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中国农机化学报

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2025年10期

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农机化高质量发展专题 | 我国农业机械化高质量发展的内涵特征、影响因素和发展路径

农机化高质量发展专题 | 我国农业机械化高质量发展的内涵特征、影响因素和发展路径

摘要：归纳概括我国农业机械化高质量发展的基本内涵和“四高一好"的特征（即农机装备水平、农机作业水平、农机服务水平、农机管理水平达到较高标准,农业机械化对环境更加友好),总结分析影响农业机械化高质量发展的4个发展内因（包括3个市场主体：农机制造与流通企业、农机户与农机服务组织、农户与家庭农场，1个发展主体：各级人民政府与事业单位)和5个制约外因（即机具装备、耕地条件、农艺要求、经济水平、社会环境），综合提出推进我国农业机械化高质量发展的实现路径和政策建议，为"十五五"时期农业机械化行业管理工作提供理论支撑和决策参考。
农机化高质量发展专题 | 农业低空经济应用场景拓展与技术动态

农机化高质量发展专题 | 农业低空经济应用场景拓展与技术动态

摘要：农业低空经济作为一种新兴经济形态，驱动传统农业产业体系变革。农用无人机是农业低空经济的核心载体，已在提升农业生产效率、促进绿色发展与保障粮食安全等方面发挥重要的作用。系统梳理农用无人机在遥感测绘、植保施药、农资播撒等场景的应用现状，延伸讨论其在巡检监测、灾害应对、生态修复、饵料投放、授粉制种、采摘修剪、载重运输等场景的拓展应用。在此基础上，通过对农业低空技术体系的能源、通信、环境感知、决策控制等关键共性技术剖析,归纳技术应用局限性，并展望技术发展趋势。
农机化高质量发展专题 | 高标准农田建设改变农机需求结构

农机化高质量发展专题 | 高标准农田建设改变农机需求结构

摘要：为考察高标准农田建设对不同机械来源和不同粮食生产机械化的差异化影响，基于2020年和2022年中国乡村振兴综合调查数据，采用双向固定效应模型实证分析高标准农田建设对农业机械化的影响机理与政策异质性，丰富高标准农田建设与农业机械化关系领域的理论文献，为政策制定者提供实证依据。结果表明：高标准农田建设促使三大主粮作物的综合机械化率提高 5% 。从不同机械来源的视角，高标准农田建设增加三大主粮作物(特别是小麦和玉米)的农机服务作业比例，但减少小麦生产采用自家机械的可能性。机制分析结果显示：高标准农田建设不仅通过田块整治工程和田间道路工程为农田宜机化耕作创造客观条件，而且通过扩大农地租入规模来促进农业机械化；异质性分析结果表明：对于地形坡度较大地区的村庄,高标准农田建设更能促使农户采用自家机械进行粮食生产;同时,对于离乡镇政府较远和地权稳定性较好的村庄，高标准农田建设更能提高农户采纳粮食生产农机服务的比例。
农机化高质量发展专题 | 互联网使用对农机技术采纳行为的影响研究

农机化高质量发展专题 | 互联网使用对农机技术采纳行为的影响研究

摘要：农业机械化是提高农业生产效率、实现农业现代化的重要手段。基于中国家庭追踪调查2014—2022年数据，利用IV—Heckman两阶段模型、IV—Tobit模型等方法，从农机采纳概率、方式、程度3个维度探究互联网使用对农户农机技术采纳行为的影响,并分析其作用机制及异质性。结果表明，互联网使用率上升促进农户农机技术采纳，经多种稳健性检验结果依旧显著。互联网使用每提升1个单位，农机技术采纳程度将会提升 0.115% 。机制方面，互联网通过拓宽信息渠道、改善社会网络显著提升农机技术采纳程度，在此过程中，社会网络渠道在农户选择农机服务的决策中发挥部分中介作用，中介效应占比为 16.9% ；异质性方面,中西部、非平原地区及兼业型农户互联网使用对农机技术采纳行为的影响更大。基于此，提出强化农村互联网信息能力建设，发挥互联网社群及村民组织作用，着力推广丘陵山区适用小型农机，助力弱势群体跨越数字鸿沟等政策建议。
农机化高质量发展专题 | 中国县域粮食生产格局的时空演化及农机驱动

农机化高质量发展专题 | 中国县域粮食生产格局的时空演化及农机驱动

摘要：揭示县域粮食产出格局的时空演变是构建粮食产业政策的事实基础，挖掘农业机械总动力的实际作用亦是推行粮食机械化高效生产体系的应有之义。聚焦 2000—2022年中国2396个县域的粮食产出面板数据，借助地理分析工具ArcGIS 直观描绘出中国县域粮食生产格局的变动趋势,并在构建产量一地理距离权重矩阵的基础上，采用空间计量方法系统性地评估农业机械总动力对粮食产出格局变动的驱动作用。研究表明：我国粮食生产格局显著东扩北移且向东北、西北方向延伸,粮食生产重心发生显著移动;粮食产出高值区域位于主产区，其产量翻倍后趋于稳定并带动周边粮食产出增长;平衡区与主产区粮食产量在初期大幅偏离,后期差距逐渐缩小并趋于同步变动;县域粮食生产在展现出负相关后转变为显著正相关;农用机械总动力对粮食生产保持正向贡献，在不同区域存在差异化的直接效应和间接效应：农用机械总动力每提升 1% ，在全国平均的直接效应和间接效应约为 0.0857% 和 0.2423% ，在主产区内的直接效应和间接效应约为 0.1045% 和 1.899 2% ，在平衡区内的直接效应和间接效应约为 0.14% 和 0.399 9% 。基于此，制定农业发展长远规划应因地制宜,逐步优化农业机械投资布局,研发并推广适宜当地条件的农机具并加大农机补贴力度;同时建立农机租赁与共享平台等，提升农机使用的便捷性和经济性。
农业装备工程 | 气力集排式排种系统管道弯径比对绳索扩散的影响

农业装备工程 | 气力集排式排种系统管道弯径比对绳索扩散的影响

摘要：气力集排式排种系统采用集中送种、分配排种的方式实现高效播种，具有对种子形状兼容性好、种子损伤率低、适应宽幅与高速作业等优点。采用EDEM—Fluent耦合方法基于DDPM模型的耦合接口针对小麦气力集排式排种系统中弯管部分的气固两相流进行模拟分析，研究入口气流速度为 25m/s 颗粒质量流量为 0.2kg/s 时，不同弯径比 (R/D) 条件下的压损变化与绳索扩散规律。仿真结果表明 :R/D=2,R/D=3 弯管的绳索扩散规律相似；在 0～250mm 截面高度， R/D=1 弯管绳索扩散速度比 R/D=2,R/D=3 弯管快;在 250～750mm 截面高度， .R/D=1 弯管绳索扩散速度比 R/D=2,R/D=3 弯管慢;在截面高度达到 750mm 时,3种弯径比弯管的颗粒分布均匀度趋于一致;弯头处压损与磨损均随着弯径比的增加而减小。
农业装备工程 | 挤搓式蓖麻脱壳装置设计与试验

