精量播种条件下冬小麦的高产优质初探

为了研究冬小麦在小播量条件下的产量和品质表现，2001～2003年在北京安排了两个年度的秋播试验。参试品种有DS1号、临抗1号、冀麦30、鲁麦21和京411，京411是对照品种，播种量是22．5kg／hm^2。2001-2002年度，参试品种中临抗1号的最高产量达到6652．5kg／hm^2；2002-2003年度中，京411、鲁麦21、临抗1号、DS1号、冀麦30的平均产量分别达到8537．6，7403．7，7353．75，6836．25，6169．8kg／hm^2，品种的品质也较好。试验中，这些品种有正常的生育表现，较强的分蘖能力，旺盛的生理活动。在产量结构中，这些品种的单株穗数较多。     

拮抗BS-208菌株对番茄灰霉病诱导抗性的初步研究

本文对拮抗BS-208菌株防治番茄灰霉病的作用机制进行了初步研究。通过在番茄苗上接种番茄灰霉病菌和拮抗枯草芽孢杆菌BS-208,测定PAL、SOD、POD和PPO的活性变化及MDA含量。结果表明,接种BS-208菌株发酵液处理48h后PAL、POD和PPO活性均升高,其中PAL和POD活性在处理后48h达到最大值,均为0．72,PPO活性在处理后96h达到最大值,为4．5,这些酶活性的升高增强了番茄抵御病原菌侵入的能力;而MDA含量与对照相比无明显变化,表明接种BS-208菌株后对番茄植株没有伤害。     

大豆(Glycine max) GmDREB5互作蛋白GmGβ1的筛选及鉴定

从大豆(Glycine max)中克隆了一个与抗逆相关的DREB (Dehydration Responsive Element Binding Protein) 基因GmDREB5。功能分析证明, GmDREB5基因能够显著提高烟草的抗旱性和耐盐性。为了筛选GmDREB5的互作蛋白, 采用酵母双杂交系统以GmDREB5蛋白73~226位氨基酸区段为诱饵筛选干旱处理的大豆cDNA文库, 发现一个互作蛋白含有保守的WD40结构域, 与棉花(Gossypium hirsutum)和水稻(Oryza sativa)的G蛋白β亚基分别具有61%和52%的同源性, 说明蛋白可能是一类新的大豆G蛋白β亚基, 将其定名为GmGβ1。将GmDREB5与GmGβ1共转化酵母菌株AH109, 转化的酵母能够在四营养缺陷型培养基上(SD/ trp- leu- his- ade-)正常生长, 而对照不能生长; 同时, 共转化的酵母能够激活LacZ报告基因的表达, 证明GmGβ1与GmDREB5之间存在相互作用。表达特性分析表明, GmGβ1基因受干旱、低温、高盐等胁迫和激素ABA处理的诱导而表达, 证明GmGβ1不仅参与植物对非生物胁迫的响应, 同时参与对GmDREB5蛋白水平的调控。     

夏玉米需水及耗水规律的研究

分析了试验地区夏玉米在降雨年型为-干旱年的需水与耗水规律。结果表明，试验条件下，夏玉米全生育期需水量为359．8mm。夏玉米日需水强度呈抛物线型，苗期较小，拔节到抽雄达到最大，抽雄到酸浆后需水强度逐渐减小。土体供水在耗水来源组成中所占比例很小，甚至出现负供水。但是在某个生长发育阶段，特别是出现水分胁迫的条件下，土体供水可在玉米耗水组成中占主导地位。     

基于改进RRT算法的猕猴桃采摘机器人全局路径规划

为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法(Straight-RRT)。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。     

