Agricultural total factor productivity and influencing factors in Guangdong Province: Based on triple perspectives of carbon source, carbon sink and surface pollution
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摘要:目的
基于农业生产过程中的碳源、碳汇及农业面源污染三重视角，测算广东省农业全要素生产率，科学把握广东省农业高质量发展基础，助推乡村振兴。
方法利用DEA-Malmquist模型对2006—2021年广东省农业全要素生产率进行有效测度并分析其时空差异；运用面板回归模型探究其影响因素。
结果2006—2021年广东省农业全要素生产率虽年际间存在一定波动，但总体上升，年均增速为1.7%；广东省21个地市农业全要素生产率差异明显，其中以珠海最高、达到1.070，潮州最低、仅为0.988；在区域上呈现“珠三角地区>粤西地区>粤东地区>粤北山区”的格局。技术进步是广东省农业全要素生产率增长的关键。城镇化水平、农业产业结构是影响广东省农业全要素生产率的主要因素。
结论为提高广东省农业全要素生产率，建议加大农业科技投入，强化绿色农业科技推广应用，优化财政资金支持机制，大力培育、发展高效立体生态农业，走绿色农业发展道路。
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关键词:
- 农业全要素生产率 /
- DEA-Malmquist模型 /
- 面板回归模型 /
- 广东省
Abstract:ObjectiveBased on the triple perspectives of carbon source, carbon sink and non-point source pollution in the process of agricultural production, to measure the agricultural total factor productivity of Guangdong Province, scientifically grasp the basis of high-quality development of agriculture in Guangdong Province, and promote rural revitalization.
MethodThe DEA-Malmquist model was used to effectively measure agricultural total factor productivity in Guangdong Province from 2006 to 2021 and analyze its spatio-temporal differences, meanwhile the panel regression model was used to explore the influencing factors.
ResultFrom 2006 to 2021, the agricultural total factor productivity of Guangdong Province was in an overall growth trend, with an average annual growth rate of 1.7%, although there were some inter-year fluctuations. The difference of agricultural total factor productivity in 21 prefecture-level cities in Guangdong Province was obvious, among which the highest was 1.070 in Zhuhai and the lowest was only 0.988 in Chaozhou. The region difference was presented in “Pearl River Delta region > Western Guangdong region > East Guangdong region > Northern Guangdong mountainous region” pattern. Technological progress was the key to the growth of agricultural total factor productivity in Guangdong Province. The urbanization level and agricultural industrial structure were the main factors affecting the agricultural total factor productivity in Guangdong Province.
ConclusionIn order to improve the agricultural total factor productivity in Guangdong Province, it is suggested to increase the investment in agricultural science and technology, strengthen the popularization and application of green agricultural science and technology, optimize the financial support mechanism, vigorously cultivate and develop efficient three-dimensional ecological agriculture, and take the road of green agricultural development.
