微生物砂浆防护粉土坡面的强度与抗侵蚀性影响因素分析

微生物砂浆表面防护处理是处理粉土边坡扬尘与水流侵蚀问题的新技术。采用微生物砂浆层对粉土表面进行防护处理试验,通过微型贯入试验、水稳定性试验以及模拟降雨冲刷试验,分析了微生物砂浆防护层厚度、CaCl_2和尿素混合胶结溶液浓度、喷洒处理遍数等参数变化对微生物砂浆表面防护层的强度、水稳定性和土壤剥蚀率等性能的影响规律。结果表明,微型贯入仪可用于微生物砂浆表面防护层的强度测定,防护层的强度、水稳定性随胶结溶液浓度和喷洒处理遍数的增长而提高,最小有效厚度为5 mm。采用浓度为0.50 mol/L胶结溶液喷洒4遍,厚5 mm的防护层能够达到贯入阻力310 kPa,防护强度比77.5,崩解率2.3%,浸水强度损失率5.4%,具备较高的强度和较好的抗崩解性与强度水稳定性。粉土边坡在微生物砂浆防护前后,土壤剥蚀率能够从大于29.6降至6.8 g/(m~2·s)以下。该研究表明,微生物砂浆层用于粉土表面防护具有较好的抗冲刷性;微生物诱导结晶的方解石形成包裹砂颗粒的胶结微结构,能够使表面防护砂浆层具备良好的抗水流侵蚀性。     

土壤斥水性影响土壤水分运动研究进展

土壤斥水性广泛存在于各类土壤,是影响植物生长、土壤水分运动以及土壤侵蚀等水土过程的重要因素。该文阐述了土壤斥水性的基本概念,介绍了几种常用的斥水性强度测定方法及适用范围。在此基础上,论文对土壤斥水性如何影响土壤水力性质以及水分运动特征等研究现状作了全面评述,重点讨论了近年来该领域的研究热点,如土壤斥水性影响下的指流观测和理论模拟以及斥水性土壤蒸发过程等。最后,提出了相关研究中亟待解决的若干关键科学问题,主要包括确定土壤斥水性影响指流现象和蒸发过程的物理机制的揭示;考虑土壤斥水性参数的土壤水分运动数学模型的构建;以及对新模型的求解及对数值解的理论分析。由于土壤斥水性对土壤水分运动有重要的关联效应,相关问题的深入研究对进一步认识土壤水分运动的内在物理机制具有重要理论意义,也将为掌握和有效利用土壤斥水性提供实践指导。     

基于不同数理统计方法的河南省ET0气候影响因素分析

确定影响ET_0年际变化的主要气象因子是准确估算未来作物需水的基础,对于农业生产科学应对气候变化具有重要意义。以河南省17个站点为例,分别采用国内外常用的5种数理统计方法评价7个气象要素对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)年际变化的影响程度,结果发现:日照和风速是影响河南省地区参考作物蒸散量的主要因子,黄河以北地区主要为风速,黄河以南地区以日照为主,信阳、西峡两地高温作用不容忽视。5种方法评判结果差异较大,采用灰色关联分析法,利用不同的数据变换方式,其结果大相径庭,认为其不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;结合各站气象要素年际变化趋势分析认为,逐步回归分析法得出的结论与各站点气象要素及ET_0实际变化趋势存在多处悖理,不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;相关分析、偏相关分析、主导分析方法结果较为统一,差异较小,认为采用3种方法综合判定某地区影响ET_0的主要因子,其结果较为可信。其中,采用主导分析法对各气象因子的影响排序与各因子对ET_0的影响趋势以及ET_0实际变化趋势较为一致,建议用于评价影响ET_0变化的气象因子排序,但因其无法得到各因子与ET_0的相关关系,需借助相关分析与偏相关分析才能得到详实可信的结果。     

树干液流及其主要影响因子对摘芽强度的响应

为了探讨摘芽强度对树木液流变化特征及其主要环境调控因子的影响,为人工林及果园等高效抚育管理提供参考,该研究以毛白杨(Populus tomentosa)为研究对象,设置4种摘芽处理(不摘芽CK、轻度摘芽BP1.0、中度摘芽BP1.5、重度摘芽BP2.0),采用热扩散式液流检测技术,结合自动气象站,对造林后第2～3个生长...     

