基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证

开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。     

采用碳水足迹评价中国与哈萨克斯坦大豆机械化生产模式

农业生产已进入机械化生产时代,定量评价作物机械化生产的环境影响、水资源消耗、生产效率等已成为迫切需要解决的问题。该研究以中国黑龙江垦区和哈萨克斯坦阿拉木图州的大豆机械化生产模式为例,从碳足迹、水足迹和产量3个方面对大豆的机械化进行分析与评价生产模式。研究结果表明:中国黑龙江垦区下属嫩江农场大豆机械化生产的碳足迹、水足迹和大豆产量分别为0.51 kg/kg、1.82 m3/hm2和2 875 kg/hm2,哈萨克斯坦阿拉木图州阿曼格迪农场分别为0.52 kg/kg、2.76 m3/hm2和2 000 kg/hm2。相较于嫩江农场,阿曼格迪农场大豆机械化生产的碳足迹高2.08%,水足迹高51.83%,大豆产量低30.43%。因此,阿曼格迪农场未来大豆机械化生产需以节水增产为重要发展目标。结合实际生产情况,更新与配套大豆机械化生产的各类农机具、推广节水灌溉技术、建立大豆机械化生产作业规范,有助于提升哈萨克斯坦大豆机械化生产水平。该研究可为多角度评价不同区域作物机械化生产模式提供案例参考。     

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。     

半干旱区坡耕地抗旱保水技术集成对大豆水分利用效率的影响

黑龙江省西部半干旱区属典型的东北黑土区,为我国重要的商品粮生产基地。然而,由于地形地貌、气候条件的复杂多变,降水的时空分布不均,以及人类的长期干预造成的生态环境的改变,致使该区连年干旱。干旱及水土流失已成为制约该区经济发展的主要因素。根据黑龙江省西部半干旱区的自然特点,选取了坐水播种和苗期补灌2种抗旱节水技术和垄向区田保水技术,在甘南县国家863试验基地研究了该3项技术的集成对WUE的影响。结果表明,该项技术可以显著的提高大豆的WUE值。     

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。     

双充种室大蒜单粒取种装置设计与试验

针对当前大蒜机械化播种单粒合格率低、漏充率高的问题,该研究设计了一种双充种室大蒜单粒取种装置。通过分析与计算,确定了取种装置关键部件参数,阐述了双充种室结构可降低蒜种漏充的作业机理。采用EDEM软件进行了单因素仿真试验,分析了一级取种勺速度、种层厚度对充种性能及种群规律的影响,得到第二充种室内充入蒜种与被清掉蒜种的速度变化关系,证明了装置设计合理性。运用Box-Behnken中心组合试验方法,以一级取种勺速度、取种速比、种层厚度作为试验因素,以单粒合格率和漏充率作为评价指标,开展了三因素三水平正交试验。利用Design-Export8.0.6数据分析软件,建立各试验因素与评价指标的数学回归模型,并对试验因素进行了参数优化。圆整后一级取种勺速度为0.12 m/s、取种速比为0.75的条件下,种层厚度范围为360～390 mm开展室内验证试验,单粒合格率、漏充率、重播率均值分别为95.38%、1.18%、3.44%,变异系数分别为0.32%、6.11%和4.15%,验证试验结果与模型预测值相对误差小于5%。品种适应性试验试验结果表明取种装置对3类供试大蒜Ⅱ级蒜种适应性较优,蒜种机械损伤率为0.52%,符合标准要求。田间试验结果与优化结果一致,作业效果优于现有爪式循环、勺链式、轮勺式大蒜单粒取种装置,该研究可为解决大蒜播种机取种漏充问题提供指导参考。     

