科研产出
基于集成学习的水稻氮素营养及籽粒蛋白含量监测
《光谱学与光谱分析 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：利用高光谱遥感技术在水稻收获前对籽粒品质相关的蛋白质含量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,有助于提前掌握籽粒品质信息,明确市场定位.该研究以广东省典型优质籼稻为研究目标,基于2019年和2020年两年氮肥梯度实验,以水稻分化期和抽穗期冠层尺度高光谱数据、水稻氮素参数,包括叶片氮素含量(LNC)、叶片氮素积累量(LNA)、植株氮素含量(PNC)、植株氮素积累量(PNA)及籽粒蛋白含量数据为基础,利用四种个体机器学习算法partial least square regression(PLSR)、K-nearest neighbor(KNN)、Bayesian ridge regression(BRR)、support vector regression(SVR),三种集成学习算法random forest(RF)、adaboost、bagging,针对水稻不同生育期氮素状况进行监测建模,在此基础上构建基于水稻冠层光谱信息、光谱信息结合水稻农学氮素参数的籽粒蛋白含量的监测模型,并对模型进行精度对比.研究结果表明,在水稻氮素营养监测方面,利用水稻冠层454~950 nm波段信息,采用RF及Adaboost算法,在水稻分化期、抽穗期及全生育期LNC、LNA、PNC及PNA模型R2均达到0.90以上,同时也具有较低的RMSE和MAE.在水稻籽粒蛋白品质监测方面,采用全波段光谱信息进行籽粒蛋白含量监测时,R F具有最高的精确度与稳定性,两生育期的R F模型对籽粒蛋白含量的监测结果R2分别为0.935和0.941,RM S E分别为0.235和0.226,M A E分别为0.189和0.152;两生育期以全波段光谱信息结合长势参数进行籽粒蛋白监测时,Adaboost模型具有最高的精确度和稳定性,其中分化期全波段光谱信息结合PNA作为输入参数,Adaboost模型R2为0.960,RMSE为0.175,MAE为0.150,以抽穗期全波段光谱信息结合PNC作为输入参数,R2为0.963,RMSE为0.170,MAE为0.137.研究结果表明,与PLSR,KNN,BRR和SVR几种个体学习器算法相比,集成算法RF,Adaboost和Bagging具备良好的处理多重共线性的能力,适合用于高光谱数据的分析与处理,在作物氮素营养监测及水稻品质的早期遥感监测方面具有明显优势.
关键词： 高光谱遥感 水稻品质 机器学习 集成算法 Adaboost Random forest
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水稻产量遥感监测机器学习算法对比
《光谱学与光谱分析 》 2022 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：水稻是我国的主要粮食作物,利用高光谱遥感技术在水稻未成熟之前对水稻产量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,可以准确掌握水稻的产量信息,帮助政府提前做出决策.以2019年—2020年广州市白云区钟落潭试验基地氮肥梯度实验为基础,分别获取水稻分化期和抽穗期冠层高光谱数据、作物群体长势参数(生物量、叶面积指数)及作物养分吸收量,利用贝叶斯岭回归(BRR)、支持向量回归(SVR)、偏最小二乘回归(PLSR)三种方法建立各生育期的产量监测模型并进行精度对比,确定水稻产量的最优估算时期和最佳估测模型.结果表明,三种方法中,BRR和SVR方法更适合产量监测,在不同时期及不同的参数组合下均有较好的表现(R2>0.82,NRMSE<8.22%);基于2019年与2020年数据,采用全波段光谱信息进行产量监测时,分化期最佳监测模型为BRR模型,R2为0.90,抽穗期最优监测模型为SVR模型,R2为0.87;采用全波段光谱协同作物群体长势参数进行产量监测时,两时期最佳监测模型均为BRR模型,R2分别达到0.90和0.92;相较于BRR模型和SVR模型,PLSR模型在不同时期和不同参数组合下,最高R2仅为0.75;基于2020年数据,以三种不同的参数组合作为输入时,两时期估算结果均为BRR模型最优,且分化期建模精度高于抽穗期(R2至少增加0.02,NRMSE至少降低0.61%);当输入参数组合为全波段光谱协同作物群体长势参数、作物养分吸收量时,BRR模型对产量的估算精度达到最高,R2为0.94.分析认为产量的最优监测时期是分化期,最优监测模型为BRR模型.研究结果可为水稻产量的早期遥感监测提供参考.
