老虎岭库区不同林型凋落物特征

研究了老虎岭库区4种典型林型(马尾松林、马尾松-红锥林、马尾松-红锥-椆木林、红锥-大叶栎林)的林下凋落物特征及持水能力,结果表明:不同林型对凋落物特征均存在显著的影响,各林型凋落物现存量在2.83~6.40t/hm2之间,以马尾松-红锥林最大,马尾松林最小;各林型最大持水率、最大拦蓄率和有效拦蓄率分别在197.86%~302.43%、169.25%~281.36%、139.28%~236.00%之间,其中红锥-大叶栎林各指标均明显大于其他3种林型;各林型最大持水量、最大拦蓄量和有效拦蓄量分别在5.64~12.70、4.78~11.27、3.93~9.67 t/hm2之间,均表现为针阔混交林针叶纯林;凋落物碳含量在433.45~479.66 g/kg之间,各林型差异不显著;氮含量、磷含量、钾含量分别在8.24~15.23、0.32~0.46、0.98~1.66 g/kg之间,均表现为混交林针叶纯林。林型差异对凋落物持水性能的影响大于对凋落物养分的影响。     

增压中冷柴油机EGR系统文丘里管的设计与试验

针对柴油机在低速、大负荷工况下引入EGR（exhaust gas recirculation）气体困难的实际情况,该文采用在中冷器后安装一个文丘里管的方法提高对EGR的引射能力。通过计算初步确定了文丘里管的喉口直径,并设计了3种不同结构尺寸的文丘里管,进行了相关试验。试验结果表明,随着发动机转速的提高,气体流量增加,文丘里管的降压作用增强;EGR阀前与文丘里管喉口的压差随着发动机转速先减小后增加,在1 100到1 600 r/min转速范围内,该压差为负值,不利于引入EGR气体;在2 200 r/min时,随着发动机负荷的增加,EGR阀前压力始终大于文丘里管前压力,即使没有文丘里管,发动机也可以顺利引入EGR,但二者压差随着负荷的增加而减小,导致高负荷时EGR率降低;文丘里管的降压作用随发动机负荷的增加而增加,EGR引射能力随负荷的变化不明显;在试验负荷范围内,文丘里管前后的压力损失始终大于5 kPa;在2 200 r/min时,3种喉口直径的文丘里管的EGR引射能力随着负荷的增加均有增强的趋势,但直径较小的文丘里管EGR阀前与喉口压差较大,容易实现较高的EGR率;但在1 600 r/min时,3种文丘里管的EGR引射能力均随着负荷的增加而减小;当扭矩超过470 N·m时,随着文丘里管喉口直径的增加,EGR阀前与文丘里管喉口压差逐渐降低,引入EGR气体的难度逐渐增加。研究结果可为增压中冷柴油机废气再循环系统文丘里管的设计和应用提供参考。     

黄土丘陵区须根系作物地土壤分离季节变化研究

采用变坡试验水槽的试验方法,研究了黄土丘陵区典型须根系作物玉米和谷子在生长季土壤分离能力的季节变化及潜在影响因素。结果表明:在作物生长季,须根系作物玉米地和谷子地的土壤分离能力具有明显的季节变化(P0.05),并表现出了相似的季节变化模式;两种作物地土壤分离能力的季节变化主要受到农事活动、土壤硬化、水稳性团聚体和作物根系生长的影响;两种作物地的土壤分离能力可以用土壤粘结力、作物根系密度和水流剪切力很好地拟合(R~20.75,NSE0.74)。     

生物炭及炭基肥对棕壤持水能力的影响

通过连续6年微区定位试验,以传统的土壤培肥方式作为对照,探究较长时间施用生物炭和炭基肥对土壤保水作用的影响,为生物炭农用提供理论参考。定位试验于2009年开始,连续6年进行了花生微区田间试验（2 m²）。试验设4个处理,分别为秸秆还田+NPK（CS）、施用猪厩肥+NPK（PMC）、生物炭+NPK（BIO）和炭基肥（BF）处理,在2014年花生的生育期间测定了表层土壤含水量、水分累积蒸发量和土壤理化性质。研究表明:土壤水分含量充足时,BIO和BF处理含水量与PMC处理接近,都高于CS处理;土壤含水量较低时,BIO和BF处理含水量低于CS和PMC处理。与秸秆还田和施用猪厩肥相比,生物炭处理可提高土壤供水数量但降低土壤保水能力。炭基肥处理降低了土壤供水数量和保水能力。     

