针对哺乳母猪饲喂过程中普遍存在的采食控制粗放，以及因拱食行为导致的饲料浪费严重等问题，该研究采用“两阶段递进式”试验设计，系统评估智能分阶段饲喂系统对母猪采食、体况、繁殖效率及仔猪生长性能的影响，并筛选系统关键运行参数。首先，选取94头经产母猪随机分为智能饲喂组与传统饲喂组，探究智能饲喂器的优势；其次，在两个智能饲喂单元中设置不同“餐次×水料比”参数组合（“五餐制×水料比1.3:1”和“四餐制×水料比1.5:1”），比较不同“餐次×水料比”组合对系统运行效果的影响，探究不同能量供给模式的影响。试验结果显示：与传统组（背膘损失2.61 mm）相比，智能饲喂组（背膘损失1.69 mm）在泌乳后期（分娩15 d后）日采食量提高约5%～10%；背膘损失极显著降低（P＜0.01），平均减少0.92 mm，降幅达35.2%；繁殖性能方面，断奶—发情间隔由传统组的9.04 d缩短至智能饲喂组的8.15 d（P＜0.01），缩短了0.89 d；断奶配种率由85%提升至90%，提高了5个百分点。仔猪方面，断奶当日体重均值由7.30 kg增至7.68 kg（P＜0.01），断奶增重均值由6.06 kg增至6.47 kg（P＜0.05），均显著提高；相较于“四餐制×水料比1.5:1”组合，“五餐制×水料比1.3:1”组合在泌乳中后期（12～21 d）维持了更高、更持久的采食平台，回落更缓，且母猪背膘损失分布更集中、极端流失风险更低。综上所述，智能饲喂系统通过其“个体触发补料”机制，在“分阶段供给”的基础上实现了精准的个体化饲喂，有效提升了母猪采食量、体况维持能力和繁殖表现，并带动仔猪生长性能的提升。其中，“五餐制×水料比1.3:1”是泌乳中后期的优选参数组合。该智能饲喂系统通过精准匹配母猪个体营养需求，能有效提升采食效率、维持母猪体况、改善繁殖性能与仔猪生长表现。研究结果可为规模化猪场实现节本增效与动物福利提升提供关键技术支撑。

针对肉牛进食过程中的拱料现象，满足肉牛的个性化进食需求，该研究设计了一款滚刷式补饲推料机器人。为探究补饲推料机器人运动参数对补饲和推料效果的影响，基于EDEM-RecurDyn耦合方法对补饲推料机器人的运动过程进行仿真分析，确定了全混合日粮饲料间、饲料与装置间的接触参数。在补饲性能分析中以螺旋转速和整机行进速度为试验因素，以补饲均匀性和补饲效率为评价指标，在推料性能分析中以滚刷转速、滚刷偏角和整机行进速度为试验因素，以推料率和推料效率作为评价指标，采用单因素与正交试验方法进行仿真分析。试验结果表明：当补饲推料机螺旋轴转速为160 r/min、整机行进速度为0.68 m/s、滚刷转速为450 r/min和滚刷偏角为40°时，补饲均匀性大于96%，补饲效率为120.6 kg/min，推料率为98.25%，推送效率为418.94 kg/min。在此最优参数条件下进行样机试验，得到的结果为：补饲均匀性大于93%，补饲效率为135.8 kg/min，推料率为97.90%，推送效率为311.90 kg/min，所设计的机器人工作性能良好，能够满足中小规模牛舍的辅助饲喂需求。

针对猪场传统针头注射存在的断针风险高、交叉感染大、作业效率低等问题，该研究提出了一种面向限位栏养殖场景的生猪无针注射机器人视觉定位与运动控制方法。首先，根据生猪免疫注射作业流程和工作原理，进行关键部件选型；进一步，提出一种生猪无针注射部位精准定位方法，通过基于改进的YOLOv8n网络提取生猪图像中的尾根部位，构建髋骨肌肉注射区点集，利用最小二乘法拟合曲面点集实现机器人注射点位和注射姿态的准确计算；并开发无针注射机器人控制系统，基于ROS（robot operating system）集成导航移动、视觉检测、机械臂控制等算法，控制机器人沿着预定的轨迹，实现生猪的无针注射功能。在河北省秦皇岛市某生猪养殖场进行了无针注射试验。试验结果表明：所提出的尾根检测算法识别准确率为95.8%，召回率93.5%，平均精度均值97.1%；机器人注射成功率为93.3%，其中垂直注射占比95.2%，单头猪单次注射用时7.9s；X、Y、Z轴方向最大注射偏差分别2.9、3.7、1.9 cm，平均偏差1.30、1.91、0.59 cm，注射精度满足生猪免疫注射作业要求。研究结果可为规模化生猪养殖的少人化、自动化、智能化提供技术参考。

针对侧墙小窗进风纵向通风系统（holistic sidewall ventilation system，HSVS）规模化鸡舍存在的舍内前端截面风速低、回流区位置不合理等问题，该研究在规模化HSVS鸡舍进行试验，通过梯度调整舍前区进风口开启角度，多点实测不同工况下的舍内外压差、笼内风速变化，结合计算流体动力学（computational fluid dynamics，CFD）模拟方法，系统分析HSVS鸡舍流场优化效果。结果表明，鸡舍压差随前区进风口开启角度增加而降低，且仍分布均匀，所有工况下鸡舍中部平均压差较前端高（1.7±0.2）Pa。前区进风口开启角度增加至90°时，鸡舍中部风速最大，且风速与压差变化呈反比关系，舍内风速不均匀系数可降至0.30以下；通过CFD模拟可知，增加前区进风口角度可使舍内整体风速提升，鸡舍前端截面风速平均升高0.10 m/s，且可改善鸡舍中部风速，降低不均匀系数。该研究结果表明，增加前区进风口开启角度至70°及以上可有效改善鸡舍前端气流环境，提升舍内气流均匀性，为纵向通风等鸡舍环境控制策略提供参考。

猪舍温湿环境影响猪体热平衡调节，系统探究不同环境下猪体生理响应特征及其内在调节机制，揭示猪体热调节规律，对实现猪舍环境精准调控具有重要意义。然而，现有建立在热交换平衡原理基础上的猪体热调节模拟模型难以精准反映不同环境条件下猪体真实的体热响应过程。为突破现有机理模型的局限，提升猪体关键生理指标的模拟精度，该研究通过机器视觉技术识别并量化饮水频率来优化猪体热交换动态机理模型。首先，通过基于生物物理学定律和热平衡原理构建猪体双节点热交换机理模型，模拟猪体核心层-皮肤层-舍内环境之间的热量交换过程，揭示猪体热响应调节机制；然后，通过构建基于YOLOv11优化的DCB-YOLO饮水目标感知模型来识别猪只饮水行为并量化其饮水频率，将饮水频率作为修正因子优化机理模型的血液对流与呼吸散热参数，以提升猪体热交换机理模型的精准性。结果表明，优化后的猪体热交换机理模型输出的直肠温度、心率和呼吸频率的决定系数分别为0.831、0.771和0.775。该研究提出的优化的猪体热交换机理模型可为猪舍环境温湿环境质量评价及精准调控提供技术支撑。

