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71.
土壤温度是土壤墒情监测的重要参数之一,它影响着土壤中一系列的物理、化学和生物化学过程,并与作物生长、发育及生理过程关系密切。目前土壤温度测量技术与设备主要源于工业领域,应用比较成熟,但在农田土壤墒情、气象环境、水文、地理等领域具体应用过程中,存在结构针对性不足、敏感元件及探头选择盲目、测量方式不科学等问题。该文针对以上问题,在分析农田土壤温度测量特殊需求、常用传感器结构与特征、敏感元件选型的基础上,对土壤温度传感器进行优化设计,将感知区域缩短为2cm,提出探头导管分离可装配式结构,采用不同长度玻璃钢塑料管组合装配方式,能够灵活满足地温单点、多点、多层测量,并通过试验分析比较了该传感器与传统传感器在结构、封装材料、测量精度、测量插入方式的差异。结果表明,该传感器精度不超过±0.2℃,20℃跨度响应时间小于100s,水平、垂直测量差异稳定缩小到±0.2℃以下。该传感器减少了结构、封装、测量方式等因素的影响,提高了土壤温度测量科学性、准确性。 相似文献
72.
73.
随着水资源供需矛盾的日益加剧,各国都十分重视发展节水农业。发达国家普遍采用喷灌、微灌等先进的节水灌溉技术,并使之与农业综合技术措施相结合,逐步以此代替传统的土渠输水和地面灌溉。这不仅达到了节水目的,使灌溉水利用系数提高到0.8~0.9,也大幅提高了农作物产量。 相似文献
74.
张馨 《黑龙江农垦师专学报》1994,(1)
选择的痛苦 痛苦的选择──《魂断兰桥》观后张馨人生百味,世事无常。生命中总难免会面临几次重要的选择,”有时甚至于是生死攸关。在选择中常常会进退维艰,几回徘徊。然而你却必须去选择。尽管明明知道选东择西都是窘迫,都是困感。都是痛苦万分……影片《魂断兰桥》... 相似文献
75.
基于称重式蒸渗仪及多种传感器的作物表型及蒸散监测系统研制 总被引:1,自引:1,他引:0
作物蒸散量测量与估算在农业方面有着重要作用,而当前对于作物蒸散量的估算主要以试验的方式进行,有一定局限性,且测量面积小,与实际应用还有一定距离。针对以上问题,该文在已有24座小型称重式蒸渗仪基础上,集成RGB成像传感器、多光谱成像传感器和二维激光扫描仪于一体,配合龙门架进行移动控制,构建称重式蒸渗仪植物表型监测系统,实现18 m~2植物生长过程中的RGB、红(668 nm)、绿(560 nm)、蓝(475 nm)、红边(717 nm)、近红外(840 nm)图像信息和植株高度信息的自动监测。最后通过试验,在已设定好的常用速度下,系统单趟运行用时142 s,可采集28组RGB、多光谱图像及所有植株高度信息,速度相对误差在1.8%~6.0%之间。通过对获取的夏玉米多光谱图像和激光扫描仪数据信息分析,系统能够可靠获取归一化差异植被指数等作物指数及植株高度信息。并结合气象站数据,对冬小麦主要耗水期的RGB图像进行分析,对其蒸散量进行了估计,与蒸渗仪获取的实际蒸散量对比,其平均相对误差为16.62%。该系统为大面积作物蒸散量的实时监测和精确诊断以及作物生长状况研究提供有效技术与装备支撑。 相似文献
76.
我国猪圆环病毒2型的流行情况和分析 总被引:4,自引:0,他引:4
猪圆环病毒病2型(PCV-2)感染引起的疫病包括猪断奶后多系统衰竭综合征(PMWS),增生性坏死性肺炎(PNP)、猪皮炎与肾病综合症(PDNS)、猪呼吸系统疾病综合征(PRDC)、繁殖障碍、先天性震颤及肠炎等。同时,PCV-2感染产生的免疫抑制极易引发其它病原混合感染或继发感染。我国自2000年报道首例圆环病毒病以来,目前,在我国该病已普遍发生,表现为流行范围广、阳性率高、混合感染严重、种猪感染率高,在临床上表现为不同的临床综合征。圆环病毒病已经给我国养猪:业造成严重的经济损失,养猪业者需要通过加强饲养管理,作好猪瘟、伪狂犬病、喘气病、猪嗜副血杆菌病的免疫及减少应激等措施来加强对PCVD的控制。 相似文献
78.
青海三江源国家生态保护综合试验区是我国建立的第1个国家级生态保护综合试验区,在我国生态文明建设中有重要的地位,分析其植被净初级生产力(NPP)具有重要意义。利用三江源试验区的MODIS遥感影像等数据及其周边地区的气象资料,结合CASA模型,对三江源试验区2010~2013年的NPP进行估算,并对其时空特征及影响因素进行简要分析。结果表明:三江源试验区2010年的NPP平均值最大,2010~2013年NPP呈波动变化趋势,先减少后增加;年均NPP总量为68.46TgC/a(1Tg=1012g),年均NPP为144.29gC/m2,NPP的季节变化明显,7、8月的月NPP值最大;在空间分布上呈现出由东南向西北递减的特征,东侧出现最高值,其值为418.94gC/(m2·a);NPP值高低分布情况与植被类型、海拔、坡度、坡向有密切关系。 相似文献
79.
基于WDNN的温室多特征数据融合方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前物联网监测产品在温室生产中大量应用产生海量数据,但现有用于温室数据融合算法对高维特征及混合特征(数据同时包含稀疏特征和连续特征)处理精度较低且泛化能力较弱,鲜有利用深度学习模型对温室数据进行顶层融合并提供准确的决策信息。本文提出了一种基于宽-深神经网络(Wide-deep neural network,WDNN)的两级温室环境数据融合算法。首先利用温室内多点多特征数据训练WDNN深度学习模型,输出形式为多点单特征,再将该输出数据按照少数服从多数原则进行融合,得到温室环境状态的整体评估结果。试验结果表明,该融合方法对预测集中混合特征的决策准确率达到98. 90%,融合特征类型的增加,可用于监测参数更多、环境更复杂的温室,将WDNN模型用于温室混合数据融合是可行有效的,在保证决策精度的同时丰富了可融合特征类别,进一步提升温室融合系统的智能化程度,对温室智能调控提供有效技术支撑。 相似文献
80.