温度和粉碎粒度对不同能量饲料原料热物理特性的影响

为探究常见能量饲料原料在不同温度、不同粉碎粒度下的热物理特性差异,该文以4种谷物(玉米、小麦、大麦和高粱)和4种加工副产品(小麦麸、木薯渣、甜菜渣和米糠)原料为研究对象,分别粉碎过孔径1.5、2.0和2.5 mm筛片,得到3种不同粉碎粒度的粉料,利用差示扫描量热法(differential scanning calorimetry,DSC)和线热源法分别测定了不同粉料在25～100℃范围内的比热和导热率,通过计算得到相应的导温系数,分析了温度、粉碎粒度对原料热特性的影响以及不同原料之间的热特性差异,并建立了热特性参数关于温度的回归预测模型。结果显示:8种原料粉碎过1.5 mm筛孔的粉料比热、导热率和导温系数随温度的升高分别在1.580～2.671 kJ/(kg·K),0.054～0.362 W/(m·K)和6.694×10~(-8)～23.254×10~(-8) m~2/s范围内变化。整体上,原料的热特性均随温度的升高而呈线性或非线性上升趋势。不同粉碎粒度的同一原料,在相同温度下的比热差异均不显著(P0.05);随着粒度的增大,粉料的导热率和导温系数均有逐渐下降的趋势。4种谷物的比热与温度之间呈线性关系;小麦麸、木薯渣和米糠的比热可用温度的三次多项式表示;而甜菜渣的比热与温度呈二次关系。4种谷物和甜菜渣在3种粒度下的导热率均可用温度的三次多项式表示,而小麦麸、木薯渣和米糠的导热率则可用温度的二次多项式表示。小麦麸和米糠的导温系数与温度呈二次关系,其余6种原料的导温系数则可用温度的三次多项式表示。研究结果可为配合颗粒饲料配方变换所需的调质、制粒等热加工过程的工艺参数的调整、优化提供理论依据。     

基于营养组成的鱼饲料比热预测模型

为探究鱼饲料在加工过程中的热特性,以调控调质、膨化等工艺过程中的热量供给,同时探究现有的畜禽饲料比热模型对高脂、高蛋白鱼饲料的适应性,该研究设置3个粗蛋白水平（30%、40%、50%）和3个粗脂肪水平（5%、11%、17%）共9种配方,以代表不同食性的鱼用饲料,并使用差式扫描量热仪（Differential Scanning Calorimetry,DSC）测定9种配方分别在20～120 ℃温度范围和20%～26%含水率范围的比热,并分析上述4个因素对比热的影响规律,构建了比热关于4个因素的预测模型。试验结果表明,鱼饲料比热显著受含水率、温度、粗蛋白质量分数及粗脂肪质量分数的影响（P<0.001）,各因素的主次顺序为含水率、温度、粗蛋白质量分数、粗脂肪质量分数。比热随含水率和粗蛋白质量分数的增加均呈线性增加规律,而随粗脂肪质量分数的增加线性减小;比热与温度呈非线性关系,为二次回归关系。在所有试验中,鱼饲料比热的变化范围为1.70～2.70 kJ/(kg?℃)。基于试验数据建立了比热关于加工工艺参数（温度及含水率）和营养组成（粗蛋白质量分数及粗脂肪质量分数）的多元回归模型（R2=0.991）,可以提高现有研究中畜禽饲料比热预测模型的适应性,有效预测鱼饲料在此研究变量范围内的比热。     

