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。

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。

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。

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。

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。