电极法检测土壤硝态氮的干扰因素与测量模型研究

基于电极法的土壤硝态氮检测中,共存氯离子、温度变化、土壤水分是影响检测精度的重要因素。为消除干扰因素影响,进行测量模型的研究,基于电极检测原理与最小二乘法多元线性回归进行建模的理论分析,并研究考虑土壤水分影响后湿土直测的校正方法;开展建模集溶液检测实验,探讨各干扰因素对检测结果的影响,并根据建模集64个观测值分别建立25℃的一元线性回归模型(基础模型)、25℃的多元线性回归模型(硝酸根与氯离子浓度同时测量)和5~30℃的多元温度校正模型(温度变化较大时硝酸根与氯离子浓度同时测量);开展验证集溶液检测实验,验证并比较3种模型的可适用性;并开展不同含水率的湿土直测实验,验证湿土直测校正公式的准确性。结果表明,在温度变化、氯离子共存的条件下,25℃的多元线性回归模型效果最佳(硝酸根离子与氯离子浓度的测量误差分别在-8.37%和-12.03%内),满足多组分现场速测的精度要求;用湿土直测校正公式代替繁琐费时的土壤前处理,可有效减小土壤水分引起的误差。因此,利用多元线性回归模型结合湿土直测校正公式进行电极法土壤硝态氮的检测,可减小干扰因素影响、有效提高现场检测的时效性与准确性。     

基于ISE的湿土硝态氮检测方法研究

分析了含水率对离子选择电极（ISE）湿土硝态氮直测的影响,建立了一种融合土壤含水率的ISE湿土直测方〖JP2〗法。结果表明：未修正含水率影响的ISE湿土直测结果与光学检测方法结果间的绝对偏差范围为3.79~44.81mg/L,〖JP〗均方根误差大于17.00mg/L,无法满足应用需求;湿土质量含水率、浸提液添加量及干土折算量间存在线性函数关系,融合湿土质量含水率的ISE湿土硝态氮直测结果与光学检测方法结果之间具有较好的一致性,与光学检测结果回归方程的调整决定系数为0.97,绝对偏差范围为0.17~17.95mg/L,均方根误差小于7.05mg/L,检测精度和稳定性与实验室ISE干土测定性能相近,比未修正含水率影响前有明显提高。     

基于多参数融合的土壤硝态氮检测方法

针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序,建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型,并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明,土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素;输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势时,SVM土壤硝态氮预测模型效果最优,与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98,平均绝对偏差为3.38 mg/L,均方根误差为4.51 mg/L,基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。     

电极法测定土壤硝态氮精度的提高方法

离子选择性电极为土壤硝态氮含量分析提供了一种快速、低成本的技术方案。以提高基于电极法的土壤硝态氮检测精度为目的,探讨了电极信号特点与环境因素对检测精度的影响;从硬件电路和软件测量模型两方面研究减少误差、提高精度的方法;进行了有、无阻抗变换-滤波模块电极电势信号采集的对比实验,并通过软件编程将不同测量模型(线性回归模型与温度校正模型)嵌入到检测仪表,进行了温度变化时土壤硝态氮检测的对比实验。结果表明,设计的硬件抗干扰电路可以使测量仪表准确采集混杂在高频噪声中的离子选择性电极电势信号(误差和波动均小于1 m V),具有良好的准确度和抗干扰能力;当温度变化时,嵌入温度校正模型时仪表测量的相对误差不大于8.20%,与离子色谱法(参考值)进行相关性分析的相关系数R达到0.998 6,可有效减小由温度变化引起的电极测量误差,提高检测精度。     

水培营养液硝态氮浓度在线标测系统研究

针对目前氮素浓度检测技术中电极标定过程与离子检测过程分离,难以实现在线检测的问题,设计了一套基于双传感器冗余控制的水培营养液硝态氮浓度在线标测系统。系统的标定过程为利用丝杠滑块线性导轨完成电极清洗和标准液电压获取,并采用最小二乘法,辨识所采集电压与离子浓度对数之间标准曲线的参数。系统的检测过程为基于最大误差原理,采用双传感器冗余控制方法进行数据融合和标定决策,最终实现硝态氮浓度的连续在线检测。验证试验结果表明:双传感器冗余控制方法可靠,在线检测值与离子色谱法获得的实验室检测值平均相对误差仅为5.64%,平均绝对误差只有1.172×10-5,二者呈现极显著线性相关关系(P0.01)。综合分析得出,该系统能够实现营养液连续消耗情况下硝态氮浓度的在线检测,其结果与实验室检测值具有较好的一致性,解决了人工标定电极费时、费工的问题,提高了检测效率,为营养液的精细化管理提供了新的技术手段。     

