小麦籽粒灌浆参数变异及与粒重的相关性分析

以5个小麦品种为材料,采用Logistic模型拟合籽粒灌浆过程,对籽粒灌浆参数与粒重的相关性进行分析。结果表明,灌浆参数在不同灌浆阶段存在显著差异,渐增期持续持续时间（T1）和缓增期持续时间（T3）变异系数较大,最大灌浆速率出现时间（Tmax）、灌浆持续期（T）、快增期持续时间（T2）则相对稳定;最大灌浆速率（Rmax）、平均灌浆速率（R）、快增期灌浆速率（R2）变异系数较小,相对稳定,渐增期灌浆速率（R1）和缓增期灌浆速率（R3）的变异系数较大,易受影响;T和R与千粒重呈极显著正相关,对千粒重（Y）作用较大,R的作用大于T;灌浆持续时T、R、R2和T2、R3和T3对Y作用显著。因此,可通过选育高平均灌浆速率（R）、高快增期灌浆速率（R2）的品种,配套适当的栽培措施来协调灌浆速率与灌浆持续时间的矛盾,达到增加粒重的目的。     

陆地棉(G.hirsutum L.)种子活力的研究

本文通过棉花种子活力与电导率、阳离子外渗、组织结构、凝集素和种子加工的关系研究表明,种子活力下降,阳离子外渗增加,其中主要是K~+。种子各部分对逆境条件的反应不同,越是活跃的组织越易丧失活力。高活力的种子也是高凝集素的种子,在多逆抗性的选择过程中,利用低温发芽是对种子高活力和高凝集素等抗性物质的选择。因此,可考虑用电导率、胚根和下胚轴的比值作为检验棉子活力的指标。并证明棉子经我国自行研制的泡沫酸脱绒机处理,能有效地提高播种品质。     

棉花抗病核不育两用系的培育及应用研究

１９７８ 年开始选用含棉花核雄性不育基因ｍ ｓ１４的两用系４７３Ａ、抗枯萎病品种陕棉９ 号及抗枯黄萎病品种中棉所１２, 通过杂交转育、病圃与非病圃、可育株与不育株的双重交叉选择, 成功地培育出抗枯萎耐黄萎和抗枯萎抗黄萎的核不育两用系抗Ａ１ 和抗Ａ２。并对其抗性遗传、抗性与产量的配合力及其利用情况进行了研究, 以抗Ａ１ 和抗Ａ２ 作母本已选配成３ 个杂交种应用于生产。     

旱作农区应变型种植制度决策系统的建立及效益

针对宁南旱区降水资源短缺且变异性显著,造成干旱灾害频繁的气候特点,依据不同作物对干旱气候的适应性规律,借助农业系统工程原理和方法,进行应变型种植制度优化设计,组建了不同生态类型地区的应变型种植制度决策系统.在综合考虑各种干旱发生频率及其对作物产量影响程度的基础上,种植制度优化模式包括了随机型和确定型两种决     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

基于遥感数据同化的土壤含盐量估算方法

为探究同化遥感数据对监测区域尺度土壤含盐量时空信息的适用性,以河套灌区沙壕渠灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,通过灰度关联法筛选光谱指数,采用岭回归法构建不同深度的土壤含盐量反演模型,使用集合卡尔曼滤波同化算法将遥感数据应用于HYDRUS-1D模型中,开展区域尺度不同深度土壤含盐量的同化研究。结果表明,基于不同深度土壤含盐量的岭回归法模型,其R²均在0.64以上,RE为0.14～0.22,反演精度较高,得到的反演值较为准确;在单点尺度上,与模拟值、反演值相比,同化值更接近实测值,其EFF为0.84～0.93,NER为0.61～0.73,均为正数,且RMSE降低到0.006%～0.011%,提高了HYDRUS-1D模型模拟精度;在区域尺度上,不同深度同化值的r均为0.94以上,NER为0.61以上,优于模拟值和反演值,且同化精度随着深度的增加而降低。本文基于遥感数据和HYDRUS-1D模型的集合卡尔曼滤波同化研究,提高了土壤含盐量的模拟精度,对提高监测区域尺度土壤含盐量时空信息的精度具有一定的参考价值。     

