为阐明多时间尺度小流域侵蚀产沙对土地利用/覆被格局的变化响应机制，该研究基于吕二沟流域1982—2020年逐日降雨、水沙实测资料和土地利用/覆被数据，综合运用K-均值聚类法、多元回归分析等方法，从年际和年内月际2个时间尺度对比分析了不同土地利用/覆被格局下的流域侵蚀产沙变化及其与泥沙连通性指数的关系。结果表明：1)1982—2020年间，吕二沟流域由耕地为主体向农林草复合结构转变、泥沙连通性指数显著下降，可将整个研究期划分为1982—1985年、1986—1990年、1991—2000年和2001—2020年共4个阶段，分别对应土地利用/覆被格局Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ。2）随着以林草地增加为主的土地利用/覆被变化，流域产流、产沙能力减弱。相较土地利用/覆被格局Ⅰ，土地利用/覆被格局Ⅳ的年均径流深显著降低；后期土地利用/覆被格局（Ⅲ和Ⅳ）下的汛期月产流产沙能力显著小于前期（土地利用/覆被格局Ⅰ）。3）基于月降雨量、月最大日降雨量和月侵蚀性降雨日数3个降雨指标，可将研究期内的汛期月降雨划分为4种类型：小雨量、弱侵蚀性的A型，中雨量、弱侵蚀性的B型，大雨量、中侵蚀性的C型，大雨量、强侵蚀性的D型；在大雨量中侵蚀性的C型降雨下，不同土地利用/覆被格局间的月际径流深和产沙模数均不存在显著差异（P>0.05）。年际和月际尺度下，小流域产沙模数均与泥沙连通性指数呈指数递增关系，但C雨型下的关系减弱。研究为干旱半干旱区流域土地利用/覆被格局优化配置和功能提升提供科学依据。

针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足，以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题，该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料，获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上，构建了随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector regression, SVR）与反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型，并利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对各模型超参数进行优化，将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型，构建出6种模型-特征组合方案，依据晾制时期对原始数据集进行划分，并对测试集进行预测。最终结果显示：GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优，其决定系数（coefficient of determination,r~2）与均方误差（mean square error,MSE）分别为0.980和0.001，且运行时间最短（运行时长为0.128 s）。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。

为提升油炒数值模拟的可靠性及准确度，揭示可控操作对烹饪过程参数的影响及关键过程参数对烹饪的影响。通过无量纲水分含量分析解法，测定了中式油炒猪里脊肉过程中的表面传质系数（surface mass transfer coefficient, hm）和有效水分扩散系数（effective moisture diffusion coefficient, Deff），分析了预热油温及样品比表面积Ω对hm及Deff的影响；基于已构建的油炒热质传递数学模型、成熟值理论，对比了hm和流体-颗粒表面传热系数（fluid-to-particle surface heat transfer coefficient, hfp）对烹饪成熟控制的影响。结果表明：与油炸过程类似研究的文献数据相比，该研究中hm值偏大在5.927×10−6～2.481×10−5 m/s之间，Deff在6.281×10−9～4.148×10−8 m2/s之间，Deff活化能（Ea）在24.2～30.6 kJ/mol范围内；预热油温、比表面积Ω对hm及Deff有显著影响（P<0.05），预热油温越高hm和Deff越大，比表面积Ω越大hm越大，Deff越小；hm对烹饪成熟控制影响较小，而hfp是烹饪成熟控制的关键过程参数。研究结果为油炒过程模拟提供了重要参数，为烹饪过程控制提供依据。

冬小麦叶片氮含量与叶片光合作用和营养状况密切相关，直接影响植株生长发育，而茎秆中的氮含量与茎秆中纤维素、半纤维素和木质素的比例和含量密切相关，直接影响茎秆质量及植株的抗倒伏能力。然而，有关对冬小麦茎秆氮含量估算研究较为有限，限制了从氮含量角度判断茎秆质量及对倒伏的预测能力。为精准估算冬小麦不同器官（叶片、茎秆）氮含量，该研究通过2年田间试验，获取冬小麦4个关键生育期（拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期）和3种施氮水平条件下（N1、N2和N3）的冠层光谱反射率、叶片、茎秆氮含量及叶片SPAD (soil and plant analyzer development,SPAD)值。分析了不同生育期和施氮水平条件下高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性，并结合5种常用的机器学习算法：随机森林回归（random forest regression,RFR）、支持向量回归（support vector regression,SVR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）、高斯过程回归（gaussian process regression,GPR）、深度神经网络回归（deep neural networks,DNN）构建冬小麦叶片和茎秆氮含量估算模型。结果表明：高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性受到生育期和施氮水平的影响。在灌浆期，最佳植被指数双峰冠层植被指数DCNI(double-peak canopy nitrogen index)对叶片氮含量的敏感性最高，R~2为0.866。对茎秆氮含量，在抽穗期的敏感性最高，最佳植被指数归一化叶绿素比值指数NPQI(normalized phaeophytinization index)与氮含量决定系数R~2=0.677。施氮水平的提升增加了光谱植被指数对茎秆氮含量的敏感性。结合SPAD值的机器学习算法提升了氮含量的估算精度，对叶片氮含量，在不同生育期和施氮水平条件下估算精度提升了1%～7%，其中在全生育期的归一化均方根误差NRMSE从0.254降低到0.214，抽穗期的NRMSE提升最大，从0.201降低到0.128。对茎秆氮含量，全生育期的NRMSE从0.443降低到0.400，抽穗期的NRMSE变化最大，从0.323降低到0.268。在全生育期，结合SPAD值的DNN模型对叶片（R~2=0.782、NRMSE=0.214）和茎秆（R~2=0.802、NRMSE=0.400）氮含量的估算精度最佳。研究说明，SPAD值与光谱植被指数结合有利于提升冬小麦不同生育期和施氮水平条件下叶片和茎秆氮含量的估算精度。

针对特色农产品评价大数据多维度分析中，可信标签不足以及挖掘消费者各维度真实情感语义困难等问题。该研究提出了一种基于弱监督训练的深度学习方法。首先，通过主题模型分析大规模评论，提取产品评价主题和关键词。然后，结合句法依存和情感词典为评论生成不同维度的伪标签。最后，构建多标签多分类深度网络，在伪标签上进行弱监督学习。结果表明，该方法在红心柚评论数据集上取得89.2%的准确率和80.3%的F1值，比随机森林算法提升了7.1个百分点的准确率和11.5个百分点的F1值。相比Transformer模型，准确率提高5.6个百分点，F1值提高2个百分点，参数量减少了92%。该方法能从海量评论中高效提取产品评价维度和消费者关注点，为完善农产品质量和销售服务提供数据支持。

