双百行动

• 基于XGBoost-WOA-GRU的稻田土壤水分含量预测

  董佳琦;刘双印;周冰;

  针对水稻种植过程中土壤水分含量难以准确预测问题，提出了一种基于集成XGBoost、WOA和GRU的稻田土壤水分含量组合预测模型XGBoost-WOA-GRU．首先，为简化模型，通过XGBoost特征重要性计算筛选影响稻田土壤水分的关键影响因子；然后，通过WOA确定GRU神经网络的神经元数量、学习率和样本批量等重要参数的最优组合；最后构建组合XGBoost-WOA-GRU模型对稻田土壤水分进行预测．仿真结果表明，与标准BP神经网络、SVR、GRU、XGBoost-GRU、XGBoost-GA-GRU、XGBoost-PSO-GRU等基线模型相比，模型XGBoostWOA-GRU的RMSE、MAE和R~2均为最佳，表明所提出的组合模型具有较高预测准确率．

  2025年06期 v.38 1-6页 [查看摘要][在线阅读][下载 1222K]
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• 氯虫苯甲酰胺0.4%颗粒剂毒土对红火蚁的毒杀活性和行为影响

  彭茂林;覃雪钊;唐清凯;莫新珍;程东美;

  研究氯虫苯甲酰胺0.4%颗粒剂撒施后不同深度土层毒性土对红火蚁（Solenopsis invicta Buren）的毒杀活性及行走、抓附和爬杆等行为能力的影响．活性测定采用毒土法，结果表明，以9 g/m~2剂量氯虫苯甲酰胺0.4%颗粒剂处理，10-15 cm土层深度毒土表现较高的活性和较强的行为抑制作用，处理后60 h，对小型工蚁和中型工蚁毒杀作用最强，死亡率分别为81.67%和75.00%；处理后36 h对工蚁行为抑制作用最强，小型工蚁和中型工蚁的行走率、抓附率、爬杆率分别为23.33%、30.00%、35.00%和40.00%、41.67%、50.00%.9 g/m~2剂量氯虫苯甲酰胺0.4%颗粒剂处理土壤，10-15 cm土层毒土对小型和中型工蚁具有良好毒杀活性和行为影响，这一结果在农田害虫与红火蚁联合防控上具有一定的研究应用前景．

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农业科学

• 光合高脂膜对丝瓜生长及果实品质的影响

  施海河;黄宗瑜;孙昀皓;王欢庆;陈彦;彭学春;

  为明确光合高脂膜对大田丝瓜（Luffa aegyptiaca Mill.）生长及果实品质的影响，以‘美佳1号’丝瓜品种为试验材料，分析了400倍稀释浓度的光合高脂膜溶液对丝瓜叶片大小、光合色素含量、抗氧化相关物质以及果实营养含量的作用效果．结果发现：在丝瓜盛果期，处理组相比于清水对照组：（1）叶片长度增加10.45%、宽度增加12.03%;(2)叶片中总叶绿素含量、类胡萝卜素含量、Vc含量、POD活性和SOD活性分别增加了71.46%、15.74%、37.18%、10.30%和5.18%,MDA含量减少了18.37%;(3)果实中POD活性提高了11.52%，而Vc、总糖、可溶性蛋白含量以及SOD活性无显著差异（P>0.05）．这表明光合高脂膜在促进丝瓜植株生长、提升光合色素含量及抗氧化能力等方面存在积极作用，而对丝瓜果实中Vc、总糖、可溶性蛋白含量并未有显著影响（P>0.05）.

  2025年06期 v.38 13-17页 [查看摘要][在线阅读][下载 1129K]
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• 还田方式和还田量对土壤理化性状与水稻生长的影响

  李泳菲;王德鑫;陈海斌;杜建军;范如芹;邓彩联;谢圣明;欧阳敏枝;赖国祥;

  为推进秸秆资源化利用，改善土壤理化性质并提高水稻产量，本文依托广州市从化区双季稻田间定位试验，以秸秆不还田（CK）为对照，研究秸秆直接还田（Direct Straw Return,DR）、添加腐熟剂还田（Straw Return with Decomposition Agent,DA）、发酵还田（Straw-manure Fermentation,FR）和炭化还田（Straw Biochar,BR）4种秸秆还田方式及不同还田量（全量/半量）对土壤理化性质与水稻生长的影响．结果表明：与CK相比，BR与FR下土壤有机质含量提升12.01%与9.97%.BR、FR、DA均有效提升了土壤全氮、磷、钾含量与>1 mm大团聚体百分含量，1-0.25 mm大团聚体百分含量表现为FR、BR分别比CK提高24.02%和17.16%；各处理对土壤容重的影响尚不显著；BR与FR处理水稻产量显著高于CK,DA及各半量还田处理较CK也有较好提升；DR处理土壤有机质、养分含量、大团聚体含量及水稻产量较CK有所降低．与全量还田相比，除DR外，半量还田的各处理对水稻生长指标、产量以及土壤的理化性质提升效果不及全量还田明显．综上，研究区域水稻秸秆全量炭化还田与发酵还田可有效改善土壤理化性质，促进水稻产量提升；秸秆直接全量还田在短期内对土壤性质与水稻生长具有一定负面作用．研究结果对推进研究区域秸秆资源化还田利用和促进土壤质量提升具有一定指导意义．

  2025年06期 v.38 18-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 1028K]
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• 生物炭对土壤酶活性影响的Meta分析

  王娜;王璐;胡常红;洪恩众;宋昌海;包明哲;李维琦;王文东;

