种养结合系统是实现养殖业和种植业可持续发展的重要途径。水热技术可以转化畜禽粪污生产生物原油、生物炭、水相产物和气体产物，分别具有燃料、土壤改良、农用杀菌剂和温室气体肥料应用潜力，以粪污水热资源化为核心构建的高效种养结合系统有助于提高土地对畜禽粪污的消纳能力、构建生态可持续的绿色循环农业，实现畜禽粪污资源化利用、种植业和养殖的协同高效发展。该研究基于国内外近十余年的研究，系统综述了粪污水热资源化产物在种养结合生态循环农业模式中的作用和应用潜力，论述了畜禽粪污水热转化生物原油在农业内燃机中作为燃料的研究现状，阐述了水相产物作为潜在的农用杀菌剂在作物病害防控中的作用，梳理了畜禽粪污来源水热炭在转化机理、理化特性和还田应用中的研究进展，分析了气相产物中的组分和用于温室种植的潜力。在此基础上总结了以粪污水热资源化为核心的高效种养结合系统面临的主要挑战，并对水热资源化产物农业循环应用的研究方向进行展望。研究为畜禽粪污水热资源化产物的高值利用和高效种养结合系统研究提供理论参考。

随着农业大数据时代的到来,如何开展直观的有效信息挖掘成为数据利用的一大难题。作为一种能够帮助人们高效地管理现实世界中事物及其关系的异构语义网络,知识图谱应用在近年来备受关注。在农业数据不断增加、结构越来越复杂的背景下,将知识图谱应用于农业领域有助于农业大数据分析,促进智慧农业发展。该文首先分析了知识图谱构建的模式,即自顶向下、自底向上及两种模式结合等3种模式的特点,然后从本体构建、知识抽取、知识融合、知识推理、知识图谱存储及可视化5个方面综述了农业知识图谱构建的关键技术应用进展与难点,接着对当前知识图谱在农业领域的应用进行了梳理,主要有农业专题文献计量研究、农业信息检索、农业知识问答和农业信息资源推荐等4个方面,最后对知识图谱技术在农业领域的应用研究方向进行了展望,认为未来应关注基于知识图谱的农产品电商推荐、动态农业知识图谱的构建、跨领域知识图谱的构建与关联等方面。

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。

为提高复杂环境下棉花顶芽识别的精确率,提出了一种基于YOLOv5s的改进顶芽识别模型。建立了田间复杂环境下棉花顶芽数据集,在原有模型结构上增加目标检测层,提高了浅层与深层的特征融合率,避免信息丢失。同时加入CPP-CBAM注意力机制与SIOU边界框回归损失函数,进一步加快模型预测框回归,提升棉花顶芽检测准确率。将改进后的目标检测模型部署在Jetson nano开发板上,并使用TensorRT对检测模型加速,测试结果显示,改进后的模型对棉花顶芽识别平均准确率达到了92.8%。与Fast R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv6等算法相比,平均准确率分别提升了2.1、3.3、2、2.4个百分点,该检测模型适用于复杂环境下棉花顶芽的精准识别,为后续棉花机械化精准打顶作业提供技术理论支持。

高标准农田建设是保障中国粮食安全的一项重要举措，中国已进入要逐步把永久基本农田全部建成高标准农田的新时期。为充分了解中国高标准农田建设现状，把握新时期发展趋势，该研究采用问卷调研的形式调研了28个省份高标准农田新建与改造提升工作。结果表明：已建成的高标准农田主要集中在长江中下游区、黄淮海区、东北区，各地已建高标准农田改造提升的需求较大。当前高标准农田建设存在的问题主要是工程设施老化和耕地地力不足，其中，以灌溉排水工程和田间道路工程的老化问题最为凸显，地力问题中最为普遍的是土壤有机质含量低。新时期高标准农田建设应完善各项工程设施配套，重点加强灌溉排水工程、田间道路建设，注重耕地地力提升，因地制宜强化建设规划的科学性，增强建设方案的可行性与生态可持续性。运用新理念、新技术为农田赋能，探索建设高效节水农田、数字智慧农田、绿色低碳农田，不断向建设高效化、信息化、绿色化的现代化农业迈进。研究可为中国新时期高标准农田建设工作提供重要参考，为推动农业现代化提供支撑。

为摸清东北地区畜禽粪污处理技术与资源化利用模式应用现状,该研究采用问卷调研与现场评估相结合的方式,对黑龙江、吉林和辽宁3省272个规模化养殖场进行了调研,分析了养殖畜种与存栏量、粪污产生量、粪污处理技术、粪污处理设施设备以及粪肥还田参数等数据,总结了东北地区畜禽粪污处理技术应用现状和资源化利用模式特点。结果表明:东北地区主要粪污收集工艺为干清粪,占比达94.35%。固体粪便以堆沤肥工艺为主,占所调研养殖场的86.93%,各畜种粪便存储设施面积符合畜禽规模化养殖场粪污资源化利用设施建设规范要求。液体粪污主要处理方式为粪水贮存,占所调研养殖场的68.18%;奶牛养殖场粪水贮存设施小于建设规范要求。东北地区粪肥还田主要种植作物为玉米,占所有种植作物的78.13%,现有配套土地面积普遍低于畜禽粪污土地承载力测算需求面积。固体粪肥主要施肥方式为人工施肥,占比达88.00%;液体粪肥主要施肥方式为漫灌和喷灌,占比分别为54.17%和37.50%。整体来看,东北地区粪污处理与资源化利用主要技术模式为“干清粪+粪便堆沤+粪水贮存”。研究结果可为东北地区粪污处理和资源化利用模式推广和政策制定提供参考。

温室大棚实例提取在蔬菜种植面积测算和产量估计等方面具有重要意义。该研究以高效准确地识别大尺度范围内温室大棚实例为目标，提出了一种基于卷积神经网络和形态学后处理的“区域-边界”实例提取方法，以及单纯迁移模式、尺度适应模式、模型微调模式3种不同的迁移模式。试验结果表明，利用UNet网络构建“区域-边界”多分类模型识别温室大棚实例效果最优（实例召回率达到91.05%）。形态学后处理操作能够进一步优化温室大棚实例提取结果（单元交并比相比于操作前提高10.53个百分点）。探讨了3种模型迁移模式应用在不同场景时的表现，迁移效果由高到低依次为模型微调模式（实例召回率为87.93%）、尺度适应模式（实例召回率为41.72%）、单纯迁移模式（实例召回率为24.15%）。基于“区域-边界”实例提取方法并根据预测区域和训练区域的场景差异选择不同的迁移模式可以快速精准地识别大尺度范围内温室大棚实例，为农业设施的智能化建设提供信息支撑。

