广东大峡谷自然保护区社区公众野生动物保护意识调查

2008年6月,对广东大峡谷自然保护区社区公众野生动物保护意识进行了问卷调查。结果表明：（1）公众对野生动物保护知识匮乏,缺乏野生动物保护法制意识;（2）公众普遍对野生动物面临的威胁有较明确的认识,具有保护意愿,但缺乏保护野生动物的积极性和主动性;（3）公众接受野生动物保护教育的主要途径是电视。本文针对广东大峡谷自然保护区公众野生动物保护意识现状及其存在的问题,提出了一些建议。     

动物性基质中多西环素的高效液相色谱残留检测研究进展

多西环素是四环素类药物的一种,抑菌效果好,在动物生产上应用广泛。高效液相色谱法是目前多西环素残留检测中应用较多的方法,本文对动物性基质中多西环素的高效液相色谱检测方法进行综述。     

秸秆-粪便属地化微贮制肥工艺参数优化

为解决中小散种养户农业废弃物污染环境、属地化利用率低问题,提出一种因地制宜利用属地秸秆和畜禽粪便进行微贮腐熟工艺生产有机肥或土壤改良剂.以玉米秸秆和牛粪为肥源物料,以种子发芽指数为腐熟效果的检测指标,试验确定肥源物料配比、物料含水率、压缩比、微生物菌剂施用量、腐熟时间关键工艺参数的适宜取值范围,结果表明,肥源物料配比为...     

5HP-25型粮食干燥机设计与试验

为了提高干燥系统的能量利用效率,增强干燥机的通用性、可靠性、作业效率和年利用率,该研究围绕增大干燥动力系数和工艺能力指数,基于粮食的物性特征,从干燥工艺方式、机械结构参数和运动参数间的内在关系入手,把几何因子和运动参数有机结合,揭示了粮食在干燥机内流动特性;按照引风降压,连续闪蒸降温,强化传热传质,自适应排粮的设计思想,研制了一款粮食通用的干燥机,实现了粮食在干燥机内连续流动过程中,自发地改变流态、连续回转换位,强化了传热传质,改善了干燥的均匀性。设计的升角为6°的变截面角状盒,与传统的横流方法相比,可使干燥动力系数增大2～4倍,干燥稻谷时的爆腰增率可控制在1%以内,发芽势提高76%以上,发芽率达到95%;设计往复式差速排粮机构,实现了自适应无损排粮,有效解决了粮食架桥、堵塞问题,避免了粮种的机械损伤。设计的5HP-25型粮食干燥机,实际应用效果显示,在粮食平均干燥强度为1.37～2.70 %/h的条件下,干燥水分单位热耗为2 900～4 300kJ/kg,与国标7 400 kJ/kg相比,降低了单位热耗量。研究结果为实现优质、高效、节能干燥工艺及装备设计提供了参考。     

生物质流化床气化与结渣特性中试试验

为优化生物质流化床气化工艺,该研究在中试规模流化床实验台上进行了成型树皮和成型秸秆的空气气化试验,研究了空气当量比、气化温度与送风温度对成型树皮和成型玉米秸秆气化特性的影响,同时采用电子探针显微分析仪与X射线光谱分析仪对气化过程中结渣的微观结构与成分进行了分析。结果表明：气化效果随着空气当量比增大先升后降,空气当量比较佳值在0.24左右,此工况下树皮与秸秆合成气热值分别为5.66和3.92 MJ/m3,气化效率分别为59.62%与33.92%;气化温度增加促进气化效果提升,气化温度从700 ℃升高至800 ℃,树皮合成气热值与气化效率分别提升了1.01 MJ/m3与14.28%;一次风温度的提升对气化效果无显著影响（P>0.05）,但明显提升了炉膛底部温度,容易导致结渣,不利于设备稳定运行。2种生物质都有明显结渣现象,其表面呈现熔融玻璃状。结渣主要由KAl(SiO3)、K2MgSi5O12等复杂化合物与SiO2组成。导致结渣的原因主要是生物质中K、Mg等碱金属元素在床料中富集,与石英砂床料反应形成低熔点熔融盐;树皮含有较多Ca,气化中形成高熔点的CaSO4进而抑制结渣,而秸秆成灰率高,含有较多的K,导致结渣更为严重。     

非均质物料链式组合称重定量算法优化与试验

非均质物料质量差异较大且不可分割,组合称重定量过程中组合对象不确定,存在组合称重定量精度与组合速度的矛盾。该研究针对链式组合称重定量系统,提出以定量精度及组合效率为目标,对组合样本数和抽样数进行优化分析,达到保证组合称重定量精度下,减少数据计算量以提高组合定量速度的目的。研究表明,在相同允许组合误差下,增大组合样本数可提高组合成功概率,但组合计算量随组合样本数增加而呈指数增加。通过对服从正态分布N(100, 102)的质量数据进行10 000轮组合计算发现,当组合定量目标质量为500 g,允许组合误差为0.1 g时,组合计算时间较短的组合样本数为14。并对优化组合样本数和抽样数的组合算法进行了链式组合称重定量试验验证。试验结果表明,在物料质量标准差≤30 g,允许定量组合误差为0.1 g时,优化后的组合算法与优化前遍历组合算法在定量组合成功概率总体上保持在95%左右,且优化后的算法组合计算时间减少了40%。研究结果可为非均质物料链式组合称重定量系统的研制提供参考。     