立体栖架蛋鸡舍采用多层空间布局，舍内气流组织复杂，易产生环境参数区域分布不均与短时动态波动问题，给鸡舍环境精准调控及风险提前预警带来较大难度。为及时掌握舍内关键环境参数的短期变化情况，支撑环境调控策略快速优化与精准施策，该研究基于多点连续监测数据，使用梯度提升回归算法分别建立可反映未来24 h舍内环境温度、相对湿度和NH₃浓度变化的短期预测模型，并对模型预测性能进行验证与评价。结果表明，蛋鸡舍温度、相对湿度和NH₃浓度的平均值分别为18.99～20.88 ℃、46.52%～51.98%和1.32～1.86 mg/m³，其空间极差均值分别为2.31 ℃、11.84%和1.27 mg/m³，舍内环境参数存在显著的局部差异。温度预测模型的决定系数（R²）、均方根误差（root mean square error，RMSE）、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别为0.96、0.73 ℃和0.50 ℃，相对湿度预测模型的R²、RMSE和MAE分别为0.97、2.94%和1.77%，NH₃浓度预测模型的R²、RMSE和MAE分别为0.76、0.44 mg/m³和0.27 mg/m³。温度、相对湿度和NH₃浓度预测值与实测值的平均回归决定系数分别为0.95、0.96和0.71，且未来24 h递推预测曲线均能较好延续各环境参数的历史变化趋势，模型预测结果与实测值具有较好一致性。研究表明，基于梯度提升回归算法的环境参数短期预测方法可为立体栖架蛋鸡舍通风量预调、高风险时段识别及热湿与氨气协同调控提供技术支撑，对提升该养殖模式下环境管理的稳定性与精细化水平具有参考意义。

针对肉鸡育雏舍内垫料表层粪污铲抛清理作业中，铲抛装置因关键结构参数依赖经验设计而存在效率低、振动大、性能不佳等问题，该研究通过开展双曲柄铲抛机构与粪污颗粒ADAMS-EDEM耦合仿真分析，建立基于最优拉丁超立方抽样法的设计变量—铲抛量高斯过程回归代理模型；针对优化问题中存在的目标函数量纲差异、结构参数与作业性能高度非线性映射、多目标协同冲突等问题，构建集自适应归一化机制、混合优化框架、最优解选择方法于一体的改进型NSGA-II（non-dominated sorting genetic algorithm II）多目标优化遗传算法，求解所得铲抛机构参数的Pareto解集收敛且分布均匀。利用优化后的参数组合试制了双曲柄铲抛装置并开展了育雏舍内现场清收试验，结果表明：铲抛机构的铲抛效率提升138.24%，驱动力矩减小35.12%，抛铲末端角加速度峰值降低35.60%，表面粪层残留率下降55.99%，极大改善了整台装置的工作性能和动力学特性。该方法为铰链四杆机构设计参数的优化和农业机械中双曲柄装置的综合应用提供了新的理论参考。

针对传统温度预测方法难以充分捕捉温度序列中的局部特征与长期趋势，进而造成模型预测性能不佳的问题，该研究提出一种融合一维卷积神经网络（one-dimensional convolutional neural network，1DCNN）、双向长短记忆神经网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）与深度Q网络（deep Q-network，DQN）的1DCNN-BiLSTM-DQN温度预测模型。针对鸭舍温度时序信号蕴含的多尺度变化特征，通过离散傅里叶变换将温度时序信号分解为高频分量和低频分量，利用1DCNN提取高频分量中的短期波动特征，利用BiLSTM提取低频分量中长期波动的时序依赖特征。随后，采用拼接模型将两部分特征融合，通过全连接层映射得出温度预测值。在此基础上，引入DQN智能体实现预测模型超参数的迭代优化，DQN智能体以8维状态空间、12维动作空间构建自适应优化机制，以实现对学习率、隐藏层数量、Dropout率等关键超参数动态寻优，提升模型在季节交替、极端天气场景下的预测鲁棒性。利用网养鸭舍采集的舍内外温度数据对模型进行验证试验，结果表明，该模型的决定系数R²为0.99，最优输入步长为48，平均绝对误差、均方根误差指标优于时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）、Transformer等传统模型，说明该研究提出的1DCNN-BiLSTM-DQN模型可实现鸭舍温度的精准预测，为降低肉鸭的环境应激风险提供数据支撑。

再生稻以“一种两收”在有限耕地上提升周年产量，是保障中国粮食安全并推动农业绿色高质量发展的重要种植模式。再生稻头季机械化收获易造成稻桩折断和再生芽受损，已成为再生稻适度规模化扩展的关键瓶颈。该文从农业工程视角系统综述机收再生稻减损增产提质的研究进展，重点围绕装备、品种和栽培技术3个方面展开。在装备方面，总结低比压轻量化底盘、履带与割幅优化、自动割台高度控制、稻桩扶正装置及智能路径规划等技术进展，阐明其对降低碾压损伤和提升留桩一致性的作用。在品种方面，归纳不同品种在耐碾压性和再生力方面的差异，梳理以再生芽存活率、再生蘖数和茎秆力学性状为核心的评价指标及相关遗传研究进展。在栽培技术方面，重点总结预留机收行、收获期控水提升田间承载力、再生季精准养分管理和碾压区修复等配套措施，提出覆盖收前、收中与收后的综合减损增产提质思路。在此基础上，分析了当前机收再生稻在装备与农艺协同不足、区域适应性和评价标准体系薄弱、品种改良与技术推广滞后等方面面临的主要问题，并展望以轻量化与智能化装备升级、耐碾压与强再生力品种培育以及农机品种农艺一体化集成为核心的发展方向。该文旨在为机收再生稻减损增产提质技术的适度规模化、标准化和产业化应用提供参考。

