科研产出
供氮质量浓度对水培生菜营养液消耗影响模拟研究
《灌溉排水学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：【目的】探明供氮质量浓度对封闭式水培生菜营养液消耗量的影响规律,构建考虑供氮质量浓度及气象信息的水培生菜营养液消耗量模型。【方法】以"富兰德里"奶油生菜为供试作物,设置5个营养液供氮质量浓度（12.25、24.5、49、98、196 mg/L）处理,开展了2茬水培试验,测定了温室内气象信息、生菜的叶面积指数（LAI）和营养液累积消耗量。【结果】水培生菜的营养液累积消耗量和LAI均随着供氮质量浓度的增加呈先增大后减小的趋势,生菜LAI与营养液供氮质量浓度呈二次曲线关系,建立了考虑营养液供氮质量浓度影响的生菜LAI变化模型。模型验证结果表明,营养液不同供氮质量浓度处理的生菜LAI模拟值与实测值吻合较好。在此基础上,进一步构建了考虑营养液供氮质量浓度及气象信息的水培生菜营养液消耗量模型。【结论】利用构建的营养液消耗量模型对不同供氮质量浓度处理的水培生菜营养液消耗量进行模拟,模拟值与实测值吻合较好。
关键词： 水培 营养液消耗量 叶面积指数 营养液供氮质量浓度 生菜
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喷施钙硅对设施春茬番茄根系生长、NPK吸收及产量和水分利用的影响
《干旱地区农业研究 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：以番茄品种鑫语为试验材料,在开花盛果期喷施含Ca（NO3）2、Ca（H2PO4）2、KSiO4、Ca（NO3）2+KSiO4及Ca（H2PO4）2+KSiO4的悬液,探讨钙硅单一及配合施用对设施春茬番茄根系生长、NPK吸收、产量及水分利用率的影响。结果表明:喷施钙硅悬液显著促进番茄根系生长及发育,显著促进根系和果实磷钾吸收;含钙悬液单独喷施处理的根系和果实氮吸收显著高于硅悬液及钙硅复配悬液;两种含钙悬液Ca（NO3）2和Ca（H2PO4）2喷施处理取得最佳调控效果,与对照相比,分别使番茄增产9%和7%,水分利用率提升7、5.5 kg·m-3,喷施Ca（NO3）2+KSiO4使番茄增产4.7%,水分利用率提升3.8 kg·m-3,喷施Ca（H2PO4）2+KSiO4和KSiO4未取得显著的调控效果;含钙悬液单独喷施处理增加番茄产量与其促进根系发育及增加植株N吸收密切相关;两种含钙物质与KSiO4对番茄产量的影响存在显著的交互效应,对产量的贡献呈:含钙物质>含钙物质×KSiO4>KSiO4。含钙悬液喷施技术简单高效,能实现番茄增产及生物节水能力提升。
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烟蚜茧蜂基因组中微卫星分布特点及分子标记开发
《植物保护学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：为明确寄生性天敌烟蚜茧蜂Aphidius gifuensis基因组中的微卫星分布特点并开发其分子标记,基于烟蚜茧蜂基因组草图,利用生物信息学方法分析其微卫星的分布特点并开发微卫星位点,采用PCR技术对获得的位点进行验证,获得高分辨率的分子标记位点.结果 表明,烟蚜茧蜂基因组中共有360199个微卫星,平均分布密度为1787.93个/Mb,单碱基微卫星数量最多,占微卫星总数的81.46%,其中片段短于20bp的微卫星居多,而数量最多的是单碱基(A)n,其次是二碱基的(AT)n和(AC)n,以及三碱基的(AAT)n和(ATC)n.选取设计的45对微卫星引物进行PCR扩增,其中有21对引物能稳定扩增出清晰的条带.基于烟蚜茧蜂山东泰安种群24个个体的遗传多样性检测结果显示,筛选出的21个微卫星位点的平均观测杂合度、期望杂合度和多态性信息含量分别为0.48、0.57和0.50,其中位点S6的多态性最低,多态性信息含量为0.04,另有4个位点S12、S20、S29和S35显著偏离哈迪-温伯格平衡.结合PCR验证结果和遗传多样性分析结果筛选和开发出16个烟蚜茧蜂的有效微卫星位点,可作为有效的分子标记用于烟蚜茧蜂种群遗传学研究.
