便携式水产品四环素含量检测装置研制

针对水产品四环素残留的便捷化精准检测难题,该研究研制了一种四环素含量检测的便携式直读光电化学装置,并探究了装置用于鱼肉四环素残留检测的可行性。装置分别以LED和STC89C52单片机为激发光源和控制核心,利用设计的光源暗室避免外源光照对检测结果的影响。测试结果表明,LED激发光源的输出信号稳定,装置对于光电流信号的采集具有较好的准确性。进一步基于丝网印刷电极构建光电化学适配体传感器,采用所研制装置对信号进行采集与处理,最终以OLED显示器直接读取抗生素浓度信息。该方法对于四环素检测的线性范围为1?10-11～1?10-8 mol/L,检测限为3?10-12 mol/L,具有较好的选择性,且对于鱼肉四环素残留检测的回收率为92%～94%,为水产品四环素的精准现场分析提供了新的方法与途径。     

耦合耕地综合质量和空间连通性的基本农田划定研究

保护集中连片的优质耕地对于保障国家粮食安全具有重要意义。本文以江西省兴国县为例,从耕地的自然质量、立地条件、生态条件3个层面系统构建耕地综合质量评价指标体系;基于TOPSIS(Technique for order preference by similarity to an ideal solution)综合评价法对耕地综合质量进行评价,引入耕地连片度、耕地空间连通格局分析了耕地空间集聚特征,综合耕地质量及其连通特征划定永久基本农田。结果表明：从耕地综合质量来看,兴国县耕地质量由高到低划分为4个质量等级,面积分别为6204.95、16.03172、19321.79、3573.76hm2,占总耕地面积的13.75%、35.52%、42.81%、7.92%。总体来看,兴国县中等质量耕地居多,占比为78.33%。从耕地连通性来看,兴国县耕地连片程度由高到低划分为5个等级,其中一级~五级连片耕地面积分别为24731.44、6199.73、3131.54、7397.71、3671.80hm2,分别占耕地总面积的54.80%、13.73%、6.94%、16.39%、8.14%,耕地存在不同程度破碎化。将耕地质量三等以上、连片程度四级以上耕地划入基本农田,面积为37029.62hm2,占耕地总面积的82.05%,与原有划定基本农田相比,实现了划定后永久基本农田“总体稳定、布局优化、质量有提升”的目标。     

基于PC-RELM的养殖水体溶解氧数据流预测模型

养殖水体中溶解氧浓度一直是最重要的水质参数之一。为了精准地对水体溶解氧进行调控,提高养殖生产效率,降低养殖风险,该研究考虑外部天气条件对溶解氧的影响以及溶解氧自身的昼夜变化特征,提出一种基于正则化极限学习机（principal component analysis and clustering method optimized regularized extreme learning machine,PC-RELM）的养殖水体溶解氧数据流预测模型。首先,采用主成分分析法判断影响溶解氧浓度的强重要性因子,降低预测模型的数据维度;其次,利用熵权法计算各时刻点的天气环境指数,并利用快速动态时间规整算法（fast dynamic time warping,FastDTW）完成时间序列数据流在不同天气环境下的相似度度量;然后使用k-means算法对时间序列的相似度进行聚类分簇,并基于分簇结果完成正则化极限学习机预测模型的构建,实现溶解氧浓度的估算。最后将PC-RELM模型应用到无锡南泉试验基地养殖池塘的溶解氧预测调控过程中。试验结果表明：PC-RELM的预测均方根误差值（root mean square error, RMSE）为0.961 9,与PLS-ELM（partial least squares optimized ELM）、最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）以及BP神经网络模型进行对比,其RMSE值分别降低了41.54%、54.58%和67.16%。该预测模型可以有效地捕捉不同天气条件下溶解氧的变化特点,具有较高的预测精度和效率。     

不同保鲜运输方式对荔枝果实品质的影响

为掌握不同保鲜运输方式对荔枝果实品质的影响,该文以\     

复水处理对结缕草草坪质量和生理恢复的影响

干旱是限制草坪草生长的重要环境因子,长期干旱胁迫后复水草坪草恢复生长对于维持草坪质量是非常重要的。本研究以抗旱性不同的青岛结缕草(Zoysia japonica ‘Qingdao’)和沟叶结缕草(Z.matralla)为试验材料,研究干旱后复水处理过程中草坪质量和草坪草生理指标(叶片水势、叶绿素含量、过氧化氢酶活性、相对电导率和丙二醛含量)的变化。结果显示,两种草坪草在复水处理过程中,草坪质量、水势、叶绿素含量和过氧化氢酶活性逐渐升高,相对电导率和MDA含量逐渐降低;在15 d时,两种结缕草均没有恢复到对照水平。两种草坪草相比较,抗旱性较强的沟叶结缕草草坪质量、叶片水势、叶绿素含量、CAT酶活性恢复较快,在复水过程中细胞膜透性和MDA含量始终小于抗旱性较弱的青岛结缕草,说明抗旱性较强的沟叶结缕草复水处理时具有较好的恢复能力。     