农业装备工程 | 挤搓式蓖麻脱壳装置设计与试验

摘要：针对现有蓖麻脱壳机械存在脱壳率低、籽粒损伤率高等问题，研制一种基于工作带与橡胶搓板挤搓的蓖麻脱壳装置。重点进行核心脱壳机构设计、挤人角计算、脱壳间隙设计，并制作样机。分别对脱壳机构的脱壳间隙、主动辊转速、倾斜角进行试验。结果表明：随着脱壳间隙增大，脱壳率和损伤率均逐渐降低。当脱壳间隙为 8mm 时，损伤率为 3.63% 。随着主动辊转速提高，脱壳率和损伤率呈先升高再降低的趋势。当主动辊转速为 335～365r/min 时，脱壳率达 91.3% \~91.9% ,损伤率为 2.5%～3.25% 。此外，随着倾斜角增大，脱壳率和损伤率均小幅降低。基于试验结果，对最优参数（脱壳间隙 8mm 、主动辊转速 350r/min 、倾斜角 15^° 进行验证试验，该参数下脱壳率达 92.1% ,损伤率为 2.7% 。
农业装备工程 | 辣椒穴盘苗钵夹持力学性能试验研究

农业装备工程 | 辣椒穴盘苗钵夹持力学性能试验研究

摘要：为减小辣椒穴盘苗钵体基质的损伤并提高取投苗效率，对穴盘苗钵体进行抗压力学性能试验，研究钵体抗压力—形变规律;探究不同夹片宽度和加载速度对钵体抗压强度的影响;以钵体含水率、夹持角度和基质配比为影响因子,钵体抗压强度和破碎压缩量为性能指标,使用二次正交旋转组合试验，建立影响因子与性能指标的回归模型，并分析各因素对性能指标的影响。结果表明：夹片宽度为 10mm 、加载速度为 80mm/min 时,钵体对应的抗压强度最大;钵体含水率为 61.012% 夹持角度为 10.095^° 、基质配比为2:2:1时，穴盘苗钵体的抗压强度为 0.131MPa ，破碎压缩量为 8.126mm ，钵体损伤最小。
农业装备工程 | 基于EDEM的小粒径蔬菜双行导种装置设计与试验

农业装备工程 | 基于EDEM的小粒径蔬菜双行导种装置设计与试验

摘要：针对小粒径蔬菜种子采用1个排种器单次播种2行播种粒距不均匀的问题,借助EDEM对种子的运动轨迹进行分析,探明种子流在运移过程中变得无序的原因。通过分析投种过程中种子的受力情况，得到影响导种管轮廓曲线的因素，并进一步分析种子投种时的速度，确定导种管轮廓曲线方程和结构参数。根据轮廓曲线方程和结构参数，建立4种不同高度的导种装置模型。对4种导种装置进行仿真分析。结果表明,4种导种装置的株距合格率均大于 90% ,其中 160mm 高度导种装置的各项性能指标较为理想，其株距合格率平均值为 92% ，单侧行距变异系数平均值为 5.72% ，单侧行距误差平均值为 2.08% 。为验证仿真的合理性，对 160mm 高度的导种装置进行台架试验。结果表明，株距合格率平均值为89.90%～93.94% ，行距变异系数平均值为 5.88%～6.24% ，误差平均值为 1.64%～1.90% 。台架试验结果与仿真结果基本吻合，该装置能满足国家播种质量技术规范和播种农艺要求，表明导种管轮廓曲线设计合理，导种性能可靠。
农业装备工程 | 烟草收获技术与装备研究现状及发展

农业装备工程 | 烟草收获技术与装备研究现状及发展

中图分类号：S225.2 文献标识码：A 文章编号：2095-5553（2025）10-0075-08 摘要：烟草属于劳动密集型行业，尤其是采收环节劳动强度高、作业效率低、费时费工，烟草收获分层多次采摘的特点导致机械化程度落后于其他作业环节，严重制约烟草行业的发展，因此，研制烟草收获机械对解放劳动力和提升生产效率具有重要意义。综述烟草收获技术与装备的研究现状。首先，对不同采收方式的烟草收获装备进
农业装备工程 | 基于离散元法的仿生旋耕刀作业性能研究

农业装备工程 | 基于离散元法的仿生旋耕刀作业性能研究

摘要：针对旋耕秸秆还田存在的耕作扭矩大、秸秆埋覆质量差等问题，分析鼹鼠前足趾轮廓曲线，设计一种具有鼹鼠趾爪结构特征的仿生旋耕刀。基于离散元法开展以仿生齿圆弧直径、工作幅宽、弯折角为试验因素，以刀轴扭矩与秸秆空间分布变异系数为指标进行三因素三水平正交组合仿真试验，确定仿生旋耕刀的最佳结构参数：仿生齿圆弧直径为 12mm 、工作幅宽为 45mm 弯折角为 120^° 。在相同耕作参数下与国标旋耕刀进行对比试验，刀轴扭矩降低 5.8% ，秸秆空间分布变异系数降低 8.3% ，证明仿生旋耕刀能够降低耕作扭矩并提高秸秆埋覆质量。为进一步检验仿生旋耕刀的作业性能，开展仿生旋耕刀与国标旋耕刀的田间耕作对比试验。结果表明，两种旋耕刀在不同耕作参数下的刀轴扭矩和秸秆空间分布变异系数变化规律一致，但相比于国标旋耕刀，仿生旋耕刀的刀轴扭矩下降近 7% ，秸秆空间分布变异系数减少超过 11% 。
农业装备工程 | 履带自走式生姜收获机设计与收获试验

农业装备工程 | 履带自走式生姜收获机设计与收获试验

摘要：针对生姜收获机田间通过性差，生姜收获过程中拔姜秧、抖土、切秧、收集等工序效率低的问题,设计一种履带自走式生姜收获机。首先，通过分析生姜收获的作业环境确定整机的参数;其次，设计生姜收获装置关键部件，实现对生姜收获工序的全自动化;再在 RecurDyn搭建履带虚拟样机模型,分析整机在直线行驶、转向行驶、纵向爬坡、跨越壕沟工况;最后,对履带自走式生姜收获机进行样机制造和田间试验。田间试验结果表明：设计的生姜收获机直线行驶偏移量为3.18% ；软、硬路面上平均转弯半径分别为 1705mm 和 1805mm ；纵向爬坡最大角度为 15^° ；底盘跨越壕沟极限宽度为1000mm ;收获试验中收姜率达到 98.33% ，破损率为 1.35% ，漏姜率为 0.32% ，收获效率达到 0.081hm²/h ，表明该生姜收获机在田间作业时有良好的通过性和稳定性。
农业装备工程 | 水稻无人机多排型槽式条直播排种装置设计与试验