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甘蔗是我国主要糖料作物，由其茎秆榨汁制糖量占我国糖产量的85%以上[1-2]。成熟期的甘蔗茎秆高、蔗叶多且长，其整秆收获的核心是去除蔗梢、蔗叶。以整秆形式收获甘蔗，杂质少、汁液损失小，是我国广泛采用的一种甘蔗收获方式[1-4]，近年来该收获方式日益显示强大生命力[5]。甘蔗整秆收获一般需完成砍切、剥叶、切梢、集捆、结捆等作业，上述作业工序多，目前多以人工完成。基于人工全工序完成甘蔗整秆收获，存在劳动强度大、成本高、效率低等问题，已成为制约甘蔗产业发展的瓶颈。
为提升甘蔗整秆机械化收获水平，国内外研究者已开展甘蔗整秆力学特性、收获装备技术研究。如刘庆庭等[6]、王美美[7]测定了甘蔗整秆的力学性能，获得了其弹性模量和摩擦系数。蒲明辉等[8]考察了甘蔗整秆砍切扶起机构的性能参数。Xie等[9]、Ma等[10]、李腾辉等[11]研究了甘蔗整秆砍切的入土切割过程、残茬损伤；周少鹏等[12]研究了甘蔗整秆夹持、转运输送的剥叶性能。这些均为深入开展甘蔗整秆的机械化收获研究提供了参考。
目前，甘蔗整秆机械化收获装备技术研究主要有2种：分段式整秆收获[12-14]和整秆式联合收获[11,15-18]。分段式整秆收获是以多装备分段完成甘蔗整秆收获作业工序，即先割倒铺放带叶甘蔗整秆，后转运、剥叶、集拢无叶甘蔗整秆。该收获方式需在多场地、多装备上完成整秆的剥叶和散乱集堆作业，缺乏有序集捆功能。因而收获过程不仅劳动量大，且转运空间大，甘蔗整秆收集有序性差。采用整秆联合式收获，可在一体机上完成砍切、剥叶和整秆的一次性集捆、打结。受平整土地资源紧缺影响，我国甘蔗主要种植于丘陵山地不规则地区，并呈直立生长状态[19-20]，极需要集捆性能高、空间结构紧凑的联合收获机来开展丘陵山地复杂地形条件下的甘蔗整秆收获[1-5] 。
转运输送是甘蔗整秆联合收获集捆的重要环节，目前带叶甘蔗整秆转运输送采用卧式输送和立式输送2种方式。以多组辊筒形成转运输送通道的卧式输送方式，在通道内带叶甘蔗整秆呈卧倒姿态逐步完成剥叶、断梢[15-18]，最后无序集拢。该转运输送方式通道长，增大了联合收获机的机型尺寸，导致装备空间利用率低，限制了其在我国山区复杂地形蔗田的收获应用。相比卧式转运输送，甘蔗整秆立式转运输送有利于减小联合收获机长度，提升机具空间利用率，但这种转运输送方式仅少量报道于分段式收获的割铺机研究中，如整秆铺放运动、柔性夹持、剥叶等[12-14]，缺乏可用于整秆联合收获的立式集捆装置，限制了其收获装备技术的推广应用。
拉格朗日方程是研究多刚体动力学的重要理论[8,21]，近年来应用于农业机械领域，但针对甘蔗整秆立式收获集捆装置的多刚体动力学研究鲜见报道。为提升我国丘陵山地蔗田的甘蔗联合收获水平，本文设计了一种用于直立甘蔗整秆立式收获的集捆装置，基于多刚体动力学分析及ADAMS软件仿真，对影响该装置的2种显著性因素(下转指高度、转速)进行集捆作业指标与性能(质心高度形态、集捆成功率)研究。结合台架试验，比较和筛选甘蔗整秆立式收获−集捆装置的优选模式，以满足广大丘陵山区复杂地形条件下甘蔗高效收获的应用需求，为甘蔗整秆联合收获机械的优化研制提供理论参考。
1. 甘蔗整秆立式收获集捆装置设计
1.1 作业流程
甘蔗整秆高长，本文设计的立式集捆装置可对直立砍切剥叶、随机入料的甘蔗整秆进行定量收集、集中转运、集拢压捆的连续作业。该装置在其入口端与立式收获机的前端部件(剥叶辊筒、切梢器、扶蔗器、拨蔗轮、夹持通道)相连，其出口端与立式收获机的后端部件(打结器、排料器)相接(图1)。
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图 1 甘蔗整秆立式收获−集捆装置结构简图1：甘蔗整秆，2：剥叶辊筒，3：切梢器，4：扶蔗器， 5：根切器， 6：拨蔗轮，7：夹持通道，8：打结器，9：立式集捆装置，10：排料器；图中红色框选区域为本文研究的立式集捆装置。Figure 1. Brief structural diagram of the vertical harvesting-pre-baling device for whole-stalk sugarcane1: Whole-stalk sugarcane, 2: Stripping rollers, 3: Topper, 4: Pick-up device, 5: Base cutters, 6: Dividers, 7: Clamping feed-train, 8: Knotting device, 9: Vertical pre-baling device, 10: Discharging device; The red boxed area in the figure represents the vertical pre-baling device studied in this article.甘蔗整秆立式收获−集捆装置的机械作业流程(图2)为：收获机倾斜的扶蔗器扶起甘蔗整秆；装有尼龙条的剥叶辊筒旋转，击刷剥去甘蔗整秆蔗叶；切梢器切除蔗梢；根切器在根部切断甘蔗整秆；拨蔗轮分拨甘蔗整秆进入夹持通道，运送甘蔗整秆进入立式集捆装置入口端；立式集捆装置内部机构分时序运动，依次进行定量收集、集中转运、集拢压捆；最后由收获机的打结器完成甘蔗整秆集捆后的穿绳打结，排料器将甘蔗捆推出至机外。
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图 2 甘蔗整秆立式收获−集捆作业流程图图中红色框区域为立式集捆作业流程。Figure 2. Vertical harvesting-pre-baling process of whole-stalk sugarcaneThe red boxed area in the figure represents the working process of vertical pre-baling.1.2 甘蔗整秆立式转运输送力学分析
在甘蔗整秆立式收获集捆过程中，转运输送是集捆过程的重要中间过程，极大地影响集捆成功率。在转运输送过程中，甘蔗整秆受到了摩擦力、重力等作用，易发生倾斜，出现姿态变化。为使倾斜姿态的甘蔗整秆仍能连续向前运动而避免失衡倒地，本文采用上、下转指推动甘蔗整秆，甘蔗整秆转运输送过程的受力分析如图3所示。
