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基于网格搜索PCA-SVR-RF模型的小麦赤霉病等级预测
吕海燕;吕行坡;王健;孙成金;尹飞;张建军;席磊;时雷;【目的】构建小麦赤霉病等级预测模型，实现精准的小麦赤霉病等级预测，为小麦赤霉病的监测预警提供更准确的方法和数据支持。【方法】基于全国小麦赤霉病发生区域的病害等级数据和关键生育时期的气象数据，首先，采用主成分分析法（PCA）对1 200个气象因子降维；其次，结合支持向量回归（SVR）的预测结果，构建随机森林（RF）风险预测模型；最后，通过网格搜索法（GS）对RF中的参数n-estimators和max-depth优化。【结果】研究结果显示，基于网格搜索PCA-SVR-RF模型对全国、华北、华东、华中、西北预测赤霉病等级的综合评分（composite-score）较原模型分别提高了15.34%、35.95%、12.54%、0.01%、43.56%。【结论】基于网格搜索的PCA-SVR-RF模型对小麦赤霉病的预测拟合度和预测精度相较RF模型有一定提升，可用于小麦赤霉病等级的预测。
适应丘陵地区作业的烟草起垄机结构改进
张银志;周林;刘剑君;周培林;刘晓潺;张秀丽;陈永;【目的】针对丘陵烟区起垄环节机械化作业效果不理想、垄体质量不达标的问题，结合丘陵地区烟草种植的农艺要求，改进了原有的烟草起垄机，可以一次性完成旋耕、起垄、施肥、覆膜的工作。【方法】 在三门峡渑池县开展田间烟草起垄及覆膜作业试验，在原有起垄机的基础上，对机具进行适应性研究与结构改进，确定了施肥管排布方式，新增垄体整形装置以及分土板，开展田间试验，验证改进后机具的作业性能。【结果】当机具前进速度为1 km·h–1时，施肥过程中减少了肥料堵塞情况，起垄后垄高合格率为100%，覆膜后垄体沉降高度合格率为100%，覆膜破损率为0%，漏覆率为0.75%，覆膜后地膜与垄体贴合紧密，膜边覆土宽度符合农艺要求。【结论】改进后的烟草起垄机在丘陵地区具有良好的作业性能和适应性，垄体坚实度符合农艺要求，满足田间作业要求。
公共数据开放对农业企业技术创新的影响
曲岩;郑方方;王雷松;【目的】探索农业企业技术创新的影响因素，为公共数据开放赋能农业企业技术创新提供理论参考。【方法】选取2010-2022年沪深A股农业类上市公司为样本，基于地方政府分批上线公共数据开放平台的准自然实验背景，构建多期双重差分模型实证检验公共数据开放对农业企业技术创新的影响。【结果】基准回归中公共数据开放对农业企业技术创新的系数为正且在5%水平上显著。机制回归中，公共数据开放对农业企业知识吸收能力的系数为正且在5%水平上显著。【结论】公共数据开放通过提升农业企业知识吸收能力促进农业企业技术创新，且这一促进作用在非国有农业企业、中西部地区农业企业以及低竞争市场环境中更为显著。
华北土石山区典型坡面土壤水分入渗特征及其影响因素
田帅霖;卢山;桑玉强;张劲松;张志华;【目的】探究华北土石山区典型坡面土壤水分入渗特征及其主要影响因素，为该地区水土流失的缓解和土壤保水蓄水能力的提高提供科学依据。【方法】以华北土石山区典型坡面（自然坡地与鱼鳞坑坡）作为研究对象，利用SATURO双水头渗透计测定土壤水分入渗过程，系统分析不同坡面及坡位土壤水分入渗特征，使用Kostiakov模型、Philip模型和Horton模型拟合实测入渗过程以评估其适用性，并采用冗余分析法确定影响土壤水分入渗特征的主要驱动因子。【结果】1）自然坡地初始入渗速率和稳定入渗速率均表现为坡中>坡下>坡上，鱼鳞坑坡初始入渗速率和稳定入渗速率均表现为坡下>坡上>坡中。2）坡上和坡下的初始及稳定入渗速率整体上表现为鱼鳞坑坡>自然坡地，仅在坡中表现为自然坡地>鱼鳞坑坡。3）在本研究中，Philip模型能够最准确地描述土壤水分入渗过程。4）自然坡地土壤水分入渗主要影响因子为砾石质量分数、粉粒质量分数和土壤密度；而对于鱼鳞坑坡，砾石质量分数和植被覆盖度为主要影响因素。【结论】在华北土石山区，砾石质量分数是影响自然坡地与鱼鳞坑坡土壤水分入渗的主要因素。鱼鳞坑整地可以有效减弱粉粒质量分数和土壤密度在土壤水分入渗中的影响，改善土壤水分入渗性能，增强土壤保水能力。
