主成分分析法优选枸杞乳酸菌发酵饮品发酵剂

乳酸菌发酵作为果蔬汁的一种绿色加工技术,不仅可以赋予产品独特的风味,还可以转化其中的活性物质,提高产品的营养价值和保健功效。该研究以湖北杂交枸杞为原料,使用6种乳酸菌(植物乳杆菌、嗜热链球菌、嗜酸乳杆菌、鼠李糖乳杆菌、干酪乳杆菌及发酵乳杆菌)进行发酵,研究发酵前后枸杞果汁理化特性、主要活性成分及体外抗氧化变化,并利用主成分分析进行综合评价优选出理想的发酵菌株。结果表明,6种乳酸菌在枸杞果汁中生长良好,活菌数均能达到10.0 lg CFU/mL以上。发酵后的枸杞果汁中总糖和还原糖含量显著降低(P0.05),且植物乳杆菌和嗜热链球菌产酸能力更强,发酵后总酸含量达6.74、6.07g/kg。与未发酵枸杞果汁相比,经植物乳杆菌、嗜热链球菌、鼠李糖乳杆菌和发酵乳杆菌发酵的枸杞果汁中总酚含量增加了13.76%～28.07%,而嗜酸乳杆菌和干酪乳杆菌发酵后无显著性差异(P0.05)。6种乳酸菌发酵后枸杞果汁中总黄酮含量增加了55.80%～161.97%。发酵枸杞果汁的抗氧化活性与发酵前相比均有显著提高(P0.05)。基于主成分分析的综合评价函数显示经植物乳杆菌、发酵乳杆菌发酵的枸杞果汁品质更优,适宜作为开发枸杞高值化绿色加工饮品的发酵剂。     

穴苗移栽机双旋转式分苗装置设计

为了解决移栽机整排取苗后投苗不连续、作业效率不高、穴苗易破损的问题,该研究设计了一种整排放苗的分苗装置,运用2排投苗台交替运动实现无间断投苗。通过台架试验,依据实际作业状态对投苗过程进行分析,确定影响投苗效果的主要因素为投苗高度、投苗速度和穴苗倾角。以投苗成功率和基质破损率为评价指标进行单因素试验,确定各影响因素的参数范围。并进行正交试验,通过方差分析得出影响成功率和破损率的主要因素分别为穴苗倾角和投苗高度。在此基础上进行响应面分析,分析各因素交互作用对投苗效果的影响。运用MINITAB优化模块对工作参数进行优化,结果得到最佳工作参数组合为:投苗高度150 mm,投苗速度65株/min,穴苗倾角85°±5°。验证试验结果表明,最佳工作参数下投苗成功率为96.41%,基质破损率为1.65%。该装置可实现分苗投苗作业,研究结果可为全自动移栽机设计提供参考。     

中小粒径种子播种检测技术研究进展

播种检测技术是实现播种智能化的关键技术之一,可为变量播种提供基本的技术支撑。该研究分析了国内外中小粒径种子播种检测技术进展及相应检测装备,重点阐述了中小粒径种子感知方法,主要包括机械机电报警检测法、机器视觉检测法、光电传感检测法、电容传感检测法、压电传感检测法,并对不同检测方法优劣进行分析;同时围绕播种机故障监测、播量、播种频率、行距、株距、漏播、重播等评价指标,明确了播种检测的主要内容,结合精准农业要求为不同播种模式提出对应播种检测指标;进一步分析了为解决漏播问题的变量补种技术和播种检测信息传输技术的研究概况。在系统总结和分析播种检测相关技术的基础上,提出在精准农业背景下对中小粒径种子播种检测的发展要求,展望未来中小粒径种子播种检测技术发展趋势。     