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题，该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先，在主干网络中引入动态蛇形卷积（dynamic snake convolution，DSConv），增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力；其次，将颈部的路径聚合网络（path aggregation network，PANet）替换为加权双向特征金字塔网络（bi-directional feature pyramid network，BiFPN），强化模型的特征融合效能；最后，在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块（simple attention module，SimAM），提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明，改进后的模型比原始模型的精确率（precision，P）、召回率（recall，R）、平均精确率均值（mean average precision，mAP）、F1得分（F1 score，F1）分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点，推理速度为42 帧/s，模型大小为6.7 MB，满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比，该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点，召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点，平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点，F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点，在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率，能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。

为减少采摘点定位不当导致末端碰撞损伤结果枝与果串,致使采摘失败及损伤率提高等问题,该研究提出了基于深度学习与葡萄关键结构多目标识别的采摘点定位方法。首先,通过改进YOLACT++模型对结果枝、果梗、果串等葡萄关键结构进行识别与分割;结合关键区域间的相交情况、相对位置,构建同串葡萄关键结构从属判断与合并方法。最后设计了基于结构约束与范围再选的果梗低碰撞感兴趣区域(region of interest, ROI)选择方法,并以该区域果梗质心为采摘点。试验结果表明,相比于原始的YOLACT++,G-YOLACT++边界框和掩膜平均精度均值分别提升了0.83与0.88个百分点;对单串果实、多串果实样本关键结构从属判断与合并的正确率分别为88%、90%,对关键结构不完整的果串剔除正确率为92.3%;相较于以ROI中果梗外接矩形的中心、以模型识别果梗的质心作为采摘点的定位方法,该研究采摘点定位方法的成功率分别提升了10.95、81.75个百分点。该研究为葡萄采摘机器人的优化提供了技术支持,为非结构化环境中的串类果实采摘机器人的低损收获奠定基础。

准确监测农业干旱是保障粮食安全的基础。针对土壤湿度农业干旱指数(soil moisture agricultural drought index,SMADI)在干旱半干旱地区旱情监测不准确的问题，对SMADI进行了改进，同时修正了改进后的土壤湿度农业干旱指数(modified soil moisture agricultural drought index,SMADI_M)的干旱等级划分标准，并从全区与局部尺度、时间和空间尺度、以及对干旱响应的时效性三方面对SMADI_M的可靠性进行了验证。结果表明：SMADI_M改进了SMADI在低植被覆盖区存在的旱情高估的问题，弥补了SMADI的不足，可用于任意植被覆盖区的旱情监测；SMADI_M能够准确捕捉不同时间尺度(年、季、月)和空间尺度(全局、局部)的旱情信息，有效提高了农业干旱监测精度；与植被条件指数(vegetation condition index,VCI)和标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)相比，SMADI_M对农业干旱的捕捉更加敏感，对干旱的响应度比VCI和SPEI提前了30～60 d。研究成果为准确监测全域农业干旱提供了一种可靠的方法和途径。

为提升机具作业效率和质量、减少土壤碾压等，该研究提出一种同时考虑作物倒伏状态、碾压面积和收获机粮仓容积的路径规划算法（ harvester grain bin capacitated arc routing problem，HGBCARP）。该算法由作业信息处理模块和作业路径规划模块组成，作业信息处理模块将农田边界、卸粮点位置、作物倒伏方向及面积、位置等信息转化成可处理的数据形式并传输给路径规划模块，然后由路径规划模块进行作业行方向划分、作业行遍历顺序寻优、转弯方式生成、碾压面积计算等，最终得到最优路径规划结果。采用改进遗传算法，分别以3种再生稻收获机、2种传统水稻收获机和3种不同田块为对象，以行驶路径长度、碾压面积、收获粮食量为评价指标，采用回转式收获路径和HGBCARP式收获路径规划开展对比试验。结果表明，HGBCARP式比回转式收获路径碾压面积减少11.79%～27.20%，可使倒伏的机收头季稻增收1.64%～1.95%；同时在3种不同田块条件下进行仿真试验，HGBCARP式比回转式收获路径可使碾压面积减少7.25%～20.09%。使用电动无人履带式底盘对不同收获路径进行田间模拟收获试验，HGBCARP式收获路径与传统牛耕往复式及回转式收获路径相比，碾压面积减少约11.21%～28.03%，在路径长度减少约6.81%～23.46%，验证了HGBCARP式路径规划方法的有效性，研究结果可为智能化作业路径规划研究提供参考。

为了提升农林废弃物在储能领域的高附加值利用，该研究以杉木屑为原料，磷酸三聚氰胺为磷、氮源，基于冷冻NaOH/硫脲体系溶解木质原料中纤维素，通过一步热解制备氮、磷、硫共掺杂多孔炭，并考察活化温度、NaOH/杉木屑质量比和冷冻条件对多孔炭结构及电化学性能的影响。通过X射线光电子能谱（XPS, X-ray photoelectron spectroscop）和比表面积分析仪（BET,Brunauer-Emmett-Teller）研究多孔炭的表面结构和孔隙结构；采用循环伏安（CV,cyclic voltammetry）、恒流充放电（GCD,galvanostatic charge/discharge）和交流阻抗（EIS,electrochemical impedance spectroscopy）等测试手段表征其电化学性能。结果表明：随着活化温度和NaOH/杉木屑质量比的增加，多孔炭的表面积、全孔孔容和比电容呈现先增加后减小的趋势；冷冻条件和磷酸三聚氰胺的加入可以增加多孔炭的比表面积和全孔孔容，提升电化学性能。当活化温度900℃，NaOH/杉木屑质量比为1.2时，制备的氮、磷、硫共掺杂多孔炭的比表面积为2 048 m~2/g，全孔孔容为1.655 cm~3/g，介孔率为99.7%，氮、磷、硫的含量为3.41%、0.29%、1.40%。三电极体系下、6 mol/L KOH电解液中，当电流密度0.5 A/g时，比电容可达261 F/g。用NPS-900-1.2组装的对称超级电容器5 A/g电流密度条件下，比电容值为108 F/g，循环5 000次后库伦效率接近100%，电容保持率为92%。对称的超级电容器功率密度为248 W/kg时，能量密度可达17.2 Wh/kg。该研究为农林废弃物制备高性能超级电容器提供了参考依据。