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高温长时辉干工艺对广东炒青绿茶香气组分的影响
《食品科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为探究高温长时辉干工艺对炒青绿茶香气品质的影响,采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用技术,借助香气感官审评及多元统计分析,研究不同辉干参数下所制绿茶样品的香气特征和挥发性有机化合物.结果表明,8组样品可根据香气特征分为4类,且此差异与辉干温度及时间参数相关.在所有样品组中,共鉴定出58种挥发性有机化合物,其中45种化合物为共有香气组分.基于挥发性有机化合物开展无监督分析,所获聚类结果与感官审评分类情况相似.利用单因素方差分析和偏最小二乘法判别分析,筛选获得对炒青绿茶香气特征变化具有重要影响的32种香气成分.为进一步了解辉干温度和时间对32种挥发性有机化合物含量的影响,基于该2种因素实施了双因素方差分析,发现17种关键香气成分的含量受到温度因素、时间因素和温度-时间交互因素的显著影响(P<0.05),12种关键香气成分的含量受到温度因素和时间因素的显著影响(P<0.05),α-荜澄茄油烯和δ-杜松烯含量受到时间因素和温度-时间交互因素的显著影响(P<0.05),α-甜旗烯含量仅受到温度因素的显著影响(P<0.05).
关键词： 辉干 炒青绿茶 香气 顶空固相微萃取 气相色谱-质谱联用技术
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调理剂耦合水分管理对双季稻镉和铅累积的阻控效应
《环境科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：土壤重金属生物有效性和水稻自身的生理活动共同决定糙米的重金属累积.选取广州市郊一土壤镉(Cd)总量未超标但糙米Cd存在超标风险的稻田开展田间小区试验,以土壤重金属有效态和水稻生理阻隔为切入点,研究富硅调理剂(JD)、钙镁调理剂(YY)、富硅调理剂+淹水灌溉(JD+YS)和钙镁调理剂+淹水灌溉(YY+YS)处理对早、晚稻产量、糙米重金属含量、 Cd和铅(Pb)富集系数、土壤重金属总量、土壤理化性质以及土壤Cd和Pb形态分布的影响.结果表明:(1)在土壤ω(总Cd)仅为0.13 mg·kg~(-1)的CK处理中,其早稻糙米ω(Cd)均值可达0.19 mg·kg~(-1).早稻品种(杂交稻)糙米对Cd和总As的富集能力强于晚稻品种(常规稻),而对Pb的富集能力不及晚稻品种(常规稻);(2)单施调理剂JD和YY对早、晚稻糙米的Cd和Pb累积没有明显的阻控效应,但JD+YS和YY+YS处理能显著地抑制早、晚稻糙米的Cd和Pb累积,且以JD+YS处理效果更加明显.JD+YS对早稻Cd和Pb累积的降幅达65.8%和68%,对晚稻的降幅达71.43%和49.15%.JD+YS处理通过提高土壤pH值和维持较低的氧化还原电位,促进土壤Cd和Pb由酸可提取态向还原态和残渣态的转化,明显降低了土壤Cd和Pb的有效态含量;同时,其提供的有效态Si、 Ca~(2+)和Mg~(2+)养分供应通过生理阻隔和竞争Cd离子转运通道,进一步抑制了早、晚稻对土壤Cd和Pb的吸收及向糙米的转运.研究成果可为糙米Cd和Pb阻控产品和技术的研发与应用提供科学依据,对指导华南双季稻区的水稻安全生产具有重要意义.