咸水畦灌农田土壤水热盐动态及油葵生长的试验与模拟

为探究中国西北旱区咸水畦灌条件下农田土壤水热盐动态及其对作物生长的影响,采用大田试验和WASH-C模型(Layered Soil Water-Solute-Heat Transport and Crop Growth Model,土壤水热盐迁移和作物生长耦合的模拟模型)模拟相结合的方法,分析油葵全生育期内不同灌水量和矿化度处理下土壤剖面水盐分布特征、温度变化及油葵生长规律。试验设置包括2个灌水量水平(分别为油葵畦灌需水量的100%、50%)和3种畦灌水矿化度(分别为0.7、4.0、8.0 g/L)。结果表明,土壤剖面的水、盐、热分布在根区(0～40 cm)的变动幅度要大于深层(40～100 cm),灌水量越多,水分、盐分变幅越大。随着灌水次数的增加,土壤剖面在0.7 g/L矿化度下出现脱盐现象,4.0、8.0 g/L矿化度下出现积盐现象,并且灌水量越大,相应的脱、积盐率越高。试验前期各层地温变化幅度较后期大,温度变化幅度随土壤深度增加而减小。0.7g/L、100%油葵需水量下的作物LAI和产量最大,8g/L、50%油葵需水量下最小,两处理的LAI分别为8.41、3.80 cm~2/cm~2,产量分别为5.49、3.08t/hm~2,差异显著(P0.05)。模拟结果表明,WASH-C能够较好地模拟各时期土壤中根区、深层含水率的分布特征,所有模拟结果的R2不低于0.53。在咸水矿化度小于等于3g/L的情景模拟下,作物根区不会产生明显的积盐现象。合理的咸水畦灌制度有利于充分利用咸水资源并提高油葵的水分利用效率和产量。     

融合卷积神经网络与视觉注意机制的苹果幼果高效检测方法

果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。     

双轴旋耕碎土试验台设计与分层耕作试验

针对现有耕作试验台难以满足双轴耕作部件测试的需求、室内测试重塑土难以反映作业现场真实环境的问题,设计了一种集前轴正转抛土、后轴反转碎土功能于一体的双轴旋耕碎土田间移动式试验台,可实现前后刀轴相对位置及转速比的实时调整。阐述了整机工作原理,分析了前后刀轴相对位置的调节范围、碎土刀轴位置调节机构结构参数、旋耕刀轴调速装置的运动参数,计算并选型了碎土刀轴调速系统、功耗测试系统中液压及电气元件。为提高分层耕作质量同时降低作业能耗,以前期研究的双轴起垄机的双轴旋耕碎土关键部件为研究对象,开展了分层旋碎的田间试验,并采用中心组合试验设计方法,以两轴水平间距、垂直间距、碎土刀轴转速为影响因素,以双刀辊作业平均功耗、表层5 cm土层的碎土率为评价指标进行响应曲面分析。利用Design-Expert软件进行数据分析,建立各因素和平均功耗、碎土率之间的回归模型,分析各因素对平均功耗、碎土率的显著性,同时对影响因素进行了综合优化。试验结果表明:各因素对平均功耗影响由大到小依次为水平间距、碎土刀轴转速、垂直间距;各因素对碎土率影响由大到小依次为水平间距、垂直间距、碎土刀轴转速;最优工作参数组合为水平间距为570mm、垂直间距为96mm、碎土刀轴转速为340r/min,对应的平均功耗为17.92 kW、碎土率为91.65%,且各评价指标与其理论优化值的相对误差均小于5%。试验表明,所设计的双轴旋转耕作部件性能测试试验台设计合理,能够满足多因素多水平的测试需求,为双轴旋转型耕作部件的优化设计提供了新的测试手段。     

基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部

为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值（mAP）为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但mAP提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51%和16.32%;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。     

寒潮天气表冷器-风机集放热系统对连栋大棚热湿环境的影响

连栋塑料大棚棚内环境易受寒潮侵扰,为调节棚内热湿环境,将表冷器-风机集放系统应用于连栋塑料大棚中,在白天适宜条件下运行系统,将棚内空气盈余的热量收集并储存在蓄热水箱中,夜间气温较低时,再将储存的热量释放出来用以加温。对表冷器-风机集放热系统的运行效果进行试验,通过集热量、放热量和性能系数等评价集放热性能,并且将水气温差作为主要影响因素对系统运行阶段分别进行热流量分析和分析。结果表明,在寒潮下系统可以保证棚内气温比棚外高5.2～7.8 ℃。集热量达到了390.6～693 MJ,放热量为361.2～609 MJ,系统性能系数达到了4.4～7.2,节能效果较为显著。系统在运行过程中水气温差每增长1 ℃,集热流量增加0.82 kW,放热流量增加0.58 kW,单位时间内换热量较大;此外系统在集热阶段析湿系数约为1.70,表冷器-风机进出口空气含湿量差最高可达1.3×10-3 kg/kg,说明在集热阶段系统具有冷凝除湿的效果;同时在冷凝除湿过程中系统效率随着水气温差的增加而增加,最高可达到82.8%,能量利用率较高。该研究对保证连栋塑料大棚安全越冬生产具有重要意义。     

