基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响，导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题，在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上，提出了一种农机跟随分层控制架构，搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型，并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标，进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导，基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制，以上层控制器获得的控制加速度为目标，进行力矩（电流）跟踪，在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时，提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证，结果表明，该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题，与滑模变结构控制器相比，能够实现稳定跟随行驶，且速度误差和加速度误差更小，速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s，加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2，稳定跟随距离误差为±0.45m，具有良好的跟随效果。     

我国农机产品出口竞争力分析

基于贸易竞争力指数测算手段对我国农机产品进出口情况进行了测算和分析,找出了我国农机出口优势和弱势产品的类别,分析了当前我国农机产品出口贸易中存在的问题并找出解决途径,为提升我国农机产品出口竞争力提供了参考。     

农产品监测预警模型集群构建理论方法与应用

【目的】农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现。构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题。【方法】在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品“因素分类解耦、参数转用适配”方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群。【结果】利用“因素分类解耦、参数转用适配”技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群。这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%。【结论】研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法。     

基于GEE的山东省近30年农业大棚时空动态变化研究

针对精确获取大尺度空间范围内农业大棚的分布情况并进行长时间的序列动态监测存在数据量大、计算效率低、精度不高等问题,利用Google Earth Engine(GEE)云平台能够实现快速存取、实时处理海量卫星数据,基于多时相Landsat影像进行农业大棚时序光谱特征和纹理特征的自动提取,采用随机森林算法实现山东省农业大棚的遥感分类,从而生成了山东省近30年农业大棚的空间分布和时空动态变化图。结果表明,本文分类流程具有较高的分类精度,其平均总体精度达到91.63%,Kappa系数均值为0.8642。经分析,山东省农业大棚从1990年的6.67 km^2增加到2018年的9919.40 km^2,增长速度为354.03 km^2/a。     

农用无人机移动补给平台自主降落算法与试验

为实现根据无人机作业位置改变中途补充能源或喷洒物的起降地点,增加无人机有效作业时间,提高无人机作业效率,设计了无人机移动补给平台。通过研究农用无人机自主降落过程,提出一种基于模糊逻辑和比例积分微分(Proportional-integral and derivative,PID)分段控制的农用无人机跟踪降落算法,该算法既拥有PID算法的高精度,又兼顾模糊控制算法响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点。目标轨迹跟踪预测由粒子滤波器跟踪算法和轨迹拟合算法相结合进行求解。仿真和现场试验表明,与单一的PID算法和模糊逻辑算法相比,分段控制算法能够把农用无人机对移动补给平台的跟踪误差缩小到6. 7 cm以内,在移动补给平台上的降落精度控制在7. 2 cm以内。     

成渝经济区农地适度规模经营方式及其环境效应差异比较

以成渝经济区为研究区,比较成渝地区农地经营方式转变的地域差异,评估农地经营方式转变的可持续性.选取成都平原区的广汉市和重庆山地丘陵区的江津区为研究样区,基于两个区域的1 102份调查数据,运用能值分析法分析两地农地经营方式转变的差异.由于资源禀赋、家庭特征、经营方式、流转市场、流转价格等因素的差异影响,江津区与广汉市农户农地流转呈现区域"悖反"现象;从能值分析来看,广汉市通过规模化、产业化、机械化的大生产模式提升农业科技装备水平,降低投入、提高农业生产率,实现了良性的农业集约化;而江津区通过高投入—高产出的高效农业产业模式大幅提升农业产出,但过度追加不可更新要素的投入方式却不可持续,引起了劣质的农业集约化.因此,就转变农地经营方式而言,成都平原区应着眼于"降本增效",发展规模化、产业化、机械化的大生产模式;重庆山地区应着眼于"提质增效",以农业科技、装备和设施更新为驱动发展生态农业.     

Identification of resistance to Aspergillus flavus infection in cotton germplasm

Natural resistance in cottonseed to Aspergillus flavus infection has not been explored to date. A green fluorescent protein (GFP) expressing A. flavus strain was used to assess the resistance of seed from 35 cotton varieties from Gossypium arboreum, G. barbadense, and G. hirsutum. Mature cotyledons devoid of seed coat were wounded, inoculated, and assessed for innate resistance to A. flavus infection. Of the initial 35 varieties tested, we observed a range of resistance to infection in representatives of all three species. A subset of 15 representatives was further analyzed. Within this group, G. arboreum cultivar A2 186 and G. hirsutum cultivar SA 1582 were most resistant to fungal infection. The most susceptible cultivar in this group was G. hirsutum SA 1595. The remaining 12 representatives tested in the secondary screen (3 G. arboreum, 3 G. barbadense, and 6 G. hirsutum lines) exhibited intermediate resistance. We did not observe any relationship between species and resistance. Within each species, there was a range of responses to fungal infection. Future studies using this methodology to screen additional diploid and tetraploid cotton lines may enable us to identify naturally resistant germplasm that can be used to develop cotton with enhanced resistance to fungal infection.     

茶农绿色防控技术采用行为影响因素实证研究

利用16个茶叶主产省2 210份茶农调查数据,借助Logit模型分析了影响茶农绿色防控技术采用行为的因素。结果表明,茶农采用绿色防控技术受个人特征、家庭特征、茶园经营特征和组织与技术服务特征4个方面的因素影响,其中组织与技术服务特征因素的影响最大。具体来看,年龄、家庭人口规模和茶园规模对茶农采用绿色防控技术有显著的负向影响;农残限量标准认知、家庭年收入、组织化程度、技术培训和技术交流对茶农采用绿色防控技术有显著的积极影响。了解农残限量标准的茶农采用绿色防控技术的概率约是不了解的2倍;家庭收入每增加1万元,技术采用发生比相对增加2%;加入合作社的茶农采用绿色防控技术的概率是未加入的1.73倍;茶农参加病虫害防治培训次数每增加1次,技术采用发生比提升为原来的150%。受教育程度、打工收入占比、农药价格敏感性等因素在本研究中对茶农绿色防控技术采用的影响不显著。由此,有关政府部门需要通过增强茶农组织化程度,加强农户病虫害防治培训,降低技术使用成本等手段促进农户绿色防控技术的采用,以便实现绿色农业。     

Revisiting rice breeding methods – evaluating the use of rapid generation advance (RGA) for routine rice breeding

Rice production needs to increase in the future in order to meet increasing demands. The development of new improved and higher yielding varieties more quickly will be needed to meet this demand. However, most rice breeding programmes in the world have not changed in several decades. In this article, we revisit the evidence in favour of using rapid generation advance (RGA) as a routine breeding method. We describe preliminary activities at the International Rice Research Institute (IRRI) to re-establish RGA on a large scale as the main breeding method for irrigated rice breeding. We also describe experiences from the early adoption at the Bangladesh Rice Research Institute. Evaluation of RGA breeding lines at IRRI for yield, flowering time and plant height indicated transgressive segregation for all traits. Some RGA lines were also higher yielding than the check varieties. The cost advantages of using RGA compared to the pedigree method were also empirically determined by performing an economic analysis. This indicated that RGA is several times more cost effective and advantages will be realized after 1 year even if facilities need to be built. Based on our experience, and previous independent research empirically testing the RGA method in rice, we recommend that this method should be implemented for routine rice breeding in order to improve breeding efficiency.