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。     

定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验

针对香蕉秸秆粉碎机具缠绕造成秸秆粉碎率不达标等问题,该研究设计了一种定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。在粉碎过程中,粉碎定刀与高速运转中的Y型甩刀对香蕉秸秆形成三点支撑,进而实现秸秆粉碎与避免秸秆缠绕。其中,Y型甩刀由2个L型刀片组合的Y型粉碎刀与甩刀构成。确定了各关键部件的结构参数、动定刀排列组合方式及香蕉秸秆粉碎过程受力分析,明确了影响粉碎效果的主要因素为机具前进速度、粉碎刀辊转速以及Y型甩刀折弯角。以前进速度、刀辊转速和甩刀折弯角为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率和抛撒不均匀度为评价指标,进行三水平三因素正交田间试验,确定优化参数组合为前进速度1.85 m/s,刀辊转速1 500 r/min,Y型甩刀片折弯角140°,此时香蕉秸秆粉碎合格率为95.1%,抛撒不均匀度为14.6%,满足香蕉秸秆粉碎作业性能要求。与已有秸秆粉碎机进行性能对比试验,结果表明,该研究研制的定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机秸秆粉碎合格率提高了1.7个百分点,防缠性能更优。该机具的研制对解决蕉区秸秆粉碎还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。     

火龙果周年液流特征及其对环境因子的响应

为探明火龙果蒸腾规律,采用田间大棚试验,研究了4 a生火龙果树主茎的液流速率,并同步监测相关环境因子,分析其液流特征及其与各因子间的关系。结果表明:火龙果单日液流以春季(3—5月)最高(平均值11.95 g/h),其次是冬季,最小是夏季,呈显著性季节变化;单日液流主要呈单峰曲线,峰值出现频率最多的时段是在10:00-13:00,谷值主要出现在17:00-20:00,随后至24:00液流呈增长趋势,零点到日出前液流速率变化平缓;白天(日出-日落期间)的液流量占全天的49.60%～71.51%,夜间则降低。伴随春季火龙果新梢的大量生长,白天的液流峰值和日液流总量为四季中最高,说明生育期起主导作用,但春季的夜间液流占比(平均31.05%)显著低于其他季节(P0.01);夏季峰值出现的时间分散在上午或者下午,且液流量较低,说明高温和强光产生了抑制作用;其余季节峰值则集中在中午。白天与夜间液流总量呈显著正相关,相关系数为0.917(R~2=0.841,n=84)。瞬时尺度下液流速率与光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation,PAR)呈正相关(P0.01),但与饱和水汽压差(Vapor Pressure Deficit,VPD)等呈负相关(P0.01)。昼夜间液流对空气相对湿度(Relative Humidity,RH)和气温的响应相反。研究结果为火龙果水分及营养管理提供科学依据,在火龙果大棚生产的周年水肥管理中,满足春季需求是重中之重。     

便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验

为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。     

玉米浆及配合其他有机物料对苏打碱土改良效果及腐殖质特性变化

为研究玉米浆(CSL)及其与不同有机物料混合对苏打盐碱土的改良效果及腐殖质特性变化,本文以松原市苏打盐碱土为研究对象,设置对照组(CK)、1/2倍用量玉米浆(1/2CSL)、1倍量玉米浆(CSL)、2倍量玉米浆(2CSL)、1/2倍用量玉米浆与秸秆混合(1/2CSL+C)、1/2倍用量玉米浆与生物质炭混合(1/2CSL+B)和1/2倍用量玉米浆与泥炭混合(1/2CSL+P)7个处理,研究了其对苏打盐碱土的改良效果及腐殖质组成和胡敏酸(HA)结构特征的变化。每个处理3次重复。结果表明:与CK相比,除2CSL,各玉米产量均增加,增长比率为66.67%～193.65%,各处理pH、全盐量的降低比率分别为9.80%～11.09%、12.2%～44.3%,碱化度降低12.67～26.53个百分点。1/2CSL处理的有机碳含量增加了46.19%,HA和胡敏素(HM)分别增加了48.59%和47.32%,I2920/I1720增加了156.3%,H/C增加了25.96%,(O+S)/C降低了30.68%,放热量高温值/中温值降低了48.6%,质量损失量高温值/中温值降低了14.2%。说明有机物料的施入使土壤HA结构的脂族性增强,氧化度、缩合度和热稳定性降低,结构趋于年轻化,其中1/2CSL处理效果最好。     

蒙古野生沙棘的分布区域、形态及应用前景

沙棘是一种具有多种功能的植物,可以作为药品、水果、饲料,还可以作为固土固沙植物.受到研究者、生产商、制药商的关注,沙棘在蒙古广泛分布在其他植物不能生存的地方,其分布广泛,种类较多.     

