基于DGPS与双闭环控制的拖拉机自动导航系统

以东方红X-804型拖拉机为平台,设计了一种基于RTK-DGPS定位和双闭环转向控制相结合的自动导航系统,研究提高农业机械导航控制精度的方法。阐述了导航系统整体设计方案,以RTK-DGPS和AHRS500GA分别提供位置信息和辅助修正信息实现准确定位,以电控液压转向系统实现转向控制。分析了整体控制的策略,建立了路径跟踪的传递函数模型,阐述了双闭环转向控制算法的建立过程,以及控制器的硬件实现。试验结果表明:GPS定位数据经过校正后,平均偏差降低至0.031 m;双闭环控制算法提高了自动转向系统性能,稳态时方波信号以及正弦波信号的跟踪误差平均值为0.40°;在拖拉机田间作业跟踪过程中,路径跟踪误差平均值不超过0.019 m,转向轮偏角跟踪误差平均值为0.43°,标准差不超过0.041 m。     

可占用准租金视角下农村集体建设用地流转租赁制改进研究——基于江苏省宜兴市的调查

探索如何高效率地解决集体建设用地流转租赁制中可能存在的"敲竹杠"问题，有助于优化我国集体建设用地租赁流转方式。企业生产设备的资产专用性高，产生的可占用准租金高，使企业面临被村集体"敲竹杠"的风险。江苏宜兴市通过流转双方互惠协议和声誉机制等自动实施契约联结，且租赁交易受到第三方干预机制——市政府文件中明确履约保证的约束，共同避免了村集体的"敲竹杠"行为。为促进集体建设用地租赁制健康发展，应借鉴宜兴"长租短约制"，延长租赁期限，稳定租赁关系，避免土地所有者通过抽回土地的威胁来"敲竹杠"。同时，政府应发挥市场规范者的角色，建立清晰的违约责任惩处机制。     

生物炭与木醋液对中度盐土N2O和NH3排放的影响

为探究生物炭与木醋液对盐土尿素氮的硝化过程、N₂O排放和NH₃挥发的影响，以甘肃中度盐土为研究对象，设置不施尿素对照（CK）、单施尿素（N）、尿素+生物炭（N+B）、尿素+木醋液（N+WV）和尿素+生物炭+木醋液（N+B+WV）5个处理，开展室内好气培养试验。结果表明：（1）各处理在培养0~14 d的表观硝化率均呈上升趋势，其中N+B+WV处理较其他处理铵态氮含量最高、表观硝化率最低，培养后期表观硝化率明显提高；培养结束N+B+WV处理氨氧化细菌（AOB）amoA基因丰度较N处理显著提高，增幅为76.5%，氨氧化古菌（AOA）amoA基因丰度较CK显著降低，降幅为51.5%。（2）与CK相比，N处理N₂O和NH₃累积排放量显著增加；与N处理相比，N+WV、N+B和N+B+WV处理N₂O累积排放量分别增加10.0%、减少9.5%和减少18.2%，氧化亚氮还原酶nosZ基因丰度分别降低9.3%、26.1%和37.7%，NH₃累积挥发量分别减少30.5%、28.9%和49.0%。（3）综合计算各处理N₂O和NH₃排放的温室效应潜能发现，与N处理相比，N+B+WV处理降低温室效应潜能20.0%，减排效果最显著。综上，在中度盐土区采用生物炭与木醋液配施可以有效减少盐土中N₂O和NH₃排放，有利于减少土壤氮素损失并降低温室效应潜能。     

1989—2018年南极布兰斯菲尔德海峡海冰时空变化分析

基于1989—2018年美国冰雪中心海冰密集度数据，分析近30年南极布兰斯菲尔德海峡及附近海域海冰分布规律及变化趋势。结果表明，布兰斯菲尔德海峡内部海冰属于1年冰，海冰密集度于2月达到最低，8月达到最高，历史上强厄尔尼诺年份与该区域海冰密集度较低的年份存在明显对应关系。对30年冰情线性拟合得到年际变化趋势，海峡内结冰月份普遍延迟，年结冰月数以减少为主。3个代表站点的海冰密集度分析结果显示，海峡内A站点海冰变化与海峡口外北部海域B站点的相关性较强，与海峡口外南部靠近威德尔海区域C站点的相关性弱。循环神经网络模型可用于预测和分析海冰密集度的时序变化，尤其是适合海冰密集度相对较低的时序分析。     

Global assessment of land vulnerability to water erosion on a ½° by ½° grid

A simple methodology is presented for assessing the risk of water erosion at the global level. It uses a ½° latitude by ½° longitude soil database, developed at ISRIC, and auxiliary databases on climate and land cover with a similar spatial resolution. Area estimates are presented for (1) susceptible areas, as determined by rainfall erosivity, topography and soil erodibility, and (2) vulnerable areas as further determined by the pressure of current land use. Model output for vulnerability is evaluated against observed data on severity of soil degradation by water as presented on the map of human-induced soil degradation (GLASOD). Cross-tabulation of the vulnerability and GLASOD subsets gave a significant Cramer's correlation coefficient of 0·72 (P ≪ 0·005). Thus a fair geographic agreement was observed between the grid cells considered vulnerable to water erosion, under current conditions of land cover, and regions in which water erosion occurs currently. The qualitative model can serve to raise awareness on issues of soil degradation by water at the global level by identifying regions at risk, where more detailed studies are needed. However, it does not provide any information on the actual rate of erosion at the field scale, nor on the associated decrease in crop productivity and biodiversity. The study of productivity changes associated with water erosion, at different scales, is currently an important topic on ISRIC's research agenda.     

