NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响

遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法（Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA）和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。     

拱棚双插架覆膜一体机的设计与试验

为适应部分地区蔬菜水果拱棚种植模式,解决传统小拱棚手工搭建劳动强度大且效率低的问题,该研究设计了一款小拱棚单列双插架覆膜一体机,主要由自动进杆装置、双插架装置、覆膜装置及行进装置组成,设定插架间距与插架数量等工作参数,小拱棚单列双插架覆膜一体机实现自动进杆、双插架和覆膜一体化作业。以进杆成功率和进杆时间为衡量自动进杆作业指标,以拨轮半径、杆槽高度、顺杆板长度为试验因素,对进杆过程中的棚杆受力和运动状态进行分析和计算,确定试验因素的范围,并进行仿真试验确定最佳进杆装置结构参数。田间试验表明：小拱棚单列双插架覆膜一体机以最大速度1.2 km/h作业时,进杆成功率为94.1%,插架成功率为89.3%,拱棚覆膜率为100%,薄膜破损率为1.1%,平均插架间距为1 190 mm,平均插架宽度为1 050 mm,平均插架深度为200 mm,两侧插架深度平均偏差为30 mm,平均覆土厚度为80 m。小拱棚单列双插架覆膜一体机可实现小拱棚搭建的机械化和自动化作业,满足小拱棚插架覆膜要求。     

柴达木盆地沙丘移动的空间分异及对形态参数的响应

研究沙丘移动规律与空间分异特征有助于准确了解风沙活动的危害程度,为区域城镇规划和青藏高原国家生态安全屏障保护与建设提供参考。该研究基于Google Earth软件测量横向沙丘的形态参数与移动速度,分析了移动速度与方向的空间分异特征,以及移动速度对形态参数的响应。结果表明,1）柴达木盆地内沙丘移动速度介于0～23.53 m/a之间,平均4.66 m/a,以中速（1～5 m/a）为主（53.73%）,中部移动最快（5.22±4.27 m/a）,东南部最慢（3.27±3.08 m/a）,移动方向与主风向一致;2）沙丘移动速度与宽度的相关性最好（R2=0.988）,以后的研究中需多关注沙丘宽度这一参数;3）从柴达木盆地整体看,降水量越大、风速越低,沙丘移动越慢;从局部看,植被覆盖度越大,沙丘移动越慢;4）密集的河流可阻挡沙丘移动,保护格尔木市区,但不能消除沙丘移动的威胁。     

冬季采暖保育猪舍送排风管道组合换气系统设计与评价

为实现保育猪舍内局部环境通风调控,该研究设计一种垂直送排风管道组合换气系统。采用CFD（Computational Fluid Dynamics）技术对垂直管道通风模式下舍内的空气流场进行模拟,并以相对湿度和CO2浓度作为输入变量建立通风模糊控制系统。模拟结果显示保育猪所在水泥地板区域风速保持在0.1～0.2 m/s。参照模拟结果,以猪栏为通风单元对保育猪舍通风系统进行改造,舍内气流不均匀性系数在0.1以下,表明采用该换气系统的保育猪舍通风均匀性较好;猪舍温度在21～25 ℃,相对湿度小于70%,NH3浓度小于5 mg/m3,CO2浓度小于1 200 mg/m3,舍内各项环境参数适宜保育猪健康生长。系统运行功耗为270～1 150 W。现场测试与分析结果表明,该垂直送排风管道组合换气系统,可以精确控制猪舍环境,兼顾冬季猪舍通风与保温问题。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型（bimodalNet）。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络（Genetic Algorithm - Back Propagation neural network）的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择（Differential Evolution Feature Selection,DEFS）算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm3/cm3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm3/cm3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。     

TCD燃烧系统对柴油机燃烧和排放性能改善效果的试验研究

为探究道依茨TCD2015柴油机上配备的导流燃烧系统（简称TCD燃烧系统,T表示涡轮增压器,Turbocharger,C表示进气中冷,Charge air cooling,D为柴油颗粒捕集器,Diesel particle filter）对改善柴油机燃烧性能和降低污染物排放的效果,采用单缸机试验对TCD燃烧系统在不同转速、负荷和过量空气系数下的燃烧和排放性能进行研究。试验结果表明不同工况下TCD燃烧系统燃油消耗率和Soot排放量均低于传统ω燃烧系统,燃油消耗率最大降幅为7.01%,Soot排放量最大降幅为86.67%,且低过量空气系数（1.2～1.6）下TCD燃烧系统仍具有较好的性能。为揭示TCD燃烧系统改善油气混合促进燃烧的机理,采用AVL Fire软件建立了柴油机性能仿真模型。计算结果表明,TCD燃烧系统的环状凸起结构将燃油导向内外两室,从而促进了缸内燃油发展过程,燃油当量比大于4的浓混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为9.75%,活塞下移时TCD燃烧系统内油束撞击浅盘侧壁形成撞壁射流扩大了燃油扩散面积,从而改善了缸内油气混合质量,燃油当量比小于1的均匀混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为7.45%,因此TCD燃烧系统能够有效改善柴油机的燃烧和排放性能,可应用于柴油机高负荷和低过量空气系数工况综合性能提升。研究结果可为柴油机燃烧系统开发和改进提供参考。     

