采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型

对远洋渔场资源和位置进行预报可以为远洋渔业生产及管理提供重要信息。该研究针对西北太平洋柔鱼渔场，利用海洋表面温度遥感信息和中国远洋渔船生产资料，基于深度学习原理，选取卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型。根据不同月份、不同通道构建了多种数据集，用于训练渔场预报模型。训练结果表明，4个通道组合的数据集的训练结果最优，渔汛早期（7-8月）、中期（9月）和后期（10-11月）测试样本的准确率分别为80.5%、81.5%和81.4%。以2015年的真实渔场数据对模型进行验证，模型的平均召回率为82.3%，平均精确率为66.6%，F1得分平均值为73.1%，预测的高产渔区与实际作业的高单位捕捞努力量渔获量区基本匹配。该研究构建的渔场预报模型可以获得较好的准确率，可为其他鱼种的渔场预报模型构建提供新的思路。     

植保无人机昼夜作业的雾滴沉积特性及棉蚜防效对比

针对无人机在棉蚜防治过程中夜间作业雾滴沉积特性和防效未知、目标喷洒区域雾滴沉积规律不明确等问题,该研究采用P20植保无人机进行棉蚜防治试验,对比了无人机白天和夜间作业时棉花植株不同部位的雾滴沉积规律及棉蚜防效,以常规喷杆喷雾机和喷枪为对照。结果表明,无人机白天和夜间作业的雾滴沉积数量及覆盖率差异显著,相同作业参数下,夜间作业的雾滴沉积数量平均比白天多42.82%,覆盖率平均比白天增加51.04%;夜间作业的雾滴穿透性较好,棉花植株的中下层及叶片背面雾滴沉积数量均多于白天。夜间作业时,棉花植株中、下层的雾滴沉积数量平均占垂直方向上雾滴总数量的比例分别为34.79%和22.07%,白天平均占33.27%和21.89%,喷枪为29.50%和19.98%,喷杆喷雾机为43.30%和15.84%;无人机夜间作业的叶片背面雾滴沉积数量平均占正反面总雾滴沉积数量的19.80%,白天作业占14.18%,夜间比白天多39.63%,各层叶片背面的雾滴沉积数量表现为上层下层中层;总体上,无人机作业的叶片背面雾滴沉积数量比例不超过25%,喷枪及喷杆喷雾机作业的叶片背面雾滴数量少,分别占7.09%和0.20%;在棉花花铃期和蕾期作业时,为提高雾滴沉积数量和雾滴穿透性,建议将无人机作业参数设置为飞行高度1.5～2 m,飞行速度3～4 m/s,选用较大的喷洒量,因为只有无人机下压风场不削弱、雾滴不大量损失的前提下,旋翼风场才能有效促进雾滴穿透性。就雾滴沉积数量和棉蚜防效关系而言,药后第1天棉蚜减退率与叶片背面雾滴沉积数量呈正相关关系,因受天敌影响药后第10天二者关联性不高。试验表明,无人机夜间作业更有利于棉蚜防治,其防效显著优于白天作业和其他2种常规设备,且农药剂量减少20%对棉蚜防效无显著影响。该研究结果可为植保无人机作业参数的合理设置提供参考,为棉蚜有效防控提供科学依据。     

基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

加工方式对非发酵面团小麦醇溶蛋白致敏性的影响

该研究探究了热加工(水煮、烘烤、微波、高温高压)、冷处理(液氮、速冻机速冻)和非热加工(超高静压、辐照、脉冲强光、臭氧和超声波)处理对非发酵面团小麦醇溶蛋白致敏性的影响。利用SDS-PAGE和双抗体夹心ELISA法研究各种加工处理后非发酵面团小麦醇溶蛋白的分子量和致敏性变化。结果表明:200和300 MPa的超高静压处理后,非发酵面团小麦醇溶蛋白的致敏性显著增加(P0.05),均增至125%左右;水煮、微波、高温高压、烘烤、液氮、速冻机处理、超高静压250MPa、辐照(7、13kGy)、臭氧熏蒸、脉冲强光和超声波处理均能显著降低非发酵面团小麦醇溶蛋白的致敏性(P0.05),其中以水煮、高温高压、液氮、臭氧和脉冲强光(PL-1)处理的脱敏效果最显著(P0.01),均降至60%左右。由此可知,加工方式能够显著影响非发酵面团小麦醇溶蛋白的致敏性,可作为食品中过敏原安全控制的有效手段,为脱敏食品的生产提供有效参考。进一步研究需要结合其他体内试验的评估,特别是小麦易敏人群的临床试验。     

