土壤中总汞测定的不确定度评定

对原子荧光光度法测定土壤中总汞含量的不确定度进行了评定。按GB/T 22105.1—2008,对土壤样品进行检测,建立数学模型,系统分析和量化不确定度各分量,求得其扩展不确定度。分析结果表明,影响土壤中总汞测定的不确定度主要来源于试样的重复测定,而样品稀释和样品称重产生的不确定度很小。其中,在试样的重复测定所产生的不确定度因素中,又以最小二乘法拟合标准曲线所产生的不确定度最大,样品多次重复测试过程中随机误差次之,而仪器校准和标准物质所产生的不确定度较以上小很多。     

原子吸收测定土壤镍的测量不确定度评定研究

本文评定了火焰原子吸收测定土壤中镍含量的测量不确定度。以标准土壤样品(GSW 17401)为测试对象,通过应用火焰原子吸收法测定土壤镍含量,对其测量不确定度的来源、计算和结果表示等问题进行探讨。样品消解前处理产生的不确定度最大,标准曲线拟合测定溶液产生的不确定度其次。在测定中前处理和标准曲线拟合测定溶液应给予足够重视,以减小测量不确定度。     

高效液相色谱法测定水溶肥料中2，4-二氯苯氧乙酸含量的测量不确定度评定

采用高效液相色谱法对水溶肥料中植物生长调节剂2,4-二氯苯氧乙酸(2,4-D)的含量进行测定,对测量结果进行不确定度评定。分析检测过程中产生不确定度的来源,包括试样称样、试样定容、标准溶液配制、标准曲线拟合、实验重复性、回收率及仪器精度等分量,计算了各分量的相对标准不确定度,量化给出扩展不确定度。待测肥料样品中最终结果表示:X(2,4-D)=(391.0±29.4) μg/g,包含因子k=2,置信概率为95%。本次测量结果不确定度主要来源于标准溶液制备、标准曲线的拟合和重复性测定。     

ICP-AES法测定水溶肥料中硼含量的不确定度分析

对ICP-AES测定水溶肥料中硼的分析方法的测量不确定度进行了分析;建立了测定过程中各分量的数学模型,并识别了测量过程中不确定度来源;估算了各不确定度分量对总不确定度的影响,确定了测量结果的置信区间;给出了水溶肥料中硼的含量及其不确定度:w (B)=（0.553±0.042）%（k=2）。     

液相色谱串联质谱法测定有机肥料中磺胺甲噻二唑 残留量的不确定度评定

依据《有机肥料中19种兽药残留量的测定液相色谱串联质谱法》（GB/T 40462—2021）对有机肥料中磺胺甲噻二唑（SMT）的残留量进行测定,对测量结果进行不确定度评定。不确定度来源包括标准溶液配制、样品制备、测量重复性、回收率及仪器等分量。相对标准不确定度计算结果表明标准曲线拟合、标准物质纯度和标准曲线配制是影响不确定度的主要因素,应在实际试验过程中加以重点关注与控制。在95%置信水平下,取扩展因子k=2,待测肥料样品中最终结果表示为：X(SMT)=(189.82±20.12) mg/kg。     

电感耦合等离子体发射光谱法测定土壤全钾不确定度的评定与表示

采用电感耦合等离子体发射光谱法对土壤地球化学样品(NST-4,四川紫色土)中的钾含量进行测定,并对测量结果进行不确定度评定与表示.分析了整个检测过程中产生不确定度的来源,包括试样称样、标准溶液配制、校准曲线拟合、玻璃量具、仪器及实验重复性等分量,并计算了各分量的相对标准不确定度,发现测量结果不确定度受标准曲线稀释配制影...     