  为明确施用生物炭对土壤酶活性的影响，通过检索文献整合已公开发表的相关田间试验数据，利用Meta分析方法定量分析探讨了不同地区、不同土壤、不同生物炭原料等因素下生物炭对土壤酶活性的综合效应及影响．结果显示相对于未施加生物炭，土壤中施加生物炭后，脲酶、磷酸酶、过氧化氢酶和蔗糖酶4种土壤酶活性增加，平均增加14.65%，其中以脲酶增幅最大，为19.06%；原料不同的生物炭对土壤酶活性影响不同，以秸秆和木材为原料的生物炭可以显著提高土壤酶活性，以果壳为原料的生物炭对酶活性影响较小．其中，施入以作物秸秆为原料的生物炭后，土壤酶活性增加了19.09%；不同酸碱性土壤施用生物炭后酶活性变化不同，酸性、碱性、强酸性和中性土壤加入生物炭后酶活性显著提高，极强酸性土壤酶活性变化较小．

  2025年06期 v.38 25-29页 [查看摘要][在线阅读][下载 1213K]
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• 月桂醇在农业生产中的应用研究进展

  阮玉兰;李岳峰;骆思佳;吴妍慧;黎念家;罗闽;蔡典贤;彭小明;颜珣;董章勇;喻国辉;孙昀皓;

  月桂醇作为一种常见于植物体内的天然化合物，逐渐在农业生产实践中的抗菌、防虫、增产、提质、植物保护和食品保鲜等应用场景中展现出较好的效果和巨大的潜在应用价值．对月桂醇的理化性质、制备及其在农业领域的功能及应用进行了综述，对现有问题进行讨论，并对其应用前景进行展望．

  2025年06期 v.38 30-38页 [查看摘要][在线阅读][下载 1202K]
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农业经济

• 基于改进无偏灰色马尔可夫模型的粮食产量预测

  吴园;周蕊;虞豹;黄祥;李波;

  粮食产量受多种复杂因素的影响，具有较大的波动性和随机性．为提高粮食产量预测的准确性，提出了一种改进无偏灰色马尔可夫模型的粮食产量预测方法．该模型针对状态划分非线性特性，采用平均数值优化状态划分，结合模型优势修正预测残差，提升预测精度．仿真实验分别将灰色GM(1,1)模型、无偏灰色GM(1,1)模型、无偏灰色马尔可夫模型、改进无偏灰色马尔可夫模型进行比较，基于重庆市2000-2022年粮食产量数据，对比分析了4种不同模型的粮食产量预测精度．结果表明，灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的预测精度基本一致，平均误差为3.213%；无偏灰色马尔可夫模型的预测精度有一定的提升，平均误差为2.039%；改进无偏灰色马尔科夫模型预测的平均误差最小，为1.367%．相较于前面3种模型，改进无偏灰色马尔可夫模型能进一步提高预测精度，适合中长期预测．改进无偏灰色马尔可夫模型为粮食产量预测提供了更精确的工具，有助于粮食生产的有效规划与管理．

  2025年06期 v.38 39-45+52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1760K]
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食品科学

• 基于QuEChERS-UPLC-MS/MS法同时测定枇杷中17种农药残留

  梁鹏;

  建立了枇杷中17种农药残留基于QuEChERS法前处理应用UPLC-MS/MS正负离子切换扫描快速检测的方法 .方法为样品经乙腈提取离心后净化，经UPLC-MS/MS测定．结果表明17种农药残留在测定范围内相关系数均>0.990，加标回收率76.1%～103.6%，精密度为1.2%～5.2%，检出限在0.001～0.010 mg/kg，定量限在0.005～0.020 mg/kg之间．该方法简便、高效、准确，适用于枇杷中17种农药残留的快速定量分析.

  2025年06期 v.38 46-52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1028K]
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• 陈皮包装研究现状及发展趋势

  程峥;杨敬豪;肖乃玉;苏淼;黄礼兰;宁梅;农欣梅;钟乐;唐玲月;周锦贤;

  陈皮，又称晒陈皮、晒皮，是指将橙、柚等柑橘类水果的果皮去除果肉后，晒干制成的一种食材．陈皮最早起源于中国，在我国已有数千年的历史．最初，陈皮是作为药材来使用，被认为具有理气化痰、健脾开胃、止咳平喘等功效．南药具有极好的药用价值和收藏价值，因此南药的贮藏十分关键．陈皮等南药在储存过程中经常会出现发霉长虫的现象．本文在陈皮包装和包装材料等方面进行了综述，通过陈皮包装保证陈皮南药安全，以新质生产力助力陈皮包装发展．

  2025年06期 v.38 53-59+71页 [查看摘要][在线阅读][下载 1252K]
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人工智能

• YOLO算法及其在农作物识别及病虫害检测应用综述

  曹亮;肖伟;李湘丽;

  随着全球人口增长和气候变化的加剧，农业生产面临严峻挑战，迫切需要高效、精准的农作物及病虫害识别方法．YOLO算法因其在速度和精度上的优势，成为农业领域的研究热点．首先，系统综述了YOLO算法从v1到v10的演变历程，分析了各版本在网络结构、训练策略、推理效率和精度评估等方面的技术创新和性能提升．其次，通过评估具体的应用案例，探讨了YOLO算法在农作物识别及病虫害检测中的实际表现．最后，总结了当前YOLO算法在农业应用中仍面临轻量化设计、多传感器数据融合、自适应学习、智能标注等挑战，并提出了未来的研究方向．旨在为提升农作物识别及病虫害检测的效率和准确性提供科学依据．

  2025年06期 v.38 60-71页 [查看摘要][在线阅读][下载 1235K]
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• 仲恺农业工程学院学报 2025年 第38卷 总目次

  <正>~~

  2025年06期 v.38 72-77页 [查看摘要][在线阅读][下载 932K]
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