农业装备工程 | 水稻无人机多排型槽式条直播排种装置设计与试验

摘要：针对目前水稻无人机撒播作业种子不成条，不利于后期田间管理，而丸粒化种子穴播成穴性差，且种子包衣处理成本高等问题,开展单种箱多排种管的水稻无人机高效条直播技术研究，提出一种侧面充种、软刷清种而无护种的多排型槽条直播排种方式,分析排种轮结构参数与排种量的相关性，确定排种轮结构参数范围。在通过旋翼气流仿真确定排种管长度的前提下，建立稻种在排种管内的运动学模型，优选排种管结构参数，探究排种轮转速、排种高度、旋翼气流对扩散直径的影响，验证理论计算的正确性。通过台架试验验证排种装置的排种量满足需求,分析排种轮直径、型槽宽度、型槽深度与各行排量一致性变异系数、总排量稳定变异系数之间的相关性，明确排种轮结构参数。田间试验结果表明，当飞行高度为 1m ，飞行速度为 3m/s 时，成条指数为 22.7% ,满足无人机条直播作业要求，实现落种均匀成条。为水稻条直播机械装备的设计及合理工作参数的确定提供理论支持和试验依据，对水稻种植机械化具有参考意义。
农业信息化工程 | 基于机器视觉的兰花分级方法研究

农业信息化工程 | 基于机器视觉的兰花分级方法研究

摘要：针对盆栽兰花分级机械化程度低问题，设计一种基于机器视觉的兰花分级方法，搭建兰花视觉检测室并采用俯拍相机、侧拍相机获取兰花图片,采用归一化模板匹配算法、泛洪填充算法、Laplace算法、MER算法进行株高测量,采用 MER算法进行冠幅测量,采用仿射分割算法、MER算法进行匀称度测量,采用HSV算法进行花盖度测量。为测试算法性能，进行视觉识别算法测量精度试验和分级判断试验。试验结果表明，视觉识别算法测量结果与人工测量结果一次线性回归呈现出高度相关性，株高、冠幅、匀称度、花盖度的决定系数 R² 值分别为 0.997 4.0.997.0.980 2.0.982 1. ，均趋近于1.0。以人工分级结果为基准的算法整体识别率约为 88.3% ，但人工分级主观性大，采用量化指标进行兰花分级时视觉算法分级测量精度更高。
农业信息化工程 | 基于度量学习的收割机滚动轴承故障诊断

农业信息化工程 | 基于度量学习的收割机滚动轴承故障诊断

摘要：为实现农业生产中收割机滚动轴承故障的诊断、节约维修成本及保障生产效率,基于度量学习思想设计匹配网络，用于实际样本较少场景下的轴承故障诊断。匹配网络具有2个结构相同的子网络，子网络提取并融合轴承振动信号的时频特征，通过计算2个子网络输出特征向量之间的相似度来判断样本的故障类型。结果表明，所提出的模型能够准确提取轴承故障的时域和频域特征，明显区分不同类型的故障样本在特征空间的分布，其性能在可学习样本数相同的情况下最优，诊断精度最高达到 99.33% 。在样本数较少时，度量学习方法的准确率相比于常规训练方式更高。相比于提取单一领域特征的方法，融合时频特征的方法效果更好。
农业信息化工程 | 基于河马优化算法的成行作物导航路径提取方法

农业信息化工程 | 基于河马优化算法的成行作物导航路径提取方法

摘要：面向大蒜、大葱等田间成行种植的绿色条状排列作物，针对其收获机械的田间自动行走问题，提出一种基于河马优化算法的导航路径提取方法。首先，基于OpenCV对田间图像进行灰度图转化、颜色阈值处理和二值化；然后,结合田间作物分布进行形态学分析处理，采用混沌映射改进河马优化算法，依据二值化图像特征点分布密度进行寻优求解，并通过改进的RANSAC方法对特征点进行导航路径拟合；最后，拍摄田间作物真实图像构建图像集，利用改进后的河马优化算法处理图像，并与其他优化算法进行对比。结果表明：采用改进的河马优化算法对二值化图像特征点分布寻优处理优于改进前，处理田间作物图像得到的导航路径角度误差绝对值 ≤6^° ，平均处理时间为 0.23s/ 张，且对不同种类的绿色作物具有较好的适应性。
农业信息化工程 | 基于频域SwinTransformer的植物叶片病害识别研究

农业信息化工程 | 基于频域SwinTransformer的植物叶片病害识别研究

摘要：植物病虫害给农业生产带来严重威胁,需对其进行及时监控和预防。由于植物病虫害种类繁多且在初期病症相似,农业工作者极难区分。基于此，提出一种基于频域 SwinTransformer的植物叶片病害识别方法。首先，利用改进的CutMix数据增强算法提高模型的训练效率,使模型关注病害图像的重要部分,让模型学习到更多信息避免模型过拟合，提高模型的泛化性能。然后,利用高斯滤波和边缘检测降低病害识别中背景噪声对识别准确性的负面影响，突出叶片轮廓信息。最后，加人频域层来捕捉病害图像的局部特征。结果表明：提出的方法在番茄、水稻和棉花3个数据集上的准确率分别为 98.59% 100% 、99.58% ，比改进前分别提高 1.34%.0.12% 和 0.5% ，检测速度分别提升2.54帧/s、4.04帧/s和9.97帧/s。
农业信息化工程 | 融合多尺度特征和多重注意力的棉田杂草检测研究

农业信息化工程 | 融合多尺度特征和多重注意力的棉田杂草检测研究

摘要：针对现有棉田杂草检测方法识别杂草类别少、精度低的问题，提出一种融合多尺度特征和多重注意力的棉田杂草检测方法。首先,在骨干网络中引入高效多尺度注意力模块提升模型的特征提取能力，同时不增加模型参数量与计算量;其次，在头部网络添加渐进特征金字塔，进一步增强特征融合效果;最后，通过改进框回归损失函数提升模型的收敛速度和定位精度。在CottonWeedDetl2数据集上进行试验，结果表明,该方法检测平均精度均值 mAP 达到 94.6%,F1 分数为0.754。相比于原始模型， mAP 提高 2.62% ，召回率提高 3.16% ，同时检测时间为 65.359ms ，满足实时检测的要求。该方法能够很好地解决自然环境下棉田杂草的精确检测问题，为棉田智能除草设备的研究提供参考。
农业信息化工程 | 基于多任务学习的桃园环境检测方法研究

