利用捕食螨防治戈壁日光温室人参果红蜘蛛试验初报

酒泉市戈壁日光温室人参果种植面积大、效益好，但红蜘蛛发生严重，化学防治导致农药残留超标，影响果品质量，急需绿色生态防控技术。为了选择综合性状最佳的天敌种类及投放数量，于2019年引进智利小植绥螨(Phytoseiulus persimilis Athias-Henriot)、胡瓜钝绥螨[Amblyseius cucumeris(Oudemans)]和巴氏新小绥螨(Neoseiulus barkeri)进行了防效试验。结果表明，投放智利小植绥螨50头/株、胡瓜钝绥螨246头/株、巴氏新小绥螨46头/株对人参果红蜘蛛均有较好的抑制作用，平均生物防效分别为83.36%、75.36%、87.06%。投放巴氏新小绥螨246～369头/株对人参果红蜘蛛有明显防治效果，平均生物防效分别为90.05%~91.85%。     

基于多元逐步回归分析的葡萄园干旱监测模型

为明确葡萄园区干旱评价标准，制定了一种具有区域适用性的干旱指数，通过在渭南市临渭区葡萄研究所葡萄试验田进行干旱胁迫对比试验，得出一种结合植物生长图像与环境要素的干旱监测模型；使用逐步回归分析法，计算出土壤湿度与众多影响因素间的关系，得到干旱监测模型。试验结果表明：回归方程的确定系数（R-square）可达0.91，模型精确，拟合效果较好。搭建了一个干旱监测与预警平台，可以实时监控作物的生长状况，为精准灌溉提供决策。     

引入Transformer和尺度融合的动物骨骼关键点检测模型构建

动物的姿态和行为与其自身的健康状况有着密切联系，检测动物骨骼关键点是进行动物姿态识别、异常行为分析的前提。针对现有的关键点检测方法对动物骨骼的识别准确率低、鲁棒性差等问题，该研究提出了一种引入Transformer编码器的动物骨骼关键点检测模型。首先，在HRNet网络的特征提取层中引入改进的Transformer编码器，用于捕捉关键点之间的空间约束关系，在小规模的羊数据集上有较优的检测性能。其次，引入多尺度信息融合模块，提高模型在不同维度特征上的学习能力，让模型可以适用于更多的实际场景。为了验证模型的有效性和泛化性，该研究采集并标注了羊的骨骼关键点数据集，并加入东北虎数据集ATRW共同作为训练集。试验结果表明，在羊和东北虎关键点数据集上，该模型分别取得77.1%和89.7%的准确率，均优于对比模型且计算量更小，单张图像检测时间为14 ms，满足实时检测的需求。使用牛、马等数据集进行跨域测试均能较好地检测出骨骼关键点，并分析了Transformer编码器的可解释性。该研究可为精确检测动物骨骼关键点提供一种有效的技术支持。