科研产出
耕作深度调控秸秆还田对农田土壤呼吸的影响
《环境科学 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：秸秆还田和耕作深度处理是影响农田土壤呼吸最重要的农业管理措施之一，但二者交互作用影响农田土壤呼吸的机制尚不清楚.基于此，针对中国的旱地农田生态系统，利用已发表的116篇研究论文，借助Meta分析技术，探究秸秆还田和耕作深度处理及其二者交互作用对农田土壤呼吸的影响及其调控因素，为农田生态系统实现“碳中和”提供重要的数据支撑和理论依据.结果表明，免耕导致土壤呼吸减少了8.3%，而浅耕和深耕处理对土壤呼吸的影响不显著，但对土壤呼吸的增加量仍呈现出深耕＞浅耕＞免耕的趋势.虽然，浅耕和深耕对土壤呼吸和土壤有机碳（SOC）的影响均相对较小，但是免耕导致土壤呼吸减少了8.3%的同时却又导致SOC增加了7.05%，因此实施免耕措施对农田土壤固碳减排具有重要意义.此外，耕作深度会显著调控秸秆还田对土壤呼吸的影响，且土壤呼吸的增加量呈现出深耕秸秆还田＞浅耕秸秆还田＞免耕秸秆还田的趋势，整体平均增加了14.51%.秸秆还田后不同深度耕作处理下土壤呼吸的增加量与土壤容重、农作物产量、土壤有机碳、以及土壤温度和水分的改变量密切相关，且对土壤呼吸增加量的贡献呈现出土壤容重＞农作物产量＞土壤有机碳＞土壤水分＞土壤温度的趋势.虽然SOC在深耕秸秆还田、浅耕秸秆还田和免耕秸秆还田处理下分别增加了29.32%、 10.12%和23.94%，但是土壤呼吸在深耕秸秆还田和浅耕秸秆还田处理分别增加了29.32%和18.92%，而在免耕秸秆还田处理下仅增加1.2%.所以，免耕秸秆还田也有利于农田土壤固碳减排.因此，在中国的旱地农田生态系统中，耕作深度会调控秸秆还田对土壤呼吸的影响程度，而这种调控主要与土壤理化性质有关，尤其与土壤容重关系最为紧密，且免耕和免耕秸秆还田均是有利于农田土壤固碳减排的重要农业管理措施.
关键词： 耕作深度 秸秆还田 土壤有机碳 农作物产量 Meta分析
全文链接
请求原文
基于TiDE-PatchTST模型的柑橘冷藏效率时序预测模型优化
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：柑橘低温贮藏过程中果实温度波动是引发果品品质安全风险与增加制冷能耗的关键因素，同时果品品质与制冷能耗也是评判柑橘冷藏效率的重要评价指标，实现两者动态预测可为科学预知与精准优化柑橘冷藏效率提供可靠支持。本文提出一种基于PatchTST的柑橘冷藏效率时序预测模型。首先，基于自注意力机制和独立预测方法(Channel independent, CI)构建基础PatchTST模型；其次，通过融合基础PatchTST模型与TiDE模型中的协变量特征提取模块，实现对多元时序数据集中全部序列的特征提取，并有效改进模型预测精度；最后，基于皮尔森相关性分析方法定量分析冷库制冷参数与能耗、柑橘温度的相关性，确定TiDE-PatchTST模型输入参数，并基于5 000组实验数据实现多种模型训练与测试，对比验证TiDE-PatchTST模型的准确性与优越性。结果表明，基于TiDE-PatchTST模型的冷库能耗预测值与实验值平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为3.645 W·h和10.421 W·h,柑橘温度预测值与实验值的MAE和RMSE分别为0.034℃和0.042℃,相比Transformer模型，能耗预测的MAE和RMSE最高分别下降41.43%和39.27%,柑橘温度预测的MAE和RMSE最高分别下降46.03%和28.81%。本研究可为柑橘冷藏过程温度波动与能耗动态感知与优化调控等提供可靠方法支持与参考。
关键词： 柑橘 冷藏效率 时序预测模型优化 PatchTST TiDE
全文链接
请求原文
基于稀疏样点的土壤重金属含量模拟方法
《环境科学 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：土壤重金属受人为和自然因素综合作用,其空间异质性强,存在区域均值和方差的非平稳性,稀疏样本下未知点估计精确度低,土壤环境质量现状精准估计和风险评估困难.基于此,提出了随机森林-序贯高斯模拟混合模型(RF-SGS),选取多种自然因素和人为因素作为辅助变量,充分考虑土壤属性指标的空间自相关性以及环境变量属性相似性,解决传统插值中极端值和空间连续性模式敏感存在的局限性,为非平稳区域精准估计总体提出可行性方法.以北京市顺义区采样数据为例,采用MMSD抽样方法对样点抽稀,对原始采样数据进行不同采样密度的对比实验,用随机森林-序贯高斯模拟混合模型(RF-SGS)、序贯高斯模拟模型(SGS)、趋势面-序贯高斯模拟混合模型(TR-SGS)和随机森林模型(RF)对土壤重金属Cd的空间分布进行模拟,从统计特征和空间结构等方面比较模拟结果,分析误差产生的原因,进一步验证方法有效性.结果表明,在7种采样密度下,预测精度由低到高排序为:SGS
