精确农业支持技术在我国的应用与发展

重点讲述了精确农业的主要支持技术：“3S”技术、田间变量信息采集与处理技术、智能型处方农业机械、变量投入技术以及系统集成技术在我国的应用，并分析了我国发展精确农业技术研究的热点与应考虑的问题。     

在水泵制造企业中应用成组技术

通过水泵生产企业现状的调查分析，在为某水泵厂开发计算机辅助企业现代化管理系统的基础上，提出了水泵生产企业运用成组技术，强化企业内部管理的内容和方法。     

三种不同变量施肥执行机构的比较研究

目前,国内外有3种变量施肥执行机构。为此,通过对3种国内外变量施肥执行机构的设计方案进行比较研究,分析出各自的特点,选择出适合黑龙江垦区国产大豆精密播种机的变量施肥执行机构,为设计研制适合国产大豆精密播种机的变量施肥执行机构创造条件。     

植保机变量施药鲁棒H∞最优控制

提出了一种基于电控伺服变量柱塞泵的植保机变量施药控制方法,推导并建立了包含参数不确定性和扰动的施药流量模型,设计了鲁棒H∞最优控制器并证明其鲁棒稳定性,并转化为线性矩阵不等式求解控制器参数。本研究弥补了传统优化控制方法对于不确定性反应较为敏感的不足,与传统的线性二次型最优控制相比具有一定的快速性和鲁棒性优势,能够满足复杂作业条件下植保机精准变量施药要求,有效提高了农药利用率。     

基于含水率变化的气体射流冲击干燥过程温度自适应控制系统

为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入,物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明,该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求,5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R²和均方根误差RMSE依次为0.9934和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID（improved neural network-PID,INN-PID）控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID（neural network-PID,NN-PID）和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55 ℃的干燥温度控制试验。结果表明,在仿真试验中,INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器;干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律,INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s,调节时间是120.59 s,最大超调量是4.87 %,满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统,进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明,该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义,对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。     

温室土壤食物网静态和动态结构特征

Soil food web structure is fundamental to ecosystem process and function; most studies on soil food web structure have focused on agro-ecosystems under different management practices and natural terrestrial ecosystems, but seldom on greenhouses. This study explored the static and temporal variability of soil food structure in two greenhouses of Shandong Province, North China over a two-year period. The static properties were measured directly by surveying functional group composition and a series of parameters portraying the species properties, link properties, chain properties and omnivory properties of the web, as well as indirectly through calculation of nematode indices, enrichment index （EI）, structure index （SI）, and channel index （CI）. The dynamic variability of greenhouse soil food structure was described by the dynamics of functional groups, Bray-Curtis （BC） similarity and cluster analysis. The results showed that the greenhouse soil food web contained 14 functional groups, with microbes having the highest mean biomass, followed by protozoa. Of the three functional groups of protozoa, flagellates were the dominant group on most sampling dates, amoebae only became the dominant group during the summer, while ciliates were the least prevalent group. All nematodes were assigned into one of the four functional groups, bacterivorous, fungivorous, herbivorous and omnivorous, and the fungivorous nematodes had the lowest mean biomass. Mites were assigned into three functional groups and the omnivorous noncryptostigmatic mites were the dominant group. All the functional groups showed significant seasonal changes. The soil food web connectance was 0.15, the maximum food chain length was 5, and the average food chain length was 3.6. The profiles of the EI and SI showed that the food web was resource- depleted with minimal structure. The results of CI indicated that the bacterial decomposition pathway was the dominant pathway in the food web of the greenhouse soils studied and the results of BC similarity showed that the soil food web had higher variability and instability over time. The cluster analysis showed that the functional groups located at high trophic levels with low biomass were in a cluster, whereas those at low trophic levels with high biomass were closer. Compared with the food web structure of agroecosystem and natural terrestrial ecosystem soils, the structure of greenhouse soil food web was simple and unstable, which was likely driven by high agricultural intensification, particularly over application of fertilizers.     