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图 3 甘蔗整秆立式输送姿态与受力分析1：甘蔗整秆，2：上转指，3：下转指，4：基座；A、B、C、O为外力作用于甘蔗的接触点； F1 、F2、F3、Ff、G为作用于甘蔗整秆上的外力；h1 、h2、h、s为作用于甘蔗整秆的外力与支撑点间的距离。Figure 3. Posture and force analysis of whole-stalk sugarcane in vertical transport1: Whole-stalk sugarcane, 2: Upper rotating finger, 3: Lower rotating finger, 4: Base; A, B, C, O: Contact points of external forces on sugarcane stalk; F1, F2, F3, Ff, G: External forces acting on the sugarcane stalk; h1, h2, h, s: Distances between external forces and support points.甘蔗整秆多茎节且硬实，在直立姿态下的质心高度偏大，其集捆过程具有刚体特征，因此本研究假设甘蔗整秆为理想的均质刚体，建立如图3所示的甘蔗整秆立式输送姿态与受力分析，其匀速下转运输送的平衡状态力学方程为：
$$ {F_1} + {F_2} - {F_{\text{f}}} = 0 ，$$ (1) $$ G - {F_{\text{3}}} = 0 ，$$ (2) $$ {F_1} {h_1} + {F_2} {h_2} - G s = 0， $$ (3) $$ {F_{\mathrm{f}}} = \mu {F_3} ，$$ (4) 式(1)~(4)中，F1 、F2分别为上、下转指对甘蔗整秆的推力，N；F3 、Ff分别为基座对甘蔗整秆的支持力、摩擦力，N；G为甘蔗整秆重力，N；h1 、h2分别为上、下转指距基座上表面的垂直距离，m；h、s分别为甘蔗整秆质心距基座表面的垂直距离、距基座接触点O的水平距离，m；μ为摩擦系数。联立式(1)~(4)可得：
$$ {F_1} = \dfrac{{s - \mu {h_2}}}{{{h_1} - {h_2}}}G \text{，} {F_2} = \dfrac{{\mu {h_1} - s}}{{{h_1} - {h_2}}}G \text{，} {F_3} = G \text{，} {F_{\mathrm{f}}} = \mu G 。$$ (5) 由上述计算结果可知，h1 、h2、 h、s、μ均影响所求解各力(F1 、F3 、Ff)的大小和方向。除s在h2(或h1)对应的F1(或F2)为0外，F1、F2的大小和方向均受上、下转指的间距影响。过大的上、下转指间距，易导致F1、F2值过小；反之，过小的上、下转指间距，易使F1、F2值过大。在固定姿态下(s不变)，随着h2的降低，作用在质心点的F1变大。为使甘蔗整秆转运输送过程平稳、成功，需进一步研究其上、下转指的安装高度。
1.3 立式集捆装置结构设计
甘蔗整秆立式集捆装置应完成稳定有序的定量收集、集中转运和集拢压捆作业，因此，该装置结构设计由喂入部件、转运集拢部件、时序控制部件组成，如图4所示。装置的喂入部件与其转运集拢部件的入口通道相连，转运集拢部件的出口通道与外接立式收获机的打结器、排料器相接。
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图 4 甘蔗整秆立式集捆装置的结构组成1：上拨指；2：下拨指；3：下转指；4：基座；5：上转指；6：喂入组件；7：集料区；8：打结器；9：转运过渡区；10：压捆打结区；11：送绳机构；Ⅰ：时序控制部件；Ⅱ：转运集拢部件；Ⅲ：打结部件；Ⅳ：喂入部件。Figure 4. Structure diagram of the vertical pre-baling device for whole-stalk sugarcane1: Upper bundling finger; 2: Lower bundling finger; 3: Lower rotating finger; 4: Base; 5: Upper rotating finger; 6: Feeding component; 7: Collecting area; 8: Knotting device; 9: Transfer transition area; 10: Baling and knotting area; 11: Rope feeding mechanism; Ⅰ: Sequential control part; Ⅱ: Transfer and pre-baling part; Ⅲ: Knotting part; Ⅳ: Feeding part.立式集捆装置中，转运集拢部件是其运动核心部件，该部件由转速相同的集中转运机构和拨指机构组成。集中转运机构包含1组转速相同的上转指、下转指和液压油缸；拨指机构包含2组转速相同的上拨指、下拨指和液压油缸；装置的时序控制部件包含液压油缸、3组自上而下和串联耦合而成的机械凸轮机构。装置的喂入部件在收集到规定甘蔗整秆数量后，时序控制部件的液压油缸驱动3组凸轮机构串联耦合运动，分时序进行定量甘蔗整秆的立式集捆，最后配合外接收获机部件依序完成打结和排料作业。
为提升甘蔗整秆立式集捆装置的空间结构紧凑性和定量集捆性能，本文采用圆弧与直线组合的转运输送通道设计。以转指、拨指、排料器为空间分隔，形成转运输送通道的3个作业区，即前端入口处的集料区，中端转接处的转运过渡区，后端出口处的压捆打结区。
集捆过程甘蔗整秆在圆弧通道各作业区的运动如下：
1)装置初始启动，经砍切剥叶的甘蔗整秆经夹持输送，竖直随机地进入集料区，在装置喂入部件的前端完成定量收集。
2)转运集拢部件的转指机构对已定量的甘蔗整秆进行集中转运。各转指推动集料区的甘蔗整秆一次性沿圆弧轨道进入转运过渡区；同时，集料区又开始新一轮的甘蔗整秆定量收集，时序控制部件启动拨指机构转动。
3)转运集拢部件的拨指机构进行甘蔗整秆集拢压捆。已进入转运过渡区的甘蔗整秆，在后端压捆打结区经拨指完成其上、下位置的同步集拢压捆，为后续打结和排料作业提供准备。
4)重复上述过程，进行下次甘蔗整秆的定量收集、集拢压捆等工序。
为防止转运输送过程因重力对地面倾弯力矩过大而失稳，引起甘蔗整秆的集捆失效，本文设定上转指高度(h)等于其直立状态下的质心高度，装置的上、下拨指中心到基座表面距离分别为14h/9、4h/9。
2. 立式集捆装置多刚体动力学仿真
2.1 立式集捆装置多刚体动力学仿真模型
为研发空间结构紧凑、集捆性能高的甘蔗整秆立式集捆装置，基于广义坐标的拉格朗日方程[24]，构建的甘蔗整秆立式集捆装置多刚体系统动力学方程式如下：
