我校植物保护本科专业昆虫学系列课程设置的优化

根据当前基础昆虫学和应用昆虫学的发展,分析我校植物保护本科专业目前昆虫学系列课程设置存在的不足并提出优化方案:强化专业基础教学,将《动物学》和《田间试验设计与生物统计》列入植物保护方向专业基础课程,《普通昆虫学》、《普通昆虫实验》和《田间试验设计与生物统计》作为专升本班专业基础补修课;充实专业课程,将农药方向专业课程《热带作物昆虫学》改为《热带作物与热带果树昆虫学》,专升本班专业课程增加《热带果树昆虫学》;充实专业选修课程,丰富与昆虫学相关的校定公共选修课程。     

结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区

准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%～91.91%,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。     

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。     

东部发达地区农业空间高质量优化的思考

当下实施的以耕地数量管控为主的农业空间管理模式,与不同地区差异化的现实诉求存在脱节,亟待建设面向高质量发展的农业空间优化政策体系。该研究针对东部沿海经济发达地区的农业发展,界定了农业空间的概念,并总结了社会基础性、需求人本性和功能多样性三方面内涵。指出农业空间优化中存在对农业空间统筹不足、对需求转变认识不深、对市场机制重视不够三方面问题。展望未来,农业空间优化应以安全为底线、以效益为中心、以品质为突破。基于此,提出了东部发达地区农业空间优化的策略：供给侧统筹农业空间资源,需求侧锁定农业需求转变,并通过市场机制关联供需两端,划分保障型、提升型、融合型三种农业空间类型,实行精细化管理,并制定相应的优化路径。     

基于MCR模型的江西省抚州市生态安全格局构建

[目的]开展城市生态安全格局构建和主要生态廊道识别研究,为城市国土空间规划中生态格局的优化提供科学参考。[方法]以江西省抚州市为研究区,选取土地利用因子,水土保持功能重要性以及生态敏感性等多种因子构建最小累积阻力模型,依据生物多样性维护功能重要性评价、全域水文分析、生态保护红线以及自然保护地识别生态源地,依托MCR模型和ArcGIS中的空间分析工具开展研究。[结果](1)抚州市整体生态环境良好,水土保持功能极重要性区所占比例为49.97%,主要集中在抚州市中部地区,以黎川县、乐安县、宜黄县和南丰县为主;抚州市生态敏感性极重要区所占比例为1.39%;(2)生态源地面积3302.34 km~2,所占比例为17.57%,以抚州市东部和西南部为主;(3)以全域的生态要素和地形地貌等为基底,抚州市呈现出“一轴、两屏、多廊、多节点”的生态安全格局。[结论]结合生态源地、生态廊道和生态节点,形成完整、系统的生态保护格局和开敞空间网络体系,维护抚州市生态安全和生物多样性。     

稻麦联合收获机分段式脱粒装置设计与优化

针对纵轴流联合收获机在收获稻麦时出现的脱粒不彻底、分离不完全等问题,该研究设计了一种分段式纵轴流脱粒分离装置。该装置主要由锥形脱粒滚筒、脱粒强度可调式凹板筛、360°分离式凹板筛、作业参数电控调节系统等构成。通过单因素试验,分别获得了脱粒强度可调式凹板筛的开关板针对小麦和水稻脱粒的最佳开关状态。为寻求装置作业参数对脱粒效果的影响规律及最优参数组合,进行了多目标优化试验。以滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、凹板筛分离间隙及喂入量作为影响因素,以破碎率、损失率、脱出物含杂率为试验指标,建立了破碎率、损失率、脱出物含杂率的数学模型。试验结果表明:各因素对破碎率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、凹板筛脱粒间隙、导流板角度、喂入量、凹板筛分离间隙;对脱出物含杂率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙;对损失率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙。通过多目标参数优化分析,确定装置进行小麦脱粒的最优作业参数组合为脱粒滚筒转速905 r/min、导流板角度69°、凹板筛脱粒间隙18 mm、凹板筛分离间隙19 mm、喂入量4 kg/s。在该参数组合条件下进行了田间验证试验,结果表明,与常规纵轴流脱粒装置相比,整机作业破碎率由1.46%降为1.00%,含杂率由1.85%降为1.43%,损失率由1.72%降为1.20%,各指标实测值与模型优化值的相对误差均小于5%,满足国家相关标准要求。该装置有效解决了破碎率高、脱粒不干净、分离不彻底的问题,研究结果可为纵轴流联合收获机脱粒装置的结构改进和作业参数优化提供参考和依据。     

