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隨著人類社會的日益網絡化，使得復雜網絡分析與控制成為重大科學挑戰。項目組在網絡科學興起之初即進入這一領域，開創了基于網絡結構特征的復雜網絡動力學分析與牽制控制的研究，主要學術貢獻包括：1）率先揭示了復雜動態網絡牽制控制策略的可行性和有效性。2）提出了基于牽制控制思想的分布式蜂擁控制算法。3）提出了復雜網絡拓撲演化的局域世界優先連接機制。4）揭示了度相配性等特征對復雜網絡傳播動力學的影響。 8篇代表性論文SCI他引869次、WoS他引1283次。主要成果被多位知名學者在Nature等多種著名期刊上作為復雜網絡牽制控制策略研究最早的代表性工作引用。主要完成人發表IEEE雜志上首篇復雜網絡綜述（2003）、發起組織首屆全國復雜網絡論壇（2004）、出版國內首部系統闡述網絡科學的著作（2006）和國際上首部牽制控制英文專著（2013）；曾獲IEEE電路與系統匯刊最佳論文獎（2005）、上海市自然科學一等獎（2008）和2項國家杰出青年科學基金（2002、2014）。

該機技術特點是挖掘收獲裝置采用擺動分離篩結構，減少收獲 機結構，保證與手扶拖拉機相配套作業時操作人員便于行走。本發明具有小巧、 行走靈活，耗材量少，收獲損失小，作業流暢、工作阻力小，效率高的特點。 適用于丘陵山地的薯類收獲。選用手扶拖拉機為配套動力，動力消耗小，便于 在丘陵山地行應用，有效提高薯土分離效果。配套動力 8.8kW；收獲幅寬 700mm； 生產率為 0.10 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國內外同類機具相 比具有挖掘深度調節方便、作業穩定、薯土分離效果好等優點。

項目簡介本成果基于作物氮素和水分脅迫時的冠層圖像和冠-氣溫差特征，利用可見光-近紅 外多光譜相機、紅外溫度探測器、輻照度傳感器和環境溫濕度傳感器等多傳感器信息， 對冠層特征圖像和冠-氣溫差特征進行提取，結合實時光照和溫濕度信息對光強等環境誤 差進行修正，可以在自然條件下快速獲取作物的氮素和水分信息。該成果處于中試研究 階段，已經申請了發明專利，發明專利授權號：ZL201010249490.0 。 性能指標 （1）可見光-近紅外多光譜圖像系統，圖像分辨

本實用新型公開了一種作物抗倒伏測量裝置，包括機架，機架上設置有測量組件，測量組件包括動力裝置、連接繩、連接繩導向機構、莖稈夾、以及測量傳感器，莖稈夾可夾持固定在作物莖稈上，連接繩的兩端分別與莖稈夾和動力裝置相連，動力裝置通過連接繩向作物莖稈輸出拉力以拉彎作物莖稈，測量傳感器可測量莖稈的拉彎角、作用于莖稈上的拉力角和拉力值，從而對作物進行抗倒伏測量。本實用新型的作物抗倒伏測量裝置可實現利用拉力傳感器

傳統玉米純系的選育，周期長、效率低，是玉米育種過程中的限速步驟和“卡脖子”技術難題，陳紹江教授團隊在玉米單倍體育種領域的基礎理論研究及關鍵技術研發上取得了一系列原創性成果，解決了這一難題。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 傳統玉米純系的選育，周期長、效率低，是玉米育種過程中的限速步驟和“卡脖子”技術難題，陳紹江教授團隊在玉米單倍體育種領域的基礎理論研究及關鍵技術研發上取得了一系列原創性成果，解決了這一難題。 （1）在單倍體誘導的理論層面實現重大突破：發現并成功克隆2個玉米單倍體誘導關鍵基因ZmPLA1、ZmDMP，并基于誘導基因在國際行率先建立了具有自主知識產權的小麥、番茄、油菜等雙子葉植物單倍體誘導體系，實現了單倍體誘導由二倍體向多倍體、由單子葉向雙子葉植物的拓展應用。相關論文在Nature Plants等作物研究領域的頂級期刊發表，在國內外居領先地位。 （2）突破關鍵核心技術瓶頸，創建單倍體育種高效技術體系：針對傳統的單倍體誘導效率低、單倍體鑒別不準和加倍困難等關鍵核心技術瓶頸，創建了基于雙誘導基因分子標記的高效輔助選育方法并育成了系列高效單倍體誘導系。單倍體誘導效率由原來的2%提高到15%左右；提出基于籽粒油分的單倍體鑒別技術原理，開辟了精準鑒別的新路徑，實現了單倍體的自動化和精準鑒別；創建了基于幼胚組織培養的鑒別和加倍工程化技術、高效芽苗加倍技術，實現純系全年、工廠化的高通量創制，效率提高5-10倍。基于上述關鍵技術的集成，成功構建單倍體工程化育種高效技術體系。