长期施肥棕壤有机硫矿化特征及其驱动力

  【目的】  探究长期不同施肥对土壤有机硫矿化量、动力学特征和酶活性的影响,揭示玉米–大豆轮作体系中棕壤有机硫矿化特征及其主要驱动因子。  【方法】  沈阳农业大学长期定位试验于1979年建立,为玉米–玉米–大豆 (一年一熟) 轮作模式。试验设置15个处理,本研究选取了其中7个处理,分别为:CK (不施肥)、N₁ (低量化学氮肥)、N₂ (高量化学氮肥)、N₁P (低量化学氮肥+磷肥)、N₁PK (低量化学氮肥+磷钾肥)、M₁ (低量有机肥) 和M₁N₁PK (低量有机肥配施化学氮磷钾肥)。不同作物有机肥投入量相同,氮磷钾化肥投入量不同。选取2014和2015年的耕层 (0—20 cm) 土壤样品,测定土壤基本理化指标 (pH、有机碳和全氮含量)、有机硫矿化量、土壤中性蛋白酶及土壤芳基硫酸酯酶活性。同时,进行矿化培养试验,分析不同温度下有机硫矿化特征。于玉米、大豆收获后测定产量。  【结果】  长期施肥处理均提高了土壤有机硫的矿化量,7个处理总体表现为M₁N₁PK > M₁ > N₁PK、N₁、N₂ > N₁P > CK。单施化肥条件下,增加氮肥用量对有机硫矿化作用无显著影响;单施有机肥或有机肥与化肥配施均可明显促进土壤有机硫矿化。与CK相比,M₁N₁PK处理有机硫矿化量提升幅度最大,提高了57.30%。利用一级动力学方程进行拟合,长期施肥均提高了有机硫矿化势,无机肥处理 (N₁、N₂、N₁P和N₁PK) 的提升幅度均较低,提升效果最优的是M₁处理,比CK提高了45.27%。环境温度和作物种类均显著影响有机硫矿化量和矿化势,随着环境温度的升高,有机硫的矿化量和矿化势均明显增加;玉米种植季有机硫矿化量和矿化势均高于大豆种植季。土壤中性蛋白酶活性和芳基硫酸酯酶活性均以M₁N₁PK处理最高,与单施化肥相比分别提高了96%～220%、264%～986%。有机硫累积总矿化量在种植玉米的年份与土壤有机碳 (r = 0.7693) 含量和全氮 (r = 0.7554) 含量呈显著正相关 (P < 0.05)。  【结论】  土壤的有机碳和全氮含量是棕壤有机硫矿化的主要驱动力。只施用无机肥对土壤有机硫的矿化没有显著影响,而有机无机肥配合施用可显著提高土壤芳基硫酸酯酶、中性蛋白酶活性,进而提高有机硫矿化势和矿化量。玉米因其较高的生物量也成为有机硫矿化的主要驱动力。     

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。     

割秧后花生收获机捡拾装置设计与试验

先将秧蔓切割再进行收获可较好地实现覆膜种植花生秧蔓饲料化利用。该研究针对割秧后花生植株变短、横向尺寸变小、荚果-秧蔓比增加,原有收获机捡拾装置适应性差的问题,在已有花生捡拾收获技术基础上,对捡拾弹齿间距、弹齿转速、折弯角度、弹齿排数等关键结构和运动参数进行改进,研制了一种适于割秧后收获的弹齿式花生捡拾装置。运用SPSS软件对割秧后花生植株横向尺寸进行统计分析,确定了弹齿间距为7 cm;通过对花生植株低损捡拾和顺畅抛送条件的理论分析,在回转半径为21 cm的条件下,确定捡拾弹齿转速为60 r/min;通过对花生植株被弹齿捡起时的受力情况分析,确定捡拾弹齿折弯角度为102°,并根据铺放厚度,确定捡拾弹齿折弯部分长度为4 cm;建立捡拾弹齿齿尖运动方程,运用Matlab软件对不同排数弹齿齿尖运动轨迹进行分析,确定捡拾弹齿排数为6排。田间试验结果表明,弹齿式花生捡拾装置的平均捡拾率为98.07%,捡拾装置造成的平均落果率为1.23%;满足割秧后花生捡拾收获作业需求。该研究可为割秧后花生以及其他作物捡拾收获机具研发和改进提供借鉴。     

勺夹式藠头排种器设计与试验

针对藠头（Allium chinense）种植劳动强度大、人工成本高等问题,该研究设计了一种由排种盘、取种勺、取投种凸轮、种箱、安装板等组成的勺夹式藠头排种器。对该排种器工作原理和取种、携种、投种过程进行理论分析,建立离散元仿真模型,对取种过程进行仿真分析,确定了最优种勺结构。以大叶藠为对象,以取种合格率和漏取率为试验指标,进行种勺直径、种勺深度、取种起始角、种面高度与种箱高度之比和取种速度5因素显著性筛选试验,并以种勺直径、取种起始角、种面高度与种箱高度之比为试验因素进行回归正交试验;采用Plackett-Burman试验法和Box-Behnken中心试验法建立取种合格率和漏取率的回归模型,并进行参数优化,获得最优参数组合为种勺直径27mm、取种起始角30°和种面高度与种箱高度之比92.5%。在最优参数组合下进行台架试验,得到取种合格率91.17%,漏取率6.17%。田间试验结果表明在前进速度0.1～0.2 m/s的条件下,该排种器平均播种合格率、平均重播率和漏播率分别为63.10%、12.76%和24.14%。研究结果可为藠头播种机械的研究与设计提供参考。