基于无人机多光谱影像的大豆冠层叶绿素含量反演研究
姚潭;李赫;徐一高;杨自尚;李俊莹;豆宇飞;马翱博;崔功佩;【目的】通过无人机遥感平台对大豆叶绿素含量进行快速、无损的动态监测，建立大豆冠层叶绿素含量多光谱反演模型，探明大豆不同生育时期表现最佳的叶绿素反演模型。【方法】以河南省新乡市获嘉县大豆试验田为例，对所获取的4个品种大豆的3个生育时期多光谱影像进行预处理，采用ENVI软件提取与大豆冠层叶绿素含量相关的17种多光谱植被指数，分析探讨植被指数与大豆冠层叶绿素含量的相关性，运用单变量回归(Univariate regression， UR)、逐步回归(Stepwise regression， SR)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression， PLSR)和反向传播神经网络(Back propagation neural network， BP)4种分析方法建立大豆冠层叶绿素含量的多光谱反演模型。以决定系数(R-squared，R2)和均方根误差(Root mean square error， Se)对大豆冠层叶绿素含量的反演模型进行评价。【结果】3个生育时期与大豆冠层叶绿素含量相关性较高的植被指数相关系数绝对值为0.6～0.94。BP神经网络模型在大豆苗期(V2)和开花期(R2)反演效果最优，建模集和验证集R2均在0.94以上，Se均在0.2以下，其中中黄301在开花期的PLSR回归模型叶绿素反演效果优于BP神经网络模型，但模型的优度差别不大；在结荚期(R5)，不同品种的叶绿素含量反演模型差异性比较明显，皖宿1208和中黄301的BP神经网络模型反演效果最优，建模集和验证集R2在0.93以上，Se在0.2以下，而濮豆857和郑豆365的PLSR回归模型最优，建模集R2在0.90以上，Se在0.2以下。【结论】在V2和R2时期采用BP神经网络可以快速、准确地反演大豆冠层叶绿素含量，为大豆田间诊断提供指导；在R5时期由于其不同品种间的差异性，需要对单个品种的叶绿素含量进行研究。
数字赋能农业碳减排的组态效应分析
孟凡琳;赵冰冰;李炳军;【目的】利用碳排放因子法测度2011—2022年河南省各省辖市农业碳排放量，系统分析多维数字因素间的联动匹配对河南农业的碳减排效应及其动态变化特征，为政府制定农业低碳发展政策提供理论支持。【方法】运用模糊集定性比较分析法（fsQCA）分析数字赋能河南农业碳减排的组态效应。【结果】河南省农业碳排放强度在2011—2022年间总体呈下降趋势，化肥施用和翻耕是农业碳排放的主要来源；农业碳排放强度降低是数字基础设施、技术创新、农业数字化和数字金融多个因素相互耦合产生的结果；2011—2015阶段，完善的数字基础设施是河南农业碳减排的核心驱动因素，进入2016—2022阶段，农业数字化的降碳作用更为显著；在两个阶段中，完善的数字基础设施、高水平的农业数字化以及健全的数字金融三者的组合效应均能替代技术创新发挥农业碳减排作用。【结论】加强数字基础设施与农业数字化、技术创新及数字金融间的协同发展，形成多轮驱动河南农业碳减排路径。
数字技术水平对河南省粮食产业高质量发展的影响
田康;杨蕊;陈振;翟振杰;【目的】探讨数字技术水平对河南省粮食产业高质量发展的影响，为河南加快推进农业强省建设提供决策参考。【方法】构建数字技术水平与粮食产业高质量发展评价指标体系，基于2012—2022年河南省17个省辖市的面板数据，运用固定效应模型分析数字技术对粮食产业高质量发展水平的影响，并通过稳健性分析验证模型的有效性，采用异质性分析探明粮食主产区和非粮食主产区的影响差异。【结果】数字技术能够显著提高河南省粮食产业高质量发展水平，构建的模型均通过稳健性检验。在异质性分析结果中，数字技术对粮食产业高质量发展水平的影响在粮食主产区呈现显著的正向影响，在非粮食主产区，其影响虽不显著，但仍有正向影响。【结论】河南省需加强数字技术建设，促进数字技术在粮食生产中的运用，使数字技术充分赋能于粮食产业，推动粮食产业降本增效与结构优化升级。