動物門類在前寒武紀至寒武紀過渡時期(約5.6-5.2億年前)首次在地球上大量出現，這一重大生命演化事件被稱為寒武紀大爆發：在不到地球歷史1%的時間里，誕生了絕大多數動物門類。早在達爾文時代，科學家們就已經認識到動物門類在寒武紀突然出現的現象，1948年P.E. Cloud將之定性為爆發式演化事件，直至今天，寒武紀大爆發仍然是自然科學領域的前沿課題。2015年，英國經濟學人雜志發表重大科學難題系列文章，將寒武紀大爆發列為6大自然科學難題之一。為什么動物門類在這個時候大規模爆發式出現？寒武紀大爆發的原因到底是什么？圍繞這個問題，過去主要做了兩方面工作：一方面古生物學家發現化石，研究寒武紀大爆發時期動物門類的多樣性，揭示它們之間的演化關系；另一方面，古環境科學家，主要利用地球化學手段研究海洋氧化還原條件的變化，探討寒武紀大爆發的原因。 然而，海洋生態系統是由生物和環境構成的統一整體，具有復雜的物質和能量流動途徑。在這個統一整體中，生物之間、生物與環境之間相互影響、相互制約，并在一定時期內處于相對穩定的動態平衡狀態。以往主要關注生態系統內的消費者動物門類起源演化和環境變化（氧）兩個方面，沒有將生物與環境作為統一整體來研究生態系統的演化。生態系統內的生產者和分解者的構成、物質循環等研究還未開展。環境變化研究不夠全面，對氧之外的其它環境因素研究不夠充分。可見，目前對寒武紀大爆發的研究存在嚴重的局限性。要解決這一重大科學問題，需要考慮生態系統的整體演化，組建涵蓋古生物學、地層學、地質微生物學、地球化學和沉積學等多學科人才團隊，開展全面系統的研究，揭示寒武紀大爆發時期生態系統的時空變化規律。 科學目標 以寒武紀大爆發時期（埃迪卡拉紀晚期至寒武紀早期）不同沉積相區、環境、生物演化階段的代表性生物群和巖性段為研究對象，以生物化石帶為時間標尺，揭示生態系統的結構、環境演化特征和生物地球化學過程，探討寒武紀大爆發時期生態系統在時間和空間上的差異性，重建演化過程。

項目成果/簡介:動物門類在前寒武紀至寒武紀過渡時期(約5.6-5.2億年前)首次在地球上大量出現，這一重大生命演化事件被稱為寒武紀大爆發：在不到地球歷史1%的時間里，誕生了絕大多數動物門類。早在達爾文時代，科學家們就已經認識到動物門類在寒武紀突然出現的現象，1948年P.E. Cloud將之定性為爆發式演化事件，直至今天，寒武紀大爆發仍然是自然科學領域的前沿課題。2015年，英國經濟學人雜志發表重大科學

本成果分為葉片害蟲檢測和葉片傷害程度檢測，害蟲檢測通過研究的圖像建模及形態學處理等相關方法對農作物葉片上昆蟲位置進行快速檢測，并通過模式統計和分類識別方法精確計算害蟲數量和識別類型，每張圖片（參考分辨率 2448*3264）處理速度小于 1 秒（和害蟲的數量相關），速度遠高于人眼。葉片傷害檢測通過圖像處理方法將圖像進行背景、葉片、斑紋分割，通過統計像素，集合斑紋形狀進行定級評價，每張圖片（參考分辨率 2448*3264））進行自動檢測和分析，處理速度 2 秒左右（和圖像中葉片的數量相關），經過人工核