两段收获是国内花生机械化收获主要方式。大中型花生捡拾收获机所配置的弹齿滚筒式捡拾装置结构复杂且易损坏，捡拾过程中不仅存在植株抛起、壅堆、漏捡和掉果等问题，弹齿弹出地面时也会造成扬尘，严重制约了花生收获作业效率、增加花生损失，加剧环境污染。针对上述问题，该研究在分析弹齿滚筒捡拾花生过程基础上，提出了由铲齿、拨秧滚和捡拾滚（简称双滚筒）构成的花生捡拾机构，研制出相应的捡拾装置样机并进行田间性能试验；基于Box-Behnken中心组合设计原理，以植株捡拾率和荚果落果率为试验指标、以机组前进速度、捡拾速比和铲齿半径为试验因素进行了正交试验,并对试验因素进行优化。试验结果表明，铲齿-双滚筒组合式花生捡拾装置作业中不存在植株抛起、壅堆和弹齿扬尘等问题；在田间试验条件下，作业速度为1.2 m/s、捡拾速比为1.2、铲齿半径为498 mm时，花生植株捡拾率高于99.22%，落果率低于1.84%，均优于花生捡拾作业标准要求。铲齿-双滚筒研究结果对解决国内花生捡拾收获机存在的捡拾问题具有重要意义。

在复杂果园环境中,传统机器视觉算法难以处理光影变化、遮挡、杂草等因素的干扰,导致导航道路分割不准确。针对此问题,该研究提出了一种改进YOLOv7的果园内导航线检测方法。将注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)引入到原始YOLOv7模型的检测头网络中,增强果树目标特征,削弱背景干扰;在ELAN-H(efficient layer aggregation networks-head,ELAN-H)模块和Repconv(re-parameterization convolution,Repconv)模块之间引入SPD-Conv(space-to-depth,non-strided convolution,SPD-Conv)模块,提高模型对低分辨率图像或小尺寸目标的检测能力。以树干根部中点作为导航定位基点,利用改进YOLOv7模型得到两侧果树行线的定位参照点,然后利用最小二乘法拟合两侧果树行线和导航线。试验结果表明,改进YOLOv7模型检测精度为95.21%,检测速度为42.07帧/s,相比于原始YOLOv7模型分别提升了2.31个百分点和4.85帧/s,能够较为准确地识别出树干,且对树干较密的枣园图像也能达到较好的检测效果;提取到的定位参照点与人工标记树干中点的平均误差为8.85 cm,拟合导航线与人工观测导航线的平均偏差为4.90 cm,处理1帧图像平均耗时为0.044 s,能够满足果园内导航需求。

为研究空间分布差异性对新疆沙棘资源果实品质及营养成分的影响。以5个县的‘深秋红’‘无刺丰’‘状圆黄’沙棘品种为供试样本，并对供试样本的可溶性固形物、蛋白质、氨基酸、总糖、总酸、维生素C、微量元素、总黄酮、脂肪酸、花青素、β-胡萝卜素、番茄红素含量测定，后进行主成分分析并计算综合得分。13个供试沙棘样品果实中各营养及药用成分均存在不同程度的差异性。青河县沙棘果实综合测试指标比布尔津县综合高出0.93～5.54倍，比哈巴河县综合高出0.90～4.49倍，比乌什县综合高出0.99～13.67倍，比阿合奇县综合高出1.10～4.98倍。青河县沙棘品种‘状圆黄’果实各项品质指标表现最优，综合得分为6.04分；且青河县沙棘资源整体综合得分最高，平均为3.54分。青河县更适宜沙棘的生长发育，种植的沙棘果实品质更为优异，13个供试沙棘样品中青河县‘状圆黄’果实品质最佳。

针对玉米繁种阶段亲本种子播前分级效率低、筛面自净效果差的问题，该研究提出一种变幅振动筛分方法，并设计了种子分级振动筛装置，对驱动机构和自净清筛装置进行设计与分析。在喂入量2.5 kg/s的条件下，以京科968玉米种子为试验对象，以分级合格率、作业时间和卡种数量为试验指标，通过四因素（进料口高度、振幅、振动频率和筛面倾角）三水平Box-Behnken试验，建立各因素与试验指标间的回归模型，并对参数进行优化。结果表明，影响变幅振动式分级装置分级合格率的主次因素顺序为振动频率、筛面倾角、振幅和进料口高度，影响作业时间的主次因素顺序为振动频率、振幅、筛面倾角和进料口高度；卡种数量具有较大的随机性，当振幅和振动频率都较低时，筛面卡种数量急剧增多，自净效果极差。最优参数组合为进料口高度19 mm、振幅5 mm、振动频率8.25 Hz、筛面倾角7°，模型优化预测结果为分级合格率88.04%，作业时间40 s。在最优条件下的验证试验结果为分级合格率89.55%、作业时间39 s，平均卡种数量8粒，与预测结果基本一致，较等幅振动式分级装置的分级合格率提高3.25个百分点，作业时间减少4 s，平均卡种数量减少2粒，作业性能优于等幅振动式分级装置。分级装置分级效率达0.33 t/h，各项指标均满足相关设计要求。研究结果可为繁种阶段种子分级装备的设计提供参考。

为解决探地雷达(ground penetrating radar, GPR)异质土壤环境下树木根系检测图像存在背景杂波,影响检测精度,并且其数据的解译自动化程度低、成本高的问题,该研究提出一种基于深度神经网络(deep neural networks, DNN)的探地雷达杂波抑制和根参数预测方法。首先引入注意力机制优化U-net模型构成杂波抑制网络,更好地关注目标根系的双曲线反射,去除土壤异质性和雷达天线之间耦合带来的杂波影响,然后将杂波抑制前后的两张图像并行输入根参数估计网络,利用inception的多尺度感受野,挖掘全局特征和局部特征,同时预测根深度和根半径。利用仿真数据和合成真实数据构成的数据集验证方法的可行性,并完成了实地埋根试验。基于数据集的试验结果表明,该方法对于根半径预测的平均绝对误差为1.7 mm,R~2值为0.914,根深度预测的平均绝对误差为6.3 mm,R~2值为0.989;埋根试验的结果证明该方法对于根半径预测的最大误差为1.85 mm,根深度预测的最大误差为13.6 mm,平均相对误差为6.55%,实现了对根半径和根深度的准确预测。研究结果有助于为果树健康管理以及为古树名木保护提供决策参考。