基于改进多父辈遗传算法的农机调度优化方法

农机装备跨区作业存在作业任务重、转移范围大、作业时效性强等问题,传统的农机调度缺乏科学合理的调配方案。该研究开展了基于改进遗传算法的多机协同作业任务调度方法研究。首先对多块农田需连续进行多种生产任务的问题进行分析,建立在农机数量、转移距离、作业准备时间及作业时间等约束条件下的时间窗农机作业调度模型;然后以最小化作业时间为优化目标,提出改进多父辈遗传算法（Improved Multi-parent Genetic Algorithm, IMPGA）的优化方法求解农机作业规划方案;最后根据新疆塔城地区的农田数据及随机生成的农田任务进行模拟与仿真,并与标准遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行对比。结果表明：IMPGA和GA均能有效解决多任务多农机作业分配问题,IMPGA算法总体上优于GA,调度的最优时间和平均时间分别缩短2.47%和2.70%。该研究可为农机跨区作业提供合理的调度方案,也为规模化无人农场的生产经营提供科学依据。     

设施果园自动对靶精准变量施肥控制系统

针对目前果园条施肥过程中缺乏精准变量对靶施肥装置的问题,该研究研制了一种排肥轮槽口体积可根据果树目标施肥量及冠层直径大小自动调节,排肥轮转速随施肥车速自动变化的果园精准变量自动对靶施肥装置与控制系统。该装置采用外槽轮式结构,槽口体积可连续调节自动变化。采用激光雷达传感器实时探测果树冠层位置,使用霍尔传感器检测施肥车行驶速度,以STM32F407VET6单片机为核心设计了控制器。分别以尿素、复合肥、有机复合肥3种颗粒肥料为试验材料,标定了不同排肥轮槽口开度在不同排肥轮转速下的排肥量,单个槽口排肥量与排肥轮转速呈负线性关系,决定系数R2不小于0.93;建立了单棵果树目标施肥量与排肥轮转速、施肥车速、槽口体积以及果树冠层直径4个变量之间的关系及排肥轮转速控制规则。室内台架试验结果表明,单棵柑橘树实际施肥量与给定目标施肥量相对误差最大为5.17%,变异系数最大为1.47%,可在施肥车速变化情况下准确施用不同颗粒肥料。大棚柑橘果园自动对靶施肥试验结果表明,单棵柑橘树实际施肥量与给定目标施肥量相对误差最大为4.83%,变异系数最大为6.96%,且施肥均在果树冠层直径范围内完成。该装置能够根据果树冠层直径大小对靶按需施肥,适应不同种类颗粒肥的少量或较大量定量施肥,满足不同大小果树不同需肥量的精准变量自动施肥要求。     

基于无人机技术黄河沿岸沙丘移动速度监测及影响因素分析

为更便捷地监测乌兰布和沙漠黄河沿岸沙丘移动速度并解析其影响因素,该研究以乌兰布和沙漠沿黄段沙丘为研究对象,应用无人机航拍技术开展沿岸沙丘的季节性地貌过程和影响因素研究。结果表明：1）研究区沙丘年移动速率1.08～2.27 m/a,多年平均输沙势为78.82 VU,年合成输沙势为25.92 VU,处于低风能环境,8～12 m/s等级风输沙势是年输沙势的主要部分,约占73.24%。方向变率（合成输沙势（Resultant Drift Potential,RDP）与输沙势（Drift Potential,DP）的比值）RDP/DP 保持在0.30～0.46之间,属于中等变率。合成输沙方向RDD为57.83°～107.39°,与沙丘移动方向较为一致,西风组占全年输沙势的52.09%,是沙丘年移动的主要驱动力。2）沙丘移动速率具有明显的季节特征,整体呈现春季移动速率快,冬末-春初次之,秋季与秋末-冬末相近,夏季移动速率最慢。其中,秋末-冬末、春季和秋季输沙势DP 8.48～20.49 VU,合成输沙势方向在90.02°～95.54°之间,RDP/DP值均在0.3～0.8之间,属于中等变率,西风组作用显著,这与年合成输沙方向及沙丘走向较为一致;冬末-春初和春末-夏季分别受东北风（NE）和南风组（SSE、S、SSW）作用,沙丘通过形态变化适应风向,移动速度降缓。季节输沙势主要集中在8～10 m/s风速等级,约占整个季节输沙势的40.76%～56.93%。3）综合各季节和年际输沙势与沙丘移动距离呈线性正相关,拟合方程为y=1.02+0.006 62x（R2=0.339,F=5.616,P=0.045）,方程总体显著,输沙势可以表征该地区沙丘移动距离。基于无人机监测的沙丘运动研究综合显示,风况是该地区影响该地区沙丘移动的主要动力,其中西风组8 m/s以上风速是研究区沙丘移动的主要驱动力。风向变率和合成输沙势方向与沙丘移动方向一致时沙丘移动则快,不一致时则缓;无人机可在较大尺度上为沙丘移动提供更为便捷的监测服务,研究结果可为同类地区沙丘移动的无人机监测提供参考依据。     

基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别

农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11类病害叶片及4类健康叶片的农作物数据集,采用数据增强操作构造不同的识别场景。其次在原始模型MobileNet-V2的基础上,嵌入轻量型的坐标注意力机制,建立通道注意力与位置信息的依赖关系。然后对网络中不同尺寸的特征图采取上采样融合操作,构建兼具网络高、低层信息的新特征图。此外,采用分组卷积并删除模型中不必要的分类层,减少模型参数量。试验结果表明：改进模型的参数量为2.30 ×106,改进模型的识别准确率在背景复杂的农作物叶片病害数据集中达到了92.20%,较改进前提高了2.91个百分点。相比EfficientNet-b0、ResNet-50、ShuffleNet-V2等经典卷积神经网络架构,改进模型不仅达到了更高的识别准确率,还具有更平稳的收敛过程以及更少的参数。该研究改进的模型较好地平衡了模型的复杂度和识别准确率,为深度学习模型移植至田间移动病害检测设备提供了思路。