农业信息化工程 | 基于多任务学习的桃园环境检测方法研究

摘要：桃园场景复杂，为辅助农业机器人更好地感知环境，快速精准识别桃园中的桃子和道路，针对当前现有的模型任务单一、检测精度低和推理速度慢等实际问题，改进YOLOv5n并提出一种高效的多任务学习网络MTL—YOLO,同时完成目标检测和语义分割两类任务。首先，在YOLOv5n的基础上添加可行驶区域分割检测头，实现对桃子和桃园道路的检测;其次，使用轻量级ShufleNet V2作为MTL—YOLO的主干网络，在保证检测精度的同时大大降低模型计算量;然后,在模型的Neck部分嵌人RepNCSPELAN4模块，替换掉原有的C3模块,增强模型的特征提取能力，并进一步减少模型计算量;最后，提出一种适用于多任务模型的自适应损失权重调整方法，避免手动优化两类任务损失权重的复杂过程并加强两类任务训练的相关性。结果表明，改进后的MTL—YOLO目标检测精度由原算法的 82.1% 提高到 84.7% ；语义分割精度比主流的MaskR一CNN和YOLACT算法分别提高 0.3%.2.5% ；模型的实时推理速度达到 110f/s 。
农业信息化工程 | 基于实例分割和机器学习的育肥猪群体体重估测方法研究

农业信息化工程 | 基于实例分割和机器学习的育肥猪群体体重估测方法研究

摘要：针对规模化育肥猪生产养殖，传统的猪只称重方法存在自动化水平低、效率低、费时费力、易造成猪只应激等问题，提出一种基于实例分割与机器学习相结合的非接触式育肥猪群体体重估测方法。使用Mask R—CNN和 Mask2former两种不同的实例分割算法获取群猪的掩膜轮廓，并进行效果对比。Mask R—CNN和Mask2former的分割精度分别为93.86%.98.98% ，最终选择Mask2former实例分割模型。结合群猪分割掩膜的图像信息，提取掩膜图像的相关特征参数作为模型的数据输人，采用不同的算法构建多种体重估测模型并进行比较。结果表明,随机森林估测模型的效果最好，其决定系数 R² 为0.94，平均绝对误差为 7.92kg ，平均相对误差为 2.58% 。基于实例分割与机器学习的非接触式育肥猪群体体重估测研究方法可以较好地预测体重，为实现群猪自动称重提供技术与理论支持。
农业信息化工程 | 近红外光谱结合随机森林的稻米粉种类快速鉴别

农业信息化工程 | 近红外光谱结合随机森林的稻米粉种类快速鉴别

摘要：利用近红外光谱技术建立稻米粉种类快速准确鉴别方法，采集149份稻米粉样本的近红外光谱数据（ 4000～ 12000cm^-1 ),构建偏最小二乘判别分析(PLS—DA）、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3种预测模型。全波段的测试集结果显示，一阶导数预处理的RF模型准确率达 98.06% 。采用4种特征波长筛选算法分别优化PLS—DA、SVM和RF模型。测试集结果显示,SVM模型结合标准正态变量变换和无信息变量消除算法，RF模型结合标准正态变量变换和最小角回归算法的准确率、召回率和精确率均达到 100% 。表明利用近红外光谱技术结合机器学习模型是一种有效的稻米粉种类鉴别方法。
农业智能化研究 | 基于CNN一Transformer混合模型的辣椒病害识别

农业智能化研究 | 基于CNN一Transformer混合模型的辣椒病害识别

摘要：为提高辣椒病害识别精度，克服传统模型对病害特征捕捉不全导致的分类错误与漏检问题，提出一种CNN—Transformer混合架构辣椒病害识别模型CTF—Net。在网络低层设计增强卷积模块FEC,将 SE注意力机制引人MobileNetV2卷积模块MV2,自适应调整通道权重，增强对关键特征的敏感度。并结合平均池化和最大池化特征提取分支，增强模型在多尺度和多视角下的特征提取能力;在网络高层设计具备自适应特征选择能力的动态CNN—Transformer 融合模块DCT,根据输入数据的特征分布动态调整特征提取策略，平衡局部细节与全局信息的捕捉，优化特征表示;基于迁移学习进行训练，进一步提升模型的特征学习能力和泛化能力。试验结果表明，计算量 FLOPs 仅为 640.6M 的CTF—Net模型迁移学习后在辣椒病害数据集上的识别准确率达到 97.5% ,与经典模型MobileViT、MobileNetV3—smal、ResNet34、AlexNet、VGG16 和 Swin Transformer相比，分类准确率分别提高 7.6%.8.2%.6.6%.19.7%.3.7% 和 5.3% ，在精确率、召回率、特异度 ?_?F1 分数等指标上均有优势。
农业智能化研究 | 基于卷积神经网络的水稻叶片病害检测与识别研究进展

农业智能化研究 | 基于卷积神经网络的水稻叶片病害检测与识别研究进展

摘要：我国水稻叶片病害的防治工作一直以来都是重中之重。实现快速、准确的病害检测和分类识别，有助于在早期及时发现病害并采取治疗措施，从而提高水稻的产量和品质。通过分析现有水稻叶片病害检测与识别算法发现，基于传统图像处理方法的叶片病害检测效率低并且准确率不高，但随着深度学习不断发展，基于卷积神经网络的病害检测与识别已成为研究人员关注的重要课题。针对近年来使用的模型算法总结归纳数据预处理与数据增强、框架结构改进和迁移学习等改进策略，对比分析这些算法的性能及其局限性，发现多数模型存在准确率与模型参数量性能不平衡的问题。从数据集构建、模型性能平衡和泛化能力等方面展望未来的研究趋势，为以后高效检测与识别水稻叶片病害提供参考。
农业智能化研究 | 基于改进CenterNet的农作物害虫无锚检测算法研究