多层二次风配风对玉米秸秆颗粒燃烧降低NOx产率及结渣的影响

秸秆类生物质具有碱金属及灰分含量高的特性,燃烧时灰分容易团聚结块而影响燃烧室内的配风及燃料的燃烧。该研究设计了一种具有多层二次风配风的生物质燃烧试验装置,以玉米秸秆颗粒为燃料,研究了不同一二次风分级配比、多层二次风配比对烟气中CO、NOx等污染物浓度、燃烧效率及灰分结渣率的影响规律。结果表明：当采用一二次风分级配风时,能够显著降低烟气中NOx的浓度,烟气中CO和NOx的浓度变化趋势相反,呈现一种竞争关系。二次风位置较高或下层二次风量的减少,都易导致玉米秸秆颗粒燃烧不完全,CO浓度显著提升。与对照组相比,二次风多层配风下,燃烧室内各测点的温度和烟气中NOx浓度均有所降低,最低NOx浓度排放放生在W1工况（空气系数为1.2,一、二次风配比为60%∶40%时,下、中、上二次风按（1/2,0,1/2））,约150 mg/m3。当采用二次风多层配风时,结渣率大幅度下降,最低为4.5%。W1工况的NOx浓度和结渣率均较低,综合评价为最优工况。常用的硅比指数G、碱酸比、Na含量指数、碱性指数Alc等4种结渣指数,均不能正确预测因燃料燃烧区温度T1变化而造成的结渣倾向变化,为此在硅比指数G中引入燃料燃烧区温度T1作为变量,修正后的硅比指数Gt可以很好地对玉米秸秆颗粒因燃料燃烧区温度T1引起的结渣倾向变化进行预测。     

碳酸铵对意大利青霉的作用机制及对不同柑橘果实品质的影响

为了寻求一种安全有效的方法防治由意大利青霉（Penicillium italicum）引起的柑橘青霉病,该研究分析了碳酸铵抑制意大利青霉生长的可能作用机制及对脐橙、皇帝柑、沃柑3种不同类型柑橘贮藏品质的影响。结果表明,碳酸铵能抑制意大利青霉孢子萌发和菌丝生长,且呈现剂量依赖效应,在质量浓度分别为0.4和0.8 g/L时可完全抑制孢子萌发和菌丝生长。结构观察表明,碳酸铵引起菌丝生长节点稀疏和分支减少;超微结构观察发现菌丝严重皱缩,菌丝线粒体结构异常。生理生化分析表明,碳酸铵处理引起线粒体的钠/钾离子ATP酶（Na+/ K+-ATPase）、钙离子ATP酶（Ca2+-ATPase）和镁离子ATP酶（Mg2+-ATPase）活性下降,导致还原型谷胱甘肽（Reduced Glutathione,GSH）含量及谷胱甘肽还原酶（Glutathione Reductase,GR）活性降低,活性氧清除体系超氧化物歧化酶（Superoxide Dismutase,SOD）、过氧化氢酶（Catalase,CAT）、过氧化物酶（Peroxidase,POD）活性紊乱,促进H2O2积累。添加活性氧清除剂半胱氨酸（Cysteine,Cys）能部分恢复碳酸铵处理的病菌孢子萌发。活体接种表明,16 g/L碳酸铵处理显著减小了柑橘果实接种意大利青霉的病斑直径（P<0.05）,减轻果实发病。碳酸铵处理能降低3种类型柑橘果实自然发病率,且对果实失重率、色泽、可溶性固形物、可滴定酸、维生素C、还原糖含量无不良影响。结果表明,碳酸铵通过损伤意大利青霉菌丝线粒体结构和功能,促进活性氧积累来发挥抗真菌活性,可以作为杀菌剂的绿色有效替代品,研究结果可为碳酸铵防治柑橘果实采后腐烂提供参考。     

被动调节模式环路热管型光伏光热系统性能分析

针对环路热管型太阳能光伏光热系统冬、夏季运行中的不利工况,该研究提出将空调排风引导至集热/蒸发器空气夹层的被动式调节方法,以进一步提升系统的太阳能利用效率。基于质量、动量和能量守恒定律,借助ANSYS Fluent软件建立了被动式调节模式下集热/蒸发器的数学模型,模拟分析了该调节方法对热管循环启动和系统性能的影响,通过室外试验验证了模型的准确性。研究结果表明,夏季工况,采用低档风速调节更有利于维持热管运行,而高档风速则更利于光电效率的提升;与调节前的系统相比,高、中、低档风速作用下的日均光电效率分别提高了8.4%、5.7%和3.5%,日发电量增加了8.0%,5.3%和3.5%。对不同调节策略的研究表明,第一阶段采用低档风速的运行策略可最大程度提升太阳能光热利用,同时保证较优的光电效率。冬季工况下,所提调节方法可有效缩短热管循环的启动时间,日出半小时内的有效集热量增加375.7%。因此,该调节方法对2种不利工况均有一定程度改善,调节策略对系统性能影响较大,应根据用户负荷需求进行选择与优化。