针对智能农机面临的车载软件碎片化、软硬件协同不足及底层平台缺失三大瓶颈，本研究提出农机智能引擎（agricultural machinery intelligent engine system, AMES）。其设计遵循整体性、可复用、数据驱动三大原则，采用分层架构：集成实时操作系统（real-time operating system，RTOS）、通用车载软件及面向服务架构（service-oriented architecture，SOA）通信中间件，保障系统兼容性与实时性；封装“感知—决策—控制”闭环能力，提供多域控制模型库、专用算法库及开发工具集，支持智行、智控、智管三大功能。AMES在田间巡检机器人中实现病虫害识别准确率≥95%，在智能化谷物联合收获机中提升综合作业质量20%以上；在芦笋采收机器人中达成采收效率2 500根/h且损伤率≤5%，有效推动农机产业向“软硬一体化服务”转型，助力我国智能农机技术从“跟跑”迈向“领跑”。

针对小麦收获机导航路径识别方法难以兼顾准确性和实时性等问题，本研究在DeepLabv3+模型的基础上进行轻量化设计，采用MobileNetV3-Large替换原主干网络，并使用Leaky_ReLU替代ReLU激活函数；为了进一步减少网络计算量，将金字塔池化模块（atrous spatial pyramid pooling, ASPP）中的3个不同扩张率的空洞卷积替换为具有相同扩张率的深度可分离卷积（depthwise separable convolution，DSC）。为使小麦收获机导航路径识别研究具有较好的普遍性，采集了强光、弱光、逆光、顺光、阴影、地块边缘6种典型环境下的小麦收获区图像，使用Labelme工具对采集图像中的道路信息进行标注，构建小麦收获区域数据集。在路径提取阶段，通过水平扫描法从分割掩码图中获取关键点，并利用多段三次B样条算法拟合导航路径。试验结果表明，改进后的DeepLabv3+模型分割精度和交并比分别为98.04%和95.20%，视频图像处理帧率为7.5帧/s。6种小麦典型环境下，导航路径识别的平均像素误差和平均距离误差分别为7.4像素和37 mm，小麦收获机行驶速度约为1.5 m/s，单帧图像路径识别时间约为0.15 s，能够有效地满足小麦收获机实时性和准确性的需求。本研究可为提升小麦收获机自主导航能力提供理论基础和技术支撑。

针对丘陵山地联合收割机在起伏坡地、横坡叠加工况及湿软土壤条件下易出现履带高滑移、速度波动、姿态失稳甚至侧翻风险，导致路径跟踪精度下降与能耗增加的问题，本研究提出一种基于滑移率与姿态反馈的自适应抗滑控制策略。该策略以车体滑移率与侧倾角为核心状态量，融合定位与惯性测量实现关键状态的在线获取，并构建“正常—滑移风险—姿态风险—耦合高风险”的分级风险判别机制，引入阈值与滞回退出规则，避免临界工况下控制频繁切换。与传统仅关注横向误差的固定参数控制不同，本研究创新性地将纵向牵引调节与横向稳定干预纳入统一闭环：当滑移风险触发时，自适应下调发动机目标转速抑制过度滑转；当姿态风险触发时，在降速的同时对预瞄目标点进行坡上方向偏置，引导车辆产生更有利的稳定趋势；在滑移与姿态耦合的高风险状态下，通过安全监督器进行优先级裁决，实现“姿态安全优先、牵引次之、跟踪最后”的协同控制，从而在复杂地形与负载波动条件下兼顾安全性、跟踪精度与经济性。田间对比试验基于履带式联合收割机平台在约15°~25°坡地、土壤含水率约25%~30%的工况下开展，结果表明：所提方法将平均路径跟踪误差由0.117 1 m降至0.020 8 m、最大误差由0.445 1 m降至0.090 5 m；平均滑移率约6.12%、最大滑移率约18.00%；综合节油约4.94%。总体而言，本研究将滑移率与姿态风险统一建模并驱动控制策略切换，提出预瞄点坡上偏置与安全监督优先级机制，实现面向丘陵山地联合收割机的可落地自适应抗滑与稳态作业控制方案。

