摘要：为了让农户能够直观了解及掌握常见病虫害的防治信息,帮助农户通过智能手机在农田、果园和茶园等现场方便快捷地获取作物病虫害图文识别要点与科学防治方法,为农户提供在线植保技术服务,本研究采用RESTful Web服务架构设计,运用HTML5移动Web开发技术,借助微信平台作为用户访问入口,开发了一款跨平台(android/iOS)的农药速查软件系统,实现了农药信息查询、病虫害图谱查询及后台数据管理等功能。通过建立农药与病虫害间的关联关系,实现了从农药名称和病虫害名称两个途径查询农药信息;所构建的数据库涵盖了蔬菜、果树、水稻、茶叶及烟草等共30种福建省常规种植作物上的重要病虫害农药防治技术。初步运用验证结果表明,该系统整体实用性和稳定性较好,适合在农村基层推广应用。基于微信平台的农药速查系统能够满足植保新技术普及和应用的需求,可为农户提供简单便捷、对症下药的在线植保科技服务,对提高用户安全施药和科学防控能力、推进农药的增效减量均具有重要意义。

摘要：【目的】辣椒实蝇Bactrocera latifrons(Hendel)为我国重要的检疫性有害生物,其寄主范围广泛,危害严重。由于传统鉴定方法受到饲养周期、饲养条件、虫态等因素的限制,使得果蔬进出口贸易通关速度、疫情快速鉴定受到较大的影响,因此迫切需要开发关于实蝇的快速鉴定识别的技术。【方法】本研究基于mt DNA COI序列设计了一对能够准确鉴定辣椒实蝇的种特异性引物FL680和RL1057,选用辣椒实蝇作为阳性对照,选用番石榴实蝇***(Bezzi)、桔小实蝇***(Hendel)和颜带实蝇***(Hendel)等20种实蝇作为阴性对照,进行PCR扩增并将PCR产物进行电泳检测。【结果】仅目标种辣椒实蝇能够扩增出清晰且单一的约378 bp的条带,其余实蝇种类均未出现条带。将本实验建立的种特异性PCR(SS-PCR)鉴定方法应用于实际检疫工作中并得到了验证,表明该方法具有强的种特异性。【结论】本文提出辣椒实蝇快速鉴定识别技术可应用于实蝇的疫情监测和口岸的检疫检测工作。

摘要：【目的】快速鉴定我国进境植物检疫性害虫南瓜实蝇Bactrocera tau(Walker),防止该虫传入扩散。【方法】基于物种特异性PCR(SS-PCR)技术,选取20种形态近似的常见实蝇,将南瓜实蝇作为阳性对照,提取基因组DNA模板,选用mt DNA COⅠ序列,检查同源系列,设计筛选1对可快速准确鉴定南瓜实蝇的种特异性引物NF404和NR610,并进行PCR检测和验证,建立一种利用种特异性引物的快速鉴定方法。【结果】南瓜实蝇在207 bp的位置扩增出一条清晰且单一的目标条带,其余果实蝇未见条带。将截获的南瓜实蝇与其同亚属的近缘种具条实蝇、瓜实蝇的不同虫态和成虫部分虫体组织的虫样,采用本实验室建立的SS-PCR鉴定方法进行验证,结果一致。【结论】建立的南瓜实蝇的SS-PCR鉴定方法种特异性和稳定性强,能快速鉴定目标种类,解决口岸进境果蔬中截获实蝇幼虫、蛹等不同虫态和残体难于快速鉴定问题。

摘要：具条实蝇(Bactrocera scutellata Hendel)为我国进境植物检疫性有害生物,为探索其快速鉴定技术,基于mt DNA COⅠ设计一对能够准确鉴定具条实蝇的种特异性引物JF190和JR386,以具条实蝇作为阳性对照,颜带实蝇(*** Hendel)、黑颜实蝇(*** Coquillett)和黑膝实蝇(*** Bezzi)等20种实蝇作为阴性对照,进行PCR扩增后将其产物进行电泳检测。结果表明,仅目标种具条实蝇能够在约197 bp扩增出一条单一且清晰的的条带。说明本研究建立的方法特异性强,鉴定快速,且在实际检疫鉴定工作中已得到验证,适用于实蝇的快速鉴定和疫情监测。