本成果分為葉片害蟲檢測和葉片傷害程度檢測，害蟲檢測通過研究的圖像建模及形態學處理等相關方法對農作物葉片上昆蟲位置進行快速檢測，并通過模式統計和分類識別方法精確計算害蟲數量和識別類型，每張圖片（參考分辨率2448*3264）處理速度小于1秒（和害蟲的數量相關），速度遠高于人眼。葉片傷害檢測通過圖像處理方法將圖像進行背景、葉片、斑紋分割，通過統計像素，集合斑紋形狀進行定級評價，每張圖片（參考分辨率2448*3264））進行自動檢測和分析，處理速度2秒左右（和圖像中葉片的數量相關），經過人工核對，檢測精

該成果突破了作物生長監測、診斷、調控一體化精確化技術，實現了傳統農業向現代農業的技術升級；并且促進了農學與遙感、信息、工程、物聯網等多學科的交叉融合，開創了作物精確栽培與智慧農業的新領域；形成了一系列農業信息化自主知識產權成果，提升了農業產業化水平和核心競爭力。同時，培養了一批高素質人才，帶動了現代農業相關領域的創新研究與開發應用。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 高產、優質、高效、生態、安全作物生產是我國農業產業發展的主要目標，快速無損地監測作物生長狀況，并根據實時監測結果對肥水管理方案進行定量調控，是實現這一目標的關鍵技術環節。南京農業大學曹衛星教授團隊將定量光譜分析方法與作物生理生態原理相結合，通過實施不同生態點、不同品種、不同管理措施下多年的田間試驗，構建了作物冠層和葉片水平的反射光譜庫，著重解析了不同條件下的作物高光譜響應模式和時空變化規律，提取了作物主要生長指標的特征光譜波段和敏感光譜參數，構建了葉片、冠層、區域等多尺度的作物生長指標光譜監測模型；同時，定量研究了不同產量水平下作物生長指標的動態變化模式，構建了基于產量目標的生長指標適宜時序動態模型，進一步耦合實時苗情信息，綜合利用養分平衡原理、氮營養指數法、指標差異度法等，集成建立了多路徑的作物生長實時診斷與定量調控技術；將上述監測診斷技術與軟硬件工程相結合，研制開發了面向多平臺的作物生長監測診斷裝置和基于遙感的作物生長監測診斷系統等簡便適用的軟硬件產品，進而形成了基于反射光譜的作物生長指標快速監測與定量診斷技術體系，實現了作物生長的實時監測、精確診斷和智慧管理。 該成果突破了作物生長監測、診斷、調控一體化精確化技術，實現了傳統農業向現代農業的技術升級；并且促進了農學與遙感、信息、工程、物聯網等多學科的交叉融合，開創了作物精確栽培與智慧農業的新領域；形成了一系列農業信息化自主知識產權成果，提升了農業產業化水平和核心競爭力。同時，培養了一批高素質人才，帶動了現代農業相關領域的創新研究與開發應用。 已授權國家發明專利25項、實用新型專利5項，登記國家計算機軟件著作權20多項；發表學術論文160多篇，其中SCI/EI論文60多篇；出版專著1部。成果先后得到國內外專家同行的充分肯定，2011年的成果鑒定認為（羅錫文院士主鑒），該研究整體居國際先進水平。同時作為稻麥精確管理關鍵技術，入選江蘇省主要農作物2014~2015年“四主推”推介名錄，團隊起草的《稻麥生長指標無損監測診斷技術規程》入選2014年江蘇省地方標準項目。技術成果已在江蘇、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麥主產區進行了大面積示范應用，表現為明顯的節氮和增產作用，取得了顯著的社會經濟效益，對于推進精確農業和智慧農業的發展具有重大意義和良好的應用前景。