原子荧光光度法测定土壤中汞的不确定度分析

氢化物发生-原子荧光分光光度法测定土壤中汞含量的不确定度主要来源于测量样品消解液中汞的浓度、测量过程中使用的玻璃量具及样品称量产生的不确定度,对这些分量进行量化计算,求得其扩展不确定度为0.00648mg·kg-1。分析结果表明,影响汞含量测定不确定度的主要因素是测量样品消解液中汞的浓度引起的不确定度。     

电感耦合等离子体发射光谱法测量土壤中有效锌含量的不确定度评估

对电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)测定土壤有效锌含量的不确定度进行评定,分析了整个检测过程产生不确定度的来源,对称样量、浸提液体积、标准系列溶液配制、线性标准曲线拟合、测量重复性等产生的不确定度分量进行计算,量化给出扩展不确定度。待测土壤中有效锌含量最终结果表示:w(Zn)=(1.12±0.10)mg/kg,包含因子k=2,置信概率为95%。测量过程中,标准溶液制备所产生的不确定度最大。因此,在ICP-OES法测定土壤样品有效锌时应足够重视标准溶液制备与曲线拟合过程,以减小测量不确定度。本文研究结果为控制ICP-OES法测定土壤有效锌数据质量提供了理论依据。     

液相色谱-串联质谱法测定水产品中8种磺胺类药物残留的不确定度评定

研究采用液相色谱-串联质谱法测定水产品中8种磺胺类药物残留量,并进行不确定度评定,建立不确定度评估数学模型。通过对测量过程中的不确定度来源进行分析评定,计算出不确定度分量、相对合成不确定度和扩展不确定度,得出不确定度报告。结果表明,影响测定结果不确定度的主要因素为标准曲线拟合和标准溶液配制。在实际检测过程中,增加标准曲线溶液的测定次数,控制标准溶液配制过程,提高检测人员工作质量,保持液质联用仪良好的稳定性和较高的灵敏度等可降低引入的不确定度,使检测结果更加可靠。     

电感耦合等离子体质谱法测定饲料标准物质中总砷、铅、镉及其不确定度评定

通过比较不同前处理方式对饲料标准物质中总砷(As)、铅(Pb)、镉(Cd)的提取效果,建立了微波消解-ICP-MS测定饲料中重金属元素的方法。研究结果表明,饲料标准物质中总砷、铅、镉的回收率为89.4%～111%, RSD为1.8%～2.7%,准确度、精密度均满足检测需求。同时通过元素含量计算公式,对试验过程中引入的不确定度进行分析,并对影响试验结果的不确定度分量进行计算评定。评定结果显示,饲料标准物质中总砷、铅、镉的测量结果分别表示为As(2.94±0.43) mg/kg, Pb (4.04±0.48) mg/kg, Cd (0.379±0.063) mg/kg,包含因子k=2。     

畜禽养殖业产污系数和排污系数计算方法

畜禽养殖业产污系数与排污系数是畜牧环境研究和粪便处理工程设计的基础指标,但由于中国畜牧业环境工作起步晚,还没有根据中国畜牧业生产特性确定的产污系数和排污系数。该文根据中国畜禽养殖业的特点,提出了畜禽养殖业产污系数和排污系数的定义、计算方法,并结合典型猪场进行了案例分析。对于北京市某养猪场进行分析,结果表明：该猪场保育、育肥和妊娠母猪3个阶段的COD产污系数分别为每头252.8、479.6、493.4 g/d,全氮分别为每头20.4、33.2、43.7 g/d,全磷分别为每头3.48、6.06、9.93 g/d,在该猪场废弃物处理系统的运行情况下,计算得出了该场保育、育肥和妊娠母猪3个阶段的COD排污系数分别为每头44.9、64.1、22.5 g/d,全氮分别为每头14.1、20.9、36.3 g/d和全磷分别为每头1.0、1.8、0.4 g/d。研究结果为畜禽养殖业污染源普查、废弃物处理工程运行和畜禽养殖业环境影响评价提供了参考。     

