Newly State-approved Cotton Variety ‘Liaomian 15’: Analysis of High Yield, Stable Yield, Adaptability and Yield Composition Factors

SHANGNa, LIQing’en, LIXiaoyu, WENXiaoxia, LIHaitao, YUFagang, LIQiuzhi, YANGZhongxu, YINHuihui

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Chinese Agricultural Science Bulletin ›› 2024, Vol. 40 ›› Issue (33) : 48-52. DOI: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2023-0751

Newly State-approved Cotton Variety ‘Liaomian 15’: Analysis of High Yield, Stable Yield, Adaptability and Yield Composition Factors

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Abstract

In order to comprehensively understand the production performance of the newly state-approved cotton variety ‘Liaomian 15’, based on the data of the 2016-2018 regional tests of medium-ripe conventional varieties in the cotton area of the Yellow River Basin, the yield, high stability coefficient, yield increase point rate, variety deviation degree and yield components were used to comprehensively evaluate the high yield performance, stable yield property and adaptability of ‘Liaomian 15’. The results showed that from 2016 to 2018, the average lint yield of ‘Liaomian 15’ was 1712 kg/hm2, which was increased by 16.77% compared to the control ‘Shikang 126’. Out of 50 experimental points in three years, 49 sites increased production. Path analysis showed that the total number of bolls, boll weight, and lint percentage had a direct positive effect on the lint yield of ‘Liaomian 15’. The direct contribution to the lint yield was as follows: total number of bolls>lint percentage>boll weight. ‘Liaomian 15’ was an excellent variety suitable for large-scale promotion in the cotton area of the Yellow River Basin. In production, it was necessary to coordinate the relationship between the three factors while ensuring the total number of bolls, so as to maximize the production potential of the variety and contribute to ensuring the safety of national cotton production.

Key words

‘Liaomian 15’ / high yield / stable yield / adaptability / path analysis / total boll number / Yellow River Basin

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SHANG Na , LI Qing’en , LI Xiaoyu , WEN Xiaoxia , LI Haitao , YU Fagang , LI Qiuzhi , YANG Zhongxu , YIN Huihui. Newly State-approved Cotton Variety ‘Liaomian 15’: Analysis of High Yield, Stable Yield, Adaptability and Yield Composition Factors. Chinese Agricultural Science Bulletin. 2024, 40(33): 48-52 https://doi.org/10.11924/j.issn.1000-6850.casb2023-0751

0 引言

中国物联网市场规模逐年增大。发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已基本成熟。“中国制造2025”作为工业4.0的中国版,更体现着中国对物联网的重视[1]。“创新驱动,绿色发展”,对于农业发展而言,不仅要在传统生产模式上的基础上进行创新,而且要让农产品越来越来“绿色”。预计到2022年,中国将成为全球最大的物联网连接市场,完善的公共网络也有利于物联网的应用拓展[2]。在农业方面,物联网技术涵盖了农业的方方面面,包括资源利用、环境监测和生产经营等等,都积累了一定的经验,实现“智慧农业”的发展[3]。中国作为农业大国,农业及其产业链非常庞大[4]。2019年,全国粮食总产量达到6638.5亿kg,创历史新高[5]。随着人口的增加,粮食的需求也在逐渐增大,传统的农业模式已无法满足当前社会的需要,建立新型高效低耗的农业生产模式、发展现代化智慧农业一直是中国的重要战略方针。目前,鱼菜共生的发展模式由鱼菜直接接触共存开始,到开环、闭环控制,逐渐引入各种技术模式,不断完善鱼菜共生系统[6],使其适应我们生活的各个领域。互联网与智慧农业结合在一起,建设“农业互联网”。把自动控制理论与生产工艺过程知识有机结合起来,应用计算机技术,运用转换思想,通过构成某种数学关系来推断和估计较难测量的变量,以软件来代替硬件功能。在理论研究上,软测量建模仍是将来技术的关键如何将智能控制的成果移植到软测量的建模方面并加以发展是我们今后要研究的重点。因此,本文选择结合桑基鱼塘[7]这一生态平衡模式,将物联网技术与PLC控制技术结合,利用软测量建模方法,将其在鱼菜共生系统中得以运用,使系统变得更加智能化、高效化。物联网技术与农业系统结合在一起,是智能农业的重要标志。利用物联网观测各项指标,可以实现农作物的生长环境智能化控制,提升产能,节约不必要的投入。

