Simulation and experiment of air-blowing precision seed-metering device for Panax notoginseng
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摘要:目的
为了满足三七Panax notoginseng的机械化种植需求，减少机械式清种过程中对种子造成的损伤，设计了一种适用于播种三七种子的气吹式精密排种器。
方法确定了排种器的主要结构参数，并建立了清种过程中的力学模型。通过建立排种器内部流场模型，运用Fluent软件对不同清种风压条件下流场进行仿真分析，验证了清种风压范围。为了检验仿真确定的风压范围的可行性并寻求最佳工作参数组合，选取合格指数、漏播指数和重播指数作为试验指标，作业速度、种层高度、清种风压作为试验影响因素，采用正交试验方法，对排种器进行了台架试验研究。
结果最优参数组合：作业速度为0.6 m/s、种层高度为90 mm、清种风压为0.5 kPa，此时试验合格指数为90.48，漏播指数为4.24，重播指数为5.28。
结论该气吹式排种器能够满足三七的播种要求，为进行排种器的田间试验提供了参考。通过试验结果与之前仿真分析的过程对比，清种风压变化对于排种器充填性能的影响一致，验证了利用Fluent模拟确定清种风压的可行性。
Abstract:ObjectiveA novel kind of air-blowing precision seed-metering device was designed in order to fulfill the mechanized planting needs of Panax notoginseng and reduce seed damage in the process of mechanical seeding.
MethodThe main structural parameters of the seed-metering device were determined. The mechanical model in seed clearing process was established. The internal flow field model of the seed-metering device was established, Fluent software was used to simulate the flow field under different air-blowing pressure, and the range of air-blowing pressure for seed clearing was verified. We used orthogonal design and performed bench test to further examine the feasibility of the range of air-blowing pressure and find out the optimal combination of working parameters. Eligible index, leakage sowing index and repeat sowing index were selected as experimental indexes. Operating speed, seed layer height and air-blowing pressure were selected as the influencing factors in the test.
ResultThe optimal combination of parameters was the operating speed of 0.6 m/s, seed layer height of 90 mm and air-blowing pressure of 0.5 kPa. Under these conditions, the qualified index was 90.48, the leakage sowing index was 4.24, and the repeat sowing index was 5.28.
ConclusionThe air-blowing seed-metering device can meet the requirements of Panax notoginseng seeding. This study provides a theoretical basis for the field experiment of the seed-metering device. Comparison between the test results and the simulation analysis indicates that the influence of air-blowing pressure changes on the filling performance of the seed-metering device is consistent, and Fluent simulation is feasible for determining the air-blowing pressure for seed clearing.