近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度

水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测,采用偏最小二乘回归（PLSR）,多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间隔5,115个变量）经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。     

运行参数对倒伞曝气机曝气性能影响试验

转速、浸没深度和液位高度对倒伞曝气机曝气性能的影响较大,为了研究各影响参数协同作用下倒伞曝气机曝气性能的变化情况,该文通过试验研究了不同转速、浸没深度和液位高度对曝气性能的影响。研究表明:在相同转速时随着运行时间的增加曝气池溶解氧浓度随之增大,但增幅逐渐降低;随着转速的增加,叶轮对水的做功能力增强,提高了水面的湍动强度及水面下的复氧强度,进而缩短了曝气池达到氧饱和的时间,转速为300 r/min达到氧饱和的时间比150 r/min缩短了约57%。转速、浸没深度和液位高度的改变均会极大地影响倒伞曝气机的性能:转速的增加能够提升倒伞曝气机的标准氧总转移系数和标准充氧能力,但对于标准动力效率的提升有一个上限值,该上限值与浸没深度有关;倒伞曝气机低速运行时,浸没深度和液位高度对标准氧总转移系数和标准充氧能力的影响较小。液位高度的增加会加大倒伞曝气机的标准充氧能力和标准动力效率,但是相同液位高度下,随着转速的增加标准动力效率增幅明显小于标准充氧能力增幅,当液位高度为250 mm时,转速从150增加到300 r/min,标准充氧能力值提高2.91倍而标准动力效率提高1.22倍。该研究可为倒伞曝气机的经济运行提供参考。     

果园变量喷雾技术研究现状与前景分析

果园变量喷雾是提高农药有效利用率、提升果品品质的重要手段之一,已经成为国内外学者研究的热点课题。为明确果园变量喷雾技术与装备已处的研究阶段、所面临的挑战和未来发展的方向,该文从果园变量喷雾技术中冠层结构探测与重构、施药智能决策和变量喷雾执行系统3个主要环节,重点概述了冠层结构探测的主要技术手段及其优缺点,认为机器视觉技术、超声波传感技术、LIDAR(light detection and ranging)探测技术及其相互之间的组合传感技术是未来最主要发展的冠层结构探测技术;综述了当前所采用的基于果园面积GA(ground area)模型、基于冠层高度的LWH(leaf wall height)模型、基于树体面积的LWA(leaf wall area)模型和基于冠层体积的TRV(tree row volum)模型,在此基础上阐述了这4种模型之间的内在联系;在分析了对靶开关决策、离散型决策和连续型决策模型的现状和特点的基础上,提出基于模糊算法的施药量智能连续决策是未来重要的发展方向;从果园变量喷雾机所采用的传感技术、决策模型和所取得的技术指标方面论述了当前世界最典型的装备现状,进一步分析了施药量调控系统、风量调控系统和喷雾位置调控系统的研究现状,提出了风量快速调控系统和喷雾位置快速响应系统的发展方向,以期为果园变量喷雾技术与装备研究提供参考。     

不同母质发育土壤的中红外吸收光谱特征

选取湘东丘陵区四种典型母质发育土壤(酸性紫色土、花岗岩红壤、板岩红壤和第四纪红土红壤),采集剖面(深至母岩/母质层)样品,应用傅里叶变换红外光谱仪研究灼烧去除有机质处理、土层深度和母质类型对土壤中红外吸收光谱特征的影响,分析吸收光谱与土壤理化性质的关系。结果表明,去除有机质后,特征区的中红外吸收值升高,反映矿物质对红外吸收谱线的强烈影响。在剖面上,底土(60~80 cm或100~120 cm)的中红外吸收值高于表土(0~20 cm),与土壤有机质含量的剖面分布相反。四种土壤的中红外光谱均属典型的高岭石图谱。砂粒、粘粒含量与红外吸收值的相关性最好,砂粒含量的最大相关系数(0.51)出现在3700、913和720~540 cm~(-1)附近,粘粒含量的最大相关系数(0.54)出现在1100~694 cm~(-1);本研究表明,原土的中红外吸收光谱特征主要受矿物质的支配,可以很好地反映土壤质地的状况,指示土壤质量变化。