刀削结合滚动摩擦进料竹笋剥皮机设计与试验

针对目前我国竹笋剥皮机械化程度低的问题,设计一种刀削结合滚动摩擦进料竹笋剥皮机。根据竹笋物理特性参数和人工剥笋原理,对竹笋剥皮过程进行力学与运动学分析,确定了影响剥皮效率、损伤率和剥净率的主要因素为刀片安装倾角、剥皮辊转速以及滚筒与剥皮辊轴心高度差,在此基础上,给出了竹笋剥皮机关键部件的设计依据。为获得样机最佳试验物料,以竹笋长度、基部直径作为试验因素进行单因素试验,确定长度为300～320mm、基部直径为29～32mm的竹笋作为剥皮机正交试验物料样本。利用Design-Expert软件设计三因素三水平正交试验,并结合实际工作情况确定最优参数组合,结果表明：当刀片安装倾角为30.12°、剥皮辊转速为229.18r/min、滚筒与剥皮辊轴心高度差为15.43mm时,笋肉损伤率为6.81%,笋皮剥净率为94.59%。在该条件下开展验证试验,得到损伤率、剥净率分别为7.10%、93.22%,与优化参数基本一致,满足剥笋要求。     

基于ADAMS的油菜割晒机顺向侧铺装置参数优化与试验

针对常规立式油菜割晒机多采用侧边铺放方式,茎秆铺放方向与机组前进方向垂直,油菜茎秆铺放角差异大、姿态各异,易导致后续捡拾作业喂入量波动和捡拾不彻底等现实问题,提出了一种油菜割晒机顺向侧铺装置,分析了关键部件作业参数,基于ADAMS开展了铺放质量的仿真优化试验。利用运动学与动力学分析了割台排禾口处茎秆的平抛运动过程及其落地后的定轴转动过程,结合茎秆铺放角形成机理,计算得出拨禾星轮齿数为7、转动角速度为6.27rad/s,确定了排禾导向板曲线参数方程;基于ADAMS构建了油菜茎秆顺向侧铺装置的多体运动学仿真模型,以机组前进速度、横向输送链速比、割台倾角为因素,以茎秆铺放角为评价指标,开展了Box-Behnken仿真试验,以铺放角最小为目标构建了优化目标函数,运用Design-Expert软件求解得到最佳参数组合并开展了仿真和田间验证试验。Box-Behnken试验结果表明,最佳参数组合为机组前进速度0.93m/s、横向输送链速比1.11、割台倾角117.93°,理论最优铺放角为15.25°。仿真验证试验结果表明,在最佳参数组合条件下,铺放角仿真值为14.42°,与理论值相对误差为5.4%。田间试验结果表明,油菜顺向侧铺装置作业顺畅、无堵塞,油菜茎秆平均铺放角为17.25°、平均铺放宽度为752mm、平均铺放层高度为323mm,可满足实际生产需求。该研究可为立式油菜割晒机铺放装置结构改进和优化提供参考。     

基于时序高光谱和多任务学习的水稻病害早期预测研究

水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析（Principal component analysis, PCA）和随机森林（Random forest, RF）算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm, WOA）对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明：PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。     

轴流式花生捡拾收获机设计与试验

针对花生全喂入捡拾收获过程捡拾率低、荚果损失率高、生产率低等问题,基于花生生物学特点、荚柄脱离特性及荚果破损机理,设计了一种轴流式花生捡拾收获机。整机采用自走式底盘驱动,配套动力120 kW,主要由捡拾装置、输送装置、摘果装置、清选装置、底盘系统、集果装置等组成,可一次完成对田间条铺花生植株的捡拾、输送、果蔓脱离、果杂清选、提升集果等功能。在分析整机工作原理的基础上,进行了关键部件结构设计及参数确定,通过动量守恒原理和赫兹接触理论建立捡拾过程的碰撞模型和摘果装置关键参数方程,并对荚果破损和荚柄分离力学模型进行了定量分析,确定以弹齿转速、摘果滚筒转速、机具前进速度为主要影响因素,并针对“开农61”品种花生进行试验研究。结果表明,最优参数组合为弹齿转速68 r/min、摘果滚筒转速447 r/min、机具前进速度1.4 m/s,对应的捡拾率为98.62%、荚果损失率为2.11%、生产率为0.61 hm^2/h,捡拾率、生产率比优化前分别提高了2.1、4.5个百分点,荚果损失率比优化前降低了0.9个百分点,综合性能明显提高。     

基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究

为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。