基于极限学习机的土壤硝态氮预测模型研究

利用极限学习机模型解译高氯离子干扰下盐碱土中硝酸根离子选择电极响应信号,系统分析了漂移校正算法、能斯特及极限学习机模型对电极法硝态氮(NO~-_3-N)预测结果准确性的影响差异。结果表明,漂移校正算法可明显提高传感器标定方程的重复性和一致性,响应斜率及截距电位的波动范围分别缩小了3.67%和7.25%;极限学习机模型的最优隐含层节点数为14;基于极限学习机的电极法NO~-_3-N质量浓度预测模型可较好抑制盐碱土中氯离子干扰,与标准检测结果之间的最大绝对误差和均方根误差分别为6.36 mg/L和4.02 mg/L。相关研究结论可为电极法测土过程中的信号校正、数据处理模型和模型参数选取提供参考。     

基于复合纳米介导固态电极的原位土壤硝态氮检测研究

采用新型纳米复合材料金纳米簇复合石墨烯为固态离子选择电极介导材料,以土壤渗出液为对象开展原位NO-3的影响。结果表明：电极寿命达到65d,响应斜率为44.02mV/dec,对硝酸根选择性较好,对土壤中主要共存阴离子抗干扰性良好;采样探头包埋深度每下降10cm,硝态氮质量浓度增加30~60mg/L;含水率对渗出液硝态氮影响不明显;土壤颗粒粒径大于2.5mm后,硝态氮质量浓度下降约19.5%;原位渗出液电极测定结果与光学法一致性较好,约为标准浸提液检测值5~6倍。     

利用电容式传感器连续监测土壤硝态氮质量分数的试验研究

通过室内和田间试验,研究土壤硝态氮质量分数与电容式传感器监测的土壤电导率、含水率和温度的定量关系。在室内以NH4NO3分析纯为溶质,进行了溶液质量浓度0～10g/L的7次土柱试验;在2009年和2010年春玉米生育期内监测了不同滴灌水量条件下土壤电导率、含水率和温度动态变化。结果表明,土壤电导率能较好的反映土壤硝态氮质量分数的变化;土壤硝态氮质量分数与电导率、含水率和温度之间的关系可用二次多项式描述,且3个土壤参数对土壤硝态氮质量分数的影响均达到了极显著水平(P≤0.01);由于回归模型的拟合精度受土壤初始养分盐分质量分数及空间变异等因素的影响,为获得较高的预测精度,应进行田间标定。     

基于HYDRUS-2D模型的滴灌土壤水氮动态模拟研究

【目的】探究河套灌区滴灌条件下玉米各生育期土壤水氮变化规律及不同灌水量对土壤硝态氮累积量的影响。【方法】通过田间试验,设置高灌水量（D1:76 mm）处理和低灌水量（D2:60 mm）处理,分析土壤含水率和土壤氮素（铵态氮和硝态氮）的动态变化规律,利用HYDRUS-2D模型进行模拟验证与预测。【结果】各处理灌水后土壤含水率呈增加趋势;而土壤铵态氮和硝态氮在灌水施肥后迅速升高,随后下降,D1处理和D2处理不同生育期0～10 cm土层铵态氮量和硝态氮量的平均降幅分别为60.0%～62.0%和40.0%～46.7%。拔节期、抽雄期和灌浆期各土层灌水后D1处理相比D2处理的土壤含水率分别增加了5.9%、8.0%和6.7%,而土壤铵态氮量和硝态氮量随着土层深度的增加而降低。不同生育期硝态氮累积量为拔节期>抽雄期>灌浆期,随着生育期的推进,硝态氮累积量呈降低趋势。土壤含水率及氮素模拟值与实测值的吻合度较高,R2、RMSE和d均介于合理范围内。【结论】玉米生育期120 mm的灌溉定额可有效降低0～60 cm土层的硝态氮累积量,可降低硝态氮在60～100 cm土层的积累量。该研究可为当地灌...     