中国作为全球主要的苹果生产国，面临着劳动力成本上升和人口结构变化所带来的农业用工紧张问题，推动果园作业向自动化、智能化转型已成为提升农业效率的关键因素。针对标准化栽培模式下的苹果果园环境，设计并实现一种基于全球导航卫星系统（GNSS）与视觉融合导航的自动导航系统。该系统采用阿克曼轮式底盘，集成前轮转角检测与自动转向控制模块。为提升系统在复杂果园场景中的适应能力，提出了一种基于点云数据、GNSS精度与路径偏差等关键参数的导航模式动态切换策略，实现视觉导航与GNSS导航之间的动态转换，使其能够满足不同作业区域对导航精度的需求。在路径规划方面，构建了结合梭式套行模式与三阶贝塞尔曲线的全覆盖导航路径：行间路径通过双目视觉点云的滤波、下采样与线性拟合提取导航中心线，地头路径通过果园几何参数生成贝塞尔曲线轨迹，以优化换行转弯路径，减少冗余行驶距离。田间试验结果显示，系统在不同行驶速度下均实现高精度路径跟踪，最小横向偏差为0.052 m；地头换行中跨两行与跨一行导航平均偏差分别为0.052 m与0.066 m，满足实际作业精度要求。综上所述，研究提出的导航系统具有良好的环境适应性与导航精度，为果园自动化作业装备的工程化应用提供有力支撑。

通过日常巡检对肉鸡异常状态进行及时识别，是提升集约化养殖管理效率的重要手段。相比传统人工巡检方式，基于计算机视觉的自动化巡检在检测效率和一致性方面具有明显优势，但在实际养殖环境中，肉鸡个体密集分布，小目标、多尺度变化及遮挡现象普遍存在，给视觉检测模型的稳定应用带来挑战。针对上述问题，本研究基于YOLO11n（you only look once）模型，提出了一种改进的目标检测方法GMA-YOLO11n（GSConv and multi-scale attention YOLO11n）。该模型在Backbone中引入GSConv轻量化卷积模块以降低计算复杂度；并通过多尺度特征融合新增160×160的高分辨率特征层，以增强对小尺度和密集目标的检测能力；同时在多尺度特征输入前引入SE（squeeze-and-excitation）通道注意力模块，提升关键特征表达。试验结果表明，该模型能够有效实现肉鸡饮水、进食、行走等日常行为及异常状态的多类别检测，在数据集Ⅰ和数据集Ⅱ上的平均精度均值mAP分别达到93.87%和90.45%，较基线模型均有所提升，且推理速度满足实际视频巡检需求。

针对果园内枝叶遮挡、光照不均等复杂环境因素导致采摘机器人对苹果的检测精度低、鲁棒性差等问题。研究提出一种改进YOLOv8n网络轻量化模型的苹果检测算法，旨在提升复杂场景下果实检测的准确性与可靠性。首先，在主干网络末端加入多尺度位置注意力机制（multi-scale position-channel attention，MPCA），通过对不同尺度下苹果位置信息的精准捕捉，增强模型对目标位置特征的感知能力，有效降低复杂果园环境对检测结果的干扰；其次，在颈部网络中引入“FocusFeature”特征融合模块，借助多尺度深度可分离卷积实现信息融合与特征增强，提升模型的检测能力。最后，将损失函数CIoU替换为WIoUv3，依据预测框与真实框的匹配质量，动态调整样本在损失计算中的权重，有效提升了模型的定位精度。试验表明，改进模型在复杂果园环境下精确率达92.2%、召回率86.4%，mAP@0.5与mAP@[0.5：0.95]分别为94.4%、72.4%，相较原始算法提升3.4%、6%、3.9%、2.8%。消融试验显示，WIoUv3、MPCA、FocusFeature特征融合模块分别使mAP@0.5提升0.3%、0.9%、1.1%，多模块协同实现性能叠加。模型大小为6.69 MB，较原始模型仅增加0.74 MB，未显著增加计算负载。与YOLOv5n、YOLOv7-tiny、YOLOv11n等主流算法相比，改进模型在精确率上分别提高3.9%、7.6%、5.7%，mAP@[0.5：0.95]指标分别提升2.5%、9.9%、13%，在检测精度与泛化能力方面展现出显著优势。可见，提出的改进YOLOv8n算法通过多模块协同作用，显著提升了复杂果园环境下苹果检测的精度与鲁棒性，为采摘机器人的实际应用提供了有效技术方案，对推动苹果采收智能化发展具有重要意义。