农业智能化研究 | 基于改进CenterNet的农作物害虫无锚检测算法研究

摘要：农业生产中的害虫管理对确保作物产量和品质起着关键性作用。基于卷积神经网络的害虫检测技术近年来取得一定进展，但仍面临两大主要挑战：一是某些害虫种类外貌高度相似导致分类识别困难；二是因害虫对象具有多尺度特征导致大量假阴性检测，特别是在小型害虫的识别上。为解决这些问题，研究提出一种实时、无锚框的改进CenterNet害虫检测模型。该模型在主干网络中嵌入CBAM注意力机制,以有效提升特征的分类准确性。同时，在颈部网络中加人MFF多尺度特征融合模块，实现不同尺度特征图的高效整合。研究结果显示，所提模型在百度AI昆虫数据集和高挑战性的IP102数据集上，平均精度均值 mAP 分别高达 98.6%.89.7% ，并且在2个数据集上的推理速度超过30帧/s,实时性能显著。与现有主流方法相比，改进CenterNet害虫检测模型在复杂农业环境下害虫精准识别方面优势显著，具有广泛的应用潜力。
农业智能化研究 | 基于改进自蒸馏EMA一DeiT与迁移学习的番茄叶片病害识别方法

农业智能化研究 | 基于改进自蒸馏EMA一DeiT与迁移学习的番茄叶片病害识别方法

摘要：针对目前番茄叶片病害识别模型存在泛化能力弱、识别精确度低的问题,提出一种基于改进 EMA—DeiT的番茄叶片病害识别模型。采用主流模型DeiT作为基准模型，将滑动平均指数算法EMA与DeiT模型相结合，采用自我知识蒸馏方法，并通过迁移学习来增强番茄叶部病害识别算法,提高其识别准确率。将该模型与 VGG16、DensNet121、EficientNet、ResNet50、Vision Transformer、Swin Transformer、DCNN模型进行对比试验,模型识别准确率提高 1.1%～14% ，改进后EMA一DeiT模型在PlantVillage十类番茄叶病数据集中的识别准确率达到 99.6% 。为验证在自然复杂环境下对番茄叶部病害的识别性能,模型在Datasetof TomatoLeaves六类番茄叶病数据集中的识别准确率达到 98.2% ，在泛化试验PlantDoc数据集中的识别准确率为 97.1% ，在Tomato—Village数据集中的识别准确率为 97.6% 。同其他模型对比，性能最优越。提出的改进EMA—DeiT模型在自然复杂环境下对番茄叶部病害有较高的识别精度，可为农业生产中番茄病害识别系统提供决策信息。
农业智能化研究 | 面向豆类作物病害的改进YOL0v10检测算法

农业智能化研究 | 面向豆类作物病害的改进YOL0v10检测算法

摘要：为实现豆类病害的实时精准检测，提出一种改进YOLOv1O的目标检测算法。首先,引人DCNv2替换neck 网络中的CBS 模块，提高模型对不同形状和空间位置的病害作物的检测能力。然后,采用BiFPN结构，通过多尺度特征加权融合策略提高模型对不同尺度目标特征的区分能力。最后，设计一种基于注意力机制的多尺度融合检测头，有效利用 neck网络提供的多尺度输入特征，改善对不同尺度目标的检测效果。利用公开的豆类病害数据集进行试验，经过改进的模型mAP@0.5 和 mAP@0.5:0.95 分别达到 72.1%.47.1% ，相较于原始的YOLOv10模型，在未提高计算代价的前提下，分别提升 3%.4.9% 。改进后的算法可以实现豆类病害的精准检测，为豆类作物的种植推广提供充分的帮助。
农业智能化研究 | YOLO一Sugarcane:用于快速检测复杂背景下甘蔗植株的轻量级神经网络

农业智能化研究 | YOLO一Sugarcane:用于快速检测复杂背景下甘蔗植株的轻量级神经网络

摘要：为解决现有轻量级网络模型易受到甘蔗遮挡影响而导致漏检和误检问题,提出一种改进的YOLO—Sugarcane 轻量级神经网络模型。首先,用 MobileNetV3的Bneck 模块替换YOLOv7—tiny主干网络内的MP和 ELAN模块,有效提高模型的召回率；其次，用深度可分离卷积替代标准 3×3 卷积，降低模型的运算成本，保证其在甘蔗收割机上的稳定部署；最后,引入轻量级通道注意力模块 ECA（Efficient ChannelAtention），使模型能够有效捕捉不同通道间的特征关联，专注于有效特征并丢弃冗余特征。试验结果表明，与 YOLOv7—tiny 模型相比,YOLO—Sugarcane 模型的浮点运算量减少29.18% ，平均精度均值 mAP 从 97.10% 提升到 98.18% ，召回率从 85.21% 提升到 93.71% ，检测速度达到91帧/s。
农业智能化研究 | 基于改进YOLOv5n的辣椒病害检测模型研究

农业智能化研究 | 基于改进YOLOv5n的辣椒病害检测模型研究

摘要：为实现辣椒病害的精准高效识别,提出一种基于改进YOLOv5n的辣椒病害检测模型。首先，替换主干网络为FasterNet 网络，这样不仅通过局部卷积PConv减少冗余计算,而且还能有效提取特征,以增强模型对重要特征的表达能力。其次，结合运用ELAN思想的C2f模块和Res2Net结构，提出C2f—Res2模块，对输入图像进行更深粒度层次上的多尺度特征融合，进一步加强网络的特征提取能力。最后，使用WIoU损失函数对原损失函数CIoU进行替换，提高锚框的质量。结果表明，基于改进YOLOv5n辣椒病害检测模型的平均精度均值 mAP 为 89.2% ，检测速度为94.2帧/s。相比于YOLOv5n模型，其 mAP 提升 5% ，精确率和召回率分别提升 4%.5.9% 。该模型有效减少辣椒病害检测中的错检漏检情况，可以更高效地对辣椒病害进行识别定位。
农业智能化研究 | 基于改进YOLOv5s的咖啡果实成熟度检测方法

农业智能化研究 | 基于改进YOLOv5s的咖啡果实成熟度检测方法

摘要：针对目前咖啡果实成熟度检测中存在低精度和计算复杂问题，提出一种基于YOLOv5s的咖啡果实成熟度检测算法模型。以YOLOv5s模型为基础,结合ShufleNetV2轻量化网络,以降低模型计算复杂度;把SPPF模块嵌入到主干网络中,提高模型对特征信息提取和融合的能力;引人RFAConv注意力卷积，使模型关注感受野空间特征，进一步提高检测性能;用 SIoU损失函数取代CIoU损失函数，提高模型学习目标位置和形状信息的能力，进而提高模型的检测精度。试验结果表明，改进后的YOLOv5s算法相比原始模型精确率提高 0.5% ，召回率提高 0.1% ,平均精度均值提高 1.1% ，同时参数量减少 10% ，浮点运算量 FLOPs 减少 4.4% ，不但实现模型目标检测精度的提升，而且也使算法网络的复杂度降低。
农业智能化研究 | 基于深度学习的农作物病害检测算法研究

