日光温室保温帘揭盖时间的确定

适宜的保温帘揭盖时间对室内作物生长及温室的保温性能有很大影响，尤其对冬季温室生产影响显著。该文对冬季日光温室保温帘覆盖时间进行了理论分析和试验研究。利用保温帘揭盖前后温室能量平衡的变化及多元回归方法，推导出确定揭盖保温帘时间的数学模型，并分晴天、阴天两种典型天气展开讨论和试验，结果表明按计算所得保温帘揭盖时间达到了预期效果。     

组培环境CO2增施监控系统的设计与试验

为改善组培苗的生长发育环境,探索CO2富集等环境因素的影响,设计制作了CO2适时增施监控系统,并以葡萄组培苗为对象,利用本控制系统与传统组培方式进行了对比试验.结果表明:系统工作稳定、正常,能够有效地将CO2浓度控制在设定的(800～1 200)μL/L范围内,满足组培苗光合作用的需要;在CO2富集环境中,组培苗生长健壮、发育良好,光合自养能力显著增强.     

机械手采摘黄瓜的振动特性试验

为研究黄瓜在被采摘时的振动特性，减少采摘机械手对黄瓜造成的振动损伤，选择中国普遍种植的华北型刺黄瓜，模拟采摘机械手抓握黄瓜的姿态进行黄瓜弯曲振动试验，得到不同外形黄瓜的共振频率和振动变形量的试验数据。分析了试验参数之间的相关性，拟合了黄瓜的受力与变形之间的对应关系曲线。结果表明，以1～1000 Hz的频率范围对模拟弹性机械手爪采摘的状态的新鲜黄瓜激振，能检测到二阶共振频率，且两阶共振频率之间显著相关。黄瓜体长与二阶共振频率皆呈显著负相关；瓜柄长与第一阶共振频率呈显著负相关；而黄瓜质量与第二阶共振频率呈显著负相关。黄瓜的弯曲变形表现出明显的非线性特性。     

组培封口材料透气率的测定与计算

组培容器封口材料的透气率对组培微环境和组培苗具有重要影响。它是合理评价和正确选用封口材料的重要依据，也是组培微环境间接自动化和精准化调控的基础数据。该研究针对国外关于透气率算法和测定研究中的问题，依据严密数学过程和数理统计原理研究并建立透气率算法，研制与算法相适应的测量装置和测量方法，测定并计算了透气纸、4层硫酸纸和低密度聚乙烯膜的透气率，分别为1.551次·h^-1，0.408次·h^-1和0.302次·h^-1。     

光照强度和CO2浓度间接调控对甘薯无糖组培苗光合特性的影响

以自行研制的组培苗光合速率测量系统检测了叶用甘薯无糖组培苗的光合速率,定量分析了外环境中CO2浓度和光合光量子通量密度(PPFD)对无糖组培苗光合特性的影响.结果表明采用透气封口材料和自然换气,间接合理调控PPFD和外环境CO2浓度对组培苗净光合作用产生积极促进作用;仅提高PPFD或外环境CO2浓度不能有效促进光合作用.当使用透气率为0.4的封口材料时,甘薯无糖组培苗的光合作用在光合光量子通量密度250 μmol*m-2*s-1和外环境CO2浓度8 735 μmol*mol-1时最为适宜.     

蔬菜农药残留的降解去除方法

介绍了目前常用的物理、化学、生物三类降解蔬菜农药残留的方法。其中,物理方法主要针对蔬菜表面的农药残留;化学方法对蔬菜内部农药残留有一定的降解作用,但二次产物的毒性需要进一步研究;生物方法目前主要用于田间作物和土壤,应用前景较好。这些不同的方法都有其局限性。     

温室周围气流运动的有限元法模拟分析

以有限元法分析流体力学问题为基础,运用ANSYS 9．0软件模拟了温室周围空气流的运动情况, 并分析了利用风压进行通风换气时比较实用的开窗方式。模拟结果显示:采用天窗与侧窗组合通风的效果优于仅利用侧窗通风。最后将二维模拟温室周围气流运动的方法进一步推广到三维模拟中,模拟了温室周围气流的运动情况。结果表明,下风向风速在距离温室0-3 m处为3．260 4-2．905 5 m／s,在3-12 m处为2．888 8-2．845 7 m／s;上风向风速在距离温室0-4．2 m处为3．120 5-2．698 9 m／s,在4．2-12 m处为2．698 9-2．946 m／s。     

基于机器视觉的果树树冠体积测量方法研究

针对人工测量精度低、费时费力,而基于三维激光扫描技术、超声波技术等自动测量方法成本高、操作复杂的不足,提出了基于机器视觉的果树树冠体积测量方法,搭建了可移植性果树树冠体积自动测量平台。基于机器视觉实现待测树冠图像获取,通过图像处理算法获得树冠图像面积特征,并采用最小二乘法和五点参数标定法获得普适性树冠面积与体积相关关系模型,从而得到树冠体积,通过对梨树以及桂花树样本的试验,可以发现预测树冠体积平均误差分别为13.73%和10.18%。对于不具备系列样本无法构建模型的树冠,采用单点测量法,根据树冠轮廓拟合椭球结构体,然后根据体积求算补偿公式,完成体积测量,测量误差在10%左右。表明树冠形态特征的图像提取算法可行有效,通过面积以及轮廓特征量均能很好地表达树冠体积特征。     

基于植物电信号的环境因子预测模型

以采集的植物电信号为生理指标,综合分析其时域、频域和时频域中的典型特征值,利用学习速度快、泛化性能好的极限学习机算法,以电信号的多个特征及环境参数作为输入量,建立适合植物生长的环境因子（温度、湿度、光照度）预测模型。结果表明：通过对采集的碧玉叶面电信号进行不同域的分析,得出植物电信号属于低频微弱信号;利用极限学习机(ELM)分别对适合碧玉生长的温度、湿度及光照度3个环境因子建立预测模型,通过与传统的BP神经网络对比,ELM算法下的均方根误差小于0.97,而决定系数大于0.92,训练所需的时间低于0.03s,验证了此方法的可行性,为科学指导温室环境因子调控提供科学依据。     

桦木醇的液泛提取工艺研究

采用一种改进的液泛提取装置提取桦树皮中桦木醇,该装置连接简单,操作方便,不影响提取率且可有效地提高样品的纯度。探讨了乙醇体积分数、提取时间对桦木醇提取率及纯度的影响,确定了桦木醇连续提取的工艺参数为:乙醇体积分数70%,提取时间50 min。利用此条件提取桦木醇,提取率达到(88.39±1.77)%,桦木醇纯度达到(80.34±0.25)%。