在旋耕作业工况下，机具高负载干扰易导致轮胎滑转率过大和车速跟踪精度不足，严重影响分布式设施园艺电动平台的纵向稳定性。针对上述问题，该研究提出一种基于积分鲁棒车速-滑模滑转率串级控制方法，并通过仿真和实车试验验证其有效性。首先，考虑车轮-土壤相互作用及旋耕作业阻力特性，建立分布式设施园艺电动平台-旋耕机具耦合系统的动力学模型，在此基础上设计外环车速控制器，通过引入积分鲁棒控制方法抑制建模误差与负载扰动引起的稳态偏差，从而保证作业速度的稳定性；进一步基于滑模控制设计内环滑转率控制器，以轮胎力学模型反向求解得到的最优滑转率作为参考输入，实现滑转率的快速收敛与精确跟踪。在突遇泥泞路段工况下，串级控制方法的车速平均误差为0.10 km/h，相较于切换控制和车速控制分别降低了16.6%和67.7%；车速恢复时间为0.11 s，相较于切换控制和车速控制分别缩短了64.5%和68.6%。在耕深变换工况下，串级控制方法的车速平均误差为0.07 km/h，相较于切换控制和车速控制分别降低了40.0%和52.0%。实车试验结果表明，加速工况下，该控制方法的平均滑转率相较于切换控制和车速控制分别降低了11.7%和16.6%，车速平均误差分别降低了4.3%和8.3%；在深耕工况下，该控制方法的平均滑转率相较于切换控制和车速控制分别降低了23.5%和31.6%，车速平均误差分别降低了20.0%和37.5%。所设计的串级控制方法通过外环与内环控制器协同作用，形成驱动防滑与车速调节的一体化控制，提升了整车在高扰动工况下的纵向稳定性，有效抑制了平台在旋耕作业过程的滑转率，提升了车速控制性能和作业稳定性。

针对芦笋采收机器人作业过程中的芦笋嫩茎细长、遮挡重叠和母茎干扰导致的多目标分割与识别难题，该研究以YOLO11n-seg为基线模型，提出改进模型YOLO11n-SAL。引入多尺度边缘增强模块（multi-scale edge enhancement module, MEEM），通过对图像边缘特征的分解和增强提升模型边界分割的精度，增强对细长目标的检测能力；同时，结合分离与增强注意力机制（separated and enhancement attention module, SEAM），通过感知并融合遮挡芦笋的多尺度特征增强遮挡环境下对芦笋的检测识别效果。试验结果表明，改进后的YOLO11n-SAL模型在各项评估指标上均取得显著提升，边框下的检测精度、召回率、\begin{document}$ \text{mAP}_{0.5} $\end{document}和\begin{document}$ \text{mAP}_{0.5-0.95} $\end{document}分别为94.2%、83.1%、91.2%和76.2%；掩码下的分割精度、召回率、\begin{document}$ \text{mAP}_{0.5} $\end{document}和\begin{document}$ \text{mAP}_{0.5-0.95} $\end{document}分别为93.4%、77.9%、90.7%和62.7%。热力图分析与检测分割效果对比表明，YOLO11n-SAL模型在不同场景下对芦笋边缘特征的感知能力以及遮挡条件下的多目标分割识别效果均有明显改善，与基线模型相比，检测分割效果更好，且能够有效应对复杂情况的干扰，显著提升了不同场景下芦笋的分割识别精度。为验证模型实际部署的识别及定位效果，基于深度相机和机械臂进行芦笋识别、定位及采收抓取试验，定位成功率达90%以上，采收抓取效果良好，为农业机器人精准采收作业提供了可靠的技术支撑。

针对Miner损伤法则在损伤评估时只考虑应力幅值的局限性，该研究提出一种考虑载荷梯度、频段损伤能量以及载荷峭度的动态损伤评估方法。首先搭建拖拉机车轮驱动扭矩测试系统，通过扭矩传感器获取车轮处的扭矩载荷数据；利用雨流计数法和统计方法得到了载荷的统计特性。随后对载荷梯度、频段损伤能量以及载荷峭度进行线性加权，构建损伤谱指数；基于网格搜索法和多载荷类型验证确定加权系数分别为0.350、0.425、0.225。并通过sigmoid函数进行s型非线性压缩以抑制极端值的干扰；随后将载荷循环时间中心在动态损伤强度指数窗口进行索引，将时频特性融入循环损伤，形成动态损伤评估框架。结果表明，所提方法能有效计算载荷分频段损伤，变速器轴载荷的归一化功率谱密度能量最高点为0.1 Hz，损伤最大频率为0.43 Hz，损伤值为1.78×10⁻⁸；传统Miner损伤法则的计算相对误差值为51.11%，本方法的损伤预测相对误差为0.67%，具有较高的损伤预测准确率和良好的可行性，可为损伤评估方法的研究提供理论依据和新思路。

针对轮式水稻插秧机在水田作业过程中因轮-土附着状态不稳定引起的侧向偏移、纵向滑移及插秧行距偏差等问题，该研究对不同土壤含水率、行驶速度和整机质量下的插秧机滑动率变化规律进行分析。以新洋 2ZG-6D1(G4) 型轮式水稻插秧机为研究对象，在 RecurDyn 中建立整机多体动力学模型，采用 Hertz-Mindlin with JKR 模型作为土壤接触模型，表征水田土壤颗粒间及其与触土部件间的黏附接触行为，并通过承压试验和剪切试验标定水田土壤离散元参数，在 EDEM 中构建分层水田土壤颗粒床。以土壤含水率、行驶速度和整机质量为试验因素，以侧向滑动率和纵向滑动率为评价指标，开展 Box-Behnken 响应面试验，建立滑动率回归模型并进行多目标优化。土壤含水率对侧向滑动率和纵向滑动率影响最显著，贡献率分别为 20.54% 和 35.74%；含水率与整机质量的交互作用对两类滑动率影响明显。在本文设定范围内，当土壤含水率为 32%、行驶速度为 0.54 m/s、整机质量为 854 kg 时，侧向滑动率和纵向滑动率综合表现较优，即二者在多目标优化约束下均达到较小水平。田间验证结果表明，侧向滑动率和纵向滑动率仿真值与实测值的相对误差分别为 12.25% 和 11.59%。所建立的 DEM-MBD 耦合模型能够较准确预测水田条件下轮式水稻插秧机的滑动率，可为水田机械行走系统设计与作业参数优化提供参考。

针对红花采摘机械臂在非结构化环境中采摘效率低、路径规划速度慢及路径平滑性差等问题，该研究提出了一种基于采摘区域聚类划分方法和目标重定向快速探索随机树（target redirecting rapidly-exploring random tree sta，TR-RRT*）路径规划算法。首先，基于红花果球在自然状态下的空间分布特征，设计了有效采摘面积为5 cm×20 cm的对辊式末端执行器，并通过采摘点聚类将作业区域划分为多个子区域，确保每个聚类可覆盖1～3朵红花。在此基础上，在双向RRT*（Bidirectional-RRT*）框架中引入目标重定向策略、目标直达与偏转扩展策略以及人工势场切向逃逸力策略，以提升路径搜索效率与避障性能；进一步采用贪婪跳点策略、插值曲率优化与B样条曲线拟合，保障机械臂运动路径的连续与平滑。仿真结果表明，TR-RRT*算法在复杂障碍环境下具有明显优势：路径长度（3892.05 mm）较对比算法IBI-P-RRT*（4284.44 mm）（改进人工势场法引导的双向扩展随机树）与BI-RRT*（4240.45 mm）分别缩短9.16%与8.22%；平均规划时间（0.3 s）仅为RRT*（3.78 s）的7.94%与BI-RRT*（0.43 s）的69.77%，BI-RRT*与BI-APF-RRT*（人工势场法引导的双向扩展随机树）算法的转向角度（37.51°、39.61°）分别为本算法（30.63°）的1.22与1.29倍，表明路径平滑性得到明显改善。实际采摘试验进一步验证了所提红花采摘区域聚类方法与TR-RRT*算法的有效性，机械臂从初始位置至首个目标点耗时3.64 s，任务间平均转移时间为3.12 s，2种采摘的成功率分别为88.06%和84.92%，能够实现红花的稳定、高效采摘。