1 总体设计方案

基于物联网技术和PLC技术的鱼菜共生系统主要由硬件系统和物联网云平台两部分组成,总体架构图如图1所示。
图1 总体架构图

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硬件结构的设计主要由控制中心、信号采集系统、被控器件和水箱组成。电源电路转换成匹配的电压为各单元模块供电,系统的控制中心模块(PLC)接收外来的AI信号,传出DO信号控制采光装置、加热装置、电磁阀和抽水泵的动作。信号采集系统采集现场的信号,转换为标准信号传送到控制器,将采集的数据实时反馈给PLC。
物联网云平台主要负责信息的采集、存储、计算、及展示给用户等,是新型鱼菜共生系统的重中之重。物联网云平台的搭建主要由CentOS操作系统、MQTT平台通信协议、IOT通信模块组成。MQTT协议是一种消息发布与订阅传输协议,广泛用于系统传感器和各级制动器(泵、阀门)之间,使设备与设备、云端与设备之间能够互相进行通信[8,9];IOT通信模块支持远程参数设置,帮助用户实现远程实时监测。
物联网云平台的搭建可以帮助用户实时远程监测系统,通过物联网收集到的数据超出我们的预设值时则第一时间报警,我们可以在远程立即操作解决问题。

2 基于物联网云平台的鱼菜共生系统设计

物联网云平台部分由数据采集、控制处理、网络通讯、公有云、用户控制五部分组成,流程图如图2所示。通过使用传感器识别,经过数据采集部分,将数据传输到控制单元,发送和接收终端的控制信息。公有云平台与网络通讯模块与控制端建立通讯,实时监测当前的数据,控制数据的采集过程。
图2 物联网平台的搭建

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2.1 数据采集模块

本系统的信号采集传输模块采用WTW仪器,使用传感器探头,将从传感器采集到的信号经过相应的转换,传送至仪器中心,再由仪器中心将信号转换为标准电流信号,即4~20 mA电流信号,最后传送至控制终端PLC。

2.2 控制处理模块

本系统使用可编程逻辑控制器(PLC)作为控制器,其型号为S7-1500。实际工作时,因为PLC需要持续稳定的24 V直流供电,因此需要将220 V交流电压需要经过转换电路,变成稳定的24 V直流电压,对PLC进行供电。
系统需要保证供电安全,利用空气开关装置实现对线路供电分配。PLC输出的DO信号无法直接控制采光装置、加热装置、电磁阀和抽水泵,采用电磁继电器进行控制,由PLC输出的DO信号对电磁阀的线圈进行控制,进而实现对采光、加热装置、电磁阀和抽水泵的控制。

2.3 系统软件模块设计

2.3.1 PLC软件组态 组态使用TIA Portal V14软件,安装SIMATIC_WinCC_Professional_V14 SP1组件后,对系统进行组态。PLC硬件使用“SIMATIC S7-1500”,控制器使用“6ES7 511-1AK00-0AB0”,PC系统选择“PC station”。在PC station中需要添加通信功能,与PLC进行通讯,本设计选择以太网通讯方式,将常规IE添加到PC系统中,将PC系统与上位机连接。
2.3.2 Node-RED软件编程 通过智能网关,可实现对系统信息的采集、双向信息传输、远程控制等功能。Node-RED是一种广泛使用的物联网编程工具,它有一个可视化编辑界面,允许开发者将节点连接在一起创建流[10,11]。作为一种编程简单易懂的物联网应用开发工具,Node-RED强大又灵活。

2.4 通讯服务

使用MQTT服务,可以把所有联网物品和外部连接起来,并提供一对多的消息分发,被用于传感器和制动器。它基于客户端—服务器进行消息传输,首先在服务器上建立传输功能,然后用户可以在服务器上获取数据,传感器接收到的数据也可以通过服务器发布给用户,进行实时监控,结构图如图3所示。
图3 MQTT服务

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借助Paho可以测试MQTT是否使服务器订阅到现场发布的信息。通过结构体Network中的一些成员函数作为接口,从底层网络读取数据,向用户接收端发送数据[12]