秸秆还田深度对春玉米农田土壤有机碳、氮含量和土壤酶活性的影响

为研究秸秆还田旋耕深度对土壤理化性质和酶活性的影响,明确不同秸秆还田深度条件下土壤理化性质与酶活性的关系,在3年（2016—2018年）田间微区定位试验条件下,研究秸秆旋耕还田10 cm（S₁D₁）、20 cm（S₁D₂）、30 cm（S₁D₃）和秸秆移除旋耕10 cm（S₂D₁）、20 cm（S₂D₂）、30 cm（S₂D₃） 6个处理对东北春玉米农田土壤理化性质和酶活性的影响。结果表明：旋耕深度（D）及其与秸秆处理（S）交互作用（S×D）显著影响土壤有机碳（SOC）含量,0~20 cm土层S₁D₁、S₁D₂处理SOC含量较S₁D₃处理高1.2%~16.0%,而20~40 cm土层S₂D₃处理SOC含量最高。旋耕深度、秸秆处理及两者交互作用对土壤硝态氮（NO₃^--N）和铵态氮（NH₄⁺-N）含量、蔗糖酶和过氧化氢酶活性影响显著。在0~40 cm土层,D₁、D₂旋耕深度下秸秆还田处理NO₃^--N含量比秸秆移除处理平均提高46.9%和34.9%,NH₄⁺-N含量平均降低31.6%和4.4%。在各旋耕深度下,S₁处理0~20 cm土层蔗糖酶和脲酶活性高于S₂处理,20~30 cm土层过氧化氢酶活性低于S₂处理。相关性分析表明,SOC、土壤全氮（TN）与NO₃^--N、NH₄⁺-N含量和蔗糖酶活性呈显著正相关,与pH、土壤含水量（SWC）呈显著负相关。主成分分析表明,与S₁D₁相比,S₁D₂对0~20土层蔗糖酶、脲酶、过氧化氢酶活性和0~40 cm土层SOC、TN含量影响更明显。综上所述,秸秆旋耕还田20 cm可改善0~40 cm土层养分水平,提高土壤酶活性,推荐为东北春玉米产区农田土壤培肥的合理秸秆还田方式。     

吉林省玉米穗期害虫种类及发生情况分析

吉林省是玉米生产大省,为明确吉林省玉米穗期害虫种类、分布及发生情况,2013～2016年对吉林省9个地市,42个县(市/区),累计409个地点的玉米穗期害虫进行系统调查,为玉米穗期害虫的监测预警和制定合理防治策略提供科学依据。调查发现,吉林省玉米穗期有27种有害生物,隶属于3个纲,7个目,18个科。亚洲玉米螟、双斑长跗萤叶甲、叶螨和蚜虫的有虫田率均在80%以上,百株虫量和危害级别较高,是吉林省玉米的主要害虫。美洲黍潜叶蝇、古毒蛾、大青叶蝉、梨剑纹夜蛾、赤角盲蝽、白星花金龟等有虫田率在20%以下,且百株虫量<1头,尚未玉米生产造成威胁。此外,迁飞性害虫黏虫也是玉米穗期重要害虫,棉铃虫是潜在的玉米穗期重要害虫。     

自然保护区及周边社区区域可持续发展评价研究——以海南铜鼓岭自然保护区及周边社区区域为例

在研究区域可持续发展理论基础上,构建自然保护区及周边社区区域的可持续发展指标体系,并以海南铜鼓岭自然保护区及周边社区区域为例,验证了研究区域的可持续发展总体水平不高,揭示了研究区域的资源环境子系统、人口子系统与铜鼓岭自然保护系统之间的协调性不高,具体体现在资源环境子系统对自然保护区的环境压力。     

基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络（Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN）,实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。