灌区生态沟塘系统的有效应用不仅取决于单个沟塘的设计与运行管理，还与空间布局（系统面积和单元连接方式）有关。针对现有研究对灌区生态沟塘系统水量水质动态变化与多级响应刻画不足、难以支撑空间布局优化的问题，该研究提出一种基于系统动力学的灌区生态沟塘系统空间布局方法。利用系统动力学仿真工具Vensim构建综合考虑水量平衡、污染物去除及多级沟塘水力联系的田沟塘系统模型，使用试验区实测数据进行模型验证，并以南方典型双季稻高标准农田示范区为案例，开展典型年份不同空间布局方案模拟。模型验证结果表明，所建模型能较好模拟田沟塘系统水量和氮磷浓度的动态变化。案例分析结果表明：1）随着沟塘-稻田面积比的增加，田沟塘系统的氮磷去除率随之增加，但整体增长趋势逐渐变缓，沟塘-稻田面积比宜为5%～9%；2）在晚稻期间或沟塘-稻田面积比较大时，将塘堰湿地集中布置于单一排水路径的去除率明显低于其他连接方式；3）在进行生态沟塘系统的空间布局时，建议首先根据污染物削减目标确定适宜的沟塘-稻田面积比，之后根据实地情况将塘堰湿地集中布置于主排水沟出口或将多个塘堰湿地并联布置在各排水路径。研究成果可为农田面源污染的生态防控提供科学依据。

耕地水土平衡关系是维持耕地生产力、生态稳定性与可持续利用能力的基础支撑和核心调控机制，研究耕地水土平衡关系对于支撑“以水定地”，促进耕地空间布局优化、作物种植结构优化和水土资源可持续利用具有重要现实意义。该研究以中国北方五大农业区为研究区，基于2001—2022年逐月栅格气象数据、作物种植结构与总初级生产力（gross primary productivity，GPP）数据，采用FAO-56作物系数法估算冬小麦、春玉米和夏玉米全生育期作物需水量，构建旬尺度作物水分盈亏指数（crop water deficit index，CWDI）及其标准化指数（standardized crop water deficit index，SCWDI），并结合游程理论、经验正交函数（empirical orthogonal function，EOF）、相关分析和Copula–Bayesian条件概率模型，系统识别北方耕地水土平衡关系的时空演变、作物需水临界期及干旱胁迫下的生产力损失风险。结果表明：1）研究区冬小麦与玉米全生育期多年均值需水分别为500 mm与594 mm，其中春玉米为627 mm、夏玉米为536 mm；需水量呈显著区域差异，冬小麦：黄淮海区521 mm>黄土高原区514 mm>甘新区467 mm，而春玉米在甘新区最高（662 mm）。2）研究区平均干旱事件频率为0.4～2.0次/a，甘新区表现出特旱占比较高、历时较长、强度较大的累积型干旱特征，黄淮海区则以高频、短历时干旱为主。3）EOF分解显示前5个模态累计解释73.7%的方差，EOF1和EOF2贡献率分别为28.6%和20.0%，表明北方耕地干湿变化在年际尺度上同时具有全区一致性和区域差异性特征。4）SCWDI与SGPP相关分析表明，春玉米和夏玉米识别的关键月份为7月、冬小麦为5月，考虑累积效应后，春玉米、夏玉米和冬小麦的关键需水阶段分别对应5—6月、6月和3—4月。5）春玉米与夏玉米的SCWDI—SGPP以Gaussian Copula拟合效果最佳，冬小麦以Frank Copula最优；特旱条件下春玉米、夏玉米和冬小麦的平均生产力损失概率分别约为63%、80%和44%，黄淮海区北中部及黄土高原区是干旱胁迫向生产力损失转化较为敏感的重点区域。该研究构建了作物需水—水分盈亏—干旱事件—生产力损失风险的耦合分析框架，可为北方地区耕地布局优化、作物结构调整和农业干旱风险防控提供依据。

为探明干旱地区近地表水汽特征及凝结水发生过程水汽动态，选取沙漠边缘（TD）、干旱区（CANX）和半干旱区（SANX）3种地理条件作为研究对象，采用流体静力学积分法计算了近地表水汽通量和水汽含量，用叶片湿度传感器测算了地上5 cm处凝结水量，分析了水汽时空特征、凝结水发生过程和无凝结水昼夜水汽动态。结果表明：观测时段TD、CANX和SANX年均凝结水量分别为13.35、22.68和32.80 mm，差异显著（P<0.05）。3个测站水汽通量、水汽含量差异显著（P <0.05），SANX水汽通量、水汽含量峰值在7月，TD和CANX在8月，TD、CANX和SANX最大月平均水汽通量分别为21.2、19.4 和13.9 kg/(m·s)，最大月平均水汽含量分别为11.35、11.23和13.69 mm。水汽传输具有特定的风向，TD为0°～60°和150°～210°、CANX为180°～240°、SANX为0°～30°、120°～240°和300°～359°。凝结水发生时，水汽通量、水汽含量呈下降趋势，凝结水量与水汽含量呈负相关（P <0.05）；凝结水消散阶段，水汽通量、水汽含量呈增加趋势。无凝结水发生昼夜，水汽通量先降低后增加，水汽含量呈增加趋势。研究结果对于揭示不同地理条件近地表水汽特征和用近地表水汽动态推断凝结水发生过程具有参考价值。

为准确量化区域栅格尺度作物生产水足迹，揭示水足迹的空间分异格局，并制定差异化的水足迹调控策略，该研究以黄淮海平原为研究区，构建了基于WOFOST模型与遥感信息双变量同化的冬小麦生产水足迹量化方法，利用空间自相关分析揭示了冬小麦生产水足迹的空间集聚特征，构建了冬小麦产量-总水足迹四象限分类体系，并与蓝绿水依赖性评估和地下水开采特征相结合制定了不同区域的水足迹调控策略。结果表明：1）数据同化提高了WOFOST模型的模拟精度，R²由0.42提高至0.98，RMSE由566.78 kg/hm²降至67.68 kg/hm²；2）基于同化模型量化得到的冬小麦平均绿水足迹、蓝水足迹和总水足迹分别为0.35、0.30和0.65 m³/kg，绿水足迹和总水足迹呈现南高北低的空间分布格局，蓝水足迹呈现北高南低的空间分布格局；3）基于空间自相关分析发现冬小麦生产水足迹（蓝水足迹、绿水足迹和总水足迹）均呈现显著的空间集聚特征，主要以高-高集聚和低-低集聚为主；4）研究区北部应在保障冬小麦稳产的基础上，加强节水管理并减少对地下水的依赖，南部地区应重点提高降水利用率。该研究构建的水足迹量化方法与分析框架，可为黄淮海地区高耗水热点区识别以及差异化农业水资源管理策略制定提供科学依据。