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有机磷农药发展至今已有70多年历史，在各国农业发展中均起到了重要的防治病虫害作用，具有高效、快速、广谱杀虫、经济和残效期短的特点[1]。随着人口数量的不断增加，对农产品的需求也逐渐增加，人们在农产品生产的过程中会加大农药的使用量来保证农产品的供应量；而喷洒的有机磷农药大部分会残留在土壤或漂浮在空气中，通过降雨、沉降和径流的冲刷流入地下水、河流、湖泊和海洋，从而危及生态环境、生态系统和人类健康[2]。
检测水体中有机磷农药最常用的方法有色谱法和生物传感器法。其中色谱法检测灵敏度高，定量分析准确，但预处理过程(提取、纯化、浓缩等步骤)繁琐，检测成本高，检测时间长[3]；生物传感器法前处理要求低、经济、快速，但重复性差、回收率低、较难进行定量分析[4]。
光谱法因其可以快速无损检测且无二次污染的特点，近年来广泛应用于水质参数检测、食品检测、生物医疗等领域[5-8]。使用光谱法检测自然水体中硝酸盐氮、化学需氧量和生化需氧量等化合物时，通常对水体进行预沉淀和过滤处理[9-11]。目前采用光谱法检测水体中有机磷农药大多停留在实验室阶段[12-15]，对现场快速检测自然水体中有机磷农药的研究鲜有报道。自然水体中含有黏土、泥沙和藻类等大量的悬浮颗粒物，采用光谱法检测自然水体中有机磷农药时，不同自然水体中引起浊度的固体悬浮物与光相互作用会产生光的折射、散射等现象，会降低光谱的信噪比，极大地影响光谱法的检测精度[16]。因此在光谱检测前需要对自然水体中的有机磷农药溶液做预处理(过滤)。
本文以甲基对硫磷农药为研究对象，通过比较分析甲基对硫磷溶液在不同过滤条件、不同溶液背景下的光谱图和浓度预测模型，探究不同过滤条件对自然水体中有机磷农药吸收光谱与浓度预测模型的影响。
1. 材料与方法
1.1 自然水体采样信息
本文选择了池塘水(取自华南农业大学西湖，23°9′47.394 0″N、113°20′27.8763″E，2020年12月1日采样)、农田水(取自华南农业大学农事训练中心，23°9′56.106 0″N、113°21′57.8484″E，2020年12月15日采样)、河涌水(取自车陂涌华南农业大学段，23°9′49.6692″N、113°21′46.9188″E，2020年12月18日采样)3种典型水体用作试验用水。每次采集8 000 mL表层(0~50 cm)水样，采集的水样做好标记后，带回实验室进行后续检测和试验。
1.2 试验仪器和材料
试验搭建的紫外−可见吸收光谱采集系统包括美国Ocean Optics海洋光学公司的Maya2000Pro光谱仪(检测范围：175~1 100 nm，信噪比：450∶1，内置探测器：Hamamatsu S10420，分辨率：1.1 nm)；DT-MINI-2-GS氘－钨卤灯组合光源以及可调光程的比色皿支架。使用与光谱仪配套的BiaoQi SpecSuite软件采集光谱数据，打开软件后设置积分时间为9 ms，平滑度为2，每个样本扫描20次，取平均值为最终光谱。试验过程中，甲基对硫磷试验比色皿光程为50 mm，选定光谱测量范围为200.4~760.3 nm，共1 234个波长点。
过滤纱布材质为尼龙，滤膜材质为聚四氟乙烯，使用RMD-Z6浊度传感器(瑞蒙德公司，上海)检测3种自然水体过滤前后的浊度。
1.3 试验样本和试验内容
甲基对硫磷农药的试验样本配制过程如下：用1/10 000电子天平称取98%(w)有机磷农药标准品(0.040 8±0.000 2) g置100 mL烧杯中，用50 mL甲醇超声溶解，然后转移至试剂瓶中，准确量取350 mL甲醇，并转移至试剂瓶，摇匀，配制成100 mg/L的有机磷农药标准液。使用3种自然水体和纯净水作为有机磷农药标准液稀释剂配制试验样本，每种水体试验样本质量浓度为0.1~6.0 mg/L(质量浓度梯度为 0.1 mg/L)，合计60个试验样本。
对以3种自然水体为稀释剂的甲基对硫磷溶液样本进行4种不同的处理：原始状态(不做过滤处理)，40 μm纱布、5 μm滤膜、0.45 μm滤膜过滤处理，当过滤得到1个50 mL样本时，平均需要的过滤时间分别约为13、22、28 s。
1.4 数据处理
使用Savitzky-Golay卷积平滑一阶导消除自然水体−有机磷农药光谱数据中的噪声和基线漂移[17]。按3∶1的比例采用SPXY(Sample set partitioning based on joint x-y distance)方法[18]从60个样本中选取45个样本作为校正集样本，剩下的15个样本作为预测集样本。使用主成分分析结合马氏距离(Principle component analysis-Mahalanobis distance，PCA-MD)进行异常样本检查[19]。使用竞争性自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling，CARS)进行光谱数据压缩和特征波长筛选[20]。采用偏最小二乘(Partial least squares，PLS)法建立多元回归模型[21]。本文中的数据处理都基于The UnscramblerX10.4和MATLAB 2020a软件平台进行。
1.5 模型评价
对PLS模型的评价采用决定系数(Determination coefficient，R2)、均方根误差(Root mean square error，RMSE)、剩余预测残差(Residual predicted deviation，RPD)和潜变量数量(Latent variables，LVs)[22]。其中R2越大，RMSE越小，表明模型的精确度越高。一个好的模型应具有合理的LVs。RPD反映了模型的分辨能力和稳健性，当RPD≥3，模型可用于定量分析和实际检测。
2. 结果与分析
2.1 过滤前后自然水体浊度
池塘水、农田水和河涌水过滤前后浊度见表1。由表1可知，使用40 μm纱布过滤3种自然水体，对浊度影响不大，使用5 μm和0.45 μm滤膜过滤，3种水体浊度明显下降，表明3种水体中泥沙和藻类等悬浮物的大小多分布在5~40 μm之间。
表 1 不同过滤条件下3种自然水体浊度Table 1. Turbidity of three kinds of natural water under different filtration conditionsNTU 水体类型
Water type未过滤
Unfiltered40 μm纱布
40 μm gauze5 μm滤膜
5 μm filter membrane0.45 μm滤膜
0.45 μm filter membrane池塘水 Pond water 18.34 14.51 2.73 1.57 农田水 Farmland water 23.04 20.13 1.67 0.28 河涌水 Canal water 52.48 39.00 1.03 0.30 2.2 3种自然水体光谱图
3种自然水体原始光谱图如图1所示。3种自然水体在220~230 nm之间有明显吸收峰，且吸收带在200~250 nm之间，这是由于自然水体中存在硝酸盐等离子以及有机物[23]。自然水体中固体悬浮物和杂质的光散射引发的浊度干扰导致光谱曲线整体抬升[24]。由表1、图1可知，河涌水原始浊度远大于池塘水浊度，但光谱曲线却有相近的基线抬升量；农田水浊度大于池塘水浊度，但基线抬升量却相反。这表明自然水体中不同物质光散射所引起的浊度干扰也是不同的。
2.3 甲基对硫磷溶液光谱图
甲基对硫磷在纯净水中不同质量浓度梯度的吸收光谱如图2所示，当甲基对硫磷质量浓度在0.1~3.0 mg/L时，纯净水−甲基对硫磷溶液光谱在204、215和275 nm左右有3个特征波峰；当甲基对硫磷质量浓度在3.1~6.0 mg/L时，204 nm左右的第一特征波峰消失，第二特征峰和第三特征峰位置未发生改变。
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图 2 60种不同质量浓度(0.1~6.0 mg·L−1)纯净水−甲基对硫磷溶液光谱Figure 2. Spectra of pure water-methyl parathion solutions with 60 different mass concentrations of 0.1−6.0 mg·L−1池塘水−甲基对硫磷溶液、农田水−甲基对硫磷溶液、河涌水−甲基对硫磷溶液不同质量浓度梯度的原始光谱图以及不同过滤条件下溶液光谱图见图3~5。无论浓度高低，甲基对硫磷溶液在自然水体中的紫外−可见光谱在204 nm处均无特征峰。不同过滤条件处理前后，甲基对硫磷溶液光谱中的2个特征波峰位置均分布在225 和275 nm左右。溶液的光密度值均未超过2.0，整体光谱曲线未出现过饱和现象。
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图 3 不同过滤条件下60种不同质量浓度(0.1~6.0 mg·L−1)池塘水−甲基对硫磷溶液光谱Figure 3. Spectra of pond water-methyl parathion solutions with 60 different mass concentrations of 0.1−6.0 mg·L−1 under different filtration conditions![]()
图 4 不同过滤条件下60种不同质量浓度(0.1~6.0 mg·L−1)农田水−甲基对硫磷溶液光谱Figure 4. Spectra of farmland water-methyl parathion solutions with 60 different mass concentrations of 0.1−6.0 mg·L−1 under different filtration conditions![]()
图 5 不同过滤条件下60种不同质量浓度(0.1~6.0 mg·L−1)河涌水−甲基对硫磷溶液光谱Figure 5. Spectra of canal water-methyl parathion solutions with 60 different mass concentrations of 0.1−6.0 mg·L−1 under different filtration conditions纯净水/自然水体−甲基对硫磷质量溶液在275 nm处甲基对硫磷质量浓度与光密度的线性拟合图见图6。在3种自然水体中，甲基对硫磷质量浓度和光密度仍有较好的线性关系，符合朗伯－比尔定律，与在纯净水中的线性关系能够保持一致。整体上看，过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液中质量浓度与光密度的线性关系优于未过滤的。图6b中，在高质量浓度段，未过滤的甲基对硫磷溶液光密度低于纱布过滤后光密度，其原因是试验过程中未过滤农田水里的泥沙易发生沉淀，导致测量时光谱基线下降。
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图 6 甲基对硫磷质量浓度与光密度的线性拟合图y1：纯净水–甲基对硫磷，y2：未过滤自然水体–甲基对硫磷，y3、y4、y5分别表示40 μm纱布、5 μm滤膜、0.45 μm滤膜过滤的自然水体–甲基对硫磷Figure 6. Linear fitting graphs of methyl parathion mass concentration and optical densityy1: Pure water-methyl parathion; y2: Unfiltered natural water-methyl parathion; y3, y4 and y5 indicate natural water-methyl parathion filtered by 40 μm gauze, 5 μm filter membrane and 0.45 μm filter membrane respectively结合图3~6可知，通过不同过滤条件过滤之后，自然水体−甲基对硫磷溶液光谱的基线有不同程度的下降，其中使用5 μm和0.45 μm滤膜过滤后整体光谱基线下降最多；因为2种滤膜过滤掉了水体中绝大多数的悬浮物和杂质，使浊度引起的散射等减少，溶液透光性增加。光谱基线的下降使光谱整体光密度值降低，使用小孔径的滤膜过滤使甲基对硫磷溶液过滤后的光谱曲线效果变好，基本消除了基线的漂移和抬升，增强了质量浓度与光密度之间的线性关系。
2.4 不同过滤条件下甲基对硫磷−CARS-PLS预测模型
不同过滤条件下甲基对硫磷−CARS-PLS模型预测结果见表2。未过滤前甲基对硫磷溶液在池塘水、农田水和河涌水中的光谱模型的RPD均大于3，R2p均高于0.98，且RMSEP最高为0.144 1、最低为0.091 4，表明模型的预测性能均较高。
表 2 不同过滤条件下甲基对硫磷−CARS-PLS模型预测结果Table 2. Prediction results of methyl parathion-CARS-PLS model under different filtration conditions水体类型
Water type过滤条件
Filter condition波长变量数
Number of
wavelength variableLVs 校正集
Calibration set预测集
Prediction setR2C RMSEC R2P RMSEP RPD 池塘水−甲基对硫磷溶液
Pond water-methyl
parathion solution未过滤
Unfiltered12 9 0.995 4 0.106 1 0.993 2 0.144 1 12.582 1 40 μm纱布
40 μm gauze202 2 0.991 0 0.160 0 0.997 4 0.072 9 20.208 9 5 μm滤膜
5 μm filter membrane112 2 0.992 3 0.155 5 0.993 8 0.083 6 13.098 7 0.45 μm滤膜
0.45 μm filter membrane98 4 0.996 9 0.100 4 0.998 9 0.046 4 31.365 7 农田水−甲基对硫磷溶液
Farmland water-methyl
parathion solution未过滤
Unfiltered21 2 0.998 0 0.079 5 0.988 1 0.117 2 9.517 0 40 μm纱布
40 μm gauze31 5 0.995 5 0.106 9 0.993 7 0.130 2 13.032 3 5 μm滤膜
5 μm filter membrane11 2 0.994 9 0.121 7 0.996 8 0.090 0 18.331 7 0.45 μm滤膜
0.45 μm filter membrane81 4 0.997 3 0.090 9 0.995 2 0.094 2 14.953 2 河涌水−甲基对硫磷溶液
Canal water-methyl
parathion solution未过滤
Unfiltered8 5 0.996 1 0.106 5 0.996 7 0.091 4 18.046 7 40 μm纱布
40 μm gauze51 6 0.996 1 0.102 8 0.994 7 0.125 8 14.196 8 5 μm滤膜
5 μm filter membrane10 2 0.997 6 0.079 6 0.997 3 0.088 3 19.798 7 0.45 μm滤膜
0.45 μm filter membrane33 3 0.997 8 0.079 7 0.995 9 0.105 4 16.201 4 经过不同过滤条件过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液光谱模型的RPD均远大于3，R2p均大于0.99，RMSEP均小于0.14，表明经过不同过滤条件过滤后的甲基对硫磷溶液模型均可用来做定量分析且模型预测精度高，并且过滤增强了甲基对硫磷溶液光谱中质量浓度与光密度的线性关系(图6)，从而加强了模型的预测能力。
未过滤和纱布过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液光谱模型具有较好的模型系数，但光谱中存在大量杂质干扰。使用5 μm滤膜过滤的甲基对硫磷溶液光谱模型均优于未过滤的自然水体−甲基对硫磷溶液，模型具有较高预测能力，同时模型中的干扰也较少。使用0.45 μm滤膜过滤后的甲基对硫磷溶液光谱模型均优于使用40 μm纱布过滤后溶液的光谱模型，且光谱模型基本排除了浊度带来的干扰，但使用0.45 μm滤膜过滤操作较复杂且耗时最长。
3. 结论
1) 3种自然水体中的悬浮物和藻类的大小多分布在5~40 μm之间，不同水体中的悬浮物产生的浊度对光谱基线抬升的影响也不同。不同过滤条件对浊度有较大影响。
2)无论质量浓度高低，甲基对硫磷在3种自然水体中的光谱图只有2个特征峰，位于225 和275 nm左右。不同过滤条件不会改变甲基对硫磷的特征峰位置，但会降低溶液光谱曲线的基线。
3)整体上看，过滤增强了甲基对硫磷质量浓度与光密度间的线性关系。过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液光谱模型均有较高的预测精度，可用于定量分析。本文采用的3种过滤条件中，5 μm滤膜过滤效果最佳，能够去除水体中绝大部分固体悬浮物所引起的浊度干扰，同时有机磷农药光谱模型也具有较高的预测精度。
4)本文采用物理手段(不同过滤条件)滤除自然水体中的固体悬浮物，减少水体中浊度对光谱采集的影响，过滤之后的甲基对硫磷农药模型更适合实际应用检测。该研究为采用紫外−可见吸收光谱法现场快速检测自然水体中有机磷农药浓度的预处理方法提供了理论依据。
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图 1 三七气吹式排种器结构示意图
1：排种轴，2：排种轮，3：壳体，4：型孔，5：清种气嘴，6：风管接口，7：进种管，8：种层高度调节板，9：充种室，10：投种口
Figure 1. Structure diagram of air-blowing seed-metering device for Panax notoginseng
1：Seeding shaft，2：Seeding wheel，3：Shell，4：Type hole，5：Seed clearing nozzle，6：Duct interface，7：Seed tube，8：Seed height adjustment plate，9：Seed filling room，10：Seeding port
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图 2 排种轮结构参数示意图
D：排种轮直径，ω：排种轮角速度，ξ：充种角，τ：清种角，ψ：护种角，φ：投种角
Figure 2. Schematic of structural parameters of seeding disc
D：Diameter of the seeding wheel，ω：Angular velocity of the seeding wheel，ξ：Seed filling angle，τ：Seed clearing angle，ψ：Seed protecting angle，φ：Seed throwing angle
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图 3 型孔结构示意图
d1：型孔上端直径，d2：型孔下端直径，h：型孔深度
Figure 3. Structure diagram of type hole
d1：Diameter of the upper end of type hole, d2：Diameter of the lower end of type hole, h：Depth of type hole
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图 4 清种区种子受力简化模型
Fq：种子受到的清种压力，Fl：惯性离心力，FN：型孔侧面对种子的支持力，Ff：种子与型孔侧面的摩擦力，α：压力Fq与x轴的夹角，β：y轴与水平面夹角，δ：摩擦力Ff与y轴的夹角，ε：型孔锥角，ω：排种轮角速度，G：种子的重力，O：排种轮转动中心，1、2：种子
Figure 4. Simplified model of force on the seed in seed clearing zone
Fq: Air-blowing force on the seed, Fl: Inertial centrifugal force, FN: Supporting force on the side of type hole, Ff: Friction force between the seed and the side of type hole, α: Angle between Fq and x-axis, β: Angle between y-axis and the horizontal plane, δ: Angle between Ff and y-axis, ε: Cone angle of the type hole, ω: Angular velocity of the seeding wheel, G: Seed gravity, O: Rotation center of the seeding wheel, 1 and 2: Seed
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图 5 不同清种风压下排种器内部流场模拟
Figure 5. Simulation of internal flow field in the seed-metering device under different air-blowing pressure
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图 6 试验装置组成图
1：气力管道，2：排种器，3：种床带，4：三七种子
Figure 6. Composition diagram of experimental device
1：Pneumatic pipeline，2：Seed-metering device，3：Seed bed belt，4：Panax notoginseng seed
表 1 排种性能试验因素与水平
Table 1 Factors and levels of seeding performance test
水平
Level作业速度/(m·s–1)
Operating
speed种层高度/mm
Seed layer
height清种风压/kPa
Air-blowing pressure1 0.4 50 0.4 2 0.6 70 0.5 3 0.8 90 0.6 4 1.0 110 0.7 
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表 2 排种性能试验设计与结果
Table 2 Design and result of seeding performance test
试验序号
Test No.因素 Factor 指标 Index 作业速度
Operating speed (A)种层高度
Seed layer height (B)清种风压
Air-blowing pressure (C)合格指数
Eligible index漏播指数
Leakage sowing index重播指数
Repeat sowing index1 1 1 1 57.23 37.03 5.74 2 1 2 2 76.49 18.52 4.99 3 1 3 3 87.91 3.42 8.67 4 1 4 4 68.63 12.16 19.21 5 2 1 2 79.37 13.56 7.07 6 2 2 1 79.43 14.74 5.83 7 2 3 4 89.34 4.24 6.42 8 2 4 3 82.52 3.53 13.95 9 3 1 3 66.71 28.16 5.13 10 3 2 4 70.45 27.32 2.23 11 3 3 1 76.37 7.95 15.68 12 3 4 2 69.72 3.34 26.94 13 4 1 4 49.67 36.83 13.5 14 4 2 3 67.52 23.95 8.53 15 4 3 2 79.47 3.39 17.14 16 4 4 1 55.45 8.12 36.43
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表 3 排种性能试验结果的极差分析1)
Table 3 Range analysis of seeding performance test result
指标
Index项目
ItemA B C 合格指数
Eligible
indexk1 72.565 63.245 67.120 k2 82.665 73.472 76.263 k3 70.813 83.273 76.165 k4 63.028 69.080 69.523 R 19.637 20.028 9.143 漏播指数
Leakage
sowing indexk1 17.782 28.895 16.960 k2 9.018 21.133 9.703 k3 16.693 4.750 14.765 k4 18.073 6.787 20.137 R 9.055 24.145 10.434 重播指数
Repeat
sowing indexk1 9.652 7.860 15.920 k2 8.317 5.395 14.035 k3 12.495 11.977 9.070 k4 18.900 24.133 10.340 R 10.583 18.738 6.850 1) A、B 和 C 分别表示作业速度、种层高度和清种风压
1) A, B and C represent operating speed, seed layer height and air blowing pressure, respectively
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表 4 排种性能试验结果的方差分析1)
Table 4 Variance analysis of seeding performance test result
指标
Index变异来源
Variation sourceSS DF F 合格指数
Eligible
indexA 782.77 3 61.151** B 856.51 3 66.912** C 260.73 3 20.369** R 25.60 6 漏播指数
Leakage
sowing indexA 220.90 3 5.959* B 1 610.30 3 43.437** C 230.97 3 6.230* R 74.14 6 重播指数
Repeat
sowing indexA 265.84 3 11.454** B 829.99 3 35.762** C 121.53 3 5.236* R 46.42 6 1) A、B、C 和 R 分别表示作业速度、种层高度、清种风压和残差；“*” 和 “**” 分别影响显著和极显著
1) A, B, C and R represent operating speed, seed layer height, air blowing pressure and residual, respectively; “*” and “**” represent significant effects at 0.05 and 0.01 levels, respectively
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期刊类型引用(1)
1. 李艳芬，马瑞峻，陈瑜，黄丽，颜振锋，蔡祥. 光谱技术结合化学计量学分析方法快速检测阿维菌素的试验研究. 农业环境科学学报. 2023(09): 2140-2146 . 
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