摘要：贝莱斯芽胞杆菌Jt84对水稻稻曲病和稻瘟病具有良好防治效果,前期研究显示其产生的伊枯草菌素(iturin)是抑制稻曲病菌和稻瘟病菌生长和孢子萌发的主要活性物质。为了进一步提高抗真菌物质iturin含量,本文在贝莱斯芽胞杆菌Jt84发酵初期,通过外源添加合成iturin所需不同种类的前体氨基酸,利用Plackett-Burman单因素试验设计筛选获得3个影响iturin产量的主效前体氨基酸,分别为谷氨酸(glutamicacid,Glu)、丝氨酸(serine,Ser)和谷氨酰胺(glutamine,Gln)。进一步对主效前体氨基酸进行响应曲面优化,结果显示最优主效前体氨基酸添加浓度分别为Glu 0.08 g/L、Gln 0.17 g/L、Ser 0.19 g/L;其他氨基酸浓度为天冬酰胺(asparagine,Asn)0.06 g/L、脯氨酸(proline,Pro)0.06 g/L、酪氨酸(tyrosine,Tyr)0.006g/L。在此条件下,优化后发酵液的菌体含量为3.83×10^(9) cfu/mL,iturin产量为0.242g/L,iturin产量较优化前提高了26.04%;平板抑菌试验显示无菌滤液对稻曲病菌抑制带宽较初始培养基提高了23.66%。

摘要：针对不同药剂对茶假眼小绿叶蝉的田间防控效果进行试验研究,在贵州省凤冈县绥阳镇金鸡村茶园中,设计5组试验方案,综合比对虫螨腈悬浮剂、茚虫威乳油、唑虫酰胺悬浮剂、吡虫啉可湿性粉剂的施药效果,田间防控结果如下:方案4使用30%唑虫酰胺悬浮剂时,施药后1天、3天、7天、14天的病虫减退率为90.63%、93.75%、95.31%、90.63%;在田间防控方面,该方案施药后1天、3天、7天、14天时,均获取到最佳的病虫防控效果,具体为90.37%、93.39%、94.57%、90.50%。唑虫酰胺相较于其他药剂,在各时间段内均取得最佳的病虫减退率与田间防控效果,可以有效保障绿茶作物生长。

摘要：随着经济全球化的发展,以及气候变化对生态环境的影响,林业有害生物的传播和侵袭范围不断扩大,给林业生产带来严重威胁。因此,及时有效地采取防控对策已成为当前的重要任务。通过对鸡西市林业有害生物的防控工作现状进行分析研究,提出具有针对性且切实可行的对策和建议。

摘要：针对近些年农业从业人口短缺,人工成本提高,果园喷药作业效率低、效果差、浪费高、危害大等问题,结合海南芒果果园种植特点开发了一款智能型果园喷药机器人。机器人采用无人驾驶技术、聚风摇摆+聚风定向喷药技术、精准喷药技术、基于内燃机的动力系统及履带底盘控制技术等一系列先进且实用的专利技术,具有操作可控、性能可靠、效率高、效果好、节约农药、污染小的特点,可满足规模化、标准化果园及专业农业服务机构开展果园植保业务的迫切需求。

摘要：[目的]探索modoflaner在农业害虫防治中的应用潜力。[方法]以邻三氟甲基苯胺和2-溴七氟丙烷为起始原料,经5步反应制得目标化合物modoflaner,其结构经~1H NMR和ESI-HRMS进行确证。采用室内杀虫活性测定方法,测试modoflaner对小菜蛾、朱砂叶螨、桃蚜和二化螟的杀虫杀螨活性。[结果]杀虫活性测试显示,modoflaner对小菜蛾和二化螟具有较高效的杀虫活性,在质量浓度分别为0.156、5 mg/L时,对2者致死率分别为83.3%、90%。对朱砂叶螨也表现出一定的杀螨效果,但对桃蚜未显示明显活性。[结论]Modoflaner具有优异的杀虫杀螨活性,尤其对小菜蛾和二化螟效果显著,具备成为新型高效杀虫剂的潜力,可为农业害虫防治提供新的选择。

摘要：为解决传统PID控制方法实时性差与准确性低的问题,实现PID控制参数的自动整定,将改进的鲸鱼优化算法(IWOA)与PID控制相结合,设计一种基于改进鲸鱼优化PID算法(IWOA—PID)的变量喷药控制系统。同时,构建变量喷药控制系统传递函数数学模型,利用MATLAB对变量喷药控制系统进行仿真试验并搭建喷药试验台进行试验验证。仿真结果表明:相比于传统PID控制,IWOA—PID控制系统超调量由1.39%减少到0.10%,稳态误差由1.19%减小到0,调节时间由1.072 s减少到0.806 s。试验结果表明:IWOA—PID控制的系统响应更快,平均响应时间为2.98 s,而PID控制的平均系统响应时间为4.46 s;平均稳态误差由17.1%减小到11.3%。该方法能够较好地满足农业生产中对实时性与准确性的需求,为变量喷药技术的研究提供新途径。