华北地区是中国蛋鸡养殖的主要区域，摸清华北地区蛋鸡养殖产业碳排放清单，开展科学规范的蛋鸡养殖产业碳排放核算，可为中国畜牧业碳减排技术筛选和政策制定提供依据。该研究利用混合生命周期评价和联合国政府间气候变化专门委员会（intergovernmental panel on climate change，IPCC）国家温室气体清单指南的相关核算方法，结合实地调研数据、GABI 软件中Ecoinvent 数据库和中国蛋鸡养殖业文献Meta分析数据，对华北地区蛋鸡养殖产业碳排放因子进行完善，构建出“饲料种植-蛋鸡饲养-鸡蛋包装-粪污存储-粪污处理”全生命周期的蛋鸡养殖产业碳排放核算方法。并将该方法用在华北某区域362家蛋鸡养殖场，综合分析蛋鸡养殖产业链各环节碳排放量，找到目前存在的碳排放问题，并提出碳减排建议。结果表明：1）大规模养殖场每羽蛋鸡1 a的碳排放量（以二氧化碳当量计，CO2-eq）为23.0 kg，较小规模养殖场的25.6 kg和中等规模养殖场的24.4 kg少10.1%和5.7%。2）对每羽蛋鸡不同养殖环节1 a的碳排情况进行分析，发现饲料种植、蛋鸡肠道发酵、鸡蛋包装和粪便存储处理为主要排放源，排放量分别为13.0、2.2、2.2和1.2 kg 。3）建议通过精准饲养，提高饲料利用率、提升畜禽粪污的处理水平、打破蛋鸡养殖固化模式等方式减少蛋鸡养殖碳排放。该研究可为蛋鸡养殖产业碳排放核算提供方法，并为制定碳减排政策提供科学依据。

化肥的一次施用量过大造成面源污染,给生态环境带来了诸多负面影响,功能化生物炭是构建化肥缓释的重要材料,是生物炭基缓释肥开发的一条途径。该研究以玉米秸秆为炭原料,鸡蛋壳为钙原料,基于热解转化技术耦合氮磷的同步富集制备钙镁型秸秆生物炭肥(Ca/Mg-BCF)。通过温度和pH值对Ca/Mg-BCF缓释性能的影响试验、缓释动力学和淋溶模拟试验等,研究了Ca/Mg-BCF的缓释性能;结合表征技术,初步揭示其缓释氮磷的机理;利用盆栽试验考察了该炭肥与传统化肥对玉米生长影响。结果表明:Ca/Mg-BCF对N和P的缓释作用明显优于化肥(CF),Ca/Mg-BCF对N和P的释放率(5.90%和8.68%)在缓释48 h后,分别比CF降低了88.10个百分点和74.22个百分点;淋溶试验证明,Ca/Mg-BCF对N和P的累积释放率呈现缓慢增长的趋势;Ca/Mg-BCF对养分的释放受温度(10～40℃)的影响较小,其对N和P的释放分别在pH值为1～7和3～10之间较为平稳。Ca/Mg-BCF对N和P的缓释性能,主要受多种作用协同控制,包括鸟粪石等晶体的溶解速率、磷酸根的再沉淀、静电吸引以及生物炭的限域效应等。此外,Ca/Mg-BCF对玉米生长具有显著的促进作用,效果优于施用等量的化肥,是一种有应用前景的缓释肥。

中国马铃薯种植面积、总产量均居世界首位，机械化收获是马铃薯机械化生产中关键环节。目前，国内马铃薯机械化收获率较低，马铃薯收获装备是农机领域的短板弱项。该文分析了当前中国马铃薯机械化收获的发展现状、特点及制约因素，重点阐述了国内外马铃薯杀秧、减阻降耗挖掘、防堵限深控制、自动对垄作业、高效分离、低损收获、多功能行走底盘、人机交互等关键技术研究进展，分析对比中国与欧美、日韩等国家在马铃薯机械化收获装备上的差异，指出国内马铃薯机械化收获技术上的不足。针对国内马铃薯种植范围广、种植模式多样、丘陵山区小块地种植面积占比大的特点，提出分段收获和联合收获是国内马铃薯机械化收获的趋势，并对低损高效分离装置、卡脖子技术突破、农机农艺深度融合及政策导向进行展望，以期为中国马铃薯机械化收获技术进一步发展与研究提供借鉴。

在高架栽培环境下，精准识别草莓果实并分割果梗对提升草莓采摘机器人的作业精度和效率至关重要。该研究在原YOLOv5s模型中引入自注意力机制，提出了一种改进的YOLOv5s模型(ATCSP-YOLOv5s)用于高架草莓的果实识别，并通过YOLOv5s-seg模型实现了果梗的有效分割。试验结果显示，ATCSP-YOLOv5s模型的精确率、召回率和平均精度值分别为97.24%、94.07%、95.59%，较原始网络分别提升了4.96、7.13、4.53个百分点；检测速度为17.3帧/s。此外，YOLOv5s-seg果梗分割模型的精确率、召回率和平均精度值分别为82.74%、82.01%和80.67%。使用ATCSPYOLOv5s模型和YOLOv5s-seg模型分别对晴天顺光、晴天逆光和阴天条件下的草莓图像进行检测，结果表明，ATCSPYOLOv5s模型在3种条件下识别草莓果实的平均精度值为95.71%、95.34%、95.56%，较原始网络提升4.48、4.60、4.50个百分点。YOLOv5s-seg模型在3种条件下分割草莓果梗的平均精度值为82.31%、81.53%、82.04%。该研究为草莓采摘机器人的自动化作业提供了理论和技术支持。

针对传统立体视觉三维重建技术难以准确表征果树多尺度复杂表型细节的问题,该研究提出了一种基于相机位姿恢复技术与神经辐射场理论的果树三维重建方法,设计了一套适用于标准果园环境的果树图像采集设备和采集方案。首先,环绕拍摄果树全景视频并以抽帧的方式获取果树多视角图像;其次,使用运动结构恢复算法进行稀疏重建以计算果树图像位姿;然后,训练果树神经辐射场,将附有位姿的多视角果树图像进行光线投射法分层采样和位置编码后输入多层感知机,通过体积渲染监督训练过程以获取收敛且能反映果树真实形态的辐射场;最后,导出具有高精度与高表型细节的果树三维实景点云模型。试验表明,该研究构建的果树点云能准确表征从植株尺度的枝干、叶冠等宏观结构到器官尺度的果实、枝杈、叶片乃至叶柄、叶斑等微观结构。果树整体精度达到厘米级,其中胸径、果径等参数达到毫米级精度,尺度一致性误差不超过5%。相较于传统的立体视觉三维重建方法,重建时间缩短39.50%,树高、冠幅、胸径和地径4个树形参数的尺度一致性误差分别降低了77.06%、83.61%、45.47%和62.23%。该方法能构建具有高精度、高表型细节的果树点云模型,为数字果树技术的应用奠定基础。