关键词： 水稻 土壤调理剂 水分管理 稻米Cd和Pb累积 土壤Cd和Pb形态分布
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新型α-葡萄糖苷酶抑制剂1-脱氧野尻霉素-羟基查耳酮杂合体在大鼠体内的吸收与代谢
《食品科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：本实验研究了新型、高效α-葡萄糖苷酶抑制剂1-脱氧野尻霉素-羟基查耳酮杂合体（DC-5）在大鼠体内的吸收与代谢。超高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱（ultra-performance liquid chromatography quadrupole timeof-flight tandem mass spectrometry,UPLC-Q-TOF-MS/MS）检测结果表明，DC-5灌胃后大鼠血液中出现了加氢还原、甲基化、磺酸化及葡萄糖醛酸化4 种代谢产物；灌胃后0.5 h，大鼠血液、心、肝、肺、胃、小肠中的DC-5含量达到峰值，而脾和肾中则在灌胃后1 h达到最高值；大鼠血液中DC-5的峰值质量浓度为162.76 ng/mL，半衰期（halflife in the terminal phase,T_(1/2)）为30.66 h，平均驻留时间（mean residence time,MRT）为11.41 h；粪便是DC-5的主要排泄途径，24 h内排泄量为灌胃量的2.26%，显著高于24 h内尿液中的排泄量（0.015 6%）；药代动力学分析结果表明，DC-5在大鼠体内的生物利用度为1.47%。
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基于感官品质、质构特征及理化成分分析的中国南瓜果实感官综合评价预测模型
《食品科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：本实验以20份不同类型中国南瓜种质资源的果实为研究对象，分别测定其感官品质指标、质构特征指标和理化成分指标，并进行差异性分析、相关性分析及逐步回归分析，以建立一套数据化、能够综合评价中国南瓜果实感官品质的方法，为探究感官品质关键因子和优良品质新品种选育提供理论依据。差异性分析结果表明，不同南瓜材料的感官品质指标、质构特征指标和理化成分含量均存在不同程度的差异。相关性分析结果表明，南瓜果实的柔软度、黏糯度、甜度越高，口感越微润，综合口感越好；此外，质构特征指标中弹性、内聚性越高，黏附性越低，南瓜果实的综合口感越好；理化成分中糖、果胶和总淀粉含量越高，含水量越低，综合口感越好。通过逐步回归分析建立了Y=-1.547+0.072×果糖含量+0.052×可溶性果胶含量-0.053×直链淀粉含量-0.022×黏附性+21.278×粗纤维含量（Y为综合口感预测得分）的感官综合评价预测模型，该模型预测口感效果较好，综上，以质构特征和理化成分含量作为客观评价指标可以较好地弥补感官分析主观性较强的劣势。
关键词： 中国南瓜 感官分析 质构特征 理化成分 相关性分析 回归模型
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冬枣粉吸湿的色泽、热力学特性及糖物质基础分析
《食品科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为充分了解枣粉吸湿过程中的水分吸附特性,本研究采用静态称量法,分别测量枣粉在温度20、30、40℃,水分活度0.112~0.946下的吸湿情况,探究超微粉碎前后枣粉吸湿色泽的变化、吸附等温线、热力学性质及糖物质基础.结果表明,枣粉吸湿后褐变现象严重,其吸附等温线是Ⅲ型,Peleg模型最适合描述枣粉的吸附等温线(平均相对预测误差E<5%).净等量吸附热和微分熵随着枣粉平衡水分含量(干基,下同)的增加呈指数降低,且超微粉低于普通粉.普通粉和超微粉的绝对安全水分含量分别为0.237 5、0.223 5 g/g.普通粉和超微粉的水分吸附过程均满足熵-焓补偿理论,其吉布斯自由能分别是1 152.80、1 184.22 J/mol,该过程是一个焓驱动的非自发反应.单糖吸湿对照实验结果表明枣粉中吸湿的主要糖种类为果糖.本研究旨在为枣粉的加工工艺优化及贮藏条件的选择提供理论依据.