变异系数法结合优化神经网络的无人机冬小麦长势监测

高效、快速、准确获取冬小麦长势信息在农业发展和经营决策中具有重要作用。该研究以冬小麦为对象,开展无人机冬小麦长势监测,获取冬小麦生物量、株高、叶绿素含量和植株含水率数据,基于变异系数法（Coefficient of Variation Method,CV）构建综合长势监测指标（Comprehensive Growth Monitoring Indicators,CGMICV）,通过16种植被指数与CGMICV进行相关性分析,计算植被指数间的方差膨胀因子,筛选最优植被指数作为模型输入变量,采用偏最小二乘（Partial Least Squares Regression,PLSR）、随机森林（Random Forest,RF）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks,BPNN）及遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化的BPNN模型建立冬小麦长势反演模型,结合评价指标获得冬小麦最优长势反演模型,最终得到研究区冬小麦长势空间分布信息。研究结果表明：以变异系数法得到的冬小麦CGMICV相关性比单一指标的相关性有不同程度的提高;利用变异系数法结合BPNN得到的冬小麦长势最佳反演模型CGMICV-BPNN,其决定系数R2可达0.71,模型精度较传统赋权法提高了26.79%;采用GA优化后的BPNN模型的不稳定显著下降,其平均相对误差中位数下降了22.22%,决定系数R2也有所提高;研究区内半数以上的冬小麦长势集中于第Ⅲ等级,其所占比例为55.83%,其次集中于第Ⅰ等级,其所占比例为36.08%,研究区冬小麦整体长势较为稳定。研究结果可为冬小麦长势监测及区域作物生产监测提供重要参考。     

基于Hurst指数与相关系数的降雨侵蚀力变异识别与分级方法

变化环境下区域降雨侵蚀力的时空变化问题对区域水土流失防治工作提出了新的挑战。降雨侵蚀力序列不再是纯随机序列,往往存在趋势、跳跃或者周期的变化,在对降雨侵蚀力序列分析与计算时,现有研究往往采用单一的检验方法,缺乏对降雨侵蚀力序列各类成分的综合比较,所得到的结果可信度及其程度如何无法判断。该研究提出了基于Hurst系数和相关系数的降雨侵蚀力序列联合分析方法。该方法首先计算降雨侵蚀力序列的Hurst系数,引用水文序列变异的概念,从统计学角度将降雨侵蚀力序列确定性成分分为三级(无变异、弱变异和强变异)。然后通过多种检验方法综合检验,将得到的结果与原序列进行相关性分析提取相关系数最大的确定性成分(趋势、跳跃和周期),对其进行剔除,重复上述步骤,将降雨侵蚀力序列中的确定性成分进行一一分解,最终得出的降雨侵蚀力序列将是一个随机序列与确定性序列的组合。实际应用中,根据长江流域174个气象站点1961—2014年逐日降雨资料,对流域内各气象站点年降雨侵蚀力序列进行确定性成分分析与分级结果表明:长江流域174个气象站点中有130个站点降雨侵蚀力序列无明显变异,有31个站点降雨侵蚀力序列出现弱变异,有13个站点降雨侵蚀力序列出现强变异。以重庆奉节站为例进行综合检验,分析结果为整体强变异,该站年降雨侵蚀力序列存在复合周期和跳跃成分,其中复合周期为5 a和16 a,向下的跳跃点为2011年。该研究为变化环境下区域降雨侵蚀力预测提供理论依据。     

橡塑渗灌管渗水性能实验研究

对一种橡塑渗灌管产品,应用蒸馏水进行自由渗流实验。结果表明：渗水速率随渗水时间的延长逐渐降低,最终趋于相对稳定。在0～7 mH₂O压力范围内,渗水速率与水头压力之间呈幂函数关系,渗水均匀性随水头压力发生变化;同应用蒸馏水相比,应用自来水实验导致渗水速率和渗水均匀性降低,增大水头压力有助于提高渗灌管的抗堵塞性能。研究表明,供试橡塑渗灌管的渗水性能受水头压力影响较大,渗水均匀性有待提高。     

水蚀荒漠化的最大熵模糊优化评价模型

基于最大熵原理,应用模糊集合论中的隶属度等概念,综合考虑土地水蚀荒漠化评价的随机性和模糊性,定义加权广义距离表征待评价土地样本与标准样本的差异,建立最大熵模糊优化评价模型.通过实例,选择沟谷密度、坡度、土壤厚度、土壤有机质和植被指数等5项指标,给出土地样本的水蚀荒漠化最优分级;对比模糊综合评判,所建模型评价结果具有较小的Shannon熵,即分级决策具有较小的不确定性.     