近年来，草原鼠洞的迅速增殖与扩散已成为导致草原退化和生态失衡的重要因素之一。鼠洞的密集分布破坏了草皮结构，削弱土壤稳定性，降低植被覆盖度与牧草产能，严重威胁草原生态安全与畜牧业的可持续发展。针对现有检测算法在小目标识别能力不足、特征提取不充分及复杂背景干扰显著等问题，研究提出一种基于实时检测（real-time detection transformer, RT-DETR）的改进模型——RT-DETR-ECG（efficient global perception and feature selection）。该模型首先引入高效视觉Mamba网络（efficient vision Mamba，EfficientVIM）模块，通过状态空间建模与深浅层特征交互，实现全局与局部信息的高效融合，从而增强小目标特征感知与跨尺度建模能力；其次，构建卷积门控线性单元（convolutional gated linear unit，CGLU）模块，利用卷积与门控机制的协同作用动态抑制复杂背景噪声，有效突出鼠洞边缘与纹理特征；最后，设计小目标加权损失函数（CGLU-Loss），在回归阶段引入中心偏移权重与局部重叠增益项，以强化小尺度样本的梯度贡献并提升定位精度。试验基于2 397张跨季节无人机（UAV）草原鼠洞图像数据集开展，结果表明：RT-DETR-ECG在检测精度、实时性与模型轻量化方面均优于现有算法。在IoU阈值为0.5时，模型的平均精度（mAP@0.5）达96.3%，较原始RT-DETR提升5.1%，检测速度达91.8帧/s，计算负载降低53.7%。该模型实现了小目标检测的精度提升与实时性能的平衡，为草原鼠洞智能识别与生态监测提供了一种高效可靠的新方法。

为解决传统种子活力检测方法速度慢，耗时长，成本高的问题，提出了一种将激光散斑技术、STCD和深度学习模型相结合的种子活力无损检测方法，构建了“图像采集-特征处理-模型训练-活力判定”一体化种子活力检测系统。采用632.8 nm He-Ne激光器、CCD相机搭建成像系统，获取玉米种子激光散斑图像，经过图像预处理，将单个玉米种子区域提取出来，后采用二维小波变换进行散斑图像去噪，之后利用STCD进行图像数据处理，将STCD与图像差分改进策略深度融合，将玉米种子激光散斑图像的特征信息凸显出来，以前4帧加权平均为参考帧，引入3×3邻域局部方差加权机制与遗忘因子α=0.7构建累积差分图，最终得到1 600张差分图像，活种子与失活种子各800张，按7：2：1划分数据集。模型方面，采用MobileNetV3为骨干网络，构建轻量化Faster R-CNN模型，调整参数，优化训练策略至验证集准确率稳定。后用最优训练模型进行玉米种子散斑图像目标检测、特征提取与深度学习，最终完成种子分类回归，实现对种子活力的高效准确检测。结果表明，种子激光散斑图像经STCD处理后特征信息明显，差分图像信噪比最高达35.8 dB，经过轻量化Faster R-CNN模型训练后，活种子分类准确率达92.25%、失活种子分类准确率达93.25%，模型ROC曲线中AUC值98%，F1分数为92.63%，假阳性率为4.75%，单张图像识别时间为0.031 5 s，比原模型单张检测时间缩短了0.049 3 s，检测速度比原模型提高2.5倍，收敛轮数25，比原模型减少一半以上，训练效率高。证明该方法可以实现种子活力的快速无损检测。