黑土有机质含量丰富,但随着农业活动加剧,以及黑土区低温特性的限制,土壤有机质大量流失。不同有机物料还田是提升土壤有机质的重要方式,然而目前仍缺少对不同有机物料还田具体恢复效果及过程的评价。该研究使用Meta分析的方法,对2000年1月—2022年9月经同行评议的文章进行整合分析,综合了41篇文献中2 012个观测值,设定低、中、高年限及碳投入量,评估秸秆还田和有机肥还田对黑土土壤有机碳固存的影响。结果表明,有机肥还田处理的土壤有机碳、土壤总氮、土壤总磷含量均高于秸秆还田。随着处理年限的增加,有机肥还田对于土壤有机碳含量的增加效果优于秸秆还田。此外,不同碳投入的条件下,有机物料还田对于土壤碳固存影响不同,其中在中碳投入的条件下,有机肥还田有机碳含量(65.62%)显著高于秸秆还田(20.07%)。21 a以上的长期中碳投入下有机肥还田更有利于黑土土壤有机碳固存的增加。该研究为黑土区有机物料还田的选择提供科学依据。

高光谱遥感可以捕获地表近乎连续的光谱曲线,以较高的光谱诊断能力对地表农作物进行精细分类与识别。传统基于深度学习的高光谱分类算法中空间、光谱特征捕捉利用困难、冗余特征筛选能力不足、模型约束过于单一等问题,导致农作物类型复杂且样本分布不均区域分类模型性能下降。该研究提出一种基于空间-光谱双分支动态特征选择的高光谱分类算法,在结合通道注意力机制和空间注意力机制进行空间-光谱特征提取的基础上,通过门控卷积层对提取到的特征进行相关性的计算和处理,实现空间维度和通道维度上的特征动态选择,并分别从空间、光谱和联合特征3个角度对分类结果约束,结合分类损失函数实现高光谱影像的分类任务。结果表明,在JAAS(Jiangsu academy of agricultural sciences,江苏省农业科学院)高光谱农作物分类数据集上,该研究算法总体精度、Kappa系数分别为99.35%和99.20%,相较于专为高光谱分类设计的算法CDCNN(contextual deep convolution network,上下文深层卷积网络)、 WCRN(wide contextual residual network,广义上下文残差网络)、 DBDA(double-branch dual-attention mechanism network,双分支双注意力机制网络)、DCNN(dual-channel convolution network,双通道卷积网络)分别提升了4.91%和6.12%、6.82%和8.53%、2.12%和2.63%、2.04%和2.54%;在公开数据集WHU-Hi-HanChuan区域,总体精度、Kappa系数分别为99.49%、99.41%,相较于CDCNN、WCRN、DBDA、DCNN分别提升了1.67%和1.96%、3.23%和3.80%、2.00%和2.35%、1.10%和1.29%;在WHU-Hi-Longkou区域,总体精度、Kappa系数分别为99.8%、99.74%,相较于CDCNN、WCRN、DBDA、DCNN分别提升了1.30%和1.71%、0.59%和1.74%、0.71%和0.93%、0.57%和0.76%。所提方法在样本分布不均的不同作物识别上均具有较高的识别准确率,可为基于高光谱影像的地物复杂且样本分布不均地区的农作物分类提供指导。

采用葡萄酒多酚系列指标，构建味感质量预测模型，实现干红葡萄酒涩感和余味的客观量化。试验以宁夏和新疆的50款赤霞珠干红葡萄酒为原料，利用常规方法检测样品总酸、挥发酸和pH值，采用自由基清除法测定抗氧化活性，通过紫外-可见分光光度计法分析总酚、花色苷、黄烷醇、黄酮醇、酒石酸酯含量，并以感官品评法量化干红葡萄酒的涩感和余味。相关性分析结果显示，总酚、花色苷、黄烷醇、黄酮醇等对涩感和余味的影响有显著差异（P<0.05），酒石酸酯对余味的影响较小，而总酸和pH值对供试干红葡萄酒的涩感没有显著影响（P>0.05）。感官品评量化结果显示，宁夏和新疆产区酒样的涩感得分为6.18和5.70，余味得分为5.37和4.85，供试酒样的涩感与余味质量良好，且存在相似的变化趋势。以多酚系列指标表征的涩感质量偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）模型的决定系数（r-square，R2）为0.83，余味模型的R2为0.78，结果表明，总酚、黄烷醇、挥发酸、DPPH等指标对葡萄酒的涩感和余味贡献较大，黄酮醇和酒石酸酯主要影响葡萄酒的涩感，而花色苷、总酸和pH值则主要影响葡萄酒余味。研究得出，基于紫外-可见分光光度计法设计的多酚系列指标可以较好地解析干红葡萄酒的味感质量，降低检测成本，具备表征和预测干红葡萄酒味感质量的能力。

大豆拉丝蛋白(textured fibril soy protein,TFSP)是经螺杆挤压技术生产的具有类似肉纤维结构的高密度植物蛋白,复水处理后常被用来加工仿真肉产品。为了提高TFSP的复水品质,该研究在40°C条件下,采用不同的超声功率和NaHCO_3浓度对TFSP进行复水处理,通过对复水动力学模型的构建预测其复水过程,并探究不同复水方式对TFSP理化性质及微观结构的影响。结果显示,与纯水组相比,TFSP复水至120 min时,500 W超声组的最终含水率提高27.14%、复水时间缩短20 min;2.000%NaHCO_3组的最终含水率提高23.41%,复水时间无明显变化。Weibull模型可较好的拟合对照组(R~2≥0.993 3)、超声组(R~2≥0.990 5)和NaHCO_3组(R~2≥0.986 7)的TFSP复水过程。超声和NaHCO_3处理均略微降低了复水TFSP的色泽,但提高了其持水能力和不易流动水含量。复水TFSP的硬度、咀嚼性、组织化度发生变化,弹性无明显差异。400 W超声组的组织化度最大,较对照组提高41.80%;0.250%NaHCO_3组的硬度达到最小,较对照组减小54.17%。扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)观察显示,超声和NaHCO_3处理改变了复水TFSP的微观结构,使其孔隙增大,加速水分传输速率,提高了容纳水的能力。因此,若以最大组织化度为主要评价指标,应选择超声辅助TFSP复水,而若以最低硬度为主要评价指标,则选择NaHCO_3辅助复水效果为好。该研究结果可为采用不同复水方式、开发不同品质的TFSP制品提供理论基础和参考。

针对果蔬冷链运输过程中采摘后的“最先一公里”的保鲜问题,该研究开发了一种移动式冷库。该设备用于田间果蔬预冷以及冷藏,以消除果蔬采摘后的田间热和呼吸热。对该设备冷库库板的导热热阻、机组制冷系数以及冷库内部的冷却均匀性进行了性能试验研究,并采用温度异质性系数和温度变异系数用以评价冷库内部的冷却均匀性。结果表明,冷库板的导热热阻为3.98 m~2·℃/W,制冷一体机的制冷系数为2.07,具有较高的导热热阻以及制冷系数,有利于设备的节能运行;设备运行过程中冷库门侧左上角测点处具有较低的温度异质性系数为0.08%,制冷机组侧右上角测点处具有较高的温度异质性系数为0.48%,冷库整体的温度变异系数为0.034%,不论是温度异质性系数还是温度变异系数均低于0.5%,可以认为该冷库具有较高的冷却均匀性,将有利于降低果蔬预冷过程的损腐率。