关键词： 土壤重金属 条件模拟 随机森林(RF) 序贯高斯模拟(SGS) 土壤插值
全文链接
请求原文
双轨道弹射式水稻精量直播排种器设计与试验
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对现有排种器存在投种不顺及大播量成穴性较差等问题，本文设计了一种双轨道弹射式水稻精量直播排种器。基于理论分析设计了关键部件，利用DEM-MBD耦合仿真技术得到了弹簧力参数及因素取值范围，明确了转速超过35 r/min后排种器的性能显著下降。以合格率、漏播率及重播率为性能评价指标开展台架正交试验，研究转速、调节深度及稻种球度对排种器工作性能的影响，建立排种性能评价指标的回归预测模型。试验结果表明：排种轮转速为23.06 r/min、型孔深度为8.99 mm、稻种球度为52.7%时，排种器合格率为88.58%、漏播率为4.43%、重播率为6.99%,排种器工作性能最佳。为验证排种器工作性能及优化后参数的准确性，开展了田间试验，试验结果与优化后结果保持一致，回归方程预测结果误差小于2%,验证了试验可行性及参数准确性，在最优参数下排种器穴径合格率为100%、平均穴径为3.62 cm、穴径变异系数为18.45%、平均穴距为22.98 cm、穴距变异系数为8.43%、平均穴粒数为11.08、穴粒数变异系数为17.56%。所设计的排种器具有较好的播种性能、较高的穴径合格率及较低的变异系数，表明该排种器具有良好的成穴性能。
全文链接
请求原文
基于Swin Transformer与GRU的低温贮藏番茄成熟度识别与时序预测研究
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：面向绿熟番茄采后持续转熟特征，适时调温是满足不同成熟度番茄适宜贮运温度需求的关键，而果实成熟度自动识别与动态预测则是实现温度适时调控的基础条件。本文基于Swin Transformer与改进GRU提出了一种番茄成熟度识别与时序动态预测模型，首先通过融合番茄两侧图像获取番茄表观全局红色总占比，构建不同成熟番茄图像数据集，并基于迁移学习优化Swin Transformer模型初始权重配置，实现番茄成熟度分类识别；其次，周期性采集不同储藏温度（4、9、14℃）下番茄图像数据，结合番茄初始颜色特征与贮藏环境信息，构建基于Swin Transformer与GRU的番茄成熟度时序预测模型，并融合时间注意力模块优化模型预测精度；最后，对比分析不同模型预测结果，验证本研究所提模型的准确性与优越性。结果表明，番茄成熟度正确识别率为95.783%,相比VGG16、AlexNet、ResNet50模型，模型正确识别率分别提升2.83%、3.35%、12.34%。番茄成熟度时序预测均方误差（MSE）为0.225,相比原始GRU、LSTM、BiGRU模型MSE最高降低29.46%。本研究为兼顾番茄成熟度实现贮藏温度柔性适时调控提供了关键理论基础。
关键词： 番茄 低温贮藏 成熟度识别 时序预测模型 Swin Transformer GRU
全文链接
请求原文
农业灌溉水资源优化配置研究进展
《农业工程学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：水资源短缺是制约农业可持续发展的关键因素,因此农业灌溉水资源的优化配置对于保障粮食安全和水安全具有重要意义.该研究基于农业灌溉水资源优化配置的主要类型,对单一作物灌溉优化决策、多作物水土资源优化配置和灌溉渠系水资源优化调度 3个方面的研究进展进行了系统综述.同时指出了当前农业灌溉水资源优化配置中存在的主要问题和未来研究方向,研究认为当前的农业灌溉水资源优化配置应在如下 4个方面进行完善:1)建立更具生理意义的作物水分-产量-品质模型;2)在气候变化和人类活动的情景下实现农业灌溉水资源的优化配置;3)构建全面考虑水源、渠系、灌区面积、作物配置以及生育阶段的系统性农业灌溉水资源优化配置模型;4)建立以棵间蒸发最小为目标的动态灌溉优化决策模型.研究可为中国的粮食安全和水安全提供理论指导.