2.5 物联网平台处理和接收数据

物联网平台的搭建既是系统的创新之处,也是系统组成的重中之重。物联网云平台的搭建,可以代替人工起到实时监测的作用,且其具有报警功能,可以进行允许多台设备同时接入,智能处理数据。流程图如图4所示。
图4 物联网平台处理和接收数据

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物联网平台搭建的核心是智能网关IOT的使用[13],智能网关通过无线方式,与用户的手机电脑等终端进行数据的传输和交互,因为鱼菜共生系统的环境限制,多数情况下是在半封闭状态下进行的,故系统采用西门子IOT2040型号的网关,可保证传输距离,且无线信号的穿透力较好,解决了室内通信的信号强度问题[14]

3 传感器信号及数据测定

3.1 信号走线的屏蔽

分析传感器输出的信号类型,通过信号发生器测试PLC的AI模块,检验PLC模块。通过查阅资料得知220 V电信号会对传输信号产生干扰,布线时220 V线路与信号线路相邻,对信号线有很大干扰,PLC读取的信号有很大偏差。分别对220 V线路和信号线路外部接上屏蔽套,屏蔽220 V信号的干扰[15,16]

3.2 主要水质指标测定

水中杂质的具体衡量尺度称水质指标,可以分为物理、化学和微生物学指标三类[17]。在实验中,主要测定的指标有pH、电导率、溶氧量、温度、化学需氧量、总碱度、可溶性活性磷、水中氨态氮、亚硝酸氮,其中pH、电导率、溶氧量、温度指标采用机器测定,总碱度的测定可以使用酸碱滴定法[18],水中化学需氧量可以用特定体积KMnO4消耗Na2S2O3溶液体积进行测定,实验于2019年5—8月份进行。
3.2.1 水中可溶性活性磷的测定 配制活性磷标准使用溶液(3.00 µg/mL):移取1.00 mL活性磷标准贮备溶液于100 mL容量瓶中,稀释至刻度,然后制作标准曲线并计算测定水样中活性磷含量,如图5所示。将水样的A(磷)代入标准曲线的回归方程,计算水样中活性磷浓度。
图5 水样中活性磷含量标准曲线

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3.2.2 磷水中氨态氮的测定 使用溶液ρ(NH3-N)=10.0 μg/mL配制氨氮标准:移取1.00 mL氨氮标准贮备溶液于100 mL容量瓶中,稀释至刻度,然后制作标准曲线并计算测定水样中氨氮含量,如图6所示。将水样的A(氨氮)代入标准曲线的回归方程,计算水样中氨氮浓度。
图6 水样中氨氮含量标准曲线

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3.2.3 水中亚硝酸氮的测定 使用溶液(1.00 µg/mL)配制亚硝酸氮标准:移取1.00 mL亚硝酸氮标准贮备溶液于100 mL容量瓶中,稀释至刻度,然后制作标准曲线并计算测定水样中亚硝酸氮含量,如图7所示。将水样的A(亚硝酸氮)代入标准曲线的回归方程,计算水样中亚硝酸氮浓度。
图7 水样中亚硝酸氮含量标准曲线

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4 传感器测量结果

使用已经建立好的模型进行鱼菜共生系统的水质监测,在不同氨氮浓度、亚硝酸盐浓度下,测量水质的溶解氧、pH、电导率。由传感器测量得到的数值如图8~10所示。
图8 温度监测曲线