针对水禽粪污和沼液类较黏稠、固形物颗粒小的污水,现有分离技术存在能耗高、分离效率低等问题,该研究提出一种绿色节能的离心分离方法。通过单因素试验,明确筛网目数、离心转速和分离时间对水禽粪污中主要污染物去除效果的影响。采用二次通用旋转设计进行优化试验,得到低速离心分离技术的优化参数组合。经过离心分离机试验验证,当分离时间为3 min、筛网目数为120目(孔径大小为0.13 mm)、离心转速为700 r/min时取得较好分离效果,此时水禽粪污总固体(total solid,TS)去除率为50.20%,挥发性固体(volatile solid,VS)去除率为57.59%,化学需氧量去除率为5.39%,氨氮去除率为4.39%,总磷去除率为5.76%。以试验结果为依据研发分离装置并实地运行,分离效果(TS去除率为53.21%,VS去除率为58.61%)与高速离心机械相当,且每吨污水处理成本相较卧式螺旋离心机降低近22%,表明低速离心分离技术可行,为去除水禽粪污中悬浮性固体提供了一种新方案,具备工程化推广意义。

豆浆的钙含量相对较低,且具有令人不愉快的豆腥味,限制了豆浆产品的消费需求。该研究以羟基磷灰石(hydroxyapatite, HA)为钙强化剂,研究了钙添加量和均质压力对豆浆粉理化性质、感官评价和挥发性风味物质组成的影响。结果表明:钙的添加会降低豆浆粉粉体的流动性,润湿和分散时间显著(P<0.05)增加;豆浆粉冲调后,剪切黏度增加,口腔摩擦系数明显提高,口感变得稠厚。在1.5%的钙添加量基础上,采用均质处理进一步改善豆浆粉的品质。低压均质(≤60 MPa)改善了豆浆粉的流动性、润湿和分散性。随着均质压力的升高,豆浆粉颗粒的表面变得光滑,坍塌减少,呈现接近球体的形态。当均质压力继续增大至80 MPa时,豆浆粉颗粒形貌略有破损。均质处理能使冲调后豆浆的黏度减小,口腔摩擦系数明显降低,口感变得顺滑。相比未加钙豆浆粉的风味物质种类(26种),钙强化豆浆粉的风味物质种类达35种。相比于未均质钙强化豆浆粉,20 MPa均质处理显著(P<0.05)降低关键性豆腥味物质(正己醛等)检测的含量,且关键性非豆腥味物质(正壬醛、反-2-辛烯醛、反-2-壬烯醛等)得到较好的保留,豆浆粉的色泽、风味、顺滑度和滋味显著(P<0.05)改善,感官评分最高。然而,过高的压力处理(80 MPa)使检测的正己醛含量略有上升,而正壬醛、反-2-壬烯醛的含量显著(P<0.05)下降,劣化了豆浆粉的感官品质,感官评分降低。该研究结果可为钙强化豆浆粉的加工及感官品质改善提供科学依据。

为了探究不同时间微波处理对大豆蛋白氧化聚集体的结构和功能性质的影响,由偶氮二异丁脒盐酸盐(2,2′-azobis (2-amidinopropane) dihydrochloride,AAPH)诱导构建大豆蛋白氧化反应体系,采用功率为350 W的微波对其照射不同时间(0、10、20、30、40、50、60、70 s),探究微波处理对氧化聚集大豆蛋白的结构特性和加工特性的影响。结果表明,氧化可诱导形成粒径、分子量更大,结构更致密的蛋白质聚集体,同时对加工特性造成损害。适当时间(<30 s)的微波处理会导致氧化聚集体的分子结构打开、粒径降低和浊度降低,无序结构减少,进而改善了起泡性、乳化性和持水、持油性。长处理时间(>30 s)的微波处理导致已解聚的大豆蛋白分子重新形成更大的分子聚集体,降低功能性质。这表明微波物理场可以通过改变大豆蛋白氧化聚集体的结构和聚集行为调节其功能性质,为大豆蛋白功能性质的改善及微波在大豆蛋白氧化聚集体行为调控的应用方面提供参考。

摸清生态系统敏感性时空演变格局,对其驱动因素及未来发展趋势进行探测是修复和提高生态系统稳定性的重要内容。黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,探究该地区生态敏感性时空演变特征及驱动因素,科学划分生态敏感性治理分区对于促进国家生态文明建设具有重要意义。基于“驱动-压力-状态-影响-响应”(driving-pressure-state-impact-response,DPSIR)框架,耦合空间距离指数和全排列多边形图示指标法构建生态敏感性指标体系,使用地理信息演变图谱和地理探测器研究黄土高原2000—2020年5个时间点生态敏感性时空格局和驱动力,最终划分生态敏感性治理分区。结果表明:1)研究期内黄土高原生态敏感性表现为西北高、东南低的分布特征,时间上先增加后下降。2)研究期内黄土高原生态敏感性转移类型以波动稳定型为主,生态改善区面积占比最大(35.17%),变化0次和1次的面积占比62.06%,生态环境演变稳定向好。3)生态敏感性的各驱动因素中,NDVI和降水量以及两者与其他因子的交互作用对于黄土高原生态敏感性具有明显的驱动作用。4)2030年低度敏感将成为黄土高原的主要敏感类型;沙地和农灌区以及黄土高塬沟壑区的中西部是生态敏感性治理的重点地区。整体来看,黄土高原生态环境有所好转,生态治理措施取得了积极成效,该研究可为黄土高原生态治理及高质量发展提供参考。

耕地是在自然资源要素和人为活动的共同作用下,以食物生产为核心,兼具生活、生态、文化等多重功能的复杂综合体,其成为资源的本质是“空间的可利用性”。地理学特有的“要素、空间与时间相互融合的视角”为理解耕地资源空间格局、时空变化及影响、驱动因素等问题提供了重要支撑。发展地理空间视角下耕地资源综合认知理论与方法,是探索耕地保护与利用协同路径的关键环节。该文根据已有耕地资源质量、价值研究探讨耕地资源内涵,包括:解析耕地资源自然层、生计层、制度层、意识层的“要素-功能-价值”级联关系;梳理耕地资源多尺度、整体性、区域性与动态性特征。在此基础上,该文提出耕地资源认知理论框架,提出从耕地资源利用-本底-效益三方面综合认知耕地资源格局;发展耦合利用-本底-效益的耕地资源过程模型;解析文化传统、社会经济发展对农作物产量未来需求的影响机制。探讨了土地适宜性、资源环境承载力、耕地质量与价值、耕地集约利用、地理权衡、地理耦合、复杂地理系统等领域理论研究对认知耕地资源的支持。最后,从星空地一体化耕地资源感知、高性能时空数据处理、时空格局与过程分析、多情景空间模拟与优化四方面探讨耕地资源认知关键技术体系及面临难题。