基于无人机遥感的农作物长势关键参数反演研究进展

无人机遥感是生态-环境-资源领域新兴的重要研究手段,近年来在农作物长势研究中得到了迅速的发展与应用。清楚、透彻地认识基于无人机遥感的农作物长势研究现状及存在问题,有利于更好地把握当前的核心领域并开展更进一步的研究。首先回顾了国际上"基于无人机遥感农作物长势研究"为主题的论文发表情况,其次对无人机遥感平台及不同传感器的基本遥感原理、反演的参数类型、各自的优势及局限性进行梳理,并概述了基于无人机遥感的农作物长势反演流程。在此基础上,一方面将农作物长势参数归纳为形态指标、生理生化指标、胁迫指标、产量指标等4类;另一方面将农作物长势参数的反演方法归纳为经验统计回归与机器学习法、形态特征与光谱特征识别法、辐射传输模型法、多角度航拍与卫星-无人机影像结合法等4类,并针对不同反演方法的优势与不足进行总结。最后综合国内外的研究现状进行了讨论分析与展望评价。该文通过综述近10 a来无人机遥感农作物长势关键参数反演的研究成果,可为今后基于无人机遥感方法的农作物长势研究的理论基础与技术支持方面提供参考。     

基于机器视觉的植物群体生长参数反演方法

为实现植物群生长参数在线无损检测,采用机器视觉技术捕获植物群冠层图像,通过RGB空间超绿色-超红色指标(excess green minus excess red,ExG-ExR)、超绿色指标(excess green,ExG)和归一化差异指标(normalized difference indices,NDI)3种指标分割植物群冠层图像,提取植物群图像特征参数:覆盖率、冠层幅长和冠层幅宽,并结合人工测量植物群体参数:茎秆高度、茎直径、叶面数量、坐果数量和叶面指数(leaf area index,LAI)(拟合值),建立植物群5个生长参数的5种反演模型分别为覆盖率反演模型、冠层幅宽反演模型、冠层幅长反演模型、回归方程反演模型和均值反演模型。结果表明:采用ExG-ExR分割的植物群冠层区域与人工提取区域重合度大于99.5%,识别率大于98.2%,分割性能优于ExG+Otsu和NDI+Otsu分割方法。采用120幅反演模型验证图验证反演模型性能,结果表明植物群冠层覆盖率反演模型反演5个植物群生长参数时,其反演值与测量值间相关性决定系数大于0.958,性能优于冠层幅宽和幅长反演模型,而回归方程和均值反演模型在反演植物群5个生长参数时,都仅有2个参数反演性能优于覆盖率反演模型。茎秆高度、叶面数量、茎直径、坐果数量和LAI的反演模型反演值与测量值间线性相关决定系数最高分别为0.979、0.976、0.979、0.965和0.973,标准误差(standard error,SE)分别为10.55 cm、1.37、0.213 mm、0.672和0.055,其对应的反演模型分别为均值反演模型、覆盖率反演模型、覆盖率反演模型、覆盖率反演模型和均值反演模型。通过机器视觉技术及反演模型能够在线无损准确反演植物群生长参数,为温室环境调控及精准肥水一体灌溉控制系统提供具有代表性意义的决策依据。     

黑河中游绿洲麦田土壤水气热参数田间尺度空间分布特征

为了明确黑河中游绿洲麦田土壤水气热传输动力学特征的空间变异性,该文采用地理信息系统和地统计学相结合的方法,以黑河中游临泽县麦田的水气热参数的空间分布特征为基础进行相关研究。结果表明地统计学方法可以较好地模拟土壤水气热参数的空间结构和变异特征;水气热参数的拱高与基态值之比均高于75%,采样间隔距离设为10m可以达到较为理想的研究目标;Kringing插值研究结果表明,该区域土壤水气参数变化具有良好的一致性;总的来说,研究区域的土壤导热率具有中间高,南北两侧低的马鞍形变化趋势。该研究将为当地土壤水气热参数田间尺度空间变异研究提供一定的参考。     