针对现有差速履带底盘路径跟踪控制器跟踪精度低、场景适配性差问题，本研究以小型轻简型履带式甘蓝收获机为试验平台，创新设计一种改进粒子群优化（IPSO）前视距离的自适应模糊纯跟踪控制器（IPSO-FUZZY-PP）。研究首先通过分析甘蓝收获机拔取辊作业特性，确定甘蓝对行导航精度需求随后构建履带式收获机差速运动学模型，明确两侧履带速度与行驶、转向状态的关联；以横向偏差、航向偏差为模糊控制器输入，双侧电机PWM占空比差为输出，结合IPSO算法动态优化前视距离。仿真结果显示，该控制器收敛速度较传统粒子群优化算法提升60%，可有效避免局部最优解；水泥路面试验（行驶速度0.5 m/s）中，该控制器最大跟踪偏差为0.035 m，平均绝对偏差为0.017 m，较传统纯跟踪控制器精度提升34.6%，上升时间从1.71 s缩短至0.76 s，响应速度提升55.6%；田间试验（行驶速度0.3 m/s、0.5 m/s、0.8 m/s）中，其最大跟踪偏差分别不超过0.031 m、0.037 m、0.041 m，平均绝对偏差分别控制在0.010 m、0.015 m、0.018 m以内，精度较传统纯跟踪控制器有所提升。本研究提出的控制器，可动态适配甘蓝收获的窄行距、多速度工况，满足甘蓝采收导航精度需求，为甘蓝无人化收获的精准对行提供技术支撑。

针对传统热泵干燥系统能源利用率低，干燥速率与风量调控比例关系不确定等问题，研究提出带有回热器的智能化热泵干燥系统，由热泵循环子系统和空气循环子系统组成。为提高系统的干燥速率与能源利用率，通过MATLAB/Simulink构建了热泵循环、物料产湿、干燥室空气温湿度、风量比智能调控及空气回热器换热等模型，基于能量守恒，以物料产湿量与排湿量相等作为约束条件，建立空气循环温湿度调节方法，实现回风与新风比的智能化动态调控。并以香菇为干燥对象，研究了温湿度和干燥风速对干燥特性和回风/新风比的影响。结果表明：当环境温度从15 ℃提升至35 ℃时，干燥室入口温度也随之升高，为维持系统最佳干燥效率，回风/新风比从7：3逐渐减小至6：4；环境相对湿度从80%降至40%时，香菇产湿速率逐渐增大，回风量增多，回风/新风比从6：4逐渐增大至7：3；干燥风速从1 m/s提升至3 m/s，对流换热强化，香菇产湿速率加快，最佳回风/新风比从5：5同步增大并趋近7：3。对比结果可知，高温工况下降低回风/新风比；低湿、高风速工况下增大回风/新风比有利于维持风道内高温低湿环境，促进香菇水分蒸发。研究结果可保证热泵干燥系统提升能源利用率的同时维持风道高温低湿以保障最佳干燥速率，为热泵干燥系统智能化提供理论和技术支持。

清选是谷物和豆类机械化收获过程中的重要工序，联合收获机中的清选装置是决定收获质量的关键部件。随着农业机械化水平的提高和豆类种植规模的扩大，谷物联合收获机在豆类收获过程中的不适配问题愈发突出，清选环节质量低、损失大，亟须研究适用于豆类收获的高效、高质、低损清选技术与装置。通过阐述国内外联合收获机清选装置整体研究进展以及在筛面结构、运动形式、风机结构等清选装置关键部件方面的研究成果，重点梳理了清选装置气流场、物料颗粒运动方面的研究方法与内容，总结了智能化技术在联合收获机清选装置过程监测与自适应调节方面的研究与应用情况，对谷物联合收获机清选技术研究进行了分析与总结；通过对比豆类与谷物在籽粒特性与杂质种类方面存在的不同，论述了豆类在联合收获清选作业中存在的易破损、清选损失高、脱出物含水率高等特殊点与难点，对谷物联合收获机清选技术在豆类收获的适用性进行分析，总结了当前适用于豆类清选的技术与装置；最后指出了现有联合收获机清选装置存在的清选效果不稳定、适应性与智能化水平低等问题，并针对现有问题对未来豆类联合收获机清选装置的发展趋势进行展望，相关研究成果可为联合收获机清选装置对豆类的适用性改进提供参考。