外源添加剂对黄贮小麦秸秆产甲烷潜力及微生物群落的影响

为探讨添加不同外源添加剂对黄贮小麦秸秆产甲烷潜力和微生物群落结构的影响,该研究以小麦秸秆为黄贮原料,添加乙酸(3‰ACE组)和异型发酵乳酸菌复合系(3‰MI1组,6‰MI2组),调整含水率至50%,黄贮65 d后,以黄贮小麦秸秆为厌氧发酵原料,探究发酵过程中的指标性质和微生物群落结构。研究发现黄贮预处理后,发酵系统中的初始挥发性有机酸中的乳酸和乙酸增加、甲烷含量增加、可溶性化学需氧量(sCOD)增加。添加了外源添加剂的ACE组、MI1组、MI2组的累积甲烷产量较干黄小麦秸秆(WS组)提高了4.7%～10.6%,而未添加添加剂的CK组的累积甲烷产量较WS组降低了9%。发酵系统中的主要优势细菌为Bacteroidetes、Firmicutes和Proteobacteria,优势古菌为甲烷鬃菌属Methanosaeta,黄贮预处理改变了发酵系统微生物的群落结构,促进了小麦秸秆的甲烷转化,为木质纤维素的沼气转化提供参考。     

智能植物生长柜环境测控系统的设计

食品安全问题的频繁出现使得人们对于绿色健康食品的渴望越来越强烈。本文提出了一款基于STM32的智能植物生长柜环境测控系统的设计方案,介绍了系统的工作原理及其硬件组成,同时给出了软件流程图。该系统属于多输入多输出的复杂闭环控制系统,能够实时监测柜体的温湿度、CO2浓度和光强参数;并可根据实测参数实现对温湿度、CO2浓度和光强参数的自动调节,使作物处于最佳的生长环境;可以通过液晶屏实时显示波形曲线的变化,更加直观地了解到作物所处的生长环境。     

黔金丝猴（Rhinopithecus brelichi）雪季地表食物利用

2012年1月至3月，本研究采用粪便分析法对黔金丝猴冬季的食物利用进行了调查研究。结果表明在此期间黔金丝猴采食植物部位有嫩枝、树芽、叶片、花、树皮以及果实和种子，食物种类较多。其中，地表灌木层木姜子属（Litse asp．）的嫩枝是黔金丝猴取食较多的采食对象。本次研究也首次发现黔金丝猴食用地面上的四照花果实。我们推测黔金丝猴利用落地果实的现象可能是该物种对温带森林中高质量食物果实和种子利用最大化的一种适应。建议在温带灵长类生态行为研究中，加强对落地果实、矮小灌木和草本植物等猴群食源植物的监测，以期精确地探讨物种的食性以及对环境的适应。     

三峡库区花岗岩母质石英砂土不同经济林模式土壤养分特征研究

为了解三峡库区花岗岩母质不同经济林模式的土壤养分状况,研究了各模式下土壤pH、有机质、全量养分和速效养分的特征,并利用主成分分析法对不同模式的土壤质量进行了综合评价。结果表明,除土壤pH外,经济林土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷、速效钾等含量的变异较宽,为中等变异。随土壤层次的增加,各模式下土壤有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾含量呈递减趋势,而全磷和全钾则存在不规律变化。土壤有机质、全氮和速效钾对经济林土壤质量的高低产生着主要作用,土壤养分综合排名表现为柑橘（精细管理）>柑橘（常规管理）>板栗林>茶园。因此,利用生物措施和精细化管理措施,可有效提高该区域经济林的土壤质量。     

江西省薄壳山核桃产业及苗木生产现状分析

薄壳山核桃树形挺拔、树冠优美,果仁营养丰富,木材质地优良,是一种极具市场竞争力的高效生态经济型木本油料树种;但在江西省还处于初始发展阶段,科研基础薄弱,产业发展相对滞后;本文通过分析江西薄壳山核桃产业发展与苗木生产现状及存在问题,总结提出了今后科研开展的方向及促进产业发展的对策。     

农用植保旋翼无人机地面监控系统的设计与实现

植保无人机凭借其低成本、高效率、精准快速作业等优点,在农业植保领域得到快速发展,成为现代农业的一种重要装备。为了能够实时远程监控农用植保旋翼无人机的飞行状态信息,提高无人机飞行作业安全和作业质量,进行更好的飞行控制管理,设计并实现了植保旋翼无人机地面监控系统,可实现与植保无人机的远距离实时通信、监测飞行姿态、显示飞行作业轨迹和飞行控制等操作。地面监控系统采用嵌入式树莓派2作为硬件平台,2.4G无线模块实现数据收发,使用跨平台C++图形用户界面应用程序框架Qt对地面监控系统软件功能和交互界面进行开发,并制定了旋翼无人机与地面监控系统之间的数据通讯协议。该系统实际测试表明:监控系统可长时间连续稳定的工作,有效实现了对农用植保旋翼无人机实时监控与操作。