为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位(地上部和根系),基于研发的多视角自动成像系统和SFM(structure from motion)-MVS(multi-view stereo)算法,采用不同视角和不同相机数获取的图像重建作物三维点云,通过重建效率和精度(Hausdorff距离)评估,以及基于点云提取表型参数(株高、幅宽、凸包体积和总表面积)的可靠性评价,优化作物三维点云重建策略。结果显示,对于结构相对稀松、遮挡较少的盆栽植株(苗期、蕾薹期、盛花期、成熟期油菜)、结构相对紧凑、遮挡较多的植株地上部(花铃期棉花、抽穗期水稻、拔节期和灌浆期小麦)以及器官密集、遮挡严重且有较多细长结构的地上部和根系(分蘖期小麦和成熟期水稻地上部、成熟期玉米和油菜根系),分别采用3～4、6和10个相机为其最优重建策略(Hausdorff距离小于或接近0.20 cm,且重建时长和Hausdorff距离归一化值之和最小)。采用不少于4个相机获取的图像重建作物三维点云,可提取较为可靠的表型参数(决定系数R~2>0.90,相对均方根误差R_(RMSE)≤9%)。该研究提出的最优重建策略平衡了自动成像系统构建成本、三维重建效率和精度以及适用植株复杂程度,为实现多种作物高效、低成本、高精度三维重建和表型参数提取提供了重要依据。

为解决现有的田间杂草识别方法无法兼顾高准确率与实时性的问题,该研究提出了一种基于改进MobileViT网络的轻量化杂草识别方法。首先,该方法使用高效的MobileViT网络构建杂草特征提取网络,在保证特征提取能力的同时实现更少的模型参数量与计算量;其次,通过高效通道注意力机制加强下采样后特征图中的重要特征,进一步提升模型的特征提取能力;最后,特征提取网络中的MobileViT模块被用于同时学习局部语义信息和全局语义信息,仅通过少量模块的组合便能够准确地捕捉到不同类别杂草与作物间细微差异。为验证该方法的有效性,该研究以农田环境下采集的玉米幼苗及其4类伴生杂草图像为数据进行了模型训练,试验结果表明,该方法的识别准确率、精准度、召回率和F1分数分别为99.61%、99.60%、99.58%和99.59%,优于VGG-16、ResNet-50、DenseNet-161、MobileNetv2等常用卷积神经网络;同时,可视化结果表明该方法能够有效提取杂草图像中的关键特征,并抑制背景区域对识别结果的影响。该研究提出的方法能够精准、快速地区分出农田环境下形态相似的多种杂草与作物,可为智能除草设备中的杂草识别系统设计提供参考。

为明确缙云山火灾后边坡的失稳机制并预测未来滑坡风险,该研究通过对火林地根-土体物理性质勘测和试验,借鉴森林砍伐与根系强度预测模型-SIDLE曲线模型预测了根系强度的衰减和恢复动态,并采用COMSOL模拟了未来40 a林地边坡在正常状态和极端降雨事件后的稳定性动态。结果表明:1)缙云山林缘边坡为约1.5 m厚的砂质壤土-砂质泥岩双层土坡结构,上下层渗透性和土体强度差异悬殊;2)林缘边坡在自然状态下处于稳定状态,潜在滑动面位于深层(稳定系数F_(OS)>2);极端降雨条件下,潜在滑动面位于土层结构面上,该处易出现带状积水,正孔隙水压力约10 kPa,极端降雨后无根系状态临界F_(OS)为1.13,根系固土状态下临界F_(OS)为1.32;3)火灾发生后对自然状态下边坡深层稳定性影响较小,而极端降雨后边坡浅层稳定性随火灾后的年动态呈现快速降低而后缓慢恢复的趋势,期间F_(OS)谷值处便出现长达数年的浅层滑坡易发期。缙云山林缘边坡的失稳机制为降雨过程中土层界面处正孔隙水压力积累弱化了有效应力。结合文献已有灌木根系数据和本区植物根系固土特性和土层特征,保守估计该次火灾发生后6～9 a为滑坡易发期, F_(OS)为1.22～1.32,至少18～24 a后才可完全恢复至火灾前的稳定条件。研究结果有助于了解区域浅层滑坡形成机制,为火后森林恢复和边坡风险评估提供初步参考。

为研究改性生物炭在水溶液中对Cu~(2+)的吸附性能，利用硅酸钠溶液、氯化镁溶液、过氧化氢溶液制备了3种不同改性小麦秸秆生物炭，通过使用扫描电镜-X射线能量色散光谱（scanning electron microscopy combined with energy dispersive X-ray spectroscopy,SEM-EDS）和傅里叶红外光谱（Fourier infrared spectroscopy,FTIR）等技术对改性前后的生物炭进行表征分析，探究其表面形貌、官能团等性质变化。硅酸钠改性生物炭（sodium silicate modified biochar,SBC）的比表面积与孔容最大，分别为43.69 m~2/g、5.30 cm~3/g，比未改性生物炭（biochar,BC）(6.02 m~2/g、1.40 cm~3/g)分别增加了6.25、2.79倍。由SEM-EDS结果表明，改性生物炭均出现C元素质量分数下降、O元素质量分数增加的现象，其中，SBC的C元素和O元素质量分数变化最大，且SBC和氯化镁改性生物炭（magnesium chloride modified biochar,MBC）上负载了大量含Si和Mg的颗粒。FTIR结果表明，改性处理均能增强官能团的峰值，硅酸钠改性增强程度最大。另外，过氧化氢改性生物炭（hydrogen peroxide modified biochar,HBC）、BC、MBC和SBC对Cu~(2+)的吸附动力学过程更符合准一级动力学模型，BC、MBC、SBC对Cu~(2+)的等温吸附过程更符合Langmuir模型，HBC对Cu~(2+)的等温吸附过程更符合Freundlich模型。分析吸附模型参数可知，改性生物炭MBC、SBC和HBC中，SBC对Cu~(2+)的吸附能力更强，其理论吸附量可以达到230.20 mg/g，该结果可为改性生物炭对Cu~(2+)污染水体的治理提供理论依据。