猪链球菌2型和9型双重Basic-RPA检测方法的构建与应用
张慧辉;王可心;李艳伟;魏小兵;王磊;胡建和;丁轲;刘明成;夏小静;【目的】通过构建猪链球菌(Streptococcus suis，SS)2型和9型双重快速检测方法，为监测SS的流行和传播的提供技术支持。【方法】分别以SS2特有荚膜多糖糖编码基因(capsular polysaccharide 2J gene， cps2J)和SS9特有荚膜多糖糖编码基因(capsular polysaccharide 9H gene， cps9H)为靶标设计引物和探针，对反应体系和反应条件进行优化，建立基础型重组酶聚合酶等温扩增(Basic-recombinase polymerase amplification， Basic-RPA)快速检测技术，并对其特异性、灵敏度、重复性和临床应用效果进行评价。【结果】特异性结果表明，构建的SS2和SS9双重Basic-RPA检测方法与其他常见病原体无交叉反应，特异性良好。灵敏度结果显示，该方法针对SS2和SS9检测限达到1×10-3 mg·L-1，高于常规PCR的1×10-2 mg· L-1。重复性结果显示该方法有良好的稳定性。用双重Basic-RPA方法对41例临床样品进行检测，其检出率为24.4%，与单重Basic-RPA方法检测结果一致，高于细菌分离方法的检出率12.2%，以及常规PCR方法的检出率19.5%。【结论】构建的SS2和SS9的双重Basic-RPA检测方法，特异性和稳定性好，灵敏度高，可应用于SS快速诊断和血清分型。
机器学习改进卷积神经网络在作物病害识别中的研究进展
汪强;李美琳;马新明;乔红波;郭伟;时雷;熊淑萍;樊泽华;郑光;综述了从机器学习到卷积神经网络（convolutional neural network， CNN）的作物病害识别融合改进方法，系统梳理了机器学习与CNN作物病害识别的关键技术，包括数据获取、数据处理、数据训练、网络架构选择、特征提取与融合、模型验证等六个应用流程，分析了两者性能差异的核心原因，归纳了两者共同面临的数据需求高、计算资源高和泛化能力不足的技术难点，对应总结了机器学习改进卷积神经网络作物病害识别关键技术的策略。最后，总结了当前研究存在的挑战，并展望了未来的研究方向。
秸秆还田配施复合微生物菌剂对退化褐土修复及关键微生物筛选
崔家馨;韩钰;冯晨;武清涵;郭萍;杨世琦;【目的】探究秸秆还田配施复合微生物菌剂对退化褐土土壤养分和微生物群落多样性的影响，并筛选修复过程中关键微生物，为修复因长期集约化耕作和养护不足而退化的土壤提供有效且可行的措施。【方法】以未处理的退化褐土为对照（CK），分别在退化褐土中添加秸秆（T1）及秸秆和复合微生物菌剂（枯草芽孢杆菌+绿僵菌）（T2），测定土壤养分指标，利用宏基因组测序分析土壤微生物群落的差异性，并筛选退化褐土修复过程中的关键微生物。【结果】秸秆和复合微生物菌剂的添加改善了土壤pH值，提高了有机碳、速效钾、速效磷、碱解氮和微生物量碳质量分数。宏基因组测序结果表明，秸秆还田配施复合微生物菌剂能够提高土壤微生物种水平α多样性，土壤中变形菌门、放线菌门和拟杆菌门相对丰度显著增加。相关性分析结果表明，土壤有机碳和微生物量碳质量分数与微生物群落结构密切相关。放线菌门的野野村氏菌属（Nonomuraea）与有机碳的变化显著相关，在退化褐土的修复过程中发挥关键作用。【结论】通过秸秆配施复合微生物菌剂修复退化褐土，可以使土壤养分大幅度提升，土壤微生物物种组成发生改变，种水平α多样性得到提高，而野野村氏菌属为该修复过程中的关键微生物。