西北太平洋公海柔鱼和日本爪乌贼个体发育期营养生态位变化分析

为了更好的了解柔鱼和日本爪乌贼个体发育期营养生态位变化,根据2021-2022年“淞航”号渔业资源调查船所采集36尾柔鱼和30尾日本爪乌贼样本,对其眼睛晶体进行了碳氮稳定同位素分析。结果表明：柔鱼个体δ13C、δ15N值变化幅度分别为0.10‰-1.68‰、0.79‰-7.51‰;日本爪乌贼个体δ13C、δ15N值变化幅度分别为0.15‰-1.20‰、0.81‰-7.05‰。柔鱼、日本爪乌贼生态位面积变化范围分别为0.40‰2-5.85‰2、0.27‰2-5.36‰2。GAM模型分析显示：柔鱼眼睛晶体δ13C、δ15N与晶体直径均具有显著的相关性（P<0.01）,偏差解释率分别为31.9%和34.3%。日本爪乌贼眼睛晶体δ13C、δ15N与晶体直径均具有显著的相关性（P<0.01）,偏差解释率分别为12.9%和19.4%。分析认为,个体营养生态位的变化幅度较大,侧面反映了西北太平洋黑潮-亲潮过渡区同位素基线值变化幅度较大;该海域的柔鱼、日本爪乌贼个体摄食水平存在很大差异;个体发育和基线值是影响组织δ13C、δ15N值的因素。     

基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。     

理化复合参数和神经网络结合的冬小麦长势遥感监测

准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量（aboveground fresh biomass,AFB）、叶面积指数（leaf area index,LAI）、叶片叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）和叶片氮含量（leaf nitrogen content,LNC）4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数（physico-chemical composite parameter,PCCP）。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播（back propagation,BP）人工神经网络（artificial neural networks,ANN）的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好, 决定系数提高0.035～0.468,均方根误差减少46.2～520.0 kg/hm²;在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。     

Evaluation of host and bacterial gene modulation during Lawsonia intracellularis infection in immunocompetent C57BL/6 mouse model

BackgroundProliferative enteritis caused by Lawsonia intracellularis undermines the economic stability of the swine industry worldwide. The development of cost-effective animal models to study the pathophysiology of the disease will help develop strategies to counter this bacterium.ObjectivesThis study focused on establishing a model of gastrointestinal (GI) infection of L. intracellularis in C57BL/6 mice to evaluate the disease progression and lesions of proliferative enteropathy (PE) in murine GI tissue.MethodsWe assessed the murine mucosal and cell-mediated immune responses generated in response to inoculation with L. intracellularis.ResultsThe mice developed characteristic lesions of the disease and shed L. intracellularis in the feces following oral inoculation with 5 × l0⁷ bacteria. An increase in L. intracellularis 16s rRNA and groEL copies in the intestine of infected mice indicated intestinal dissemination of the bacteria. The C57BL/6 mice appeared capable of modulating humoral and cell-mediated immune responses to L. intracellularis infection. Notably, the expression of genes for the vitamin B12 receptor and for secreted and membrane-bound mucins were downregulated in L. intracellularis -infected mice. Furthermore, L. intracellularis colonization of the mouse intestine was confirmed by the immunohistochemistry and western blot analyses.ConclusionsThis is the first study demonstrating the contributions of bacterial chaperonin and host nutrient genes to PE using an immunocompetent mouse model. This mouse infection model may serve as a platform from which to study L. intracellularis infection and develop potential vaccination and therapeutic strategies to treat PE.     