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。

相比单跨日光温室,两连跨日光温室具有单位面积建造成本低,土地利用率高等优势,为深入了解两连跨日光温室热环境性能,该研究基于计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)构建了相同结构参数和构造材料的单跨和两连跨日光温室热环境模型。通过试验测试两连跨日光温室内的环境温度和各围护结构表面热流,并与CFD模拟的温度场进行对比,结果表明模拟数据与实测数据吻合度较高。在此基础上,基于该CFD模型分别对两连跨和单跨日光温室热环境进行模拟,并提取各围护结构表面热流和温度、土壤温度和空气温度进行对比分析。结果表明,在相同外界气候条件下,两连跨日光温室比单跨日光温室夜间气温高1.7～3.8℃,土壤温度高2.9～3.0℃,墙体内表面温度高2.9～7.9℃;两连跨日光温室的土壤和墙体在夜间,持续向南侧棚室放热,热流稳定,热流密度分别为7.11～8.59、12.65～15.19 W/m~2,分别比单跨日光温室土壤、墙体表面热流密度高0.76～2.42、9.71～14.36 W/m~2。相比单跨日光温室,两连跨日光温室地表土壤温度和室内气温波动较小,热环境调节能力明显提升。该研究结果为两连跨日光温室的结构优化、耕种管理等提供参考。

为深入了解拖拉机实际作业的能效情况,该研究提出基于实际作业工况的拖拉机能效评价方法,对拖拉机整体能效进行全面度量。基于距离最短分区原理,通过K-means聚类与成对比较矩阵方法进行拖拉机发动机常用工况点提取;通过对186台162 kW的拖拉机能效分析,提出拖拉机能效等级划分标准,确定能效限值和各级能效比限值,并对不同作业环节的平均能效进行分析。研究结果显示:拖拉机发动机实际8工况点和ISO稳态8工况点区别较大;不同拖拉机能效差异较大,50%的拖拉机能效值分布在3.20～3.65 (kW·h)/kg区间;162 kW拖拉机实际能效合格限值为3.07 (kW·h)/kg;拖拉机不同作业环节的平均能效值差异大,旋耕作业的平均能效值最高,行走模式最低。研究结果可为发动机节能减排技术升级提供数据基础,也可为农机节能考核、与绿色化作业水平挂钩的应用补贴方法研究等提供参考。

为实现花椒簇的快速准确检测,该研究提出了一种基于改进YOLOv5s的花椒簇检测模型。首先,使用MBConv(MobileNetV3 block convolution,MBConv)模块和基于ReLU的轻量级自注意力机制优化了EfficientViT网络,用其代替YOLOv5s的主干,减少模型的参数量、增强模型对重要特征的表达能力。其次,在模型的训练过程中采用了OTA(optimal transport assignment)标签分配策略,优化训练中的标签分配结果。最后,使用WIoU损失函数对原损失函数CIoU进行替换,提高锚框的质量。试验结果表明,改进YOLOv5s模型的平均准确度均值(mean average precision,mAP)为97.3%、参数量为5.9 M、检测速度为131.6帧/s。相较于YOLOv5s模型,mAP提升1.9个百分点、参数量降低15.7%、检测速度提高14.5%。结果表明,该研究提出的改进YOLOv5s模型准确度高、参数量低、检测速度快,可实现对花椒簇的有效检测。

针对履带底盘田间作业时由于土壤松软、田面不平整导致履带滑移滑转、自动导航路径跟踪精度低的问题，该研究提出了考虑滑移滑转的履带底盘路径跟踪算法，基于履带底盘运动学模型推导出表征滑移滑转特性的转向半径修正系数，并设计了一种基于预瞄模型的模糊控制路径跟踪算法。该方法在纯模糊控制基础上通过预瞄模型确定预瞄点，进而得到横向偏差与航向偏差，同时在常规模糊控制器中引入转向半径修正系数，建立横向偏差、航向偏差、转向半径修正系数三输入模糊控制器。以双电机履带底盘为控制对象，采用高精度RTK-GNSS和MTi-30惯性传感器获取底盘实时位姿信息与角速度信息，进行组合导航。开展了三输入模糊控制器田间U型路径跟踪试验，结果表明，三输入模糊控制器的直线跟踪最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为12.0、3.6和4.4 cm；三输入模糊控制的曲线跟踪最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为21.3、8.6和8.4 cm；为进一步确定本研究算法在履带出现滑移滑转时对路径跟踪精度的提升效果，开展了常规模糊控制器与三输入模糊控制器曲线路径跟踪对比试验，结果表明：当作业速度为0.6 m/s时，常规模糊控制器的最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为31.1、8.3和10.2 cm，三输入模糊控制器的最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为22.4、7.4和9.1 cm，相较于常规模糊控制器，路径跟踪精度分别提高了27.95%、10.84%和10.78%，所设计的三输入模糊控制器可有效降低履带滑移滑转的影响，增强导航系统的控制性能，可为履带底盘在田间松软土壤环境下高精度导航作业提供参考。

全球变化背景下，中巴经济走廊地区气象水文灾害事件频繁发生，气象水文灾害风险评估对该地区防灾减灾具有重要的科学意义。该研究基于中巴经济走廊1961—2015年气象水文数据降水(最高及最低气温)、标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)、地形数据(高程、坡度)等计算了暴雨、高温、低温、干旱、洪水五大灾种致灾因子危险性，结合人口密度、人口结构、耕地面积占比、农作物种植面积、道路密度以及GDP等承灾体数据，采用层次分析法和熵权法相结合的方法确定致灾因子危险性和承灾体脆弱性指标权重，利用风险矩阵法和Borda序值法开展中巴经济走廊气象水文灾害综合风险评估，并划分不同等级的风险区。研究表明：1)多灾种高危险性地区主要位于巴基斯坦信德省(Sindh)和旁遮普省(Punjab)，约占中巴经济走廊总面积的9%。2)承灾体综合脆弱性计算结果表明巴基斯坦俾路支省(Balochistan)、信德省(Sindh)、旁遮普省(Punjab)以及开伯尔-普什省(Khyber Pakhtunkhwa)脆弱性等级相对较高，而中国喀什地区脆弱性等级相对较低。3)中巴经济走廊综合风险分布具有显著的空间异质性，高风险地区主要分布于巴基斯坦信德省、旁遮普省、巴基斯坦开伯尔-普什图省的部分地区以及俾路支省的西部地区。中巴经济走廊低、中低、中、高风险等级区域面积占比分别为14.09%、17.27%、37.70%、30.94%。在区县尺度上巴基斯坦伊斯兰堡(Islamabad)和拉合尔(Lahore)的综合风险等级最高，而中国乌恰县和巴基斯坦的加拉特县(Ziarat)的综合风险最低。评估结果可为中巴经济走廊气象水文灾害监测与防灾减灾提供科学依据。

