智能化排种器性能检测试验台研制

针对目前排种器性能检测试验台存在的成本高、检测精度差和检测不全面等问题,设计了可移动智能化排种器性能检测试验台。该试验台由直流电机驱动、msp430单片机控制、红外传感器检测及编码器测速等系统组成,液晶显示屏实时显示排种器的播种量、漏播率及重播率等性能参数,可实现排种器检测指标的在线、精准检测。利用指夹式排种器对该试验台的工作性能和传统带式试验台进行了检测对比试验,结果表明:播种量统计检测的误差值小于1.4%,漏播率的检测结果相对误差小于2.6%,重播率检测结果相对误差小于2.0%。对比试验表明,试验台具有很好的可靠性和准确性,为其使用与推广提供了保障。     

探入式番茄钵苗移栽机构设计与试验

为了避免移栽机构在夹取秧苗过程中对秧苗茎秆造成损伤,针对夹取土钵的取苗方式,提出了一种探入式番茄钵苗移栽机构。依据结构特性和工作原理,建立了机构运动学理论模型,根据设定的优化目标开发了移栽机构优化设计软件,通过优化得到一组符合番茄钵苗移栽要求的结构参数。对栽植臂绝对转角和移栽机构绝对运动轨迹进行分析,验证了机构的合理性和可行性。建立了探入式番茄钵苗移栽机构的三维模型并虚拟仿真,对物理样机进行了高速摄影试验验证,通过对移栽机构实际工作轨迹与理论及仿真轨迹进行对比分析,验证了机构设计的正确性。对机构进行性能台架试验,取苗成功率为92. 8%,移栽成功率为89. 7%,栽植合格率为86. 4%,栽植优良率为59. 4%,符合移栽要求,验证了机构的实用性。     

甘薯微茎尖组织培养技术研究

在甘薯微茎尖组织培养中，材料消毒选择0．05％HgCl2溶液，时间9－10分钟，培养基琼脂浓度0．7％较为适宜。茎尖分化培养首选激素6－BA，浓度为0．25－2mg／L，或NAA0．01mg／L＋6－BA0．5mg／L＋GA30．1mg／L，成苗率可达85％左右。     

水库移民安置中水土资源优化配置与生态补偿

水库建设所产生的移民安置问题影响着工程进展、库区与移民安置区的稳定发展,在库区移民实物指标调查与多源数据集成应用基础上对水库移民安置中水土资源进行优化配置与生态补偿,促进库区和移民安置区可持续发展。采用现代信息技术对移民实物指标进行采集、处理与集成应用,建立面向水库移民安置的移民信息系统,为水库淹没影响范围的确定与移民安置实施提供辅助决策支持方法,对库区和移民安置区的水土资源与生态进行综合考虑,以此指导水土资源的优化配置和生态补偿。以陕西省引汉济渭调水工程三河口水库移民安置为应用实例,对采集的三河口水库移民实物指标进行统计分析,通过移民信息系统对实物指标进行空间展示,采用问卷调查确定移民安置方式和移民安置区,提出移民安置区水土资源优化配置与生态补偿措施。在水库移民安置过程中对水资源、土地资源和生态环境进行综合考虑有助于移民安置的科学有序进行,库区和移民安置区后期的稳定与可持续发展,在同类工程中具有一定的指导意义。     

改进AOA模式的大田农机无人驾驶导航参数检测系统设计

卫星导航、视觉导航和雷达导航的成本昂贵、系统构成复杂和适用作业场景有限,在生产特征呈现区域化、适度小规模和分布零散的国内南方水田难以实现便捷跨区域作业和无法适用多农业场景。针对上述问题,该研究以大田环境下无人驾驶农机的牛耕式往复作业路径模式为背景,提出了改进AOA(信号到达角度,Angle-of-Arrival)模式的农业机械无人驾驶导航参数检测系统。该系统采用UWB(超宽带通信,Ultra Wide Band)基站-标签作为检测传感器,设计了TBZ(田边双基站-车身纵向双标签)和TBH(田边双基站-车身横向双标签)2种传感器布置方式,实现农业机械无人驾驶过程中导航参数的快速精准检测。静态试验结果表明:对于2种传感器布置方式,在固定的基站间距和标签间距下,随着标签间距或基站间距的增大导航参数检测精度均有所提高,横向偏差检测误差≤8 cm,航向偏差趋近于0,但不大于1°,并通过正交组合试验方差分析明确了2种传感器布置方式的关键参数对横向偏差和航向偏差检测精度影响的显著性,确定了主次因素和较优参数组合。动态试验结果表明:随着车速增大,横向偏差和航向偏差的检测精度有所降低,横向偏差误差均不超过10 cm,航向偏差的检测误差均小于3°,变异系数均小于10%,说明动态环境下自主导航参数检测系统仍具有较高的检测精度,可满足农机大田自主导航作业需求。研究结果可为研制低成本、高精度和便捷的无人驾驶系统提供参考。     

玉米光周期敏感性的主成分分析

对37个不同的玉米基因型进行长短2个光照处理,得到9个性状的光周期敏感指数,并对其进行主成分分析。结果表明,9个性状对光周期敏感程度的顺序分别为株高〉茎粗〉叶面积〉抽雄期〉总叶片数〉散粉期〉吐丝期〉穗位高〉雄穗分枝数,根据青贮玉米的育种目标筛选出光周期对生育期影响较小、而对营养生长有促进作用的玉米基因型CML177和CML183。     

灵发素(LFS)诱导烟草叶片愈伤组织的研究

[目的]研究LFS诱导烟草叶片愈伤组织的生物活性和使用浓度;[方法]以MS为基本培养基,添加不同浓度LFS配制成诱导培养基,以烟草幼叶切片作外植体,进行愈伤组织诱导;[结果]1)LFS 0.05～2.00 mg/L皆表现出诱导烟草叶片愈伤组织的生物活性;2)最适浓度为1.50 mg/L,1o d出愈率48％,20 d达100％.愈伤组织的褐化与板结程度轻微,每瓶平均鲜重产量为8.3g,而ck组只有1.7 g;[结论]LFS作为单一诱导剂添加于MS可以快速、优质、高效地获得烟草叶片愈伤组织.     

变权组合预测模型在洪水预报中的应用

【目的】研究洪水预报的多模型组合预报模式,丰富洪水预报的方式方法。【方法】将最优非负可变加权系数的组合预测方法应用于洪水预报中,分别建立最优加权组合预测模型和最优非负可变加权系数组合预测模型,以新安江模型、萨克拉门托模型、水箱模型和陕北模型为例进行组合预报,并用东洋河1982年8月的一场洪水实测流量值对2种组合模型进行了实例验证和比较。【结果】最优非负可变加权系数组合预测模型的3种误差指标均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为18.394 0,51.317 2和0.131 4,明显小于最优加权组合预测模型的28.110 7,108.816 7和0.268 9,且前者的确定性系数(DC)为0.961 3,明显大于后者的0.909 5,表明应用最优非负可变加权系数组合预测模型的预测结果优于定权重的最优加权组合预测模型的预测结果。【结论】考虑变权重的最优组合预测能进一步提高洪水预测的精度。