基于MFO-LSTM的母猪发情行为识别

及时准确识别母猪的发情行为可以有效增加受胎率和产仔量,对提高养殖企业的繁育水平和经济效益具有重要意义。该研究针对生猪养殖过程中母猪发情行为识别存在主观性强、智能化水平低、假警报和错误率高、识别不及时等问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)优化长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的母猪发情行为识别方法。利用安装在母猪颈部的姿态传感器获得母猪姿态数据,然后使用姿态数据训练MFO-LSTM姿态分类模型,将母猪姿态分为立姿、卧姿和爬跨3类。通过对姿态分类结果进行分析,确定以爬跨行为和活动量2个特征作为发情行为识别依据,使用MFO-LSTM分类算法判断母猪是否发情。以山西省太原市杏花岭区五丰养殖场的试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法在以30 min为发情行为识别时间时的识别效果最好,发情行为识别的错误率为13.43%,召回率为90.63%,特效性为81.63%,与已有的母猪发情行为识别方法相比错误率降低了80%以上。该方法在保证识别准确率的情况下有效降低了错误率,可满足母猪养殖生产过程中发情行为自动识别要求。     

甘薯联合收获机高度自适应集薯装置设计与优化

甘薯收获是甘薯生产中用工量最多、劳动强度最大的环节。为了解决甘薯联合收获机集薯环节存在伤薯率高、自动化程度低等问题,该研究开展了高度自适应集薯装置的机械结构设计与控制系统搭建。系统及结构设计充分考虑物料物理性状及作业过程中的运动学与力学特性,通过新的集薯方式以满足落薯高度自适应、集薯装筐和自动卸料换筐等作业要求。通过落薯高度自适应功能减小并控制薯块下落的高度达到有效减少甘薯伤薯率与破皮率的目的。在单因素试验分析结论的基础上,以清选平台转速、落薯机构转速和落薯设定高度为试验因素,开展三因素三水平Box-Benhnken试验,以伤薯率、破皮率、微破率和损伤率为试验指标建立多元回归方程并进行响应面分析。回归模型进行多目标优化后获得装置最优工作参数组合为：清选平台转速108.07 r/min、落薯机构转速74.75 r/min、落薯设定高度18.15 cm。对优化结果进行验证试验,试验结果为：伤薯率0.39%、破皮率0.54%、微破率22.93%和漏薯率0.54%,各评价指标与模型预测值相近。研究结果可为甘薯联合收获机高度自适应集薯装置进一步设计与优化提供参考。     

双碳目标下退役农机产品拆解规划与EOL决策集成优化

退役农机产品回收再利用,不仅是对其剩余价值的再利用,也是实现可持续发展和循环经济的客观要求,对实现碳达峰、碳中和目标有重要意义。该研究基于双碳目标要求剖析退役农机产品拆解规划和EOL (end-of-life)决策集成优化问题,考虑拆解再制造过程中碳排放成本,以实现经济环境效益的最优化。首先,构建拆解再制造集成优化模型(disassembly remanufacturing integrated optimization, DRIO);其次,提出一种改进的人工蜂群算法(improved artificial bee colony algorithm, IABC)对构建的数学模型进行迭代求解,引入logistic映射生成初始解,雇佣蜂阶段和守望蜂阶段加入邻域搜索机制,侦察蜂阶段采用了轮盘赌方法,以获得利润高且碳排放成本低的拆解再制造帕累托方案;最后,通过联合收获机电机拆解再制造实例验证所提模型的有效性和改进算法的可行性。结果表明,所提DRIO模型的经济效益相较于DRIO-D和DRIO-R模型分别提高了62.1%和54.8%,碳排放成本比DRIO-D模型减少约50%。IABC算法相比于经典...     

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15%~35%、物料含水率为45%~60%、压缩比为25%~50%,且微生物菌剂施用量临界值为0.5‰、腐熟时间达到24 d时,微贮肥料的腐熟效果较好。通过三元二次回归正交旋转组合试验,分析关键工艺参数对腐熟效果的影响并对参数进行优化,建立了微贮制肥腐熟效果特性参数与各因素之间的回归模型,分析表明,各因素对种子发芽指数的影响主次顺序为:物料含水率>压缩比>肥源物料配比。对优化后工艺参数进行试验验证,确定出最优工艺参数:在施用1.5‰微生物菌剂量、腐熟32 d,物料含水率为60%、压缩比为39.50%、肥源物料配比为23%,微贮肥料种子发芽指数达到96.52%,此条件下生产的腐熟肥料可以达到有机肥国家标准,实现就地、就近、就便利用秸秆和畜禽粪便。该研究结论为属地规模化微贮生产有机肥及配套装备设计提供了理论基础。