“林业电气化与自动化”二级学科建设方案的研究——以北京林业大学为例

基于对林业工程及其二级学科在国内外设置情况的研究,分析了林业工程一级学科下新设"林业电气化与自动化"二级学科的必要性,并提出北京林业大学新设"林业电气化与自动化"二级学科的建设方案。一是明确"林业电气化与自动化"二级学科的定位及内涵,即作为以林业工程为基础的多学科相结合的交叉学科,定位于电气化与自动化在林业工程中的应用。二是加强学科队伍建设,包括注重学科人才的培养和学科队伍结构的优化;注重师德师风建设;强化学科团队的科研创新意识,引导学科团队成员聚焦国家重大战略和地方经济社会发展;建立健全学科团队内部的"传帮带"机制等。三是确定学科研究领域,包括林区微电网及电气化、林业生态环境监测与预警、城市园林环境自动监测与控制等研究方向。四是制定学科研究生培养方案,包括明确培养目标、创新培养模式、完善课程体系、深化课程教学改革等。     

农田土壤表层粗糙度信息解析

耕作后农田土壤地貌属于具有趋向性的随机表面.由随机过程角度看,它随时间的变异满足各态遍历性质.揭示它的时空变异特征对于客观评价农田耕作质量、探讨表层土壤水运移规律、优化农田管理具有较高的实用价值.因此,基于各种粗糙指数的信息解析是精细农业技术体系研究热点之一.本文从不同尺度数学模型、时空变异多因素分析、直接与潜在应用价值等方面作了系统性分析.     

越冬期麦田根区水热耦合模型参数原位估算与检验

越冬期根区充足的蓄水量有利于春季冬小麦的生长并有助于增产,而冬季作物根区水分运移规律通常借助土壤冻融过程水热耦合模型来描述,但该模型的预测精度受参数确定方法与边界条件等多种因素的影响。为了提高模型预测精度,提出了一种改进型的土壤冻融过程水热耦合模型参数估算方法,即运用土壤冻融特征曲线(冻土未冻水含量和土壤温度的关系)来原位估算土壤水热耦合模型参数,并检验该方法的适用性。在此基础上,评价地表蒸发量对模型预测精度的影响。大田试验在北京市昌平区小汤山精准农业示范基地开展,历经两个越冬期(2011—2012年和2012—2013年),利用管式介电传感器、温度传感器和蒸渗仪分别采集了土壤剖面未冻水含量、土壤温度和地表蒸发量数据。利用第1个越冬期(2011—2012年)的数据拟合土壤冻融特征曲线,对土壤水热参数进行最优估算,利用第2个越冬期(2012—2013年)的数据评价估算参数和地表蒸发量对模型预测精度的影响。结果表明:利用估算参数的模型预测值整体上与实测值相符。考虑到地表蒸发量对模型水热上边界的影响,第2个越冬期10 cm处未冻水含量与温度预测值和实测值的RMSE分别为0.046 m3/m3和1.883℃,20 cm深度RMSE分别为0.071 m3/m3和2.347℃。相比之下,在未考虑地表蒸发量影响下,第2个越冬期10 cm处未冻水含量与温度的模拟值和实测值的RMSE为0.059 m3/m3和2.149℃,20 cm深度RMSE为0.081 m3/m3和2.666℃。提出的改进型模型参数估算方法能够保证模型的预测精度,且考虑地表蒸发量的影响能够进一步提高模型的预测精度,随着深度的增加,蒸发量对水分与温度的影响逐渐减小。     

商品肉鸭疾病的防治措施

随着社会经济的不断发展,我国的农业产业结构发生了变化。为了商品肉鸭不断发展起来。近几年,虽然商品肉鸭逐渐兴起,但是一些病毒的感染都是源于鸭和鸡,这就使得不断防治肉鸭的病毒感染,从而可以保证食品的安全。商品肉鸭中最常见的传染性疾病主要有鸭瘟、病毒性肝炎、大肠杆菌、传染性浆膜炎以及禽流感。本文主要分了肉鸭中常见的疾病以及相关的防治措施,从而促进鸭子的健康生长。     