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,将其放在CBS（卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU）的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度（mean Average Precision, mAP）达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数（Frame Per Second, FPS）为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。     

基于CNN-Transformer的农作物病虫害知识问答意图识别与槽位填充联合模型

意图识别与槽位填充是农作物病虫害知识问答中问题理解的两个重要任务。在已有面向农业领域的研究中,上述任务仍被视为两个完全独立的子任务,并且未充分利用意图识别与槽位填充的语义信息。为此,该研究提出一种基于CNN-Transformer的意图识别与槽位填充联合模型（CDPCT-IDSF）。该模型根据农作物病虫害文本语义复杂设计CNN网络与多层Transformer结合强调局部的有用信息以缓解语义缺失问题;然后在Transformer解码器中引入对齐保证输入与输出一对一关系以提高识别正确槽位标签的能力。此外,进一步构建了包含20个意图类别、12个槽位类别和11242条标注样本的农业病虫害知识问答数据集进行对比试验,CDPCT-IDSF模型在该语料库上的槽位填充F1值为94.36%,意图识别精度为92.99%,整体识别精度为87.23%,优于其他对比模型,结果证明了所提模型在农作物病虫害意图识别与槽位填充任务上的有效性,可为面向农作物病虫害的知识问答研究提供理论支撑。     

设施园艺电驱移动平台轮毂电机设计及其磁-热耦合性能

针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0～20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450～900 r/min、转矩300～600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。     

进水流速对圆形循环水养殖池流场特性影响的数值模拟

通过对工厂化循环水养殖进水流速的智能调控,可降低饵料残留,避免水质恶化。为此,本研究采用数值模拟方法探究了进水流速对工厂化循环水养殖池流场特性的影响,并基于该研究设计出一套确定进水流速调控的实验方法。首先,通过对比Standard k-ε、RNG k-ε和Realizable k-ε 3种湍流模型及多种壁面函数的仿真效果,确定RNG k-ε模型和标准壁面函数作为仿真配置。同时,针对多相流模型,对欧拉多相流模型和DPM离散相模型进行对比,为提高计算准确性选用DPM离散相模型,并基于上述模型进行网格无关性验证、制定网格划分方案。其次,以大菱鲆(Scophthalmus maximus)养殖为例,模拟不同进水流速下养殖池流场、排污和水温调节的效果。最后,针对仿真结果提出进水流速调控方案。结果显示,日常采用1.0 m/s的进水流速,可有效提高适宜流速区面积并控制水处理成本;投饵前,采用0.2 m/s的进水流速可以解决循环水养殖中存在的饵料浪费问题;进食结束后,采用1.2 m/s的进水流速可快速排出残饵避免水质恶化;水温异常时,采用15 ℃的水、以1.2 m/s的进水流速注水230 s,可使20 ℃的水下降到正常水平,精准化控制水温。采用本研究提出的方法,可针对不同养殖生物和养殖环境设计进水流速智能调控策略,可用于解决循环水养殖过程中饵料浪费、水质变差和水温异常等问题。     

不同生态区玉米自交系苞叶与穗轴同步发育特性研究

2022-2023年在河南和海南以玉米自交系驻85、驻136、ZM3358为试验材料,研究自交系苞叶与穗轴同步发育特性。结果表明,河南苞叶驻85第1～7 d伸长迅速,速增期与ZM3358一致,低于驻136;穗轴,驻85第1～11 d急剧伸长。海南苞叶ZM3358伸长速增期为13 d,比驻85、驻136延长2～3 d;穗轴ZM3358伸长渐增期最长为19 d,显著高于驻85、驻136。河南苞叶驻85宽度持续变宽,驻136苞叶宽度第11 d开始增幅变缓,ZM3358苞叶宽度速增期最短为7 d;穗轴粗度驻136第1～17 d持续变粗,第19 d稍有下降。海南ZM3358苞叶宽度速增期为13 d,驻85、驻136苞叶宽度速增期均为9 d;驻85穗轴粗度速增期最长为19 d,苞叶与穗轴可保持同步发育特性。     

稀燃汽油机瞬态空燃比的滑模-神经网络控制

提出了稀燃汽油机空燃比滑模-神经网络控制方案,采用滑模变结构控制对稀燃工况的空燃比进行反馈控制,采用神经网络实现对进气量的精确预测和油膜动态特性的前馈补偿,进而实现对稀燃发动机瞬态空燃比的精确控制。采用自行开发的电控系统,在一台稀燃发动机上进行了瞬态空燃比实验。实验结果表明:节气门急速变化时空燃比超调可以控制在1个空燃比单位以内,调整时间不超过3s;转速越低,节气门变化越剧烈;空燃比超调越大,调整时间越长。