摘要：【目的】解决除草剂过量使用的问题,实现杂草的精准识别定位以及除草剂的准确定量喷洒。【方法】研究设计了一种智能田间除草机器人。该机器人由导航系统、动力系统、移动平台、视觉系统、控制系统、除草系统六大部分组成。导航系统运用视觉导航技术与往返式路径规划实现导航和路径规划,在系统中引入模糊算法提高移动精度;视觉系统通过摄像头实时采集田间图像数据,通过在YOLOv5图像识别算法中引入CBAM注意力机制模块和Ghost轻量化特征融合网络提升模型性能,实现对田间杂草的高效识别与分类;视觉系统将识别到的杂草信号传递给控制系统,由控制系统完成对杂草位置的计算,实现对杂草的定位;完成定位后,控制系统将控制除草系统实现除草剂的精准喷洒;在能源选择上,为提升除草机器人的适用性,选择电能作为设备动力来源,并增加了太阳能电池板为系统辅助供电。【结果】该除草机器人可自主规划路径和导航,实现对田间杂草的准确识别、分类、定位及精准施药。【结论】该设备为田间精准喷药除草提供了可行方案,为农业产业智慧化、绿色化、可持续化发展提供了技术支持,对保障粮食安全具有重要意义。

摘要：【目的】针对虫情测报灯采集到的林区害虫样本种类多、尺寸复杂及密集遮挡问题,提出了一种多尺度序列特征融合检测算法(MPD-YOLO),用于提升林区害虫检测的精确度,为林区害虫监测和防护提供了新的技术路径。【方法】首先,以采集于北京、河北、山西等地的林区害虫图像为基础,构建包含18类林区害虫的数据集。数据集涵盖不同场景下的害虫图像,为算法的训练与测试提供了可靠的数据支撑。其次,为提高小目标害虫的检测效果,利用3D卷积对小目标进行更为深入的尺度序列特征提取,MPD-YOLO方法引入尺度序列特征融合模块(SSFF),有效提升模型对小目标的感知能力。最后,为解决密集遮挡和多尺度害虫并存情况下的模型检测能力,MPD-YOLO方法提出了三重特征编码高效聚合模块(TFE-ELAN),通过将不同尺寸特征图进行特征融合,增强多层特征图之间信息的关联性,提升了模型的检测性能。【结果】在相同试验条件下,本研究在构建的数据集上对MPD-YOLO进行大量试验,并与主流的目标检测算法(YOLO系列、Faster-CNN等)进行对比分析。MPD-YOLO方法具有最佳的害虫识别精度,其F1-score和m AP分别达到88.43%和91.92%,比次优方法YOLOv8x分别高1.45%和1.22%。相比于原网络模型YOLOv7,MPD-YOLO的F1-score与mAP分别比YOLOv7高0.72%和2.8%,证明了本文所提方法在处理复杂目标检测任务中的优势。此外,本研究中消融试验,分析了尺度序列特征融合模块和三重特征编码高效聚合模块对整体性能的贡献,验证了各模块设计的有效性。【结论】本文提出的MPD-YOLO算法,有效提升了复杂环境下多尺度害虫的检测性能,在处理复杂环境下的检测任务时表现出较高的鲁棒性。

摘要：由苹果黑星菌(Venturia inaequalis Cook(Wint.))引起的苹果黑星病是全球苹果重要病害之一,严重影响苹果树的长势、产量及果实品质。为了建立简单、快捷和灵敏的苹果黑星病分子检测方法,以新疆伊犁河谷分离鉴定的苹果黑星菌(***)菌株为试材,基于环介导等温扩增技术(loop-mediated isothermal amplification,LAMP),以病菌核糖体转录间隔区(ITS区)核酸序列为靶标,设计筛选特异性引物,建立苹果黑星菌的LAMP检测体系,并对其特异性和灵敏性进行验证。结果表明,设计的10组引物中Venin7引物能特异性的从4种苹果病害及1种锈病中鉴定出苹果黑星菌,且检测的稳定性好;该LAMP检测体系在扩增温度55℃~70℃、60~90 min以内均对苹果黑星菌有很好的检测效果;对苹果黑星菌的检测灵敏度为1 pg/μL,比特异性引物PCR检测高出103倍以上。本研究建立的LAMP检测技术,可以快速灵敏地对苹果黑星病进行检测和监测。

摘要：农作物病虫害是制约农业发展、造成农作物减产与品质下降的重要限制条件,构建知识图谱以合理整合农作物病虫害数据,通过问答的方式解决农业生产过程中遇到的农作物病虫害问题,为其提供科学、合理的病虫害防治知识,对于实现农业信息化具有重要意义。本研究旨在概述农业知识图谱在农作物病虫害领域的应用现状及相关问答系统的构建现状及关键技术,总结存在的问题;通过构建病虫害知识图谱与问答系统进行实证分析与可视化展示,完成农作物病虫害问答框架设计、自然语言理解配置及数据构建、对话管理设计、知识图谱查询以及原型系统展示,实现了农作物病虫害多轮问答。针对现存问题进行分析并对农作物病虫害问答系统的未来发展方向进行展望,为相关知识图谱及问答系统的构建提供参考。