关键词： 烟蚜茧蜂;微卫星;分布特点;多态性
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矮化密植果园多臂采摘机器人任务规划
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为提高矮化密植果园多机械臂采摘机器人的协同作业效率,该研究对存在重叠访问域的多臂协同采摘机器人任务规划进行分析,将多臂协同任务规划问题归纳为异步重叠访问域的多旅行商问题,给出了基于遗传算法的优化求解方法。试验结果表明:该研究所提任务规划算法在求解4个机械臂采摘43和90颗果实的任务规划问题时,分别在500和2 000次迭代后收敛,相比于随机遍历算法,作业遍历时长可缩短40.97%和54.98%;采摘90颗果实,单机械臂的遍历时长约为该方法的4.28倍;采摘3种不同分布条件下的28颗果实,相比于顺序规划法和随机遍历法,该方法的作业遍历时长分别缩短10.69%和27.18%、20.45%和23.33%以及12.94%和21.69%。综上,基于遗传算法的任务规划方法能够协调规划多臂采摘机器人系统的作业任务,确保各个机械臂避免发生冲突,以较短时间遍历所有目标果实,提升作业效率。研究结果可为其他多机械臂采摘机器人任务规划提供参考。
关键词： 机器人 控制 收获 任务规划 协同作业 旅行商问题 遗传算法
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松花江哈尔滨段及阿什河抗生素的分布规律与生态风险评估
《环境科学 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：利用固相萃取、高效液相色谱-质谱串联法检测分析松花江流域哈尔滨段及支流阿什河中磺胺类、氟喹诺酮类和大环内酯类这3类10种抗生素分布规律,分析了抗生素浓度与水质指标的相关性,并评估其生态风险.结果表明,10种抗生素中在松花江哈尔滨城区入境断面仅检测到6种抗生素并且检测浓度相对较低,但在出境断面检测出9种抗生素仅磺胺甲嘧啶未检出,其中,大环内酯类抗生素增加最为显著,其次为磺胺类和氟喹诺酮类,哈尔滨城区内3条支流汇入是导致松花江水体抗生素浓度增加的直接原因.除磺胺吡啶和磺胺甲嘧啶外其余8种抗生素在阿什河各水样中的检出率均达100%,在阿什河上游断面仅磺胺吡啶未检出,但在阿什河入松花江处10种抗生素均检出,除诺氟沙星外其余9种均为各断面最高.阿什河沿岸4个污水处理厂排放的废水是影响阿什河中抗生素浓度的重要因素.相关性分析表明,松花江哈尔滨段水系中磺胺类抗生素与氨氮和总有机碳、氟喹诺酮类抗生素与氨氮和总磷、大环内酯类抗生素与氨氮、总磷和总有机碳均存在显著正相关关系（P <0.05）,阿什河水系中3类抗生素与氨氮和总磷存在显著正相关关系（P <0.05）,表明松花江哈尔滨段及阿什河水体水质指标与其抗生素浓度密切相关.生态风险评估结果表明,松花江流域哈尔滨段及阿什河水系中大环内酯类抗生素存在一定的生态风险.