基于连续统去除法的土壤盐分含量反演研究

通过对新疆维吾尔自治区温宿县、和田县、拜城县191个土样的原始反射率进行连续统去除及连续统去除的一阶微分处理,分析了盐分的高光谱吸收特征及敏感波段,并建立了盐分含量的多种高光谱定量反演模型。结果表明,在400~2 400 nm波段,土壤反射率与盐分含量之间无明显规律。640~700 nm波段的连续统去除数据与含盐量呈极显著负相关,而710~780 nm波段呈极显著正相关。原始反射率经连续统去除处理后,可明显提高反演模型的预测性能。基于盐分光谱指数和吸收特征参数构建的反演模型的稳定性及预测能力不如连续统去除、连续统去除一阶微分的400~2 400 nm或敏感波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型。所有模型中,仅有以400~2 400 nm和640~700 nm连续统去除数据所建模型的相对分析误差(RPD)达2.5以上,分别为2.62和2.52,且二者其余各项评价指标差异不大。以640~700 nm波段连续统去除数据构建的PLSR模型对南疆水稻土盐分含量具有很好的反演效果。     

改进的热惯通量模型土壤水分反演精度分析

对比分析了改进前后的热惯通量模型在朝阳地区土壤水分时空遥感的反演精度.结果表明:改进后的热惯通量模型由于可考虑低温期土壤水分反演,相比于改进前,不同类型土壤水分反演误差可平均降低9.3％,反演精度改善效果明显.研究成果对于北方干旱半干旱地区土壤水分反演精度的提升具有重要的参考价值.     

基于GLUE的土壤溶质运移参数反演及不确定性

溶质运移模型参数的识别结果常存在较高的不确定性,制约了模型的实际应用。以土壤中Cu2+运移过程为例,采用广义似然不确定性估计(Generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)并引入最大似然值(MaximumNash-Sutcliffe,MNS)等三种定量指标,探讨了数值反演估计弥散系数等参数的不确定性。结果表明,非线性最小二乘法(Nonlinear least squares,NLLS)得到的唯一"最优"参数组合对Cu2+出流曲线拟合效果很好(R20.937),但因"异参同效",无法刻画预测结果的不确定性。GLUE则可明确溶质运移参数及其响应界面的不确定性,MNS对应的参数组合对Cu2+出流曲线拟合R20.937,效果与NLLS的拟合结果高度一致。GLUE计算的95%置信区间覆盖了80%以上的观测点(NLLS为46.3%),其反演参数的取值范围也远大于NLLS的结果。在模型参数及响应界面不确定性分析两方面GLUE方法均优于NLLS方法。     

基于田块尺度含水率观测的土壤水力参数多模型反演

该文利用反演工具UCODE与4种Richards方程数值模型(Ross模型、Picard-θ模型、Picard-mix模型和Picard-h模型)进行耦合,构建了4种不同的反演模型。基于田块尺度含水率观测数据,分别用4种反演模型优化了研究田块的土壤参数。研究结果表明,4种模型的反演精度依次为:Ross模型、Picard-θ模型、Picard-mix模型和Picard-h模型,但差异并不显著,反演效率以Ross模型最优。随着网格的加密,各种模型所反演参数的模拟精度改善不明显。本文还讨论了土壤水运动中"异参同效性"现象,并提出"参数曲线带"的概念——即由反求的同效参数土壤水分曲线和水力传导度曲线形成的包络图。随着模拟精度要求越高,同效参数越少,"参数曲线带"越窄,并认为反求的同效参数曲线在含水率观测信息较多的地方交汇。     

基于数据同化的土壤水力参数反演方法：研究进展与展望

土壤水力参数及其非均质性刻画关乎到诸多土壤与地下水等领域的量化模拟研究问题。受限于时间和采样成本,传统的直接测定方法并不能很好地解决这个问题。随着物联网技术的发展,与土壤水运动有关的一些状态表征量（如含水量和水头）已经能够通过传感器实时获得。如何充分融合这些观测数据信息,反演出土壤水力参数是当前的一个研究热点。数据同化方法能够通过融合观测数据与模型预测值信息,实现对模型参数的反演估计。本文系统分析了土壤水力参数不确定性的来源及测定方法,阐述了常用数据同化方法的基础理论及其在土壤水力参数反演方面的应用,并从计算效率和反演精度两方面着重论述了数据同化方法的最新前沿进展,最后探讨了数据同化方法未来的发展方向。研究表明：数据同化方法能够突破传统测定方法的限制,用于土壤水力参数及其非均质性刻画。尽管如此,由于土壤非饱和流模型的强非线性以及原位观测数据的相对稀缺性等问题的存在,当前数据同化方法的计算效率和反演精度还有待进一步提升。未来可从发展监督式降维方法、多源多尺度数据融合以及耦合物理规律的机器学习等方面深化土壤水力参数反演方法研究,这有利于农业土水管理、污染防治和修复等工作的合理开展。     

