科技文摘

20210101 不同助剂的雾滴在不同环境下的动态蒸发研究// DOI：10.25165/j.ijabe.20201302.5353

农药雾滴在下落至靶标的过程中持续蒸发，此过程称为动态蒸发，其受到环境温度、湿度、助剂类型及浓度的应该向。基于在蒸发过程中雾滴在不同高度拥有不同的粒径，本试验通过硅油法在特定的温湿度下收集不同高度的雾滴对动态蒸发进行定量。所有雾滴均通过雾滴发生器产生。研究结果表明，助剂种类、空气温度、湿度对雾滴发生器产生的雾滴无显著性影响。本测试中的助剂均未能减少动态蒸发，不同助剂浓度的动态蒸发存在差异，这可能取决于助剂属性。有机硅助剂的动态蒸发与水蒸气压呈负相关，这表明其在高温高湿条件有较好的抗蒸发性能。植物油助剂与非离子型助剂与空白水溶液相同，动态蒸发随温度的降低和湿度上升而下降。

[编译自：Wang Z C，Lan L C，He X K，HerbstA. Dynamic evaporation of droplet with adjuvants under different environmentconditions. Int J Agric & BiolEng，2020，13（2）：1-6.]

20210102 偏振-高光谱信息融合估测番茄叶片可溶性糖及糖氮比研究// DOI：10.25165/j.ijabe.20201302.4280

该研究利用偏振-高光谱信息融合技术估测番茄叶片可溶性糖（SS）、总氮（N）及糖氮比（SS/N）。分别以五个生长周期（苗期、开花期、初果期、中果期和采摘期）和五个梯度水平（25%、50%、75%、100%、150%）的氮素营养胁迫样本为研究对象，样本被同时用于光谱采集和可溶性糖及氮含量测定。利用课题组自行研制的偏振光谱采集系统采集偏振光谱并提取4个偏振度特征。利用高光谱采集高光谱数据，经过主成分分析降维、确定4个特征波长，再通过相关分析法提取这4个特征波长下的各8个高光谱图像纹理特征。首先分别建立了基于偏振度特征模型、图像特征模型和光谱特征三种单一特征的模型。随后偏振度特征与高光谱纹理特征变量进行归一化后，建立了线性和非线性的定量诊断模型。研究结果表明采用SS/N预测模型的精度高于SS和N的模型，且对于N和SS/N模型而言，两者的SVM模型的精度明显优于单一特征来源模型，具有较好的诊断作用。结果表明，偏振高光谱多维信息检测技术能够有效地判断番茄营养胁迫状况。多特征数据融合分析技术可以提高光谱诊断技术在精准农业中的预测精度。

[编译自：Zhu W J，Li J Y，Li L，Wang A C，Wei X H，Mao H P. Nondestructive diagnostics of soluble sugar，total nitrogen and their ratio of tomato leaves in greenhouse by polarizedspectra-hyperspectral data fusion. Int J Agric & Biol Eng，2020，13（2）：189-197.]

20210103 自适应神经模糊推理系统在圆盘犁的阻力和能耗需求预测中的应用// DOI：10.25165/j.ijabe.20201302.4077

圆盘犁的阻力和能耗需求被认为是与推土机功率正确匹配的重要因素。该研究通过与多元线性回归（MLR）模型的对比，测试了使用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）来确定圆盘犁的阻力和能耗需求的可能性及其性能。通过实地试验和各种文献，共获得了133种数据模式。从这133个数据点中，随机选取了121个作为训练集，其余12個用于模型验证。输入变量为犁深度、犁速、土壤质地指数、初始土壤含水率、初始土壤体积密度、圆盘直径、圆盘角度和倾斜角度，输出变量为圆盘犁的阻力。ANFIS 使用了四个从属函数：三角形从属函数、通用钟形从属函数、梯形从属函数和高斯曲线从属函数。对 ANFIS和 MLR 建模结果的评估显示，三角形成员函数比其他函数执行效果更好。当将 ANFIS 模型预测与测量值进行比较时，阻力平均相对误差为-1.97%。ANFIS模型与其他方法进行比较的结果表明，圆盘犁的阻力和能耗需求可以得到令人满意的预估。

[编译自：Al-Dosary N M N，Al-Hamed S A，Aboukarima A M. Application of adaptive neuro-fuzzy inferencesystem to predict draft and energy requirements of a disk plow. Int J Agric & Biol Eng，2020，13（2）：198-207.]