基于粗糙遗传算法在打捆机齿轮箱故障诊断中的应用*

自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。     

延迟收获对长江中游春玉米农艺性状及机收质量的影响

为探明长江中游玉米籽粒机械直收适宜品种与配套农艺措施，2018—2019年选用不同玉米品种，测定不同机收时间下玉米关键农艺性状、产量及机收质量指标。结果表明，收获时间对春玉米机收产量与机收质量均有显著影响。延迟1周收获后籽粒容重显著增加，机收产量显著提高，2年平均提高9.72%；而延迟2周收获则有降低机收产量的趋势。2年收获时杂质率总体≤3%，而机收籽粒破碎率与损失率均>5%，是该区域春玉米籽粒机收面临的主要问题。籽粒厚度、籽粒含水率和百粒重是影响机收籽粒破碎率的关键性状，三者与机收籽粒破碎率均呈显著的倒二次曲线关系；玉米的倒伏率、穗位高和重心高度是影响机收损失率的关键性状，倒伏率与机收损失率呈显著正相关，而穗位高和重心高度与机收损失率均呈显著的二次曲线关系。延迟收获能显著降低籽粒含水量，从而降低籽粒破碎率，但继续延迟收获有增加倒伏的风险。综上，长江中游春玉米成熟后适时延迟7~10 d收获，可有效降低籽粒含水量与机收籽粒破碎率，提高玉米籽粒机收产量。     

辽河流域玉米籽粒脱水特点及适宜收获期分析

辽河流域处于中国东北春玉米区南部,积温资源相对丰富,在该区域推广玉米机械粒收技术具有较好的热量资源基础,但区域内玉米收获时籽粒含水率偏高,机械粒收的破碎率、损失率偏高等质量问题突出。分析区域内主推品种的籽粒脱水特征、基于热量资源条件确定机械粒收的适宜时间,是解决上述问题的合理途径。2017年选择该区域主推的29个不同熟期玉米品种,在开鲁县和铁岭县开展了籽粒脱水动态观测试验。结合流域内常年春玉米播种日期、不同品种生长发育及籽粒脱水积温需求、历史气象数据等分析结果,建立不同品种在辽河流域适宜机械粒收时期的预测方法。结果显示, Logistic Power模型可以很好地模拟春玉米籽粒含水率变化过程。不同品种籽粒实收含水率与模拟含水率间存在极显著的线性关系,决定系数R2为0.916 (n=45),均方根误差RMSE为1.217。研究建立的不同品种籽粒含水率模型具有极佳的区域适用性,以2017年国审的4个宜机收品种及流域内2个主栽品种研究,明确了不同品种适宜机械粒收时期的分布规律。国审品种中,德育919和京农科728自播种至籽粒含水率降至25%活动积温需求低于3200°C d,在辽河流域大部地区可于9月中下旬达到高质量机械粒收的籽粒含水率要求。泽玉8911和吉单66积温需求低于3400°C d,可于10月上中旬在流域内实现机械粒收,较上述德育919和京农科728晚10～20d。而当地主栽的辽单575和京科968脱水至适宜籽粒含水率的积温需求较泽玉8911和吉单66多200°Cd,无法在当地常规收获期实现高质量的机械粒收。本研究检验了基于LogisticPower模型的籽粒含水率预测模型在区域分析应用中的精度。通过比较国审宜机收品种与当地主栽品种的籽粒含水率变化、成熟和脱水的积温需求以及适宜机械粒收日期的空间分布规律,更新现有品种有助于在辽河流域实现常规收获期内的高质量机械粒收。     

耕地利用视角下全国粮食生产时空特征演变

为综合考虑耕地数量及各项因素对粮食生产的影响,基于对数平均迪式分解方法(LMDI)将影响粮食产量的因素分解为耕地面积、复种指数、种植结构和粮食单产四大因素,研究1996—2016年其对全国粮食产量变化的作用机制。结果表明:1)我国耕地数量持续减少,空间上呈现南部地区减少、北部地区增加的趋势,导致全国粮食产能重心北移。2)粮食单产、复种指数这些技术因素均是促进因素,其中单产提高对总产量提升贡献最大;期间耕地面积下降与种植结构调整则是粮食产量的抑制因素。研究认为,城市化过程中耕地面积减少不可避免,保证粮食安全不但需要严格保护耕地,而且必须强化"藏粮于技"战略实施,不断提高粮食单产与复种指数,以稳定与优化粮食生产。     