针对传统生物质颗粒环模成型机生产成型效率低、环模失效严重等问题，基于仿生蜂窝状有序多模孔结构，该研究提出了一种立式环模生物质颗粒成型机仿生设计方法。对蜂窝单体几何模孔结构进行图像处理，对蜂窝相邻模孔边缘轮廓拐点坐标进行提取，并获取模孔网格坐标，构建环模-压辊-物料耦合作用受力模型，以物料摄取量、挤压力为设计目标，对颗粒成型机仿生环模、模孔、压辊等参数进行设计。样机通过三压辊与仿生环模孔之间摩擦作用，实现对成型区域内物料的挤压成型，从而形成致密的生物质颗粒。温室条件下以颗粒度为2～4 mm的玉米秸秆为物料，物料含水率为12%、压辊主轴转速为100 r/min，结果表明：在相同转速下，优化后的仿生立式环模生物质颗粒成型机较传统环模成型机吨料能耗降低10.08%，生产的成型颗粒密度大于等于1.32 g/cm~3，抗跌碎性指数为99.4%，样机能耗为40.46 kW·h/t，该研究各项指标均达到了相关标准的要求且高于传统生物质颗粒机。

硫酸软骨素（chondroitin sulfate,CS）是重要的功能性骨多糖，广泛分布于动物的软骨组织。为了提高动物软骨中CS提取率，该研究制备了12种天然低共熔溶剂（natural deep eutectic solvents,NADESs），基于CS提取率筛选了较佳NADESs组成、确定了CS较佳提取工艺条件，并考察了NADES的循环重用性。结果表明，NADES-3（甜菜碱/尿素，摩尔比1:2）的CS提取率较高，为16.49%。且在较佳提取条件（含水率40%、液料比30:1 mL/g、反应温度110℃、时间120 min）下，CS提取率可达17.33%，是传统水提法的2.88倍。NADESs的理化特性与CS提取率的相关性试验表明，提取率与黏度呈负相关，与pH值、极性呈正相关，与密度相关性不大，确定了含水率40%的NADES-3为该试验最佳提取CS的溶剂。回收试验表明，NADES-3重复使用5次后，CS提取率仍有15.89%，说明NADESs提取法能高效地从喉软骨中回收CS。研究结果为畜禽骨营养组分的高效利用提供新思路，也为后续运动健康类功能性骨源食品的开发提供参考。

为促进玉米秸秆全价值利用，该研究以中国知网（CNKI：China National Knowledge Infrastructure）数据库和Web of Science(WOS)核心数据库作为数据来源，利用知识图谱可视化软件，绘制玉米秸秆利用领域的知识图谱，以便全面了解玉米秸秆利用领域的研究现状和发展趋势，总结其面临的主要问题，并在此基础上深入挖掘分析玉米秸秆利用关键共性技术。玉米秸秆利用研究大致可分为1990—2007年及2008—2022年两个阶段。在后一阶段，各研究团队逐渐构成以肥料化、饲料化为主，燃料化为辅的玉米秸秆利用研究体系。经文献梳理发现，玉米秸秆利用研究大致经历了3次阶段性热点迁移，每次变化时长约为10a；中国玉米秸秆利用研究已取得较多成果，主要集中在秸秆还田和生物质能源生产方面；通过对知识图谱综合分析发现，玉米秸秆利用的热点方向包括生物质能源生产、土地改良和保护、畜牧业发展和饲料生产。最后，知识工程和归纳法分析结果表明，玉米秸秆利用技术仍存在收运不及时、还田质量低、秸秆制饲料技术不成熟、能源化技术成本高和附加值低等瓶颈。故在农业废弃物资源化利用这一国家重大需求驱动下，该文主要关注并分析了未来研究应重点聚焦的13项玉米秸秆全价值利用关键共性技术。该研究可为促进我国玉米秸秆全价值利用提供参考。

砂姜黑土容重高、土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)含量低是限制作物产量的关键因子,秸秆还田能有效改善土壤结构,提高土壤有机碳含量。为探明砂姜黑土区适宜的秸秆还田方式,进一步培肥改良耕地地力,该研究利用砂姜黑土连续6 a耕作与秸秆还田定位试验,探究不同秸秆还田方式(免耕还田、旋耕还田、深翻还田)对砂姜黑土不同土层(0～10、>10～20、>20～40 cm)有机碳及其组分颗粒有机碳(particulate organic carbon,POC)、矿物结合态有机碳(mineral-associated organic carbon,MAOC)和孔隙结构的影响。研究结果表明:在0～10 cm土层内,3种还田方式下SOC及其组分、土壤总孔隙度和大孔隙度(>50 μm)均无显著性差异(P>0.05)。与旋耕还田相比,免耕还田使>10～20和>20～40 cm土层SOC含量分别降低了14.1%、23.7%(P<0.05),对>10～40 cm土层内孔隙结构特征参数无显著影响(P>0.05);与旋耕还田相比,深翻还田使>10～20和>20～40 cm土层SOC含量分别提高了12.7%、44.1%(P<0.05),使>20～40 cm土层POC和MAOC含量分别提高了116.0%和42.4%,显著提高了>10～40 cm土层内>200 μm孔隙度、孔隙水力半径、最大连通网络孔隙度和全局连通性(P<0.05)。相关分析表明,POC含量与土壤大孔隙度(>50 μm)(R~2=0.643,P<0.01)、全局连通性(R~2=0.488,P<0.05)、最大连通网络孔隙度(R~2=0.564,P<0.05)以及水力半径(R~2=0.749,P<0.01)之间呈显著正相关关系(P<0.05)。综上所述,深翻还田促进了砂姜黑土>10～40 cm土层有机碳积累与大孔隙的形成,为该区较适宜的秸秆还田方式。