摘要：[目的]为了促进果蔬进出口贸易和快速通关,防止瓜实蝇[Bactrocera cucurbitae(Coquillett)]进一步传入扩散,迫切需要开展适合实蝇快速鉴定技术的研究。[方法]应用SS-PCR技术,基于mtDNA COⅠ序列,设计了1对能够准确鉴定瓜实蝇的种特异性引物GF85和GR531。选用瓜实蝇作为阳性对照,南瓜实蝇[***(Walker)]、具条实蝇[***(Hendel)]等其他19种待测实蝇作为阴性对照,提取供试虫样基因组DNA,并进行PCR扩增和电泳检测。[结果]仅虫样瓜实蝇能在约447 bp位置扩增出一条清晰且单一的条带,其余的虫样未出现条带。[结论]将该试验建立的SS-PCR鉴定方法应用于实际进出境果蔬截获和疫情监测的虫样的鉴定,并得到验证,表明该方法具特异性、稳定性强,可在实际的实蝇鉴定工作中应用。

摘要：【目的】探究深度学习在草地贪夜蛾Spodoptera frugiperda成虫自动识别计数上的可行性,并评估模型的识别计数准确率,为害虫机器智能监测提供图像识别与计数方法。【方法】设计一种基于性诱的害虫图像监测装置,定时自动采集诱捕到的草地贪夜蛾成虫图像,结合采集船形诱捕器粘虫板上草地贪夜蛾成虫图像,构建数据集;应用YOLOv5深度学习目标检测模型进行特征学习,通过草地贪夜蛾原始图像、清除边缘残缺目标、增加相似检测目标(斜纹夜蛾成虫)、无检测目标负样本等不同处理的数据集进行模型训练,得到Yolov5s-A1,Yolov5s-A2,Yolov5s-AB,Yolov5s-ABC 4个模型,对比在不同遮挡程度梯度下的测试样本不同模型检测结果,用准确率(P)、召回率(R)、F1值、平均准确率(average precision,AP)和计数准确率(counting accuracy,CA)评估各模型的差异。【结果】通过原始图像集训练的模型Yolov5s-A1的识别准确率为87.37%,召回率为90.24%,F1值为88.78;清除边缘残缺目标图像集训练得到的模型Yolov5s-A2的识别准确率为93.15%,召回率为84.77%,F1值为88.76;增加斜纹夜蛾成虫样本图像训练的模型Yolov5s-AB的识别准确率为96.23%,召回率为91.85%,F1值为93.99;增加斜纹夜蛾成虫和无检测对象负样本训练的模型Yolov5s-ABC的识别准确率为94.76%,召回率为88.23%,F1值为91.38。4个模型的AP值从高到低排列如下:Yolov5s-AB>Yolov5s-ABC>Yolov5s-A2>Yolov5s-A1,其中Yolov5s-AB与Yolov5s-ABC结果相近;CA值从高到低排列如下:Yolov5s-AB>Yolov5s-ABC>Yolov5s-A2>Yolov5s-A1。【结论】结果表明本文提出的方法应用于控制条件下害虫图像监测设备及诱捕器粘虫板上草地贪夜蛾成虫的识别计数是可行的,深度学习技术对于草地贪夜蛾成虫的识别和计数是有效的。基于深度学习的草地贪夜蛾成虫自动识别与计数方法对虫体姿态变化、杂物干扰等有较好的鲁棒性,可从各种虫体姿态及破损虫体中自动统计出草地贪夜蛾成虫的数量,在害虫种群监测中具有广阔的应用前景。

摘要：紧凑式换热器具有结构紧凑、换热效率高的特点,广泛地应用于多种工业场合。综述了不同换热器内流体和温度的不均匀分布、不均匀性对不同传热设备的影响、换热器入口处流体的分布和流型对换热器性能的影响。指出入口封头和分布器的设计对换热器性能具有重要影响,可通过CFD和实验相结合对其进行模拟计算。