基于经济效益的农业新型经营主体小麦玉米全程机械化农机配备研究

因山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一，规模化生产下的机械效能未能充分发挥，存在动力机械与机具配套比低、农机动力与资金浪费问题，在对小麦玉米周年轮作下全程机械化技术模式调研后，总结小麦玉米全程机械化技术路线，构建以作业成本最小为目标的农机装备优化配备模型。通过对平度市某小麦玉米种植合作社进行计算，作业成本较实际情况下降10.9%；总动力优化配备结果为23.712 kW，下降51.36%；农机配套比提高50%。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的农机配备等方面提供技术参考。     

鲁中平原井灌区小麦玉米机械规模化生产研究

通过鲁中平原井灌区小麦-玉米周年生产现有规模化经营主体经营现状的调研,对影响小麦-玉米全程机械化生产的种植规模、种植方式、机具配备、机械作业过程及机械作业成本效益等进行分析总结,提出一种适合鲁中平原井灌区小麦-玉米全程机械规模化生产的规范化作业技术,并对机械化作业薄弱环节提出了解决思路及对策。     

黄淮海地区小麦玉米接茬轮作机械化生产问题与对策

小麦玉米接茬轮作是黄淮海地区主要种植制度,加快其机械化生产对保障我国粮食安全意义重大。为此,针对黄淮海地区小麦玉米接茬轮作机械化生产面临的技术瓶颈和共性问题,分析了其农艺特点和主要障碍,在农机农艺融合、规范栽培模式、优化机具配置、关键技术装备研发和建立机械化生产技术体系等方面,对两熟制栽培模式下农业机械化生产路径进行了深入探讨,从技术及政策层面提出了推进黄淮海地区小麦玉米机械化生产的建议。     

山东麦玉轮作机艺结合的障碍因素与突破途径

小麦、玉米是山东的主要粮食作物,种植面积大,产量高,耕种收等主要生产环节基本实现了机械化。通过研究小麦、玉米轮作区粮食产量、栽培方式和机械化生产的现状,分析小麦、玉米轮作农业机械化生产与农业高产栽培技术之间存在的种植方式、农艺环节、配套机械种类、收获方式、良种质量等相互关联问题,探讨影响小麦、玉米主要粮食生产机艺融合的历史、经济、传统观点、经营模式、科技体制等障碍因素,提出了促进粮食生产和农机、农艺融合的政策措施和技术措施,旨在推动建设持续稳定高产、高效的现代化农业生产模式。     

黄淮海东部小麦玉米周年全程机械化生产现状

从小麦、玉米种植过程中的耕种、田间管理和收获环节出发，分析各环节的机械化作业水平，介绍各环节的主要作业机具和作业模式，并提出目前全程机械化发展中的一些制约问题及对策。基于现有种植模式和各环节机械化水平，提出黄淮海东部地区小麦、玉米全程机械化组配模式，并推荐适于黄淮海东部地区机械化籽粒收获的优选玉米种植品种。      

山东旱作灌溉区小麦—玉米全程机械化技术模式经济效益分析与评价方法

针对山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一,影响全程机械化经济效益问题,研究小麦—玉米周年轮作下耕、种、管、收全程机械化技术模式,总结小麦—玉米全程机械化技术路线,构建基于区域特色的成本分析与经济效益评价方法,分析小麦—玉米全程机械化技术成本、占比及收益,筛选并比较山东省旱作灌溉区主要技术模式组合。分析发现,小麦—玉米周年轮作模式下耕种管收各环节成本支出范围为10 500～16 500元/hm~2,土地承包费范围为3 000～16 500元/hm~2,经济效益为1 500～7 500元/hm~2;优化筛选以深翻、旋耕、免耕三年轮作+二次镇压+小麦宽苗带播种技术以及玉米免耕播种+水肥一体化+联合收获(穗茎兼收/青贮)技术的模式组合。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦—玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的生产等方面提供技术参考。     

构建机械化农艺体系,促进全程农机化关键装备研发

提出了机械化农艺体系的概念,针对黄淮海井灌区小麦玉米一年两熟轮作种植制度,设计了一个既符合农学要求又符合机械化作业要求的小麦玉米机械化轮作生产种植规格。根据种植规格和保护性耕作的要求,集成了动力防堵、粉碎灭茬播种和隔行深松等技术,研发了适合机械化农艺体系的系列机具,并对轮作区全程机械化机具开发中的基本规格、基本参数和功能提出了优化要求。     

大豆稀植机械化高产攻关试验报告

安徽省大豆种植面积常年保持在1000万亩左右,是全省沿淮淮北旱作区重要的秋种作物,也是这一区域主要的冬小麦接茬作物。提高大豆生产全程机械化,对确保全省大豆高产意义重大。近年来,安徽省农机部门加快了对小麦、水稻、玉米、油菜四大作物全程生产机械化技术推广,大豆生产机械化已远远落后于四大作物机械化进程,传统的窄行距、大播量种     

玉米生产全程机械化作业技术研究

推广玉米生产全程机械化作业技术是推进现代农业发展进程的重要举措。从机械整地、机械播种和机械收获3个方面对玉米生产全程机械化作业技术进行研究,探讨全程机械化的关键技术实施要点,以促进该项技术的推广,实现玉米种植的标准化、规模化。     