柴油机喷油脉宽和喷油压力变化对喷油器流量系数的影响

为明确柴油机喷油脉宽和喷油压力改变对喷油器流量系数产生影响的规律并研究规律产生的原因,进行了常用喷油脉宽下及较大喷油压力范围内的试验。以动量法测量喷油规律并计算相应喷嘴流量系数,采用一种基于流动损失理论的方法分析流量系数变化规律,观察其结论与试验结果的吻合程度。试验结果表明:当喷油压力超过160 MPa、喷油脉宽改变量为500μs时,平均流量系数的变化幅度不超过5.9%;当针阀完全开启持续期与喷油持续期之比达到0.85左右时,平均流量系数与最大流量系数相差7.5%,基于流动损失的流量系数分析方法是比较准确的。该研究可为优化柴油机喷油及发展喷嘴流量系数相关理论提供参考。     

基于参数型指数混合熵模型的农业遥感分类不确定性评价

针对对像元尺度上独立于分类方法的不确定性评价的需要和对数混合熵函数在评价遥感影像分类不确定性中存在的不足,该文提出了一种基于参数型指数混合熵模型的农业遥感影像分类不确定性评价方法。研究首先对指数混合熵函数进行改进,推导出参数型指数混合熵函数并确定出适合于评价农作区遥感影像分类的参数;然后,使用该函数建立一种像元尺度上独立于分类的不确定性评价模型;最后,将该模型应用于空间分辨率退化10倍的SPOT-5影像中,并使用原始影像对评价结果进行验证。试验结果表明,当模型中参数型指数混合熵函数的参数分别为4和1时,该函数比对数混合熵函数更好地统一了模糊性和随机性,熵值范围提高了2.11倍。该模型不确定性评价结果与原始影像3种分类的不确定像元比例相关系数分别为0.60、0.66、0.70,评价结果较为准确。因此,该模型可以在像元尺度上独立于分类方法将地物类别相对复杂的农业遥感影像分类不确定性更为精确地表达出来,为确保农作物种植面积提取、区域产量遥感估测精度提供了有力支撑。     

Prediction of maize (Zea mays L.) population using normalized-difference vegetative index (NDVI) and coefficient of variation (CV)

The process of improving crop management inputs by use of remote sensing devices is a new technology. This study presents the use of the normalized-difference vegetative index (NDVI) combined with the coefficient of variation (CV) to predict plant populations in corn (Zea mays L.) over different growth stages and different locations. About 76 plots were selected from the two sites to conduct this research. The results showed that we were not able to reliably predict plant population at lately growth stages because the canopy covered the soil with overlapping leaves. However, at early growth stages, the results suggest that as the corn plant emerged from the soil, the biomass per unit area was small and the sensor technology application for prediction of plant population was possible. Further studies may be designed based on this observation to investigate the possibility at early growth stages such as V2 and V3.     

基于熵权TOPSIS分析的配电网可靠性评估指标体系

配电网可靠性是电力系统可靠性3大组成部分之一,相对于发电及输电系统的可靠性研究,配电环节的可靠性研究一直处于较弱的水平,而复杂配网的可靠性评估更是一个薄弱环节。该文通过对配电网工作机理的分析,从配电网可靠性指标着手提出了利用熵权的TOPSIS法对配电网可靠性进行评估,同时建立了配电网可靠性的指标体系,得出了计算结果。通过对某配电网的可靠性分析和评估,表明该方法的有效性和实用性。     

Kappa系数的修正及在干旱预测精度及一致性评价中的应用

大面积遥感面上干旱预测结果无法应用点上预测精度评价方法对每个像素进行评价,因此该研究引用Kappa系数对一阶自回归模型和季节性求和自回归移动平均模型的关中平原干旱预测结果进行精度和一致性评价。通过将面上VTCI干旱监测结果和预测结果划分为干旱与不旱两种类型,建立转换矩阵,得到了Kappa系数。由于Kappa系数存在两个明显的反论,因此在计算Kappa系数的同时计算了阳性一致率、阴性一致率、PI指数、BI指数、Kappa系数的最大、最小值和PABAK等系列指标,对Kappa系数的反论进行了检验与修正。文章通过对2种预测模型2009年4月上旬、中旬和下旬的干旱预测结果进行评价和对比,得到一阶自回归模型的总体精度优于季节性求和自回归移动平均模型,而季节性求和自回归移动平均模型预测旱情发生的一致性高于一阶自回归模型;得出Kappa系数或修正后的Kappa系数结合阳性一致率可用于干旱预测精度评价的结论。