福鼎白茶与景谷白茶内含成分与感官品质研究

为了探明福鼎白茶与景谷白茶的品质差异,本研究选取了福建省福鼎市和云南省景谷县共12个白茶样品,分别进行了感官审评和主要理化分析。感官审评结果显示：两地白茶感官品质有共性,但也存在一定差异。以单芽制成的福鼎白毫银针和景谷大白茶外形特征为例,虽都表现为单芽针状、色泽银白、满披白毫,但由于品种的差异,景谷大白茶芽头较白毫银针肥硕,显毫的特点也不相同。内质汤色由于各成品白茶鲜叶嫩度不一,总体表现出浅黄、杏黄、深黄,滋味特点为鲜醇或浓醇,香气以清香或嫩香为主。理化分析结果显示：样品白茶中,景谷白茶水浸出物含量为40.74%~46.72%,福鼎白茶为33.28%~40.39%,平均含量景谷白茶高出约6.00%,说明景谷白茶水浸出物较福鼎白茶丰富;其他呈味物质如：茶多酚、咖啡因含量也高于福鼎白茶。游离氨基酸总量以福鼎白茶较高,福鼎白茶游离氨基酸总量为2.18%~4.17%;景谷白茶氨基酸含量为1.13%~3.12%,平均含量相差约1.5倍。两地同一嫩度鲜叶制成的白茶内含成分差异显著（P0.05）。     

木质化枣吊摘心对冬枣产量及品质的影响

以中等树势8年生冬枣为试验对象,研究了木质化枣吊摘心对冬枣产量、果实品质的影响。结果表明：木质化枣吊摘心后的冬枣坐果数比不摘心高4459%,明显提高了产量;摘心后果实纵、横径均有所降低,平均单果重比不摘心的降低了37%,但总产量明显提高,果实着色较好,果肉维生素C、总糖、可溶性固形物含量分别提高了714%、837%和429%;而木质化枣吊摘心后的冬枣果实硬度、还原糖含量、总酸含量均降低。因此,可以认为木质化枣吊摘心明显提高了冬枣果实的品质和产量。     

双轴卧式和面机的和面效果及其对面条质量的影响

为了明确和面速度和搅拌杆构型不同的双轴卧式和面机的和面效果及其对面条质量的影响,该研究以3种小麦粉（高筋一等粉、富强粉、上白粉）为材料,采用550型棒状杆恒速和面机和765型角度桨叶状搅拌杆调速和面机和面,比较分析和面效果和面条质量。结果表明,2种类型和面机的和面效果存在较大差异,对面条质量有较大影响。与550型棒状杆恒速和面机相比,765型调速和面机制作的面絮胚粒大小中等、大颗粒（粒径≥4 000 μm）胚粒比例明显较低;复合后的面坯色泽均匀,鲜面条拉伸特性较好,且熟面条硬度较大、耐咀嚼。765型和面机采用2种不同的和面参数,即高速和低速搅拌的时间组合不同,得到的和面效果也不相同。和面方式Ⅱ（高速和面300 s、低速和面480 s）制作的面絮颗粒相对偏小,面坯较厚、更为亮白,而熟面条的回复性弱于和面方式Ⅲ（高速和面500 s、低速和面280 s）。研究结果表明,不同品质的面粉应选择不同的和面方式,面筋质量高且颗粒度大的高筋一等粉适合高速搅拌时间较长的和面方式Ⅲ,制作的鲜面条拉伸阻力和熟面条硬度、胶着性、咀嚼性、回复性均显著大于搅拌强度较小的和面方式Ⅱ。     

结合光谱降维的IPSO-SVR水体总磷浓度预测模型

[目的] 选择最优模型对水体中总磷浓度进行预测,为准确、实时、高效检测水资源状况提供支持。 [方法] 以2021年在长江中下游武汉—安徽地区采集的水质样本作为研究对象,首先,对采集到的长江光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作以便统一数据的范围和均值点,并使用核主成分分析(KPCA)技术对预处理后的光谱数据进行降维操作。选取方差解释率为99.6%下的6个特征向量进行后续预测模型的训练,接着在原有粒子群算法的基础上引入自适应惯性权重更新公式和遗传—模拟退火变异思想,提高算法的寻优能力。使用改进的粒子群优化算法对支持向量回归模型中的超参数组合进行寻优,对支持向量回归模型使用输出的结果进行预测模型的训练,最后使用测试集数据进行总磷浓度的预测。 [结果] 提出了一种结合光谱降维的改进粒子群优化算法(IPSO)结合支持向量回归(SVR)的水体总磷含量预测模型。通过和当前预测性能较好的几种机器学习模型进行精度的比较发现,该试验模型对长江水体总磷浓度进行预测时决定系数(R²)为0.973 920,均方根差(RMSE)为0.003 012,平均绝对误差(MAE)为0.002 105。 [结论] 使用光谱数据结合降维技术、粒子群优化算法和机器学习模型的算法融合模型检测水体总磷浓度可行性强,精确度高,且拟合效果良好。     

自动化场景区分下FABF-YOLOv8s轻量化肉牛行为识别方法

针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景。其次,对YOLOv8s网络进行轻量化设计改进,在Backbone端更换FasterNet 轻量级模型主干,结合尺度内特征交互AIFI,捕获重要特征信息;利用加权双向特征金字塔BiFPN作为Neck端网络,选择特征提取网络C2f-Faster作为节点,缩减卷积过程中参数量和计算量的同时提高模型精度,使其更适用肉牛行为识别及后期的部署。然后,使用MPDIoU 函数,解决肉牛交叉遮挡等局限性问题。最后,设计系统可视化界面,以图像和视频形式输入模型,借助可视化系统完成对肉牛行为识别效果展示。试验结果表明,FABF-YOLOv8s（FasterNet、AIFI、BiFPN、C2f-Faster,FABF）模型在肉牛行为数据集上,相较于YOLOv5s、YOLOv7和原YOLOv8s模型的mAP@0.5分别提升了1.1、4.7、0.4个百分点,参数量和浮点数计算量分别减少59.48%和43.66%,降低到4.51M和16.0 GFLOPs。引入自然场景因素构建的FasterNet-FABF-YOLOv8s模型mAP@0.5达到了94.6%。研究表明,自动化场景区分下构建轻量化肉牛行为识别系统,可为农户监测肉牛健康状况以及自动化智慧养殖提供技术支持。