基于遥感监测多品种玉米成熟度进而掌握最佳收获时机，对提高其产量和品质至关重要。该研究在玉米成熟阶段获取无人机多光谱影像，同步采集叶片叶绿素含量（chlorophyll content,C）、籽粒含水率（moisture content,M）、乳线占比（proportion of milk line,P）等地面实测数据，以此构建玉米成熟度指数（maize maturity index,MMI），从而定量表征玉米成熟度。通过MMI与植被指数构建回归模型和随机森林模型，验证MMI适用性，并分析无人机遥感对不同品种玉米成熟度的监测精度。结果表明：1）不同品种玉米的叶片叶绿素含量、籽粒含水率、乳线占比的变化速率均存在差异。2)MMI与所选植被指数的相关性均可达到0.01显著水平，其中与归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、转换叶绿素吸收率（transformed chlorophyll absorbtion ratio index,TCARI）相关性最高，相关系数均为0.87。3）该研究基于不同组合的数据集进行了模型验证，其中随机森林模型对MMI的估测精度最高，测试集决定系数（coefficient of determination,R~2）为0.84，均方根误差（root mean squared error,RMSE）为8.77%，标准均方根误差（normalized root mean squared error,nRMSE）为12.05%。此外，随机森林模型对不同品种MMI的估测精度较好，京九青贮16精度最优，其R~2、RMSE、nRMSE为0.76、10.67%、15.88%，模型精度证明了可以利用无人机平台对不同品种玉米成熟度进行监测。研究结果可为多光谱无人机实时监测农田多品种玉米成熟度的动态变化提供参考。

针对目前日光温室损伤程度的统计方法普遍依靠人工目视导致的检测效率低、耗时长、精确度低等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv5s的日光温室损伤等级遥感影像检测模型。首先,采用轻量级MobileNetV3作为主干特征提取网络,减少模型的参数量;其次,利用轻量级的内容感知重组特征嵌入模块(content aware reassembly feature embedding,CARAFE)更新模型的上采样操作,增强特征信息的表达能力,并引入显式视觉中心块(explicit visual center block,EVCBlock)替换和更新颈部层,进一步提升检测精度;最后将目标边界框的原始回归损失函数替换为EIoU(efficient intersection over union)损失函数,提高模型的检测准确率。试验结果表明,与基准模型相比,改进后模型的参数数量和每秒浮点运算次数分别减少了17.91和15.19个百分点,准确率和平均精度均值分别提升了0.4和0.8个百分点;经过实地调查,该模型的平均识别准确率为84.00%,优于Faster R-CNN、SSD、Centernet、YOLOv3等经典目标检测算法。日光温室损伤等级快速识别方法可以快速检测日光温室的数量、损伤等级等信息,减少设施农业管理中的人力成本,为现代化设施农业的建设、管理和改造升级提供信息支持。

为探究稻草生物炭和灌溉方式对稻田CH_4和N_2O排放的影响,揭示生物炭在干湿交替稻田中的应用潜力,该研究采用大田裂区试验,设置常规淹灌(I_(CF))和干湿交替灌溉(I_(AWD)) 2种灌溉方式,不施生物炭(B_0)和施20 t/hm~2生物炭(B_(20)) 2种施炭水平,连续3 a对稻田CH_4、N_2O排放和水稻产量进行了观测研究。结果表明:与I_(CF)相比,I_(AWD)在显著降低CH_4排放(63.03%～78.89%)的同时也促进了N_2O排放(100%～122.67%)。生物炭施加首年对CH_4排放无显著影响,但第2年和第3年分别显著减少CH_4排放21.99%和38.21%;而对N_2O排放3a均起到抑制作用,降幅达28.26%～33.10%。生物炭3a平均增加土壤有机碳27.03%。施生物炭第1年水稻略有减产,但第2和第3年表现为正效应。主要是由于初期秸秆生物炭碱性较大,表现出了明显的石灰效应;但随着pH值逐步恢复正常后,生物炭固碳减排和缓释增效特性逐渐显现。尤其在2021年,B_(20)较B_0增产11.02%,显著降低37.50%的全球增温潜势(global warming potential,GWP)和42.86%的温室气体排放强度(greenhouse gas intensity,GHGI);同时,在B_0条件下,I_(AWD)较I_(CF)增加137.21%的N_2O排放,但B_(20)条件下降低I_(AWD)处理32.52%的N_2O排放,有效抑制I_(AWD)对N_2O排放增加的负面效应。整体来看,与I_(CF)B_0处理相比,I_(AWD)B_(20)处理显著降低CH_4排放,降幅为83.78%,同时降低77.98%的GWP和78.95%的GHGI。该研究为揭示生物炭固碳减排的正效应及其在稻田生态系统中的应用潜力,同时全面探究其对稻田增产、CH_4和N_2O排放的年限影响,为缓解实际稻田生产过程中CH_4和N_2O的排放,实现稻田绿色、高效、可持续生产提供理论依据。

为解决农田复杂作业环境下拖拉机驾驶员因光照、背景及遮挡造成的关键点漏检、误检等难识别问题,该研究提出了一种基于改进YOLO-Pose的复杂环境下驾驶员关键点检测方法。首先,在主干网络的顶层C3模块中嵌入Swin Transformer编码器,提高遮挡状况下关键点的检测效率。其次,采用高效层聚合网络RepGFPN作为颈部网络,通过融合高层语义信息和低层空间信息,增强多尺度检测能力,同时在颈部网络采用金字塔卷积替换标准3×3卷积,在减少模型参数量的同时有效地捕获不同层级的特征信息。最后,嵌入坐标注意力机制优化关键点解耦头,增强预测过程对关键点空间位置的敏感程度。试验结果表明,改进后算法mAP_(0.5)(目标关键点相似度L_(oks)阈值取0.5时平均精度均值)为89.59%,mAP_(0.5:0.95)(目标关键点相似度L_(oks)阈值取0.5,0.55,···,0.95时的平均精度均值)为62.58%,相比于基线模型分别提高了4.24和4.15个百分点,单张图像平均检测时间为21.9 ms,与当前主流关键点检测网络Hourglass、HRNet-W32及DEKR相比,mAP_(0.5)分别提升了7.94、5.27、2.66个百分点,模型大小分别减少了257.5、8.2、9.3 M。改进后的关键点检测算法具有较高的检测精度和推理速度,可为拖拉机驾驶员的异常行为识别和状态监测提供技术支持。

