科研产出
基于机器学习算法预测香蕉产量
《热带生物学报 》 2025
摘要：基于机器学习算法对皇帝蕉产量进行预测，明确最优预测模型及产量影响因素，为海南省澄迈县皇帝蕉的养分综合管理及产量预测等提供技术支撑。结合相关性分析和逐步回归分析法对输入变量进行筛选，然后采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和人工神经网络（ANN）4种机器学习算法建立皇帝蕉产量预测模型，利用Shapley加法解释（SHAP）法解释模型，揭示影响皇帝蕉产量的主导因素，并量化分析其对产量的影响。结果表明：ANN模型预测性能最佳，R2为0.98,RMSE和MAE分别为0.16和0.10 kg·株-1，预测值基本无偏差。ANN模型在100样本数据量左右下误差已得到收敛，更小的成本也能获得优良预测效果。虽然SVM模型预测性能只是稍差于ANN模型，但其有欠拟合风险。KNN和RF模型预测性能欠佳，有过拟合问题，且在当前样本量下误差还没收敛。SHAP法对ANN模型预测结果解释是：速效钾、碱解氮、交换性钙、交换性镁是影响皇帝蕉产量的主导因素，当蕉园速效钾含量大于100 mg·kg-1，碱解氮含量大于100 mg·kg-1，交换性钙含量大于600 mg·kg-1，交换性镁含量大于60 mg·kg-1时对皇帝蕉产量起促进作用。在土壤交换性钙、镁缺乏时，增加土壤有效锰、有效锌的含量可能会缓解蕉园缺素胁迫。
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火龙果组织培养外植体消毒技术优化及植物生长调节剂配比优选
《中国南方果树 》 2025 北大核心
摘要：为筛选火龙果组织培养适宜的外植体类型、消毒方法及不定芽诱导方法，为火龙果快速繁殖提供技术支持。设置近成熟茎段、幼嫩茎段、种子3种外植体类型，2%次氯酸钠和0.1%升汞单独或组合灭菌处理，MS培养基中添加不同植物生长调节剂配比，测定比较不同处理的消毒效果、发芽率、不定芽诱导率等。结果表明，3种外植体中种子最容易消毒。0.1%升汞对3种外植体的消毒效果明显优于2%次氯酸钠。最适宜的消毒方法分别为：种子0.1%升汞浸泡3 min,近成熟茎75%酒精浸泡30 s+无菌水冲洗5次+0.1%升汞浸泡5 min+无菌水冲洗5次+0.1%升汞浸泡7 min+无菌水冲洗5次，幼嫩茎段75%酒精浸泡30 s+无菌水冲洗5次+0.1%升汞浸泡5 min+无菌水冲洗5次+0.1%升汞浸泡3 min+无菌水冲洗5次，其存活率分别为94.44%,83.3%,75.0%。近成熟茎段不定芽诱导效果最好的培养基为MS+5.0 mg/L 6-苄基腺嘌呤(6-BA)+0.1 mg/L萘乙酸(NAA),诱导率77.78%;幼嫩茎段不定芽诱导效果最好培养基为MS+3.0 mg/L 6-BA+0.2 mg/L NAA,诱导率83.33%;最适合种子幼茎增殖的培养基为MS+3.0 mg/L 6-BA+0.2 mg/L吲哚乙酸(IAA)。
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榴梿重要害虫-马来异裂木虱[Allocarsidara malayensis(Crawford)]在中国的发现及其潜在适生区预测
《热带作物学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：本研究报道了榴梿重要害虫——马来异裂木虱[Allocarsidara malayensis (Crawford)]在海南的发现，详细描述了其形态特征，克隆了其COI基因，描述了其对榴梿的危害情况，并预测了该害虫在我国的潜在适生区。通过25个有效分布点位和19个气候环境因素，采用最大熵（MaxEnt）模型结合地理信息系统（ArcGIS），预测马来异裂木虱的潜在适生区，并使用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线分析法进行验证，同时运用刀切法分析影响马来异裂木虱分布的主要环境因素。