壤有机质量、pH值、全氮量、速效磷量、速效钾量、碱解氮量和微生物量碳呈显著相关关系。采用PCA分析提取出的2个主成分累积贡献率为85.79%。【结论】灌水下限影响设施土壤CO2的排放,其中D20处理促进了设施土壤CO2的排放。