$$ \dfrac{{\text{d}}}{{{\text{d}}t}} {\left( {\dfrac{{\partial E}}{{\partial \dot q}}} \right)^{\text{T}}} - {\left( {\dfrac{{\partial E}}{{\partial q}}} \right)^{\text{T}}} + \phi _{ q}^{\text{T}}p + \phi _{ q}^{\text{T}}\mu - Q = 0, $$ (6) 式(6)中，
$ \phi $ 、$ \theta $ 分别为完整约束方程和非完整约束方程，E为系统动能，q、Q分别为广义坐标列阵、广义力列阵，p和$ \mu $ 分别为完整约束和非完整约束的拉式乘子列阵，t为时间。基于多刚体动力学方程，本文拟考察的甘蔗整秆立式集捆装置由机架、运动机构、定量甘蔗整秆等组成，并简化对仿真精度影响小的装置内零件，以提升计算速度。
2.2 立式集捆装置多刚体动力学仿真试验
2.2.1 试验指标
从立式集捆装置的定量收集区转运输送到压捆打结区，甘蔗整秆的质心高度在集捆过程中会发生运动变化。应用该质心高度指标，可有效评估集捆过程中定量整体甘蔗整秆的质心瞬态变化。另外，立式集捆装置的工作性能也与甘蔗整秆转运输送的成功率有关。因此，本文以甘蔗整秆的质心高度、集捆成功率为试验指标，考察评价装置的作业机理与性能。
由此，本文质心高度定义为在单组集捆过程中，定量整体甘蔗整秆平均质心在垂直方向离基座表面的距离。集捆成功率定义为装置单组累计个体集捆成功数量占其定量数量的比例。其中，个体集捆成功数为无卡顿而成功转运输送至压捆打结区的个体数量。
2.2.2 试验方法
为优选甘蔗整秆立式集捆装置适宜的结构、作业参数组合，参考人工捆结收获甘蔗整秆数量，确定装置定量集捆数为15根(质量约24 kg)。因装置转运集拢部件的上转指高度已定，仅考察其下转指高度、转速对装置多刚体动力学系统的作业性能影响。构建的仿真模型由甘蔗整秆、碳钢2种材料组成，甘蔗整秆均长
1800 mm，平均直径均为30 mm。参考甘蔗整秆[6-7]、碳钢[22]的力学性能参数，本文取甘蔗整秆密度、弹性模量、泊松比分别为
1064 kg/m3、1172 MPa和0.34，甘蔗整秆间的接触刚度、静态和动态摩擦系数分别为2.41×106 N/m、0.402和0.092。碳钢材料的密度、弹性模量、泊松比分别为7081 kg/m3、2.06×105 MPa和0.29；碳钢零件与甘蔗整秆的接触刚度、静态和动态摩擦系数分别为6.76×106 N/m、0.211和0.072。另外，在初始条件和边界条件中，本文对仿真模型添加运动约束模块、摩擦接触模块，仿真时间步长为500，间隔时间为0.012 s，仿真时间为4 s。2.2.3 试验因素及水平
基于立式集捆装置的结构、作业参数组合，即模式，本文选取影响装置集捆性能的下转指高度、转速为试验因素，分别进行仿真试验和后续台架试验。因上转指高度已定为900 mm，下转指高度取值范围为0~900 mm。为避免机具行走时下转指碰撞地面，且考虑试验量适中，结合甘蔗整秆转运输送的力学分析结果，本文设置下转指高度为300~800 mm，相距间隔100 mm，共6个水平。
由于转速低，甘蔗整秆集中转运输送速度小，集捆时间长，易导致甘蔗整秆在装置定量收集区的数量大于在压捆打结区，造成集中转运通道过量堵塞，降低装置成功转运输送性能。相反，转速过大，上、下转指均在转运的初始、结束时刻对甘蔗整秆产生较大碰撞而损伤。前期预备试验显示甘蔗整秆以大于45 r/min转运输送，被撞伤的比例较大。因此本文仅选取15、30、45 r/min 共3种转速，分别进行仿真试验比较，在仿真试验与台架验证试验中，6个水平下转指高度和3个转速组合成18种模式。各试验上转指高度均为900 mm，定量甘蔗整秆集捆数为15根，装置中转指油缸、拨指油缸的速度均设定为100 mm/s，仿真时间为4 s。
2.3 试验结果与分析
2.3.1 模型及仿真结果
应用Solidworks和Adams软件，本文构建了立式集捆装置6种下转指高度、3种转速的对应组合(即模式)模型，并进行仿真；应用Excel软件对上述18个模式分别进行多刚体动力学分析和数据处理。不同模式甘蔗整秆的质心高度动态仿真结果、集捆成功率分别如图5和表1所示。
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图 5 不同下转指高度和转速下的甘蔗整秆质心高度动态仿真结果Figure 5. Simulation results of the centroid height dynamic of whole-stalk sugarcane under different heights and rotational speeds of lower rotating finger表 1 不同下转指高度和转速下的仿真集捆成功率Table 1. Pre-baling success rates of simulation under different heights and rotational speeds of lower rotating finger% 下转指高度/mm
Height of lower rotating finger15 r/min 30 r/min 45 r/min 300 100 100 100 400 100 100 100 500 100 100 100 600 100 80 93 700 73 80 93 800 53 46 53 2.3.2 甘蔗整秆质心高度动态仿真结果
由图5可知，装置多刚体动力学系统集捆过程，各集捆模式的下转指高度和转速均影响甘蔗整秆质心高度的动态仿真结果。不同转速下，甘蔗整秆的质心高度随时间动态变化，并主要呈现在集中转运和集拢压捆2个时段。在集中转运时段(1~2 s)，上、下转指推动甘蔗整秆运动，其在转运输送时易向前倾倒，质心高度快速降低后波动。在集拢压捆时段(3~4 s)，立式集捆装置收拢压紧甘蔗整秆，其整体质心的转运输送速度减小并逐渐直立稳定，质心高度增加并逐渐趋近于稳定。
随着转速增大，集捆过程甘蔗整秆的质心高度呈V型动态。在3种转速中，转速15 r/min甘蔗整秆的质心高度的变化最大，其质心高度基本呈类W型动态。随着转速增加至30、45 r/min，集捆过程甘蔗整秆的质心高度在500 mm下转指高度出现分界变化：下转指高度不大于500 mm，质心高度呈V型动态，小幅波动并渐趋于稳定；下转指高度大于500 mm，集捆过程中甘蔗整秆的质心高度呈起伏波动的类W型动态。在45 r/min 时，其质心高度略回升，但大幅低于其他转速的对应值。因此，下转指高度为300~500 mm，且转速较高，其对应模式利于装置空间结构紧凑地实现定量甘蔗整秆的稳定集捆作业。