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京津冀地区干旱事件时空聚集性特征分析
《水资源保护 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：在计算京津冀地区1961—2015年逐月标准化降水蒸散指数（SPEI）的基础上，借助SaTScan时空扫描软件，对不同程度干旱的时空聚集特征及其变化趋势进行了探究。结果表明：京津冀地区1961—2015年干旱发生频率持续增加，干旱化程度不断加剧；轻旱和中旱的时空聚集特征与总旱相似，集中发生于石家庄、保定、衡水和邢台；重旱和特旱的时空聚集特征相似，集中发生于廊坊、保定、沧州和石家庄；1961—1993年干旱聚集状态保持平稳，1994年后聚集的空间波动性增大，聚集范围和聚集程度均有所增强；随着干旱程度的加重，聚集发生的难度增加，聚集范围的差异性增大，空间波动性和不可预测性均有所增强。
关键词： 干旱事件 SPEI 时空聚集性 SaTScan时空扫描 京津冀地区
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中国水-能源纽带关系双向消耗核算研究
《水资源保护 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对经济社会发展中水与能源的消耗问题，从水资源开发利用过程中的能耗与能源生产过程中的水耗两个角度进行双向的定量分析，并采用双向核算法估算了全国主要能源产业生产现状总用水量与水资源利用的总耗能量，厘清了水与能源之间的纽带关系。研究结果表明：水与能源之间存在着环环相扣的关系；6类能源中火力发电耗水量最大，水力发电次之，其后分别为原煤、原油、天然气，太阳能发电耗水量最小，2016年中国主要能源生产过程中耗水量约占全国用水总量的3.14%;水资源利用过程中地表水取水总能耗最大，非常规水源利用总能耗较小，2016年中国水资源利用过程中的能耗约占全国能源消耗总量的2.44%。
关键词： 水-能源纽带关系 能源生产耗水量 水资源利用能耗 定额法 双向消耗核算
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基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别
《农业工程学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：绿色高效杀线农药是现阶段防治植物线虫病的有效手段之一,针对在大规模杀线农药活性筛选测试阶段,传统人工镜检工作存在耗时长、准确率低、工作量大等问题,提出一种基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别方法YOLOFN(YOLO for Nematodes).基于YOLOv5s目标检测理论框架,在主干网络嵌入坐标注意力机制特征提取模块,融合线虫特征图位置信息于通道注意力中;进一步,平衡考量线虫目标的重叠比例、中心点距离、预测框宽高以及正负样本比例,以精确边界框回归的高效损失函数(Efficient IoU,EIoU)和焦点损失函数(Focal loss)优化定位损失函数和分类损失函数,最小化真实框与预测框的宽高差值,动态降低易区分样本的权重,快速聚焦有益训练样本,以提升模型对重叠黏连线虫目标的解析能力和回归精度.试验结果表明,YOLOFN在准确率、召回率和平均精度均值(mean Average Precision,mAP)性能指标上较改进前提高了0.2、4.4和3.8个百分点,与经典检测算法YOLOv3、SSD、Faster R-CNN3相比,mAP分别提高了1.1、31.7和15.1个百分点;与轻量化主干算法深度可分离卷积-YOLOv5、Mobilenetv2-YOLOv5、GhostNet-YOLOv5相比,在推理时间基本无差别情况下,mAP分别高出11.0、16.3和15.0个百分点.YOLOFN模型可快速、准确、高效完成线虫镜检统计工作,满足植物线虫病农药研发的实际需求,为加快植物线虫病防治新药的研制提供有力技术支持.
关键词： 模型 深度学习 植物线虫病 杀线农药 目标检测 注意力机制 损失函数
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