营养液多参数在线检测技术研究

针对无土栽培中营养液成分检测的问题,设计一种营养液多组分检测系统。该系统主要由离子选择电极、信号调理电路、数据采集电路以及基于DelpHi开发的采集软件组成,能实时在线检测pH电极、钾离子电极、钙离子电极以及硝酸根电极四种电极的电压信号,并将其转化为pH值和相应离子浓度值。对相互不存在交叉敏感干扰的氢离子和硝酸根离子,采用函数拟合的方式直接将pH电极和硝酸根电极转化为pH值和相应的硝酸根浓度;对相互存在交叉敏感干扰的钾离子和钙离子,采用遗传算法优化的BP神经网络建立交叉敏感模型来决策出相应的钾离子浓度和钙离子浓度,并与传统的BP神经网络算法进行了对比。最后采用多参数检测仪的测量结果和该系统得到的数据进行了对比来验证系统的准确可行性。     

施肥模式对日光温室土壤铵态氮和硝态氮的影响

通过种植两茬油菜,设置7种施肥模式:有机肥施氮量600 kg/hm2;有机肥施氮量300 kg/hm2;无机肥施氮量767 kg/hm2;无机肥施氮量383 kg/hm2;有机肥施氮量450 kg/hm2,无机肥施氮量153 kg/hm2;有机肥施氮量300 kg/hm2,无机肥施氮量383 kg/hm2;有机肥施氮量150 kg/hm2,无机肥施氮量191 kg/hm2,研究了日光温室0～200 cm土壤中NH4+-N和NO3--N的迁移累积。结果表明,不同施肥模式主要影响0～40 cm土壤中NH4+-N的平均累积量和平均质量比,单施无机肥的相应值大于单施有机肥;不同施肥模式主要影响0～40 cm土壤中NO3--N的平均累积量和平均质量比,当施氮量小于383 kg/hm2时,相应值从大到小依次为:单施无机肥、单施有机肥、有机肥和无机肥配施,不同施肥模式也影响40～160 cm土壤中NO3--N的迁移累积。从地下水污染风险和产量考虑,北京农业种植区日光温室油菜种植可按照有机肥150 kg/hm2、无机肥191 kg/hm2的施肥模式进行施肥。     

基于响应面法的ISE泥浆直测前处理影响模型研究

系统分析了筛孔尺寸、静置时间、振荡浸提时间3个主要参数对硝酸根离子选择电极检测准确度的影响。首先经单因素试验确定出各参数的调控水平范围,进而基于Box-Behnken原理设计了3因素3水平中心组合试验,利用响应面法建立了以3因素为自变量、平均相对误差RTX-E为响应的回归模型。结果表明：各因素影响次序为静置时间＞振荡浸提时间＞筛孔尺寸;筛孔尺寸和静置时间的耦合作用显著;当筛孔尺寸为2mm、静置时间为1.4h、振荡浸提时间为22min时,模型预测结果较好,验证集土样平均相对误差小于7.5%,可实现对前处理参数影响的分析和预测。     

联合收获机电容式稻谷含水率在线检测装置设计与试验

针对联合收获机稻谷含水率实时检测过程中因样本含杂率高而导致精度和稳定性差的问题,搭建了兼具二次筛分除杂功能的稻谷实时采样台架,基于采样台架采用电容法设计了联合收获机稻谷含水率在线检测系统.设计了检测系统硬件电路,开发了上位机监控界面,实现了上位机和下位机之间的通信.分析了温度和含杂率变化对电容差值的影响规律,进行了采样...     