针对黑木耳废菌棒捡拾回收作业人工依赖程度高、作业效率低、劳动强度大等问题，结合废菌棒田间存留特点与回收农艺要求，设计了一种自走式回收机。通过对扎针滚筒、引导板、输送装置等关键部件的设计与分析，实现了废菌棒捡拾回收过程的自动化。为使回收机获得最佳作业性能，以滚筒转速、机具前进速度及滚筒安装高度为试验因素，以废菌棒的收集率与破损率为试验指标，设计并开展了三因素三水平正交试验，分析了各交互因素对捡拾性能指标的影响。结果表明，当前进速度取0.28 m/s、滚筒转速取46 r/min、安装高度取41.3 cm时，回收机捡拾作业收集率为96.4%，破损率为3.77%，满足田间废菌棒捡拾作业要求。研制的自走式废菌棒回收机实现了废菌棒回收过程中，捡拾与传递环节的机械化及自动化，降低了人工需求与处理成本，提升了废菌棒回收利用效率。并且所设计的扎针滚筒机构能在进行捡拾工作时实现扎取和回拨两种不同的拾取动作，在保证废菌棒捡拾成功率的同时又一定程度地减少了废菌棒的破损率，为实现低损伤捡拾田间废菌棒自动化的研究提供了参考。

中耕除草是田间管理中的关键环节，其作业效果直接关系到作物的产量与品质。目前，国内中耕除草作业主要依赖机械式工作部件完成，而化学和生物技术通常单独应用于除草作业。在以实现现代化可持续发展农业为目标的大背景下，高效的机械式中耕除草装备及其配套的智能控制技术逐渐成为行业发展的核心方向。欧美模块化农场依托其农田平坦连片的优势，重点发展以精准变量喷雾为核心的化学除草体系；日本则以精耕细作为特点，研发了多款适用于小田块的先进的中耕除草机，占据了国际农业装备市场的技术制高点。本研究从装备分类与应用、智能控制技术两个维度系统阐述了当前中耕除草技术的研究进展，总结了对转式、摆动式、固定旋转式和铲式4种行间及株间作业装备的技术特性；同时，围绕植株感知与识别、路径控制与决策两大方面，详细介绍了图像处理、深度学习、传感器融合及卫星导航等主流技术在智能控制领域的应用现状。结合国内外试验结果，进一步探讨了现有装备与控制技术在除草率、伤苗率、耐用性及适应性等方面的不足，并以此展望未来中耕除草技术将继续以高质高效为核心目标，重点聚焦智能、精准、绿色以及材料仿生技术的发展与融合。

针对丘陵地区人均耕地面积少，且土地比较分散，地形崎岖，大型农机作业效率低，甚至无法工作，小型农机有时也使用不方便的实际问题，基于无人机技术，设计了一种槽轮—撒种盘相结合的撒种装置。给出了槽轮—撒种盘相结合的撒种装置设计思路与优化仿真方案，以水稻种子为研究对象，基于离散元方法，用基础单元颗粒对水稻种子进行建模，利用离散元软件EDEM对撒种装置的排种过程进行模拟，主要理论分析撒种盘结构，发现撒种盘偏角、转速显著影响水稻种子在撒种盘上的分布，扇叶数量显著影响水稻种子在空气中的分布。为实现均匀撒播，借助离散元方法，以偏角、转速和扇叶数量为指标，设计了以撒种盘转速、扇叶偏角、扇叶数的3因素3水平的正交试验。仿真结果表明，最终优化得到撒种盘转速850 r/min、偏角50°、扇叶数为5个，其一致性变异系数为12.99%。验证试验分别针对飞行高度、播种量和飞行速度进行3组测试，结果显示实际分布变异系数最大值为24.25%，最小值为15.42%，飞行高度、播种量和飞行速度3个因素对应的水稻分布变异系数平均值分别为17.83%、20.90%、18.55%，基本能达到水稻飞播的农艺要求。通过对槽轮—撒种盘相结合的撒种装置的结构参数、离散元仿真和验证试验的研究分析，确定了槽轮—撒种盘相结合的撒种装置工作性能的最优参数，这些参数为飞机直播的研究以及在丘陵地区的实际应用打下了基础。