农业智能化研究 | 基于深度学习的农作物病害检测算法研究

摘要：针对目前无法高效地检测农作物病害的问题，基于深度学习算法YOLOv5进行改进，利用K一means算法对标签锚框进行调整,以便更好地适应训练数据集中的病害区域面积的大小。将 Ghostnet 模块引人YOLOv5的backbone 网络中,在不影响特征提取的前提下减小计算量和参数量。同时，基于CBAM注意力机制中的通道注意力和空间注意力，提出并行连接结构和残差连接提高网络的特征提取能力，引人到算法的Neck部位。改进后的YOLOv5算法模型大小由原来的 13.8MB 下降到11.1MB,平均精度均值 mAP@0.5 可达到 90.7% ，相比于YOLOv5提升 3.2%,F1 分数提升 2.1% 。为高效检测农作物病害提供一种实际可行的方法，能够以较高的精确率和检测速度对病害进行分类和定位。
农产品加工工程 | 马铃块茎物理力学特性试验研究

农产品加工工程 | 马铃块茎物理力学特性试验研究

摘要：为探究不同压缩方向、不同压缩部位马铃薯块茎的物理力学特性是否存在差异，开展马铃薯物理力学特性试验研究，为马铃薯收获、分选、装运等机械关键部件设计，特别是仿真分析模型建立提供理论依据。以收获期青薯9号马铃薯为研究对象，采用排水法测定其密度为 1.04×10³kg/m³ ；采用烘干法测定其含水率为 79% ;采用电子万能材料试验机，以 10mm/min 20mm/min.30mm/min 加载速度,对轴向和径向以及表层部位、中心部位和整体的马铃薯块茎进行压缩力学特性试验，并通过计算得出马铃薯块茎轴向、径向、表层部位、中心部位和整体的弹性模量分别为 3.57MPa.3.79MPa.3.90MPa.3.79MPa 和 3.91MPa ；剪切模量分别为 1.17MPa,1.22MPa,1.25MPa,1.18MPa 和 1.21MPa ；泊松比分别为0.53、0.56、0.56、0.60和0.62。结果表明：轴向和径向取样的马铃薯块茎弹性模量、剪切模量和泊松比的 p 值分别为0.2792、0.2035和0.5384,表层部位、中心部位和整体取样的马铃薯块茎弹性模量、剪切模量和泊松比的 p 值分别为0.8303、0.0689和0.6846，均无显著性差异（ _p>0.05? ，因此，马铃薯块茎可以看作是各向同性和均质材料。
农产品加工工程 | 油茶果脱壳及蒲籽清选设备研究现状

农产品加工工程 | 油茶果脱壳及蒲籽清选设备研究现状

摘要：传统油茶果脱壳以人工为主，人力成本高、作业强度大;已有的油茶果脱壳设备通用性差、破壳率低、茶籽破损率高，脱壳清选机械化水平已成为制约油茶产业发展而亟须解决的重要问题。由于国外对油茶果脱壳研究较少，总结国外腰果脱壳、槟榔脱壳和其他不同种类坚果脱壳的研究现状，为我国油茶果脱壳提供一定的参考。从脱壳、蒲籽清选方面阐述国内油茶果脱壳机械化现状,发现撞击法结构简单、成本低，但脱壳效果不理想、茶籽破损率高;剪切法可对鲜果脱壳,脱壳率较佳，但维修成本大；挤压法脱壳效率高、茶籽破损率低，但处理前需对茶果分级;碾搓法适应不同大小茶果，但茶果含水量高时易出现堆积;烘果爆蒲法的籽粒完整度较好，但烘干成本较高、后续壳籽清选不便。分析我国油茶果脱壳机械化现阶段发展面临机械化脱壳率低、壳籽清选效率低,设备生产与产业发展步调不一致,设备通用性差、功能单一,生产力不集中,系列化和规模化生产尚未形成等问题,提出优化提升关键技术，提高机具的通用性、适应性、可靠性，借鉴国外成熟的坚果类破壳清选研究技术等发展建议。
农产品加工工程 | 成熟期艾草茎秆离散元仿真模型参数标定与试验

农产品加工工程 | 成熟期艾草茎秆离散元仿真模型参数标定与试验

摘要：为解决利用离散元法对艾草机械化收割、脱叶和切碎等关键作业环节进行仿真分析时缺乏准确模型的问题，采用物理试验与仿真试验相结合的方法,以成熟期新鲜艾草茎秆为研究对象,基于EDEM仿真软件中的 Hertz—Mindlin（no slip)模型和Hertz—Mindlinwith bonding 模型对茎秆物理参数和黏结参数进行标定。通过Plackett—Burman试验、最陡爬坡试验和Central—Composite试验确定艾草茎秆接触参数和黏结参数，并利用艾草茎秆堆积角台架试验和剪切物理试验验证参数值的准确性。结果表明：艾草茎秆间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和动摩擦因数分别为0.13、1.09和0.026；艾草茎秆与作业装备间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和动摩擦因数分别为0.43、0.73和0.0156;艾草茎秆法向接触刚度、切向接触刚度、临界法向应力和临界切向应力分别为 3.91×10⁹N/m?2.43×10⁹N/m?4.35×10⁶ Pa和 6.14×10⁶Pa ；堆积角台架试验和剪切物理试验验证出的相对误差分别为 0.96%.2.89% ，误差较小。艾草茎秆离散元模型及标定的仿真参数准确可靠，能够真实反映其物理和力学特性，为艾草茎秆离散元仿真研究提供参考。
农产品加工工程 | 核桃青皮物料特性试验研究

农产品加工工程 | 核桃青皮物料特性试验研究

摘要：为获取核桃青皮变距螺旋挤压脱水装置的关键参数，以"温185"核桃青皮为研究对象，测定其基本参数、力学特性及压缩特性。核桃青皮基本特性包括青皮厚度、密度和含水率;力学特性包括摩擦系数、弹性模量、剪切模量、泊松比和碰撞恢复系数;压缩特性包括压缩比和脱水率等。结果表明，“温185"核桃的青皮厚度均值为 7.12mm ，平均密度为1.053g/cm³ 以及含水率为 89.8% 。核桃青皮与塑料的静摩擦系数为0.33、核桃青皮与木板的静摩擦系数为0.63以及核桃青皮和钢板的静摩擦系数为 0.36 。核桃青皮的滑动摩擦系数为0.29，核桃青皮的滚动摩擦系数为0.015。核桃青皮的弹性模量为 2.25MPa 、剪切模量为 0.83MPa 以及泊松比为0.34。核桃青皮和钢板的碰撞恢复系数为0.63。核桃青皮的压缩力范围为 8～36kN ，核桃青皮的脱水率为 21%～52% ，压缩比为 3.1:1～4.7:1 。脱水率随压力的增大而增大，压力为 36kN 时核桃青皮脱水率达到 52% ;压缩比随压力的增大而增大，压力到达 36kN 时压缩比为4.62：1，脱水率随保压时间增大而增大，压力为 28kN ，并且保压时间为 90s 时，脱水率为 43.8% ，压缩比为。通过试验结果分析，为达到其脱水效果，物料的压缩比范围为 2:1～3.5:1 。上述结果为核桃青皮脱水装置提供理论参数和设计依据。
农产品加工工程 | 艾叶低温提绒装置设计与试验