针对常见果园环境下复杂背景干扰、小目标检测困难以及果实密集分布导致蟠桃果实识别精度不佳的问题，该研究结合MetaFormer与卷积门控线性单元模块（convolutional gated linear unit module, CGLU），提出一种基于改进YOLOv8架构的蟠桃果实识别方法CCGs-YOLO。首先，为解决复杂背景干扰下信息感知不足问题，引入融合卷积与注意力机制的C2f_ConvFormer模块和具备通道建模能力的C2f_CaFormer模块，以提升复杂背景下的识别性能。其次，为解决小目标检测困难问题，结合门控线性单元提升模型在复杂背景中的鲁棒性。另外，为优化果实密集分布下的定位精度，采用基于Inner-IoU的回归损失函数，以改善果实密集分布情景下的果实定位效果。最后，在自建数据集上进行对比试验。结果表明，CCGs-YOLO相较于YOLOv8准确率P提高3.30个百分点，模型大小缩减至4.88 MB，参数量降至2.42 M。此外，CCGs-YOLO模型在边缘设备上的mAP50-95指标提升至88.82%。综上表明该模型在自然果园环境中具有良好的适应性和果实识别能力，可为蟠桃果实自动化采摘的快速识别提供方法支持。

针对无人机检测玉米田间草地贪夜蛾侵染痕迹时，因目标尺寸小、尺度变化大、特征表征不明显导致识别精度低的问题，该研究提出了一种面向无人机多尺度图像的侵染痕迹检测模型CBP-YOLO（coordinated-BiFPN-P2-YOLO，CBP-YOLO）。通过引入真实增强超分辨率生成对抗网络（real-enhanced super-resolution generative adversarial network，Real-ESRGAN）重建原始低分辨率图像，恢复叶片啃食区域的纹理，在YOLOv8主干网络嵌入协调注意力机制（coordinated attention, CA），提升小目标局部细节提取与全局位置信息感知能力，在颈部网络引入双向特征金字塔网络（Bi-directional feature pyramid network, BiFPN），降低跨层级特征信息损耗，增强多尺度目标特征表达一致性，新增了尺寸为160×160×64的小目标检测头，拓展模型对小尺度目标的特征感知能力。结果表明，地面采样距离（ground sampling distance，GSD）为0.38cm/像素时检测性能最佳，Real-ESRGAN有效弥补了分辨率不足引起的特征信息缺失。CBP-YOLO在无人机多尺度叶片数据集上mAP@0.5达到76.5%，较原模型提升3.4个百分点，较YOLOv9m、YOLOv10m、YOLOv11m、Faster R-CNN和RetinaNet分别提升10.1、7.2、5.1、9.3和17.9个百分点，验证了其对玉米田间草地贪夜蛾侵染痕迹的检测能力。该研究为无人机检测大田作物病害提供了参考。

针对中国西北干旱区柠条灌木平茬作业中切割质量缺乏客观量化评价、萌蘖再生能力难以预测等问题，该研究提出了一种基于切割形态特征与农艺性状协同关联的柠条平茬萌蘖能力的量化方法，并构建了适用于野外非结构化环境的平茬面分割网络WoodGrainNet。该网络融合语义特征提取分支、频域感知分支和形状约束分支并配合特征融合策略，实现复杂背景及密集茬口条件下柠条平茬面的精准分割。结果表明，WoodGrainNet网络在兼顾实时性的同时，平均交并比达到86.99%，推理速度达到51.78帧/s。基于分割结果，自动提取反映平茬质量的关键农艺指标——平茬面圆度（C）。相关分析结果表明，平茬面圆度与第5周侧枝萌蘖数（N）的线性关系呈正相关性，表明圆度可作为评价柠条平茬质量及萌蘖再生能力的形态学指标。在此基础上，将轻量化模型部署于移动式智能评估系统，并通过田间试验验证了其实用性，系统对平茬质量等级的判别准确率达到90.8%。该研究实现了由平茬面像素级表型解析向单株再生能力预测的转化，为干旱区生态灌木林机械化抚育质量评价与精准管理提供了技术支撑。

针对果树冠层结构复杂、树枝密集遮挡导致光能利用率低及传统修剪经验依赖强、不规范的问题，该研究提出一种基于神经辐射场的树体三维重建与光效协同优化的剪枝推荐模型。该研究以青脆李为研究对象，通过多角度视频采集和神经辐射场建模实现果树树体结构的高精度三维重建，提取枝条拓扑特征并结合蒙特卡洛光线追踪算法，模拟冠层光能分布并计算光拦截比与能量截获比。在此基础上构建基于枝条分类几何特征与光效权重融合的剪枝推荐模型，并开发虚拟交互修剪系统用于验证与可视化。结果表明：模型在102株青脆李树中验证，平均重建误差为4.3%，剪枝推荐准确率达93.2%，光拦截比提升15.2%，能量截获比提升18.9%，且在云端GPU（V100）支持下系统响应时间稳定在2.3 min以内，具备良好的通用性与实时性。该研究所提出的果树冠层结构–光效协同优化模型能够在真实场景下实现果树三维重建与智能剪枝推荐，有效提升光能利用效率与树势调控精度，为果树数字孪生与智慧修剪提供可行路径和技术支撑。

针对设施番茄花果期管理中花穗与花朵目标尺度小、背景复杂、遮挡严重，且单阶段检测方法难以同时兼顾花穗精准定位与花朵状态精细识别的问题，该研究提出了一种基于DD-MA-YOLOv11的级联识别网络。该网络以整株番茄图像作为输入，第一级通过引入DLKA注意力机制与Dynamic Head动态检测头增强YOLOv11的小目标检测能力，实现花穗区域的准确定位；第二级针对复杂背景下花朵状态差异细微、易受遮挡干扰的识别任务，以MobileNetV4作为主干网络，并结合ATFL焦点损失函数，实现花朵状态的高精度识别。试验结果表明，第一级DD-YOLOv11模型在花穗检测任务中，精确率、召回率、mAP@0.5及F1分数分别为95.27%、90.35%、94.19%、92.73%，较原模型提升4.02、5.25、8.49和4.66个百分点。第二级MA-YOLOv11模型在花朵状态识别任务中，精确率、召回率、mAP@0.5及F1分数分别较原模型提升了5.24、2.97、5.31和4.07个百分点，整体级联模型在单输入条件下的处理效率为38.4帧/s，满足实时处理要求。该模型实现了花穗检测与花朵状态识别，可为番茄的授粉、摘心等农事操作提供依据。

