春季解冻期棕壤坡面磷素迁移过程研究     

李婧楠  周丽丽  米彩红  马世伟  邵婧宇 《水土保持研究》2017,24(2):55-59

春季解冻期土壤季节性冻融发生最为强烈,极易发生土壤侵蚀,也是磷素流失的关键时期。采用人工模拟降雨的方法,探究春季解冻期不同磷素背景值坡面产流产沙及磷素流失动态过程。结果表明:产流后14 min内径流量和泥沙量均呈现较好的线性分布,径流相关系数为0.969,泥沙相关系数为0.936;14~18 min内径流量缓慢增加,从18 min开始一直到产流结束径流量基本保持在3 100 ml/min,而泥沙则总体呈现先增大再减小的趋势;土壤背景值（APb）越高,径流、泥沙中磷浓度越高;径流中磷素流失比率均值APb₂₀坡面最大,且随着背景值的增大呈减小趋势;而泥沙中磷素流失比率均值变化则与径流不同,APb₄₀的坡面其流失比率最小,其他坡面差异较小;径流中磷素流失量与泥沙中磷素流失量呈线性关系,y=6.751x-0.628（R²=0.958）。  相似文献   

咸水冰融化与土壤入渗过程不同盐分离子迁移规律研究   总被引：4，自引：0，他引：4  

潘洁  肖辉  王立艳  程文娟  陆文龙 《华北农学报》2012,(1):210-214

通过模拟试验及大田试验研究了咸水冰融化过程及土壤入渗过程不同盐分离子迁移分布规律,以期揭示咸水冰融水水质变化机理及咸水结冰灌溉对土壤盐分分布的影响。试验结果表明,咸水冰融化过程各离子含量均急速下降,但不同离子融出速度不同,各离子融出比例高低次序为Cl->Mg2+>K+>Na+>SO42->Ca2+>HCO3-;离子融出速度的不同,导致融水离子组成发生变化,最终使融水钠吸附比下降,pH值上升。咸水结冰灌溉使0～80 cm土体中除HCO3-增加6.85%以外,其余各离子均表现为下降,各离子淋出比例由高到低为Mg2+>Cl->Ca2+>Na+>K+>SO42->HCO3-;Cl-、Na+淋出比例不是最高,但在总淋出盐分中所占的比例分别达到了62.01%和21.96%。咸水结冰灌溉改变了土壤的离子组成,使土壤表层产生碱化趋势,因此,咸水结冰灌溉应当配合一定措施防止土壤碱化。  相似文献   

晚稻全生育期Cd的迁移转化规律及预测模型研究     

杨国航  李琼  和利钊  顾静  牛婧  张海欧  郑子健  赵振 《中国农学通报》2021,37(25):1-10

为探讨晚稻全生育期Cd的迁移转化规律及预测模型,采用长沙市望城区大田试验土壤-水稻Cd点对点数据,对水稻4个典型生育期（苗期、分蘖期、灌浆期和成熟期）及不同部位（根、茎叶及籽粒）Cd的吸收、累积和分配差异进行研究。结果表明,同一生育期各部位Cd含量和富集能力均为根>茎叶>籽粒,且根部明显高于其他部位,不同生育期差异显著,具体为成熟期>灌浆期>分蘖期>苗期;Cd转运能力为土-根>根-茎叶>茎叶-籽粒>根-籽粒,籽粒Cd大部分来自于茎叶的转移,且分蘖期转运能力显著高于其余生育期;Cd积累量和分配差异为茎叶>根>籽粒,且分蘖期和成熟期远大于苗期和灌浆期;土壤pH和有效态镉(ACd)含量是影响水稻Cd吸收的主控因子,pH为负效应,有效态镉为正效应,分蘖期茎叶Cd含量受其影响最大,是控制Cd进入籽粒的关键时期。可利用分蘖期土壤pH和有效态镉含量预测成熟期籽粒Cd含量,最优预测模型为lgCd_{成熟期籽粒}=0.158-0.099pH_分蘖期+0.261lgACd_分蘖期。研究结果可为中国长株潭地区稻田土壤Cd污染风险评估和管控提供理论依据和数据支撑。  相似文献   