结果表明：马来异裂木虱的潜在分布区主要在东南亚、南亚、非洲、南美州和北美洲的赤道附近的热带地区。我国海南、广西、广东、福建、台湾、云南、四川、贵州均存在马来异裂木虱的适生区，且海南全省及台湾部分沿海地区为高适生区。在影响马来异裂木虱潜在地理分布的环境因素中，最湿月份的降水量（Bio13）和最湿季度的降水量（Bio16）为最重要影响变量。由于马来异裂木虱的适生区与榴梿的种植区较为一致，为防止马来异裂木虱的进一步传播和扩散，保障我国榴梿产业的健康发展，应加强马来异裂木虱的监测，同时开展该害虫的生物学、生态学特性及消长规律研究，研究结果为该虫经济高效防治策略的制定提供理论依据。
关键词： 榴梿 马来异裂木虱 形态特征 COI基因 MaxEnt模型 适生区
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小粒咖啡果实特征和种子萌发特性
《种子 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：为明确小粒咖啡种子萌发过程中形态指标变化情况，以22个小粒咖啡品种果实和种子为试验材料，测定果实和种子形态特征指标，分析种子质量、种子吸水特性等，常规沙床催芽育苗后对幼苗特征进行观测。结果表明，成熟的果实为深红色浆果，有外凸的果脐，果实整体呈长圆形，种子呈凸平状卵形或椭圆形，果实、种子变异系数较小。1 kg果实制成鲜豆重量为250.00～431.00 g,制成种子重量为105.88～233.41 g,鲜干比在10.59%～23.34%之间，百粒重为14.52～24.27 g,归类为大粒种子，出米率为77.09%～85.68%,种子含水量为45.34%～74.05%,种子吸水呈缓慢吸水再缓慢下降两个阶段，不同品种间种子质量指标变异较小。播种49 d种子发芽，63 d长成两叶苗，不同品种的发芽势、发芽率、发芽指数、活力指数具有显著差异，xys141、xys101、xys121、xys133整体发芽率、发芽势也比较高，发芽日数也较短，自身种子活力较强；不同品种的总鲜重、下胚轴鲜重、根鲜重、下胚轴长、主根长、株高等幼苗质量特征有显著差异，xys121、xys123整体幼苗质量较好。
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菠萝叶纤维机械提取研究现状
《林业机械与木工设备 》 2025
摘要：对菠萝叶纤维提取机械的发展现状进行了深入分析。首先介绍了菠萝叶作为潜在资源的重要性和现有种植规模，菠萝叶纤维开发利用现状以及传统手工提取菠萝叶纤维的局限性，系统梳理了国内外菠萝叶纤维提取机械的研究现状，涵盖了不同设计方案和相应性能评价。然后详细讨论了目前机械存在的问题，包括提取效率、纤维质量、自动化程度以及噪声控制等方面的挑战。最后提出了未来研究的重点和方向，包括优化刮麻装置设计、实现全面自动化提取、应用智能传感器技术和深入研究空气动力学等领域。为菠萝叶纤维提取机械的进一步发展提供了思考。
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脱氢醋酸钠处理对澳洲坚果果实保鲜效果及内生菌群落组成的影响
《食品科学 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：本研究设定0、0.1、1 mmol/L和10 mmol/L共4种浓度的脱氢醋酸钠(sodium dehydroacetate,SD)溶液,分析其延长澳洲坚果果实货架期的效果。结果表明,0 mmol/L SD溶液处理的澳洲坚果果实采后贮藏过程中呈现质量下降、质量损失率和腐烂率明显上升的趋势,贮存时间不宜超过16 d。贮藏16 d时,1 mmol/L SD溶液处理澳洲坚果果实腐败率显著下降23.34%。微生物学组学分析表明,1 mmol/L SD溶液会使澳洲坚果果实样品内生细菌芽孢杆菌属(Bacillus)失去优势菌群地位,果实内生细菌群、内生真菌群拮抗关系减少,从而抑制果实腐烂。综上,1 mmol/L SD溶液可以抑制澳洲坚果果实腐烂,提升其品相并延长保存时间。