三角帆蚌表型性状参数是其生长性能评价、种质资源鉴定和遗传育种研究的重要依据。为实现三角帆蚌表型性状参数的无损、快速和准确获取，该研究提出了一种改进YOLOv8n的三角帆蚌表型性状参数测量模型YOLOv8n-CBM。首先，集成动态传输、机器视觉及图像处理技术，构建三角帆蚌表型参数的自动测量系统；然后，在YOLOv8n骨干网络中，添加4个卷积注意力模块（convolutional block attention module, CBAM），以提高对三角帆蚌轮廓边缘及局部细节特征的提取效果；其次，在颈部网络中引入双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network, BiFPN）以加强不同尺度特征之间的双向融合，提高模型对多尺度目标的表征能力；同时，将原有C2f模块替换为多尺度空洞卷积模块（multi-scale dilated attention, MSDA），以扩大特征感受野，增强局部细节与全局上下文信息的联合建模能力；最后，结合旋转边界框与关键点的几何关系，提取壳长、全高、壳高与臀角放射肋长等数据。结果表明，YOLOv8n-CBM模型的平均精度均值（mAP50-95）达到98.2%，壳长、全高、壳高和臀角放射肋长的平均绝对误差分别为1.512、1.083、1.019与1.998 mm；在不同壳长与全高分组下，YOLO-CBM模型的测量误差均小于原始YOLOv8n模型，最大绝对误差不超过2.879 mm，提升了对多姿态下三角帆蚌表型数据的测量精度和鲁棒性。研究结果可为贝类生长性能评价和遗传育种等提供测量方法，对于推动珍珠产业从经验化养殖向科学化、自动化发展具有重要意义。

针对阴暗潮湿环境中杏鲍菇与菌丝体网络交织共生导致视觉特征模糊、难以有效识别及采摘的问题，该研究提出基于红外阵列的杏鲍菇自动识别方法及采摘装置设计。首先，根据红外反射原理构建红外反射模块特性测试平台，系统探究不同电气参数条件下典型红外反射模块的感应空间分布规律，建立描述红外反射特性的数学模型；其次，采用线性阵列方式布设多个红外反射模块，通过定时采样输出信号，构建可表征托盘内杏鲍菇位置和形态的传感信息矩阵；随后，基于传感信息矩阵中单连通区域快速运算，解算杏鲍菇中心点相对于托盘的位置坐标。为验证该识别方法的有效性，设计了双筒回转式采摘器，并将其集成于杏鲍菇采摘装置中，开展多空间位置、多菌盖尺寸及多干扰背景的杏鲍菇识别及采摘试验。结果表明，基于信息矩阵求解杏鲍菇中心点坐标耗时3.5～4.5 ms，大幅低于机器视觉技术所需的40～50 ms；依据识别结果引导杏鲍菇采摘，采摘器内孔中心与杏鲍菇菌盖中心的偏差控制在1.5～4.0 mm，符合蘑菇采摘机器人作业质量标准（定位误差小于5 mm）。该方法基于典型红外反射模块开发，其硬件成本远低于主流机器视觉系统，在栽培基质与菌丝体构成的强干扰环境具备突出的效率优势和经济性，为解决复杂背景下杏鲍菇自动化采摘难题提供了一定的技术路径。

卫星遥感技术凭借快速、大范围观测的特点，在灌溉面积和灌溉频次等信息识别中具有显著优势。然而，单一遥感数据源受影像时空分辨率限制，难以满足区域尺度灌溉信息高精度动态识别需求。该研究以关中地区为研究区，构建了基于干旱指数分析与时空融合算法的灌溉信息遥感识别方法。通过干旱指数与土壤湿度相关性分析，选取温度植被干旱指数（temperature vegetation dryness index，TVDI）作为识别指标，并结合高程校正与融合策略优化，提升复杂地形条件下TVDI对土壤水分的表征能力及其时空融合精度。随后，采用增强时空自适应反射率融合模型融合Landsat与MODIS影像，生成高时空分辨率TVDI时间序列，结合阈值判别法识别2024年关中地区春灌信息。结果表明，经高程校正后的TVDI在春季作物生育阶段与土壤湿度相关性较高（相关系数最高达−0.77）；TVDI融合过程中，“先融合NDVI与LST后计算TVDI”的策略融合精度更高（R²=0.76，RMSE=0.07）。灌区尺度验证结果表明，东雷二期抽黄灌区灌溉面积识别总体精度为90.8%，Kappa系数为0.80；3个验证灌区累积灌溉面积与实际灌溉面积平均识别误差分别为15.1%和14.3%。关中地区春灌信息识别结果表明，春灌活动主要集中于3—4月，灌溉次数以1～2次为主，灌溉区域主要分布于渭河平原。研究结果可为复杂地形条件下区域尺度灌溉信息识别提供方法参考。

农田防护林带在遥感影像中呈现为典型的狭长线状地物，其精确分割因全局上下文依赖强、局部特征微弱而面临严峻挑战。为实现耕地与防护林带的高精度自动化提取，该研究提出一种名为MFF-Net的语义分割模型。首先设计了多特征融合模块，该模块通过空间门控融合机制，自适应整合类Mamba算子的长程依赖建模能力、卷积的局部细节感知能力及傅里叶变换的频域边缘增强能力。同时，引入一种任务导向的超分辨率预处理流程，以提升输入影像质量，辅助模型识别细微地物。在自建农田防护林数据集上的试验结果表明，MFF-Net的耕地与防护林带分割精确率分别为96.42%与82.83%，平均交并比达83.45%，性能超越多种先进模型。消融试验证实，多特征融合策略贡献显著，其中频域特征使防护林带分割交并比提升2.80%。超分预处理作为有效辅助，使防护林带分割交并比进一步大幅提升6.61%。MFF-Net语义分割模型通过融合全局、局部与频域多元特征，能有效应对狭长地物分割挑战，结合超分辨预处理可进一步挖掘模型潜力。该研究为农田林网的精准监测与动态评估提供了一种可选的技术路径。

为解决厨余垃圾堆肥周期长、臭气排放强的问题，构建接种固定化功能菌剂的堆肥体系，以未接种组为对照，系统监测堆体理化性质，结合16S rRNA高通量测序分析细菌群落结构，构建不同阶段的细菌共现网络，并运用功能预测与偏最小二乘路径模型，解析固定化功能菌剂在堆肥系统中的生态调控作用及其对微生物网络与代谢功能的影响机制。菌剂组高温期更持久、温度更稳定。第15天堆肥成熟时，种子发芽指数达到88.89%，高于对照组的58.89%。菌剂处理显著改变了细菌群落结构，并增强了确定性组装过程。与对照组相比，增强了与降解和营养转化相关的功能菌群富集，提高了网络连通性与协同互作水平。功能预测结果显示，菌剂提升了碳氮循环相关功能的相对丰度，降低了硫循环相关功能的相对丰度，降低了臭气生成潜势。固定化菌剂通过改善堆体理化环境、重构微生物网络与代谢功能，实现堆肥效率提升与臭气减排的协同优化，为厨余垃圾堆肥的高效与清洁化提供了生态学依据。