基于激光雷达与深度相机融合的SLAM算法

针对单一传感器地图构建时存在环境表征不充分，无法为移动机器人自主导航提供完整环境地图等问题，本文通过将激光雷达与深度相机获取的环境信息进行互补融合，构建出更完整精确的栅格地图。首先，对传统ORB-SLAM2算法进行增强，使其具备稠密点云地图构建、八叉树地图构建以及栅格地图构建等功能。其次，为验证增强后ORB-SLAM2算法的性能，在fr1＿desk1数据集和真实场景下进行测试，数据显示增强后ORB-SLAM2算法绝对位姿误差降低52.2%,相机跟踪轨迹增长14.7%,定位更加精准。然后，D435i型深度相机采用增强型ORB-SLAM2算法，激光雷达采用的Gmapping-Slam算法，按照贝叶斯估计的规则进行互补融合构建全局栅格地图。最后，搭建实验平台进行验证，并分别与深度相机和激光雷达2个传感器建图效果进行对比。实验结果表明，本文融合算法对周围障碍物的识别能力更强，可获取更完整的环境信息，地图构建更加清晰精确，满足移动机器人导航与路径规划的需要。     

基于全局敏感性分析与机器学习的冬小麦叶面积指数估算

在小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)的估算过程中,光谱变量与机器学习算法(MLs)相结合的方法具有较好的性能,但由于输入参数过多会导致数据冗余,使得计算效率降低。为了提高LAI估算的精度和MLs的计算效率,本研究提出了全局敏感性分析(global sensitivity analysis,GSA)与MLs相结合的方法(简称GSA-MLs)。首先,基于PROSAIL模拟数据集,利用GSA量化植被生长参数对Sentinel-2光谱变量的影响;此外利用4种变量筛选策略对所有光谱变量进行排序,并选择最优变量作为MLs的输入参数。然后,通过偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)3种MLs对小麦叶面积指数(LAI)进行估算。结果表明:红边植被指数主要受叶绿素含量的影响,而短波红外相关的植被指数主要受等效水厚度的影响,所有光谱变量均会受到参数之间的交互作用。SLAI-SInteraction筛选得到的30个光谱变量在估算小麦LAI表现最佳(R²=0.94,RMSE=0.38)。并且在模型反演过程中运行时间缩短了54.13%。本研究提出了全局敏感性分析与机器学习相结合的方法,该方法提高了机器学习法估算LAI精度以及应用过程中的计算效率和机理性,该方法有较好的适用性。     

覆膜方式对小麦-玉米轮作农田生态系统净碳汇的影响

采用静态暗箱-气相色谱法对关中平原小麦-玉米轮作(2014—2015年)农田温室气体(CO2、CH4和N2O)排放通量进行监测,并用净增温潜势(NGWP)和碳足迹2个指标评估不同覆膜方式对关中平原农田温室效应、作物生产碳足迹的分布和构成的影响。试验处理设置为不覆膜(CK)、半膜覆盖(BM)、垄作覆膜(LM)、全膜覆盖(QM)。结果表明,与CK处理相比,BM、LM、QM处理下作物年际总产量分别增加了9.0%、16.5%、26.6%;CO2的年际排放总量分别增加了33.9%、9.3%、31.6%,N2O的年际排放总量分别增加了22.9%、14.3%、47.1%,但CH4的年际吸收总量无显著性差异;NGWP分别增加了9.0%、16.7%、26.0%;LM、QM处理碳足迹较CK处理减少了33.2%、21.9%,而BM处理碳足迹与CK处理无显著差异;BM处理单位产量碳足迹较CK处理增加了16.3%,而LM处理较CK处理减少了13.1%,QM处理与CK处理无显著性差异。综合考虑不同覆膜方式的经济效应和环境效应,垄作覆膜更有利于关中平原小麦-玉米轮作系统的固碳减排。     

寄主植物调控棉铃虫种群对气候变暖的不对称响应

为明确全球气候变暖对不同寄主植物上棉铃虫Helicoverpa armigera种群发生的影响，通过收集2008—2019年全国范围、华北地区、华东地区、西北地区及华中地区7种寄主植物（小麦、玉米、大豆、棉花、花生、蔬菜和其他粮食作物）上棉铃虫成灾面积及各地区平均温度数据，采用单因素方差分析法及广义线性模型分析不同寄主植物上棉铃虫种群的发生程度。结果显示，玉米、大豆、花生和蔬菜寄主植物上棉铃虫成灾面积显著增加，棉花上棉铃虫成灾面积显著降低。玉米（全国范围、华北地区）、花生（全国范围、华中地区）及蔬菜（华东地区）上棉铃虫成灾面积随着温度距平的升高而显著增加；但棉花上棉铃虫成灾面积随着温度距平的升高而显著降低。如全国范围内，在玉米和花生上，2014—2019年棉铃虫成灾面积均显著高于2008—2013年，其增加比率分别为24.0%和34.3%；在棉花上，2014—2019年棉铃虫成灾面积显著低于2008—2013年，其降低比率为62.0%。表明全球气候变暖显著增加了玉米、花生及蔬菜上棉铃虫成灾面积，而棉花上棉铃虫成灾面积的降低主要受转Bt基因棉花种植的影响。