2.3.3 集捆成功率仿真结果
由表1可知，下转指高度与转速均影响甘蔗整秆的集捆成功率仿真结果。下转指高度不大于500 mm，各模式集捆成功率均为100%。但当下转指高度大于500 mm，集捆成功率则随着下转指高度的增加而波动降低，各模式的集捆成功率最大降幅均超43%。当下转指高度为800 mm，不同转速仿真对应的集捆成功率相近，基本维持在46%~53%。
基于多刚体动力学理论，本文拟分析各因素对甘蔗整秆集捆成功率的影响，具体如下：
1)下转指高度与转速均影响装置甘蔗整秆的集捆性能，这可能与集中转运、集拢压捆过程中甘蔗整秆各点速度分布变化相关。
2)集捆过程中，甘蔗整秆在其底部受到摩擦力的阻滞作用。因立式集捆装置的上、下转指的推力，各甘蔗整秆克服摩擦力作用，由静止开始沿转运通道(圆弧与直线形通道的组合)向前运动，速度由底部至上端部逐渐增大。经过同时长的转运，甘蔗整秆的上端部运动行程大于底部，其运行姿态由直立转成倾斜，质心高度降低。甘蔗整秆的上端部先到达转运通道的出口端，相对于底部，上端部的横向距离、倾斜角度均大，质心高度降低，但暂不影响其集捆成功率。
3)已先运动到达转运通道出口端的甘蔗整秆上端部，受到上、下拨指的阻隔而减速停止运动，但在上、下转指推动下，甘蔗整秆的下底部继续前移，逐渐缩短上端部与下底部间的距离，甘蔗整秆逐渐由倾斜转向直立。在装置转指的力学作用和转速综合影响下，甘蔗整秆的质心高度逐渐波动回升，并趋于稳定，转运输送的质心高度大幅度变化，影响甘蔗整秆的集捆成功率。
4)当下转指高度不大于500 mm，甘蔗整秆在质心作用点所受的推力较大，可克服摩擦力的阻滞作用，尤其是在倾斜姿态下大幅消减了重力对底部的倾弯力矩作用，避免了其大角度的倾倒失稳，因而甘蔗整秆的质心运动平稳，集捆成功率大。
当转速增加至不小于30 r/min，上、下转指对甘蔗整秆的推动速度大，甘蔗整秆上端部与底部间的速度差小，运动过程倾斜角度也小，在转运通道出口端恢复直立并趋向稳定，因而集捆过程中甘蔗整秆的质心高度变化一致性好(呈V形动态)，集捆成功率大。
5)当下转指高度大于500 mm，且转速低，转运输送过程甘蔗整秆上、下端部间的速度差距加大。在转运通道出口端，其上端部转运距离较底部更大，由此甘蔗整秆倾倒角度加大。同时，在圆弧通道向直线通道转弯处，甘蔗整秆的受力状态发生突变(向心加速度消失)，一些甘蔗整秆出现直立恢复过程中的严重倾倒而导致卡顿，导致集捆过程中甘蔗整秆的质心高度呈W型动态，集捆成功率也相应降低。
综合装置集捆过程中甘蔗整秆的质心高度的动态变化、集捆成功率的仿真结果，下转指高度不大于500 mm，转速为30 r/min或以上，甘蔗整秆的集捆性能好。但该仿真结果需台架试验进一步验证优选。
3. 甘蔗整秆立式集捆装置台架试验
3.1 试验材料
无损伤直立的‘桂糖1号’成熟期甘蔗整秆(华南农业大学增城基地)，经人工砍切、剥叶、去梢后定高至
1800 mm，平均直径为30 mm。3.2 甘蔗整秆含水率与强度测试
3.2.1 含水率测试
取试验材料切成段、经均匀剖分、切细条后装盒(铝盒)，放入DHG 070B型电热鼓风干燥箱(上海安亭科学仪器有限公司)中进行绝干水分测试，测试温度为105 ℃，连续干燥24 h。样品干燥前、后质量均由JJ1000电子天平(美国双杰兄弟公司)测定，重复测试3次，每次6个样品。
3.2.2 强度测试
取甘蔗整秆切成两端带结的600 mm长节段，在QX-50.0万能力学试验机(上海企想仪器有限公司)上进行甘蔗整秆节段的压缩强度、弯曲强度测试。各试验均以50 mm/min恒速压载，弯曲压缩位移100 mm。弯曲强度采用三点弯曲法测试(长蔗段两端各夹50 mm)。各强度试验重复测试3次，每次6个样品。
3.3 立式集捆装置台架试验方案
甘蔗整秆立式集捆装置的台架试验在自行研制的试验平台(图6)上进行。试验平台由液压站(山东临沂汉达液压泵有限公司定制)以油管连接装置内各部件液压油缸，带动装置喂入部件、转运集拢部件、时序控制部件按机构串联时序耦合运动。电脑在线实时记录装置的工作参数，电器控制箱对装置的各部件运动进行过程控制。在装置启动时，台架试验甘蔗整秆均由人工夹持、放置至装置的喂入机构，经装置自动完成集捆作业，最后由人工统计其集捆成功率。
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图 6 甘蔗整秆立式集捆装置的台架试验平台1：喂入部件；2：甘蔗整秆；3：打结器；4：转运集拢部件；5：时序控制部件； 6：液压站；7：电脑；8：电器控制箱。Figure 6. Bench test platform of the vertical pre-baling device for whole-stalk sugarcane1: Feeding part; 2: Whole-stalk sugarcane; 3: Knotting device; 4: Transfer and pre-baling part; 5: Sequential control part; 6: Hydraulic station; 7: Computer; 8: Electrical control box.台架试验的装置集捆成功率与仿真试验中的定义一致，但台架试验增加重复组次。以下转指高度和转速为试验因素、集捆成功率为试验指标，单组定量集捆甘蔗整秆根数为15，连续记录单组次的个体集捆成功数(ki)。单组次甘蔗整秆的集捆成功率(Ei)用式(7)计算，每种试验单组次重复4次，各组台架试验甘蔗整秆的集捆成功率均值(E)采用式(8)计算。
$$ E_{{i}}=\dfrac{k_{{i}}}{15}， \quad 0 \leqslant k_{{i}} \leqslant 15， $$ (7) $$ E=\dfrac{1}{4} \displaystyle\sum_{{i}=1}^4 E_i。 $$ (8) 甘蔗整秆立式集捆装置的仿真试验、台架试验结果对比如图7所示。基于SPSS 19.0 的Duncan’s 检验法，对台架试验各组次集捆成功率进行多重比较，结果如表2所示。
3.4 立式集捆装置台架试验结果
经检测，甘蔗整秆的含水率为(83.3±1.2)%(以鲜质量计)，压缩强度为 (0.76±0.09) MPa，弯曲强度为(15.48±0.86) MPa。表2的结果显示，装置的下转指高度及转速均显著影响集捆成功率(P<0.05)。台架试验与仿真试验的结果基本一致。