关键词： 松花江流域 阿什河流域 抗生素 水质指标 分布规律 生态风险
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低浓度吡虫啉的超材料太赫兹光谱检测研究
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：农产品质量安全是社会广泛关注的重大民生问题。近年来,农产品生产过程中农药的广泛使用和滥用会导致农药残留,对人类健康和环境造成潜在危害。吡虫啉是一种硝基亚甲基类新烟碱内吸杀虫剂,因其具有广谱、高效和低毒的特性已广泛用于农业生产中,但其过量残留也给人类的健康带来了威胁。首先对超材料结构的透射谱进行了分析,对共振频率的形成原因进行了解释;其次分别在超材料结构和二氧化硅基底上涂覆了500mg·L-1的吡虫啉溶液并进行了测量,排除了二氧化硅基底的影响;接着制备了3个梯度15个浓度的吡虫啉溶液,分别为:100～500mg·L-1(梯度为100mg·L-1)、10～50mg·L-1(梯度为10mg·L-1)、1～5mg·L-1(梯度为1mg·L-1);测量了喷涂在超材料结构上的吡虫啉薄膜的太赫兹时域光谱,根据太赫兹透射谱峰值频率红移量的不同实现了对不同溶液浓度的鉴别,建立了峰值频率红移量和吡虫啉浓度的函数关系。实验结果表明,借助超材料的调制特性,太赫兹光谱法可以检测到浓度低至1mg·L-1的吡虫啉薄膜。将实验测得的不同浓度吡虫啉溶液的折射率,代入CST软件进行仿真验证,结果说明不同浓度的吡虫啉的透射曲线具有不同程度的红移,且红移量随着浓度的增大而增加。实验和仿真结果表明,超材料对太赫兹光谱透射峰值频率的调制可用于低浓度吡虫啉含量的太赫兹时域光谱检测。此研究为食品基质中农药残留的检测提供了一种新方法。
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滨海湿地环境中微塑料表面性质及形貌变化
《科学通报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：海岸带湿地是微塑料的重要聚集区.目前,对海岸带真实湿地土壤环境中微塑料表面形貌和性质变化研究甚少.本研究选取我国北方温带的黄河口盐沼湿地和南方亚热带的北部湾红树林湿地,以聚苯乙烯发泡和聚乙烯薄膜为受试微塑料对象,通过原位土壤掩埋（地下暴露）和非掩埋（地上暴露）定位试验和定期采样,观察和分析微塑料表面形貌、官能团、比表面积和疏水性等变化,以揭示南北典型生物地理海岸带湿地环境微塑料表面性质及形貌变化特征.在形貌上,南方北部湾红树林湿地中发泡微塑料表面出现更多的凹坑和孔洞,地上暴露的发泡18个月后,表面发生脆化和易脱落现象,而地下暴露的未出现此现象;对于比表面积,黄河口盐沼湿地原位土壤掩埋发泡和薄膜的更高;对于羰基指数,黄河口盐沼湿地土壤环境中发泡和薄膜表面的增长速率更快,地上暴露的微塑料更容易老化;对于表面疏水性,南北两类湿地土壤中掩埋薄膜表面疏水性均降低.对于微塑料类型,发泡和薄膜型微塑料均以大孔和介孔为主,发泡表面形貌更易发生变化,但薄膜比表面积变化更大.可见,滨海土壤环境微塑料表面性质及形貌变化与湿地类型及条件、微塑料种类及其暴露方式和时间等多因素有关,但对这些变化的机理有待深入研究.综上,本研究可为我国海岸带环境微塑料表面微界面化学过程和环境行为研究及其风险管控提供科学依据.
关键词： 微塑料 盐沼 红树林 海岸带湿地 定位试验 表面变化
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基于注意力机制的农业文本命名实体识别
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对农业智能问答系统构建过程中传统的农业命名实体识别方法依赖人工特征模板、特征信息提取不充分、实体名称多样导致标注不一致等问题,提出一种基于注意力机制的农业文本命名实体识别方法。采用连续词袋模型（Continuous bag of words,CBOW）对输入字向量进行预训练,丰富字向量特征信息,缓解分词准确度对性能的影响;引入文档级的注意力（Attention）机制获取实体间相似信息,保证实体在不同语境下的标签一致性;基于双向长短期记忆网络（Bi-directional long-short term memory,BiLSTM）和条件随机场（Conditional random field,CRF）模型构建适合农业领域实体识别的模型框架。选取4 604篇农业文本,针对病害、虫害、农药、农作物品种4类实体进行了识别实验。结果表明,模型能有效地辨别农业文本中的实体,缓解实体标记不一致的问题,在农业语料上达到了较好的结果,识别的准确率、召回率、F值分别为93.48%、90.60%、92.01%。与其他3种识别方法相比,模型在不同规模语料库的准确率均有一定提高具有明显的性能优势。
关键词： 农业文本 命名实体识别 注意力机制 神经网络 深度学习
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