利用物联网、大数据、云计算等先进信息技术，对农业用水过程进行多源感知、智能决策和智慧控制，同步监测分析农作物生长状态、生长环境和所需各类资源，进而助力管理人员实现作物灌溉需水和区域水资源优化配置的智慧化模拟、精细化管理与科学化决策。实现农业用水全面、精准、高效的管控，将极大提高农业灌溉用水效率。国内外在高水效农业的数据底板、量化模型、智能决策以及数字场景方面开展了大量研究。国际上已研发多个作物高水效通用模型与平台，但我国在该方面的研究仍为空白。本研究总结并分析我国农业用水相关管理决策平台的研究现状，从平台功能、数据模型等方面指出当前农业用水管理平台建设存在的局限性，并提出建设“天—空—地”一体化高水效农业用水智能管控平台的初步方案及整体架构。针对灌区信息化管理平台数字化场景弱、自动化程度偏低的问题，研发数据、模型、算法与仿真引擎技术的模块化融合技术，拟解决高水效农业关键生产要素的数字化映射、智能化模拟及专题数字化场景搭建的关键技术，实现平台与物理灌区的同步仿真运行、虚实交互、迭代优化，助力推动农业智能化管理和可持续发展。

针对我国火腿上盐腌制工序缺乏自动化设备且依赖工人技术和经验导致火腿含盐量波动大、生产效率低的问题，为稳定火腿含盐量、提升火腿品质，本研究遵循传统制作工艺，设计研制了一款集成机器视觉、动态变量控制与三维仿形技术的火腿仿形可变量自动上盐机。阐述上盐机整机结构和工作原理，对腿坯转移机构、视觉检测机构、自动上盐机构等关键部件进行分析和设计。该上盐机实现了火腿腌制过程中盐量精准计算、非均匀路径规划与自适应喷盐的全流程自动化，解决了因原料腿坯形态不规则、重量差异显著导致含盐量不稳定的难题；提出基于机器视觉的腿坯三维特征识别方法，通过高精度摄像头捕捉腿坯形态特征并构建“三签位”关键区域数据，结合深度学习算法生成差异化喷盐路径，使盐量分布匹配传统工艺中“三签位多盐、肌间少盐”的要求；设计动态称重—精准供盐协同系统，采用重力传感与分级振动盘联控技术，通过PID算法动态修正振动盘振幅，确保实际出盐重量精度在±5 g以内；设计三轴直线模组驱动的柔性上盐机械臂，集成轨迹实时修正功能，使喷盐头在三维空间内达到1 mm定位精度，配合可变口径喷嘴动态调节喷盐强度与行进速度（0~0.3 m/s），显著提升复杂曲面腿坯的盐层非均匀性要求。试验结果表明：该上盐机在6~15 kg腿坯质量范围内，生产效率达123只/h，上盐量平均误差率7.42%，适用范围广、上盐量误差小，各参数满足设计要求。本研究实现了火腿上盐工序的全程自动化，为传统肉制品加工业的标准化与智能化转型提供了关键技术支撑。

本研究以海南省7个地区60份海南大叶茶（Camellia sinensis var．assamica）种质为材料，系统调查了28个表型性状（包括19个质量性状和9个数量性状），并采用多样性分析、相关性分析、主成分分析及K-means聚类等方法，全面评价其形态变异与遗传多样性。结果表明：海南大叶茶种质具有丰富的表型变异，9个数量性状多样性指数平均为4.13，19个质量性状平均为4.29，其中芽长、一芽两叶长和叶基等性状变异尤为突出。性状间存在复杂关联，叶长与叶脉对数、芽叶茸毛呈显著正相关，叶形与叶尖、叶齿密度与锐度呈负相关。主成分分析提取的前9个主成分累计方差贡献率达76.77%，分别表征叶片形态、树型结构、果实形状等关键性状组合。聚类分析将60份种质划分为5个表型类群，各类群特征差异明显，与生态适应性相关。本研究构建的表型数据库为海南大叶茶种质资源保护、品种选育及茶园机械化生产如修剪设备优化、输送带防损伤设计等提供了重要的形态学依据。