大田尺度下车载式土壤多参数测量方法研究

应用自行研制的土壤含水量、电导率与耕作阻力车载测试系统以及EM38电导率测试仪,在特定的耕作和施肥管理制度试验田中进行大田尺度下的土壤多参数车载测量研究。在土壤参数空间分布信息基础上进行相关分析,结果表明复合传感器具备农田土壤含水量和电导率变异响应能力,进一步建立了农田土壤电导率与含水量、耕作阻力以及施肥信息之间的统计预测模型。     

基于海棠茎干含水率的智能灌溉控制策略研究

茎干含水率的动态变化是研究植物体水分和生长状况的重要指标,准确判断活立木水分亏缺是人工林抚育和城市园林绿化中灌溉策略制定的重要科学依据。以海棠树为研究对象,以茎干含水率为研究参数,通过干旱胁迫试验探究茎干含水率变化与海棠树生理需水的关系。提出以海棠茎干含水率43%和茎干含水率下降值不超过12%为下限指标、土壤含水率33%为上限指标的灌溉控制策略,依据此策略设计了一套智能灌溉控制系统,并通过该系统验证了所提出灌溉策略的有效性与可行性。     

羊毛毡类多孔介质水分吸附与保持机理研究的数学建模

根据羊毛毡类多孔材料的结构特点,建立了2种计算毛细管水分吸附高度的数理模型。其中3维正交模型的计算值与实验值吻合较好,模型的计算精度可以满足工程应用的需要。这种建模思想对于分析其他类型多孔介质材料水分吸附与保持问题时也有参考价值。     

同步获取土壤介电与力学参数的实验系统

土壤作为一种由惰性固体、活性固体、溶质、气体以及水组成的多元复合系统，决定了其物理特性实验研究的复杂性。针对土壤物理实验中多变量信息同步实时获取的客观需要，应用一个自行设计的双变量传感器和虚拟仪器(VI)技术，研制了一台能够同时测量土壤力学特性与介电特性的智能化测试系统。该系统既能在0～40 cm深度之间提供土壤圆锥指数分布与含水率分布剖面，而且还可运用信号处理中的相关理论分析双变量传感器输出信号间的相关特性。该系统为在实验室中分析土壤介电特性和力学特性研究提供了一个智能化的基础实验平台，并已在与德国波恩大学农业工程研究所的合作研究中成功地应用于田间实际测量中。     

基于嵌入式力学传感器的圆锥指数仪设计与试验

为消除在测量过程中因圆锥杆受被测材料摩擦力所产生的测量误差,改进了圆锥指数仪设计,将微型力学传感器嵌入到圆锥杆下端,实现了对土壤和青贮玉米饲料压实度的精确测量.试验结果表明,测量2种土壤压实度过程中,原有圆锥指数测量方法因圆锥杆受摩擦力作用所产生的测量误差可忽略不计.而在青贮玉米饲料压实度测量过程中,2种不同紧实度样本中圆锥杆受摩擦力约占压力传感器测量值32.56％和34.05％,当圆锥头不受阻力时,嵌入式力学传感器测量值为零,而压力传感器测量值约为110 N和280 N,表明原有测量结果存在较大误差.     

基于土壤表面粗糙度预测降雨影响下的表层土壤孔隙度

根据表层土壤（0～40 mm）孔隙度与降水量和土壤表面粗糙度之间的关系,提出一种预测表层土壤孔隙度的新方法。基于此目的,在德国波恩大学Dikopshof试验站,以两块采用不同耕作方式（地块1:铧式犁+圆盘耙;地块2:旋转锄+圆盘耙）处理过的耕地为研究对象,以耕后50 d内的表层土壤孔隙度（TSP）与土壤表面粗糙度（SSR）为测量对象,分别采用地面激光扫描仪和气压比重计对TSP与SSR随时间的变化进行了连续测量,以研究TSP与SSR两者的动态关系。自2006到2009年,每年夏天进行1次重复试验,以研究不同降雨量对TSP与SSR关系的影响,并引入累计平均日降雨量（ARF）的影响指数。通过4 a试验,得出结论: TSP随ARF增加而降低,随SSR降低而降低。在此基础上,建立了由ARF和SSR预测TSP的多元线性模型,且模型通过了F检验。结果表明,借助于地面激光扫描仪和降雨量数据,该模型可快速连续估算不同耕作方式下的土壤表层孔隙度。