表 2 台架试验不同下转指高度和转速下的集捆成功率1)Table 2. Pre-baling success rates under different heights and rotational speeds of lower rotating finger in bench test% 下转指高度/mm
Height of lower
rotating finger15 r/min 30 r/min 45 r/min 300 93±8aA 100±0aA 100±0aA 400 98±4aA 100±0aA 100±0aA 500 53±7bcB 55±14bB 91±4aA 600 57±10bB 48±4bcB 75±10bA 700 37±8cA 40±6cdA 37±8cA 800 37±14cA 28±4dA 26±7cA 1)同列数据后的不同小写字母表示不同下转指高度间差异显著(P<0.05, Duncan’s 法),同行数据后的不同大写字母表示不同转速间差异显著(P<0.05, Duncan’s 法)。
1)Different lowercase letters of the same column indicate significant differences among different heights of lower rotating finger (P<0.05, Duncan’s method), while different uppercase letters of the same row indicate significant differences among different rotational speeds (P<0.05, Duncan’s method).当下转指高度为500、600 mm，甘蔗整秆台架试验的集捆成功率随转速增加而显著增加(P<0.05)，但其他下转指高度的集捆成功率相近，随转速变化不显著。下转指高度为300、400 mm，甘蔗整秆的集捆成功率高。15 r/min转速下的集捆成功率由300 mm的93%逐渐增加至400 mm的98%，在转速为30、45 r/min，集捆成功率均达100%。下转指高度为500~800 mm，甘蔗整秆的集捆成功率随着转速增加而波动渐大，3种转速对应模式的集捆成功率波动在26%~91%。其中，转速45 r/min甘蔗整秆的集捆成功率随下转指高度的增大而减小，波动范围大，由91% 显著下降至26%(P<0.05)。
综合甘蔗整秆输送力学分析及仿真试验、台架试验的结果可知，下转指高度低于500 mm，上、下转指间距较大，其推动甘蔗整秆转运输送的作用力适中，集捆成功率高；但下转指高度小，其与地面接触碰撞增加，降低了行走安全性，因此下转指高度400 mm行走安全性更优。另因装置以45 r/min集捆甘蔗整秆，较接近其易损伤区。因此，在18个集捆模式中，下转指高度为400 mm、转速为30 r/min的模式集捆性能最优、作业安全性最高，宜为甘蔗整秆立式收获−集捆装置的优选模式。
4. 结论
1)本文设计了一种由喂入机构、转运集拢机构和时序控制机构组成的甘蔗整秆立式集捆装置，该装置可对由直立通道喂入的甘蔗整秆进行定量收集(15根)，集中转运和上、下同步集拢压捆。装置设计能满足甘蔗整秆立式集捆装置空间结构紧凑、集捆性能高的要求。
2)利用多刚体动力学分析，本文以仿真试验与台架试验，研究确定装置下转指高度与转速均显著影响甘蔗整秆的集捆确成功率(P<0.05)，台架试验与仿真试验的结果基本一致。在18个集捆模式中，下转指高度为400 mm、转速为30 r/min的模式集捆成功率达100%，集捆过程中甘蔗整秆的质心高度呈V型动态，作业安全性最高，宜为推荐优选模式。
3)本文研究可大幅降低收获机长度，可适应广大丘陵山区复杂地形条件下甘蔗高效收获的应用需求；所揭示的集捆过程机制可为甘蔗整秆联合收获机械的优化研制提供理论参考。
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表 1 2006—2021年广东省农业全要素生产率变化
Table 1 Agricultural total factor productivity change in Guangdong Province from 2006 to 2021
年份
Year技术效
率变动
Technical
efficiency
change技术进步率变动
Technological
progress
rate change全要素
生产率
Total
factor
productivity2006—2007 1.000 1.010 1.010 2007—2008 1.000 1.027 1.027 2008—2009 1.000 1.020 1.020 2009—2010 0.997 1.009 1.005 2010—2011 0.999 1.056 1.055 2011—2012 0.996 1.054 1.049 2012—2013 1.001 0.988 0.989 2013—2014 1.000 1.002 1.002 2014—2015 1.001 1.003 1.004 2015—2016 1.006 0.997 1.003 2016—2017 0.997 1.003 1.000 2017—2018 1.000 1.007 1.008 2018—2019 0.999 1.015 1.014 2019—2020 1.003 1.052 1.055 2020—2021 0.996 1.022 1.019 均值 Mean value 1.000 1.017 1.017 
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表 2 2006—2021年广东省各地市平均农业全要素生产率
Table 2 Mean agricultural total factor productivity of prefecture-level cities in Guangdong Province from 2006 to 2021
组别
Group地市
Prefecture-level city区域
Region技术效率变动
Technical efficiency
change技术进步率变动
Technological progress
rate change全要素生产率
Total factor
productivity排序
Sort高速增长组