准确理解区域内的农业碳排放状态、格局及变化趋势对科学合理地制定固碳减排政策具有重要意义。该研究以重庆市为例提出一套区域农业碳排放核算、分析及预测框架，融合多源统计与遥感数据核算了2004—2023年的农业碳排放，利用时空分析方法研究农业碳排放格局特征，构建可解释的ARIMA—XGBoost预测模型研究了农业碳排放趋势。结果表明：1）重庆市年均农业碳排放约243.459万t，水稻甲烷和化肥是主要碳源，年均排放量分别达117.525万t和80.933万t。2）重庆市农业碳排放存在显著的时空差异特征，万州、梁平及忠县等区县是碳排放热点，南岸、九龙坡及北碚等区县是碳排放冷点。3）预测显示，重庆市农业碳排放将由2024年的218.709万t逐渐降低至2030年的178.752万t，乡村从业人员、公路里程及农业生产总值等因素对农业碳排放变化的影响较大。研究丰富了区域碳排放评估体系，可为重庆等地的农业农村绿色低碳发展提供科学参考。

农业产业强镇的建设推动了资源要素在乡镇之间的流通，加快了农业农村现代化进程。为揭示2018—2024年中国1 709个农业产业强镇的空间分布格局及其驱动因素，该研究综合运用核密度分析、平均最近邻指数和地理探测器等空间分析方法进行测度与归因。结果表明：1）全国范围上农业产业强镇整体空间分布不均，呈现“东北—西南”分布趋势，不同品类强镇呈现“品类适配区域、核心引领辐射”的分布特征，总体形成以冀鲁豫、苏浙交界和川渝交界为主的高密度区。2）省域层面，数量分布较多的省份是山东、四川和河南，数量分别为111、105和103个，3个省份分布均呈现集聚特征。3）因子结果显示，农业产业生产规模和社会经济发展水平对强镇分布具有显著的单因子解释力，农林牧渔业总产值因子解释力q最强（q为0.871），区位因素和政策因素在与其交互作用下展现更强的解释力，q值分别为0.959和0.922。综上，未来农业产业强镇发展应根据其资源禀赋锚定品类方向，遵循因地制宜和差异化发展原则，发挥比较优势。通过科学规划和合理布局，集聚发展提升要素效率，有序推进农业产业强镇差异化、集约化和高质量发展。

科学测算农村居民点整治潜力，探索农村居民点差异化整治路径是实施全域土地综合整治、盘活乡村存量资源、促进乡村全面振兴的重要抓手。该研究以南京都市区近郊句容市为实证区域，基于供需理论构建“供需测算—类型识别”分析框架，利用单类支持向量机算法和综合分析法测算句容市农村居民点供需潜力，结合乡村主导功能需求探究村域尺度下土地资源的精准配置路径。研究表明：1）各行政村整治意愿在0.33～0.76之间，经修正句容市农村居民点整治潜力为5 441.91 hm²，占现状用地的39.42%，乡村振兴发展需求指数在0.20～0.60之间，呈现“西高东低，组团分布”的格局；2）句容市农村居民点共识别出4种主导功能需求，以均衡发展型村庄为主；3）将潜力分区与主导功能需求耦合，形成12类村域尺度下整治类型，并按照治理逻辑归纳为“空间重构”“精准引导”等潜力释放路径，进而提出“村庄重组释放潜力”“创新动态留白供地”等针对性的村庄整治手段。研究成果为都市区近郊空间单元土地资源精准供给与乡村振兴需求高效匹配提供了示范参考。

为明晰地域发展系统中生态服务演化过程，揭示区域人类活动扰动下生态系统服务间的相互作用，该研究利用InVEST模型、Spearman相关系数等方法，评估2005—2023年重庆市城镇化分区中碳固存、粮食生产、土壤保持、产水、生境质量、休闲游憩6类生态系统服务，分析其供需时空演变与权衡协同关系。结果表明：1）重庆生态系统服务虽存在盈余，但盈余规模缩减，综合供需比呈小变幅、缓下降的时间特征。碳固存、产水、土壤保持、生境质量及休闲游憩的生态供需比高值区集中于渝东北、渝东南，低值区集中于主城都市区核心区。2）重庆城镇化呈单核多点、西高东低；城镇扩张、乡村收缩的总体特征。生态系统服务供需空间梯度变化显著：需求由乡村向城镇递增，供给则相反，乡村是核心供给区，城镇为赤字区。多数生态服务供需比下降，城镇拓展区由平衡转为供不应求，仅土壤保持、产水盈余增长。3）乡村地区生态系统服务静态关系以强协同与强权衡为主且稳定性高，城乡过渡区多为弱协同且波动显著，城镇拓展区由权衡主导转为协同主导。城镇地区仅五对服务始终存在权衡协同且波动较小；不同城镇化分区生境质量与休闲游憩始终协同、产水与休闲游憩始终权衡。乡村与城镇地区多数服务动态关系不显著，城乡过渡区呈差异化特征，城镇拓展区权衡与协同服务对并存，但土壤保持与产水始终协同且随城镇化水平提升而增大，生境质量与产水始终权衡。研究结果可为重庆社会经济与生态系统协调发展提供科学参考。

微塑料通过农业生产投入品残留、环境介质迁移及加工包装材料释放等多渠道进入农产品生产全链条，具有多路径、跨媒介的暴露特征，严重危害农产品质量安全。面向农业生产场景的在线监测与过程控制需求，该文以微塑料来源解析、暴露特征、监测技术及风险管控为核心框架，系统梳理了全链条污染路径与暴露特征，分析了样品前处理及确证分析等关键技术的研究进展，概括了复杂基质条件下的主要技术瓶颈，并对标准化监测、智能化解析及面向过程控制的发展方向进行了讨论。重点总结了人工智能在目标检测与图像分割、光谱自动解谱与多模态融合中的应用现状，并进一步引入基于工艺通量衡算的去除效率与关键控制点识别思路，展望了以源头消减及过程阻控为核心的防控策略，为微塑料在线监测预警、工艺优化与减排评估提供支撑。