农产品加工工程 | 艾叶低温提绒装置设计与试验

摘要：针对艾叶在提绒过程中堵塞严重和升温高等问题,设计一种具有自动清筛功能的艾叶低温提绒装置。该装置主要由壳体、粉碎部件、清筛部件、排料系统、传动系统和机架等构成。艾叶通过粉碎部件、齿板与筛网间的共同作用将艾叶破碎,利用清筛部件与排料系统及时完成物料过筛与收集工作，减少局部受热，实现艾叶低温提绒。搭建提绒样机，以转子转速、曲柄转速以及吸风量为试验因素，以出绒率、温升和微观粉碎度为试验指标,进行三元二次回归组合试验，建立因素与指标间数学模型并确定最优的参数组合。结果表明：在转子转速为 2200r/min 曲柄转速为 60r/min 、吸风量为 0.13m³/s 的因素水平组合下，加工效果最佳，此时出绒率为 25.88% ，温升为 5.52^°C ，微观粉碎度为 73.01% 。该设计满足艾叶提绒的要求。
农产品加工工程 | 基于EDEM一ADAMS的粮仓机器人参数优化及试验研究

农产品加工工程 | 基于EDEM一ADAMS的粮仓机器人参数优化及试验研究

摘要：为提高粮食储藏作业效率和自动化水平，对粮仓机器人实际工况下的行驶和导航性能进行研究。采用离散元方法(EDEM)精确模拟玉米颗粒的力学特性，结合多体动力学软件（ADAMS)构建粮仓机器人动力学模型，从而建立粮仓机器人一玉米耦合模型，分析不同螺旋转速和车身质量下粮仓机器人行驶性能；设计机器人导航系统，实现环境感知、2D激光雷达建图和自主导航功能，完成导航性能试验。结果表明：随着螺旋转速的增加，机器人行驶速度呈线性增加，滑转率与俯仰角亦随之增加，沉陷量随之减少，颗粒接触力变大，机器人行驶稳定性变差。此外，滑转率、沉陷量和俯仰角与车身质量呈正相关，行驶速度与车身质量呈线性负相关，车身质量每增加 5kg ，行驶速度下降 0.023m/s ，滑转率增加 11.2% 。粮仓机器人可完成多点导航作业，最大定位误差为 0.17m ，满足使用需求，为粮仓自动化装备的优化设计提供重要依据。
农业水土工程 | 模拟秸秆还田条件下土壤力学特性研究

农业水土工程 | 模拟秸秆还田条件下土壤力学特性研究

摘要：为缓解农业车辆对田间土壤的压实，研究在土壤内部加入小麦秸秆减轻轮胎对土壤深处传递的应力。建立轮胎仿真模型,并利用离散元软件(EDEM)建立纯土壤模型和含秸秆土壤模型。将轮胎模型导人EDEM中建立轮胎—土壤的仿真模型，在其他仿真条件不变的情况下，将轮胎速度分别设为，进行不同速度工况下轮胎在两种土壤模型上的行驶过程模拟。通过土壤固结仪对纯土壤和含秸秆土壤试样施加 50kPa,100kPa.200kPa.400kPa.800kPa 的压力进行室内土壤压实试验，结果表明：含秸秆土壤在受到垂直载荷加载时，其应力变化增加量明显小于纯土壤应力变化增加量。将在EDEM中得到的仿真结果与土壤压实试验结果进行对比，含秸秆土壤模型沉陷量与纯土壤模型沉陷量降低10% ，证明仿真模型的有效性，并验证加入秸秆后可以达到缓解土壤压实的效果。
农业水土工程 | 残膜回收机集膜装置研究现状

农业水土工程 | 残膜回收机集膜装置研究现状

摘要：集膜装置作为残膜回收机主要功能部件，其结构原理和工作性能直接关系整机结构、制作成本、操控便捷性和作业效率。研究在实际生产中应用较多的残膜回收机集膜装置，重点分析典型残膜回收机集膜装置的结构组成、工作过程,总结不同集膜装置的优缺点，指出打捆集膜仍然是未来残膜回收机集膜技术的主要发展方向。据此，提出增强耐用性、提高与整机的配合精度、提高自动化水平等发展建议，集膜装置的发展将朝着更加高效、智能化和自动化的方向不断推进，为残膜回收机集膜装置的优化改进和技术进步提供参考。
农业水土工程 | 农业保险对农户采纳耕地质量保护行为的影响研究

农业水土工程 | 农业保险对农户采纳耕地质量保护行为的影响研究

摘要：农业保险作为分散农业生产经营风险的重要手段，如何有效激发农户耕地保护的内生动力，已成为关注焦点。研究基于2022年中国土地经济调查在江苏省调研的微观数据，运用倾向得分匹配法(PSM)实证检验农业保险对农户耕地质量保护行为的影响,并进一步探究该影响对政府补贴的作用机理，分析土地承包年限、受教育程度、风险偏好对农户耕地质量保护行为影响的异质性。结果表明：农业保险能显著提升农户参与耕地质量保护行为;政府补贴与农业保险正向影响农户耕地质量保护行为,且两者具有替代效应。异质性分析发现，土地承包年限越久,学历水平越高、越厌恶风险的农户更积极参与耕地质量保护。据此提出，创新农业保险产品模式和加强财政支持政策以进一步引导农户耕地质量保护行为的政策建议。
农业机械化综合研究 | 农机社会化服务对农户消费结构升级的影响研究

农业机械化综合研究 | 农机社会化服务对农户消费结构升级的影响研究

摘要：构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，迫切需要扩大农村内需,提升农村消费品质。在构建理论经济模型的基础上，通过中国劳动力动态调查数据(CLDS)实证检验农机社会化服务采纳对农户消费结构升级的影响机制。研究表明，采纳农机社会化服务能显著促进农户的消费结构升级，且在多种稳健性检验下结论依旧成立。机制分析发现，农机社会化服务采纳“挤出"农业生产时间后,会通过时间效应和收入效应两条路径影响农户的消费结构升级，且时间效应的作用大于收入效应。异质性分析发现,农机社会化服务对农户消费结构升级的促进作用在中部与西部地区更为明显，且在教育水平与健康水平更高的农户群体中影响更为显著。据此提出，应持续推动农机社会化服务供给的覆盖广度与使用深度，挤出农业生产时间配置到闲暇与非农就业，以促进农户消费结构升级,提升农村消费品质。
农业机械化综合研究 | 作物生产智能装备潜在安全风险分析

农业机械化综合研究 | 作物生产智能装备潜在安全风险分析

摘要：作物生产智能装备以其精准化、高效化的作业优势，极大地提升农业生产效率和质量，为现代农业的发展注入强大动力。然而,在带来诸多益处的同时,作物生产智能装备也潜藏着数据泄露、智能模型不透明、设备故障等诸多安全风险，若不加以重视和应对，可能会对农业生产造成严重的不良影响。但是，针对作物生产智能装备安全风险分析方面的研究尚未发现。鉴于此，深入分析作物生产智能装备的潜在安全风险，如数据安全风险、智能模型安全风险、智能装备故障风险以及智能装备操作人员安全风险。同时，针对这些安全风险提出相应的应对策略：应用新兴技术保障数据安全、加强模型的可靠性与可解释性、提升智能装备的软硬件系统以及操作人员的专业培训等。旨在为保障作物生产的安全和可持续发展提供有益的参考和借鉴，具有重要的现实意义。
农业机械化综合研究 | 数字技术使用对棉农生产效率的影响机制研究

农业机械化综合研究 | 数字技术使用对棉农生产效率的影响机制研究

摘要：数字技术赋能农业是推动农业数字化转型和提高农业生产效率，促进农业现代化成果转化的突破口。基于新疆395份棉农调研数据，运用DEA、OLS、多元logistics以及中介效应等模型探究数字技术对新疆棉农生产效率的影响机制。研究结果表明：棉农运用数字技术能够显著提升其生产效率，使用数字技术的棉农比未使用数字技术的棉农生产效率高0.175。机制检验表明，土地流转在数字技术影响棉农生产效率过程中起部分中介作用。异质性分析表明,数字技术对不同资源禀赋的棉农生产效率存在异质性，土地肥沃程度、棉农种植规模、土地碎片化三者均在 1% 的水平上显著。不同类型数字技术对棉农生产效率的影响不同，数字技术对棉农生产效率的影响程度：无人机 > 农机导航 > 物联网系统 > 水肥一体 > 打包采棉一体机 > GPS 定位。基于微观调研数据，从棉农生产者出发，探究数字技术对棉农生产效率的影响，并提出注重政策补贴机制,加强数字技术示范推广;加强土地流转，促进土地规模效应;培养数字专业技术人才，定期开展数字技术培训等建议。
农业机械化综合研究 | 中国粮食绿色全要素生产率测度、动态演进及收敛性分析

农业机械化综合研究 | 中国粮食绿色全要素生产率测度、动态演进及收敛性分析

摘要：提高粮食绿色全要素生产率是推动粮食绿色生产的关键。基于我国31个省(区、市)粮食生产面板数据，采用超效率SBM—GML生产率指数模型对粮食绿色全要素生产率进行测算，在此基础上运用核密度估计 ?σ 收敛、绝对和条件 β 收敛方法探究地区间粮食绿色全要素生产率的动态演进和收敛性。结果表明：2000—2021年，我国粮食绿色全要素生产率总体呈波动上升趋势，增长速度较慢，年均增速为 0.38% ，绿色技术进步是驱动粮食绿色全要素生产率增长的关键因素;粮食绿色全要素生产率省域之间差异明显，全国及三大粮食功能区粮食绿色全要素生产率增长呈现“主产区 > 全国 > 产销平衡区 > 主销区"的趋势。考察期间，全国粮食绿色全要素生产率不断提升，低效率向高效率地区追赶的同时，地区间差距在不断扩大；三大粮食功能区中粮食主产区地区绝对差距在不断缩小，主销区和产销平衡区则逐渐扩大;地区间粮食绿色全要素生产率增长变动不存在明显的极化现象。全国及三大粮食功能区粮食绿色全要素生产率呈现显著的绝对和条件 β 收敛，总体存在 σ 收敛，但 σ 收敛特征并不稳定。为提升粮食绿色全要素生产率，提出制定差异化粮食绿色生产支持政策、促进城乡融合发展、加强农业基础设施建设和强化粮食产业科技支撑等对策建议。
农业机械化综合研究 | 基于粮食安全视角下大豆生产者补贴政策对农户福利的影响研究

农业机械化综合研究 | 基于粮食安全视角下大豆生产者补贴政策对农户福利的影响研究

摘要：探讨大豆生产者补贴政策对农户福利的影响，对于夯实粮食安全根基、健全种粮农民收益保障机制具有重要意义。基于2012—2022年13个大豆主产区的省级层面数据，运用双重差分模型、中介效应检验和DEA—Malmquist 等方法实证检验大豆生产者补贴政策对农户福利的影响效应。结果表明：生产者补贴政策效应每提升 1% ，则农户福利平均提升 0.218% ，说明大豆生产者补贴政策能够显著提升农户福利，通过多种稳健性检验方法解决选择性偏差后，结论仍然成立;生产者补贴政策还会对农业技术进步和大豆单位产出水平产生正向影响，进而影响政策试点地区大豆种植户的福利效应。据此，建议进一步完善玉米大豆生产者补贴政策，提升大豆种植的技术进步水平和单位产出水平，从而调动农民种粮积极性，最终实现粮食稳产增收。
农业机械化综合研究 | 种植业结构调整对农民家庭经营收入的影响

农业机械化综合研究 | 种植业结构调整对农民家庭经营收入的影响

摘要：种植业作为保障国家粮食和重要农产品稳定安全供给的基础，其结构调整对保障国家粮食安全、提高农民家庭经营收入具有重要意义。基于吉林省 237份农民调查问卷,运用OLS 回归及PSM倾向得分匹配法，探究种植业结构调整对农民家庭经营收人的影响机制，同时深入剖析资源禀赋对农民家庭经营收人的影响。结果表明：种植业结构调整对农民家庭经营收入存在显著的正向影响，并在 10% 的水平显著。农民经营耕地面积、农民家庭劳动力人口对农民家庭经营收入均存在显著的正向影响并在 1% 的水平显著。此外，经过PSM倾向得分匹配法消除农民选择性偏差后，种植业结构调整对农民家庭经营收入仍存在显著的正向影响，参与种植业结构调整的农民家庭经营收入相比于未参与的农民提升约为 40% 。因此，建议政府及有关部门要扎实推进种植业结构调整政策,鼓励农村青年劳动力务农,帮助农民解决耕地细碎化问题。

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