High growth group珠海 珠三角 1.000 1.070 1.070 1 佛山 1.000 1.069 1.069 2 快速增长组
Fast growth group中山 0.999 1.044 1.043 3 深圳 1.000 1.038 1.038 4 汕头 粤东 1.000 1.036 1.036 5 东莞 珠三角 1.000 1.025 1.025 6 湛江 粤西 1.000 1.024 1.024 7 阳江 1.000 1.016 1.016 8 广州 珠三角 0.999 1.016 1.015 9 汕尾 粤东 0.999 1.013 1.012 10 低速增长组
Low growth group茂名 粤西 1.000 1.008 1.008 11 梅州 粤北 0.999 1.007 1.006 12 肇庆 珠三角 0.999 1.007 1.006 13 江门 1.000 1.005 1.005 14 清远 粤北 1.000 1.005 1.005 15 揭阳 粤东 1.000 1.005 1.005 16 河源 粤北 1.000 1.003 1.003 17 惠州 珠三角 0.999 1.003 1.002 18 下降组
Descending group云浮 粤北 1.000 0.997 0.997 19 韶关 0.999 0.995 0.994 20 潮州 粤东 1.000 0.988 0.988 21 均值 Mean value 1.000 1.017 1.017
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表 3 广东省农业全要素生产率影响因素实证分析结果
Table 3 Empirical analysis results of influencing factors of agricultural total factor productivity in Guangdong Province
变量
Variable系数
Coefficient标准差
Standard deviationt P 常数项(C)
Constant term0.989 693 0.041 041 24.114 560 0.000 0 农业机械化水平(X1)
Agricultural mechanization level−0.002 875 0.012 872 −0.223 353 0.823 4 农业经济发展水平(X2)
Agricultural economic development level0.000 001 0.000 002 0.416 362 0.677 4 城镇化水平(X3)
Urbanization level0.000 962 0.000 384 2.505 022 0.012 8 农业产业结构(X4)
Agricultural industrial structure−0.000 742 0.000 375 −1.979 669 0.048 6 财政支农水平(X5)
Financial support level for agriculture0.000 362 0.001 103 0.327 838 0.743 3
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[1] 田云, 张俊飚. 中国农业生产净碳效应分异研究[J]. 自然资源学报, 2013, 28(8): 1298-1309. doi: 10.11849/zrzyxb.2013.08.003 [2] 陈罗烨, 薛领, 雪燕. 中国农业净碳汇空间集聚与分异[J]. 生态环境学报, 2015, 24(11): 1777-1784. [3] 杨果, 陈瑶. 中国农业源碳汇估算及其与农业经济发展的耦合分析[J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(12): 171-176. [4] 丘雯文, 钟涨宝, 李兆亮, 等. 中国农业面源污染排放格局的时空特征[J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(1): 26-34. [5] 范丽霞, 李谷成. 全要素生产率及其在农业领域的研究进展[J]. 当代经济科学, 2012, 34(1): 109-119. [6] REZEK J P, PERRIN R K. Environmentally adjusted agricultural productivity in the Great Plains[J]. Journal of Agricultural and Resource Economics, 2004, 29(2): 346-369.
[7] 全炯振. 中国农业全要素生产率增长的实证分析: 1978—2007年: 基于随机前沿分析(SFA)方法[J]. 中国农村经济, 2009(9): 36-47. [8] 林青宁, 毛世平. 农业全要素生产率的演化过程、测算方法与未来展望[J]. 中国农业大学学报, 2023, 28(4): 248-256. doi: 10.11841/j.issn.1007-4333.2023.04.22 [9] CHARNES A, COOPER W W, RHODES E. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research, 1978, 2(6): 429-444. doi: 10.1016/0377-2217(78)90138-8
[10] TONE K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J]. European Journal of Operational Research, 2001, 130(3): 498-509. doi: 10.1016/S0377-2217(99)00407-5
[11] CHENG Y S, ZHANG D Y, WANG X. Agricultural total factor productivity based on farmers’ perspective: An example of CCR, BCC, SBM and technology optimization Malmquist-Luenberger index[J]. Journal of Resources and Ecology, 2024, 15(2): 267-279.