基于MEA-BP神经网络的土壤养分评价模型

针对BP神经网络在解决复杂非线性问题时,存在初始权值和阈值随机赋值,网络学习速度慢,局部极小的问题,运用群体搜索能力强的思维进化算法(MEA),寻找出最优的初始权值和阈值,优化BP神经网络的网络结构,建立MEA-BP神经网络的土壤养分等级评价模型。以敦化市黑土的土壤养分数据作为测试集,评价指标选用土壤的有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾。对比MEA-BP网络预测模型、遗传算法(GA)优化BP网络预测模型和单一的BP网络预测模型,结果表明MEA-BP网络预测模型的均方误差(MSE)最小、决定系数(R^2)最接近1和误差波动最小,可以更准确地反映土壤养分分级特性。     

基于Kostiakov二参数入渗模型参数的BP预测

基于黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验,建立了Kostiakov二参数入渗模型参数的BP神经网络预测,实现了以土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov二参数模型参数为输出变量的BP预测方法,并分别对二参数模型中的入渗系数k、入渗指数α以及90min累积入渗量H进行了预测值与实测值的精度比较,结果显示对入渗系数k实现BP预测的平均相对误差为6.082 3%,入渗指数α的平均相对误差为1.045 9%,90min累积入渗量H的平均相对误差为4.973 5%,三者的平均相对误差值均在7%以下,预测精度较高,预测效果较好,表明以土壤基本理化参数为输入变量的BP神经网络预测是可行的。研究结果为获取准确的入渗参数提供技术手段,进而为提高农业灌溉水管理水平和灌水效率提供支撑。     

基于惩罚最小二乘算法的土壤重金属检测光谱基线校正

针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题,为了提高定量分析模型的精度,利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度,对X射线荧光光谱进行基线校正,从而减小基线漂移的影响。选用无基线扣除、非对称最小二乘(ASLS)、自适应迭代重加权惩罚最小二乘(AIRPLS)、非对称重加权惩罚最小二乘(ARPLS)、局部对称重加权惩罚最小二乘(LSRPLS)和多约束重加权惩罚最小二乘(DRPLS) 等6种处理方法对土壤重金属元素铅和砷的测量光谱进行基线校正;结合偏最小二乘(PLS)算法建立相应的校正模型,以选择最优基线校正算法;与神经网络(BP)和支持向量机(SVR)建立的校正模型进行比较,对模型进行评价。结果显示,铅元素的最佳模型为DRPLS-PLS,模型的R2达到0.982,预测均方根误差(RMSEP)为0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型为DRPLS-PLS模型,模型的R2达到0.985,RMSEP为0.796mg/kg。与PLS和BP模型相比,铅、砷两种元素的SVR模型建模均最优,模型的R2分别达到0.998和0.993,RMSEP分别为0.015、0.596mg/kg。实验表明,通过基线校正后模型的预测精度、检出限和稳定性均有所提高,该方法可有效提高X射线荧光光谱在土壤中的定量分析能力。     

农机BDS/INS组合导航算法研究

针对农机在环境干扰情况下BDS失调、INS单独导航误差大的不足,以BDS/INS两者间位置、速度差值为模型,提出蜂群算法优化BP神经网络辅助卡尔曼滤波的算法组合导航,精准定位农机位置速度信息.BDS有效时,BDS/INS组合导航结合卡尔曼滤波,校正INS的位置、速度偏差,BP神经网络进行训练模式;BDS失调时,BP神经...     

基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置研究

谷物水分的快速测量对谷物准确测产、粮食快速收储、精准农业实施具有重要意义。针对联合收获机动态作业条件下小麦水分检测稳定性差、测量精度低等问题,基于小麦介电特性原理,设计一种联合收获机水分在线检测装置,提出一种动态连续取样、静态间歇测量的新方法,实现了联合收获机作业条件下,在线快速稳定检测小麦含水率。在线检测装置由机械动态取样部分、电机控制模块、传感器模块、数据采集模块、卫星定位模块和显示终端组成。其中传感器模块包括水分传感器、温度传感器和料位传感器。开展了静态验证试验和田间动态验证试验。试验结果表明,静态条件下,含水率在线检测误差在3%以内;在田间动态变化条件下,建立了基于介电常数和温度因子的水分检测模型,实测值和检测值相关系数达到0.92,在线检测误差小于5%。采用动态连续采样、静态间歇测量的方法显著提高了含水率在线检测的精度,为实现小麦精准生产提供了一种快速测量手段。