肌原纤维蛋白浓度对风味物质吸附能力的影响

为探究肌原纤维蛋白浓度对风味物质的作用机制,本研究建立了肌原纤维蛋白和风味物质作用的复合体系,研究了不同浓度肌原纤维蛋白对17种典型风味化合物吸附能力的影响。结果表明,风味化合物的种类对肌原纤维蛋白的吸附能力有显著影响,一定浓度的蛋白对醛、酮、醇、酯的吸附作用强弱依次为:醛类酯类酮类醇类。蛋白浓度由2 mg·m L~(-1)增加至4 mg·m L~(-1)时,对所有风味化合物吸附作用显著增强;由4 mg·m L~(-1)增加至6 mg·m L~(-1)时,蛋白对2-甲基丁醛、戊醛、己醛、丁酸乙酯吸附作用明显增强,而当蛋白浓度由6 mg·m L~(-1)增加至8 mg·m L~(-1)时,肌原纤维蛋白对所有风味化合物的吸附作用都明显减弱。蛋白对风味化合物的吸附能力的增加可能是由于较高的蛋白质浓度改变了风味化合物在气、液两相间的分配系数;然而过高浓度的蛋白对风味物质吸附能力的削弱则是蛋白质之间相互作用增强或表面张力降低的结果。本研究结果为肉类风味感知研究过程中确定蛋白浓度、挥发性风味化合物种类等关键参数和改善蛋白类食品的风味提供了参考。     

基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别

传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。     

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。     

坡度对降雨径流挟沙能力影响的模拟试验

高陡边坡降雨径流侵蚀输移能力是一个重要的科学问题。通过室内模拟降雨试验研究相同雨强不同坡度和坡长条件下的降雨径流侵蚀输移规律。结果表明：(1)试验条件下,水深与水力坡度的1/3次方呈负相关,与坡长的3/5次方呈正相关,流速与水力坡度和水深呈幂函数增加;(2)相同雨强裸坡条件下,径流含沙量与水力坡度的1/2次方呈正相关,与坡长的4/5次方呈正相关。水流挟沙能力约与水力坡度的1/2次方呈正相关。(3)降雨径流的水流紊动扩散作用与重力作用的比值较明渠水流偏大,表明雨滴打击的紊动作用较明显,给出挟沙能力公式。与常用的河流泥沙挟沙能力公式比较,系数偏大,指数偏小。研究成果对深入分析降雨径流侵蚀输移的机制具有重要意义。     

基于DH-YoloX的群养马岗鹅关键行为监测

马岗鹅的行为与其生长状况和福利状况密切相关,马岗鹅关键行为监测对评估其生长性能具有重要的现实意义。为了实现对群养栏马岗鹅关键行为高效率精准监测,该研究探索一种基于YoloX的群养马岗鹅关键行为监测算法（Magang geese behavior monitoring of based on Double Head-YoloX,MGBM-DH-YoloX）,该算法通过减少YoloX的头部数量提升检测效率、使用损失函数减少前景背景干扰、使用迁移训练方式提高网络训练效率等技术对马岗鹅采食、饮水、休息和应激等关键行为及其规律进行分析。MGBM-DH-YoloX首先用Mosaic和Mixup对马岗鹅图像进行数据增强,然后使用增强后的数据集训练模型,并且利用模型检测马岗鹅的关键行为,最后累计得出马岗鹅关键行为的发生时长和行为节律;试验训练集为1 400幅、验证集200幅和测试集为400幅,连续活动视频10 d。结果表明,MGBM-DH-YoloX算法的平均精度为98.98%、检测速度达到81帧/s、内存消耗为2 520.04 MB。对马岗鹅的10 d养殖数据分析发现,MGBM-DH-YoloX能有...     

采用组合增强的YOLOX-ViT协同识别温室内番茄花果

番茄花果的协同识别是温室生产管理调控的重要决策依据,针对温室番茄栽培密度大,植株遮挡、重叠等因素导致的现有识别算法精度不足问题,该研究提出一种基于级联深度学习的番茄花果协同识别方法,引入图像组合增强与前端ViT分类网络,以提高模型对于小目标与密集图像检测性能。同时,通过先分类识别、再进行目标检测的级联网络,解决了传统检测模型因为图像压缩而导致的小目标模糊、有效信息丢失问题。最后,引入了包括大果和串果在内的不同类型番茄品种数据集,验证了该方法的可行性与有效性。经测试,研究提出的目标检测模型的平均识别率均值（mean average precision,m AP）为92.30%,检测速度为28.46帧/s,其中对小花、成熟番茄和未成熟番茄识别平均准确率分别为87.92%、92.35%和96.62%。通过消融试验表明,与YOLOX、组合增强YOLOX相比,改进后的模型m AP提高了2.38～6.11个百分点,相比于现有YOLOV3、YOLOV4、YOLOV5主流检测模型,m AP提高了16.56～23.30个百分点。可视化结果表明,改进模型实现了对小目标的零漏检和对密集对象的无误检,从而达到...