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图9 氨氮、亚硝酸盐浓度监测曲线

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图10 溶解氧、pH、电导率指标监测曲线

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5 讨论

物理网云平台和PLC技术的发展已经日趋成熟[19],新型智慧农业作为一个重要发展方向,影响着我们生活的方方面面,土地资源减少和受保护使得人们逐渐将目标转移到无土栽培和共生系统上面,基于物联网技术和PLC技术的鱼菜共生系统为农业发展提供了一个较好的选择,随着科技水平的进步,尤其是物联网和传感器技术,都得到很大的发展。人们可在此基础上实现更多农产品共生模式、培育方式的选择。远程控制、实时监测、具有观赏价值、适合室内培养等优点将会成为人们选择鱼菜共生系统的决定性原因。
随着科技的发展,人们逐渐追求更加智能的生活,物联网技术的发展帮助人们实现万物可联网的想法,未来物联网技术将会应用至家居、交通、乃至军事领域。
随着科技的不断发展,鱼菜共生系统也会越来越智能化,鱼菜共生还有很大的发展空间[20,21]。本次论文所做的工作主要为了农业的信息化、现代化、智能化即将的到来做了一次必要的尝试。通过对以前的陈旧的循环水温度系统进行改造,将以前的循环水温度系统改造成具有现代化特色的鱼菜共生系统。本系统以组态作为上位机,与下位机PLC集合,进行相互通信,结合远程模块实现系统上线,可远程化操作,极大的降低了操作人员的专业知识要求,使得系统更加的大众化、普及化。PLC作为控制器,拥有着很大的性价比、稳定性、扩展性,适应比较复杂的环境。系统采用分布式,不仅仅适用于鱼菜共生这个领域,同时也适用于其他自动控制方向的场合[22,23]。本系统只是针对鱼菜共生采取了控制良好的控制,其他变量的控制效果还不够完善。所以希望以后对鱼菜系统内的变量能够做到每项都较好的控制,整体执行设备做到合理调配,来使得温室内的变量之间得到较好的控制。
用化学方法测量出比较重要的指标后,可根据已有物理可测数据对难以用传感器测出的数据进行建模,达到软测量的效果,实现对物理方法无法测量指标的测量[24]。同时智能调控也避免人24 h监管与没有及时测量所带来的损失。对数据的测量可数据化,实现变数据为价值的目的。搭建CentOS系统和制作数据显示页面后能够实现数据共享与实时调控。借助node-red技术使用户及时获取系统信息。
鱼菜共生系统结合了自动控制技术与设施化栽培养殖技术,配备了水质检测与温度、pH、溶解氧等因子的有效控制手段,与欧洲等其他模式相比[25],这个系统效果比工厂化养殖好了很多,可以实现资源的循环利用,由此可见研究课题的选择为未来大型规模工厂化鱼菜共生系统提供借鉴意义,也为国家发展现代化智能农业模式提供了一种可行的方案[26,27]

6 结论

通过使用物联网技术、PLC技术和node-red技术,设计完善的硬件系统,由传感器得出的数据可知,水温在22℃最为适宜,氨氮浓度维持在0.1 mol/L,亚硝酸盐浓度在0.1 mol/L左右浮动。通过改善水中可溶性活性磷、氨态氮和亚硝酸氮的方式解决水中氨氮浓度过高的问题,实现鱼和蔬菜的完美共生。通过搭建云服务平台,实现鱼菜共生系统数据的无线通讯、无线监控、实时控制。通过软测量建模,实现对氨氮浓度、亚硝酸盐浓度的测量、监控,对水产类养殖具有重大意义。物联网的使用,使对植物生长环境的温度与湿度等因素进行监控更加智能化。

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【目的】分析全国棉花生产布局变化,研究棉花生产时空变化特征与区域优势,为合理的配置棉花生产资源提供参考。【方法】基于全国近30 a来棉花总产量、播种面积、单产等数据,以全国主要种植棉花省(市、区)为研究单元,综合运用统计工具分析全国棉花生产时空变化和区域优势,研究棉花生产变化的总体特征、地域格局演变特征。【结果】1990年以来全国棉花总产量年际变化呈现两个阶段:波动上升时期(1991~2007年),除新疆显著上升外,大部分省(市、区)缓慢下降;波动下降时期(2008~2020年),黄河流域和长江流域棉区下降较快,西北内陆棉区尤其新疆显著增加。近30 a全国棉花总产量显著增加,由5.09×10<sup>9 </sup>kg增加至5.91×10<sup>9 </sup>kg,增加了16.11%,空间上呈现“东南-西北”格局;单产与总产量变化相似,在全国范围内持续增加;播种面积则不同,生产重心呈现出“由东向西”转移,逐渐向西北集中的态势。全国棉花总产量变化总体上以播种面积贡献为主导,其次互作主导,单产为最低,我国棉花的生产优势区域为新疆。【结论】30 a来全国棉花播种面积先减后增,生产集中程度不断增大,优势产区趋于稳定,单产逐步提升;棉花生产布局呈现全国棉花生产重心呈现出由南向北,再由北向西北内陆棉区(尤其是新疆)变迁的特点。
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