西南冷凉高地苹果最大可能生育期内气候生产潜力评价 ——以云南昭通为例

基于云南昭通1958−2019年逐日气象观测数据、1978−2018年苹果种植统计数据和2010−2018年果园生产调查和观测数据,采用线性趋势分析、逐级订正等方法,探讨云南昭通苹果最大可能生育期内农业气候资源和农业气象灾害的变化特征,估算当地气候生产潜力,以高效合理利用农业气候资源、科学布局苹果产业。结果表明：（1）1958−2019年,云南昭通无霜期、稳定通过10℃的持续时间分别显著增加3.5d和4.5d,理论上能满足苹果生育所需,但昭通苹果花芽膨大期与终霜日和稳定通过10℃起始日期不匹配,成熟期与初霜日和稳定通过10℃终止日期不匹配。（2）根据云南昭通2010−2018年苹果实际生育期,明确了当地苹果最大可能生育期为稳定通过3℃起始日期−稳定通过13℃终止日期。1958−2019年,云南昭通苹果最大可能生育期内平均最低气温、平均气温和平均最高气温分别为11.8、16.1和22.6℃,分别以0.1、0.04和0.05℃·10a−1的速率增加;气温日较差平均为10.89℃,以0.2℃·10a−1的速率减少。降水量和日照时数分别以1.0mm·10a−1和6.7h·10a−1的速率减少。（3）过去62a,云南昭通苹果花期低温发生风险较低,不是当地苹果生长期内的主要农业气象灾害,连阴雨发生风险较高,且主要分布在苹果关键生育期6−9月。（4）在当地气候背景下,苹果最高理论产量约为94t·hm−2,光温、气候生产潜力分别占光合生产潜力的83.0%和76.0%,研究期内昭通果园实际产量仅为光合生产潜力的35.0%,统计产量仅为光合生产潜力的10.0%。随着技术进步和品种选育,果园实际产量与生产潜力的差距逐渐缩小。云南昭通气象条件能充分满足苹果生长发育,通过合理、高效栽植技术应用及对农业气候资源的充分挖掘,可进一步提高苹果产量,提升品质。     

典型旱年农业干旱遥感监测指标在东北地区生长季的表现

以8d为时间尺度,以土壤相对湿度（RSM）为参考指标,采用相关分析方法,分析评估典型旱年2009年作物生长季内分别表征降水、土壤和作物的3个类别10种农业干旱遥感监测指数在东北地区的适用性。结果表明：（1）生长季中、后期,综合考虑冠层温度和植被特征的温度植被干旱指数（TVDI）与RSM的相关系数绝对值在0.5左右,对土壤湿度变化较敏感,可用于该生长阶段的农业干旱监测;（2）考虑作物前期缺水的累积作物缺水指数（ACWSI）是与RSM相关性较好的指数之一,在生长季前期和后期与RSM的相关系数绝对值在0.47以上,表现良好,但应用过程中需注意累积效应的时间尺度;（3）表观热惯量（ATI）更适于生长季前期干旱监测,改进型能量指数（MEI）适用于各种植被覆盖条件,但存在一定不稳定性;（4）考虑前期累积降水的APCI指数比仅考虑8d降水的条件降水指数PCI更能反映土壤湿度状况,特别是在生长季中、后期,可作为其它监测指数的补充;（5）条件植被指数（VCI）、归一化差异水分指数（NDWI）与RSM相关性较低,对现时土壤湿度的反映不敏感,不适于研究区内短时间尺度的农业干旱监测。研究结果可为东北地区开展农业干旱监测选取合适指标提供参考,也可为农业干旱指数的广泛应用构建可行性框架。