关键词： 澳洲坚果 脱氢醋酸钠 腐烂率 内生菌 微生物多样性
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健康与连作发病香草兰根系分泌物差异成分筛选及其对尖孢镰刀菌的影响
《热带农业科学 》 2025
摘要：根系分泌物影响根际微生物群落组成，是引起植物连作生物障碍的重要驱动因子。利用气相色谱质谱联用技术（GC-TOF-MS）研究新植健康及连作发病香草兰根系分泌物组成特征，共检测到83种代谢产物，包括脂肪酸、糖、氨基酸、酚酸、醇、胺、酯、苷、吡啶、嘧啶、醛、尿素等；主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）结果表明，新植健康及连作发病香草兰根系分泌物分别聚集在一起，可明显区分开来；运用OPLS-DA、模型的变量进行重要性因子和方差分析发现，尿素、乳糖、甘油二酯、柠檬酸、D-甘油-1-磷酸、4-羟基丁酸钠是差异代谢物，新植健康香草兰根系乳糖相对含量显著低于连作发病香草兰，而其他5种差异代谢物相对含量显著高于连作发病香草兰。平板对峙试验结果表明，添加不同浓度的柠檬酸均对香草兰枯萎病病原菌尖孢镰刀菌（Fusarium oxysporum sp. vanillae）具有抑制作用，而添加200 mmol/L的乳糖对尖孢镰刀菌生长具有先促进后抑制的作用。
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PEG模拟干旱胁迫对香蕉幼苗生长及生理特性的影响
《中国果树 》 2025 北大核心
摘要：为研究干旱胁迫对香蕉幼苗生长及生理特性的影响，使用PEG-6000模拟土壤干旱对香蕉幼苗进行干旱胁迫处理，测定不同浓度PEG-6000(5%、10%、15%)模拟干旱胁迫对香蕉幼苗生长状态、叶片相对含水量、叶片相对电导率和脯氨酸、可溶性蛋白、MDA含量，以及抗氧化酶活性和根系活力的影响。结果表明：随着PEG-6000模拟干旱胁迫浓度的增加，香蕉幼苗叶片逐渐枯萎发黄，长势下降；叶片相对含水量和根系活力均逐渐降低；叶片相对电导率和脯氨酸、MDA含量及POD活性均逐渐升高；可溶性蛋白含量和SOD、CAT活性均表现为先升高后降低的趋势，且均在10%PEG-6000浓度处理下达到最大值。表明香蕉幼苗在5%PEG-6000和10%PEG-6000浓度的干旱胁迫时，可通过自身的调节以及抗氧化酶保护系统等减轻干旱带来的伤害。
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基于YOLOv8的竹笋分割方法研究
《中国农机化学报 》 2025 北大核心
摘要：现有的竹笋精准分割方法计算复杂度高，且模型庞大不利于在算力有限的边缘设备上部署。为解决这一问题，采用一种基于深度卷积网络的轻量化方法进行竹笋分割。首先，设计野外竹笋图像采集试验，通过人工标记构建训练集和测试集。然后，采用YOLOv8深度卷积网络模型作为竹笋分割的基础模型，并进行模型训练和验证。最后，设计两组对比试验，验证其精准性和高效性。结果表明，所设计的竹笋分割方法在测试集上的检测平均精度和分割平均精度分别为0.927、0.931，较YOLOv7模型分别提升3.6%、5.7%，较YOLOv8＿x模型分别提升0.1%、0.4%。此外，所设计的分割方法速度为169帧/s，参数量为43.8M，模型尺寸为92.3MB，相比YOLOv7模型，分割速度提高71帧/s；相比YOLOv8＿x模型，分割速度提高51帧/s，参数量减少24.6 M，模型尺寸减少51.6 MB。为进一步验证该方法的实际部署可行性和高效性，将YOLOv8＿l模型部署到英伟达边缘设备上，部署后的竹笋分割算法在测试集上的检测平均精度均值和分割平均精度均值分别为0.896、0.891，单帧图像推理时间仅为0.091 4 s，所需显存为12.2 GB。
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