泥沙粒径对大流道迷宫灌水器堵塞影响研究

为探明大流道迷宫灌水器发生物理堵塞的成因及堵塞过程,采用连续加沙灌溉和间歇灌溉相结合方法,研究了粒径小于0.15mm的8种泥沙颗粒对灌水器堵塞和灌水系统均匀性的影响。结果表明,浑水含沙量在低于2g/L范围内变动对灌水器堵塞没有明显影响;当含沙量为2.0g/L时,泥沙粒径是造成大流道迷宫灌水器堵塞的主要原因,引发堵塞敏感粒径范围为0.10~0.15mm,且堵塞形式主要表现为突然完全堵塞,粒径为0.058~0.075mm的泥沙颗粒最不易引发堵塞;极易堵粒径相互组合会加剧灌水器的堵塞,易堵粒径组混合在一起有减轻堵塞效果的作用。相较于常规滴灌灌水器的易堵粒径,0.1mm以上粒径的泥沙颗粒更易滤除,在浑水灌溉时可优先选用大流道灌水器。     

粘土基微孔陶瓷渗灌灌水器制备与性能优化

提出了一种渗灌用粘土基微孔陶瓷的低成本制备工艺,通过对比不同制备工艺对粘土基微孔陶瓷的抗弯强度、线收缩率和开口孔隙率的影响规律,筛选出综合具有较高抗弯强度、较小线收缩率和较高开口孔隙率微孔陶瓷的最佳制备工艺。研究表明:烧结温度及炉渣的掺量和粒径对粘土基微孔陶瓷的物相成分、抗弯强度、线收缩率、开口孔隙率和微观结构有较大影响。其中,烧结温度为1 075℃,炉渣掺量质量分数为10%~30%的粗颗粒粘土基微孔陶瓷具有9.0~11.0 MPa的抗弯强度、3.8%~4.7%的线收缩率和36.8%~44.8%的开口孔隙率,是制备渗灌灌水器的理想材料。     

坡地喷灌水滴直径与动能强度分布规律研究

在室内无风条件下应用视频雨滴谱仪实时监测了不同坡度下喷洒水滴直径和速度等信息,研究了不同坡度下水滴平均直径及直径频率沿射程方向的变化规律,分别建立了水滴平均直径、速度与坡度等之间的数学关系。以此为基础,结合坡地喷灌水量分布计算方法,提出了无风条件下坡地喷洒水滴动能强度计算模型,并通过试验验证了该模型的正确性。以雨鸟LF1200型喷头为研究对象,应用该模型重点分析了不同喷头布置方式、间距和坡度对组合喷头打击动能强度分布的影响。结果表明:随着喷头间距的增大,动能强度分布越来越不均匀,且动能强度高值区所占比例不断减小;坡度变化对坡面动能强度分布影响并不明显;三角形布置方式对减小坡地喷灌打击动能强度具有一定作用。同时考虑打击动能强度和水量分布,在坡地喷灌系统设计时,若选用雨鸟LF1200型喷头,建议优先采用三角形布置,且间距为0.8倍的平地喷头射程。     

初始含水率对涌泉根灌土壤渗透特征的影响

为探索初始土壤含水率对涌泉根灌过程中湿润锋运移和土壤水分分布的影响,合理确定灌水技术参数,配置了5种不同初始土壤含水率,采用室内土箱模拟试验方法,研究了土壤初始含水率对涌泉根灌均质土壤水分扩散的影响.结果表明：涌泉根灌条件下,初始含水率对湿润体形状的影响不大,对其大小有明显影响;土壤表面湿润时间与初始含水率呈递减关系,土壤表面湿润半径、湿润体水平与垂直距离的增长速度均随着土壤初始含水率的增大而增大;土壤初始含水率越大湿润体内水分分布越均匀;试验拟合的根据土壤初始含水率计算地表湿润半径、最大湿润体水平半径与垂直深度的经验公式,计算值和实测值之间误差较小,整体误差分别为0.63%,0.4%,0.83%和0.59%,0.12%,0.73%,可用经验公式推算涌泉根灌土壤水分渗透参数,作为涌泉根灌系统设计依据.     