冰温贮藏对山西不同产地玉露香梨挥发性有机物的影响     

赵迎丽  张微  王亮  张晓宇  陈会燕  张立新 《保鲜与加工》2022,22(2):1-7

为了解冰温贮藏对不同产地玉露香梨挥发性有机物影响的差异性,采用气相离子迁移谱技术对山西省3个产地(隰县、原平、清徐)玉露香梨贮藏前后的挥发性有机物进行分析,以期为提升贮后果实风味品质提供数据参考。结果表明:通过气相离子迁移谱检测出玉露香梨采后主要挥发性有机物有酯类、醛类、醇类、酮类、酸类、呋喃类及其他未定性物质;其中酯类、醛类物质的相对含量占比达38.31%~39.10%。3个产地玉露香梨采后特征风味物质分别为:隰县玉露香梨为丙酸乙酯、丁酸乙酯、乙酸丙酯、(E)-2-己烯醛、2-甲基丙醛、壬醛等,原平玉露香梨为丙酸己酯、乙酸戊酯、丁酸己酯、己醛、3-戊酮、正己醇等,清徐玉露香梨为2-甲基丁酸甲酯、丁酸乙酯、乙醇、3-戊酮和异丁酸等。冰温贮藏后,3个产区玉露香梨果实的酯类物质含量有不同程度下降,醛类、醇类和酮类物质含量增加。其中隰县玉露香梨醛类物质相对含量较高,清徐玉露香梨酮类物质相对含量较高。根据风味物质的主成分分析,可将贮藏前后及3个产地玉露香梨进行有效区分。  相似文献   

盐渍化土壤剖面盐分与养分分布特征及盐分迁移估算   总被引：2，自引：0，他引：2  

窦旭  史海滨  李瑞平  苗庆丰  田峰  于丹丹 《农业机械学报》2022,53(1):279-290，330

针对盐渍化灌区土壤盐渍化问题,以内蒙古河套灌区下游乌拉特灌域为研究区,通过野外实测与室内试验分析结合,采用冗余分析法探讨了盐渍化改良耕地与荒地春季（4月）和秋季（10月）根层土壤（0～20 cm、20～40 cm）盐分离子与全盐、pH值、养分之间的相关关系,明确了其变化特征与数量关系,并估算了试验区改良耕地和荒地间1 m土体的盐分迁移量。结果表明,改良耕地与荒地土壤阴离子均以Cl^-为主,分别占阴离子总量的45.27%、58.78%,阳离子以Na⁺为主,分别占阳离子总量的60.67%、53.94%。荒地平均全盐含量超过7.0 g/kg,土壤盐渍化程度较重。冗余分析表明,改良耕地土壤全盐含量起主导作用的是SO■、Cl^-、Ca²⁺,荒地土壤全盐含量起主导作用的是Cl^-、Mg²⁺、Na⁺。土壤pH值变化与HCO^-₃有着密切的关系。改良耕地有效磷与Na⁺呈显著负相关（P<0...  相似文献   

基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别   总被引：1，自引：0，他引：1  

袁培森  申成吉  徐焕良 《农业机械学报》2021,52(7):151-158

为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法。利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验表明,在开源数据集和个人数据集上,识别精度分别达到87.15%和93.94%。开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统,实现了细粒度菌菇表型的在线识别与分析。  相似文献   

基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法   总被引：10，自引：0，他引：10  

郑一力  张露 《农业机械学报》2018,49(S1):354-359

为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型（AlexNet、InceptionV3）在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。  相似文献   

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演   总被引：2，自引：0，他引：2  

岳学军  凌康杰  王林惠  岑振钊  卢杨  刘永鑫 《农业机械学报》2019,50(3):186-195

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。  相似文献   

稻田总磷迁移规律与最佳灌排模式研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

郝树荣  王子欣  潘永春  吴蕴玉  郑成鑫  陈文猛 《农业机械学报》2019,50(10):306-314

以超级稻为试验对象,采用随机试验设计,利用测桶试验,研究浅水勤灌、控制灌溉、浅湿调控、覆秸秆旱作灌排模式下地下排水及不同深度土壤渗漏液的总磷迁移规律。结果表明,与浅水勤灌和浅湿调控相比,控制灌溉和覆秸秆旱作显著降低了灌水量、灌水次数、地下排水量、总磷浓度和总磷流失负荷,有明显的节水省工减排效果。不同灌排模式地下排水总磷质量浓度波动下降,最大为0. 450 mg/L;不同灌排模式、不同深度土壤渗漏液中,总磷浓度表现不同,除分蘖后期外均为表层最高,且随土壤剖面深度的增加而降低。浅湿调控和覆秸秆旱作的土壤渗漏液总磷浓度高于浅水勤灌和控制灌溉。控制灌溉、覆秸秆旱作两年灌溉水分生产率均显著高于浅湿调控、浅水勤灌。与浅水勤灌相比,控制灌溉显著增产10. 45%,覆秸秆旱作显著减产14. 69%。综合灌排水量、灌水次数、磷素流失负荷、产量和灌溉水分生产率,控制灌溉是节水、省工、减排、高产的最佳灌排模式。  相似文献   

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法   总被引：5，自引：0，他引：5  

熊俊涛  戴森鑫  区炯洪  林筱芸  黄琼海  杨振刚 《农业机械学报》2020,51(1):195-202

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。  相似文献