融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换

母猪姿态转换影响仔猪存活率,且动作幅度与持续时间存在差异,准确识别难度大。该研究提出一种融合2D-3D卷积特征的卷积网络（2D+3D-CNet,2D+3D Convolutional Network）识别深度图像母猪姿态转换。以视频段为输入,引入注意力机制SE模块和3D空洞卷积,以提升3D卷积网络姿态转换的时空特征提取能力,用2D卷积提取母猪的空间特征;经特征融合后,动作识别分支输出母猪转换概率,姿态分类分支输出4类姿态概率,结合这两个输出结果识别8类姿态转换,减少了人工标注数据集的工作量;最后设计动作分数,优化母猪姿态转换的时间定位。在测试集上,2D+3D-CNet姿态转换识别精度为97.95%、召回率为91.67%、测试速度为14.39帧/s,精度、召回率和时间定位精度均高于YOWO、FRCNN-HMM和MOC-D方法。该研究结果实现了母猪姿态转换高精度识别。     

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...     

食品挤压技术装备及工艺机理研究进展

以营养、低能耗、快捷为特点的新型食品挤压技术如超临界流体挤压(supercritical fluid extrusion)、双阶或多级挤压、挤压机与3D打印机等设备联用、智能化控制模拟技术受到关注。该文梳理了食品挤压技术装备发展概况;比较了普通低水分和高水分挤压、超临界CO2挤压、双阶或多级挤压以及挤压-3D打印联用等工艺技术的特点;总结了食品挤压能量输入与蛋白构象变化关系机理。结果认为:1)通过改进挤压设备材料和结构及与中近红外设备、流变仪、拉曼光谱仪等设备联用,提高其通用性、可视性和智能性,实现挤压过程全程监控,是今后挤压设备研发的方向。2)控制挤压过程中能量输入方式或大小,是挤压工艺研究要解决的主要问题,也是挤压工艺放大生产的关键点。3)建立挤压能量输入方式或大小、物料组分结构变化及产品品质形成研究体系,研究结果为实现挤压过程中能量输入精准调控提供参考。     

基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算

为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。     

差速水稻钵苗Z字形宽窄行移栽机构设计

针对水稻钵苗宽窄行Z字形移栽农艺要求,提出了一种差速式水稻钵苗Z字形宽窄行移栽机构,利用差速轮系的不等速传动和空间传动,以空间轨迹实现水稻钵苗Z字形宽窄行移栽.将非均匀B样条曲线理论应用于非圆齿轮节曲线的拟合,并采用坐标变换方法建立了机构齿轮箱轮系的数学模型.将水稻钵苗Z字形宽窄行移栽的轨迹和姿态要求参数化为9个具体的运动学优化目标,编写了基于机构数学模型的可视化参数优化界面,利用该软件界面分析了传动箱非圆齿轮节曲线和齿轮箱非圆齿轮节曲线对轨迹形状的影响,以及斜齿轮螺旋角和取秧夹片长度与轨迹偏移量的关系.通过优化得到取秧段偏移量为3.9mm,取秧段轨迹有效长度为45.6mm,移栽机构离地高度为32.6mm,夹片离从动非圆齿轮牙嵌轴距离6.7mm的大环扣式移栽轨迹.完成了移栽机构的虚拟仿真与样机试制,利用自制试验台架、工业相机和图像处理软件对机构移栽臂运动轨迹和姿态进了分析,结果与理论数据吻合,验证了移栽机构方案的可行性和结构的合理性.     

基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选

制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑.