1株解淀粉芽孢杆菌B7快速液态发酵优化工艺研究

本试验以1株饲用益生菌解淀粉芽孢杆菌B7（Bacillus amyloliquefaciens B7，B.amyloliquefaciens B7）为研究对象，为了增强其在液态条件下的发酵水平，提高其芽孢发酵工艺优化效率，拟采用测定芽孢吡啶二羧酸（dipicolonic acid，DPA）浓度的方法来代替传统的平板芽孢计数法，以探讨此测定方法在芽孢发酵优化工艺中的可行性。首先，通过单因素试验筛选出对菌株产孢有显著促进作用的因子，进一步通过正交优化试验确定蛋白胨、玉米粉、大米蛋白粉和Mn²⁺组合的最优水平。结果表明，发酵液中的芽孢浓度与测定的DPA荧光强度呈线性相关，在蛋白胨20 g/L、玉米粉10 g/L、大米蛋白粉20 g/L、Mn²⁺1.0 mmol/L时发酵48 h，检测到DPA荧光强度达到最大，其相应的芽孢浓度达到7.0×10⁹ CFU/mL。与实验室常用的LB培养基相比，芽孢浓度提高了3.3倍；与工业生产用培养基相比，芽孢浓度提高了2.2倍。本研究为芽孢杆菌发酵过程中芽孢浓度测定提供了一种快速方法，为工业菌株B.amyloliquefaciens B7的发酵提供了一种成分简单且高产芽孢的培养基。     

施肥方式对不同密度下玉米光合生理的影响

为进一步研究玉米品种登海605不同密度和施肥方式对光合生理的影响，挖掘其增产潜力，建立高产栽培模式。本试验设计5个密度处理（D1、D2、D3、D4、D5）、3种施肥方式处理（S1：农大缓释肥、S2：分次施肥、S3：一次性施肥），并对不同处理的光合指标、叶面积指数、光合有效辐射、透光率等指标进行测定，结果表明：不同的施肥方式上层、中层、下层光合指标变化规律表现一致，各层次表现为上层>中层>下层，S2>S1>S3，玉米植株上层无论哪种处理都能获得足够的光能和CO2，光合指标相差不大，适宜的密度和施肥方式将获得更多的光能、有效辐射，合成有机物，形成更多的干物质积累，从而提高产量。     

农业绿色高效节水领域研究现状与思考

节水农业是水资源高效利用和农业可持续发展的重大问题，对于节约水资源具有极其重要的意义。为了解当前绿色农业高效节水领域的最新研究热点和发展趋势，本文梳理总结了我国现代化节水农业领域的基础背景、研究现状以及发展态势。结果表明，“灌溉设备与技术开发”、“农业用水精量调配与控制”、“作物高效用水机理”及“农业用水对环境变化的响应”等是近年来的研究热点，并建议开展水肥一体化智能技术与管理及其对作物、土壤、环境、社会等综合效应等的相关研究，以期为我国农业绿色高质量发展提供帮助。     

不同施肥模式下的稻-克氏原螯虾田块水体菌群初探

为研究不同施肥模式对稻田养殖克氏原螯虾(Procambarus clarkii)田块水体细菌的影响,通过采用Illumina高通量测序技术针对施用化肥(CF)、有机肥(OF)和有机肥加腐熟鸡粪(OM)等3种施肥模式的水体细菌进行检测。高通量测序结果显示在3种不同施肥模式下的稻田中主要细菌门类均为变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、蓝藻门(Cyanobacteria)和厚壁菌门(Firmicutes)。主要优势菌属为Sporichthyaceae hgcl_clade、Limnohabitans、Polynucleobacter、Alpinimonas、Comamonadacea和Hydrogenophaga。在3种模式中,施用有机肥的田块细菌丰度显著高于施用化肥和有机肥加腐熟鸡粪的田块,细菌物种多样性显著高于施用有机肥加腐熟鸡粪田块,与施用化肥田块差异不显著。结果表明在施用有机肥模式下,水体微生物具有更好的多样性,生态系统更加稳定。有机肥与腐熟鸡粪配施虽然会降低水体细菌的物种多样性,但是腐熟鸡粪与有机肥配施会大大降低蓝藻细菌的丰度。聚类分析结果显示有机肥组与有机肥加腐熟鸡粪组水体细菌群落相似度更高。对稻田水体细菌与水体理化因子关联分析发现,对水体细菌影响最主要的环境因子是溶氧、总氮、pH和总磷。研究结果为不同施肥处理对稻田水体生态环境的影响以及为稻田综合种养施肥模式优化提供理论依据。     

基于混合狼群算法参数优选的泵站群运行优化

对于求解复杂的并联泵站群优化运行模型,狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)存在收敛性和鲁棒性差等问题。为改善这些问题,该文以某典型并联泵站群为例,以泵站系统主机组运行能耗最低为优化目标,考虑流量、叶片角度、开机台数等约束条件,建立了并联泵站群优化运行模型。将模拟退火算法引入WPA算法中,提出混合狼群算法(hybrid wolf pack algorithm,HWPA)用于求解建立的优化模型。选择最小值、平均值和标准差作为算法性能的评价指标。相较于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和WPA算法,HWPA算法求解典型并联泵站群优化运行模型得出的运行能耗最小值平均降低了15.60、10.23 kW,平均值平均降低了36.94、14.30 kW,标准差平均降低了84.82%、72.90%。在HWPA算法的基础上,对算法中的游走步长、奔袭步长、围攻步长的最小值和最大值4个参数进行单因素分析和拉丁超立方抽样设计计算,确定出4个参数的最优组合为0.33、1.53、0.672和4.8×10^5,进而提出改进混合狼群算法(improved hybrid wolf pack algorithm,IHWPA)。相较于HWPA算法,IHWPA算法求解典型并联泵站群优化运行模型得出的运行能耗最小值和平均值平均降低了4.66和13.26 kW,标准差平均降低了94.02%。应用IHWPA算法确定典型并联泵站群6个不同运行工况优化方案,结果表明,采用引入模拟退火算法、优选WPA算法参数的方法提高了算法的全局收敛性与计算鲁棒性,泵站运行最优决策方案较实际方案的运行能耗平均降低9.80%,可为泵站工程提供合理有效的运行方案,降低运行能耗。     

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。     

稻麦联合收获机分段式脱粒装置设计与优化

针对纵轴流联合收获机在收获稻麦时出现的脱粒不彻底、分离不完全等问题,该研究设计了一种分段式纵轴流脱粒分离装置。该装置主要由锥形脱粒滚筒、脱粒强度可调式凹板筛、360°分离式凹板筛、作业参数电控调节系统等构成。通过单因素试验,分别获得了脱粒强度可调式凹板筛的开关板针对小麦和水稻脱粒的最佳开关状态。为寻求装置作业参数对脱粒效果的影响规律及最优参数组合,进行了多目标优化试验。以滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、凹板筛分离间隙及喂入量作为影响因素,以破碎率、损失率、脱出物含杂率为试验指标,建立了破碎率、损失率、脱出物含杂率的数学模型。试验结果表明:各因素对破碎率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、凹板筛脱粒间隙、导流板角度、喂入量、凹板筛分离间隙;对脱出物含杂率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙;对损失率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙。通过多目标参数优化分析,确定装置进行小麦脱粒的最优作业参数组合为脱粒滚筒转速905 r/min、导流板角度69°、凹板筛脱粒间隙18 mm、凹板筛分离间隙19 mm、喂入量4 kg/s。在该参数组合条件下进行了田间验证试验,结果表明,与常规纵轴流脱粒装置相比,整机作业破碎率由1.46%降为1.00%,含杂率由1.85%降为1.43%,损失率由1.72%降为1.20%,各指标实测值与模型优化值的相对误差均小于5%,满足国家相关标准要求。该装置有效解决了破碎率高、脱粒不干净、分离不彻底的问题,研究结果可为纵轴流联合收获机脱粒装置的结构改进和作业参数优化提供参考和依据。     

基于MFO-LSTM的母猪发情行为识别

及时准确识别母猪的发情行为可以有效增加受胎率和产仔量,对提高养殖企业的繁育水平和经济效益具有重要意义。该研究针对生猪养殖过程中母猪发情行为识别存在主观性强、智能化水平低、假警报和错误率高、识别不及时等问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)优化长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的母猪发情行为识别方法。利用安装在母猪颈部的姿态传感器获得母猪姿态数据,然后使用姿态数据训练MFO-LSTM姿态分类模型,将母猪姿态分为立姿、卧姿和爬跨3类。通过对姿态分类结果进行分析,确定以爬跨行为和活动量2个特征作为发情行为识别依据,使用MFO-LSTM分类算法判断母猪是否发情。以山西省太原市杏花岭区五丰养殖场的试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法在以30 min为发情行为识别时间时的识别效果最好,发情行为识别的错误率为13.43%,召回率为90.63%,特效性为81.63%,与已有的母猪发情行为识别方法相比错误率降低了80%以上。该方法在保证识别准确率的情况下有效降低了错误率,可满足母猪养殖生产过程中发情行为自动识别要求。     

基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑，高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星，其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据，充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征，构建多种特征组合方案，并根据随机森林算法对特征重要性进行度量，选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明，与单一特征相比，多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果，其中，植被指数贡献程度最大，光谱特征次之；基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳，其中，总体分类精度为94.15%，酿酒葡萄用户精度为94.23%，制图精度为92.59%；以实地调查的4个酒庄为验证区，将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比，面积相对精度均在70%以上，其中优选特征结果相对精度在90%以上，研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

水平摘锭式采棉机采摘头传动系统优化与试验

为了提高水平摘锭式采棉机的作业效率,针对国产采棉机在高速作业过程中存在采摘速比系数匹配不当、采摘头传动系统不合理的问题,该研究根据水平摘锭式采棉机采摘头结构与工作原理,对采摘头传动系统、采棉机采摘机理进行分析,根据传动系统传动要求和采棉机采摘条件,建立目标函数与约束条件,运用遗传算法和1stOpt软件对采摘头传动系统进行优化分析。优化结果为:滚筒动力齿轮齿数为72,离合器上齿轮变位系数为-0.14,滚筒动力齿轮变位系数为1.208,齿轮顶隙系数为1.25。结合采棉机作业要求搭建棉花采摘性能试验台,选取采摘滚筒转速113～143 r/min、作业速度5.93～7.20km/h,对优化前后采摘头的作业性能进行验证试验。结果表明:优化后的采摘头作业速度由6.4km/h提升至7.2 km/h,工作效率由4.86 hm~2/h提升至5.47 hm~2/h,提高了12.5%;优化后的采摘头在7.2 km/h的作业速度下,采净率由90.4%提升至93.7%,采净率提高了3.6%,含杂率由10.28%降至9.72%,含杂率降低了5.4%,验证了传动系统优化结果的合理性。该研究可为国产采棉机采摘头的研发提供参考。