大田葵花土壤含盐量无人机遥感反演研究

以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内大田葵花为研究对象,划分4块不同盐分梯度的试验地,利用无人机搭载六波段多光谱相机和热红外成像仪获取遥感数据,并同步采集区域内不同土壤深度处的盐分数据。利用灰色关联法对构建的光谱指数进行筛选,同时结合冠层温度数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和极限学习机(ELM) 4种建模方法构建大田葵花不同生育期、不同土壤深度的盐分反演模型。结果表明,基于葵花现蕾期数据构建的盐分反演模型整体效果优于开花期,以优选盐分指数和光谱指数作为变量组构建的模型效果优于植被指数变量组,盐分反演效果较好的土壤深度为0～20 cm和20～40 cm。不同建模方法对比结果表明,机器学习盐分反演模型的效果优于偏最小二乘回归模型,其中在葵花现蕾期0～20 cm土壤深度处,以光谱指数作为变量组构建的BPNN盐分模型反演效果最好,建模集和验证集R2分别达到0.773和0.718,验证集RMSE、CC分别达到0.062%和0.813。本研究成果可为无人机遥感在大田葵花土壤盐分监测方面的应用及相关研究提供参考。     

基于RS、GIS和蚁群算法的多目标渠系配水优化

针对渠系配水优化方法存在通用化程度不高的问题,依据作物的水分生产函数,建立以土壤含水率为基础,灌区各种作物该次灌水增产效益最大和灌区水费收入最高的多目标优化配水模型。通过RS技术快速获取灌区土地利用和土壤含水率信息,并以像元为求解单元,通过蚁群算法在GIS系统中对模型进行求解,获得各斗渠满足多目标条件下的最优灌溉配水量。所得结果符合灌区灌溉用水的实际情况,该优化配水方法具有通用性。     

桑介壳虫，桑堆砂蛀的发生及防治

1 桑介壳虫(Pseudaulacspis pentagona Tar-gioni)又称桑白蚧,属同翅目、眉蚧科。是桑树重要的枝干部害虫,在广东,主要为害留枝桑田块的桑树树干,全年大树尾桑(留枝桑)为害较多,此虫主要以成虫,若虫吸食树干上的汁液,造成树干干枯死     

猪大肠杆菌苗接种的新进展

由大肠杆菌引起的仔猪下痢,普遍存在于世界各国。该病常引起大批新生仔猪死亡;或使它们在康复后生长发育不良,对养猪业危害相当严重。一、母猪的接种过去用于抗大肠杆菌的菌苗都有一个缺点,只有当仔猪所感染的大肠杆菌正好属于相     

灌区不确定条件下多目标灌水定额的确定

针对灌区灌水时在水量、气候等不确定条件下,如何依据优化目标的不同,选择合适的灌水定额,提出了统一的数学模型,并对模型进行了求解。研究结果可为灌区水资源优化调度提供依据,并对该模型的进一步完善指出了今后研究方向。     

基于Sentinel-1/2改进极化指数和纹理特征的土壤含盐量反演模型

目前Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的研究大多是基于Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,没有考虑Sentinel-2光谱信息容易受土壤亮度等信息影响,Sentinel-1后向散射系数容易受土壤粗糙度和水分影响。为进一步提高Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的精度,用水云模型对雷达卫星后向散射系数进行校正,消除植被影响;然后协同Sentinel-2纹理特征,基于VIP、OOB、PCA 3种变量筛选和RF、ELM、Cubist 3种机器学习回归模型构建植被土壤含盐量反演模型。研究结果表明：经过水云模型去除植被影响后的雷达后向散射系数及其极化组合指数与土壤含盐量的相关性有一定程度的提高。不同变量选择方法与不同机器学习方法耦合模型在反演土壤含盐量中,OOB变量筛选方法与RF、ELM和Cubist 3种机器学习方法的耦合模型精度最佳,建模集和验证集的R2都在0.750以上,且验证集的RMSE和MAE均最小;其中OOB-Cubist耦合模型精度最高,且R2v/R2c为0.955,具有良好的鲁棒性。研究可为机器学习协同物理模型、光学卫星协同雷达卫星在土壤含盐量反演中的进一步应用提供思路。