针对“北粮南运”过程中玉米品质劣变快，亟需兼具霉变比例快速识别与品质指标预测能力的无损评估方法，该研究提出一种基于图像处理的玉米霉变比例检测与储运品质同步预测方法。以梯度霉变比例（0～12%）的玉米为对象，模拟水路与陆路典型运输环境的温湿度条件，系统测定储运后玉米的水分含量、脂肪酸值及电导率等关键品质指标；同时，基于智能手机采集的玉米图像，利用图像处理技术，结合深度学习与统计建模，同步实现霉变比例检测与品质指标预测。结果表明：水路高湿环境显著加速玉米籽粒品质劣变（P＜0.05），其水分含量在霉变比例达2%时即超过国家储藏标准（14%），而陆路样本水分维持在12.207%～12.772%；随着玉米霉变比例增加至12%，其脂肪酸值与电导率在水路条件下分别上升57.070%与38.357%，均高于陆路（29.035%与27.714%）；采用Vision Transformer（ViT）模型实现了霉变籽粒的高精度识别（准确率99.00%），玉米霉变比例预测的平均绝对误差（MAE）仅为0.52%；进一步基于图像特征提取与筛选构建多元线性回归模型，水路样本玉米水分含量、脂肪酸值和电导率预测模型的决定系数（R²）分别为0.859、0.955和0.942，陆路样本玉米脂肪酸值和电导率预测模型的R²达0.930与0.937，表明该研究方法能准确预测玉米储运品质。本研究不仅探究了不同储运环境下霉变玉米的品质劣变规律，更提供了一种低成本、易操作的玉米质量无损检测技术路径，为粮食流通过程中的质量安全动态监控与风险预警提供了有效工具。

为探究不同加工方式对黄精多糖结构与功能活性的影响，该研究以新鲜黄精为原料，采用蒸制和发酵2种代表性工艺加工，制备新鲜黄精多糖（fresh Polygonatum sibiricum polysaccharides，FPP）、三蒸三制黄精多糖（triple-processed Polygonatum sibiricum polysaccharides，PPP）及三蒸三制后发酵黄精多糖（fermented Polygonatum sibiricum polysaccharides，FMP），综合运用高效凝胶渗透色谱、高效液相色谱、傅里叶变换红外光谱、扫描电子显微镜及原子力显微镜等技术，系统比较三者的理化性质、结构特征与功能活性差异。结果表明：1）三蒸三制处理改变了黄精多糖的三螺旋结构与单糖组成，分子量增大，糖醛酸含量显著增加17.97%；发酵进一步调整了单糖组成比例，提高Zeta电位绝对值至24.70 mV，并使粒径分布更均匀（多分散指数PDI=0.104）。2）扫描电子显微镜图像显示FPP表面呈光滑片状薄膜，PPP表面呈规则排列的突触状结构，FMP形成了独特的多孔形貌；原子力显微镜图像显示FPP的蠕虫状链转化为PPP、FMP的球状链，最高高度呈现先增加后降低的趋势。3）PPP表现出最强的2,2-联苯基-1-苦基肼基（2,2-Diphenyl-1-picrylhydrazyl，DPPH）清除能力，0.5 mg/mL的FMP对2,2′-联氮双（3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸）二铵盐（2,2’-Azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid)，ABTS）清除率与PPP相当；FMP和PPP对α-淀粉酶的抑制率强于FPP，且FMP对α-葡萄糖苷酶的抑制效果最佳（0.5 mg/mL的FMP抑制率为87.55%）。该研究为黄精精准化、高值化产业应用提供了理论依据。

为充分了解浸泡条件对文冠果芽绿茶茶汤品质的影响，该研究采用全因子设计，设置5水平浸泡温度、7水平浸泡时间，测定35种组合条件下的文冠果芽绿茶茶汤营养品质；在此基础上，通过模糊隶属函数法分析筛选较优的浸泡条件，并利用气相色谱-离子迁移谱、电子鼻和电子舌等技术解析文冠果芽绿茶茶汤的香气和滋味差异。结果表明，随着浸泡时间的延长，文冠果芽绿茶茶汤中的茶多酚含量呈现先上升后下降再趋于平缓的趋势，总游离氨基酸、黄酮和咖啡碱等物质含量总体呈现先上升后下降的趋势。同时，浸泡温度较高时有助于可溶性糖组分的溶出。结合模糊隶属函数法分析结果，长时间（360、720 min）浸泡不利于茶汤整体品质的提高，而浸泡时间过短（5 min）和温度过低（50、60 ℃）也无法使文冠果芽绿茶茶汤中营养物质充分溶出，筛选得到3种较优的浸泡条件为：70 ℃ 60 min、90 ℃ 30 min、80 ℃ 30 min。进一步检测到茶汤中共有60种挥发性有机物和13种关键呈香物质，确定了2-甲基丁醛和3-甲基丁醛共同为文冠果芽绿茶茶汤贡献烘烤香气味，辛醛和己醛共同为茶汤贡献新鲜果香气味，戊醛为茶汤贡献青草气味。同时，浸泡条件70 ℃ 60 min和80 ℃ 30 min更有利于茶汤中呈香物质的保留，且能减少苦涩味。最后，从营养品质、滋味和气味等角度综合考虑，推荐80 ℃浸泡30 min为文冠果芽绿茶的日常饮用冲泡条件，也为后续茶饮产品的加工提供了理论基础。

针对传统搅拌反应存在的传质差、耗时长、物料返混严重、底物抑制等问题，该研究以具有天然三维微通道结构的椴木柱为主体，经700 ℃氮气氛围碳化后构建了碳柱微通道连续流反应器，用于肉桂酸乙酯的连续流催化制备。结果表明，在肉桂酸与乙醇摩尔比为1:20，催化剂浓硫酸的添加量肉桂酸质量的30%，反应温度100 ℃，底物流速为5 mL/min，反应器出口压力为0.2 MPa时，肉桂酸转化率可达96.5%。该碳柱微通道反应器显示出优异的机械强度和酸碱耐受性，连续运行10次仍能保持90%以上肉桂酸转化率，也可用于乙酸乙酯、己酸乙酯等多种风味酯的制备。研究结果为食品香精香料中风味化合物的连续化制备提供了方案。

针对大口黑鲈养殖过程中难以精确且自动调整投喂量的现状，该研究提出了一种基于双模型渐进式的大口黑鲈投喂策略。采用单场多轮投喂方式，采集每轮投喂中包括音频在内的多模态数据。使用动态自适应阈值分割方法来检测单轮音频中大口黑鲈的摄食音频，基于提取的摄食音频特征进行主成分分析获取总摄食特征；使用特征选择算法筛选出大口黑鲈投喂状态的敏感特征作为模型的输入，用于学习和分类。结果表明，特征选择算法筛选出的大口黑鲈投喂状态的敏感特征为总摄食特征、光照强度、水温、体质量和单轮投喂率；对比了原始特征集与敏感特征集在梯度提升决策树和随机森林上的分类性能差异，结果证明了敏感特征的有效性；基于Transformer-RC的投喂状态预测模型在1～3时间窗口上的表现均优于其他三种模型，平均准确率为0.93～0.94；5种集成学习模型在投喂状态分类方面优于3种基础模型，其中基于LightGBM的投喂状态分类模型性能表现最佳，平均准确率为0.98；双模型渐进式投喂策略在饲料需求优化模型辅助下指导投喂，饵料系数较传统投喂降低约40%。该研究可为开发智能投喂系统提供依据。