变电站带负荷多点无线同步向量测试方法的研究与实现

介绍在相位伏安表的基础上,研制数字无线传输方式的模数转换装置,能够多点同步测量二次三相电压、三相电流及任意点之间的相位,解决现场试验工作中存在的试验电缆过长所引起的问题;同时还能够实现抗干扰高精度模数转换,能够在严酷的电磁干扰现场,较宽地输入范围内实现保证精度的幅值和相位测量。带负荷测试时能够以统一的电压基准,多点同步测量,测量结果统一合成向量图,直接显示,方便判别,提高效率。     

变径变间距种子玉米脱粒试验台工作参数优化与试验

为提高变径变间距种子玉米脱粒试验台的脱粒效率,降低脱出籽粒损失率,利用Design-Expert软件中Box-behnken试验设计原理,以脱粒轴转速、喂入量、板齿间距为影响因子,脱净率和破碎率为响应值,设计三因素三水平试验优化方案,建立各影响因子及交互作用对脱净率、破碎率的二次回归模型,并对模型进行方差分析,得出试验台最佳脱粒参数,并进行脱粒试验。结果表明:各影响因子对脱净率影响显著性主次依次为:脱粒轴转速、喂入量、板齿间距;各影响因子对破碎率影响显著性主次依次为:脱粒轴转速、喂入量、板齿间距。该机最优工作参数为:脱粒轴转速194～245 r/min,喂入量1.98～3.7 kg/s,板齿间距110～166 mm,此时脱净率为99.82%,较优化前增大0.04%～0.64%;玉米籽粒破碎率为0.30%,较优化前降低0.03%～0.32%,符合玉米脱粒机基本作业标准。     

城市池塘水质时间变化特性--以扬州大学江阳路南校区池塘为例

城市中的池塘是城市水体的重要组成部分,为揭示城市化背景下池塘水体水质的时间变化特性,选取扬州大学江阳路南校区池塘为研究区,对该池塘2018年7月至2019年6月的水质参数蓝绿藻浓度(Phyco)、水温(WT)、溶解氧(DO)、pH与电导率(EC)进行观测,采用变异系数法、单因子水质标识指数法以及多元线性回归法对各参数的变化特性进行评价。结果显示:池塘WT呈季节性变化;观测期间pH变化范围为7.74~9.98,水体呈碱性;DO变化的随机性较强,未表现出明显变化规律;各水质参数变异性及权重从大到小依次为WT>DO>EC>pH;以DO为指标的单因子水质标识指数结果表明:池塘DO达到Ⅲ类水要求的时段占总观测时段的84%;多元线性回归分析结果表明:DO与WT、pH呈正相关,与Phyco呈负相关,Phyco及pH的变化对DO浓度的影响相对于WT大。     

基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。     

甜玉米品质评价指标的筛选及分类

测定35个甜玉米品种的各项指标,利用数理统计分析方法,明确各指标的水平、变化趋势和定量关系,筛选出适宜的甜玉米品质评价指标并进行分类。结果表明,甜玉米品种间生育期、果穗长度、果穗粗、行粒数和鲜百粒质量差异均较小,变异系数分别为7.7%、6.6%、4.5%、7.8%和9.5%;株高、穗位高、可溶性固形物含量和皮渣率差异均很大,变异系数分别高达10.9%、19.9%、30.6%和25.0%;9项品质指标均服从正态分布;株高和穗位高呈极显著正相关(0.847 3),并存在极显著的线性函数变化趋势,其决定系数为0.985 7;确定甜玉米品质评价指标由生育期、鲜百粒质量和可溶性固形物(分别代表熟期指标、适口性指标和甜度指标)构成,利用这3项指标可将35个甜玉米品种分为3类。     

北京松山自然保护区主要树种冠幅预测模型研究

冠幅作为林业研究的关键因子，开展冠幅的研究对于精准林业发展具有重要意义。为了更好地利用冠幅对树木其他因子进行预测，选取了北京市松山自然保护区油松、白蜡、蒙古栎等14个常见树种作为研究对象，基于6种回归方程，借助样地实测数据分别建立每个树种的胸径 冠幅和树高 冠幅模型，并针对每个树种筛选出的最优方程进行了精度检验。结果表明，研建的14个树种的模型具有较好的拟合精度，决定系数R2绝大多数都大于0.5，其中，核桃的胸径 冠幅模型最高，R2=0.951，树高-冠幅模型R2=0.887，蒙古栎树高-冠幅模型最低，R2=0.506，也超过了0.5。所建模型的精度评价指标具有一定的统计学意义，对北京市松山地区大面积林分参数的预测预估有重要的参考价值。