基于深度学习的病虫害智能化识别系统

我国农作物种植覆盖面广、分散度高,病虫害发生种类多、区域性发生规律复杂,传统的人工鉴定技术从效率、能力与精度方面均难以满足新形势下重大病虫测报要求。针对这一实践需求,以测报灯下害虫图像数据库(约18万张)、田间病虫害图像数据库(约32万张)为基础,构建了基于深度学习方法的病虫害种类特征自动学习、特征融合、识别和位置回归计算框架,并研发了移动式病虫害智能化感知设备和自动识别系统。通过近2年的精确度和实操运行效率检验,该系统在自然状态下对16种灯下常见害虫的识别率为66%～90%,对38种田间常见病虫害(症状)的识别率为50%～90%。随基础数据库的不断丰富、神经网络深层特征提取的不断完善,该系统有望进一步提高识别准确率,从而真正实现田间病虫害识别自动化、智能化和高效率。     

中国不同地区草地贪夜蛾种群生物型分子特征分析

原产于美洲的草地贪夜蛾已入侵我国,对我国粮食生产安全构成重大威胁。在美洲,该虫的寄主类型、迁飞行为以及抗药性等方面因群体分化而存在较大差异。本研究利用2个分子标记对中国13省(市、自治区)131个县市的318份样品进行群体遗传特征比较,基于线粒体COⅠ基因分析结果显示96%以上为水稻型,玉米型比例不到4%,且中国样品COⅠ序列特征与美国佛罗里达州种群有很高的一致性,而基于核基因组Tpi基因分析结果表明所有样品单倍型特点均表现为玉米型。分析认为,入侵我国的草地贪夜蛾群体很可能来自一个水稻型母本和玉米型父本杂交群体的后代,在长期的演化扩散过程中,玉米型的核基因组占据了主导地位,从而成为一种特殊的玉米型。厘清入侵中国的草地贪夜蛾具体的遗传特征属性,对于风险评估、精准监测和科学防控具有重要指导意义。     

草地贪夜蛾与斜纹夜蛾的形态特征和生物学习性比较

草地贪夜蛾入侵我国云南西部地区后,在田间与斜纹夜蛾混合发生。由于二者寄主种类、发生规律和形态特征十分相似,给调查和测报工作带来了很大的困难。对草地贪夜蛾和斜纹夜蛾的形态特征观察发现,草地贪夜蛾卵块鳞毛较为疏松,且单块卵量明显少于斜纹夜蛾;草地贪夜蛾幼虫头部有白色Y纹,第8腹节具方形黑点,而斜纹夜蛾幼虫亚背线内侧各体节均有1对三角形黑色斑纹,且第1腹节和第8腹节较大;草地贪夜蛾蛹臀棘无倒钩或弯曲,而斜纹夜蛾臀棘末端有弯曲或倒钩;草地贪夜蛾成虫体型小于斜纹夜蛾,其雄蛾前翅环形纹黄褐色、肾形纹灰褐色、剑状纹不明显、顶角具较大的白色块斑,而斜纹夜蛾雄虫前翅环形纹白色、外横线与亚缘线间具泛紫色斑纹、剑状纹明显。和斜纹夜蛾相比,草地贪夜蛾大龄幼虫具有明显的自残习性。除此之外,两种害虫的迁飞、交配、繁殖等生物学习性有较高的相似度。本文的研究结果为草地贪夜蛾和斜纹夜蛾田间卵、幼虫、蛹和成虫密度监控工作提供了技术支持。     

高效液相色谱-串联质谱法同时测定果蔬汁中9种农药残留

建立了高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)同时检测果蔬汁中9种农药残留的检测分析方法。样品经乙腈提取,固相分散净化,采用高效液相色谱-串联质谱法进行测定。结果表明:9种农药在0.01 ~1mg/kg的范围内,质量浓度与相应的峰面积间呈良好的线性关系,相关系数均>0.99;9种农药在0. 01~1mg/kg添加水平下,平均添加回收率为70. 3%~105. 9%,相对标准偏差(RSD)为1.0%~11.5%(n=5);9种农药的定量限(LOQ)在0.01~0.05mg/kg之间。本方法快速、简便、净化效果好,且成本低,适用于9种农药在果蔬汁中的残留量检测。     

广西甘蔗地冬季黏虫发生调查初报

于2014—2018年冬季,在广西桂南地区、桂中、桂西和桂东南地区选择不同类型甘蔗地,调查黏虫发生及为害情况。结果表明,新植蔗和收割后焚烧蔗叶的宿根蔗地极少发现黏虫,而收割后蔗叶(直接或粉碎)还田的宿根蔗地发现有不同龄期的幼虫为害,老蔗地亦发现老熟幼虫或蛹,但虫口密度低。数据显示,广西桂南地区冬季甘蔗地黏虫虫口密度最大。其中,2017年南宁市武鸣区虫口密度最高,达8.9头/m^2,其次是桂东南地区,桂中地区和桂西地区极少或未发现黏虫。