发展节水灌溉应注意的几个原则性技术问题

21世纪初期，我国将以空前的规模发展节水灌溉事业，计划安排大量的全国性节水灌溉项目。为了合理、高效地开展这些项目的规划、设计、建设与运行管理工作，使其节水效果好、经济效益高，提高出应注意以下五方面原则性的技术问题：节水灌溉的涵义与目的、技术措施体系、尺度效应、效果评估指标体系、主攻方向。并对这些问题进行了具体论述。     

不同空间粒度下地表水体分布格局多样性研究

选取河南省北部、中部和南部典型研究样区,将空间粒度方法引入并应用于地表水体多样性的研究中。在总结前人研究水体多样性测度方法的基础上,提出新的方法——空间分布长度指数(MSHDLI),并在1 km×1 km网格尺度下研究MSHDLI、水网密度(RD)和空间分布面积指数(MSHDAI)的粒度效应、相关性和相关系数的粒度响应、尺度效应关系及回归模型。结果表明:随着粒度的增加,MSHDLI、RD和MSHDAI的粒度响应曲线均为下降型;MSHDLI与RD和MSHDAI有显著的相关关系,平均相关系数r分别为0.997和0.878(P0.01),且MSHDLI与RD、MSHDAI相关系数的粒度效应属于显著正相关关系;MSHDLI与RD的拟合度函数均是对数函数,MSHDLI与MSHDAI的拟合度函数均是多项式函数;由三者的多元线性回归模型可知MSHDLI与RD、MSHDAI线性相关且对它们的解释程度达到95%以上。MSHDLI可以将RD描述水资源广度和MSHDAI描述水资源空间分布离散性的优势结合起来。     

水库汛期分期方法研究及其应用

应用矢量统计法和相对频率法，基于年最大值取样以及超定量取样进行汛期分期计算，并与现有的方法进行比较研究。实例应用结果表明，这两种方法均可用于汛期的分期计算中，具有一定的实用价值。     

太行山前平原井灌农田点尺度土壤水分动态随机模拟

基于中国科学院栾城农业生态系统试验站2002—2008年夏玉米生长期内的土壤水分观测数据及2000—2008年的降水(灌溉)、气象、生物数据,结合Laio土壤水分动态随机模型研究了太行山山前平原典型农田点尺度土壤水分动态的随机性。结果表明:研究区2000—2008年夏玉米生长期内日平均降水量为10.71 mm,降水频率0.290 9,其中小雨、暴雨的发生频率表现出明显上升趋势,中雨的发生频率呈显著下降趋势,大雨发生频率表现出微弱下降倾向;玉米生长期的土壤含水率6月份处于增长期,7月份达到生长期最高值并稳定在32.2%的水平,8月份以后下降并在9月份趋于稳定;Laio模型模拟得到土壤相对湿度的概率密度函数在曲线形状(峰值、峰值出现的位置、90%置信区间)与数字特征(中位数、均值、方差)方面与观测结果一致(α=0.05),模型在井灌区具有很好的适用性,且可以将灌溉作为一次降雨事件来处理;应用Laio模型得到在多年平均降雨条件下,32.1 mm的田间净灌溉量可以在50%水平上使夏玉米生长期内的土壤含水率保持在田间持水量的80%以上。     

数字存储示波器特性及其应用

数字存储示波器是采用数字电路进行模/数转换，并通过存储器实现对触发前信号的记忆功能的一种具备存储功能新型示波器；此文尝试在分析数字存储示波器的原理和特性的基础上，对其在工程应用中应注意的问题进行分析。     

蛛丝的奥秘

一只偷猎成功的蚊子,拖着圆滚滚的肚子,哼着小曲飞向角落,准备美美睡上一觉。然而,角落里的蛛网,却成了它永远的"睡床"。在树丛、草丛、旧屋子等处的角落里,蜘蛛织好一张张大网,然后躲在一边"守株待兔",静候误入歧途的可怜虫们。只要飞虫撞到蜘蛛     

假高粱在大轮散装进口大豆中的分布情况

随着我国近年来进口粮数量的增加,许多口岸经常面临检查进口粮是否携带假高粱以及假高粱是否超标出证的问题。本文统计分析了1996年至2000年6月份张家港口岸大轮散装进口大豆中假高粱分布情况,旨在为今后的合理取样检查提供参考。1　进口大豆概况张家港口岸近年来每年进口大豆100万ｔ左右,进口国主要是美国、巴西和阿根廷等3个国家。每船进口大豆的数量在1～5万ｔ不等,每船取样3～5次。从1996年至2000年6月,共检验检疫了71批(船)进口大豆,发现假高粱51批(船),其中假高粱超标23批(船),对外出证23份,并有效地做好了疫粮的监管工作。2　不同国…     

甘薯地土壤线虫群体分布规律及取样方法研究

在5年连作甘薯地,于甘薯移栽前和移栽后的不同时间,调查甘薯穴中和穴间、株间和行间以及各样点不同土层线虫的群体数量。分析明确了植物寄生线虫和非植物寄生线虫群体的水平分布和垂直分布规律,提出了研究和了解甘薯地土壤线虫发生动态的调查取样方法。     

赣北棉区棉田杂草调查初报

运用倒置“W”9点取样法对赣北棉区棉田杂革调查，结果表明该地区棉田杂革有14科35种，马唐、香附子和牛筋草为棉田杂革的优势种群。     

基于高光谱与在线序列极限学习机确证大米产地方法

为满足快速无损的大米产地确证需求，采集吉林省梅河口市水稻主产区及松原、大安、辉南等其他水稻产区共990个大米样本的高光谱图像（400~1 000 nm）作为研究对象，利用多元散射校正（MSC）处理方法对光谱进行预处理。采用多层感知机（MLP）、极限学习机(ELM)与在线序列极限学习机(OS-ELM)算法，分别基于全波段高光谱数据以及经多维尺度分析（MDS）方法降维后的数据建立产地确证模型。结果表明，基于全波段高光谱数据的OS-ELM模型分类性能最好，准确率达到98.3%。经MDS处理后，输入的数据变量减少了96.6%，MDS-OS-ELM模型准确率稳定在97.4%。对三种模型的训练时间进行对比分析，OS-ELM训练时间明显优于MLP，在分批次获取数据时训练时间优于ELM。为大米产地确证提供了一种高效、准确、稳定的方法。