1949-2016年我国粮食主产区旱灾变化趋势分析

采用趋势线法、Mann-Kendall（M-K）趋势检验法及Mann-Kendall（M-K）突变检验法对1949-2016年我国粮食主产区旱灾变化趋势进行分析，以期为降低粮食主产区旱灾风险及灾害损失的措施制定提供理论依据。结果表明：1）除江苏省外，干旱发生率均高于60%，干旱受灾率和成灾率的变异系数均在50%以上。2）东北地区各省干旱受灾率和成灾率均呈现增加趋势且通过M-K趋势检验，增加趋势显著；长江流域的湖北和四川省干旱受灾率呈增加趋势，江西和湖南省干旱受灾率呈减少趋势，但均未通过M-K趋势检验，变化趋势不显著；上述长江流域四省干旱成灾率均呈增加趋势，但只有湖北和四川省通过M-K趋势检验，增加趋势显著；黄淮海地区除江苏省干旱受灾率呈微弱线性增加趋势外，其他各省干旱受灾率均呈减少趋势，但只有安徽省通过M-K趋势检验，表现出显著的减少趋势；黄淮海五省成灾率均呈增加趋势，但只有河北和江苏省通过M-K趋势检验，增加趋势显著。3）M-K突变检验结果表明，安徽省旱灾受灾率变化突变点为2002年，之后呈减少趋势；东北三省及内蒙古自治区干旱受灾率变化突变点分别为1977、1970、1983和1977年，之后干旱受灾率呈增加趋势；各省区干旱成灾率突变点如下：东北地区的黑龙江、吉林和辽宁省及内蒙古自治区分别为1988、1977、1981和1984年，黄淮海地区的河北和江苏省分别为1961和1978年，长江中下游地区的湖北和四川省分别为1986和1975年，各省区干旱成灾率在突变点之后均呈增加趋势。综上，粮食主产区干旱灾害发生率普遍较高且年际变化大，东北地区旱灾影响范围、规模以及致灾程度均呈显著增加趋势；黄淮海地区的河北和江苏省以及长江中下游地区的湖北和四川省虽然干旱影响范围和规模没有表现出显著的变化趋势，但是旱灾的致灾程度却表现出显著的增加趋势；干旱受灾率显著期普遍发生在2000年后；干旱成灾率增加趋势显著期普遍发生在20世纪90年代末-2010年前后。     

基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统

为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。     

The effects of various plant protection methods on the development of Zymoseptoria tritici and Cephalosporium gramineum,grain yield and protein profile

Septoria leaf blotch progresses rapidly, leading to the development of Zymoseptoria titici forms resistant to fungicides. Cephalosporium stripe is caused by Cephalosporium gramineum. The aim of this study was to evaluate the effectiveness of selected pesticides in limiting the symptoms of both diseases on winter wheat leaves, and to determine their influence on grain yield and the content and composition of protein fractions in wheat kernels. Propiconazoles were most effective in inhibiting the development of Septoria leaf blotch (symptoms were reduced from 54.7% to 78.6%). Strobilurins were less effective due to the presence of isolates with the G143A mutation. Symptoms of Cephalosporium stripe were rarely observed, and protective treatments did not reduce their severity. The highest content of grain protein (14.81%) was found in plants most intensely protected with the fungicides containing fenpropimorph, pyraclostrobin and epoxiconazole. The principal component analysis revealed that the plant protection method influenced the grain protein profile. The accumulation of HMW glutenins and α/β gliadins was mutually interrelated and higher in high-input treatments; control grain was characterized by close relationships between ω-gliadins, LMW glutenins, albumins and globulins, whereas low-input treatments influenced mostly γ-gliadins.     

硅藻土对5种储粮害虫和不同磷化氢抗性水平杂拟谷盗防治效果的研究

为初步了解硅藻土对储粮害虫的防治效果以及与害虫磷化氢抗性发生发展的关系, 本研究采用直接拌粮法(设置剂量梯度为0?0.2?0.4?0.6 g/kg和 0.8 g/kg)测定硅藻土对赤拟谷盗?杂拟谷盗?锈赤扁谷盗?谷蠹?玉米象的防治效果, 以及磷化氢抗性杂拟谷盗(抗性倍数为 2.3~144.7)对硅藻土的敏感性差异; 除此之外, 本研究还分析了0.4 g/kg硅藻土在 4 种粮食(小麦?玉米?大豆?稻谷)中对赤拟谷盗的杀虫效果?研究结果表明:一定剂量(0.2~0.8 g/kg)的硅藻土均能够在一定时间内有效杀死上述 5种储粮害虫, 不同储粮害虫对硅藻土的敏感性存在显著差异(P<0.05), 其中杂拟谷盗对硅藻土的耐受性最强, 玉米象对硅藻土最为敏感?除个别品系外, 不同磷化氢抗性品系的杂拟谷盗对硅藻土的敏感性不存在显著差异(P>0.05), 且与磷化氢抗性无关; 硅藻土在不同粮食中对害虫的作用效果存在显著性差异(P<0.05)(处理 7 d后, 死亡率为 13%~98%), 其中在大豆中对赤拟谷盗的杀虫效果最强, 在玉米中对其作用效果不明显?因此本研究得出结论:硅藻土对主要储粮害虫均具有一定的防治作用, 且对抗磷化氢的杂拟谷盗具有良好的致死效果?因此, 硅藻土具备成为储粮害虫防治及其磷化氢抗性治理药剂的潜力?     

播期对河套地区玉米灌浆进度的影响

旨在为玉米的高产栽培提供理论支撑。采用分期播种法,利用试验数据,建立28个生长模型（方程均通过0.01的极显著检验）,将玉米灌浆期百粒干重、百粒体积随灌浆日数增加的时段分为三阶段,即渐增期、快增期和缓增期。适时播种的玉米吐丝后百粒体积、百粒干重增加进入渐增期,终止日分别为吐丝后的6天和20天,此后进入快速增长期,时间分别为22天和18天;其后到籽粒体积和干重增加进入缓慢增长期。适时播种的玉米百粒干重增加逐渐增长期为吐丝后活动积温区间0~502.4℃·d,增幅0.014 g/℃·d;快速增长期为吐丝后活动积温区间502.4~938.4℃·d,增幅0.049 g/℃·d;缓慢增长期为吐丝后活动积温区间938.4~1355.1℃·d,增幅0.018 g/℃·d。