不同生育期调亏灌溉对荒漠绿洲区葡萄生长、产量和品质的影响

适宜土壤水分状态是决定葡萄营养生长、产量和品质的重要因素。为了探讨不同水分条件下,酿酒葡萄梅鹿辄(Merlot)生理响应机制,取13 a生酿酒葡萄梅鹿辄为试验材料,分别在抽蔓期、开花坐果期、果实膨大期、着色成熟期进行水分亏缺处理(土壤含水率下限为田间持水率的55%~60%),并监测了相关植株形态,果实品质和产量指标。结果表明,单个生育期进行水分亏缺处理,对植株形态指标(葡萄株高、新梢长度、新梢粗度等)和果实品质指标(葡萄总糖量、可溶性固形物量、单宁量、总酚量、花色苷量等)无显著性影响。就产量而言,果实膨大期的亏水处理降低产量40.2%,是其需水关键期。而抽蔓期进行亏水处理,增产10.3%。     

无核白葡萄多酚氧化酶基因的克隆与序列分析

为获得无核白葡萄中多酚氧化酶(PPO)的基因序列,以无核白葡萄果实为试材,进行基因同源克隆,得到多酚氧化酶基因CDS全长序列,其完整的编码框为1 824 bp,编码607个氨基酸(GenBank登陆号为KP271928);系统进化分析可知,其与葡萄科植物PPO基因同源性最高;生物信息学方法发现该蛋白分子量为67 392.44 Da,等电点为6.42,具典型的酪氨酸家族结构域,无信号肽结构,但有一个跨膜结构域,为亲水性蛋白;二级结构预测发现,PPO具有CuA与CuB两个结合区,分别嵌入蛋白活性腔中。该研究为进一步从分子水平探讨多酚氧化酶与褐变的关系奠定理论基础。     

抓持-旋切式欠驱动双指手葡萄采摘装置设计与试验

针对葡萄的柔性无损采摘要求,基于欠驱动原理和抓持-旋切协同工作方式设计了一种欠驱动双指手葡萄采摘装置,一个电动机通过连杆机构驱动双指四指节手爪从果实中部接近并包络抓取葡萄,复合在双指手上的旋切部件摆动-伸缩带动圆盘刀切断果梗,实现果实与果梗分离。基于此设计思路,首先通过葡萄赤道面直径分析确定了欠驱动手指机构指节尺寸与转角范围,然后通过建立欠驱动手指机构静力学模型,基于传力最优和接触力均布的要求确定了驱动连杆尺寸,结合接触力分析和葡萄挤压破裂试验,获得抓持2 kg葡萄不发生损伤的最大接触力为20 N,再通过手指机构静力学模型求解获得驱动电动机的推力,从而指导驱动电动机的选型。设计了葡萄采摘装置控制系统,通过指节处压力传感器实时反馈接触力实现最大接触力的有效控制。采用加减速梯形控制方式实现了旋切部件运动,圆盘刀转速1 200 r/min可对果梗有效切断。对赤道面直径95~200 mm的葡萄进行50次采摘试验,试验结果表明该装置的采摘成功率为100%,果实挤伤率为5.2%,不考虑视觉定位葡萄与果梗的耗时,完成一次抓持-旋切动作平均耗时29.4 s。     

面向一年两熟设施葡萄的能耗评估系统研究

一年两熟设施葡萄栽培系统的能耗研究具有很强的典型性和现实意义,但传统的能耗分析具有人工计算繁琐、易出错、工作效率低等缺陷。为了解决以上问题,本研究通过分析一年两熟设施葡萄的生产流程和系统特点,建立了其能源投入产出指标,构建了DEA-BCC模型和Malmquist指数法相结合的能源效率评估模型。模型首先基于投入主导型的DEA-BCC模型测算出一年两熟设施葡萄园的技术效率、纯技术效率和规模效率这3个关键能源效率参数;然后,通过引入Malmquist函数,将生产效率变动分解为技术效率变动指数、技术进步指数和规模效率变动指数,探索能源效率增长的动力,以此对设施葡萄能源效率进行全面评估。最后基于JavaEE平台下的MVC模式的B/S结构,结合Matlab Builder JA功能开发了面向一年两熟设施葡萄的能源消耗评估系统。应用测试表明,系统各功能正常运行,显著提高了能耗研究的计算效率和准确性,为一年两熟栽培模式能耗问题研究提供了可靠的数据处理支撑。     