山东小麦玉米机械化种植模式

通过调研山东75家新型农业经营组织生产情况，分析规模生产条件下山东小麦玉米种植规格、各环节作业方式和机械配备等生产现状与存在问题，提出了一种适合规模化生产的小麦玉米机械化种植模式，并对各环节作业提出了技术要求。      

粘土地稻茬麦高产机械化作业模式及关键装备创新

为了适应江苏垦区麦稻两熟轮作高产全程机械化生产需要,提出了适应粘性土壤地区稻茬麦高产机械化作业模式与作业机具配套方案。作业模式创新和关键装备技术创新提高了稻茬麦种植质量,实现了齐苗、匀苗、壮苗,并通过秸秆全量还田与复式作业,实现了节能减排,提高了大小麦种植水平与环境的可持续发展,进一步提升了大小麦机械化种植技术水平,促进了农业增效、农民增收。      

玉米收获机械化发展系统分析

继小麦收获机械化基本实现以后,玉米收获机械化是我国北方玉米主产区农业机械化发展的重点.为此,分析探讨了玉米收获机械化发展在农机农艺结合、收获机械的功能与价格、玉米收获机械与现有的农机装备系统和农业机械化组织体系等方面的问题,指出了应将玉米收获机械化纳入整个农业生产工艺体系中加以研究,同时还应充分地注意机械化的组织模式对玉米机械化发展的影响,以及农业机械化实现过程中占主导地位的农机经营者的利益.     

山东省种植业全程全面机械化发展研究#br# #br#

种植业是农业各业发展的基础产业,实现种植业全程全面机械化是实现农业现代化的重要基础。从山东种植业机械化发展实际和生产需要出发,指出山东种植业生产能力向稳向好、机械化发展各项指标稳步提升的现状,分析存在的区域间作物间发展不平衡、高质量的农业机械供给不足、现有农业机械化评价指标体系亟需更新等制约因素,提出推进丘陵地区和特色作物机械化、加大先进适用农业机械供给、完善种植业机械化评价指标体系等针对性对策,为更好促进山东种植业全程全面机械化发展提供参考。     

葡萄清土与防寒布回收机械化技术研究现状与展望

目前葡萄清土与防寒布回收作业仍以人工作业为主,劳动强度大、效率低下、成本高,且该作业环节时效性强,过早过晚都不利于葡萄生长,因此亟需研究切实可行的葡萄清土与防寒布回收机。阐述国内外葡萄清土与防寒布回收机及关键部件的主要类型、工作原理及特点,提出机械化发展的制约因素和现有机具存在的问题,从农艺方面指出种植模式的不规范降低机具的通用性,从农机方面指出单边作业模式、垄上作业模式以及智能化程度低等不利于进行高质量清土作业,清土机构的材质及清土方式导致葡萄藤损伤和低清土效率,卷布机构不合理的结构形式和作业角度及其转速与行进速度的不匹配导致防寒布卷收质量低。针对现有的问题提出了培养耐寒葡萄新品种,南方产区发展葡萄大棚、设施栽培,规范葡萄种植、管理模式,研发新型防寒材料以取代防寒土,推行垄行作业式机械,研发分动力双边作业机械或翻转式作业机械,采用刚柔组合式清土部件,采用PID控制技术调节卷布机构转速,融合机电液技术提高自动化、智能化程度等解决措施,旨在为葡萄清土与防寒布回收作业提出新的思路,促进葡萄春季清土环节机械化水平的提高。     

基于农机农艺结合的玉米生产机械化系统研究

从农机农艺结合的角度出发,提出了一种研究玉米生产机械化系统的方法。该方法在分析背景和条件的基础上,从技术集成、组织集成和管理集成层面入手,提出基于农机农艺结合的玉米生产机械化系统的分析框架。在技术集成层面,主要从农机和农艺的现有技术入手,寻找玉米机械化生产各环节农机农艺可匹配技术;在组织集成层面,从玉米种植组织和农机服务组织的现有类别,分析有利于农机农艺机结合的集成思路和方法;在管理集成层面,从资源管理、任务调配和过程管理等角度提出有利于玉米生产机械化的建议。     

衡阳县农机培训工作现状分析及发展建议

农机培训是农机化事业的重要组成部分,是一项基础性工作。搞好农机培训,对于管好用好农业机械,促进农机化事业的发展有着至关重要的作用。加强农机手上岗培训,提高操作技能,对促进安全生产及提高经济效益具有十分重要的意义。文章结合衡阳县农机培训工作深入分析农机培训现状,剖析存在的问题,并提出可行性发展建议。     

基于无人机遥感影像的多生育期冬小麦种植行检测方法

大田环境下小麦种植行的识别与定位对农机田间喷药和除草等任务的导航作业具有重要意义。以分蘖期和拔节期的冬小麦无人机可见光遥感影像为研究数据，结合深度语义分割和霍夫变换直线检测，提出了一种多生育期小麦种植行检测方法。采用SegNet深度语义分割提取小麦种植区域，克服传统检测方法对光照敏感的同时提高检测精度。基于霍夫变换的小麦种植行预检测结果，提出采用二分k均值聚类进一步提炼检测结果，以识别出小麦种植行区域的中心线。实验结果表明，对于分蘖期和拔节期的冬小麦图像，种植行直线平均位置偏差的绝对值分别为0.55、0.11 cm;平均角度偏差的绝对值分别为0.001 1、0.000 37 rad,检测精度与直线漏检率等指标都显著优于传统方法。研究结果为智能农机导航作业中的作物种植行检测提供了方法支持。