20210605 中國東北地區(qū)水分脅迫對玉米氣孔導(dǎo)度、冠層溫度和蒸散發(fā)的影響//DOI：10.25165/j.ijabe.20211402.5289

東北平原是中國玉米的主產(chǎn)區(qū)之一，受制于其雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)的種植模式，玉米生產(chǎn)易受到氣候變化的影響。該研究在東北玉米典型種植區(qū)吉林梨樹縣開展了兩年實驗，研究了不同玉米生長階段水分脅迫對玉米生理生態(tài)和蒸散量的影響規(guī)律。結(jié)果顯示，玉米生理指標(biāo)隨著土壤含水量（SWC）變化呈現(xiàn)出明顯的階段變化規(guī)律：當(dāng)SWC≥0.22 cm3/cm3（62%田間持水量），葉片氣孔導(dǎo)度和作物蒸散量均達(dá)到最大值，冠層溫度與空氣溫度一致；當(dāng)SWC在0.15-0.22 cm3/cm3（43%-62%田間持水量）之間時，氣孔導(dǎo)度和蒸散量均隨著SWC的下降而降低，而冠層溫度隨著SWC的下降而升高；當(dāng)SWC<0.15 cm3/cm3（43%田間持水量）時，氣孔導(dǎo)度和蒸散量達(dá)到最小值，冠層溫度與空氣溫度比值（冠氣比）穩(wěn)定在1.2。冠氣比與土壤含水量和氣孔導(dǎo)度緊密相關(guān)，且與作物水分虧缺指數(shù)（CWSI）線性相關(guān)?？紤]到CWSI計算過程需要較多參數(shù)，冠氣比可以替代CWSI來評估作物水分狀況。因此該研究建議冠氣比值1.2可作物區(qū)分玉米是否發(fā)生嚴(yán)重水分脅迫的閾值，在抽雄灌漿期土壤水分維持在60%田持以上可保障玉米的正常生長。

[編譯自：Liu H J，Gao Z Z，Zhang LW，Liu Y. Stomatal conductivity，canopy temperature and evapotranspiration of maize（Zea mays L.）to water stress in Northeast China. Int J Agric & Biol Eng，2021；14（2）：112-119.]

20210606 菠蘿皮渣壓縮成型工藝參數(shù)優(yōu)化試驗研究//DOI：10.25165/j.ijabe.20211403.6041

為提高菠蘿皮渣廢棄物利用率，減少資源浪費(fèi)和環(huán)境污染，針對目前菠蘿皮渣壓縮成型工藝參數(shù)不明確的問題，該文設(shè)計了單?？讐嚎s成型試驗裝置，并對模孔內(nèi)物料進(jìn)行了受力分析，開展了以菠蘿皮渣粒度、含水率和模孔長徑比為因素，以顆粒成型率、松弛密度和比能耗為指標(biāo)的三因素三水平正交試驗，并對試驗結(jié)果進(jìn)行了極差、方差和模糊綜合評價分析，確定了影響菠蘿皮渣壓縮成型綜合性能的主次作用因素為長徑比、粒度和含水率，較優(yōu)參數(shù)組合方案為物料粒度6-9mm、含水率16%、長徑比4∶1，在此條件下的最佳指標(biāo)為顆粒成型率為97.80%、松弛密度1.32g/cm、比能耗44.17J/g，該研究成果可為菠蘿皮渣顆粒成型生產(chǎn)工藝參數(shù)設(shè)計及成型裝備的研制提供參考。

[編譯自：Tian K P，Zhang B，Huang J C，Liu H L，Shen C，Li X W，Chen Q M. Experimental research on optimization of compression molding process parameters of pineapple rind residue. Int J Agric & Biol Eng，2021；14（3）：221-227.]

20210607 利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)評估杯形塊橡膠中干橡膠含量的光譜測量方法//DOI：10.25165/j.ijabe.20211403.6298

干橡膠含量（DRC）是評價杯塊橡膠質(zhì)量的一個重要因素。DRC分析需要長期的實驗室驗證。為了開發(fā)快速有效的DRC測定方法，該研究提出了使用不同光譜測量法來評估杯形塊橡膠的DRC的方法。通過系統(tǒng)完整的基礎(chǔ)分析，基于使用近紅外光譜反射的點(diǎn)測量或使用高光譜成像的面測量技術(shù)，從而找出一種有效的測量方法。同時還編制了一個120個樣本的數(shù)據(jù)集，并將其隨機(jī)分配為90個樣本的校準(zhǔn)集和30個樣本的驗證集。為了獲得杯形塊橡膠樣品的平均光譜，通過定位和掃描分別收集光譜數(shù)據(jù)，進(jìn)行基于點(diǎn)和基于面的測量。使用偏最小二乘回歸（PLSR）和最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）方法對光譜數(shù)據(jù)與參考值進(jìn)行校準(zhǔn)。試驗表明，兩種算法的基于面測量的方法在預(yù)測杯形塊橡膠的DRC方面表現(xiàn)出色，明顯優(yōu)于基于點(diǎn)測量的方法。PLSR的最佳預(yù)測結(jié)果的確定系數(shù)（R2）、預(yù)測均方根誤差（RMSEP）和殘差預(yù)測偏差（RPD）分別為0.99、0.72%和15.17，而LS-SVM的最佳預(yù)測結(jié)果的R2、RMSEP和RPD分別為0.99、0.64%和16.83。總之，基于LS-SVM預(yù)測模型的面測量法可以較準(zhǔn)確地預(yù)測杯形塊橡膠的DRC值。

[編譯自：Puttipipatkajorn A，Puttipipatkajorn A. Spectroscopic measurement approaches in evaluation of dry rubber content of cup lump rubber using machine learning techniques. Int J Agric & Biol Eng，2021；14（3）：207-213.]