不同原料组分的配合饲料比热模型

为了合理控制乳猪饲料调质、制粒的工艺参数,需要掌握不同原料组分对配合饲料在调质、膨化、冷却过程中的传热特性的影响,试验采用差示量热扫描仪测比热的方法,以乳猪配合饲料为例,采用3因素5水平2次正交旋转中心组合试验设计,研究了乳猪饲料配方中质量分数所占比例较大的玉米(46%~70%)、豆粕(9%~18%)和对比热影响较大的热敏性物质乳清粉(2%~10%)对配合饲料比热的影响,结果表明:单一玉米粉、豆粕、乳清粉的比热值均随温度升高而增大,且乳清粉在58.8℃时出现比热峰值;响应面法试验结果表明影响配合饲料比热(60~80℃)的各因素主次关系为:乳清粉>玉米>豆粕,交互作用的主次关系为:玉米和豆粕的交互作用>玉米和乳清粉的交互作用>乳清粉和豆粕的交互作用.同时通过回归分析和响应面分析,建立了比热与玉米、豆粕、乳清粉质量分数关系的数学模型(R2=0.9822),研究结果表明:所得回归方程拟合情况良好,当配方中玉米质量分数为66%、豆粕12%、乳清粉6%时,配合料的最小比热值为2536 J/(kg·K),此模型的建立将为乳猪配合饲料的湿热加工提供技术依据.     

土壤源热泵非稳态热流热响应试验中岩土热物性参数的确定

在土壤源热泵系统现场热响应试验时,复杂的现场状况会影响热响应试验中恒加热功率的实现,结合测试现场的实际状况,该文提出了非稳态热流工况下确定岩土热物性参数的方法。通过建立非稳态热流热响应试验系统模型,实施系统优化,使地埋管换热器进出水平均温度计算值和实测值的平方和最小,确定最优的岩土导热系数和容积比热容2个参数。对比同一测试地点的恒热流和非稳态热流热响应试验确定的2个热物性参数的结果,非稳态热流工况系统优化方法确定的岩土导热系数的相对误差为1.2%,容积比热容的相对误差为0.7%。同时,在非稳态热流工况下,利用系统优化方法确定热物性参数可适当缩短热响应试验的测试时间,降低了测试成本,为土壤源热泵系统热响应试验的实施和岩土热物性参数的确定提供了重要参考。     

淡水鱼低温相变区热特性参数预测模型的建立

为了给淡水鱼冷冻冷藏加工、品质控制及设备开发提供基础数据,应用差示扫描量热仪（DSC）测定鲢鱼、鳙鱼、鲤鱼以及草鱼背部和腹部肌肉在低温相变区（-40～10℃）的冰点、表观比热和热焓,建立淡水鱼低温相变区热特性参数预测模型。结果表明,建立的基于淡水鱼肌肉水溶性成分含量的线性组合冰点预测模型、低温相变区表观比热的两段式预测模型和推导的淡水鱼肌肉热焓预测模型都有很高的拟合精度。鱼肌肉中含水率、可溶性固形物含量、蛋白质含量和脂肪含量等对冰点和冰点以上的表观比热有不同程度影响,其中可溶性固形物和含水率分别对冰点和常     

