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91.
针对夏季温室作物受温度高、湿度低等环境因素的影响,采用喷淋方式研究Venlo玻璃温室降温和加湿效果,并分析不同天气条件下喷淋对作物(黄瓜)生理参数的影响。结果表明:在多云天气条件下,喷淋持续时间为1~3min,降温和加湿效果分别为4.1~4.7℃、29.6%~31.5%;在晴天条件下,降温和加湿效果分别为3.3~7.7℃、23.7%~39.1%。喷淋后叶温与茎流快速变小,此后逐渐回升,叶温与室温变化规律一致,但变化速率大于室温,而在叶温回升至29℃(临界值)以上时,茎流量将逐渐减小,且茎流量变化规律滞后叶温变化规律约6min(晴天临界值受光照影响)。 相似文献
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93.
介绍了农业机械作业事故的特点,分析了事故发生的主要原因,并提出了预防农业机械作业事故的措施,以期消除农机事故隐患,保证农机安全运行。 相似文献
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为了在大田条件下研究种植密度对稻茬小麦幼苗生长状况的影响,选用冬小麦品种宁麦13为研究材料,分别于2017年和2018年采用免耕单粒精密条播方式控制稻茬小麦种植密度,设种子间距分别为1.5 cm、3.0 cm和4.5 cm 3个处理,行距均为20 cm。通过定位跟踪统计稻茬小麦出苗率和苗龄占比,同时测定分析稻茬麦幼苗个体地上部和根系指标,分别用出苗动态和单株农艺性状2类指标进行评价。结果表明,对于南方水稻土而言,稻茬小麦出苗率随着种植密度的增大而减小,但差异未达到显著水平。出苗率和苗龄占比可以用于检测不同种植密度处理之间的出苗差异。随种植密度的增加,单株稻茬小麦幼苗地上部干质量和根系干质量在2017年呈减小趋势;2018年稻茬小麦幼苗农艺性状随密度的增加而受到抑制。相比于出苗率指标,苗龄占比更能准确反映稻茬小麦的出苗密度效应。稻茬小麦群体从出苗期开始出现株间竞争,而且种植密度越大,株间竞争越剧烈。 相似文献
95.
为实现冬小麦田间精准变量施肥,针对自行研制的基于光谱技术的冬小麦追肥机械的控制特性,构建双变量控制模型,研究确定系统最优控制策略。采用Bisquare估计稳健回归分析变量施肥机构的控制模型,在此基础上,从转速优先控制、开度优先控制以及双变量自适应控制3个方面研究分析变量施肥控制策略。为了兼顾变量施肥执行效率与控制精度,最终构建变量施肥控制序列查询表,通过查表法来实现双变量自适应控制。结果表明,通过查表法可以快速地获得目标转速和开度的控制量,然后将其输入模糊PID控制器中,运行模糊PID控制算法能够实现双变量精确控制,其中转速控制误差低于12.83%,平均误差小于9.84%;开度控制误差低于13.57%,平均误差小于9.34%。由此可见,本研究构建的变量控制模型与策略性能良好,可以满足冬小麦精准变量施肥的技术要求。 相似文献
96.
冷藏库预冷降温过程中温度场的数值模拟与试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
【目的】深入了解冷藏库预冷降温过程中的温度特性,提高冷藏库设计与管理水平。【方法】利用计算流体力学(CFD)软件Fluent,采用κ-ε紊流模型和非稳态求解方法,选择合适的边界条件,对冷藏库预冷降温过程进行二维非稳态数值计算,得到了不同时刻的温度场,并通过试验对模拟结果进行验证。【结果】模拟温度与实测温度的变化趋势一致,最大误差为3%,二者具有较好的线性拟合度,其拟合曲线的R2=0.7412,SE=3.1225。【结论】数值模拟能够较好地反应冷藏库预冷过程中的温度变化。 相似文献
97.
为了确定离心式变量撒肥机离散元仿真所需的接触力学参数,利用离散单元法准确地模拟撒肥机撒肥作业过程和肥料颗粒运动规律。通过对典型肥料的物理力学特性参数进行测定,建立颗粒肥料离散元仿真力学特性数据库。为撒肥机的离散元仿真提供基础数据,从而为撒肥机构的设计提供依据。 相似文献
98.
滴灌条件下黄棕壤土水分运动规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
试验研究了不同滴速、初始含水率和容重条件下,黄棕壤土水分运动规律,并分别分析了0~5 cm、5~10cm、10~15 cm水平和垂直方向土层含水率的相关性和变异系数.结果表明:滴速、初始含水率和容重均对水分运动有明显影响;水分水平和垂直扩散距离与入渗时间之间呈多项式关系,且R<'2>在0.9以上;滴灌量相同滴速为3.0 L/h在滴灌过程中出现大面积积水.土壤垂直方向0~5 cm与5~10 cm含水率之间的相关性为0.883,而5~10 cm与10~15 cm的相关性则只有0.467;水平方向上5~10 cm含水率不仅变异系数高而且与相邻的0~5 cm、10~15 cm的相关性均较低,分别是0.366和0.472.因此对于黄棕壤土合理的滴速应选择在2.0~2.5 L/h范围内,土壤水分传感器埋设在距离滴头水平方向5 cm、垂直方向10 cm处比较合理. 相似文献
99.
在农业生产中,施肥是提高作物产量和质量的重要手段之一。然而过量的施肥会引发各种环境问题,如陆地和水体污染,影响人们的健康和生态系统的平衡。因此,研究变量式施肥机的作业施肥精度具有重要的意义。施肥精度是农业生产中非常重要的一环,直接关系到农作物的产量和品质。合理施肥能够提高作物的养分利用率,减少肥料浪费,同时还能避免肥料过量使用对环境带来的负面影响。本研究以肥料颗粒为研究对象,以基于深度学习的目标检测为技术手段,运用Python、NumPy库实现图像HOG特征提取,将可视化技术与深度学习相结合,旨在对田间工况下的肥料颗粒进行目标检测。 相似文献
100.