随着设施农业的不断推进，日光温室在北方地区的应用也越来越普及，双层膜日光温室作为一种有效的农业设施，显著改善了作物生长环境。以北方寒冷干旱地区严寒天气下的双层膜日光温室为研究对象，选取2024年1月全月平均气温最低的日期21-22日，通过对其内部热湿环境的分析，探讨严寒天气条件下温室的保温性能和内部热湿环境的时空变化规律。研究表明，双层膜日光温室在大雪后的严寒天气下也能保持室内相对稳定的温度和湿度，极大地改善了冬季作物的生长环境。双层膜日光温室内部温度呈现3阶段变化规律，从太阳升起伴随的升温阶段、正午过后的快速降温阶段和夜晚缓慢降温阶段。温度随太阳升起伴随的升温阶段有沿东西长度方向上从东到西温度逐渐降低，沿南北跨度方向上从南到北逐渐降低，沿竖直高度方向上从高至低逐渐降低的变化规律；温度在太阳正午过后的缓慢降温阶段有沿东西长度方向上从西到东温度逐渐降低，沿南北跨度方向上从北到南逐渐降低，沿竖直高度方向上从低到高逐渐降低的变化规律。相对湿度同样呈现3阶段周期性变化规律，具体变化与温度变化规律呈负相关。土壤温度沿长度方向同样表现出中间向东西两边递减的空间分布；跨度方向则由中部向南北两侧递减，且北墙区域温度高于南部前脚；垂直方向上，温度随深度增加波动幅度减小，表明下层土壤具有更强的热稳定性。试验得出双层膜日光温室在极端天气下也可以保持种植区域不低于3.61 ℃，全冬季持续保持种植区环境温度高于5 ℃的稳定栽培条件。本研究结果进一步揭示双层膜日光温室在严寒天气条件下的热湿环境特征，为温室内部环境因子精准调控提供了科学依据和数据支持。

作为一个面临旅游驱动的经济增长与生态脆弱性双重压力的热带岛屿，海南的土地利用可持续性对区域发展与海岸带生态系统安全具有关键影响。本研究采用耦合的 PLUS-InVEST建模框架，分析了2000—2020年土地利用变化与栖息地质量动态，并在3种2030年发展情景下预测生态结果。主要结论包括：（1）栖息地质量的双峰分布格局持续存在，高质量区域集中于中部森林地区，而沿海边缘地带普遍退化，整体呈现20年来持续下降的趋势。（2）2010—2020年加速的城镇化将生态用地转为建设用地，并与栖息地破碎化强度上升相对应。（3）2030年基线情景预测显示，新增用地转换将以建设用地为主导。（4）生态保护情景表明存在可恢复的栖息地潜力，尤其是在沿海缓冲带。这些发现为情景驱动的土地利用规划作为岛屿生态系统管理的有效工具提供了实证验证，强调在热带岛屿可持续性治理中必须在旅游基础设施发展与沿海保护刚性需求之间实现平衡。该方法为在经济增长与生物多样性保护之间进行空间决策提供了支撑，并为面临类似可持续挑战的全球岛屿生态系统提供了可复制的策略。

我国莲藕产业在国际市场占据主导地位，但莲藕采收机械化率较低。传统农机刚性底盘难以满足稳定性、通过性与适应性要求。针对这一问题，研究设计了一种可变式三角履带底盘，以提升采收机在复杂藕田环境中的作业性能。通过分析藕田工况及底盘受力特性，确定了履带接地比压、牵引力、功率等关键参数，采用模块化设计结合ZL303铝合金材料优化整机结构，实现减重与成本控制。利用SolidWorks建立三维模型，基于ANSYS Workbench对驱动轮、可变装置及承重部件进行有限元分析，涵盖应力分布、疲劳安全裕度及模态特性等关键指标。仿真结果表明：当整机满载总质量1.1 t、最高速度15 km/h时，驱动轮最大应力为44.05 MPa，关键部件疲劳安全系数均高于2.4，最低固有频率为323.3Hz，可有效避免与附加设备振动频率（50~300 Hz）产生共振。通过液压系统动态调节履带张紧力（400~2 000 N）和可变轨距机构，底盘具备300 mm垂直越障能力及0.4 m水深适应性。整机采用冗余设计与模块化维修体系，有效解决了现有技术系统集成度不足、能量效率偏低、制造成本较高等问题。该底盘满载时有效载荷比达54.5%，重心高度控制在420 mm以下，倾覆力矩安全系数满足GB/T19930-2005标准要求，且预留3组动力输出接口与4个标准化安装基座，支持多功能农业作业装置快速换装，为智能农机装备开发提供了可靠平台。