降水相态的转变会对中国西北地区水资源、生态环境和农业生产活动产生非常重要的影响。为明确中国西北地区降水相态转变规律，该研究基于西北地区1961—2017年国家气象站观测的日降水、气温、相对湿度、大气压以及站点高程数据，利用湿球温度动态阈值模型对降雪和降雨进行分离，并对分离结果精度进行验证；基于此分析了区域不同相态降水的时空变化特征，探讨了雨雪分离阈值变化及降水相态的影响因素。结果表明：1961—2017年西北地区不同相态的降水量均呈显著增加趋势，降雨量的增加速率为9.80 mm/10 a，降雪量的增加速率为1.07 mm/10 a，雪雨比呈不显著减少趋势，减少速率为0.07%/10 a。但空间变化趋势具有区域差异性，总体表现为“西增东减”。西北地区极端降雪量的显著增加导致了降雪量的显著增加，而总降雪日数趋势变化不显著，主因是小雪日数的显著减少和极端降雪日数的显著增加共同所致，小雪日数的下降速率为0.25 d/10 a，极端降雪日数的增加速率为0.12 d/10 a。雨雪分离的阈值温度在年内波动较大，年际总体呈现不显著的下降趋势，临界高温和临界低温的下降速率分别为6×10~(-4)、7×10~(-4)℃/10 a，且在2008年发生突变。在流域尺度上，各相态降水变化速率随着海拔升高而升高，雪雨比则相反；降雪量的变化主要受气温和相对湿度影响，雪雨比的变化主要受气温影响。该研究对深入认识西北地区气候暖湿化背景下的水资源变化具有重要意义。

为探究耕地多功能耦合协调演变规律及其驱动因素，该研究依据2000-2018年中国30个省级行政区统计数据，综合评价耕地“生产-生活-生态”三维功能水平并采用核密度估计和可视化制图刻画耕地多功能时空特征，进而采用耦合协调度模型分析耕地多功能耦合协调关系，最终采用地理探测器识别耕地多功能耦合协调演变的驱动因素并解析其驱动机制。研究结果表明：1）耕地生产功能水平、生活功能水平和生态功能水平分别处于[0.030,0.608]、[0.042,0.672]和[0.058, 0.897]范围，生产功能呈现上升-下降-上升波动变化，生活功能水平先上升后下降，生态功能水平则整体小幅提升，各项功能均具有极化特征。耕地生产功能、生活功能和生态功能空间格局分别呈现“东高西低”“北高南低”和“西高东低”分布特征。2）耕地多功能耦合协调水平处于[0.093, 0.554]范围，整体稳步提升但水平仍然较低，多数省份耕地多功能仍为失调状态。耕地多功能耦合协调空间格局逐渐呈现集聚提升的演化特征，东北地区、京津冀地区和长三角地区耕地多功能耦合协调水平较高，西北地区则处于较低水平。3）耕地多功能耦合协调度演变受经营主体条件、农业发展水平、工业发展水平和城镇化水平影响显著，其中，经营主体条件和城镇化水平对耕地多功能耦合协调度演变的驱动力较强，农业发展水平和工业发展水平次之。各驱动因素交互作用类型均为双因子增强或非线性增强，因素交互作用正向强化了各驱动因素对耕地多功能耦合协调度演变的驱动力。研究结果为充实丰富耕地多功能研究提供了实证指导，同时为推进耕地资源差异化治理和耕地多功能互促提升提供了决策支撑。

养殖水体中溶解氧浓度一直是最重要的水质参数之一。为了精准地对水体溶解氧进行调控，提高养殖生产效率，降低养殖风险，该研究考虑外部天气条件对溶解氧的影响以及溶解氧自身的昼夜变化特征，提出一种基于正则化极限学习机（principal component analysis and clustering method optimized regularized extreme learning machine,PC-RELM）的养殖水体溶解氧数据流预测模型。首先，采用主成分分析法判断影响溶解氧浓度的强重要性因子，降低预测模型的数据维度；其次，利用熵权法计算各时刻点的天气环境指数，并利用快速动态时间规整算法（fast dynamic time warping,FastDTW）完成时间序列数据流在不同天气环境下的相似度度量；然后使用k-means算法对时间序列的相似度进行聚类分簇，并基于分簇结果完成正则化极限学习机预测模型的构建，实现溶解氧浓度的估算。最后将PC-RELM模型应用到无锡南泉试验基地养殖池塘的溶解氧预测调控过程中。试验结果表明：PC-RELM的预测均方根误差值（root mean square error,RMSE）为0.961 9，与PLS-ELM(partial least squares optimized ELM)、最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）以及BP神经网络模型进行对比，其RMSE值分别降低了41.54%、54.58%和67.16%。该预测模型可以有效地捕捉不同天气条件下溶解氧的变化特点，具有较高的预测精度和效率。

葡萄是宁夏特色优势产业，越冬冻害是制约贺兰山东麓葡萄产业可持续发展的关键问题之一。为解决葡萄越冬根部冻害问题，该研究设计了利用浅层地下水地热能进行葡萄根区土壤增温的重力热管系统；通过数值模拟解析不同间距条件下重力热管温度场影响范围及分布规律，通过现场试验研究重力热管的工作特性及对土壤的增温特性。结果表明：土壤温度场以重力热管为中心向四周扩散，热管中温影响区水平方向直径为30.8cm，竖直方向直径为32.8 cm；在埋深10 cm，相邻热管间距15 cm条件下热管周围温度场部分区域重合，温度场分布均匀；试验期间试验组土壤温度较对照组平均升高7.0℃，增温效果明显；重力热管正常运行期间蒸发段凝结段之间最大温差为3.7℃，蒸发段内最大温差为1.0℃，绝热段内最大温差为0.2℃，表现出了良好的等温性；热管平均启动温差为5.4℃，平均运行温差为2.9℃；研究结果将为解决葡萄根区冻害问题以及探索浅层地热能利用新途径提供理论依据和技术支撑。

为了提高轻型卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）在苹果叶部病害识别中的精度，使其更加适于布署到智慧农业移动终端，该研究设计了一种细粒度知识蒸馏（fine-grained knowledge distillation,FGKD）模型。首先，利用上下文信息与空间-语义关系分别设计了上下文空间注意力（spatial attention,SA）与细粒度特征提取（fine-grained feature extraction,FGFE）模块，且将它们嵌入到Resnet50与设计的轻型CNN，分别作为教师与学生网络；然后，构造SA与FGFE知识蒸馏损失函数，以将教师网络中的特征提取与细粒度知识表示能力迁移到学生网络之中，以增强其对苹果叶部病害图像的局部特征提取能力与高层语义表达能力，使轻型学生网络在参数量很小的条件下，其性能接近复杂的教师网络。基于标准苹果叶部病害数据集的对比试验结果表明，经知识蒸馏之后的学生网络精度为98.60%，模型参数量仅0.75 MB，平均推理时间为25.51 ms，能够有效地满足实际智慧农业移动端对模型的需求，快速准确地实现苹果叶部病害自动识别。

为提高土壤含水量格点数据的区域适用性、准确性，该研究提出了基于离散小波多尺度分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法，利用2016-2018年6-9月ESA-CCI、SMAP、ERA5-Land数据集以及地面站点观测的土壤含水量数据，在以黄河流域为主体的主要农业气候区开展了融合方法可行性和适用性研究。结果表明，融合方法能有效捕获融合数据源的多尺度特征信息，通过多源多尺度逐层特征信息权重融合与重构，能有效改进单一数据源在不同农业气候区域的适用性、时空结构和波动特征的准确性。融合结果总体评估的均方根误差、偏差（Bias）和相关系数（r）分别为0.053 m~3/m~3、0.001 m~3/m~3和0.721，时空分解评估的综合表现均优于单一融合数据源的评估指标，多尺度时空波动频谱结构特征与观测时空序列更吻合，特别在25 d时间尺度以内时空波动吻合度改进最为明显。该研究获得了较理想的区域土壤含水量改进预期，可为区域生态环境监测、农业可持续发展、水土保持、防灾减灾等科学研究和业务应用提供可行有效的方法参考。