基于土壤物理基本参数的土壤导热率模型

土壤物理基本参数是影响土壤导热率的重要因素,为了获取土壤的颗粒组成、有机质含量与土壤导热率计算模型中参数之间的关系,该文分析了陕西省9个地区的土壤质地对土壤导热率的影响,对不同土壤导热率估算模型的准确性进行评价,并在C?té-Konrad模型和Lu-Ren模型的基础上,建立了基于土壤物理基本参数的改进模型,结果表明:改进的C?té-Konrad模型与改进的Lu-Ren模型可以用来拟合不同质地的土壤导热率,且具有较好的拟合精度,决定系数R2均在0.92以上,相对误差(relative error,Re)均低于9.6%;对于砂粒含量或粉粒含量较高的土壤导热率,改进的C?té-Konrad模型模拟结果的均方根误差(root-mean-square error,RMSE)≤0.1183、R2≥0.9259以及Re≤9.55%,均优于C?té-Konrad模型、Lu-Ren模型和改进Lu-Ren模型;对于砂粒和粉粒含量均较低的土壤导热率,改进Lu-Ren模型模拟结果的RMSE≤0.0815、R2≥0.9326,Re≤8.21%,均明显优于其他3种模型。两种改进的模型分别建立了模型参数与颗粒组成、有机质含量之间的关系,能够更加详细描述土壤物理基本参数与导热率之间的关系,并且针对不同的土壤质地,选取合适的改进模型能够更加准确地计算土壤导热率。     

探针有限特性对热脉冲技术测定土壤热特性的影响

在利用热脉冲方法测定热特性时,通常对探针形状做理想化处理,即假设探针为线性热源,热导率无限大而热容量为零。在实际应用中,探针本身的有限特性(有限半径以及有限热容量)会导致热特性测定误差。为了研究探针有限特性对热脉冲技术测定土壤热特性的影响,该研究采用改进的热脉冲探针(直径2 mm、长度40 mm、间距8 mm)测定土壤热特性,并分别使用PILS(pulsed infinite line source,无限长线性脉冲热源)和ICPC(identical cylindrical perfect conductors,近似圆柱形完美导体)2种理论估计土壤热特性,比较分析了探针有限特性对热脉冲技术测定热特性结果的影响。结果表明:1)与PILS理论相比,利用ICPC理论拟合得到的温度升高曲线,可以有效减少探针有限半径和热容量对土壤热特性测定结果的影响。与ICPC理论相比,在0.03~0.25 m3/m3的含水率范围内,用PILS理论得到的砂土热扩散率和热导率分别偏低11.8%和5.2%;与模拟热容量相比,PILS和ICPC理论分别将热容量高估16.1%和7.9%;2)探针有限特性对土壤热特性的影响与含水率有关:在干土上最大;随着土壤含水率的增加,其影响逐渐降低。该研究对提高热脉冲技术测定土壤热特性的准确性具有指导意义。     

超高压增大食品物料的导热系数

食品物料在超高压下的导热系数是研究超高压加工过程中传热与温度变化的必要参数,但有关超高压下食品物料的导热系数数据和测量方法还十分缺乏。该文基于线热源法设计了适用于超高压力环境下食品物料导热系数的测量探针和聚甲醛样品容器,利用1.5%琼脂凝胶对热探针在25℃不同压力下(0.1~400 MPa)进行标定试验,结果表明测量值与纯水导热系数的参考值非常接近且呈良好的线性相关关系(R2=0.9997),据此得到探针的标定系数为0.9944。在25℃测量了蛋清、蛋黄、火腿肠和奶油在0.1~400 MPa压力下的导热系数值。结果发现:在25℃条件下,超高压下食品物料的导热系数较常压下均有一定程度的增大(最大达到28%),且有随压力增大而增大的趋势;一定压力条件下,食品物料的导热系数随着含水量的增大而增大。建立了25℃条件食品物料在一定压力范围内(0.1~400 MPa)导热系数预测的经验公式,对研究的几种食品物料拟合得到的方程回归系数在0.91以上。