有机肥施用对红地球葡萄产量、品质及土壤环境的影响

【目的】明确有机肥施用对河北葡萄主产区高产优质红地球葡萄产量、品质及土壤环境的影响,为葡萄种植合理施用有机肥提供理论依据。【方法】以河北张家口市怀来县葡萄试验示范基地13年生红地球葡萄为试验材料,进行为期4年的田间试验。设置6个处理,分别为农民传统施肥(CK)、单施化肥(NPK)、单施有机肥9 t/hm^2 (M)、有机肥7.5 t/hm^2+化肥(M1NPK)、有机肥15 t/hm^2+化肥(M2NPK)、有机肥45 t/hm^2+化肥(M3NPK),采用常规方法测定葡萄产量、品质、重金属含量及果园土壤中硝态氮、微生物量碳和氮、重金属含量,并对葡萄园土壤重金属累积达到限量所需年限进行推算。【结果】施用有机肥处理葡萄产量均显著高于单施化肥(NPK),其中以中量有机肥+化肥处理(M2NPK)的产量最高,4年(2010-2013)平均产量为21503kg/hm^2,较农民传统施肥(CK)提高了14%;施用有机肥处理葡萄Vc含量比对照显著增加。各处理间葡萄百粒重、pH、可溶性固形物、可滴定酸和固酸比差异不显著。收获后M2NPK处理0-20 cm和20-40 cm土壤硝态氮累积量下降,土壤微生物生物量碳、氮含量显著高于CK。连续4年施用有机肥后,葡萄果实及果园土壤的重金属含量(Cr、Cd、As、Pb、Hg、Cu、Zn)均未超标,但随着有机肥施用量的增加,葡萄及土壤中的重金属分别呈现线性和二次函数累积趋势。M3NPK处理土壤重金属含量较其他施用有机肥处理提前累积到限量水平。【结论】中量有机肥+化肥(M2NPK)处理葡萄的产量最高,品质最佳,而且降低了土壤硝态氮在各土层的累积,增加了土壤微生物生物量碳、氮含量,且葡萄果实和果园土壤重金属含量未超标。高量有机肥处理不会进一步提高红地球葡萄的产量和品质,但快速增加果园土壤重金属累积。     

基于15N示踪技术的干旱区滴灌葡萄氮素利用分析

为研究水氮调控对干旱区滴灌葡萄氮素吸收利用的影响,以新疆鲜食葡萄弗雷为试验材料,利用¹⁵N 示踪技术,设置2种灌水处理(灌水量为4 950、5 400 m³·hm^-2,分别记作W1、W2),3种施氮处理(施氮量为177、235、292 kg·hm^-2,分别记作F1、F2、F3)进行大田试验。结果表明,各处理土壤全氮含量和¹⁵N丰度差异极显著(P<0.01),并且在0~20 cm土层出现富集现象。各器官征调氮素能力随水氮投入加大极显著增强(P<0.01)。根系、茎秆、叶片器官的生物量随着吸氮量的增加极显著提高(P<0.01),而较高施氮量(F3)不利于果实器官生物量的积累。果树吸收的肥料氮量随水氮投入的加大逐渐增加,受水氮调控影响极显著(P<0.01),果树吸收的土壤氮量大于肥料氮量。W2F1的¹⁵N标记氮肥利用率和¹⁵N标记氮肥偏生产力最高,分别为38.36%和114.20 kg·kg^-1,W2F2的产量最高,为20 253 kg·hm^-2,但与W2F1差异不显著。表明水氮投入过多会引起茎秆和叶片器官徒长且不利于提高¹⁵N标记氮肥利用率。综上所述,灌水量5 400 m³·hm^-2、施氮量177 kg·hm^-2(W2F1)是兼顾经济效益与生态效应的可行水氮运筹模式。本研究结果为干旱区滴灌葡萄高产高效种植提供了参考。     

基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑,高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星,其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据,充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征,构建多种特征组合方案,并根据随机森林算法对特征重要性进行度量,选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明,与单一特征相比,多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果,其中,植被指数贡献程度最大,光谱特征次之;基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳,其中,总体分类精度为94.15%,酿酒葡萄用户精度为94.23%,制图精度为92.59%;以实地调查的4个酒庄为验证区,将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比,面积相对精度均在70%以上,其中优选特征结果相对精度在90%以上,研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用

为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层。对收集到的葡萄叶片图像使用数据增强技术扩充数据集。基于扩充前后的数据集,对全新学习、训练全连接层的迁移学习、训练最后一个卷积层和全连接层的迁移学习3种学习方式进行了试验。试验结果表明,1)迁移学习的2种训练方式相比于全新学习准确率增加了10～13个百分点,并在仅训练25轮达到收敛,该方法有效提升了模型分类性能,缩短模型的收敛时间;2)数据扩充有助于增加数据的多样性,并随着训练次数的增加,训练与测试准确率同步上升,有效缓解了过拟合现象。在迁移学习结合数据扩充的方式下,所构建的葡萄叶片病害识别模型(GV)对葡萄叶片病害的识别准确率能达到96.48%,对健康叶、褐斑病、轮斑病和黑腐病的识别准确率分别达到98.04%、98.04%、95.83%和94.00%。最后,将最终的研究模型部署到移动端,实现了田间葡萄叶片病害的智能检测,为葡萄病害的智能诊断提供参考。     

流动注射抑制化学发光法测定原花青素的研究

建立了测定葡萄籽提取物中原花青素的流动注射抑制化学发光分析方法。本研究是将一定量的原花青素标准液或样品液与5×10-3 mol/LH 2O 2和3×10-3mol/LKIO 4溶液混合,注入到1×10-5mol/L鲁米诺载流中,以记录到的峰高定量。在碱性条件下,原花青素对鲁米诺 H 2O 2KIO 4体系的化学发光有显著抑制作用,其抑制程度的大小与原花青素的含量成线性关系。方法的线性范围为0.420.0 μg/mL,检出限为0.05 μg/mL;RSD为1.3%。采样频率为240次/h。此法快速简便,可方便地用于葡萄籽提取物中原花青素的测定。第2期刘步明等流动注射抑制化学发光法测定原花青素的研究     

鲜食葡萄贮藏与保鲜的影响因素及方法概述

主要介绍了鲜食葡萄贮藏与保鲜的影响因素以及葡萄贮藏时常用的处理方法.