为评价小麦模型算法集成平台（wheat model algorithms integration platform, WMAIP）在华北平原区的适应性，该研究利用华北平原区4个典型试验站多年试验数据，对WMAIP组成的16个模型进行调参和验证，并利用归一化均方根误差（normalized root mean squared error, NRMSE）选择最优模型，最后评价WMAIP集成模型在华北平原区的适应性。WMAIP中组合的16个模型均能有效地模拟土壤水分动态和冬小麦生长发育指标。发育期模拟误差小于4.2%;2 m土层土壤贮水量模拟误差小于7.0%；生物量和产量模拟误差分别在17.3%～23.7%和10.8%～20.8%之间。单个模型的模拟性能不稳定，调参与验证结果的最优模型存在差异。模型集成可降低华北平原区冬小麦产量的模拟误差，用于集成的模型数量越多，模拟误差越小，选择6个模型进行集成就可获得近似田间试验的模拟误差。以16个组合模型模拟结果的均值作为集成模型的结果，得到生物量和产量的模拟误差分别为18.7%和11.8%。结果表明，WMAIP在华北平原区有较好的适应性，可用于华北平原区小麦生产管理和气候变化影响评估。

针对光照、遮挡、密集以及样本数量不均衡等复杂环境造成红花机械化采摘识别不准问题，该研究提出一种基于YOLOv7的改进模型，制作红花样本数据集建立真实采摘的复杂环境数据，增加Swin Transformer注意力机制提高模型对各分类样本的检测精准率，改进Focal Loss损失函数提升多分类任务下不均衡样本的识别率。经试验，改进后的模型各类别样本的检测平均准确率达到88.5%，与改进前相比提高了7个百分点，不均衡类别样本平均精度提高了15.9个百分点，与其他模型相比，检测平均准确率与检测速度均大幅提升。改进后的模型可以准确地实现对红花的检测，模型参数量小，识别速度快，适合在红花采摘机械上进行迁移部署，可为红花机械化实时采摘研究提供技术支持。

土壤盐碱化问题严重制约着盐碱地生态绿化环境和农业可持续发展。为研究客土造林后滨海盐碱地土壤盐碱化状况的空间分布格局及影响因素，该研究开展实地调查采样，结合地统计学、经典统计学和Kriging插值等方法分析徐圩新区滨海盐碱地0～10、>10～20、>20～40、>40～60、>60～100 cm土层土壤盐分分布格局及其影响因素。结果表明：1）研究区5个土层土壤电导率均为中等强度变异，pH值是弱变异。大多数土层土壤电导率和pH表现为弱空间相关性，由随机因素引起的空间变异性较弱，自相关引起的空间变异性较强。水平方向上看，研究区从西向东盐碱程度逐步加深，垂直方向上，土壤电导率随着土层深度增加而不断变大；2）研究区客土0～100 cm土层土壤电导率均值为2.91dS/m，属于轻度盐渍化土；原土0～100 cm土层土壤电导率均值为31.00dS/m，属于极重度盐渍化土，原土上只有极少数耐盐作物能自然正常生长。客土土壤电导率明显低于原土，但pH值与原土差异不大，客土土壤盐分表聚和底聚现象明显，存在返盐返碱的问题，长期来看，客土造林并不是该地区绿化最好的方式。3）影响研究区土壤电导率的因素有河流湖泊水体电导率和pH值、土壤pH值、海拔、植被、气候等。研究对于提高重度盐碱土的开发利用率和改善景观绿地建设，指导制定精准盐碱地综合改良措施、管理制度等提供参考依据。

精准监测农田土壤含水率（soil moisture content,SMC）有助于提高中国水资源利用率以及农业可持续发展水平，为实现国家农业经济的稳定发展及可持续发展目标打下坚实的基础。为了探索基于无人机遥感数据进行准确、快速的土壤含水率监测的方法，该研究选取新疆阜康绿洲田块为研究区，使用无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）高光谱传感器采集田块尺度小麦冠层光谱信息，进行SMC定量估算和制图。对小麦冠层光谱进行savitzky-golay(SG)平滑，利用7种不同的小波基函数（bior4.4、coif4、db4、fk14、haar、rbio3.9、sym4）对光谱信息进行连续小波变换（continuous wavelet transform,CWT）处理，并采用遗传算法（genetic algorithm, GA）对小波系数进行特征提取，最后结合偏最小二乘回归（partial least square regress,PLSR）、支持向量机（support vector machine,SVM）、人工神经网络（artificial neural network,ANN）、随机森林（radom forest,RF）以及极端梯度提升（extreme gradient boosting,XGBoost）估算SMC并实现其空间制图。结果表明：基于GA的特征波段选择方法可有效提高SMC的估算精度。使用全波段小波系数构建模型的决定系数R~2在0.20～0.44之间，而使用特征小波系数的R~2为0.25～0.82。与其他小波基函数相比，采用db4特征小波系数的估算精度最优，PLSR、SVM、ANN、RF和XGBoost模型估算SMC的R~2分别为0.82、0.72、0.79、0.76和0.45。基于PLSR和ANN最优模型进行SMC空间制图，基于CWT和机器学习结合模型能够有效估算小田块尺度SMC。该研究基于无人机高光谱数据实现了SMC精确估算，为农田尺度SMC监测提供了有效手段。

为提高食葵联合收获机清选系统适应性和作业性能，该研究基于食葵脱出物物料特性，分析了圆筒清选筛筛孔尺寸、筛体安装倾角范围、助流螺旋叶片结构参数和圆筒筛转速范围，借助EDEM探究了筛体内物料运动特性及籽粒透筛特性。以“葵花363”为对象进行台架试验，通过单因素试验探究了筛体安装倾角、圆筒筛转速及喂入量对清选效果的影响，确定了各因素优选区间。根据单因素试验结果，以清洁率和损失率为评价指标开展正交试验，通过综合评分法分析得出影响圆筒筛清选效果的主次因素顺序为筛体安装倾角、圆筒筛转速、喂入量；清选装置较优参数组合为喂入量0.6 kg/s，筛网安装倾角3°，转速25 r/min，清洁率为98.92%，损失率为1.97%。以优化参数进行田间试验，清洁率为96.53%，损失率为2.08%，较风扇振动筛的清洁率提升3.32个百分点，损失率减少4.11个百分点。研究结果可为食葵机械化收获清选装置的结构设计和优化改进提供理论参考。