崩岗是中国南方红壤区最为严重的土壤侵蚀形式之一，不仅具有突发性且危害巨大，对其进行全方面的风险评价有利于崩岗综合整治。该研究引入驱动力-压力-状态-影响-响应模型（driving force-pressure-state-impact-response,DPSIR），并结合自然灾害风险理论，根据崩岗侵蚀过程从易发性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力等方面构建了较为综合的崩岗侵蚀风险评价体系，然后对安溪县官桥镇2010、2015和2020年的崩岗侵蚀风险进行了评价。结果表明：1）基于DPSIR的崩岗侵蚀风险评价模型精度结果良好，ROC曲线下方的面积AUC(area under curve,AUC)均大于0.59；其中沟壑密度、土壤侵蚀强度和人口密度指标权重较大，分别为0.217、0.182和0.174。2)3个年份的官桥镇崩岗侵蚀风险主要为低风险等级（占总面积57.49%～62.90%），在空间上呈中部高、四周低的分布特征；风险变化主要分布在中西部和东部地区，且中风险、高风险和极高风险主要向低一级的风险等级转变，但在2015—2020年该区域的空间变化速度放缓。3）与崩岗侵蚀易发性风险评价结果相比，二者的空间分布趋势大致相似，但综合性风险评价结果的空间变异性更大，即综合性崩岗侵蚀风险的描述更为全面，更能体现崩岗侵蚀风险体系中不同指标产生的影响。研究结果不仅提供了一种综合的崩岗侵蚀风险评价思路和方法，并且可以为崩岗预警、防治与管理工作提供更为全面的参考。

水文干旱的发生往往与气象干旱的发生密切相关,因此揭示两者间的响应关系对干旱预警及水资源管理具有极其重要意义。该研究以湘江流域为研究对象,采用标准化降水指数(standard precipitation index,SPI)和标准化径流指数(standard runoff index,SRI)分别表征气象干旱和水文干旱,采用皮尔逊相关系数确定干旱响应时间,并结合游程理论识别、融合和剔除干旱事件,分析湘江流域上、中、下游不同季节干旱的趋势性及周期性,最后建立基于Copula函数耦合贝叶斯网络模型的气象-水文干旱特征响应概率曲线。结果表明:湘江流域气象干旱到水文干旱的传播时间为2个月,阈值组合[0.5、0、-0.5]相较于组合[0、-0.3、-0.5]识别得到的干旱事件更优;下游发生水文干旱的情况最为严重,中游气象干旱最为严重,整体上水文干旱发生历时和烈度的最大值均大于气象干旱;流域整体有湿润化趋势,但是在夏季和秋季,存在干旱化的趋势;干湿变化存在几个较为明显的震荡周期,分别为3～5、6～10和18～21 a;对于联合分布函数,除了上游和下游气象-水文干旱烈度的最优联合分布为Gumbel Copula函数,其余干旱特征变量的最优联合分布均为Frank Copula函数;水文干旱历时、烈度的响应概率随气象干旱特征变量的增加而增加,但当气象干旱历时超出特定阈值时,水文干旱历时对其响应概率将趋于稳定,即当气象干旱历时超过特定阈值后,将不会进一步延长水文干旱的发生时长。该研究对深入了解湘江流域的干旱机理以及指导该地区防旱抗旱工作均具有重大意义。

人类活动强度的迅速增加,不断改变全球下垫面,造成区域景观生态风险持续变化。该研究以全球主要流域和亚流域为研究对象,使用1982—2015年连续34 a的土地利用栅格数据,构建了景观生态风险指数,分析了流域尺度全球景观生态风险时空演变特征,并进一步量化了不同驱动因素对景观生态风险的影响,同时分析了流域尺度全球植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化特征,揭示了流域尺度全球景观生态风险对NPP的影响。结果表明:1)温带和寒温带、干旱气候带以及北极附近的极地带区域的流域多年平均景观生态风险较高。在1982—2015年间,17.44%和23.45%的流域景观生态风险分别呈现显著增加和显著减少趋势(P<0.05)。2)干旱气候带、亚热带和热带地区的景观生态风险变异系数的空间变化幅度较大,36.82%的流域景观生态风险存在显著突变点,这些突变点主要发生在1988—2006年(P<0.05)。3)在多年尺度,各种因素对流域景观生态风险的影响从大到小依次为降水量、气温、NDVI、人口密度、海拔、坡度和GDP。此外,各种因素对景观生态风险的变化存在增强的交互作用。4)超过50%的流域年NPP变化具有显著增加趋势,而仅有12.60%的流域年NPP呈显著减少趋势(P<0.05),超过20%的流域年景观生态风险与年NPP间存在显著相关关系(P<0.05)。研究成果可为气候变化背景下,实现全球碳中和,增加陆地生态系统碳汇,适应气候变化提供坚实的科学依据。

随着食用菌行业由自动化向智能化、信息化发展的趋势越来越明显，为了实现现代化菇房中平菇的准确检测，解决工厂化平菇栽培中收获阶段平菇之间相互遮挡等问题，帮助平菇采收机器人进行准确的自动化采收，该研究提出了一种基于YOLOv5(you only look once version 5)模型的OMM-YOLO(ostreatus measure modle-YOLO)平菇目标检测与分类模型。通过在YOLOv5模型的Backbone层添加注意力模块，对输入的平菇图像特征进行动态加权，以获得更详细的特征信息，并在Neck层采用加权双向特征金字塔网络，通过与不同的特征层融合，提高算法的平菇目标检测的精度。此外，为了改善算法的准确性和边界框纵横比的收敛速度，该文采用了EIoU(enhanced intersection over union)损失函数替代了原有的损失函数。试验结果表明，与原始模型相比，改进模型OMM-YOLO对成熟平菇、未成熟平菇和未生长平菇的平均精度均值分别提高了0.4个百分点、4.5个百分点和1.1个百分点。与当前主流模型Resnet50、VGG16、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5m和YOLOv7相比，该模型的精确率、召回率和检测精度均处于优势，适用于收集现代化菇房中的平菇信息，有效避免了平菇之间因相互遮挡而产生的误检测现象。菇房平菇目标检测可以自动化地检测平菇的数量、生长状态等信息，帮助菇房工作人员掌握菇房内的菇况，及时调整温湿度等环境条件，提高生产效率，并且对可以对平菇进行质量控制，确保平菇产品的统一性和品质稳定性。同时可以减少对人工的依赖，降低人力成本，实现可持续发展，对智能化现代菇房建设具有积极作用。