关键词： 模型 作物 水资源 灌溉优化决策 非充分灌溉 节水调质 渠系
全文链接
请求原文
高光谱成像的黄瓜病虫害识别和特征波长提取方法
《光谱学与光谱分析 》 2024 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：黄瓜霜霉病和斑潜蝇是制约黄瓜产业发展的严重病虫害。为实现黄瓜病虫害快速在线识别，采用高光谱成像和机器学习研究快速识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的方法，为开发实用的基于多光谱成像的黄瓜病虫害快速识别设备奠定基础。使用高光谱成像系统采集黄瓜无症状叶片、霜霉病叶片、斑潜蝇虫害叶片的高光谱图像，在病斑区域选择若干个感兴趣区域（ROI）,计算每个ROI的平均反射率数据作为叶片原始光谱数据。使用Kennard-Stone算法将光谱数据按照3∶1的比例划分为训练集和测试集。使用直接正交信号校正（DOSC）、多元散射校正（MSC）、移动窗口平均平滑（MA）3种方法对原始光谱数据进行预处理。采用空间迭代收缩法（VISSA）、竞争性自适应重加权算法（CARS）、迭代保留信息变量法（IRIV）、随机蛙跳算法（SFLA）对MA预处理后的光谱数据进行特征波长提取，分别提取出53、 20、 26、 10个特征波长。然后使用连续投影算法（SPA）分别对特征波长光谱数据进行二次降维，最终VISSA-SPA提取的特征波长为455、 536、 615和726 nm; CARS-SPA提取的特征波长为452、 501、 548和578 nm; IRIV-SPA提取的特征波长为452、 513、 543和553 nm; SFLA-SPA提取的特征波长为462、 484、 500和550 nm。分别对全波段光谱数据、一次降维光谱数据、二次降维光谱数据进行支持向量机（SVM）、 Elman神经网络、随机森林（RF）建模，结果表明，MA预处理后的全波段光谱数据所建模型识别效果最好，其中MA-RF模型测试集总分类精度（OA）达到97.89%, Kappa系数为0.97。采用一次降维光谱数据所建模型中，MA-VISSA-RF模型效果最好，测试集OA为98.19%, Kappa系数为0.97。采用二次降维光谱数据所建模型中，MA-IRIV-SPA-SVM模型效果最好，测试集OA为96.23%, Kappa系数为0.95。研究结果表明，使用高光谱成像技术识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害具有良好的效果，452、 513、 543和553 nm可以作为识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的特征波长，为开发黄瓜病虫害快速识别设备提供了理论依据。
关键词： 高光谱成像 机器学习 特征波长 霜霉病 斑潜蝇虫害
全文链接
请求原文
基于称量反馈的设施番茄灌溉系统的构建与应用
《农业工程学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：为提高设施番茄灌溉的精准性，该研究设计了一种基于称量反馈的灌溉系统，该系统包括称量反馈模块、多源信息采集传输模块、灌溉决策模块与水肥执行模块。称量反馈灌溉决策首先利用卫星定位模组获取灌溉地经纬度信息自动计算当天的日出时刻、日落时刻、日中时刻，结合椰糠条吸水特性与番茄植株日需水量变化规律，把1 d自动划分为4个不同的动态灌溉阶段；根据温室内温湿度信息及排液电导率（electrical conductivity,EC）值反馈的番茄植株根部信息，制定了一般模式灌溉肥液或洗盐模式灌溉清水（或低浓度营养液）。