针对单独光动力杀菌、声动力杀菌技术的缺陷，探究声光动力联合杀菌技术（Sono-photodynamic sterilization treatment,SPDT）对牡蛎的保鲜效果。该研究以牡蛎为研究对象，在以姜黄素浓度、声光动力处理时间及超声波功率为单因素试验的基础上进行正交试验，优化声光动力联合杀菌技术对牡蛎保鲜的工艺条件，同时对比不同处理前后的牡蛎进行理化指标及感官评分。结果表明：在姜黄素浓度50μmol/L、超声波功率600 W及声光动力处理时间60 min的条件下，对牡蛎的保鲜效果明显，菌落总数为4.52 lg (CFU/g)。此外，声光动力联合杀菌技术与空白对照组、姜黄素组、光照组、超声波组比较，较好维持牡蛎的pH值、硫代巴比妥酸和挥发性盐基氮在较低数值，保持了牡蛎的外观、硬度及色泽等感官品质，使牡蛎在4℃下贮藏货架期由6d延长至12d。因此，声光动力联合杀菌技术具有良好的杀菌特性，可用于生鲜牡蛎的保鲜，为声光动力联合杀菌技术应用于食品领域提供理论指导与技术参考。

为了研究生物原油所含不同组分对其储存稳定性的影响，该研究提出利用溶剂分步萃取法分离生物原油。采用螺旋藻为原料进行水热液化，利用极性不同的四氢呋喃、乙酸乙酯、丙酮和正己烷为萃取溶剂分离生物原油，以黏度和热值作为稳定性评价指标，利用热重分析仪、气相色谱质谱联用仪和傅立叶红外光谱仪分析生物原油的老化机理。结果表明：乙酸乙酯萃取得到的生物原油的黏度最低（316 mPa·s），流动性最好，且在储存过程中黏度变化率最小（78.6%），稳定性最好；利用溶剂可以分离生物原油中的重、轻组分和极性、非极性组分，生物原油的老化与极性大分子之间发生的酯化反应、聚合反应密切相关，而小分子非极性化合物的存在可显著降低生物原油的黏度，提高其流动性和稳定性；经储存后生物原油的热值降低了0.4%～6.2%，生物原油的极性组分、重组分和氮元素含量越多，黏度和热值的变化率越大。该研究可为生物质水热液化产物的定向调控及生物原油储存稳定性的提高提供参考。

为了研究污泥薄层干燥的动力学模型、明确薄层干燥模型选取原则、分析模型参数影响因素及在干燥中应用，该研究搭建了污泥干燥试验台，对不同干燥温度（50、75、100、125℃）、不同风速（0.5、1.0、1.5、2.0 m/s）与不同污泥厚度（5、10、15、20mm）的污泥进行干燥试验，利用Weibull分布模型对其干燥动力学曲线进行模拟并分析，建立了风温、风速和污泥厚度与模型参数的定量关系。从原模型与改进模型、因变量与自变量转换、多参数模型及初始条件等4个角度分析，选择Lewis、Page、Two-term exponential和Weibull分布模型进行拟合分析，发现污泥的热风干燥过程服从Weibull分布模型（R~2=0.994～0.997），是典型的降速干燥过程，降速阶段存在第一、第二降速段，模型的尺度参数（α）和形状参数（β）均与热风温度、风速和污泥厚度有关；第二降速段扩散系数大于第一降速段扩散系数，第一降速段活化能变化范围为12.91～17.12 kJ/mol，第二降速段活化能变化范围9.56～15.05kJ/mol。研究结果可为污泥干燥工艺参数优化及干燥设备研制提供参考。

秸秆含有丰富的营养元素，秸秆还田是实现化肥减量的重要途径。中国不同农区种植制度及土壤养分供应条件相差较大，秸秆还田化肥替减率存在差异，为明确不同种植制度及土壤养分条件下秸秆还田化肥替代率，该研究以水稻、小麦、玉米、油菜4种主要大田作物为研究对象，基于2000-2021年“中国知网（CNKI）”公开发表的文献数据和2013-2021年湖北省32个秸秆还田田间试验数据，对田间生产条件下主要农作物秸秆还田化肥替减氮、磷、钾肥比例进行计算，评估区域尺度的秸秆还田化肥节本潜力。结果表明，4种作物秸秆还田平均可替减氮肥12.2%、磷肥23.9%、钾肥43.5%。不同作物秸秆还田氮、磷、钾肥替减率差异均不显著（P>0.05）。不同轮作制度下，水旱轮作体系（水稻单作和稻油轮作）氮、磷肥替减率较旱地轮作体系（麦玉轮作和玉米单作）分别高出5.0～12.9、18.0～24.8个百分点。此外，土壤养分供应能力是影响秸秆还田化肥替减潜力的重要因素。养分供应能力较低的土壤秸秆还田磷、钾肥可替减率较养分供应能力高的土壤则分别高出9.1～11.5、6.2～14.2个百分点。基于2020年各农作物种植面积和化肥消费量，中国水稻、小麦、玉米、油菜季秸秆还田可减施氮（N）、磷（P_2O_5）、钾（K_2O）肥分别为239.48×10~4、227.73×10~4、451.98×10~4 t，占当前氮、磷、钾肥消费量的12.6%、25.0%、48.5%，化肥节本可达到478.98亿元/a。研究结果为中国主要农作物化肥减施增效提供理论依据和数据支撑。

喷洒液滴分布特征是模拟喷头水量和能量分布的基础。为解决现有弹道轨迹模型过度简化运动液滴的破碎过程及形状变化导致模型精度不足的问题，该研究改进了弹道轨迹模型的液滴破碎过程、运动液滴形状参数和运动液滴阻力系数，提出了基于能量加权的等效液滴指标，建立了考虑射流破碎和液滴形状的喷洒水运动轨迹改进模型；采用HY50型蜗轮蜗杆式喷枪验证了模型精度，对比了不同模型的差异。结果表明：喷嘴直径20mm和工作压力0.35MPa时，改进模型的平均绝对误差MAE分别比Fukui模型和Li模型的降低了43.3%和75.1%（落地速度）、51.8%和27.1%（落地位置）和61.4%和76.1%（落地角度）；以4个验证工况中落地速度为例，改进模型、Fukui模型和Li模型的均方根误差RMSE平均值分别为0.53、0.93和2.21 m/s；归一化均方根误差NRMSE平均值分别为0.10、0.17和0.40。研究可为应用弹道轨迹模拟喷洒液滴分布特征提供新思路。