[12] 王紫露, 张玮, 杨丽. 长三角城市群农业全要素生产率时空演化特征分析[J]. 江苏农业科学, 2023, 51(8): 255-260. [13] 曹玲娟. 长江经济带农业绿色全要素生产率测度与区域异质性分析[J]. 生态经济, 2024, 40(1): 95-102. [14] 刘战伟. 中国农业全要素生产率的动态演进及其影响因素分析[J]. 中国农业资源与区划, 2018, 39(12): 104-111. [15] BAI Z M, WANG T Y, XU J B, et al. Can agricultural productive services inhibit carbon emissions? Evidence from China[J]. Land, 2023, 12(7): 1313. doi: 10.3390/land12071313
[16] HUAN M, LI Y, CHI L, et al. The effects of agricultural socialized services on sustainable agricultural practice adoption among smallholder farmers in China[J]. Agronomy, 2022, 12(9): 2198. doi: 10.3390/agronomy12092198
[17] OLESEN J E, BINDI M. Consequences of climate change for European agricultural productivity, land use and policy[J]. European Journal of Agronomy, 2002, 16(4): 239-262. doi: 10.1016/S1161-0301(02)00004-7
[18] 付伟, 李梦柯, 罗明灿, 等. 我国农业绿色全要素生产率时空演变与区域异质性分析[J]. 江苏农业科学, 2023, 51(23): 227-235. [19] 罗玉波, 朱晨曦, 王春云. 基于共同前沿理论的中国农业绿色全要素生产率测度及“追赶”效应解析[J]. 农林经济管理学报, 2024, 23(1): 30-40. [20] 吴昊玥, 黄瀚蛟, 何宇, 等. 中国农业碳排放效率测度、空间溢出与影响因素[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2021, 29(10): 1762-1773. [21] 刘亦文, 欧阳莹, 蔡宏宇. 中国农业绿色全要素生产率测度及时空演化特征研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2021, 38(5): 39-56. [22] 穆佳薇, 乔保荣, 余国新. 新疆塔里木河流域县域农业低碳生产率时空格局及影响效应研究[J]. 干旱区地理, 2023, 46(6): 968-981. [23] 臧俊梅, 张思影, 唐春云. “双碳”目标下广东省农业生态效率时空演变及影响因素研究[J]. 中国农业资源与区划, 2023, 44(10): 135-146. [24] 李航飞. 基于数据包络分析的我国农业生产效率区域差异分析[J]. 科技管理研究, 2020, 40(1): 59-66. doi: 10.3969/j.issn.1000-7695.2020.01.010 [25] 王宝义, 张卫国. 中国农业生态效率的省际差异和影响因素: 基于1996—2015年31个省份的面板数据分析[J]. 中国农村经济, 2018(1): 46-62. [26] 侯孟阳, 姚顺波. 空间视角下中国农业生态效率的收敛性与分异特征[J]. 中国人口·资源与环境, 2019, 29(4): 116-126. [27] 田云, 王梦晨. 湖北省农业碳排放效率时空差异及影响因素[J]. 中国农业科学, 2020, 53(24): 5063-5072. [28] 高孟菲, 郑晶. 中国农业全要素生产率测算及其时空差异分析: 基于碳汇视角的再检验[J]. 生态经济, 2021, 37(12): 98-104. [29] 王修兰. 二氧化碳、气候变化与农业[M]. 北京: 气象出版社, 1996. [30] 韩召迎, 孟亚利, 徐娇, 等. 区域农田生态系统碳足迹时空差异分析: 以江苏省为案例[J]. 农业环境科学学报, 2012, 31(5): 1034-1041. [31] 常青, 蔡为民, 谷秀兰, 等. 河南省农业碳排放时空分异、影响因素及趋势预测[J]. 水土保持通报, 2023, 43(1): 367-377. [32] 李波, 杜建国, 刘雪琪. 湖北省农业碳排放的时空特征及经济关联性[J]. 中国农业科学, 2019, 52(23): 4309-4319. doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2019.23.011 [33] 陈红, 王浩坤, 秦帅. 农业碳排放的脱钩效应及驱动因素分析: 以黑龙江省为例[J]. 科技管理研究, 2019, 39(17): 247-252. doi: 10.3969/j.issn.1000-7695.2019.17.033 [34] 吴小庆, 王亚平, 何丽梅, 等. 基于AHP和DEA模型的农业生态效率评价: 以无锡市为例[J]. 长江流域资源与环境, 2012, 21(6): 714-719. [35] 伍国勇, 刘金丹, 杨丽莎. 中国农业碳排放强度动态演进及碳补偿潜力[J]. 中国人口·资源与环境, 2021, 31(10): 69-78. doi: 10.12062/cpre.20210606 [36] 张霞. 供给侧结构改革背景下的西南地区农业全要素生产率分析[J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(10): 147-154. -
期刊类型引用(5)
1. 李辉，张俊，俞烁辰，李志鑫. 基于深度学习的类球状水果采摘识别算法研究进展. 果树学报. 2025(02): 412-426 . 
百度学术
2. 朱德明，程香平，邱伊健，李天赐，万翔，孙旭，韦江，付远，饶雄海. 基于深度学习的农作物图像识别技术研究进展. 江西科学. 2025(01): 154-161 . 百度学术
3. 黎施欣，范小平. 图像处理与识别在果蔬成熟度监测中的研究及应用. 包装工程. 2024(03): 153-164 . 百度学术
4. 赵玉清，贾奥莹，王白娟，邓航宇，向铠铭，张悦. 柑橘果实采摘机器人目标识别算法研究进展. 江苏农业学报. 2024(08): 1552-1560 . 百度学术
5. 刘敏聪，任红卫，王江龙，吴东萍，罗瑞超，利金朗. 基于改进YOLOv5的水果识别分类算法. 广东石油化工学院学报. 2024(06): 49-54 . 百度学术
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