花生收获机械化技术应用研究与推广

经过多年的发展,我国花生收获机械技术有了较大的提升,但与发达国家相比,仍相对滞后。为此,通过对当前花生收获机械挖掘输送技术、去土技术及摘果技术、清选分离技术等的应用情况进行对比分析,总结出制约其技术推广的主要问题。结合其推广现状,提出借鉴发达国家农机推广成功经验,加强政策调研和产业调研的全新模式。通过强化优势、弥补弱项,以及搭建创新产业平台建设与平台高效率利用,探索"互联网+农机"的全新机制适合花生收获机械推广应用的发展对策,为整个农机技术的应用研究与推广提供现实依据与理论支持。     

基于激光雷达的巡检机器人导航系统研究

智能巡检机器人能够高效、可靠地完成巡检任务,降低工作人员的劳动强度,准确、稳定的导航定位是巡检机器人执行巡检任务的基础。本文研究了基于激光雷达的巡检机器人导航系统,可实现机器人在室内外环境下的地图建立、路径规划和导航定位。导航系统由远程监控平台与巡检机器人组成,远程监控平台发布巡检任务、监控机器人状态、查询与存储检测数据,巡检机器人可实现自主导航定位、遍历检测点、执行数据采集等巡检任务,二者通过无线网络实现远程数据交互。融合激光雷达与编码器信息,使用高鲁棒性Gmapping算法建立二维环境地图。根据地图与检测点信息,采用分支界定算法搜索最优巡检路线,以减少巡检时间和能源消耗。使用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法估计机器人位置和姿态,结合巡检路线,进行导航定位。根据横向偏差与航向偏差,通过经典的PID算法完成机器人驱动控制。机器人搭载可见光相机与红外相机,可对目标进行可见光通道与红外通道的融合图像检测。对巡检机器人进行了室内导航定位试验,试验结果表明,在1 m/s的速度下,位置与航向偏差的平均绝对误差(MAE)分别小于5 cm和1.1°,标准差(SD)分别小于5 cm和1.5°,能够满足巡检导航定位的要求。     

基于改进纯追踪模型的温室采摘运输自动跟随系统

基于Kinect体感感应技术,设计了一套温室果蔬采摘运输自动跟随平台。通过体感感应系统获取图片上像素点的深度信息,结合图像处理算法,逐行扫描确定人体图像并实时获取人体骨骼信息,计算了人体当前的三维坐标并记录人体走过的路径轨迹。系统采用自调整函数对路径进行优化,避免了剧烈转向行为,并对优化后的路径以模糊算法动态确定纯追踪模型的前视距离,从而实时调整转向和转角,实现了精准跟随和稳定跟随。试验结果表明,该跟随系统能在避免剧烈转向的前提下以较高的精度跟随,横向最大跟踪偏差不超过10.0 cm,最大深度偏差为5.5 cm,且系统性能不受光照条件影响,满足温室采摘运输要求。     

不同品种大豆抗旱性能比较研究

多年生产实践表明,在众多影响内蒙古大豆生产发展的因素中,干旱是极为重要的障碍因子,大豆品种的抗旱性也成为大豆高产的重要性状。本试验着眼于内蒙古大豆旱作生产实际,选用21个大豆品种(系),对开花结荚期不同品种大豆的叶绿素含量、保护酶活性、相对含水量及质膜透性等与抗旱性有关的生理生化指标进行了测试,并利用抗旱隶属函数法对供试大豆品种的抗旱性能进行分析,判断抗旱性强弱,为大豆生产提供理论指导和技术支持。结果表明:供试品种根据抗旱性能可分为4类,强抗旱品种为半野生大豆、秣食豆、吉育39号及晋豆15,抗旱类型为吉育30、吉育70、九农20、兴抗线1号、兴00-5091、吉育55、吉育35、吉育47、王中王和吉育56,中抗旱类型的品种有抗线4号、CK125、开育10号和吉育62号,弱抗旱品种有吉育38、中作962及中作引1号。     

苏东坡笔下的“点茶三昧手”“南屏谦师”探究

关于苏东坡笔下的"点茶三昧手""南屏谦师",其佛事和茶事记载几乎为零。本文试图对一些现存史料与研究文章进行分析,列举出宋代杭州一带与"南屏"和"谦"字相关的四位法师的佛事与茶事履迹,通过分析神悟处谦法师、臻谦法师、南屏梵臻法师和"谦"师等四人种种迹象及其与苏东坡交往的关联度,认为臻谦法师的茶事痕迹与苏东坡关系最密,最符合和具备苏东坡所指的"南屏谦师"的条件,而臻谦法师则与南屏梵臻为同一人,也就是苏东坡笔下的"点茶三昧手"。     

水磷一体化对膜下滴灌棉花磷素有效性和磷肥利用率的影响

探究水肥一体化下磷肥种类和施用方式对棉花产量、磷素积累量、土壤磷素有效性和磷肥利用率的影响,以期为棉田优化磷肥施用方式提供理论依据和技术参考。田间试验于2021年在新疆昌吉州棉花主产区进行。试验设不施磷肥对照(CK)、基施重过磷酸钙(TSP)、基施磷酸一铵(MAP-B)、基施+滴施磷酸一铵(50%基施,25%+25%分别在蕾期和花铃前期)(MAP-D)、基施+滴施磷酸一铵(50%基施,25%+25%分别在蕾期和花铃前期)和聚谷氨酸(MAP-P)5个不同施肥处理,测定指标包括土壤有效磷、植株生物量、植株磷积累量和籽棉产量,并计算磷肥利用率。在棉花盛花期和盛铃期,磷肥滴施显著提高0～20 cm土层有效磷含量,0～5 cm土层尤为显著,MAP-P处理有效磷含量比CK处理分别提高136.27%和113.99%。TSP、MAP-B、MAP-D和MAP-P处理产量比CK处理分别提高17.65%、16.25%、19.37%和31.88%。棉花生育期内,磷肥滴施植株累积吸磷量高于基施,各处理植株累积吸磷量在盛铃期达最大,MAP-P处理植株累积吸磷量整体高于其余处理,在苗期、蕾期、盛花期和盛铃期比CK处理分别提高50.92%、55.38%、81.33%和84.69%。在等量施磷条件下,磷肥滴灌追施的磷肥利用率高于基施。MAP-P处理磷肥利用率、磷肥累积利用率、磷肥农学效率和磷肥偏生产力均高于其余处理,磷素表观平衡低于其余处理,磷肥利用率达33.94%,比TSP、MAP-B和MAP-D处理分别提高20.23%、25.28%和16.71%。水磷一体下,磷肥结合活化剂(聚谷氨酸)滴施显著提高土壤磷素有效性和棉花产量。MAP-P处理提高了棉花产量和磷肥利用率,减少了土壤磷素的盈余。     

离子束注入硅酸盐细菌诱变选育研究

硅酸盐细菌能分解铝硅酸盐类矿物中的钾、磷、硅等元素,直接供植物生长利用。采用低能N离子束注入技术对硅酸盐细菌进行诱变,然后经有氮培养基初筛、缺钾培养基复筛,获得解钾能力强的硅酸盐细菌S-05突变株,扫描电镜观察菌株的形态。进行盆栽试验,研究S-05菌株对水稻根际土壤速效钾含量的影响。结果发现,发酵液50倍稀释处理组速效钾含量最高,比原菌株处理组(CK1)和空白对照组(CK2)分别提高55.79%和260.84%。     

普通小麦溶剂保持力全基因组关联分析

为了发掘更多与小麦溶剂保持力(Solvent retention capacity,SRC)显著相关的位点,以171个小麦品种(系)组成的自然群体为材料,于2017-2018和2018-2019年度分别在扬州、高邮种植,收获后测定5％乳酸SRC、5％碳酸钠SRC、50％蔗糖SRC和水SRC,结合群体90K SNP芯片基...     

DMDC前处理对巨峰冰葡萄酒发酵及其品质的影响

【目的】研究二甲基二碳酸盐(DMDC)杀菌技术对巨峰冰葡萄酒发酵过程及品质的影响,为DMDC应用于巨峰冰葡萄酒发酵加工提供理论依据。【方法】在糖质量浓度分别为350和400 g/L的浓缩葡萄浆醪中,分别添加250 mg/L DMDC和200 mg/L亚硫酸盐进行杀菌处理,比较2种杀菌处理方法对巨峰冰葡萄酒发酵期间可溶性固形物、总糖、还原糖、酒精度、pH、总酸、挥发酸、花色苷等理化指标及酒体感官评分的影响。【结果】处理前,当糖质量浓度分别为350和400 g/L时,其对葡萄醪的微生物菌落总数无显著影响。与处理前相比,DMDC处理能降低葡萄醪的菌落总数、霉菌和乳酸菌菌落数,优于亚硫酸盐处理;DMDC处理使葡萄醪的酵母菌菌落数降低至检测限之下,而亚硫酸盐对酵母菌只有微弱的杀菌作用。当糖质量浓度为400 g/L时,DMDC处理的可溶性固形物、总糖、还原糖质量浓度均高于亚硫酸盐处理,且二者之间差异显著;当糖质量浓度为350 g/L时,DMDC与亚硫酸盐处理之间的可溶性固形物、总糖、还原糖质量浓度无差异显著。在整个发酵过程中,当糖质量浓度分别为350和400 g/L时,DMDC处理的酒精度、pH均高于亚硫酸盐处理,DMDC处理的花色苷质量浓度低于亚硫酸盐处理,但二者总酸质量浓度差异不大。在发酵前期,各处理组的挥发酸质量浓度无显著差异(P0.05);在发酵后期,当糖质量浓度为400 g/L时,DMDC和亚硫酸盐处理的挥发酸质量浓度均较高。由感官评价结果可知,DMDC处理能改善巨峰冰葡萄酒的口感,酒体颜色呈桃红色;亚硫酸盐处理巨峰冰葡萄酒的口感较差,酒体颜色呈紫红的宝石色。【结论】用250 mg/L DMDC对葡萄浆醪进行处理可能成为一种有效控制发酵冰葡萄酒品质的杀菌前处理方式。     

不同质地黑土净氮转化速率和温室气体排放规律研究

为探讨黑龙江省半干旱地区不同质地黑土的净氮转化速率和温室气体排放规律,以壤砂土和粉壤土为研究对象开展室内培养试验,对土壤净硝化速率和净矿化速率、N2O和CO2排放速率与累积排放量进行研究。结果表明:7d培养期间壤砂土的平均净矿化速率和CO2平均排放速率分别为0.49mgN kg-1 d-1和0.30mgCO2-C kg-1 h-1,显著低于粉壤土的平均净矿化速率(1.37 mgN kg-1 d-1)和CO2平均排放速率(0.47mgCO2-C kg-1 h-1)。壤砂土的平均净硝化速率和N2O平均排放速率分别为1.65mgN kg-1 d-1和212.6ngN2O-N kg-1 h-1,显著低于粉壤土的5.02mgN kg-1 d-1和521.3ngN2O-N kg-1 h-1。壤砂土和粉壤土的N2O排放比率分别为0.081%~0.301%和0.210%~0.254%。研究表明,土壤质地显著影响土壤净氮转化速率和温室气体排放,壤砂土较低的pH、有机碳和水溶性有机碳含量是导致其净硝化速率、净矿化速率以及N2O、CO2排放速率显著低于粉壤土的主要原因。