人工湿地由于具有运行成本低、维护简单等优点而被广泛应用于养殖废水处理。然而，人工湿地技术普遍存在污染物去除效率受温度影响大等问题。在该研究中，通过构建电活性菌藻生物膜来强化人工湿地系统，对养猪废水进行了自然温度下的处理效能与微生物群落研究，在室外开展了18个月试验，结果表明：电活性菌藻生物膜强化组在夏季化学需氧量、氨氮、硝态氮、总氮、总磷、亚硝态氮的去除率分别达到98.26%、97.96%、85.45%、95.07%、94.64%和85.45%。在冬季化学需氧量、氨氮、硝态氮、总氮、总磷、亚硝态氮的去除率分别达到96.10%、91.56%、75.29%、89.94%、92.12%和83.15%。具有良好低温适应性。强化组冬季化学需氧量、氨氮、硝态氮、总氮、总磷、亚硝态氮的出水浓度均满足《禽畜养殖业污染物排放标准》（GB18596—2001）。相比未构建电活性菌藻生物膜的对照组，以上污染物去除率均分别提高。电活性菌藻膜在冬夏季节的优势微生物均为Cyanobium、Shewanella、Azoarcus，群落结构稳定性高，有利于促进冬季污染物去除率，为提高系统污水处理可靠性提供了保障。

猪体姿态识别有助于实现猪只健康状况预警、预防猪病爆发，是当前研究热点。针对复杂场景下群猪容易相互遮挡、粘连，姿态识别困难的问题，该研究提出一种实例分割与协同注意力机制相结合的两阶段群猪姿态识别方法。首先，以Cascade Mask R-CNN作为基准网络，结合HrNetV2和FPN模块构建猪体检测与分割模型，解决猪体相互遮挡、粘连等问题，实现复杂环境下群猪图像的高精度检测与分割；在上述提取单只猪基础上，构建了基于协同注意力机制（coordinate attention,CA）的轻量级猪体姿态识别模型（CA-MobileNetV3），实现猪体姿态的精准快速识别。最后，在自标注数据集上的试验结果表明，在猪体分割与检测环节，该研究所提模型与MaskR-CNN、MSR-CNN模型相比，在AP_(0.50)、AP_(0.75)、AP_(0.50:0.95)和AP_(0.5:0.95-large)指标上最多提升了1.3、1.5、6.9和8.8个百分点，表现出最优的分割与检测性能。而在猪体姿态识别环节，所提CA-MobileNetV3模型在跪立、站立、躺卧、坐立4种姿态类上的准确率分别为96.9%、99.1%、99.5%和98.6%，其性能优于主流的MobileNetV3、ResNet50、DenseNet121和VGG16模型，由此可知，该研究模型在复杂环境下群猪姿态识别具有良好的准确性和有效性，为实现猪体姿态的精准快速识别提供方法支撑。

为开发一种感官营养俱佳的保健食品，该研究以欧李、猕猴桃、胡萝卜、葡萄、柑橘5种果蔬为原料，用喷雾干燥法制备复合固体饮料（以下简称“五果粉”），后以五果粉饲喂雌性C57小鼠，测定血清指标，分析骨微结构，探究其对高脂饮食诱导的小鼠肝性骨病的预防作用，为五果粉的制作和营养保健功能提供依据。结果表明：5种果蔬的配方比例为40%欧李、20%猕猴桃、20%胡萝卜、10%柑橘、10%葡萄。添加可溶性固形物总量的40%的复合助干剂（麦芽糊精∶分离乳清蛋白=30∶10）与3%的稳定剂羧甲基纤维素钠，喷雾干燥条件：进风温度126℃、进料速度6.3m L/min、转子流量计高度44.00mm、可溶性固形物含量11.00%，在该条件下生产的五果粉集粉率60.86%。血清试验结果表明，给药组小鼠血清中骨钙素和抗酒石酸酸性磷酸酶5b的水平显著低于模型组（P<0.05）；超氧化物歧化酶和谷胱甘肽过氧化物酶水平显著高于模型组（P<0.05），丙二醛水平显著低于模型组（P<0.05）；谷丙转氨酶、谷草转氨酶水平显著低于模型组（P<0.05），且与空白组相比无显著差异（P>0.05）；总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇水平显著低于模型组（P<0.05），高密度脂蛋白胆固醇水平显著高于模型组（P<0.05），且与空白组无显著差异（P>0.05）。Micro-CT结果分析表明，与模型组相比，给药组的股骨骨密度、骨体积分数、骨表面积密度、骨小梁数量、骨小梁连接密度显著升高（P<0.05），骨表面积骨体积比、骨小梁分离度显著降低（P<0.05）。以欧李、猕猴桃、胡萝卜、柑橘、葡萄为原料，添加麦芽糊精、分离乳清蛋白组成的复合助干剂和稳定剂羧甲基纤维素钠，用喷雾干燥法可制得五果粉，该产品可改善高脂饮食诱导的肝性骨病小鼠的血液生化指标和骨微结构，对肝损伤和骨质疏松症有较好的预防作用。

玉米花丝性状是玉米生长状态的重要表征，也是决定玉米果穗生长进而影响玉米产量的重要因素。为了提升无人巡检机器人视觉系统对玉米花丝的检测精度和速度，该研究提出一种融合坐标注意力机制的轻量级目标检测网络YOLOX-CA。将坐标注意力机制（coordinate attention,CA）模块嵌入到YOLOX-s主干特征网络（Backbone）部分，以加强对关键特征的提取，提升检测精度；在颈部特征加强网络（Neck）部分，将特征金字塔结构中的普通卷积，更改为深度可分离卷积，在降低网络参数量的同时保证精度不丢失；在预测头（Head）部分引入GIoU(generalized intersection over union)改进定位损失函数计算，得到更为精准的预测结果。基于自建玉米花丝数据集训练和测试网络，试验结果表明，YOLOX-CA网络平均检测精确度达到97.69%，参数量低至8.35 M。在同一试验平台下，相较于YOLOX-s、YOLOv3、YOLOv4等目前主流的目标检测网络，平均检测精确度分别提升了2.21、3.22和0.64个百分点；相较于YOLOv3、YOLOv4，每帧推理时间分别缩短4和8 ms。该网络针对玉米花丝的检测效果较好，其轻量结构适于部署在无人巡检机器人的视觉系统上，可为玉米生长状态监测提供参考。

机翼形量水设施水力条件优、量水精度高，但翼形曲线的复杂性制约其推广，为此，该研究基于结构简单的仿翼形便携式量水槽，探究其在末级梯形渠道的适用性。模型试验设计5组收缩比、7组流量进行水力性能试验，在此基础上，基于FLOW-3D软件对比分析仿翼形与机翼形量水槽水力性能的差异，深入研究不同收缩比对仿翼形量水槽水力性能的影响。研究结果表明：数值模拟与试验结果的水深数据吻合，误差小于4.91%，数值模拟的方法准确可靠；简化后未改变机翼形过流顺畅、雍水高度小等特点；所有工况上游佛汝德数均小于0.5，雍水高度小于7.6 cm，满足测流精度和渠道安全的要求，收缩比在0.60～0.64范围时，量水槽水力性能最优；基于能量方程及临界流原理建立的流量公式精度较高，平均测流误差为2.75%。该研究表明仿翼形保持了原机翼形良好的水力性能，测流精度高且曲线形式简单，便于推广，对于促进灌区末级梯形渠道便携式量水槽的推广具有实用价值。