设计试验以基于辐射累积控制灌溉、定时灌溉作为对照，分别从栽培效果、灌溉效果、应用效益方面验证该灌溉系统的应用效果。结果显示使用该称量反馈灌溉系统比基于辐射累积控制灌溉系统灌溉量增加1.8%，用肥量减少7.3%，排液比降低7.9%，排液EC值降低9.3%；与定时灌溉方式相比灌溉量减少11.3%，用肥量减少20.0%，排液比降低17.9%，排液EC值降低4.9%。栽培效果显示，使用该称量反馈灌溉系统的椰糠条栽培番茄在茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量和基于辐射累积的控制灌溉相比无显著性差异（P>0.05），但株高增加4.8%；与定时灌溉相比在株高、茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量均无显著性差异（P>0.05）。预计使用该称量反馈灌溉系统，园区15栋日光温室（1.22 hm2）相比基于辐射累积控制灌溉，应用效益月节约0.276万元，与定时灌溉方式相比，园区月节约2.247万元。该系统简化了番茄植株需水量的计算过程，实现了番茄栽培水分的精准感知与按需精量灌溉。
全文链接
请求原文
果园智能化作业装备自主导航技术研究进展
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：果园生产管理主要包括喷药、施肥、割草、修剪、授粉、疏花和采收分级等作业环节，需要大量的人力投入，随着我国人口老龄化程度加剧，亟需果园生产管理由机械化向智能化转型升级。自主导航技术是果园机械化装备实现智能化的关键技术。本文围绕果园智能化作业装备导航控制需求，结合国内外研究现状，分别阐述了包含导航定位信息和障碍物信息的果园作业场景感知技术，导航地图构建、导航路径提取和路径规划技术，行走底盘运动学模型构建、运动控制技术，多机协同控制、远程交互控制技术等。随着智慧农业发展，智慧果园已成为果园未来发展方向，果园智能化作业装备是智慧果园建设必不可少的关键环节，在此基础上，归纳了我国果园智能化作业装备自主导航技术发展面临的问题为：环境感知能力不足、路径提取不稳定、局部路径规划不灵活、导航系统环境适应性欠缺、多机协同和远程控制不成熟等，提出了多传感器融合的环境感知与路径提取、完整路径规划、强通用性果园导航、大型果园多作业环节的多机协同与远程操作等未来发展方向。
全文链接
请求原文
基于环境变量辅助的不同地形单元土壤类型数字制图研究
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：土壤类型图反映了不同土壤类型的地理分布及其特征，为土壤资源利用、保护和管理提供了科学基础。基于土壤-环境关系的数字土壤制图方法是快速获取高精度、高分辨率土壤空间分布信息的重要手段，但针对不同地形单元的适用性及制度精度仍需进一步探讨。本文以北京市平谷区为研究区，将其划分为山地丘陵区和平原区2个地形单元，基于土壤调查点和随机森林算法，构建土壤-环境变量关系模型，进行不同地形单元的土壤类型数字制图。结果表明，山地丘陵区土类、亚类、土属和土种数字制图总体精度(Overall accuracy, OA)分别为100%、93.1%、89.7%和75.9%;而平原区土类、亚类、土属和土种数字制图OA分别为73.7%、55.3%、52.6%和23.7%。这表明在山地丘陵区，环境变量辅助的土壤类型数字制图具有较好的精度，而在平原区，这种精度会显著降低。随着土壤类型分类单元从土类到土种的精细化，环境变量辅助的土壤类型制图精度也逐渐下降。建议在资源有限的情况下，对于山地丘陵区，可以充分利用易获取的环境变量数据来提升土壤类型制图精度；而对于平原区，则需适当增加土壤类型剖面数量以提高制图精度。研究结果为其他地区土壤类型数字化制图提供了实践案例和技术支持。
全文链接
请求原文