基于ST-LSTM的植物生长发育预测模型

提早预知植物生长发育是智能育种过程的重要组成部分,针对植物表型难以精准预测和模拟的问题,利用植物生长发育的空间和时间依赖性,提出了一种基于时空长短时记忆网络（Spatiotemporal long short-term memory, ST-LSTM）的植物生长发育预测模型,实现植物生长发育的预测。首先,通过微调Mask R-CNN模型实现识别、提取植物掩模,预处理具有时空相关性的植物生长发育图像序列,构建植物生长发育预测数据集。然后,基于ST-LSTM建立植物生长发育预测模型,利用历史生长发育图像序列,融合时空深度特征,预测植物未来的生长发育图像序列。研究结果表明,所提出模型预测的图像序列与生长发育实际图像序列具有较高的一致性和相似性,首个预测时间节点的结构相似度为0.874 1,均方误差为17.10,峰值信噪比为30.83,测试集的冠层叶面积、冠幅和叶片数预测R²分别为0.961 9、0.908 7和0.915 8。该研究实现了基于植物生长发育图像序列的生长发育预测,有效减少了田间反复试验的时间、土地和人力成本,为提高智能育种效率提供了参考。     

基于线性模型的管路内农药混合均匀性评价方法

针对混合试验图像所得均匀性指数计算结果难以直接匹配于被广泛认可的数值仿真参考值的问题,本文基于线性模型方法,将混合试验图像处理与数值仿真结果进行映射,在黏性水溶性农药与水在长直混合管内进行在线混合的试验条件下构建对应的线性预测模型,并采用射流混药器在线混合图像及仿真结果对上述模型进行检验。研究结果表明：不同图像方法(灰度直方图二阶矩(HSM)、改进面积加权法(OAU)、主成分分析法(PCA))对应最优线性拟合阶数不同,采用单独图像方法构建模型时最优阶次为4,决定系数R2高于0.95,采用2种图像方法组合和3种图像方法组合时最优阶次可分别降至3阶和2阶,R2则接近或高于0.98;载流流量Q为800~2000mL/min、混合比P为0.01~0.10条件下,基于HSM、OAU、PCA和线性模型,可实现实际混药器均匀性预测,所有模型预测误差均小于0.05,且采用一元和二元线性模型使得平均预测误差分别降低84.1%和79.8%,不同算法间预测结果极差分别降低31.6%和78.0%;采用基于PCA或OAU算法的一元模型进行预测时误差可控制在0.03以内,其精度高于不同算法组合预测的结果;采用基于HSM-PCA等算法组合的二元模型误差虽稍高于0.03,但也可避免单一图像指标计算不准确带来的预测风险。通过构建图像处理-数值仿真之间的映射关系,可为基于图像处理进行农药在线混合均匀性评估提供更加可行和合理的方法。     

铺膜插秧后水田3SCJ-1型除草机设计与试验

为实现铺膜插秧种植方式的有机水稻全程绿色无污染化作业,解决地膜两侧单行内杂草难以根除的问题,根据农艺要求,设计了一种针对铺膜插秧后除草作业的3SCJ-1型单行水田除草机。阐述了基本结构组成和工作原理,分析了除草部件的运动学与动力学特征,建立了除草部件、机架与仿形浮漂整体的力学模型,推导出除草机的驱动扭矩。以机器前进速度和除草深度为试验影响因素,除草率作为评价指标,对除草性能进行单因素田间试验,并运用Design-Expert 8.0.6软件对试验数据进行分析,得到影响因素与评价指标之间的数学模型。试验结果表明:当机器前进速度从0.3 m/s增大至0.6 m/s时,除草率先增大后减小,并在前进速度为0.45 m/s时,除草率达到最大值(78.52%);当除草深度从50 mm增大至110 mm时,除草率持续增大,但考虑到除草机的功耗,最佳除草深度取为50~100 mm,在除草深度为100 mm时,除草率为79.26%。除草机平均除草率为78.02%,满足铺膜插秧种植方式水田除草的农艺要求。